1. 引言
社会关系是个体生活不可或缺的一部分，可以对个体的心理健康、行为选择以及社会互动模式产生深远影响。从积极角度来看，良好的社会关系能够增强个体的幸福感，提升心理健康水平，促进社会支持的获得；而从消极角度来看，缺乏有效的社会关系可能会导致心理疾病的产生，例如孤独感、焦虑和抑郁(Kawachi, 2001)。尤其是在现代高度互动的社会中，社会关系网络不仅代表了人与人之间的联系，还决定了信息、资源以及社会资本的流动。社会关系的健康状态，是个体能否有效融入社会的重要指标。鉴于社会关系的重要性，如何科学地衡量个体的社会关系成为研究中的核心问题。与传统的社会关系测量方法相比(例如问卷调查或访谈)，社交网络分析(Social Network Analysis, SNA)提供了更为科学和更具动态性的测量手段(Feeney & Collins, 2015; Gariepy et al., 2016)。社交网络分析通过网络理论和图论分析工具，可以精确地描述个体在网络中的位置及其社会关系的结构性特征(Santini et al., 2015)。Borgatti等(2009)认为这种方法不同于单纯的关系发生统计数据，它强调人与人之间的互动模式及其潜在的组织结构优势。在社会网络中，个体不再仅仅是孤立存在的，他们的行为与位置可以通过与他人复杂的关系网络来解释。这种方法具有直观性、准确性以及动态性，能够揭示个体社会关系动态变化中的潜在机制及作用。在具体测量个体的社会网络结构时，一些关键的网络变量能够直观地描述个体在网络中的位置及其社会关系特征。其中，度中心度(Degree Centrality)反应了一个节点(个体)在网络中直接连接的节点数量，表示个体在社会网络中的直接影响力或被联系程度；中介中心度(Betweenness Centrality)衡量了个体在其他个体之间起到桥梁作用的重要程度，尤其是在联通不同子网络中的核心作用；特征向量中心度(Eigenvector Centrality)更加注重个体与高影响力节点之间的连接质量，反映个体潜在影响力的增加；局部聚类系数(Local Clustering Coefficient)则用于测量个体邻居之间的连接紧密程度，揭示社交网络中可能存在的群体结构或小团体现象(Wensing et al., 2023)。个体的社会网络并不是孤立形成的。影响个体社会网络结构的因素是多方面的，包括个体内部因素(如人格特质、情绪状态、资源能力等)以及外部社会环境(如社会地位、工作环境、文化背景等)。因此，深入理解个体社交网络背后作用的内外因素，不仅能够为社会行为模式的预测提供依据，同时也为干预个体心理健康及社会功能的优化提供科学依据。
在人类社会中，个体的人格特质对其社会关系的维持、拓展乃至社会地位的确立，发挥着至关重要的作用。人格是指内在心理行为特质的稳定综合表现，影响个体的行为选择、社交风格以及信息处理方式。研究表明，个体的人格特质显著影响了他们在社会互动中的角色和表现系(Graziano et al., 2007; Klein et al., 2004)。例如，外向型人格的个体更倾向于与多人互动并形成广泛的社交网络，而神经质高的个体倾向于较少的社会互动，甚至可能表现出社会回避行为。因此，探讨人格对个体社会关系的影响，可以为理解人际关系的规律性提供重要视角。在测量人格方面，大五人格模型(Big Five Personality Traits)由于其全面性与科学性，被广泛应用于心理学与社会科学的多个领域。大五人格包括五个维度：外向性(Extraversion)、宜人性(Agreeableness)、责任心(Conscientiousness)、神经质(Neuroticism)和开放性(Openness to Experience)。这些维度不仅涵盖了个体的广泛行为模式，还能为个体在特定环境中的行为倾向作出合理预测。例如，宜人性高的个体通常表现出高度的情感支持与合作倾向，因此在关切性强的关系网络中可能会处于中心地位。而外向性高的人由于其高度活跃的互动行为和主动拓展的倾向，在社交网络中通常能够获得更高的度中心度(Feiler & Kleinbaum, 2015)。此外，大五人格与个体的社交能力密切相关。例如，外向性与沟通表达能力强弱相关，宜人性与合作能力及共情能力密切相连，责任心会影响个体在社会关系中的可靠程度。这些能力在网络关系的维持、拓展以及重要位置的占据中起到了关键作用。综上所述，个体的人格特质可能不仅影响他们在社会网络中的交往模式，还可能决定了其在网络中的地位和作用。
社会资本理论(Social Capital Theory)是研究社会关系如何为个体及群体提供资源支持的重要理论基础(Coleman, 1988)。根据社会资本理论，个体的社会关系可以分为两种：一是紧密关系(强关系，Strong Ties)，例如亲密的朋友和家人；二是松散关系(弱关系，Weak Ties)，例如泛泛之交的同事和熟人。强关系通常具有高质量的情感支持和信任，能够为个体提供重要的心理安慰和实际帮助；而弱关系则能够为个体带来更多外部信息及资源支持，例如跨越社群的职业机会或创新灵感。在社交网络中，个体具有双重网络角色。一方面，在强关系网络中，他们需要维持高频率和高强度的互动；另一方面，在弱关系网络中，他们通过桥梁作用连接不同的团体，从而扩大了资源获取的广度和多样性(Gittell et al., 2000; Kawachi & Subramanian, 2006; Szreter & Woolcock, 2004)。因此，个体的人格特质在两种不同关系网络中的表现可能存在显著差异。这种人格特质对社交网络作用的差异，赋予研究者进一步探索多维度社会网络的可能性。
结合上述理论与背景，本研究的主要目的是探讨大五人格如何与个体不同类型的社交网络(友谊网络与社会支持网络)发生关联。具体而言，研究将尝试揭示不同人格特质在以下几个关键方面的作用：1) 个体在社交网络中的位置与角色；2) 大五人格特质如何预测强关系与弱关系的分布以及类型差异；3) 友谊网络与社会支持网络之间的结构关联及相关行为模式。通过系统的理论探讨与实证研究，本研究旨在为理解人格与多维社交网络互动机制提供深入见解。这不仅对人格心理学有重要理论贡献，同时对社会支持的优化设计及社交关系干预实践也具有重要应用价值。
2. 方法
2.1. 被试
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)。
2.2. 研究工具
2.2.1. 大五人格量表
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)。
2.2.2. 社交网络提名
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。
2.3. 数据处理
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。
Figure 1. Diagram of variables in network analysis
图1. 网络分析指标示意图
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)。
3. 结果
3.1. 人格与友谊网络的关系
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。
Figure 2. The relationship between the big five personality traits and friendship networks
图2. 大五人格与友谊网络的关系
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。
3.2. 人格与社会支持网络的关系
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。
Figure 3. The relationship between the big five personality traits and social support networks
图3. 大五人格与社会支持网络的关系
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。
4. 讨论
本研究通过对友谊网络与社会支持网络两类社会关系的分析，揭示了大五人格特质与个体在网络中的位置及网络结构特征之间的具体关联。根据结果，大五人格特质与个体的网络中心度(如度中心度、特征向量中心度)及局部聚类系数呈稳定相关关系。值得注意的是，这种关联在两类网络中展示出的作用机制有所差异。
4.1. 人格与个体网络地位的关系
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。
4.2. 人格与个体桥梁地位的关系
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。
5. 结论
1) 在两类网络中，度中心度与外向性、开放性、宜人性和尽责性均呈显著正相关，与神经质呈显著负相关，即拥有以上人格特质的个体倾向于在网络中建立更多的联系。
2) 在两类网络中，特征向量中心度与外向性、开放性、宜人性和尽责性均呈显著正相关，与神经质呈显著负相关，即拥有以上人格特质的个体倾向于与网络中具有高影响力的个体建立联系。
3) 在两类网络中，局部聚类系数与外向性、开放性、宜人性和尽责性均呈显著负相关，与神经质呈显著正相关，即高神经质的个体倾向于在小团体内部交往，而非建立多元化的社交网络。
在友谊网络中，高外向性、开放性、宜人性、尽责性特质的个体倾向于在网络中充当桥梁位置的角色，而在社会支持网络中未表现出该效应。
基金项目
国家社会科学基金项目《大学生抑郁群体身心健康的社会支持体系研究》21BSH103。