Page 27 - 《社会》2026年第2期

社会·2026·2

来说， 我们可以从不同人物及其所属群体在曾国藩社交场合共同出现的
频率，来进一步探析这些群体内部及群体间的互动状况。
当然，这些活动都是基于曾国藩自我中心的视角而展开的，或者说
是曾国藩注意力视角下的社会网络关系， 反映了与曾国藩社会世界相
交的一个侧面， 而不是这些群体内部或群体间关系的完整表现。 换言
之，这是映射在曾国藩社会世界中的群体关系。
1. 群体内交往
以曾国藩日记中记录的社会交往活动为基础， 我们考察了曾国藩
社会交往网络中，人物之间的交往强度受到何种因素影响。 我们将任意
两个人物的交往频次（在同一交往事件中共同出现的次数）视为衡量其
交往程度的指标，并将其设为因变量。 进一步，将自变量设定为这两个
人物是否属于同一身份群体， 以此检验群体内交往是否具有显著的内
聚性或偏好特征。
表 5 报告了回归分析的结果。 这些社会交往活动是围绕曾国藩发
生的，我们需要将分析结果放在这个背景下解读。 从这一视角来看，回
归分析的意义，并非直接测量这些个体或群体间的“客观”交往频率，而
是测量曾国藩视角下人们聚类的倾向。 统计模型的回归系数越大，意味
着曾国藩更倾向于参与、关注和记录该类群体内部的互动事件。 我们重
点探讨身份同类（即同一群体）作为核心自变量的作用：若两节点身份
相同则记为 1，以捕捉群体内部的交往聚集。 例如，身份同类的回归系
数为 0.326， 意味着：在曾国藩的记录中，当交往双方属于同一身份群
体时，他们的互动频率更高（对数平均增加 0.326，p < 0.01）。 换言之，在
曾国藩参与并记录的场合中， 同一身份群体内部的互动有这样的行为
倾向，甚至这些行为倾向可能是因曾国藩的组织或参与所致。
如表 5 所示，模型 1 只纳入了身份同类变量。 模型 2 纳入了控制变
量。 为排除时间重合度与个体活跃度的干扰，我们在模型中控制了活跃
时间差及节点度数，以区分身份效应与交往机会差异。 具体而言，活跃
时间差越小，说明其活跃于同一社会时期，更易进行交往；最大度数与
最小度数分别表示两节点人物与曾国藩的总交往频次， 控制了具体人
物对交往机会的约束。 结果表明，在控制其他条件的情况下，身份同类
变量的影响依然显著。 也就是说，围绕曾国藩的各种活动更有可能是以
群体类型来划分或组织的，而不是各类群体成员共同参与。

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