本研究的数据收集通过“问卷星”在线调查平台( https://www.wjx.cn )进行，由教师发放给指定班级的在线学生群，整体问卷内容包括(1) 性别、年级、编号等必要的人口统计学信息，(2) 大五人格量表，(3) 社会网络提名，被试被告知他们的回答是保密的，并被要求一次性填写完调查问卷。

被试来自中国河北的高校学生，共有1189名被试，剔除作答无效被试后有效数据共1107人(男：703，女：404)，均为大学一年级~大学四年级的学生，其中大学一年级的学生采集时间为一年级下学期，入学已超过9个月，已经形成稳定的社交网络。共计36个班级(大一、大二、大三采集样本量为10个班级，大四样本量为6个班级)，人数范围：26~36，平均人数：29.91，各班级应答率均超过80％，达到可以进行社会网络分析的标准( Myers et al., 2014 )。

大五人格采用中国大五人格问卷简式版(Chinese Big Five Personality Inventory brief version, CBF-PI-B)施策，每个人格维度有8道题目，共40道题目，采用6点计分，部分题目需要反向计分，该量表已被证明具有良好的信效度( 王孟成等，2011 )。

社交网络的构建采用提名法，即在每个题目下方会出现全班同学的姓名，姓名按照首字母排列，由被试根据题目内容选择他想提名的同学，提名没有数量和时间限制。本研究采用了此前研究常用的“亲密的朋友”题目来构建友谊网络；再根据由ISEL问卷改编的题目来构建社会支持网络。

友谊网络包括一道题：谁是你亲密的朋友。社会支持网络题目由 Wu (2013) 修订的、基于 Cohen et al. (1985) 开发的Interpersonal Support Evaluation List (ISEL)学生版本改编，共四个维度：信息性支持(例如：“你会信任谁的建议？”)、陪伴性支持(例如：“谁和你一起吃午饭或晚饭？”)、工具性支持(例如：“当你不在学校时，谁会帮你收快递？”)、自尊性支持(例如：“在了解你的人中，谁对你评价比较高？”)。删除内容较为重复的四道条目后，每个维度剩余四道题，四个维度共十六道题供被试提名。该部分构建为有权网络，权重由提名数量的总分赋值。

社会网络分析使用R (version 4.3.2)中的igraph (version 1.5.1)进行计算( Csardi & Nepusz, 2006 )。分析所涉及到的网络指标示意图如 图1 所示。

网络指标包括两部分，第一部分是个体网络规模及强度，该部分包括度中心度及局部聚类系数。度中心度表示在一个社会网络中，某个节点(即个体)直接连接的节点数量。它反映了该节点在网络中的直接影响力或被联系程度。度中心度越高，说明该个体与更多的其他个体直接相连，在网络中具有更强的连接能力或重要性。局部聚类系数衡量的则是一个节点的相邻节点之间实际连接的紧密程度，计算该节点的相邻节点之间实际存在的边数占可能存在的边数最大值的比率。第二部分是个体社交网络拓扑结构，指的是网络中不同节点之间连接的模式和构成。所有这些指标共同描述了一个个体在社交网络中的位置和角色，不仅包括他们直接的交往关系，还包括他们是如何间接地与更广泛的社群相连的。具体而言该部分包括中介中心度和特征向量中心度，中介中心度计算通过该节点的最短路径数除以网络中所有可能的最短路径数，中介中心度高的节点位于不同节点群组之间的桥梁位置。特征向量中心度基于这样的假定：一个节点的重要性不仅取决于它有多少直接相连的节点，还取决于它相邻节点的重要性，也就是说特征向量中心度高的节点的相邻节点本身也是中心度高的节点( Borgatti et al., 2022 )。

图2 展示了友谊网络的网络指标(度中心度、中介中心度、局部聚类系数、特征向量中心度)与大五人格特质(外向性、开放性、宜人性、尽责性、神经质)的相关关系。

皮尔逊相关分析结果表明度中心度与外向性(r = 0.15, p < 0.001)、开放性(r = 0.11, p < 0.001)、宜人性(r = 0.10, p < 0.01)和尽责性(r = 0.10, p < 0.01)均呈显著正相关，与神经质呈显著负相关(r = −0.12, p < 0.001)。中介中心度与外向性(r = 0.12, p < 0.001)、开放性(r = 0.10, p < 0.001)、宜人性(r = 0.07, p < 0.05)和尽责性(r = 0.08, p < 0.01)均呈显著正相关，但与神经质呈显著负相关(r = −0.11, p < 0.001)。特征向量中心度与外向性(r = 0.13, p < 0.001)、开放性(r = 0.10, p < 0.001)、宜人性(r = 0.11, p < 0.001)和尽责性(r = 0.12, p < 0.001)之间呈现显著正相关，而与神经质呈显著负相关(r = −0.13, p < 0.001)。局部聚类系数与外向性(r = −0.06, p < 0.05)、开放性(r = −0.06, p < 0.05)、宜人性(r = −0.09, p < 0.01)和尽责性(r = −0.09, p < 0.01)均呈显著负相关，与神经质呈显著正相关(r = 0.12, p < 0.001)。

综上，友谊网络的中心度指标与外向性、开放性等正面人格特质呈正相关，这表明在友谊网络中具有核心位置的个体往往性格更外向、开放，并倾向于更高的宜人性和尽责性，但神经质水平较低。

图3 展示了社会支持网络的网络指标(度中心度、中介中心度、局部聚类系数、特征向量中心度)与大五人格特质(外向性、开放性、宜人性、尽责性、神经质)的相关关系。

结果表明度中心度与外向性(r = 0.19, p < 0.001)、开放性(r = 0.15, p < 0.001)、宜人性(r = 0.10, p < 0.01)和尽责性(r = 0.07, p < 0.05)均呈显著正相关，与神经质呈显著负相关(r = −0.10, p < 0.01)。特征向量中心度与外向性(r = 0.18, p < 0.001)、开放性(r = 0.15, p < 0.001)、宜人性(r = 0.15, p < 0.001)和尽责性(r = 0.15, p < 0.001)之间呈现显著正相关，而与神经质呈显著负相关(r = −0.16, p < 0.001)。局部聚类系数与外向性(r = −0.10, p < 0.001)、开放性(r = −0.10, p < 0.01)、宜人性(r = −0.13, p < 0.001)和尽责性(r = −0.08, p < 0.05)均呈显著负相关，与神经质呈显著正相关(r = 0.11, p < 0.001)。而中介中心性与人格特质之间相关性较弱，均未达到显著水平。

在两类社交网络中，人格特质与度中心度和中介中心度的关系表现出较为一致的模式。外向性是所有网络指标中均表现出显著正相关的人格特质，无论是在友谊网络还是社会支持网络中，外向型个体都表现出较高的度中心度和特征向量中心度。这一发现表明，外向型人格个体倾向于与更多人建立直接联系(表现为度中心度较高)，并且他们的高影响力不仅体现在直接关系，还通过高特征向量中心度体现了间接影响力。这种现象可以用外向型个体的行为特性解释：外向型个体更加积极主动、善于与他人建立联系( Feiler & Kleinbaum, 2015 )。与局部聚类系数的负相关关系则表明，外向型个体的朋友之间未必紧密联系，他们更可能横跨不同的社交群体，为其在多样化社交中充当桥梁铺平了道路。开放性在友谊网络与社会支持网络中也表现为对中心性指标(例如度中心度和特征向量中心度)的显著正向预测作用，但其影响力略低于外向性。开放性高的个体通常展示出一种富有创造性和探索性的互动方式，这使他们更倾向于积极参与不同类型的社交活动，并与高影响力的个体建立社会联系点( Kaplan et al., 2015 )。因此，这类个体的社交网络不仅规模较大，还较为多样化，不会只局限于熟悉的小团体，从而在友谊网络和社会支持网络中占据了较为优越的位置( Fronczak et al., 2022 )。宜人性高的个体在人际交往中呈现出极强的合作性和共情能力，这能够帮助他们维持广泛的人际网络。然而，高宜人性的个体擅长在群体中调和矛盾，所以他们的交往通常并未局限于特定的小团体内，而是倾向于在全网络范围内进行更广泛的互动，从而连接更多不熟悉的节点( Graziano et al., 2007 )。尽责性高的个体更倾向于在社会关系中表现出可靠和值得信赖的特质。这种特征使其成为友谊网络和社会支持网络中备受信赖的对象，因此往往能获得更多的直接和间接社会资源支持( Yang et al., 2015 )。然而，由于其可靠性带来的较高社会吸引力，尽责性个体可能不局限于“小圈子关系”，因此局部聚类系数较低。

与前述积极性人格特质表现出的正相关关系不同，神经质与大部分中心性指标均呈现显著负相关的特征，却与局部聚类系数呈正相关。这种消极关联可以解释为神经质个体所表现出的消极情绪状态(例如忧虑、敏感)，可能使他们在社会关系中受到排斥或自我隔离，从而降低其在社交网络中的中心性地位( Noteboom et al., 2016 )。局部聚类系数的正相关可能意味着神经质个体倾向于将少量关系集中于有限的小团队，而非拓展大规模友谊或社会支持网络。

本研究进一步探讨了大五人格特质如何影响个体在网络中承担桥梁角色(即中介中心度)的可能性，并揭示了在友谊网络和社会支持网络中存在显著差异的现象。

在友谊网络中，大部分正面人格特质(如外向性、开放性、宜人性和尽责性)与个体的中介中心度呈显著正相关。这意味着这些人格的拥有者往往更容易承担联结不同群体的桥梁角色。相比于直接影响力，这些个体的跨群体能力或许更能体现其在人际关系中的战略性作用。外向性在桥梁位置上起到至关重要的作用。外向型个体跨群体的社交行为特性使其极具链接不同子群体的潜力。开放性个体由于其探索性行为与宽容多样的认知风格，可能更加擅长连接不同类型的朋友圈，进而促成各种跨界协作。宜人性和尽责性在桥梁角色中表现出的积极关联可能与其在维护稳定关系和表现可靠性上的优势有关。神经质高的个体则通常处于较少的桥梁位置，这或许是因为他们的交往动因多与信任障碍和消极情绪相关，从而使其在友谊网络中的社会定位趋向更为边缘化( Noteboom et al., 2016 )。

在社会支持网络中，中介中心性与大五人格特质之间的相关性弱且不显著，这一结果显得尤为值得讨论。社会支持网络与友谊网络存在显著差异，主要体现在支持性关系本身更具功能性与目标导向性( Thoits, 2011 )。因此，桥梁作用可能更多受到网络结构需求和功能匹配性的驱动，而非单纯依赖个体性格特质( Holt-Lunstad, 2022 )。具体而言，社会支持网络的桥梁角色往往需要特定的资源与功能性能力(如提供信息、陪伴或工具性帮助)，这使得个体的人格特质效应被功能性需求所掩盖。例如，一个开放性高的个体可能未必拥有足够的人际信任资源来成为支持性桥梁，宜人性高的个体尽管倾向于合作与支持，但可能缺少跨网络的目标指向能力。

总的来说，友谊网络强调个体的自愿性社交，这使得人格特质成为影响互动模式和网络结构的重要动因。而社会支持网络的关系更多是由特定需求和资源流动决定的功能性关系，这种关系对个体人格特质的依赖性较弱，从而导致二者之间的差异性表现。本研究虽然揭示了大五人格与社交网络结构之间的重要关系，但仍存在以下局限性。首先，研究所使用的提名法虽然细化了网络特性，但可能未完全捕捉到个体的全部社会关系，尤其是那些处于班级之外的支持来源。另外，基于河北高校学生的便利样本选择，样本的代表性较差，可能限制研究结果的广泛适用性。

结合上述结果与理论背景，本研究对大五人格与个体网络位置及桥梁角色的关系进行了深入探讨。结果表明，不同人格特质通过其独特的行为倾向影响了个体在友谊网络与社会支持网络中的表达方式。这一研究不仅深化了对人格与社会网络互动机制的理解，对提升个体心理健康与社会功能的优化设计也具有重要启示。