Печать

edu1565 33Сьюзан Бьянкани, Дэниел А. Макфарланд
Бьянкани Сьюзан
научный сотрудник Педагогической
школы Стэнфордского университета.
Макфарланд Дэниел А.
научный сотрудник Педагогической
школы Стэнфордского университета.
Адрес: School of Education, Stanford Universit y, 485 Lasuen Mall, Stanford, C A
94305, USA.
За последние 30 лет анализ социальных сетей (Social Network
Analysis, SNA) из специализированного метода, занимавшего не-
большую нишу в социальных науках, превратился в популярный
набор техник для решения исследовательских задач в разных об-
ластях науки (обзоры см. [Scott, 2000; Knoke, Yang, 2008]). SNA —
это исследование взаимоотношений и объединений, из которых
складывается жизнь организаций и всего общества. Социальные
сети важны в той мере, в какой высшие учебные заведения и их
деятельность основываются на отношениях между людьми. Более
того, будучи сфокусированным на связях между людьми и меж-
ду организациями, SNA дает возможность исследователям вый-
ти за рамки методологического индивидуализма, характерного
для большинства работ в области образования и социальных наук
прошлого столетия, и тем самым расширяет и обогащает понима-
ние социальных аспектов высшего образования. Наконец, с появ-
лением новых объемных и комплексных источников данных, в том
числе административных документов, корпоративной переписки
по электронной почте, онлайновых учебных сетевых сообществ


Статья поступила
в редакцию
в июне 2013 г.
Введение
1 Biancani S., McFarland D. A. (2013) Social Networks Research in Higher
Education / M. B. Paulsen (ed.) Higher Education: Handbook of Theory and
Research. Vol. 28. Ch. 4. P. 151–152, 175–184. (пер. с англ. Н. Микшиной).
M. B. Paulsen (ed.), Higher Education: Handbook of Theory and Research, 151
Higher Education: Handbook of Theory and Research 28, DOI 10.1007/978–
94–007–5836–0_4, © Springer Science+
Business Media Dordrecht 2013
86 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
и сайтов социальных сетей, исследователи получили невиданное
ранее поле возможностей для анализа социальных сетей студен-
тов, преподавателей, сотрудников колледжей и университетов.
SNA позволяет объяснить и то, как организована деятель-
ность университета внутри, и то, как он взаимосвязан с общест-
вом. Университет — сложная структура, объединяющая студен-
тов, преподавателей, сотрудников и администраторов, которая
должна отвечать на запросы родителей студентов, спонсоров,
правительства и отрасли. Университеты выполняют множество
социальных ролей, и ни одну из них нельзя отделить от другой
или от общей задачи образования. Социальные сети как метод
исследования относительно поздно пришли в сферу высшего об-
разования, но в итоге и здесь стали применять метод SNA и оце-
нили его уникальные преимущества.
Анализ социальных сетей в высших учебных заведени-
ях начался с исследований сетей студентов и преподавателей.
В большинстве из них описывались отношения между студента-
ми в общежитиях [Festinger, Schachter, Back, 1950; Newcomb, 1961]
или сотрудничество преподавателей на кафедрах и факульте-
тах [Friedkin, 1978]. Несмотря на богатые традиции SNA, в сфере
высшего образования соответствующее поле исследований еще
только формируется: нет ясно очерченного и сплоченного сооб-
щества ученых, которые бы сотрудничали в этой области. Пока,
скорее, существует множество «горячих точек» исследователь-
ской активности, в которых техники анализа сетей используются
для решения проблем высшего образования в рамках понятий-
ных систем разных социальных наук.
В журналах, посвященных вопросам высшего образова-
ния, мы находим SNA-исследования расового/этнического со-
става учащихся колледжей и той роли, которую может сыграть
в изменении установок студента по отношению к представите-
лям той или иной расы их наличие среди учащихся, и особен-
но соседство со студентами другой расы или этнической груп-
пы в общежитии. Это направление исследований тесно связано
с аналогичной проблематикой социальной психологии и теории
межгрупповых отношений. Кроме того, методы SNA применя-
ются в исследованиях высшего образования для анализа меж-
дународного обмена студентами, для изучения сотрудничества
между студентами и влияния различных связей — с соседями,
одноклассниками, друзьями и другими людьми — на успевае-
мость студентов и на их отсев из колледжей. Схожие работы пуб-
ликуются в экономических журналах: в них оценивается влияние
связей с одноклассниками и особенно с соседями по комнате
на итоговые баллы и другие показатели обучения в колледже.
В социологической литературе описывается процесс форми-
рования дружеских связей в колледже (особое внимание при этом
уделяется комплементарным ролям гомофилии и близости), а так-


Исследование социальных сетей в высшем образовании
же изменение со временем структуры сети, объединяющей друзей.
В социологии также накоплено много данных о социальных сетях
профессоров, о паттернах сотрудничества между ними и их влия-
нии друг на друга. Исследования, посвященные сотрудничеству
в науке, интересны для нескольких взаимосвязанных областей:
от специализированных журналов о социальных сетях и экономи-
ки до теории информации, предпринимательской деятельности
и стратегий. В частности, в этой последней области исследуются
связи между университетами и той или иной отраслью экономики
и их влияние на природу научных знаний. В совокупности эта лите-
ратура дает многоаспектное представление о высших учебных за-
ведениях и людях, которые в них живут, работают и учатся.
В данном исследовании работы, посвященные социальным
сетям в системе высшего образования, представлены как анали-
тически, так и эмпирически. Аналитически расчленяя концепту-
альное пространство исследований социальных сетей в высшем
образовании, мы стремимся помочь ученым осознать их общие
интересы и возможности, которые предоставляет им совмест-
ная работа. Эмпирически разбирая, как организованы исследо-
вания в данной предметной области, мы надеемся показать, где
формируются границы, и определить, помогают или препятству-
ют эти границы получению новых знаний.
В данном разделе рассматривается литература о социальных
сетях студентов и их значении в высшем образовании. Обзор
организован следующим образом: описательные работы; ис-
следования, в которых сети выступают зависимой переменной;
исследования, в которых сети выступают независимой перемен-
ной. В этой категории работ затрагивается ряд важных проблем,
в том числе установки студентов по отношению к представите-
лям иных рас, факторы, влияющие на успеваемость, и роль, кото-
рую социальные сети играют в жизни студентов. В целом, однако,
это направление исследований менее разработано и отличает-
ся меньшим разнообразием, чем анализ сетей преподавателей.
В подавляющем большинстве работ, обсуждаемых ниже, в ка-
честве узлов сетей рассматриваются отдельные индивиды; мы
не обнаружили исследований сетей, объединяющих группы или
команды студентов, и нашли лишь несколько работ, посвящен-
ных сетям университетов и других организаций.
Задолго до того как словосочетание «анализ сетей» вошло в сло-
варь социальных наук, специалисты по межгрупповым процессам
в социальной психологии широко использовали студентов кол-
леджей как информативную группу испытуемых. В 1950 г. Л. Фе-
стингер, С. Шахтер и К. Бэк провели исследование с участием
семейных пар студентов — участников проекта Westgate Housing
1. Университеты
как образова-
тельные
площадки
1.1. Описатель-
ные работы
1.1.1. Узел:
отдельный
человек
88 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
в Массачусетском технологическом институте. Пары, близкие
по социальному происхождению, были расселены по квартирам
в случайном порядке. Авторы установили, что студенты чаще
и охотнее общались и проводили время с теми, кто жил к ним
ближе; они назвали это эффектом близости [Festinger, Schachter,
Back, 1950].
Другой классик социальной психологии, Т. Ньюком, наблюдал
за поведением студенток, недавно поступивших в Беннингтон,
гуманитарный женский колледж. Он выяснил, что большинство
первокурсниц придерживались консервативных взглядов в по-
литике, а большинство выпускниц — либеральных. В течение че-
тырех лет обучения студентки постоянно испытывали социальное
давление, побуждавшее их к конформизму: дружбы, признания
и наград можно было добиться только при условии соблюдения
либеральных норм поведения. Чем больше времени студентки
проводили в колледже, тем с большей вероятностью менялись их
установки. Но самый удивительный результат этого исследова-
ния состоял в том, что студентки не только изменили свои взгля-
ды за время обучения в колледже — после выпуска они в течение
30 лет придерживались либеральных убеждений [Newcomb, 1961].
Ни одно из этих исследований не опиралось явным образом
на понятие социальной сети, но вместе они подготовили почву
для этого направления в изучении высшего образования. Л. Фе-
стингер, С. Шахтер, К. Бэк и Т. Ньюком осознали, что уникальные
характеристики условий проживания в университетском кампу-
се и весь опыт обучения в колледже составляют идеальную си-
туацию для изучения фундаментальных социальных процессов.
Эти процессы разворачиваются в самых разных обстоятельствах
и условиях, но мало найдется ситуаций, которые обеспечива-
ли бы настолько удачные условия для проведения исследований,
как обучение в колледже. Пожалуй, еще более важным результа-
том работ Л. Фестингера, С. Шахтера, К. Бэка и Т. Ньюкома явля-
ется то, что описанные ими явления — эффект близости, влияние
сверстников и значение социальных норм — до сих пор продол-
жают интриговать и вдохновлять исследователей. С появлением
новых источников данных и ставших сегодня доступными мето-
дов исследования ученые получили возможность шире исполь-
зовать фундамент, заложенный в ходе этих первых изысканий.
Одной из первых работ, посвященных именно социальным
сетям в высшем образовании, был опрос, проведенный Л. Заль-
цингер. Она собирала данные об учащихся младших и старших
курсов, проживавших в общежитиях Гарвардского университета:
выясняла у студентов, с кем они дружат и общаются. Не используя
соответствующую терминологию, она фактически выявила сети
малого масштаба, в которых группы друзей-студентов образуют
сплоченные кластеры, а связи между этими кластерами слабее
и менее многочисленны, чем связи в кластерах [Salzinger, 1982].
С. Бьянкани, Д. А. Макфарланд
Исследование социальных сетей в высшем образовании
В целом описательных работ, посвященных социальным се-
тям студентов, мало. К сожалению, темы, поднятые Л. Зальцин-
гер, Т. Ньюкомом, Л. Фестингером с соавторами, не разрабаты-
ваются более активно современными исследователями. В этой
области ощущается нехватка описательных публикаций, которые
отражали бы опыт студенческой жизни в колледже с точки зре-
ния формирования сетей. Так что пока мы мало понимаем приро-
ду групп, которые образуют в колледжах друзья, и более крупных
социальных структур, регулирующих взаимоотношения между
студентами в важнейший для них период жизни.
Международным обменам студентами посвящена обширная
литература, но лишь немногие исследователи оперируют поня-
тийным аппаратом SNA. Эти работы основываются на данных
статистических ежегодников ЮНЕСКО и рассматривают в каче-
стве узлов сети скорее страны, чем отдельных людей. Студен-
ты, приехавшие из одной страны в другую по обмену, образуют
связи между узлами этой сети. Д. Барнетт и Р. Ву анализирова-
ли данные за 1972 и 1989 гг., их исследовательские задачи были
сформулированы в русле теории мировых систем. В обеих рас-
смотренных временных точках авторы обнаружили в наиболее
центральных областях сети единичный связанный компонент, со-
стоящий из западных промышленно развитых стран. Восточно-
европейские страны оказались, скорее, на периферии, однако
Советский Союз значительно продвинулся к центру за анализи-
руемый период. Африканские страны выбывают из сети обмена,
азиатских же стран в ней становится все больше. Со временем
объединения становятся более разнообразными, и колониаль-
ные связи, а также лингвистическое сходство теряют прежнее
значение [Barnett, Wu, 1995].
Ту же логику исследования воспроизвели Т.-М. Чен и Д. Бар-
нетт, опираясь на данные ЮНЕСКО за 1985, 1989 и 1995 г. [Chen,
Barnett, 2000]. Их выводы согласуются с заключениями, сделан-
ными Д. Барнеттом и Р. Ву; кроме того, они выделяют три объ-
единения структурно эквивалентных стран: ядро, полупериферия
и периферия. Они обнаружили, что несколько восточноевро-
пейских стран со временем продвинулись к центру, а бывшие
советские республики вошли в число стран, образующих сеть
периферии. Бывшие колонии Великобритании и Франции в Ла-
тинской и Центральной Америке и Африке со временем смести-
лись на периферию, а азиатские страны мигрировали к центру.
Из рассматриваемых статей следует, что страны, подобно лю-
дям, могут брать на себя те или иные роли в сетях обмена сту-
дентами: это может быть роль начальной или конечной точки об-
мена, роль центра или периферии в международном масштабе.
Наблюдаемые с течением времени изменения отражают дина-
мику в мировом устройстве: Советский Союз и страны бывшего
1.1.2. Узел:
страна
90 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
Восточного блока ведут себя активнее в сети обмена после па-
дения «железного занавеса»; колониальные народы, получив не-
зависимость, напротив, стали менее активными — вероятно, по-
тому, что слабеют их связи с бывшими метрополиями, а страны
Азии постепенно становятся более активными в обменах с дру-
гими народами. Таким образом, изменения в международном
обмене студентами следуют за сдвигами международных отно-
шений, но можно представить себе и обратное движение: более
интенсивный обмен студентами между двумя странами может
способствовать развитию отношений между ними или укрепить
их. Насколько нам известно, эта гипотеза не рассматривалась че-
рез призму социальных сетей.
Изучение факторов, способствующих образованию студенческих
сетей, часто сосредоточено на явлениях гомофилии и близости.
Среди этих работ много исследований, посвященных роли расо-
вой и этнической принадлежности в возникновении дружбы, а так-
же различиям между социальными сетями, образованными сту-
дентами разных рас. В трех статьях [DeFour, Hirsch, 1990; D’Augelli,
Hershberger, 1993; Kenny, Stryker, 1994] для анализа студенческих
сетей применяются данные опросов. В каждом случае студентов
просили назвать важных для них людей или тех, кто входит в их
круг поддержки, а затем сравнивали размеры и плотность соци-
альных сетей, образованных студентами разных рас. Оказалось,
что в целом «цветные» студенты образуют социальные сети мень-
ших размеров и меньшей плотности, чем их белые ровесники, что
они, как правило, знают меньше людей в кампусе, когда приезжа-
ют в него, и что в их сетях меньше выпускников колледжей.
А. Майер и С. Пуллер сопоставили данные из Facebook с ад-
министративными сведениями, полученными в десяти универ-
ситетах штата Техас. Они обнаружили, что дружеские сети в этих
университетах разбиты на сегменты по признакам расы, спе-
циализации, когорты и политических взглядов. В реально сло-
жившейся сети доля друзей, сходных друг с другом по уровню
способностей, уровню образования родителей и политическим
убеждениям, не слишком отличается от доли, которая бы мог-
ла стать результатом случайного распределения, а это значит,
что взаимодействие студентов, различающихся по данным па-
раметрам, действительно имеет место. Исходя из результатов
моделирования полученных данных, авторы заключают, что сег-
ментация студенческих сетей по расовому признаку в основном
определяется предпочтениями, а не институциональными харак-
теристиками, и что изменения в политике университетов, прини-
мавших участие в исследовании, ограничили возможность со-
кращения расовой сегментации [Mayer, Puller, 2008].
Результаты других исследований, наоборот, свидетельствуют
в пользу распространенного убеждения, что общение представи-
1.2. Сети как
зависимая
переменная
1.2.1. Узел:
отдельный
человек
Исследование социальных сетей в высшем образовании
телей разных рас способствует возникновению между ними дру-
жеских отношений. В этих исследованиях установлено, что про-
живание в одной комнате с человеком другой расы и увеличение
числа контактов со студентами из других групп связано с большим
количеством друзей за пределами собственной группы [Schofield
at al., 2010; Shook, Fazio, 2011; Van Laar at al., 2005]. С. Бейкер,
А. Майер и С. Пуллер использовали данные из Facebook, чтобы
показать, что студенты, принадлежащие к разным расам и рассе-
ленные в случайном порядке в общежитии, чаще дружат с пред-
ставителями других рас в общежитии, но на их дружеские связи
за его пределами это не влияет [Baker, Mayer, Puller, 2011]. На ос-
новании имплицитных расовых установок студентов удавалось
прогнозировать продолжительность добрососедских отношений
при проживании в одной комнате общежития студентов, принад-
лежащих к разным расам; влияние имплицитных расовых уста-
новок ослабевает, если студент чувствует общность с соседом,
и тогда со временем различие в уровне положительных эмоций,
которые вызывает соседство со студентом той же расы и другой
расы, сокращается [Shook, Fazio, 2008a; Towles-Schwen, Fazio,
2006; West et al., 2009]. С. Левин, К. ван Лаар и Д. Сиданиус счи-
тают, что установки, свойственные первокурсникам, в том числе
предпочтительное общение с членами собственной группы и на-
стороженность в отношении представителей других групп, ока-
зывают влияние на формирование дружеских связей в последую-
щие годы [Levin, van Laar, Sidanius, 2003]. К. Вейнерт выяснил, что
студенты склонны дружить с представителями собственной расы,
но если межрасовые дружеские отношения все же формируются,
то они бывают так же прочны и глубоки, как и связи между пред-
ставителями одной расы [Wejnert, 2010].
Используя информацию из Facebook о полной когорте сту-
дентов одного колледжа (1600 человек), А. Виммер и К. Льюис
подробно проанализировали вопрос о расах и дружбе [Wimmer,
Lewis, 2010]. Они обнаружили, что в данной выборке расовая го-
мофилия, будучи важным фактором, тем не менее не является
главным принципом формирования связей между студентами.
Влияние гомофилии по другим характеристикам, включая му-
зыкальные и художественные вкусы, которые легко определить
по листам предпочтений в профиле на Facebook, оказалось бо-
лее сильным, чем влияние расовой гомофилии. Для данной вы-
борки студентов важным критерием в оценке однокурсников был
социально-экономический статус, и выпускники элитных школ
чаще всего завязывали тесные отношения друг с другом. А. Вим-
мер и К. Льюис утверждают, что эффект расовой гомофилии смяг-
чается за счет эффекта близости: размещение в одной комнате
в общежитии увеличивает шансы двух студентов на то, они ста-
нут друзьями, в 1,9 раза. Факт совместного проживания оказыва-
ет в 2 раза более сильное влияние на вероятность возникнове-
92 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
ния дружбы между двумя студентами, чем факт принадлежности
их к разным расам: белой и азиатской. Влияние общих интере-
сов на возникновение дружеских связей между студентами, вы-
бравшими в качестве специализации экономику, обществознание
и микробиологию, проявляется менее последовательно, чем го-
мофилия белых или азиатов, но оно не менее важно. Взаимность
связей и замыкание триад, составляющие структурные особен-
ности сети, также являются более существенными закономерно-
стями образования связей, чем расовая и этническая гомофилия.
Факторы, влияющие на формирование дружеских связей
в когорте, меняются с течением времени. М. ван Дуин с соавтора-
ми проследил динамику межличностных отношений в группе пер-
вокурсников и установил, что на начальном этапе совместного
обучения возникновение дружбы можно спрогнозировать на ос-
новании соседства и видимого сходства, но со временем значи-
мость этих факторов уменьшается, а вот возможности, которые
предоставляет сеть, остаются неизменно важными [Van Duijn et
al., 2003]. С этим выводом согласуются результаты, полученные
Д. Годли, которая обнаружила, что гомофилия по признаку пола
и расы служит значимым предиктором возникновения дружеских
отношений между первокурсниками, а на старших курсах более
важными становятся религиозные убеждения и членство в клубе
по интересам [Godley, 2008]. Эти выводы перекликаются с дан-
ными, полученными при изучении сетей преподавателей: там
тоже чем дольше продолжаются отношения, тем слабее стано-
вится эффект гомофилии.
На возникновение дружбы влияет и гомофилия по другим
признакам. К. Ли, Т. Шернгелл и М. Барбер показали на осно-
вании данных, охватывающих несколько университетов, вхо-
дящих в сетевое сообщество Германии, что предикторами за-
вязывания знакомства в Интернете являются географическое
расстояние между вузами, в которых учатся студенты, и сте-
пень их институционального сходства [Lee, Scherngell, Barber,
2011]. А. Трод с соавторами изучил данные пользователей сети
Facebook, обучающихся в пяти географически удаленных друг
от друга университетах США с высоким конкурсом, и выяснил,
какие характеристики пользователя наиболее однозначно свя-
заны с возникновением дружеских объединений. Он показал,
что очень часто группы образуются на основании демографиче-
ских признаков и большую роль в формировании дружбы играют
проживание в общежитии, год поступления в университет и спе-
циализация [Traud et al., 2011]. К. Пилбим и Д. Деньер таким же
образом изучали контакты докторантов в Великобритании и уста-
новили, что те скорее обратят внимание на коллегу, обучающе-
гося по одной с ними программе и поступившего в докторантуру
в тот же год, что и они. Кроме того, они выяснили, что у тех, кто
учился в школе дольше, контактов больше и что связи студентов
Исследование социальных сетей в высшем образовании
многогранны и включают разного рода поддержку и обмен ре-
сурсами [Pilbeam, Denyer, 2009].
Для исследования формирования дружеских связей широко
используются данные из социальных сетей в Интернете. К. Лампе,
Н. Эллисон и Ч. Штайнфилд считают, что студенты не ищут друзей
на Facebook, а, скорее, пользуются этим сайтом, чтобы укрепить
связи, установленные офлайн [Lampe, Ellison, Steinfield, 2006].
Тем не менее те же авторы показали, что при контроле других фак-
торов интенсивность использования студентами Facebook явля-
ется значимым предиктором формирования их перекрестного
и связующего социального капитала в будущем [Ellison, Steinfield,
Lampe, 2007]. Яркое этнографическое полотно, отражающее ис-
пользование студентами социальных сетей в Интернете и их роль
в становлении идентичности и выстраивании социальных связей,
можно найти в [Martinez Aleman, Wartman, 2009].
Используя ту же базу данных, с которой работали А. Виммер
и К. Льюис, упомянутые выше, К. Льюис с соавторами продемон-
стрировал, что поведение студентов в сети Facebook определя-
ется принадлежностью к тому или иному полу, к той или иной
расе и этнической группе, и установил, что студенты, поддер-
живающие контакты в сети и сходные по демографическим ха-
рактеристикам, с большой вероятностью имеют одни и те же
предпочтения в культуре [Lewis et al., 2008]. В другой работе со-
авторы выделяют модели поведения студентов на основании
того, оставляют они свои профили в Facebook открытыми или
закрытыми [Lewis, Kaufman, Christakis, 2008].
Д. Бруэр и К. Уэбстер посвятили работу методологическим ас-
пектам исследования социальных сетей. Они выяснили, насколько
влияет на результаты несовершенная память респондентов. Авто-
ры просили студентов бакалавриата, проживающих в одном зда-
нии, перечислить всех своих друзей из этого здания. После это-
го они раздавали участникам списки всех студентов, числящихся
в общежитии, и предлагали им указать в списке тех, с кем они
дружат. Оказалось, что в среднем студенты забывали при первом
опросе 20% своих друзей. Демографические характеристики дру-
зей, по-видимому, никак не связаны с вероятностью того, что их
забудут упомянуть. При этом забывчивость респондентов
обусло-
вила искажения в оценке свойств сети, в том числе ее плотности,
количества дружеских компаний, централизации и центрально-
сти положения отдельных студентов [Brewer, Webster, 1999]. Авто-
ры не занимались вопросом, влияет ли позиция студента в сети
на вероятность того, что его не забудут упомянуть в качестве дру-
га, и это очень интересное направление будущих исследований.
Р. Берт изучал прочность социальных связей на примере вы-
пускниц высших школ бизнеса. Он установил, что завязавшие-
ся в вузе дружеские отношения сохраняются, если они врастают
в устойчивые семейные связи, или в круг общения по работе, или
94 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
коренятся в давней дружбе; большая часть дружеских контактов
выпускниц вуза складывается еще в школьные годы [Burt, 2001].
Как и в исследованиях социальных сетей преподавателей,
в которых сети выступают зависимой переменной, в работах,
посвященных формированию дружбы между студентами, пре-
имущественное внимание уделяется механизмам гомофилии
и близости. Исследователи едины во мнении, что студенты пред-
почитают дружить со сверстниками той же расы и этнической
группы, того же социально-экономического происхождения, воз-
раста, что и они сами, с теми, у кого такие же культурные потреб-
ности, а также с теми, кто окончил школу такого же уровня. Тем
не менее дружеские связи с людьми, не отвечающими данным
критериям, вполне возможны, и их установлению способствует
тесное общение: например, если сосед по комнате принадлежит
к другой расе или если студенты живут в многонациональном об-
щежитии. Физическая и социальная близость также имеет зна-
чение: студенты более всего склонны дружить с теми, кто живет
недалеко от них, принадлежит к одной с ними когорте и обучает-
ся по той же программе, что и они.
Исследования, в которых социальные сети студентов высту-
пают независимой переменной, посвящены главным образом
двум вопросам: как социальные сети влияют на академическую
успешность и удержание студентов в вузах и воздействуют ли они
на отношение студентов к представителям другой расы и культу-
ре других народов. До сих пор работы, в которых затрагивался
последний вопрос — разумеется, крайне важный, — весьма не-
многочисленны. Э. Антонио опрашивал студентов Калифорний-
ского университета в Лос-Анджелесе, где учатся люди со всего
мира, и установил, что большинство дружеских компаний вклю-
чают представителей разных рас. При этом студенты, которые
дружат с более уверенными в себе людьми, придерживающи-
мися материалистических взглядов, характеризуются меньшим
прогрессом в понимании других культур и традиций других на-
родов, точно так же как и те, кто ездит в город из пригорода, и те,
кто состоит в этнических сообществах и землячествах [Antonio,
2001]. В других исследованиях было установлено, что студенты,
проживающие в комнате с представителем другой расы, менее
эмоционально положительно оценивают опыт совместного про-
живания, чем студенты, живущие со сверстниками той же расы,
что и они сами, и менее склонны продолжать жить с тем же со-
седом [Shook, Fazio, 2008b; Trail, Shelton, West, 2009]. При этом
негативный эмоциональный фон в соседских парах, составлен-
ных из студентов разных рас, чаще всего обусловлен неприятием
соседа со стороны белого студента [Towles-Schwen, Fazio, 2006].
Исследований влияния социальных сетей на академическую
успеваемость студентов гораздо больше, чем работ, посвящен-
1.3. Сети как
независимая
переменная
Исследование социальных сетей в высшем образовании
ных культурному самосознанию, и их результаты более достовер-
ны. В одной из первых работ, выполненных в данной парадигме,
Д. Антробус рассматривал два главных вопроса: связан ли раз-
мер социальной сети выпускника с его школьным средним бал-
лом (GPA) или с вероятностью успешного окончания школы и свя-
заны ли средние баллы друзей студента и его собственный. Автор
опросил вновь поступивших учащихся двухгодичного местного
колледжа, а затем отправил анкеты тем, кого они назвали своими
друзьями, чтобы установить, считают ли те друзьями первых. Ад-
министративные данные колледжа, в том числе балл GPA, были
дополнены социометрическими данными. Обнаружена корреля-
ция между баллами GPA студентов и их друзей, но не выявлено
никакой взаимосвязи между размерами сети и удержанием уча-
щихся в школе или баллом GPA [Antrobus, 1988].
Т. Болдуин, М. Беделл и Д. Джонсон опросили один поток MBA
в полном составе, разделенный на четыре когорты, каждая из ко-
торых была разбита на команды по 3–5 человек; команды и ко-
горты не менялись в течение первого года. Авторы оценивали
дружеские связи, взаимодействия и противостояние среди уча-
щихся и установили, что возникающие сети влияют на результаты
обучения, в том числе на удовлетворенность студентов, эффек-
тивность деятельности команд и индивидуальные баллы. Дру-
жеские отношения и взаимодействие имели место в основном
в рамках команд, и уровень взаимодействия в команде оказался
непосредственно и сильно связан с воспринимаемой эффектив-
ностью ее деятельности и разделением рабочей нагрузки [Baldwin,
Bedell, Johnson, 1997]. Искусственность ситуации, когда уча-
щиеся разделены на команды и остаются в составе этих команд
в течение года, ставит под вопрос возможность распространения
полученных в данном исследовании результатов на случаи обра-
зования сетей в естественных условиях.
Несколько исследований проведено с целью выяснить, явля-
ются ли размер или плотность социальной сети студентов пре-
дикторами их успеваемости. Д. Флетчер и М. Тьенда установи-
ли, что первокурсники, поступившие в Университет штата Техас
в Остине в составе большой когорты выпускников собственной
средней школы, учатся лучше, чем те, кто поступил в составе
меньшей когорты [Fletcher, Tienda, 2009]. В другом исследова-
нии с участием первокурсников было показано, что студенты, ко-
торые проживают в общежитии и завязали в нем большое число
дружеских связей, чаще достигают поставленных целей в лич-
ной жизни и в учебе; и напротив, студенты, приезжающие в город
из пригорода, в котором они живут с семьей, с большей вероят-
ностью покидают вуз, не окончив курс обучения [Skahill, 2003].
Однако эффект числа дружеских связей, по-видимому, не так
однозначен. С. Томас опросил первокурсников колледжа и со-
брал доказательства того, что балл GPA и прилежание студен-
96 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
та в учебе растут с увеличением у студента числа друзей — но до
определенного предела: если у студента друзей слишком мно-
го, то эффект дружеских связей для академических достиже-
ний будет негативным. Лучше всего учились и наибольшую це-
леустремленность проявили студенты, у которых в университете
было от 7 до 17 друзей [Thomas, 2000]. Р. Смит и Б. Петерсон опро-
сили студентов и выяснили, к кому из однокурсников они обра-
щались за советом общего плана или по учебе. Оказалось, что
чем чаще у студента просят общего совета, тем хуже этот сту-
дент учится, чем больше одноклассники просят у студента совета
по учебе, тем более высок уровень его академических достиже-
ний. Авторы утверждают, что для прогноза успехов и увлеченно-
сти учебой значение имеет не только размер социальной сети,
но и характер связей [Smith, Peterson, 2007].
Т. Риззуто, Д. Ле Ду и Д. Хатала установили, что успешность
усвоения учебного курса, построенного на информационной тех-
нологии обучения, в большей степени зависит от плотности соци-
альной сети студентов, чем от их знакомства с соответствующи-
ми технологиями [Rizzuto, LeDoux, Hatala, 2009]. А. Роваи (2002)
опрашивал школьников, которые использовали программу ди-
станционного обучения на основе пакета Blackboard, и показал,
что учащиеся класса с более развитым, по их собственному мне-
нию, чувством общности, усваивали больше новой информации,
чем их ровесники [Rovai, 2002]. Ш. Доусон (2010) также исполь-
зовал Blackboard, но в качестве дополнения к курсу химии, ко-
торый он сам читал. Он пришел к заключению, что хорошо успе-
вающие студенты имеют больше контактов на Blackboard, чем
плохо успевающие, и в основном устанавливают связи с други-
ми хорошо успевающими студентами, к тому же они чаще нала-
живают контакты с преподавателям, чем плохо успевающие сту-
денты [Dawson, 2010].
Выполнены также исследования, в которых оценивается влия-
ние участия в социальных сетях на субъективное переживание
счастья и психологического благополучия у студентов, а также
на уровень их гражданской активности. Оказалось, что участие
в Facebook может влиять на показатели психологического благо-
получия, в частности оказывать положительное действие на поль-
зователей с низкой самооценкой и чувством неудовлетворен-
ности жизнью [Ellison et al., 2007]. С. Валенсуэла, Н. Парк и К. Ки
(2009) также выявили положительную связь между пользованием
Facebook и различными показателями социального благополучия
и гражданской активности [Valenzuela, Park, Kee, 2009].
Среди экономических публикаций существует особая кате-
гория работ, в которых рассматривается влияние сверстников
друг на друга, зависимость академической успешности и пове-
денческих установок студентов от соседей по комнате и других
людей, с которыми учащиеся поддерживают интенсивные отно-
Исследование социальных сетей в высшем образовании
шения. Этот круг авторов демонстрирует хорошее знакомство
с работами друг друга, но неохотно цитирует статьи неэкономи-
ческой направленности. В общем и целом эти исследования со-
средоточены на факторах, определяющих достижения студентов
(как правило, это балл GPA) и выбор специализации, и не каса-
ются их расовых и этнических установок или психологического
самочувствия. В этих статьях используются результаты опросов
студентов и административные данные, в том числе информа-
ция об академической успеваемости, предоставленная универ-
ситетом и полученная из вступительных документов. В одной
из первых работ, относящихся к этой традиции, Б. Сейсердот на-
блюдал первокурсников из Дартмутского университета, рассе-
ленных по комнатам в общежитии случайным образом и став-
ших соседями. На основании полученных данных он сделал
вывод, что друзья оказывают влияние на средний балл студента
и на решение войти в ту или иную социальную группу, например
в студенческий клуб, но не влияют на принятие решений в дру-
гих сферах жизни, например на выбор специализации в колле-
дже. На академической успеваемости сказывается влияние не-
посредственных соседей по комнате, а на решении о членстве
в студенческих организациях — влияние как соседей по комнате,
так и друзей по общежитию в целом [Sacerdote, 2001]. В [Zimmerman,
2003; Winston, Zimmerman, 2004] подтверждены результаты,
касающиеся балла GPA, но только для 70% студентов со средни-
ми академическими достижениями: этот эффект не наблюдал-
ся для лучших 15% и худших 15% студентов. Д. Хоэль, Д. Паркер
и Д. Ривенбург использовали данные, собиравшиеся в тече-
ние 10 лет в Рид-колледже, и зафиксировали значимое влияние
на балл GPA соседей по комнате и сверстников, проживающих
в одном общежитии, но не одноклассников [Hoel, Parker, Rivenburg,
2005]. Р. Стинебрикнер и Т. Стинебрикнер установили, что
значимыми предикторами академической успеваемости студен-
та являются как балл GPA его соседа по комнате, так и доход
семьи соседа [Stinebrickner, Stinebrickner, 2006]. На основании
данных Академии ВВС США С. Каррелл, Р. Фуллертон и Д. Уэст
выявили значимое влияние на академические достижения дру-
зей по эскадрилье и меньший эффект соседа по комнате [Carrell,
Fullerton, West, 2009]. Д. Брунелло, М. де Паола и В. Скоппа
показали, что соседи по комнате оказывают значимое влия-
ние на успеваемость первокурсников естественнонаучных фа-
культетов, но не на гуманитариев и не на избравших в качестве
специальности социальные науки [Brunello, De Paola, Scoppa,
2010]. С. Хасан и С. Бэдж обнаружили причинно-следственную
связь между баллом GPA студента и способностями его соседа
по комнате [Hasan, Bagde, 2012]. У будущих медиков на ступени
бакалавриата высокие баллы членов учебной группы за устную
часть вступительных испытаний (тест MCAT) и сделанный ими
98 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
выбор в пользу высокооплачиваемых специальностей позволя-
ют прогнозировать более высокие собственные баллы студента
[Arcidiacono, Nicholson, 2005]. Если не ограничиваться рассмо-
трением влияния академических способностей соседа по ком-
нате на успеваемость студента, то можно отметить, что студенты,
злоупотреблявшие алкоголем в старших классах школы, более
склонны продолжать пить в университете, если пьющим оказы-
вается их сосед по комнате (у студенток этот эффект не просле-
живался) [Duncan et al., 2005].
Не все исследования подтверждают существование эффек-
та сверстников. На основании данных, полученных в Университе-
те штата Мэриленд [Foster, 2006], в колледже Уэллсли [McEwan,
Soderberg, 2006], в Университете Вандербильта [Siegfried, Gleason,
2006] и в Уэст-Пойнте [Lyle, 2007], исследователи сделали
вывод, что балл GPA соседа по комнате ничего не говорит о бу-
дущей успеваемости студента. Ни Г. Фостер, ни Д. Лайл не ана-
лизировали отношения между соседями по комнате: Фостер
рассматривал связи в общежитии в целом, а Лайл исследовал
дружеские компании кадетов в военном училище. Тот факт, что
эти более многочисленные группы ровесников не влияют зна-
чимо на балл GPA того или иного студента, вполне согласует-
ся с другими результатами (например, [Hoel, Parker, Rivenburg,
2005]). Д. Зигфрид и М. Глисон считают роль соседей по комнате
в целом незначимой, но для верхнего квартиля класса по уров-
ню академических достижений они обнаружили значимые связи,
и эти связи проявляются при условии, что сосед студента по ком-
нате также относится к верхнему квартилю.
Исследования, в которых сети студентов выступают незави-
симой переменной, вносят вклад в решение нескольких важных
вопросов. Хотя доказательства влияния сверстников на акаде-
мические достижения друг друга не вполне безусловны, в це-
лом можно считать установленным, что хорошо успевающий со-
сед по комнате может способствовать повышению успеваемости
учащегося. Дружеские отношения со сверстниками, принадле-
жащими к другой расе или этнической группе, могут изменить
расовые и этнические установки студентов. Наконец, студенты
лучше чувствуют себя в колледже, если поддерживают тесные
связи с ровесниками, но их академическая успеваемость и при-
лежание могут пострадать, если друзей у них слишком много.
В целом исследования студенческих сетей в высшем образова-
нии менее обширны и разносторонни, чем исследования сетей
преподавателей. Как и в отношениях между преподавателями,
в формировании дружеских связей между студентами важную
роль играют гомофилия и близость. В то же время влияние гомо-
филии можно преодолеть: тесное общение с одноклассниками
иного происхождения увеличивает вероятность того, что студен-
1.4. Студенче-
ские сети.
Выводы
Исследование социальных сетей в высшем образовании
ты подружатся с кем-то, преодолев барьеры, которые созда-
ют расовые, этнические и социально-экономические различия.
Более того, тесное общение также способствует преодолению
предрассудков и предвзятости в отношении соучеников — пред-
ставителей других рас. Интересно, что основной механизм пре-
одоления эффекта гомофилии состоит в близости: проживание
студента в одной комнате или в одном общежитии с кем-то, кто
отличается от него по тем или иным характеристикам, повышает
вероятность возникновения между ними дружеских отношений.
Исследования также показали, что прочные дружеские свя-
зи с одноклассниками — важное условие успеха и благополучия
учащегося в школе, хотя избыток друзей может привести к паде-
нию успеваемости. Распределение по комнатам в общежитии,
по-видимому, оказывает несильное, но все же значимое влияние
на достижения студентов, а также на их поведение, в том чис-
ле на употребление алкоголя и наркотиков. О социальных сетях
студентов в вузах накоплено много полезных сведений, но кар-
тина остается фрагментированной — отчасти потому, что в этой
области не хватает комплексных работ синтетического характе-
ра, охватывающих разные точки зрения. Мы знаем, что ровес-
ники могут влиять на достижения студента в учебе и определять
его отношение к одноклассникам иной расы и этнической группы.
Как эти влияния действуют на протяжении обучения в колледже?
Как вписать исследования взаимодействия в диаде в более ши-
рокий контекст? Каким образом взаимоотношения в парах сту-
дентов складываются в более масштабную социальную структу-
ру? До сих пор для решения этих вопросов не предпринималось
серьезных усилий, однако ставшие доступными новые данные
и новые методы переводят их решение во вполне практическую
плоскость.
Исследование студенческих сетей в основном сосредото-
чено на уровне диад. Их основной вопрос — как система связей,
которые поддерживает студент, например дружба, отношения
с соседом по комнате и иногда с одноклассниками или прожи-
вающими с ним в одном общежитии, влияет на его достижения
или установки. С другой стороны, в рассматриваемых работах
анализируются факторы, способствующие формированию дру-
жеских отношений. Очень мало можно найти исследований, по-
священных сетям студентов на более глобальном уровне и ста-
вящих, например, такие вопросы: какова структура социальной
сети университета? Какова сеть слушателей определенного кур-
са и выбирающих ту или иную профессию? Влияет ли положение
студента в социальной сети университета на его опыт обучения?
Влияют ли на положение студента в сети его личностные свой-
ства? Занимают ли особое положение в сети — более важное или
менее важное, чем другие, — отдельные группы студентов, на-
пример члены студенческих клубов или организаций, спортив-
100 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
ные команды или студенты, принадлежащие к определенному
социально-экономическому классу? Мы также не находим срав-
нительных исследований: например, различаются ли универ-
ситеты в том, как студенты устанавливают социальные связи?
Характерны ли для разных университетов разные структуры со-
циальных сетей: более или менее сегрегированные, более или
менее тесно связанные, более или менее сгруппированные —
с более длинным или более коротким средним путем? И что го-
ворят эти разные структуры о культуре вуза или об опыте обуче-
ния в нем?
1. Acedo F. J., Barroso C., Casanueva C., Galán J.L. (2006) Co-Authorship in
Management and Organizational Studies: An Empirical and Network Analysis
// Journal of Management Studies. Vol. 43. No. 5. P. 957–983.
2. Adams J. D., Black G. C., Clemmons J. R., Stephan P. E. (2005) Scientific
Teams and Institutional Collaborations: Evidence from U. S. Universities, 1981–
1999 // Research Policy. Vol. 34. No. 3. P. 259–285.
3. Agrawal A. K., Goldfarb A. (2006) Restructuring Research: Communication
Costs and the Democratization of University Innovation. Working Paper

 

4. Andrews J. E. (2003) An Author Co-Citation Analysis of Medical Informatics //
Journal of the Medical Library Association. Vol. 91. No. 1. P. 47–56.
5. Antonio A. L. (2001) Diversity and the Influence of Friendship Groups in College
// The Review of Higher Education. Vol. 25. No. 1. P. 63–89.
6. Antrobus J. S. (1988) Social Networks and College Success, or Grade Point
Average and the Friendly Connection / S. Salzinger, J. Antrobus, M. Hammer
(eds) Social Networks of Children, Adolescents and College Students. Hillsdale,
NJ: Lawrence Erlbaum Associates. P. 227–246.
7. Aral S., Muchnik L., Sundararajan A. (2009) Distinguishing in Fluence-Based
Contagion from Homophily-Driven Diffusion in Dynamic Networks // Proceedings
of the National Academy of Sciences of the United States of America.
Vol. 105. No. 51. P. 21 544–21 549.
8. Arcidiacono P., Nicholson S. (2005) Peer Effects in Medical School // Journal
of Public Economics. No. 89. P. 327–350.
9. Audretsch D. B., Stephan P. E. (1996) Company-Scientist Locational Links:
The Case of Biotechnology // American Economic Review. Vol. 86. No. 3.
P. 641–652.
10. Azoulay P., Graff Zivin J. S., Wang J. (2010) Superstar Extinction // Quarterly
Journal of Economics. Vol. 125. No. 2. P. 549–589.
11. Babchuk N., Keith B., Peters G. (1999) Collaboration in Sociology and Other
Scientific Disciplines: A Comparative Trend Analysis of Scholarship in the
Social, Physical, and Mathematical Sciences // The American Sociologist.
Vol. 30. No. 3. P. 5–21.
12. Baker S., Mayer A., Puller S. L. (2011) Do More Diverse Environments Increase
the Diversity of Subsequent Interaction? Evidence from Random Dorm Assignment
// Economics Letters. No. 110. P. 110–112.
13. Balconi M., Breschi S., Lissoni F. (2004) Networks of Inventors and the Role
of Academia: An Exploration of Italian Patent Data // Research Policy. Vol. 33.
No. 1. P. 127–145.
14. Baldwin T. T., Bedell M. D., Johnson J. L. (1997) The Social Fabric of a Team-
Based MBA Program: Network Effects on Student Satisfaction and Performance
// Academy of Management Journal. Vol. 40. No. 6. P. 1369–1397.
Литература
Исследование социальных сетей в высшем образовании
15. Barabasi A. L., Jeong H., Neda Z., Ravasz E., Schubert A., Vicsek T. (2002)
Evolution of the Social Network of Scientific Collaboration // Physica A. No. 311.
P. 590–614.
16. Barnett G. A., Wu R. Y. (1995) The International Student Exchange Network:
1970 & 1989 // Higher Education. No. 30. P. 353–368.
17. Borgman C. L., Furner J. (2002) Scholarly Communication and Bibliometrics
// Annual Review of Information Science and Technology. No. 36.
P. 3–72.
18. Borner K., Dall’Asta L., Ke W., Vespignani A. (2005) Studying the Emerging
Global Brain: Analyzing and Visualizing the Impact of Co-Authorship Teams //
Complexity. Vol. 10. No. 4. P. 57–67.
19. Bozeman B., Corley E. (2004) Scientists’ Collaboration Strategies: Implications
for Scientific and Technical Human Capital // Research Policy. Vol. 33.
No. 4. P. 599–616.
20. Breiger R. L. (1976) Career Attributes and Network Structure: A Blockmodel
Study of a Biomedical Research Specialty // American Sociological Review.
Vol. 41. No. 1. P. 117–135.
21. Brewer D. D., Webster C. M. (1999) Forgetting of Friends and its Effects on
Measuring Friendship Networks // Social Networks. No. 21. P. 361–373.
22. Brunello G., De Paola M., Scoppa V. (2010) Peer Effects in Higher Education:
Does the Field of Study Matter? // Economic Inquiry. Vol. 48. No. 3. P. 621–
634.
23. Burris V. (2004) The Academic Caste System: Prestige Hierarchies in Ph.D.
Exchange Networks // American Sociological Review. Vol. 69. No. 2. P. 239–
264.
24. Burt R. S. (2001) Attachment, Decay, and Social Network // Journal of Organizational
Behavior. No. 22. P. 619–643.
25. Carolan B. V. (2008) The Structure of Educational Research: The Role of
Multivocality in Promoting Cohesion in an Article Interlock Network // Social
Networks. Vol. 30. No. 1. P. 69–82.
26. Carrell S. E., Fullerton R. L., West J. E. (2009) Does Your Cohort Matter? Measuring
Peer Effects in College Achievement // Journal of Labor Economics.
Vol. 27. No. 3. P. 439–463.
27. Centola D. (2010) The Spread of Behavior in an Online Social Network Experiment
// Science. No. 329. P. 1194–1197.
28. Centola D. (2011). An Experimental Study of Homophily in the Adoption of
Health Behavior // Science. No. 334 (6060). P. 1269–1272.
29. Chen T.-M., Barnett G. A. (2000) Research on International Student Flows
from a Macro Perspective: A Network Analysis of 1985, 1989 and 1995 // Higher
Education. No. 39. P. 435–453.
30. Clark B. Y. (2010) The Effects of Government, Academic and Industrial Policy
on Cross-University Collaboration // Science and Public Policy. Vol. 37.
No. 5. P. 314–330.
31. Cohen J. (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Hillsdale:
Lawrence Erlbaum.
32. Cohen-Cole E., Fletcher J. M. (2008) Detecting the Implausible Social
Network Effects in Acne, Height, and Headaches: A Longitudinal Analysis //
British Medical Journal. No. 337. P. 2533–2537.
33. Cotterell J. (2007) Social Networks in Youth and Adolescence. Hove: Routledge.
34. Cottrill C. A., Rogers E. M., Mills T. (1989) Co-Citation Analysis of the Scientific
Literature of Innovation Research Traditions: Diffusion of Innovations and Technology
Transfer // Science Communication. Vol. 11. No. 2. P. 181–208.
35. Crane D. (1969) Social Structure in a Group of Scientists: A Test of the «Invisible
College» Hypothesis // American Sociological Review. Vol. 34. No. 3.
P. 335–352.
102 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
36. Csardi G., Nepusz T. (2006) The Igraph Software Package for Complex Network
Research // International Journal of Complex Systems. No. 1695. P. 38.
37. Culnan M. J. (1986) The Intellectual Development of Management Information
Systems, 1972–1982: A Co-Citation Analysis // Management Science. Vol. 32.
No. 2. P. 156–172.
38. Culnan M. J. (1987) Mapping the Intellectual Structure of MIS, 1980–1985:
A Co-Citation Analysis // MIS Quarterly. Vol. 11. No. 3. P. 341–353.
39. Cummings J. N., Kiesler S. (2008) Who Collaborates Successfully? Prior Experience
Reduces Collaboration Barriers in Distributed Interdisciplinary Research
/ B. Begole, D.W. McDonald (eds) Proceedings of the ACM Conference
on Computer Supported Cooperative Work (CSCW’08) 8–12 November
2008. San Diego: ACM Press. P. 437–446.
40. Dahlander L., McFarland D.A. (2013) Ties that Last: The Formation and Persistence
in Research Collaborations over Time // Administrative Science Quarterly.
Vol. 58. No. 1. P. 69–110.
41. Dawson S. (2010) «Seeing» the Learning Community: An Exploration of the
Development of a Resource for Monitoring Online Student Networking // British
Journal of Educational Technology. Vol. 41. No. 5. P. 736–752.
42. De Stefano D., Giordano G., Vitale M. P. (2011) Issues in the Analysis of Co-Authorship
Networks // Quality and Quantity. Vol. 45. No. 5. P. 1091–1107.
43. De Stefano D., Vitale M. P., Zaccarin S. (2010) The Scientific Collaboration
Network of Italian Academic Statisticians / 45th Scientific Meeting of the Italian
Statistical Society. 16–18 June 2010. Padua: University of Padua. P. 1–8.
44. DeFour D.C., Hirsch B. J. (1990) The Adaptation of Black Graduate Students:
A Social Network Approach // American Journal of Community Psychology.
Vol. 18. No. 3. P. 487–503.
45. Desmedt E., Valcke M. (2004) Mapping the Learning Styles «Jungle»: An
Overview of the Literature Based on Citation Analysis // Educational Psychology.
Vol. 24. No. 4. P. 445–464.
46. Dietz J. S., Bozeman B. (2005) Academic Careers, Patents, and Productivity:
Industry Experience as Scientific and Technical Human Capital // Research
Policy. Vol. 34. No. 3. P. 349–367.
47. Ding W. W., Levin S. G., Stephan P. E., Winkler A. E. (2010) The Impact of Information
Technology on Academic Scientists’ Productivity and Collaboration
Patterns // Management Science. Vol. 56. No. 9. P. 1439–1461.
48. Ding Y. (2011) Scientific Collaboration and Endorsement: Network Analysis of
Co-Authorship and Citation Networks // Journal of Informetrics. Vol. 5. No. 1.
P. 187–203.
49. Ding Y., Chowdhury G., Foo S. (1999) Mapping the Intellectual Structure of
Information Retrieval Studies: An Author Co-Citation Analysis, 1987–1997 //
Journal of Information Science. Vol. 25. No. 1. P. 67–78.
50. Ducor P. (2000) Co-Authorship and Co-Inventorship // Science. No. 289
(5481). P. 873–875.
51. Duncan G. J., Boisjoly J., Kremer M., Levy D. M., Eccles J. (2005) Peer Effects
in Drug Use and Sex among College Students // Journal of Abnormal
Child Psychology. Vol. 33. No. 3. P. 375–385.
52. Durbach I. N., Naidoo D., Mouton J. (2008) Co-Authorship Networks in South
African Chemistry and Mathematics // South African Journal of Science.
No. 104. P. 487–492.
53. Durrington V. A., Repman J., Valente T. W. (2000) Using Social Network Analysis
to Examine the Time of Adoption of Computer-Related Services among
University Faculty // Journal of Research on Computing in Education. Vol. 33.
No. 1. P. 16–27.
54. D’Augelli A.R., Hershberger S. L. (1993) African American Undergraduates
on a Predominantly White Campus: Academic Factors, Social Networks, and
Campus Climate // The Journal of Negro Education. Vol. 62. No. 1. P. 67–81.
Исследование социальных сетей в высшем образовании
55. Eagle N., Pentland (Sandy) A. (2006) Reality Mining: Sensing Complex Social
Systems // Personal and Ubiquitous Computing. Vol. 10. No. 4. P. 255–268.
56. Ebadi Y. M., Utterback J. M. (1984) The Effects of Communication on Technological
Innovation // Management Science. Vol. 30. No. 5. P. 572–585.
57. Edelman P., George T. (2007) Six Degrees of Cass Sunstein // The Green Bag.
Vol. 11. No. 1. P. 19–36.
58. Ellis D., Allen D., Wilson T. (1999) Information Science and Information Systems:
Conjunct Subjects Disjunct Disciplines // Journal of the American Society
for Information Science. Vol. 50. No. 12. P. 1095–1107.
59. Ellison N. B., Steinfield C., Lampe C. (2007) The Benefits of Facebook «Friends»:
Social Capital and College Students’ Use of Online Social Network Sites // Journal
of Computer-Mediated Communication. Vol. 12. No. 4. P. 1143–1168.
60. Evans J. A. (2010a) Industry Collaboration, Scientific Sharing, and the Dissemination
of Knowledge // Social Studies of Science. Vol. 40. No. 5. P. 757–791.
61. Evans J. A. (2010b) Industry Induces Academic Science to Know Less about
More // The American Journal of Sociology. Vol. 116. No. 2. P. 389–452.
62. Evans S., Lambiotte R., Panzarasa P. (2011) Community Structure and
Patterns of Scientific Collaboration in Business and Management // Scientometrics.
Vol. 89. No. 1. P. 381–396.
63. Festinger L. (1957) Theory of Cognitive Dissonance. Evanston: Row, Peterson.
64. Festinger L. (1963) Social Pressures in Informal Groups: A Study of Human
Factors in Housing. Stanford: Stanford University Press.
65. Festinger L., Schachter S., Back K. (1950) Social Pressures in Informal
Groups. Stanford: Stanford University Press.
66. Fleck L. (1981) The Genesis and Development of a Scientific Fact. Chicago:
University of Chicago Press. (Original work published in 1935)
67. Fletcher J. M., Tienda M. (2009) High School Classmates and College Success
// Sociology of Education. No. 82. P. 287–314.
68. Fontana R., Geuna A., Matt M. (2006) Factors Affecting University-Industry
R&D Projects: The Importance of Searching, Screening and Signaling // Research
Policy. Vol. 35. No. 2. P. 309–323.
69. Foster G. (2006) It’s not Your Peers, and it’s not Your Friends: Some Progress
toward Understanding the Educational Peer Effect Mechanism // Journal of
Public Economics. Vol. 90. No. 8–9. P. 1455–1475.
70. Franceschet M. (2011) Collaboration in Computer Science: A Network Science
Approach // Journal of the American Society for Information Science and
Technology. Vol. 62. No. 10. P. 1992–2012.
71. Franceschet M., Costantini A. (2010) The Effect of Scholar Collaboration
on Impact and Quality of Academic Papers // Journal of Informetrics. Vol. 4.
No. 4. P. 540–553.
72. Friedkin N. (1978) University Social Structure and Social Networks among
Scientists // The American Journal of Sociology. Vol. 83. No. 6. P. 1444–1465.
73. Friedkin N. (1980) A Test of Structural Features of Granovetter’s Strength of
Weak Ties Theory // Social Networks. No. 2. P. 411–422.
74. Girvan M., Newman M. E.J. (2002) Community Structure in Social and Biological
Networks / Proceedings of the National Academy of Sciences of the
United States of America. Vol. 99. No. 12. P. 7821–7826.
75. Glänzel W. (2002) Coauthorship Patterns and Trends in the Sciences (1980–
1998): A Bibliometric Study with Implications for Database Indexing and
Search Strategies // Library Trends. Vol. 50. No. 3. P. 461–473.
76. Glänzel W., Schubert A. (2004) Analyzing Scientific Networks through Co-Authorship
/ H.F.M. Moed, W. Glänzel, U. Schmoch (eds) Handbook of Quantitative
Science and Technology Research. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.
P. 257–276.
77. Glänzel W., Schubert A. (2005) Analysing Scientific Networks through Co-Authorship
/ H.F.M. Moed, W. Glänzel, U. Schmoch (eds) Handbook of Quanti104
Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
tative Science and Technology Research. Leiden, The Netherlands: Springer.
P. 257–276.
78. Godley J. (2008) Preference or Propinquity? The Relative Contribution of Selection
and Opportunity to Friendship Homophily in College // Connections.
No. 1. P. 65–80.
79. Gossart C., Özman M. (2008) Co-Authorship Networks in Social Sciences:
The Case of Turkey // Scientometrics. Vol. 78. No. 2. P. 323–345.
80. Gregoire D. A., Noel M. X., Dery R., Bechard J.-P. (2006) Is there Conceptual
Convergence in Entrepreneurship Research? A Co-Citation Analysis of
Frontiers of Entrepreneurship Research, 1981–2004 // Entrepreneurship Theory
and Practice. Vol. 30. No. 3. P. 333–373.
81. Guimerà R., Uzzi B., Spiro J., Amaral L. A.N. (2005) Team Assembly Mechanisms
Determine Collaboration Network Structure and Team Performance //
Science. No. 308 (5722). P. 697–702.
82. Gulbrandsen M., Smeby J.-C. (2005) Industry Funding and University Professors’
Research Performance // Research Policy. Vol. 34. No. 6. P. 932–950.
83. Hadani M., Coombes S., Das D., Jalajas D. (2011) Finding a Good Job: Academic
Network Centrality and Early Occupational Outcomes in Management
Academia // Journal of Organizational Behavior. Vol. 33. No. 5. P. 723–739.
84. Han S.-K. (2003) Tribal Regimes in Academia: A Comparative Analysis of Market
Structure across Disciplines // Social Networks. Vol. 25 (3). P. 251–280.
85. Hargens L. L. (2000) Using the Literature: Reference Networks, Reference
Contexts, and the Social Structure of Scholarship // American Sociological
Review. Vol. 65. No. 6. P. 846–865.
86. Hargittai E. (2008) Whose Space? Differences among Users and Non-Users
of Social Network Sites // Journal of Computer-Mediated Communication.
No. 13. P. 276–297.
87. Hasan S., Bagde S. (2012) Social Capital, Caste, and Academic Performance:
Evidence from Randomly Assigned Roommates in an Indian College.
Stanford University (unpublished).
88. Haslam N., Laham S. (2009) Early-Career Scientific Achievement and
Patterns of Authorship: The Mixed Blessings of Publication Leadership and
Collaboration // Research Evaluation. Vol. 18. No. 5. P. 405–410.
89. Hayashi T. (2003) Effect of R&D Programmes on the Formation of University —
Industry — Government Networks: Comparative Analysis of Japanese R&D
Programmes // Research Policy. Vol. 32. No. 8. P. 1421–1442.
90. He B., Ding Y., Ni C. (2011) Mining Enriched Contextual Information of Scientific
Collaboration: A Meso Perspective // Journal of the American Society for
Information Science. Vol. 62. No. 5. P. 831–845.
91. He Z.-L. (2009) International Collaboration Does not Have Greater Epistemic
Authority // Journal of the American Society for Information Science and
Technology. Vol. 60. No. 10. P. 2151–2164.
92. Heinze T., Bauer G. (2007) Characterizing Creative Scientists in Nano-S&T:
Productivity, Multidisciplinarity, and Network Brokerage in a Longitudinal
Perspective // Scientometrics. Vol. 70. No. 3. P. 811–830.
93. Hellsten I., Lambiotte R., Scharnhorst A., Ausloos M. (2007) Self-Citations,
Co-Authorships and Keywords: A New Approach to Scientists’ Field Mobility?
//Scientometrics. Vol. 72. No. 3. P. 469–486.
94. Hoel J., Parker J., Rivenburg J. (2005) Peer Effects: Do First-year Classmates,
Roommates, and Dormmates Affect Students’ Academic Success / Higher Education
Data Sharing Consortium Winter Conference. 14 January 2005. Santa Fe.
95. Hou H., Kretschmer H., Liu Z. (2008) The Structure of Scientific Collaboration
Networks in Scientometrics // Scientometrics. Vol. 75. No. 2. P. 189–202.
96. Hunter L., Leahey E. (2008) Collaborative Research in Sociology: Trends and
Contributing Factors // The American Sociologist. Vol. 39. No. 4. P. 290–306.
Исследование социальных сетей в высшем образовании
97. Johnson B., Oppenheim C. (2007) How Socially Connected are Citers to
Those that They Cite? // Journal of Documentation. Vol. 63. No. 5. P. 609–637.
98. Johri N., Ramage D., McFarland D.A., Jurafsky D. (2011) A Study of Academic
Collaboration in Computational Linguistics with Latent Mixtures of Authors
/ Proceedings of the 5th ACL-HLT Workshop on Language Technology
for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities. 24 June 2011. Portland:
Association for Computational Linguistics. P. 124–132.
99. Jo S. J., Jeung C.-W., Park S., Yoon H. J. (2009) Who is Citing Whom: Citation
Network Analysis among HRD Publications from 1990 to 2007 // Human Development
Quarterly. Vol. 20. No. 4. P. 503–537.
100. Jones B. F., Wuchty S., Uzzi B. (2008) Multi-University Research Teams: Shifting
Impact, Geography, and Stratification in Science // Science. No. 322.
P. 1259–1262.
101. Karki R. (1996) Searching for Bridges between Disciplines: An Author Co-Citation
Analysis on the Research into Scholarly Communication // Journal of
Information Science. Vol. 22. No. 5. P. 323.
102. Katz J. S., Hicks D. (1997) How Much is a Collaboration Worth? A Calibrated
Bibliometric Model // Scientometrics. Vol. 40. No. 3. P. 541–554.
103. Kenny M., Stryker S. (1994) Social Network Characteristics of White, African-
American, Asian, and Latino/a College Students and College Adjustment:
A Longitudinal Study / 102nd Annual Meeting of the American Psychological
Association, Los Angeles, USA.
104. Kenny D. A., Kashy D. A., Cook W. L. (2006) Dyadic Data Analysis. New York:
The Guilford Press.
105. Kezar A. (2005) Redesigning for Collaboration within Higher Education Institutions:
An Exploration into the Developmental Process // Research in Higher
Education. Vol. 46. No. 7. P. 831–860.
106. Kim J. W. (2009) The Structural Change of Korean Sociological Academic
Community // Korean Journal of Sociology. Vol. 43. No. 6. P. 45–72.
107. Knoke D., Yang S. (2008) Social Network Analysis. Thousand Oaks: Sage
Publications.
108. Kossinets G., Watts D. J. (2009) Origins of Homophily in an Evolving Social
Network // The American Journal of Sociology. Vol. 115. No. 2. P. 405–450.
109. Kraatz M. S. (1998) Learning by Association? Interorganizational Networks
and Adaptation to Environmental Change // Academy of Management Journal.
Vol 41. No. 6. P. 621–643.
110. Kretschmer H. (2004) Author Productivity and Geodesic Distance in Bibliographic
Co-Authorship Networks, and Visibility on the Web // Scientometrics.
Vol. 60. No. 3. P. 409–420.
111. Kreuzman H. (2001) A Co-Citation Analysis of Representative Authors in Philosophy:
Examining the Relationship between Epistemologists and Philosophers
of Science // Scientometrics. Vol. 51. No. 3. P. 525–539.
112. Kronegger L., Ferligoj A., Doreian P. (2011) On the Dynamics of National
Scientific Systems // Quality and Quantity. Vol. 45. No. 5. P. 989–1015.
113. Laband D. N., Tollison R. D. (2000) Intellectual Collaboration // Journal of Political
Economy. Vol. 108. No. 3. P. 632–662.
114. Lambiotte R., Panzarasa P. (2009) Communities, Knowledge Creation, and
Information Diffusion // Journal of Informetrics. No. 3. P. 180–190.
115. Lampe C., Ellison N., Steinfield C. (2006) A Face (book) in the Crowd: Social
Searching vs. Social Browsing / Proceedings of the ACM Conference on
Computer Supported Cooperative Work (CSCW’06). 4–8 November 2006.
Banff, AB, Canada: ACM Press. P. 167–170.
116. Lampe C., Ellison N., Steinfield C. (2007) A Familiar Face (book): Profile Elements
as Signals in an Online Social Network // Proceedings of the SIGCHI
Conference on Human Factors in Computing Systems. 28 April — 3 May 2007.
San Jose, CA, USA: ACM Press. P. 435–444.
106 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
117. Lariviere V., Gingras Y., Archambault E. (2006) Canadian Collaboration
Networks: A Comparative Analysis of the Natural Sciences, Social Sciences
and the Humanities // Scientometrics. Vol. 68. No. 3. P. 519–533.
118. Laumann E., Marsden P., Prensky D. (1983) The Boundary Specification Problem
in Network Analysis / L. C. Freeman, D. R. White, A. K. Romney (eds.) Research
Methods in Social Network Analysis. London: Sage Publications. P. 61–88.
119. Lazega E., Jourda M.-T., Mounier L., Stofer R. (2008) Catching Up with Big
Fish in the Big Pond? Multi-Level Network Analysis through Linked Design //
Social Networks. Vol. 30. No. 2. P. 159–176.
120. Leahey E. (2006) Transmitting Tricks of the Trade: Advisors and the Development
of Research Knowledge // Teaching Sociology. Vol. 34. No. 2. P. 93–110.
121. Leahey E., Reikowsky R. C. (2008) Research Specialization and Collaboration
Patterns in Sociology // Social Studies of Science. Vol. 38. No. 3. P. 425–440.
122. Lee C., Scherngell T., Barber M. J. (2011) Investigating an Online Social
Network Using Spatial Interaction Models // Social Networks. Vol. 33. No. 2.
P. 129–133.
123. Lee K., Brownstein J. S., Mills R. G., Kohane I. S. (2010) Does Collocation Inform
the Impact of Collaboration? // PloS One. Vol. 5. No. 12. P. e14279.
124. Lee Y. S. (2000) The Sustainability of University — Industry Research Collaboration:
An Empirical Assessment // The Journal of Technology Transfer. No. 25.
P. 111–133.
125. Levin S., van Laar C., Sidanius J. (2003) The Effects of Ingroup and Outgroup
Friendships on Ethnic Attitudes in College: A Longitudinal Study // Group Processes
& Intergroup Relations. No. 6. P. 76–92.
126. Lewis K., Kaufman J., Christakis N. (2008) The Taste for Privacy: An Analysis
of College Student Privacy Settings in an Online Social Network // Journal of
Computer-Mediated Communication. Vol. 14. No. 1. P. 79–100.
127. Lewis K., Kaufman J., Gonzalez M., Wimmer A., Christakis N. (2008) Tastes,
Ties, and Time: A New Social Network Dataset Using Facebook.com. // Social
Networks. Vol. 30. No. 4. P. 330–342.
128. Leydesdorff L., Wagner C. S. (2008) International Collaboration in Science
and the Formation of a Core Group // Journal of Informetrics. Vol. 2. No. 4.
P. 317–325.
129. Lindelof P., Lofsten H. (2004) Proximity as a Resource Base for Competitive
Advantage: University — Industry Links for Technology Transfer // The Journal
of Technology Transfer. No. 29. P. 311–326.
130. Liu X., Bollen J., Nelson M. L., Van de Sompel H. (2005) Co-Authorship
Networks in the Digital Library Research Community // Information Processing
and Management.Vol. 41. No. 6. P. 1462–1480.
131. Löfsten H., Lindelöf P. (2002) Science Parks and the Growth of New Technology-
Based Firms: Academic — Industry Links, Innovation and Markets // Research
Policy. No. 31. P. 859–876.
132. Logan E. L., Shaw W. M.J. (1991) A Bibliometric Analysis of Collaboration in a
Medical Specialty // Scientometrics. Vol. 20. No. 3. P. 417–426.
133. Looy B. V., Debackere K., Andries P. (2003) Policies to Stimulate Regional Innovation
Capabilities via University — Industry Collaboration: An Analysis and
an Assessment // R and D Management. Vol. 33. No. 2. P. 209–229.
134. Lorigo L., Pellacini F. (2007) Frequency and Structure of Long Distance Scholarly
Collaborations in a Physics Community // Journal of the American Society
for Information Science and Technology. Vol. 58. No. 10. P. 1497–1502.
135. Luukkonen T., Persson O., Sivertsen G. (1992) Understanding Patterns of International
Scientific Collaboration // Science, Technology & Human Values.
Vol. 17. No. 1. P. 101–126.
136. Luukkonen T., Tijssen R. J.W., Persson O., Sivertsen G. (1993) The Measurement
of International Scientific Collaboration // Scientometrics. Vol. 28. No. 1. P. 15–36.
Исследование социальных сетей в высшем образовании
137. Lyle D. S. (2007) Estimating and Interpreting Peer and Role Model Effects
from Randomly Assigned Social Groups at West Point // The Review of Economics
and Statistics. Vol. 89. No. 2. P. 289–299.
138. Madlberger M., Roztocki N. (2009) Digital Cross-Organizational and
Cross-Border Collaboration: A Scientometric Study / Proceedings of the
42nd Hawaii International Conference on System Sciences. 5–8 January 2009.
Waikoloa, Big Island, HI, USA. P. 1–10.
139. Mählck P., Persson O. (2000) Socio-Bibliometric Mapping of Intra-Departmental
Networks // Scientometrics. Vol. 49. No. 1. P. 81–91.
140. Marques J. P.C., Caraça J. M.G., Diz H. (2006) How Can University — Industry —
Government Interactions Change the Innovation Scenario in Portugal? The
Case of the University of Coimbra // Technovation. Vol. 26. No. 4. P. 534–542.
141. Martinez Aleman A. M., Wartman K. L. (2009) Online Social Networking on
Campus: Understanding What Matters in Student Culture. New York: Routledge.
142. Mayer A., Puller S. L. (2008) The Old Boy (and Girl) Network: Social Network
Formation on University Campuses // Journal of Public Economics. No. 92.
P. 329–347.
143. McClintock C.G., Turner H. A. (1962) The Impact of College Upon Political
Knowledge, Participation and Values // Human Relations. No. 15. P. 163–176.
144. McDowell J.M., Smith J. K. (1992) The Effect of Gender-Sorting on Propensity
to Coauthor: Implications for Academic Promotion // Economic Inquiry.
No. 30. P. 68–82.
145. McEwan P.J., Soderberg K. A. (2006) Roommate Effects on Grades: Evidence
from First-Year Housing Assignments // Research in Higher Education. Vol. 47.
No. 3. P. 347–370.
146. McFadyen M.A., Cannella A. A. (2004) Social Capital and Knowledge Creation:
Diminishing Returns of the Number and Strength of Exchange Relationships
// Academy of Management Journal. Vol. 47. No. 5. P. 735–746.
147. McFadyen M.A., Semadeni M., Cannella A. A. (2009) Value of Strong Ties to
Disconnected Others: Examining Knowledge Creation in Biomedicine // Organization
Science. Vol. 20. No. 3. P. 552–564.
148. McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J. M. (2001) Birds of a Feather: Homophily
in Social Networks // Annual Review of Sociology. No. 27. P. 415–444.
149. Melin G. (2000) Pragmatism and Self-Organization: Research Collaboration
on the Individual Level // Research Policy. No. 29. P. 31–40.
150. Melin G., Persson O. (1996) Studying Research Collaboration Using Co-Authorships
// Scientometrics. Vol. 36. No. 3. P. 363–377.
151. Menezes G. V., Ziviani N., Laender A. H. F., Almeida V. (2009). A Geographical
Analysis of Knowledge Production in Computer Science / Proceedings of
the 18th International Conference on World Wide Web — WWW’09. 20–24 April
2009. New York: ACM Press. P. 1041–1050.
152. Metcalfe A. S. (2006) The Corporate Partners of Higher Education Associations:
A Social Network Analysis // Industry & Innovation. Vol. 13. No. 4. P. 459–479.
153. Milojevic S. (2010) Modes of Collaboration in Modern Science: Beyond Power
Laws and Preferential Attachment // Journal of the American Society for Information
Science and Technology. Vol. 61. No. 7. P. 1410–1423.
154. Miquel J. F., Okubo Y. (1994) Structure of International Collaboration in
Science — Part II: Comparisons of Profiles in Countries Using a Link Indicator
// Scientometrics. Vol. 29. No. 2. P. 271–297.
155. Moody J. (2004) The Structure of a Social Science Collaboration Network:
Disciplinary Cohesion from 1963 to 1999 // American Sociological Review.
Vol. 69. No. 2. P. 213–238.
156. Morel C. M., Serruya S. J., Penna G. O., Guimarães R. (2009) Co-Authorship
Network Analysis: A Powerful Tool for Strategic Planning of Research, Deve108
Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
lopment and Capacity Building Programs on Neglected Diseases // PLoS Neglected
Tropical Diseases. Vol. 3. No. 8. P. e501.
157. Motohashi K. (2005) University — Industry Collaborations in Japan: The Role
of New Technology-Based Firms in Transforming the National Innovation System
// Research Policy. Vol. 34. No. 5. P. 583–594.
158. Mullins N. C. (1968) The Distribution of Social and Cultural Properties in Informal
Communication Networks among Biological Scientists // American Sociological
Review. Vol. 33. No. 5. P. 786–797.
159. Mullins N. C., Hargens L. L., Hecht P. K., Kick E. L. (1977) The Group Structure
of Co-Citation Clusters: A Comparative Study // American Sociological Review.
Vol. 42. No. 4. P. 552–562.
160. Murray F. (2002) Innovation as Co-Evolution of Scientific and Technological
Networks: Exploring Tissue Engineering // Research Policy. Vol. 31. No. 8–9.
P. 1389–1403.
161. Murray F. (2004) The Role of Academic Inventors in Entrepreneurial Firms:
Sharing the Laboratory Life // Research Policy. Vol. 33. No. 4. P. 643–659.
162. Nerur S. P., Rasheed A. A., Natarajan V. (2008) The Intellectual Structure of
the Strategic Management Field: An Author Co-Citation Analysis // Strategic
Management Journal. No. 29. P. 319–336.
163. Newcomb T. M. (1961) The Acquaintance Process. New York: Holt, Reinhart,
and Winston.
164. Newman M. E.J. (2001a) Scientific Collaboration Networks. II. Shortest
Paths, Weighted Networks, and Centrality // Physical Review E. Vol. 64. No. 1.
P. 016132.
165. Newman M. E.J. (2001b) Scientific Collaboration Networks. I. Network
Construction and Fundamental Results // Physical Review E. Vol. 64. No. 1.
P. 016131.
166. Newman M. E.J. (2001c) The Structure of Scientific Collaboration Networks /
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America. Vol. 98. No. 2. P. 404–409.
167. Newman M. E.J. (2001d) Clustering and Preferential Attachment in Growing
Networks // Physical Review E. Vol. 64. No. 2. P. 1–4.
168. Newman M. E.J. (2003) Ego-Centered Networks and the Ripple Effect // Social
Networks. Vol. 25. No. 1. P. 83–95.
169. Newman M. E.J. (2004) Co-Authorship Networks and Patterns of Scientific
Collaboration / Proceedings of the National Academy of Sciences of the
United States of America, 101 (Suppl). P. 5200–5205.
170. Newman M. E.J., Girvan M. (2004) Finding and Evaluating Community Structure
in Networks // Physical Review E. Vol. 69. P. 02611å3.
171. Oettl A. (2009) Productivity, Helpfulness and the Performance of Peers: Exploring
the Implications of a New Taxonomy for Star Scientists. University
docs/Productivity_Helpfulness_and_the_Performance_of_Peers_Exploring_
the_Implications_of_a_New_Taxonomy_for_Star_Scientists_Oettl.pdf
172. Oliver A. L. (2008) University-Based Biotechnology Spin-Offs / H. Patzelt,
T. Brenner (eds) Handbook of bioentrepreneurship. New York: Springer.
P. 193–210.
173. Oliver A. L., Ebers M. (1998) Networking Network Studies: An Analysis
of Conceptual Configurations in the Study of Inter-Organizational Relationships
// Organization Studies. Vol. 19. No. 4. P. 549–583.
174. Otte E., Rousseau R. (2002) Social Network Analysis: A Powerful Strategy,
also for the Information Sciences // Journal of Information Science. Vol. 28.
No. 6. P. 441–453.
175. Owen-Smith J., Powell W. W. (2003) The Expanding Role of University Patenting
in the Life Sciences: Assessing the Importance of Experience and
Connectivity // Research Policy. Vol. 32. P. 1695–1711.
Исследование социальных сетей в высшем образовании
176. Park H. W., Leydesdorff L. (2010) Longitudinal Trends in Networks of University
— Industry — Government Relations in South Korea: The Role of Programmatic
Incentives // Research Policy. Vol. 39. No. 5. P. 640–649.
177. Pepe A., Rodriguez M. A. (2010) Collaboration in Sensor Network Research:
An In-Depth Longitudinal Analysis of Assortative Mixing Patterns // Scientometrics.
Vol. 84. No. 3. P. 687–701.
178. Perc M. (2010) Growth and Structure of Slovenia’s Scientific Collaboration
Network // Journal of Informetrics. Vol. 4. No. 4. P. 475–482.
179. Perianes-Rodriguez A., Olmeda-Gomez C., Moya-Anegon F. (2010) Detecting,
Identifying and Visualizing Research Groups in Co-Authorship Networks //
Scientometrics. Vol. 82. No. 2. P. 307–319.
180. Peters H. P.F., VanRaan A.F.J. (1991) Structuring Scientific Activities by Co-Author
Analysis // Scientometrics. Vol. 20. No. 1. P. 235–255.
181. Pilbeam C., Denyer D. (2009) Lone Scholar or Community Member? The Role
of Student Networks in Doctoral Education in a UK Management School //
Studies in Higher Education. Vol. 34. No. 3. P. 301–318.
182. Pilkington A., Meredith J. (2008) The Evolution of the Intellectual Structure
of Operations Management — 1980–2006: A Citation/Co-Citation Analysis //
Journal of Operations Management. Vol. 27. P. 185–202.
183. Powell W. W., Koput K. W., Smith-Doerr L. (1996) Inter-Organizational Collaboration
and the Locus of Innovation: Networks of Learning in Biotechnology
// Administrative Sciences Quarterly. Vol. 41. No. 1. P. 116–145.
184. Powell W. W., White D. R., Koput K. W., Owen-Smith J. (2005) Network Dynamics
and Field Evolution: The Growth of Inter-Organizational Collaboration
in the Life Sciences // The American Journal of Sociology. Vol. 110. No. 4.
P. 1132–1205.
185. Price D. J., Beaver D. D. (1966) Collaboration in an Invisible College // The
American Psychologist. Vol. 21. No. 11. P. 1011–1018.
186. Provan K. G., Fish A., Sydow J. (2007) Inter-Organizational Networks at the
Network Level: A Review of the Empirical Literature on Whole Networks //
Journal of Management. Vol. 33. No. 3. P. 479–516.
187. Ramasco J., Dorogovtsev S., Pastor-Satorras R. (2004) Self-Organization of
Collaboration Networks // Physical Review E. No. 70 (036106). P. 1–10.
188. Ramlogan R., Mina A., Tampubolon G., Metcalfe J. S. (2007) Networks of
Knowledge: The Distributed Nature of Medical Innovation // Scientometrics.
Vol. 70. No. 2. P. 459–489.
189. Rawlings C. M., McFarland D.A. (2011) Influence Flows in the Academy: Using
Affiliation Networks to Assess Peer Effects among Researchers // Social
Science Research. Vol. 40. No. 3. P. 1001–1017.
190. Reader D., Watkins D. (2006) The Social and Collaborative Nature of Entrepreneurship
Scholarship: A Co-Citation and Perceptual Analysis // Entrepreneurship
Theory & Practice. Vol. 30. P. 417–441.
191. Rigby J., Edler J. (2005) Peering Inside Research Networks: Some Observations
on the Effect of the Intensity of Collaboration on the Variability of Research
Quality // Research Policy. Vol. 34. No. 6. P. 784–794.
192. Rizzuto T. E., LeDoux J., Hatala J. P. (2009) It’s not Just What You Know,
it’s Who You Know: Testing a Model of the Relative Importance of Social
Networks to Academic Performance. Social Psychology of Education //
Vol. 12. P. 175–189.
193. Robins G., Pattison P., Kalish Y., Lusher D. (2006) An Introduction to Exponential
Random Graph (p*) Models for Social Networks // Social Networks.
Vol. 29. No. 2. P. 173–191.
194. Rodriguez M. A., Pepe A. (2008) On the Relationship between the Structural
and Socioacademic Communities of a Co-Authorship Network // Journal of
Informetrics. Vol. 2. No. 3. P. 195–201.
110 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
195. Roth C., Cointet J.-P. (2010) Social and Semantic Coevolution in Knowledge
Networks Epistemic Networks // Social Networks. Vol. 32. No. 1. P. 16–29.
196. Rovai A. P. (2002) Sense of Community, Perceived Cognitive Learning, and
Persistence in Asynchronous Learning Networks // The Internet and Higher
Education. Vol. 5. P. 319–332.
197. Sacerdote B. (2001) Peer Effects with Random Assignment: Results for Dartmouth
Roommates // Quarterly Journal of Economics. Vol. 116. No. 2. P. 681–704.
198. Sacerdote B. (2011) Peer Effects in Education: How Might They Work, How
Big are They and How Much do We Know thus Far? / E. Hanushek, S. Machin,
L. Woessmann (eds) Handbook of the Economics of Education. Amsterdam:
Elsevier. Vol. 3. P. 249–277.
199. Saka A., Igami M. (2007) Mapping Modern Science Using Co-Citation Analysis
/ IV’07: Proceedings of the 11th International Conference Information Visualization.
Washington, DC: IEEE Computer Society. P. 453–458.
200. Salganik M. J., Dodds P. S., Watts D. J. (2006) Experimental Study of Inequality
and Unpredictability in an Artificial Cultural Market // Science. No. 311.
P. 854–856.
201. Salzinger L. L. (1982) The Ties that Bind: The Effect of Clustering on Dyadic
Relationships // Social Networks. Vol. 4. P. 117–145.
202. Schofield J. W., Hausmann L. R.M., Ye F., Woods R. L. (2010) Intergroup
Friendships on Campus: Predicting Close and Casual Friendships between
White and African American First-Year College Students // Group Processes
& Intergroup Relations. Vol. 13. No. 5. P. 585–602.
203. Scott J. (2000) Social Network Analysis: A Handbook. London: Sage Publications.
204. Shi X., Adamic L. A., Tseng B. L., Clarkson G. S. (2009) The Impact of Boundary
Spanning Scholarly Publications and Patents // PloS One. Vol. 4. No. 8.
P. e6547.
205. Shook N. J., Fazio R. H. (2008a) Roommate Relationships: A Comparison of
Interracial and Same-Race Living Situations // Group Processes & Intergroup
Relations. Vol. 11. No. 4. P. 425–437.
206. Shook N. J., Fazio R. H. (2008b) Interracial Roommate Relationships: An Experimental
Field Test of the Contact Hypothesis // Psychological Science.
Vol. 19. No. 7. P. 717–723.
207. Shook N. J., Fazio R. H. (2011) Social Network Integration: A Comparison of
Same-Race and Interracial Roommate Relationships // Group Processes &
Intergroup Relations. Vol. 14. No. 3. P. 399–406.
208. Shwed U., Bearman P. S. (2010) The Temporal Structure of Scientific Consensus
Formation // American Sociological Review. Vol. 75. No. 6. P. 817–840.
209. Siegfried J. J., Gleason M. A. (2006) Academic Roommate Peer Effects.
Исследование социальных сетей в высшем образовании
214. Smeaton A. F., Keogh G., Gurrin C., Mcdonald K., Sødring T. (2002) Analysis
of Papers from Twenty-Five Years of SIGIR Conferences: What Have We
been doing for the Last Quarter of a Century? // SIGIR Forum. Vol. 36. No. 2.
P. 39–43.
215. Smith R. A., Peterson B. L. (2007) “Psst … What do You Think?” The Relationship
between Advice Prestige, Type of Advice, and Academic Performance
// Communication Education. Vol. 56. No. 3. P. 278–291.
216. Snijders T. A.B. (2005) Models for Longitudinal Network Data / P. Carrington,
J. Scott, S. Wasserman (eds) Models and Methods in Social Network Analysis.
Cambridge, UK: Cambridge University Press. P. 215–247.
217. Sorenson O., Fleming L. (2004) Science and the Diffusion of Knowledge //
Research Policy. Vol. 33. P. 1615–1634.
218. Stinebrickner R., Stinebrickner T. R. (2006) What Can be Learned about Peer
Effects Using
219. College Roommates? Evidence from New Survey Data and Students from Disadvantaged
Backgrounds // Journal of Public Economics. Vol. 90. P. 1435–
1454.
220. Taramasco C., Cointet J.-P., Roth C. (2010) Academic Team Formation as
Evolving Hypergraphs // Scientometrics. Vol. 85. No. 3. P. 721–740.
221. Thomas S. L. (2000) Ties that Bind: A Social Network Approach to Understanding
Student Integration and Persistence // Journal of Higher Education.
Vol. 71. No. 5. P. 591–615.
222. Thune T. (2007) University — Industry Collaboration: The Network Embeddedness
Approach // Science and Public Policy. Vol. 34. No. 3. P. 158–168.
223. Tight M. (2007) Higher Education Research as Tribe, Territory and/or Community:
A Co-Citation Analysis // Higher Education. Vol. 55. No. 5. P. 593–605.
224. Tomassini M., Luthi L. (2007) Empirical Analysis of the Evolution of a Scientific
Collaboration Network // Physica A. No. 385. P. 750–764.
225. Tomassini M., Luthi L., Giacobini M., Langdon W. B. (2006) The Structure of
the Genetic Programming Collaboration Network // Genetic Programming and
Evolvable Machines. Vol. 8. No. 1. P. 97–103.
226. Towles-Schwen T., Fazio R. H. (2006) Automatically Activated Racial Attitudes
as Predictors of the Success of Interracial Roommate Relationships // Journal
of Experimental Social Psychology. Vol. 42. No. 5. P. 698–705.
227. Trail T. E., Shelton J. N., West T. V. (2009) Interracial Roommate Relationships:
Negotiating Daily Interactions // Personality & Social Psychology Bulletin.
Vol. 35. No. 6. P. 671–684.
228. Traud A. L., Kelsic E. D., Mucha P. J., Porter M. A. (2011) Comparing Community
Structure to Characteristics in Online Collegiate Social Networks // SIAM
Review. Vol. 53. No. 3. P. 526–543.
229. Usdiken B., Pasadeos Y. (1995) Organizational Analysis in North America
and Europe: A Comparison of Co-Citation Networks // Organization Studies.
Vol. 16. No. 3. P. 503–526.
230. Uzzi B., Amaral L. A.N., Reed-Tsochas F. (2007) Small-World Networks and
Management Science Research: A Review // European Management Review.
Vol. 4. P. 77–91.
231. Valenzuela S., Park N., Kee K. F. (2009) Is There Social Capital in a Social
Network Site?: Facebook Use and College Students’ Life Satisfaction, Trust,
and Participation // Journal of Computer-Mediated Communication. Vol. 14.
No. 4. P. 875–901.
232. Van der Leij M., Goyal S. (2011) Strong Ties in a Small World // Review of
Network Economics. Vol. 10. No. 2. P. 1–20.
233. Van Duijn M. A.J., Zeggelink E. P.H., Huisman M., Stokman F. N., Wasseur
F. W. (2003) Evolution of Sociology Freshmen into a Friendship
Network // Journal of Mathematical Sociology. Vol. 27. P. 153–191.
112 Вопросы образования. 2013. № 4
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Социальные сети в образовательной среде
234. Van Laar C., Levin S., Sinclair S., Sidanius J. (2005) The Effect of University
Roommate Contact on Ethnic Attitudes and Behavior // Journal of Experimental
Social Psychology. Vol. 41. No. 4. P. 329–345.
235. Verbeek A., Debackere K., Luwel M., Zimmermann E. (2002) Measuring Progress
and Evolution in Science and Technology — I: The Multiple Uses of Bibliometric
Indicators // International Journal of Management Reviews. Vol. 4.
No. 2. P. 179–211.
236. Wagner C. S., Leydesdorff L. (2005) Network Structure, Self-Organization,
and the Growth of International Collaboration in Science // Research Policy.
Vol. 34. No. 10. P. 1608–1618.
237. Waldinger F. (2009) Peer Effects in Science — Evidence from the Dismissal
of Scientists in Nazi Germany. Center for Economic Performance Discussion
238. Wallace M. L., Larivière V., Gingras Y. (2012) A Small World of Citations? The
Influence of Collaboration Networks on Citation Practices // PloS One. Vol. 7.
No. 3. P. e33339.
239. Wasserman S., Faust K. (1994) Social Network Analysis: Methods and Applications.
Cambridge, UK: Cambridge University Press.
240. Wejnert C. (2010) Social Network Analysis with Respondent-Driven Sampling
Data: A Study of Racial Integration on Campus // Social Networks. Vol. 32.
No. 2. P. 112–124.
241. West T. V., Pearson A. R., Dovidio J. F., Shelton J. N., Trail T. E. (2009) Superordinate
Identity and Intergroup Roommate Friendship Development // Journal
of Experimental Social Psychology. Vol. 45. No. 6. P. 1266–1272.
242. White H. D., McCain K.W. (1998) Visualizing a Discipline: An Author Co-Citation
Analysis of Information Science, 1972–1995 // Journal of the American Society
for Information Science. Vol. 49. No. 4. P. 327–355.
243. Wimmer A., Lewis K. (2010) Beyond and Below Racial Homophily: ERG Models
of a Friendship Network Documented on Facebook // The American
Journal of Sociology. Vol. 116. No. 2. P. 583–642.
244. Winston G., Zimmerman D. (2004) Peer Effects in Higher Education / C. M. Hoxby
(ed.) College Choices: The Economics of Where to Go, When to Go, and How
to Pay for it. Chicago: University of Chicago Press. Vol. 1. P. 395–423.
245. Wuchty S., Jones B. F., Uzzi B. (2007) The Increasing Dominance of Teams in
Production of Knowledge // Science. No. 316. P. 1036–1039.
246. Xu J., Chau M. (2006) The Social Identity of IS: Analyzing the Collaboration
Network of the ICIS Conferences (1980–2005) / Twenty-seventh international
conference on information systems. Milwaukee, WI. P. 569–590.
247. Yan E., Ding Y. (2009) Applying Centrality Measures to Impact Analysis:
A Co-Authorship Network Analysis // Journal of the American Society for Information
Science. Vol. 60. No. 10. P. 2107–2118.
248. Yang C. H., Park H. W., Heo J. (2010) A Network Analysis of Interdisciplinary
Research Relationships: The Korean Government’s R&D Grant Program //
Scientometrics. Vol. 83. No. 1. P. 77–92.
249. Yang Z., Jaramillo F., Chonko L. B. (2009) Productivity and Co-Authorship in
JPSSM: A Social Network Analysis // Journal of Personal Selling and Sales
Management. Vol. 30. No. 1. P. 47–71.
250. Yeung Y.-Y., Liu T. C.-Y., Ng, P.-H. (2005) A Social Network Analysis of Research
Collaboration in Physics Education // American Journal of Physics.
Vol. 73. No. 2. P. 145.
251. Zimmerman D. J. (2003) Peer Effects in Academic Outcomes: Evidence from
a Natural Experiment // The Review of Economics and Statistics. Vol. 85. No. 1.
P. 9–23.
and work that uses networks as an independent variable. Several important
questions are investigated in this literature, including students’ attitudes on
race, factors influencing student achievement, and the role online social networks
play in students’ lives. Homophily and propinquity play important roles
in promoting ties between individuals — here, friendship ties among students.
At the same time, the effects of homophily can be overcome: additional exposure
to classmates from different backgrounds makes students more likely
to form friendships that cross racial, ethnic, and socioeconomic boundaries.
Moreover, this additional exposure also may promote more open-minded attitudes
among students toward classmates of different races than their own. Interestingly,
one key mechanism in overcoming the effect of homophily is propinquity:
Being roommates or dorm-mates with diverse others increases the
likelihood of becoming friends with them. Scholarship has also demonstrated
that a strong set of connections to classmates is important for students’ success
and happiness in school. While the literature on student social networks
in institutions of higher education provides numerous useful insights, the field
remains fragmented. In part, this is because the field lacks broad, synthetic
works that integrate these multiple perspectives.
higher education, social networks, homophily, students, educational achievements,
attitudes on race.
Acedo F. J., Barroso C., Casanueva C., Galán, J. L. (2006) Co-Authorship in
Management and Organizational Studies: An Empirical and Network Analysis.
Journal of Management Studies, vol. 43, no 5, pp. 957–983.
Adams J. D., Black G. C., Clemmons J. R., Stephan P. E. (2005) Scientific Teams
and Institutional Collaborations: Evidence from U. S. Universities, 1981–1999.
Research Policy, vol. 34, no 3, pp. 259–285.
Agrawal A. K., Goldfarb A. (2006) Restructuring Research: Communication Costs
and the Democratization of University Innovation. Working Paper No. 12812.
Andrews J. E. (2003) An Author Co-Citation Analysis of Medical Informatics. Journal
of the Medical Library Association, vol. 91, no 1, pp. 47–56.
1 M. B. Paulsen (ed.) Higher Education: Handbook of Theory and Research,
vol. 28, pp. 151–215. doi: 10.1007/978–94–007–5836–0_4
Authors
Abstract
Key words
References
114 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Antonio A. L. (2001) Diversity and the Influence of Friendship Groups in College.
The Review of Higher Education, vol. 25, no 1, pp. 63–89.
Antrobus J. S. (1988) Social Networks and College Success, or Grade Point Average
and the Friendly Connection. Social Networks of Children, Adolescents
and College Students (eds S. Salzinger, J. Antrobus, M. Hammer). Hillsdale,
NJ: Lawrence Erlbaum Associates. P. 227–246.
Aral S., Muchnik L., Sundararajan A. (2009) Distinguishing in Fluence-Based
Contagion from Homophily-Driven Diffusion in Dynamic Networks. Proceedings
of the National Academy of Sciences of the United States of America,
vol. 105, no 51, pp. 21 544–21 549.
Arcidiacono P., Nicholson S. (2005) Peer Effects in Medical School. Journal of
Public Economics, no 89, pp. 327–350.
Audretsch D. B., Stephan P. E. (1996) Company-Scientist Locational Links: The
Case of Biotechnology. American Economic Review, vol. 86, no 3, pp. 641–
652.
Azoulay P., Graff Zivin J. S., Wang J. (2010) Superstar Extinction. Quarterly Journal
of Economics, vol. 125, no 2, pp. 549–589.
Babchuk N., Keith B., Peters G. (1999) Collaboration in Sociology and Other Scientific
Disciplines: A Comparative Trend Analysis of Scholarship in the Social,
Physical, and Mathematical Sciences. The American Sociologist, vol. 30,
no 3, pp. 5–21.
Baker S., Mayer A., Puller S. L. (2011) Do More Diverse Environments Increase
the Diversity of Subsequent Interaction? Evidence from Random Dorm Assignment.
Economics Letters, no 110, pp. 110–112.
Balconi M., Breschi S., Lissoni F. (2004) Networks of Inventors and the Role of
Academia: An Exploration of Italian Patent Data. Research Policy, vol. 33,
no 1, pp. 127–145.
Baldwin T. T., Bedell M. D., Johnson J. L. (1997) The Social Fabric of a Team-
Based M.B.A. Program: Network Effects on Student Satisfaction and Performance.
Academy of Management Journal, vol. 40, no 6, pp. 1369–1397.
Barabasi A. L., Jeong H., Neda Z., Ravasz E., Schubert A., Vicsek T. (2002) Evolution
of the Social Network of Scientific Collaboration. Physica A, no 311,
pp. 590–614.
Barnett G. A., Wu R. Y. (1995) The International Student Exchange Network: 1970
& 1989. Higher Education, no 30, pp. 353–368.
Borgman C. L., Furner J. (2002) Scholarly Communication and Bibliometrics. Annual
Review of Information Science and Technology, no 36, pp. 3–72.
Borner K., Dall’Asta L., Ke W., Vespignani A. (2005) Studying the Emerging Global
Brain: Analyzing and Visualizing the Impact of Co-Authorship Teams. Complexity,
vol. 10, no 4, pp. 57–67.
Bozeman B., Corley E. (2004) Scientists’ Collaboration Strategies: Implications
for Scientific and Technical Human Capital. Research Policy, vol. 33, no 4,
pp. 599–616.
Breiger R. L. (1976) Career Attributes and Network Structure: A Blockmodel
Study of a Biomedical Research Specialty. American Sociological Review,
vol. 41, no 1, pp. 117–135.
Brewer D. D., Webster C. M. (1999) Forgetting of Friends and its Effects on Measuring
Friendship Networks. Social Networks, no 21, pp. 361–373.
Brunello G., De Paola M., Scoppa V. (2010) Peer Effects in Higher Education:
Does the Field of Study Matter? Economic Inquiry, vol. 48, no 3, p. 621–634.
Burris V. (2004) The Academic Caste System: Prestige Hierarchies in Ph.D. Exchange
Networks. American Sociological Review, vol. 69, no 2, pp. 239–264.
Burt R. S. (2001) Attachment, Decay, and Social Network. Journal of Organizational
Behavior, no 22, pp. 619–643.
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Carolan B. V. (2008) The Structure of Educational Research: The Role of Multivocality
in Promoting Cohesion in an Article Interlock Network. Social Networks,
vol. 30, no 1, pp. 69–82.
Carrell S. E., Fullerton R. L., West J. E. (2009) Does Your Cohort Matter? Measuring
Peer Effects in College Achievement. Journal of Labor Economics, vol. 27,
no 3, pp. 439–463.
Centola D. (2010) The Spread of Behavior in an Online Social Network Experiment.
Science, no 329, pp. 1194–1197.
Centola D. (2011). An Experimental Study of Homophily in the Adoption of Health
Behavior. Science, no 334 (6060), pp. 1269–1272.
Chen T.-M., Barnett G. A. (2000) Research on International Student Flows from
a Macro Perspective: A Network Analysis of 1985, 1989 and 1995. Higher Education,
no 39, pp. 435–453.
Clark B. Y. (2010) The Effects of Government, Academic and Industrial Policy
on Cross-University Collaboration. Science and Public Policy, vol. 37, no 5,
pp. 314–330.
Cohen J. (1988) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences. Hillsdale:
Lawrence Erlbaum.
Cohen-Cole E., Fletcher J. M. (2008) Detecting the Implausible Social Network
Effects in Acne, Height, and Headaches: A Longitudinal Analysis. British
Medical Journal, no 337, pp. 2533–2537.
Cotterell J. (2007) Social Networks in Youth and Adolescence. Hove: Routledge.
Cottrill C. A., Rogers E. M., Mills T. (1989) Co-Citation Analysis of the Scientific Literature
of Innovation Research Traditions: Diffusion of Innovations and Technology
Transfer. Science Communication, vol. 11, no 2, pp. 181–208.
Crane D. (1969) Social Structure in a Group of Scientists: A Test of the “Invisible
College” Hypothesis. American Sociological Review, vol. 34, no 3, pp. 335–
352.
Csardi G., Nepusz T. (2006) The Igraph Software Package for Complex Network
Research. International Journal of Complex Systems, no 1695, pp. 38.
Culnan M. J. (1986) The Intellectual Development of Management Information
Systems, 1972–1982: A Co-Citation Analysis. Management Science, vol. 32,
no 2, pp. 156–172.
Culnan M. J. (1987) Mapping the Intellectual Structure of MIS, 1980–1985: A Co-Citation
Analysis. MIS Quarterly, vol. 11, no 3, pp. 341–353.
Cummings J. N., Kiesler S. (2008) Who Collaborates Successfully? Prior Experience
Reduces Collaboration Barriers in Distributed Interdisciplinary Research.
Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative
Work (CSCW’08) (San Diego, USA, November 8–12, 2008) (eds
B. Begole, D.W. McDonald). San Diego: ACM Press, pp. 437–446.
Dahlander L., McFarland D.A. (2013) Ties that Last: The Formation and Persistence
in Research Collaborations over Time. Administrative Science Quarterly,
vol. 58, no 1, pp. 69–110.
Dawson S. (2010) «Seeing» the Learning Community: An Exploration of the Development
of a Resource for Monitoring Online Student Networking. British
Journal of Educational Technology, vol. 41, no 5, pp. 736–752.
De Stefano D., Giordano G., Vitale M. P. (2011) Issues in the Analysis of Co-Authorship
Networks. Quality and Quantity, vol. 45, no 5, pp. 1091–1107.
De Stefano D., Vitale M. P., Zaccarin S. (2010) The Scientific Collaboration Network
of Italian Academic Statisticians. Proceedings of the 45th Scientific
Meeting of the Italian Statistical Society (Padua, Italy, June 16–18, 2010), Padua:
University of Padua, pp. 1–8.
DeFour D.C., Hirsch B. J. (1990) The Adaptation of Black Graduate Students:
A Social Network Approach. American Journal of Community Psychology,
vol. 18, no 3, pp. 487–503.
116 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Desmedt E., Valcke M. (2004) Mapping the Learning Styles “Jungle”: An Overview
of the Literature Based on Citation Analysis. Educational Psychology,
vol. 24, no 4, pp. 445–464.
Dietz J. S., Bozeman B. (2005) Academic Careers, Patents, and Productivity: Industry
Experience as Scientific and Technical Human Capital. Research Policy,
vol. 34, no 3, pp. 349–367.
Ding W. W., Levin S. G., Stephan P. E., Winkler A. E. (2010) The Impact of Information
Technology on Academic Scientists’ Productivity and Collaboration Patterns.
Management Science, vol. 56, no 9, pp. 1439–1461.
Ding Y. (2011) Scientific Collaboration and Endorsement: Network Analysis of
Co-Authorship and Citation Networks. Journal of Informetrics, vol. 5, no 1,
pp. 187–203.
Ding Y., Chowdhury G., Foo S. (1999) Mapping the Intellectual Structure of Information
Retrieval Studies: An Author Co-Citation Analysis, 1987–1997. Journal
of Information Science, vol. 25, no 1, pp. 67–78.
Ducor P. (2000) Co-Authorship and Co-Inventorship. Science, no 289 (5481),
pp. 873–875.
Duncan G. J., Boisjoly J., Kremer M., Levy D. M., Eccles J. (2005) Peer Effects in
Drug Use and Sex among College Students. Journal of Abnormal Child Psy -
chology, vol. 33, no 3, pp. 375–385.
Durbach I. N., Naidoo D., Mouton J. (2008) Co-Authorship Networks in South
African Chemistry and Mathematics. South African Journal of Science, no
104, pp. 487–492.
Durrington V. A., Repman J., Valente T. W. (2000) Using Social Network Analysis
to Examine the Time of Adoption of Computer-Related Services among
University Faculty. Journal of Research on Computing in Education, vol. 33,
no 1, pp. 16–27.
D’Augelli A.R., Hershberger S. L. (1993) African American Undergraduates on
a Predominantly White Campus: Academic Factors, Social Networks, and
Campus Climate. The Journal of Negro Education, vol. 62, no 1, pp. 67–81.
Eagle N., Pentland (Sandy) A. (2006) Reality Mining: Sensing Complex Social
Systems. Personal and Ubiquitous Computing, vol. 10, no 4, pp. 255–268.
Ebadi Y. M., Utterback J. M. (1984) The Effects of Communication on Technological
Innovation. Management Science, vol. 30, no 5, pp. 572–585.
Edelman P., George T. (2007) Six Degrees of Cass Sunstein. The Green Bag,
vol. 11, no 1, pp. 19–36.
Ellis D., Allen D., Wilson T. (1999) Information Science and Information Systems:
Conjunct Subjects Disjunct Disciplines. Journal of the American Society for
Information Science, vol. 50, no 12, pp. 1095–1107.
Ellison N. B., Steinfield C., Lampe C. (2007) The Benefits of Facebook “Friends”:
Social Capital and College Students’ Use of Online Social Network Sites.
Journal of Computer-Mediated Communication, vol. 12, no 4, pp. 1143–1168.
Evans J. A. (2010a) Industry Collaboration, Scientific Sharing, and the Dissemination
of Knowledge. Social Studies of Science, vol. 40, no 5, pp. 757–791.
Evans J. A. (2010b) Industry Induces Academic Science to Know Less about
More. The American Journal of Sociology, vol. 116, no 2, pp. 389–452.
Evans S., Lambiotte R., Panzarasa P. (2011) Community Structure and Patterns
of Scientific Collaboration in Business and Management. Scientometrics,
vol. 89, no 1, pp. 381–396.
Festinger L. (1957) Theory of Cognitive Dissonance. Evanston: Row, Peterson.
Festinger L. (1963) Social Pressures in Informal Groups: A Study of Human Factors
in Housing. Stanford: Stanford University Press.
Festinger L., Schachter S., Back K. (1950) Social Pressures in Informal Groups.
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Fleck L. (1981) The Genesis and Development of a Scientific Fact. Chicago: University
of Chicago Press.
Fletcher J. M., Tienda M. (2009) High School Classmates and College Success.
Sociology of Education, no 82, pp. 287–314.
Fontana R., Geuna A., Matt M. (2006) Factors Affecting University-Industry R&D
Projects: The Importance of Searching, Screening and Signaling. Research
Policy, vol. 35, no 2, pp. 309–323.
Foster G. (2006) It’s not Your Peers, and it’s not Your Friends: Some Progress toward
Understanding the Educational Peer Effect Mechanism. Journal of Public
Economics, vol. 90, no 8–9, pp. 1455–1475.
Franceschet M. (2011) Collaboration in Computer Science: A Network Science
Approach. Journal of the American Society for Information Science and
Technology, vol. 62, no 10, pp. 1992–2012.
Franceschet M., Costantini A. (2010) The Effect of Scholar Collaboration on Impact
and Quality of Academic Papers. Journal of Informetrics, vol. 4, no 4,
p. 540–553.
Friedkin N. (1978) University Social Structure and Social Networks among Scientists.
The American Journal of Sociology, vol. 83, no 6, pp. 1444–1465.
Friedkin N. (1980) A Test of Structural Features of Granovetter’s Strength of Weak
Ties Theory. Social Networks, no 2, pp. 411–422.
Girvan M., Newman M. E.J. (2002) Community Structure in Social and Biological
Networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United
States of America, vol. 99, no 12, pp. 7821–7826.
Glänzel W. (2002) Coauthorship Patterns and Trends in the Sciences (1980–1998):
A Bibliometric Study with Implications for Database Indexing and Search
Strategies. Library Trends, vol. 50, no 3, pp. 461–473.
Glänzel W., Schubert A. (2004) Analyzing Scientific Networks through Co-Authorship.
Handbook of Quantitative Science and Technology Research
(eds H.F.M. Moed, W. Glänzel, U. Schmoch). Dordrecht: Kluwer Academic,
pp. 257–276.
Glänzel W., Schubert A. (2005) Analysing Scientific Networks through Co-Authorship.
Handbook of Quantitative Science and Technology Research (eds
H.F.M. Moed, W. Glänzel, U. Schmoch). Leiden: Springer, pp. 257–276.
Godley J. (2008) Preference or Propinquity? The Relative Contribution of Selection
and Opportunity to Friendship Homophily in College. Connections,
no 1, pp. 65–80.
Gossart C., Özman M. (2008) Co-Authorship Networks in Social Sciences: The
Case of Turkey. Scientometrics, vol. 78, no 2, pp. 323–345.
Gregoire D. A., Noel M. X., Dery R., Bechard J.-P. (2006) Is there Conceptual
Convergence in Entrepreneurship Research? A Co-Citation Analysis of Frontiers
of Entrepreneurship Research, 1981–2004. Entrepreneurship Theory and
Practice, vol. 30, no 3, pp. 333–373.
Guimerà R., Uzzi B., Spiro J., Amaral L. A.N. (2005) Team Assembly Mechanisms
Determine Collaboration Network Structure and Team Performance. Science,
no 308 (5722), pp. 697–702.
Gulbrandsen M., Smeby J.-C. (2005) Industry Funding and University Professors’
Research Performance. Research Policy, vol. 34, no 6, pp. 932–950.
Hadani M., Coombes S., Das D., Jalajas D. (2011) Finding a Good Job: Academic
Network Centrality and Early Occupational Outcomes in Management Academia.
Journal of Organizational Behavior, vol. 33, no 5, pp. 723–739.
Han S.-K. (2003) Tribal Regimes in Academia: A Comparative Analysis of Market
Structure across Disciplines. Social Networks, vol. 25 (3), pp. 251–280.
Hargens L. L. (2000) Using the Literature: Reference Networks, Reference Contexts,
and the Social Structure of Scholarship. American Sociological Review,
vol. 65, no 6, pp. 846–865.
118 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Hargittai E. (2008) Whose Space? Differences among Users and Non-Users of
Social Network Sites. Journal of Computer-Mediated Communication, no 13,
pp. 276–297.
Hasan S., Bagde S. (2012) Social Capital, Caste, and Academic Performance:
Evidence from Randomly Assigned Roommates in an Indian College (unpublished).
Haslam N., Laham S. (2009) Early-Career Scientific Achievement and Patterns
of Authorship: The Mixed Blessings of Publication Leadership and Collaboration.
Research Evaluation, vol. 18, no 5, pp. 405–410.
Hayashi T. (2003) Effect of R&D Programmes on the Formation of University — Industry—
Government Networks: Comparative Analysis of Japanese R&D
Programmes. Research Policy, vol. 32, no 8, pp. 1421–1442.
He B., Ding Y., Ni C. (2011) Mining Enriched Contextual Information of Scientific
Collaboration: A Meso Perspective. Journal of the American Society for Information
Science, vol. 62, no 5, pp. 831–845.
He Z.-L. (2009) International Collaboration Does not Have Greater Epistemic Authority.
Journal of the American Society for Information Science and Technology,
vol. 60, no 10, pp. 2151–2164.
Heinze T., Bauer G. (2007) Characterizing Creative Scientists in Nano-S&T: Productivity,
Multidisciplinarity, and Network Brokerage in a Longitudinal Perspective.
Scientometrics, vol. 70, no 3, pp. 811–830.
Hellsten I., Lambiotte R., Scharnhorst A., Ausloos M. (2007) Self-Citations,
Co-Authorships and Keywords: A New Approach to Scientists’ Field Mobility?
Scientometrics, vol. 72, no 3, pp. 469–486.
Hoel J., Parker J., Rivenburg J. (2005) Peer Effects: Do First-year Classmates,
Roommates, and Dormmates Affect Students’ Academic Success. Proceedings
of the Higher Education Data Sharing Consortium Winter Conference
(Santa Fe, USA, January 14, 2005).
Hou H., Kretschmer H., Liu Z. (2008) The Structure of Scientific Collaboration
Networks in Scientometrics. Scientometrics, vol. 75, no 2, pp. 189–202.
Hunter L., Leahey E. (2008) Collaborative Research in Sociology: Trends and
Contributing Factors. The American Sociologist, vol. 39, no 4, pp. 290–306.
Johnson B., Oppenheim C. (2007) How Socially Connected are Citers to Those
that They Cite? Journal of Documentation, vol. 63, no 5, pp. 609–637.
Johri N., Ramage D., McFarland D.A., Jurafsky D. (2011) A Study of Academic
Collaboration in Computational Linguistics with Latent Mixtures of Authors.
Proceedings of the 5th ACL-HLT Workshop on Language Technology for Cultural
Heritage, Social Sciences, and Humanities (Portland, USA, 24 June 24,
2011), Portland: Association for Computational Linguistics, pp. 124–132.
Jo S. J., Jeung C.-W., Park S., Yoon H. J. (2009) Who is Citing Whom: Citation
Network Analysis among HRD Publications from 1990 to 2007. Human Development
Quarterly, vol. 20, no 4, pp. 503–537.
Jones B. F., Wuchty S., Uzzi B. (2008) Multi-University Research Teams: Shifting
Impact, Geography, and Stratification in Science. Science, no 322, pp. 1259–
1262.
Karki R. (1996) Searching for Bridges between Disciplines: An Author Co-Citation
Analysis on the Research into Scholarly Communication. Journal of Information
Science, vol. 22, no 5, pp. 323.
Katz J. S., Hicks D. (1997) How Much is a Collaboration Worth? A Calibrated Bibliometric
Model. Scientometrics, vol. 40, no 3, pp. 541–554.
Kenny M., Stryker S. (1994) Social Network Characteristics of White, African-
American, Asian, and Latino/a College Students and College Adjustment:
A Longitudinal Study. Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the
American Psychological Association (Los Angeles, USA).
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Kenny D. A., Kashy D. A., Cook W. L. (2006) Dyadic Data Analysis. New York: The
Guilford Press.
Kezar A. (2005) Redesigning for Collaboration within Higher Education Institutions:
An Exploration into the Developmental Process. Research in Higher
Education, vol. 46, no 7, pp. 831–860.
Kim J. W. (2009) The Structural Change of Korean Sociological Academic Community.
Korean Journal of Sociology, vol. 43, no 6, pp. 45–72.
Knoke D., Yang S. (2008) Social Network Analysis. Thousand Oaks: Sage Publications.
Kossinets G., Watts D. J. (2009) Origins of Homophily in an Evolving Social Network.
The American Journal of Sociology, vol. 115, no 2, pp. 405–450.
Kraatz M. S. (1998) Learning by Association? Interorganizational Networks and
Adaptation to Environmental Change. Academy of Management Journal,
vol. 41, no 6, pp. 621–643.
Kretschmer H. (2004) Author Productivity and Geodesic Distance in Bibliographic
Co-Authorship Networks, and Visibility on the Web. Scientometrics, vol. 60,
no 3, pp. 409–420.
Kreuzman H. (2001) A Co-Citation Analysis of Representative Authors in Philosophy:
Examining the Relationship between Epistemologists and Philosophers
of Science. Scientometrics, vol. 51, no 3, pp. 525–539.
Kronegger L., Ferligoj A., Doreian P. (2011) On the Dynamics of National Scientific
Systems. Quality and Quantity, vol. 45, no 5, pp. 989–1015.
Laband D. N., Tollison R. D. (2000) Intellectual Collaboration. Journal of Political
Economy, vol. 108, no 3, pp. 632–662.
Lambiotte R., Panzarasa P. (2009) Communities, Knowledge Creation, and Information
Diffusion. Journal of Informetrics, no 3, pp. 180–190.
Lampe C., Ellison N., Steinfield C. (2006) A Face (book) in the Crowd: Social
Searching vs. Social Browsing. Proceedings of the ACM Conference on
Computer Supported Cooperative Work (CSCW’06) (Banff, AB, Canada, November
4–8, 2006), Banff: ACM Press, pp. 167–170.
Lampe C., Ellison N., Steinfield C. (2007) A Familiar Face (book): Profile Elements
as Signals in an Online Social Network. Proceedings of the SIGCHI
Conference on Human Factors in Computing Systems (San Jose, CA, USA,
April 28— May 3, 2007), San Jose: ACM Press, pp. 435–444.
Lariviere V., Gingras Y., Archambault E. (2006) Canadian Collaboration Networks:
A Comparative Analysis of the Natural Sciences, Social Sciences and the
Humanities. Scientometrics, vol. 68, no 3, pp. 519–533.
Laumann E., Marsden P., Prensky D. (1983) The Boundary Specification Problem
in Network Analysis. Research Methods in Social Network Analysis
(eds L. C. Freeman, D. R. White, A. K. Romney). London: Sage Publications,
pp. 61–88.
Lazega E., Jourda M.-T., Mounier L., Stofer R. (2008) Catching Up with Big Fish
in the Big Pond? Multi-Level Network Analysis through Linked Design. Social
Networks, vol. 30, no 2, pp. 159–176.
Leahey E. (2006) Transmitting Tricks of the Trade: Advisors and the Development
of Research Knowledge. Teaching Sociology, vol. 34, no 2, pp. 93–110.
Leahey E., Reikowsky R. C. (2008) Research Specialization and Collaboration
Patterns in Sociology. Social Studies of Science, vol. 38, no 3, pp. 425–440.
Lee C., Scherngell T., Barber M. J. (2011) Investigating an Online Social Network
Using Spatial Interaction Models. Social Networks, vol. 33, no 2, pp. 129–133.
Lee K., Brownstein J. S., Mills R. G., Kohane I. S. (2010) Does Collocation Inform
the Impact of Collaboration? PloS One, vol. 5, no 12, p. e14279.
Lee Y. S. (2000) The Sustainability of University — Industry Research Collaboration:
An Empirical Assessment. The Journal of Technology Transfer, no 25,
pp. 111–133.
120 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Levin S., van Laar C., Sidanius J. (2003) The Effects of Ingroup and Outgroup
Friendships on Ethnic Attitudes in College: A Longitudinal Study. Group Processes
& Intergroup Relations, no 6, pp. 76–92.
Lewis K., Kaufman J., Christakis N. (2008) The Taste for Privacy: An Analysis of
College Student Privacy Settings in an Online Social Network. Journal of
Computer-Mediated Communication, vol. 14, no 1, pp. 79–100.
Lewis K., Kaufman J., Gonzalez M., Wimmer A., Christakis N. (2008) Tastes, Ties,
and Time: A New Social Network Dataset Using Facebook.com. Social Networks,
vol. 30, no 4, pp. 330–342.
Leydesdorff L., Wagner C. S. (2008) International Collaboration in Science and
the Formation of a Core Group. Journal of Informetrics, vol. 2, no 4, pp. 317–
325.
Lindelof P., Lofsten H. (2004) Proximity as a Resource Base for Competitive Advantage:
University — Industry Links for Technology Transfer. The Journal of
Technology Transfer, no 29, pp. 311–326.
Liu X., Bollen J., Nelson M. L., Van de Sompel H. (2005) Co-Authorship Networks
in the Digital Library Research Community. Information Processing and Management,
vol. 41, no 6, pp. 1462–1480.
Löfsten H., Lindelöf P. (2002) Science Parks and the Growth of New Technology-
Based Firms: Academic — Industry Links, Innovation and Markets. Research
Policy, no 31, pp. 859–876.
Logan E. L., Shaw W. M.J. (1991) A Bibliometric Analysis of Collaboration in a
Medical Specialty. Scientometrics, vol. 20, no 3, pp. 417–426.
Looy B. V., Debackere K., Andries P. (2003) Policies to Stimulate Regional Innovation
Capabilities via University — Industry Collaboration: An Analysis and an
Assessment. R and D Management, vol. 33, no 2, pp. 209–229.
Lorigo L., Pellacini F. (2007) Frequency and Structure of Long Distance Scholarly
Collaborations in a Physics Community. Journal of the American Society for
Information Science and Technology, vol. 58, no 10, pp. 1497–1502.
Luukkonen T., Persson O., Sivertsen G. (1992) Understanding Patterns of International
Scientific Collaboration. Science, Technology & Human Values, vol. 17,
no 1, pp. 101–126.
Luukkonen T., Tijssen R. J.W., Persson O., Sivertsen G. (1993) The Measurement
of Inter-national Scientific Collaboration. Scientometrics, vol. 28, no 1,
pp. 15–36.
Lyle D. S. (2007) Estimating and Interpreting Peer and Role Model Effects from
Randomly Assigned Social Groups at West Point. The Review of Economics
and Statistics, vol. 89, no 2, pp. 289–299.
Madlberger M., Roztocki N. (2009) Digital Cross-Organizational and Cross-Border
Collaboration: A Scientometric Study. Proceedings of the 42nd Hawaii
International Conference on System Sciences (Waikoloa, Big Island, HI, USA,
January 5–8, 2009), Waikoloa, pp. 1–10.
Mählck P., Persson O. (2000) Socio-Bibliometric Mapping of Intra-Departmental
Networks. Scientometrics, vol. 49, no 1, pp. 81–91.
Marques J. P.C., Caraça J. M.G., Diz H. (2006) How Can University — Industry
— Government Interactions Change the Innovation Scenario in Portugal?
The Case of the University of Coimbra. Technovation, vol. 26, no 4, pp. 534–
542.
Martinez Aleman A. M., Wartman K. L. (2009) Online Social Networking on Campus:
Understanding What Matters in Student Culture. New York: Routledge.
Mayer A., Puller S. L. (2008) The Old Boy (and Girl) Network: Social Network
Formation on University Campuses. Journal of Public Economics, no 92,
pp. 329–347.
McClintock C.G., Turner H. A. (1962) The Impact of College Upon Political Knowledge,
Participation and Values. Human Relations, no 15, pp. 163–176.
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
McDowell J.M., Smith J. K. (1992) The Effect of Gender-Sorting on Propensity
to Coauthor: Implications for Academic Promotion. Economic Inquiry, no
30, pp. 68–82.
McEwan P.J., Soderberg K. A. (2006) Roommate Effects on Grades: Evidence
from First-Year Housing Assignments. Research in Higher Education, vol. 47,
no 3, pp. 347–370.
McFadyen M.A., Cannella A. A. (2004) Social Capital and Knowledge Creation:
Diminishing Returns of the Number and Strength of Exchange Relationships.
Academy of Management Journal, vol. 47, no 5, pp. 735–746.
McFadyen M.A., Semadeni M., Cannella A. A. (2009) Value of Strong Ties to Disconnected
Others: Examining Knowledge Creation in Biomedicine. Organization
Science, vol. 20, no 3, pp. 552–564.
McPherson M., Smith-Lovin L., Cook J. M. (2001) Birds of a Feather: Homophily
in Social Networks. Annual Review of Sociology, no 27, pp. 415–444.
Melin G. (2000) Pragmatism and Self-Organization: Research Collaboration on
the Individual Level. Research Policy, no 29, pp. 31–40.
Melin G., Persson O. (1996) Studying Research Collaboration Using Co-Authorships.
Scientometrics, vol. 36, no 3, pp. 363–377.
Menezes G. V., Ziviani N., Laender A. H. F., Almeida V. (2009). A Geographical
Analysis of Knowledge Production in Computer Science. Proceedings of
the 18th International Conference on World Wide Web — WWW’09 (New York,
USA, April 20–24, 2009), New York: ACM Press, pp. 1041–1050.
Metcalfe A. S. (2006) The Corporate Partners of Higher Education Associations:
A Social Network Analysis. Industry & Innovation, vol. 13, no 4, pp. 459–479.
Milojevic S. (2010) Modes of Collaboration in Modern Science: Beyond Power
Laws and Preferential Attachment. Journal of the American Society for Information
Science and Technology, vol. 61, no 7, pp. 1410–1423.
Miquel J. F., Okubo Y. (1994) Structure of International Collaboration in Science
— Part II: Comparisons of Profiles in Countries Using a Link Indicator.
Scientometrics, vol. 29, no 2, pp. 271–297.
Moody J. (2004) The Structure of a Social Science Collaboration Network: Disciplinary
Cohesion from 1963 to 1999. American Sociological Review, vol. 69,
no 2, pp. 213–238.
Morel C. M., Serruya S. J., Penna G. O., Guimarães R. (2009) Co-Authorship Network
Analysis: A Powerful Tool for Strategic Planning of Research, Development
and Capacity Building Programs on Neglected Diseases. PLoS Neglected
Tropical Diseases, vol. 3, no 8, p. e501.
Motohashi K. (2005) University — Industry Collaborations in Japan: The Role of
New Technology-Based Firms in Transforming the National Innovation System.
Research Policy, vol. 34, no 5, pp. 583–594.
Mullins N. C. (1968) The Distribution of Social and Cultural Properties in Informal
Communication Networks among Biological Scientists. American Sociological
Review, vol. 33, no 5, pp. 786–797.
Mullins N. C., Hargens L. L., Hecht P. K., Kick E. L. (1977) The Group Structure of
Co-Citation Clusters: A Comparative Study. American Sociological Review,
vol. 42, no 4, pp. 552–562.
Murray F. (2002) Innovation as Co-Evolution of Scientific and Technological
Networks: Exploring Tissue Engineering. Research Policy, vol. 31, no 8–9,
pp. 1389–1403.
Murray F. (2004) The Role of Academic Inventors in Entrepreneurial Firms: Sharing
the Laboratory Life. Research Policy, vol. 33, no 4, pp. 643–659.
Nerur S. P., Rasheed A. A., Natarajan V. (2008) The Intellectual Structure of the
Strategic Management Field: An Author Co-Citation Analysis. Strategic Management
Journal, no 29, pp. 319–336.
122 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Newcomb T. M. (1961) The Acquaintance Process. New York: Holt, Reinhart, and
Winston.
Newman M. E.J. (2001a) Scientific Collaboration Networks. II. Shortest Paths,
Weighted Networks, and Centrality. Physical Review E, vol. 64, no 1, p. 016132.
Newman M. E.J. (2001b) Scientific Collaboration Networks. I. Network Construction
and Fundamental Results. Physical Review E, vol. 64, no 1, p. 016131.
Newman M. E.J. (2001c) The Structure of Scientific Collaboration Networks. Proceedings
of the National Academy of Sciences of the United States of America,
vol. 98, no 2, pp. 404–409.
Newman M. E.J. (2001d) Clustering and Preferential Attachment in Growing Networks.
Physical Review E, vol. 64, no 2, pp. 1–4.
Newman M.E.J. (2003) Ego-Centered Networks and the Ripple Effect. Social
Networks, vol. 25, no 1, pp. 83–95.
Newman M. E.J. (2004) Co-Authorship Networks and Patterns of Scientific Collaboration.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United
States of America, vol. 101 (Suppl), pp. 5200–5205.
Newman M. E.J., Girvan M. (2004) Finding and Evaluating Community Structure
in Networks. Physical Review E, vol. 69, p. 02611å3.
Oettl A. (2009) Productivity, Helpfulness and the Performance of Peers: Exploring
the Implications of a New Taxonomy for Star Scientists. University of Toronto
docs/Productivity_Helpfulness_and_the_ Performance_of_Peers_Exploring_
the_Implications_of_a_New_Taxonomy_for_Star_ Scientists_Oettl.pdf (accessed
10 November 2013).
Oliver A. L. (2008) University-Based Biotechnology Spin-Offs. Handbook of bioentrepreneurship
(eds H. Patzelt, T. Brenner). New York: Springer, pp. 193–
210.
Oliver A. L., Ebers M. (1998) Networking Network Studies: An Analysis of Conceptual
Configurations in the Study of Inter-Organizational Relationships. Organization
Studies, vol. 19, no 4, pp. 549–583.
Otte E., Rousseau R. (2002) Social Network Analysis: A Powerful Strategy, also
for the Information Sciences. Journal of Information Science, vol. 28, no 6,
pp. 441–453.
Owen-Smith J., Powell W. W. (2003) The Expanding Role of University Patenting
in the Life Sciences: Assessing the Importance of Experience and Connectivity.
Research Policy, vol. 32, pp. 1695–1711.
Park H. W., Leydesdorff L. (2010) Longitudinal Trends in Networks of University
— Industry — Government Relations in South Korea: The Role of Programmatic
Incentives. Research Policy, vol. 39, no 5, pp. 640–649.
Pepe A., Rodriguez M. A. (2010) Collaboration in Sensor Network Research: An
In-Depth Longitudinal Analysis of Assortative Mixing Patterns. Scientometrics,
vol. 84, no 3, pp. 687–701.
Perc M. (2010) Growth and Structure of Slovenia’s Scientific Collaboration Network.
Journal of Informetrics, vol. 4, no 4, pp. 475–482.
Perianes-Rodriguez A., Olmeda-Gomez C., Moya-Anegon F. (2010) Detecting,
Identifying and Visualizing Research Groups in Co-Authorship Networks.
Scientometrics, vol. 82, no 2, pp. 307–319.
Peters H. P.F., VanRaan A.F.J. (1991) Structuring Scientific Activities by Co-Author
Analysis. Scientometrics, vol. 20, no 1, pp. 235–255.
Pilbeam C., Denyer D. (2009) Lone Scholar or Community Member? The Role of
Student Networks in Doctoral Education in a UK Management School. Studies
in Higher Education, vol. 34, no 3, pp. 301–318.
Pilkington A., Meredith J. (2008) The Evolution of the Intellectual Structure of Operations
Management — 1980–2006: A Citation/Co-Citation Analysis. Journal
of Operations Management, vol. 27, pp. 185–202.
Powell W. W., Koput K. W., Smith-Doerr L. (1996) Inter-Organizational Collaboration
and the Locus of Innovation: Networks of Learning in Biotechnology. Administrative
Sciences Quarterly, vol. 41, no 1, pp. 116–145.
Powell W. W., White D. R., Koput K. W., Owen-Smith J. (2005) Network Dynamics
and Field Evolution: The Growth of Inter-Organizational Collaboration in the
Life Sciences. The American Journal of Sociology, vol. 11, no 4, pp. 1132–1205.
Price D. J., Beaver D. D. (1966) Collaboration in an Invisible College. The American
Psychologist, vol. 21, no 11, pp. 1011–1018.
Provan K. G., Fish A., Sydow J. (2007) Inter-Organizational Networks at the Network
Level: A Review of the Empirical Literature on Whole Networks. Journal
of Management, vol. 33, no 3, pp. 479–516.
Ramasco J., Dorogovtsev S., Pastor-Satorras R. (2004) Self-Organization of Collaboration
Networks. Physical Review E, vol. 70, no 036106, pp. 1–10.
Ramlogan R., Mina A., Tampubolon G., Metcalfe J. S. (2007) Networks of Knowledge:
The Distributed Nature of Medical Innovation. Scientometrics, vol. 70,
no 2, pp. 459–489.
Rawlings C. M., McFarland D.A. (2011) Influence Flows in the Academy: Using Affiliation
Networks to Assess Peer Effects among Researchers. Social Science
Research, vol. 40, no 3, pp. 1001–1017.
Reader D., Watkins D. (2006) The Social and Collaborative Nature of Entrepreneurship
Scholarship: A Co-Citation and Perceptual Analysis. Entrepreneurship
Theory & Practice, vol. 30, pp. 417–441.
Rigby J., Edler J. (2005) Peering Inside Research Networks: Some Observations
on the Effect of the Intensity of Collaboration on the Variability of Research
Quality. Research Policy, vol. 34, no 6, pp. 784–794.
Rizzuto T. E., LeDoux J., Hatala J. P. (2009) It’s not Just What You Know, it’s Who
You Know: Testing a Model of the Relative Importance of Social Networks to
Academic Performance. Social Psychology of Education, vol. 12, pp. 175–189.
Robins G., Pattison P., Kalish Y., Lusher D. (2006) An Introduction to Exponential
Random Graph (p*) Models for Social Networks. Social Networks, vol. 29,
no 2, pp. 173–191.
Rodriguez M. A., Pepe A. (2008) On the Relationship between the Structural and
Socioacademic Communities of a Co-Authorship Network. Journal of Informetrics,
vol. 2, no 3, pp. 195–201.
Roth C., Cointet J.-P. (2010) Social and Semantic Coevolution in Knowledge Networks
Epistemic Networks. Social Networks, vol. 32, no 1, pp. 16–29.
Rovai A. P. (2002) Sense of Community, Perceived Cognitive Learning, and Persistence
in Asynchronous Learning Networks. The Internet and Higher Education,
vol. 5, pp. 319–332.
Sacerdote B. (2001) Peer Effects with Random Assignment: Results for Dartmouth
Roommates. Quarterly Journal of Economics, vol. 116, no 2, pp. 681–
704.
Sacerdote B. (2011) Peer Effects in Education: How Might They Work, How Big
are They and How Much do We Know thus Far? Handbook of the Economics
of Education (eds E. Hanushek, S. Machin, L. Woessmann). Amsterdam:
Elsevier, vol. 3, pp. 249–277.
Saka A., Igami M. (2007) Mapping Modern Science Using Co-Citation Analysis.
Proceedings of the 11th International Conference Information Visualization
(IV’07), Washington, DC: IEEE Computer Society, pp. 453–458.
Salganik M. J., Dodds P. S., Watts D. J. (2006) Experimental Study of Inequality
and Unpredictability in an Artificial Cultural Market. Science, no 311, pp. 854–
856.
Salzinger L. L. (1982) The Ties that Bind: The Effect of Clustering on Dyadic Relationships.
Social Networks, vol. 4, pp. 117–145.
124 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Schofield J. W., Hausmann L. R.M., Ye F., Woods R. L. (2010) Intergroup Friendships
on Campus: Predicting Close and Casual Friendships between White
and African American First-Year College Students. Group Processes & Intergroup
Relations, vol. 13, no 5, pp. 585–602.
Scott J. (2000) Social Network Analysis: A Handbook. London: Sage Publications.
Shi X., Adamic L. A., Tseng B. L., Clarkson G. S. (2009) The Impact of Boundary
Spanning Scholarly Publications and Patents. PloS One, vol. 4, no 8,
p. e6547.
Shook N. J., Fazio R. H. (2008a) Roommate Relationships: A Comparison of Interracial
and Same-Race Living Situations. Group Processes & Intergroup
Relations, vol. 11, no 4, pp. 425–437.
Shook N. J., Fazio R. H. (2008b) Interracial Roommate Relationships: An Experimental
Field Test of the Contact Hypothesis. Psychological Science, vol. 19,
no 7, pp. 717–723.
Shook N. J., Fazio R. H. (2011) Social Network Integration: A Comparison of
Same-Race and Interracial Roommate Relationships. Group Processes &
Intergroup Relations, vol. 14, no 3, pp. 399–406.
Shwed U., Bearman P. S. (2010) The Temporal Structure of Scientific Consensus
Formation. American Sociological Review, vol. 75, no 6, pp. 817–840.
Siegfried J. J., Gleason M. A. (2006) Academic Roommate Peer Effects. Vanderbilt
University & University of Notre Dame Working Paper. Available at: http://
colloque-iredu.u-bourgogne. fr/posterscom/communications/Pa19John-
Siegfried.pdf (accessed 10 November 2013).
Sigelman L. (2009) Are Two (or Three or Four … or Nine) Heads Better than One?
Collaboration, Multidisciplinarity, and Publishability. PS: Political Science &
Politics, vol. 42, no 03, pp. 507.
Skahill M. P. (2003) The Role of Social Support Network in College Persistence
among Freshman Students. Journal of College Student Retention, vol. 4,
no 1, pp. 39–52.
Small H. G. (1977) A Co-Citation Model of a Scientific Specialty: A Longitudinal
Study of Collagen Research. Social Studies of Science, vol. 7, no 2, pp. 139–
166.
Small H., Griffith, B.C. (1974) The Structure of Scientific Literatures I: Identifying
and Graphing Specialties. Social Studies of Science, vol. 4, no 1, pp. 17–40.
Smeaton A. F., Keogh G., Gurrin C., Mcdonald K., Sødring T. (2002) Analysis
of Papers from Twenty-Five Years of SIGIR Conferences: What Have We
been doing for the Last Quarter of a Century? SIGIR Forum, vol. 36, no 2,
pp. 39–43.
Smith R. A., Peterson B. L. (2007) “Psst … What do You Think?” The Relationship
between Advice Prestige, Type of Advice, and Academic Performance. Communication
Education, vol. 56, no 3, pp. 278–291.
Snijders T. A.B. (2005) Models for Longitudinal Network Data. Models and Methods
in Social Network Analysis (eds P. Carrington, J. Scott, S. Wasserman).
Cambridge, UK: Cambridge University Press, pp. 215–247.
Sorenson O., Fleming L. (2004) Science and the Diffusion of Knowledge. Research
Policy, vol. 33, pp. 1615–1634.
Stinebrickner R., Stinebrickner T. R. (2006) What Can be Learned about Peer
Effects Using College Roommates? Evidence from New Survey Data and
Students from Disadvantaged Backgrounds. Journal of Public Economics,
vol. 90, pp. 1435–1454.
Taramasco C., Cointet J.-P., Roth C. (2010) Academic Team Formation as Evolving
Hypergraphs. Scientometrics, vol. 85, no 3, pp. 721–740.
Thomas S. L. (2000) Ties that Bind: A Social Network Approach to Understanding
Student Integration and Persistence. Journal of Higher Education, vol. 71,
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
Thune T. (2007) University — Industry Collaboration: The Network Embeddedness
Approach. Science and Public Policy, vol. 34, no 3, pp. 158–168.
Tight M. (2007) Higher Education Research as Tribe, Territory and/or Community:
A Co-Citation Analysis. Higher Education, vol. 55, no 5, pp. 593–605.
Tomassini M., Luthi L. (2007) Empirical Analysis of the Evolution of a Scientific
Collaboration Network. Physica A, vol. 385, pp. 750–764.
Tomassini M., Luthi L., Giacobini M., Langdon W. B. (2006) The Structure of the
Genetic Programming Collaboration Network. Genetic Programming and
Evolvable Machines, vol. 8, no 1, pp. 97–103.
Towles-Schwen T., Fazio R. H. (2006) Automatically Activated Racial Attitudes as
Predictors of the Success of Interracial Roommate Relationships. Journal of
Experimental Social Psychology, vol. 42, no 5, pp. 698–705.
Trail T. E., Shelton J. N., West T. V. (2009) Interracial Roommate Relationships:
Negotiating Daily Interactions. Personality & Social Psychology Bulletin,
vol. 35, no 6, pp. 671–684.
Traud A. L., Kelsic E. D., Mucha P. J., Porter M. A. (2011) Comparing Community
Structure to Characteristics in Online Collegiate Social Networks. SIAM Review,
vol. 53, no 3, pp. 526–543.
Usdiken B., Pasadeos Y. (1995) Organizational Analysis in North America and Europe:
A Comparison of Co-Citation Networks. Organization Studies, vol. 16,
no 3, pp. 503–526.
Uzzi B., Amaral L. A.N., Reed-Tsochas F. (2007) Small-World Networks and
Management Science Research: A Review. European Management Review,
vol. 4, pp. 77–91.
Valenzuela S., Park N., Kee K. F. (2009) Is There Social Capital in a Social Network
Site?: Facebook Use and College Students’ Life Satisfaction, Trust,
and Participation. Journal of Computer-Mediated Communication, vol. 14,
no 4, pp. 875–901.
Van der Leij M., Goyal S. (2011) Strong Ties in a Small World. Review of Network
Economics, vol. 10, no 2, pp. 1–20.
Van Duijn M. A.J., Zeggelink E. P.H., Huisman M., Stokman F. N., Wasseur F. W.
(2003) Evolution of Sociology Freshmen into a Friendship Network. Journal
of Mathematical Sociology, vol. 27, pp. 153–191.
Van Laar C., Levin S., Sinclair S., Sidanius J. (2005) The Effect of University
Roommate Contact on Ethnic Attitudes and Behavior. Journal of Experimental
Social Psychology, vol. 41, no 4, pp. 329–345.
Verbeek A., Debackere K., Luwel M., Zimmermann E. (2002) Measuring Progress
and Evolution in Science and Technology — I: The Multiple Uses of Bibliometric
Indicators. International Journal of Management Reviews, vol. 4, no 2,
pp. 179–211.
Wagner C. S., Leydesdorff L. (2005) Network Structure, Self-Organization, and
the Growth of International Collaboration in Science. Research Policy, vol. 34,
no 10, pp. 1608–1618.
Waldinger F. (2009) Peer Effects in Science — Evidence from the Dismissal of Scientists
in Nazi Germany. Center for Economic Performance Discussion Paper
Wallace M. L., Larivière V., Gingras Y. (2012) A Small World of Citations? The Influence
of Collaboration Networks on Citation Practices. PloS One, vol. 7,
no 3, p. e33339.
Wasserman S., Faust K. (1994) Social Network Analysis: Methods and Applications.
Cambridge, UK: Cambridge University.
Wejnert C. (2010) Social Network Analysis with Respondent-Driven Sampling
Data: A Study of Racial Integration on Campus. Social Networks, vol. 32,
no 2, pp. 112–124.
126 Educational Studies. No 4. 2013
THEORETICAL AND APPLIED RESEARCH
West T. V., Pearson A. R., Dovidio J. F., Shelton J. N., Trail T. E. (2009) Superordinate
Identity and Intergroup Roommate Friendship Development. Journal of
Experimental Social Psychology, vol. 45, no 6, pp. 1266–1272.
White H. D., McCain K.W. (1998) Visualizing a Discipline: An Author Co-Citation
Analysis of Information Science, 1972–1995. Journal of the American Society
for Information Science, vol. 49, no 4, pp. 327–355.
Wimmer A., Lewis K. (2010) Beyond and Below Racial Homophily: ERG Models
of a Friendship Network Documented on Facebook. The American Journal
of Sociology, vol. 116, no 2, pp. 583–642.
Winston G., Zimmerman D. (2004) Peer Effects in Higher Education. College
Choices: The Economics of Where to Go, When to Go, and How to Pay for it
(ed. C. M. Hoxby), Chicago: University of Chicago, vol. 1, pp.395–423.
Wuchty S., Jones B. F., Uzzi B. (2007) The Increasing Dominance of Teams in
Production of Knowledge. Science, no 316, pp. 1036–1039.
Xu J., Chau M. (2006) The Social Identity of IS: Analyzing the Collaboration Network
of the ICIS Conferences (1980–2005). Proceedings of the 27th International
Conference on Information Systems (Milwaukee, WI, USA), pp. 569–
590.
Yan E., Ding Y. (2009) Applying Centrality Measures to Impact Analysis: A Co-Authorship
Network Analysis. Journal of the American Society for Information
Science, vol. 60, no 10, pp. 2107–2118.
Yang C. H., Park H. W., Heo J. (2010) A Network Analysis of Interdisciplinary Research
Relationships: The Korean Government’s R&D Grant Program. Scientometrics,
vol. 83, no 1, pp. 77–92.
Yang Z., Jaramillo F., Chonko L. B. (2009) Productivity and Co-Authorship
in JPSSM: A Social Network Analysis. Journal of Personal Selling and Sales
Management. Vol. 30, no 1, pp. 47–71.
Yeung Y.-Y., Liu T. C.-Y., Ng P.-H. (2005) A Social Network Analysis of Research
Collaboration in Physics Education. American Journal of Physics, vol. 73,
no 2, p. 145.
Zimmerman D. J. (2003) Peer Effects in Academic Outcomes: Evidence from a
Natural Experiment. The Review of Economics and Statistics, vol. 85, no 1,
pp. 9–23.