摘要：社会网络理论的提出与分析技术的拓展从某种程度上来说消弭了自然科学与社会科学的界限，也弥合了经验假设和理论建构间的鸿沟，更打破了传统方法论中单一研究层次的禁锢。以社会网络理论为导引，借助社会网络分析的方法，用动态关联的视角去研究行为主体，不仅能合理规避“去情境化”描绘个体行动决策的武断做法，也可更为融通地使用定性和定量相结合的方法对社会结构作出深层次的剖析。这类整合方法提供了一种新的社会网络数据收集形式，不仅能辅助识别网络中各层级间的嵌套关联，减少由割裂使用任一方法造成的网络数据获取限制，而且有助于在量化关系的同时解读社会情境，洞察行为者之间的交往本质。
关键词：社会网络分析;融合视野;定性方法;定量方法;整合研究
基金项目：国家社会科学基金项目“基于时空大数据的突发事件网络舆情研判机制研究”（项目编号：19BXW109）
中图分类号：C91-03 文献标识码：A 文章编号：1003-854X（2019）11-0128-06
过去十余年间科学研究不断发展，多元化理论思潮日益兴盛，原本分界清晰的自然科学和社会科学领域之间产生了频繁的跨学科互动与框架整合。在此跨学科的学术取向与研究场景的促发下，社会网络视野日益广泛地被用于微观与宏观相整合的社会科学领域的具体研究中，无论是核心理论的提出亦或是基本术语的确立都为行动研究提供了支撑范式。
随着社会学、人类学、政治学、经济学乃至应用数学等各领域的学术出版物和研讨活动的激增，学界越来越关注社会网络分析（Social Network Ana-lysis）作为一种社会结构标准化分析工具的使用限域。① 该范式与生俱来的“兼容并包”特质使得定性和定量整合方法的实施成为可能，这类融合分析进路不仅能让研究者以“局内人”视角感知网络内部构成，又可借“局外人”视野体悟网络外部图景，更能在衡量社会关系“结构”和“形式”双维度的同时，通过探索网络本质来理解互动之于关系生成的潜在意蕴。
在社会科学领域整合研究盛行的大背景下，如何将定性和定量方法在社会网络研究范式的践行中加以统合，成为网络研究学者们共同追求的目标。本文试图反思传统的定性定量相割裂的社会网络研究方法，引介学界前沿的质化量化彼此融合的社会网络分析路径，总结在融合视野引领下整合研究实践取得的双向学术成果增值。
一、社会网络分析的二分研究旨趣
社会科学范式由一个或多个理论、一种研究方法或一类常规研究方法聚合以及一组实证研究理念组成。随着人类认识论的不断发展，研究范式必然会不断推陈出新，但这并不意味着一个范式必须被另一个范式全面取代。相反，出现新范式的意义应理解为，在旧范式待改进的地方为后继的研究者先期提供一个“人物和背景”（figure/ground）的转换。契合了上述论断的社会网络范式，脱胎于社会结构范式应运而生。
社会网络是通过多对关系连接而成的一组关联节点集合，节点（即网络成员）是通过网络关系连接成的独立分析单元。由此可知，社会网络的研究基础是以个体形态存在的社会行动者，研究的对象是个体间或组织内部关系的特殊构成，研究的核心在于将社会网络作为研究对象进行结构分析。这一研究面向对应着特定的分析模式——社会网络分析，它萌芽于对社会结构的内化与审视，衍生为一系列测量手段和方法，拓展至一种新兴的社会科学研究范式。②
社会网络分析有着特殊的跨学科发展历史——在定性和定量探索上同步跃进，它不仅源于自然科学门类中应用数学进步带来的计量社会学（sociometry）和图论（graph theory）的新突破③，且萌自社会科学门类中人类学家开展的关于亲属关系和人际结构的早期民族志研究④。自20世纪70年代以来，社会网络分析由于数据处理技术的发展在学界得以普及，大量用户体验友好的测量软件被开发出来，用于收集和分析网络数据，直接导出的可视化社会关系图成为研究者剖析社会结构的利器。尽管多元化策略在社会网络数据的处理上不断推陈出新，但该领域内定性与定量二分的研究倾向并未有实质性的改观。
其一，定性社会网络分析。定性社会网络分析的研究传统建立在早期人类学网络研究的基础上⑤，多采用民族志的研究方法⑥。当下这类研究较常采用人口统计学和深度访谈 ⑦ 相结合的方式，利用参与式制图法（participatory mapping）生成标注社会关系的观察和描述数据，并由此得出视觉表征维度的网络全局特征整合。参与式制图法可在深度访谈的背景下加以使用，是提名生成法（name-generator，又称为“定名法”）的有效辅助工具。提名生成法的具体步骤为，研究者依据研究需要，让每个受访者提供其社会网络中全部成员的姓名、个人特征以及这些成员相互间的关系等信息，然后对网络中的特定关系类型进行标签化处理。参与式制图法往往在提名生成法之后使用，它要求受访者用笔和纸自由绘制最能反映现实情境的网络形态，这一形态直观呈现为社会网络可视化图表，研究者通过这一制图过程来探究受访者对社会网络的感知状况。⑧ 上述方法的益处在于，以最便捷的方式将研究对象对社会实践的浅层描述迅速转化为深度阐释，以便研究者进行进一步的理论升华。
近年来定性社会网络研究多以参与式制图法为核心工具，调和叠加了多种质化研究策略来生成和分析关系数据。一是利用人口统计学辅以参与式制图法生成关系数据。在一项分析英国北部城市社区和邻里网络结构的研究中，研究者以个人社会网络（ego-centered networks，又称“个体网”）为研究对象，采用了一系列定性方法来研究当地的社会网络是如何生成的以及以何种方式嵌入到现实的时空背景中。具体方法包括参与式观察法、“步行采访”（受访者在接受访谈的同时带领访问者在当地徒步随访）、交往实践日志记录 ⑨ 和参与式制图法。⑩ 该项目采取了填充“同心圆”的策略，引导受访者开展参与式制图。研究者要求受访者在一张画好同心圆的白纸上，遵循一定的顺序记录下社会交往网络中的联系人姓名，受访者最熟悉的联络人填入靠近圆心的空位，其余联系人按照与受访者关系的远近分别填写至不同的圆环中，全部联系人由亲到疏依次沿环线向外扩散。同心圆的环数设计可由研究的问题和数据收集的范围来决定。二是运用深度访谈融合参与式制图手段分析关系數据。在针对个体网的研究中，对“自我”（egos）和“他我”（alters）（这里的“他我”特指以“自我”为中心延伸的、与其相关的网络内部其他成员）的定点识别与双向互证，可通过深度访谈加上参与式制图法达成预期研究目标。这种方法与其他个体网研究的不同之处在于，它不仅仅依靠“自我”来陈述有关“他我”的信息，而且还会对“他我”进行访谈，以核验“自我”提供信息的真实性。例如，在一项社会网络对教育决策影响的研究中，研究者首先采访了十多个被选定的“自我”，然后通过分析这些受访者的谈话样本，提取出各自对应的“他我”，继而进行了一百多次涉及“他我”的访谈。结合上述两个层面的访谈，该研究团队收集了关于“自我”和“他我”两个面向的大量关系数据，这种深入的定性方法帮助研究者识别了教育决策过程中的重要网络因素。在这一研究案例中，研究者提取了家庭成员分享教育经历时的共有价值框架，由此可知社会网络对于教育决策起到了决定性作用。