
以校園行為數據推斷大學生日常同儕網絡
Yuan Zhou, Xiao Meng, Jiayin Wang, Xu Mo, Sa Jiang, Chengjun Dai, Mengting Liu
Sustainability
網絡設計
節點
一個入學群組4,738名本科生,按重複多日校園活動呈現
連結
根據上課、用餐、住宿及洗浴等校園行為在時間與空間上接近而推斷的每日同儕連結
方法
研究建立每日行為網絡,以Louvain方法偵測社群,總結密度及聚類,追蹤社群組成隨時間變化,並檢驗同儕特徵與獎學金成績的關聯。
來源: Sustainability
審閱摘要

研究利用2018年入學的4,738名本科生行為紀錄,按同時出現的上課、用餐、住宿及洗浴活動推斷每日同儕網絡。社群由以宿舍為中心逐步轉為以同班同學為中心,同儕成績與獎學金狀況亦呈關聯。 大型縱向軌跡資料顯示校園日常活動如何揭示變動的接觸機會,同時突顯必須驗證數碼共同出現連結究竟代表甚麼。
早期社群較以宿舍為中心,其後較以同班同學為中心;地理與生活區域塑造連結,而高獎學金學生較常與同樣獲獎的同儕連接。 共同位置及相似日常是代理指標,並非已確認友誼、建議或協作。單一大學群組、校內系統、私隱篩選、未量度既往選擇及大量每日觀察,均限制推廣及對同儕或獎學金的因果主張。
SNA
研究如何運用 SNA
研究把一個入學群組4,738名本科生,按重複多日校園活動呈現界定為節點,把根據上課、用餐、住宿及洗浴等校園行為在時間與空間上接近而推斷的每日同儕連結界定為連結。研究建立每日行為網絡,以Louvain方法偵測社群,總結密度及聚類,追蹤社群組成隨時間變化,並檢驗同儕特徵與獎學金成績的關聯。
來源
Sustainability, 15(22), Article 15762
DOI: 10.3390/su152215762


