大学生个体印象管理对其社会网络质量的影响
考虑到强联系的互惠和信任的特性[10]，若双方彼此认为是强联系，则该强联系成立，此时可信度较高，而将不对称的强联系定为弱联系，可以避免自我报告带来的夸大偏误，并且使得输出后的社会网络图易于判读。因此，形成两个46×46的对称关系的朋友网和沟通网矩阵。并依据该两个网络数据通过UCINET6计算强联系数量和网络的紧密性(即网络约束(constraint))。本文对个体网络约束值的计算方式采用Burt的研究成果[12]，认为个体的网络约束为C=∑nj=1cif，其中i为个体，n为个体网络内联系人数量，j为其中一个联系人，cij=(Pij+∑qpiqpqi)2 ，q≠i ，j,pij为个体i投资在j上的关系比率，piq为i投资在q上的关系比率，pqj为q投资在j上的关系比率。整体的网络约束即为个体i与j的直接和间接的联系。网络约束值越大，说明个体社会网络的紧密性越高。1.3 工具 大学生印象管理能力问卷[11] 问卷共分两个维度，其中印象动机是个体建立印象的程度，而印象建构则是个体为了建立特定印象所采取的行为[1]。本研究中印象动机、印象建构和印象管理总问卷的内部一致性信度分别为0.71、0.70和0.72。使用Lisrel8.30对印象管理的二维模型进行验证性因子分析，其中χ2/df为2.04，CFI和GFI都大于0.90，基本满足量表的效度要求。考虑到研究样本为在校大学生，没有采用普通的印象管理或自我监控问卷 ......
您现在查看是摘要页，全文长 5564 字符。