自我中心混合方法社会网络分析：对女性和/或 LGBTQ+ 物理学博士的访谈分析
物理教育
2025-07-22 v3
摘要
近年来，社会网络分析（SNA）在物理教育研究（PER）中得到了广泛应用，但大多局限于少数可用模态。本文描述了一种独特的自我中心混合方法 SNA，应用于从 100 次对女性和/或酷儿职业物理学家的访谈中获得的定性网络数据。我们聚焦于从这些定性来源获取定量网络数据的方法，并提出了分析这些网络的新技术。我们还探讨了自我中心和混合方法 SNA 技术如何与批判方法相契合，以及如何适用于研究物理学空间和社群中的差异、非规范性和边缘化经历。我们探索了这些方法的局限性和潜在应用，并将这项工作置于我们对这些访谈的更广泛研究背景中。这项工作弥合了 SNA 与 PER 中关于身份的定性研究之间的方法论鸿沟，并开始增进我们对性别和性少数物理学家如何获得支持的理解。
引用
@article{arxiv.2504.10621,
title = {Egocentric Mixed-Methods SNA: Analyzing Interviews with Women and/or LGBTQ+ Ph.D. Physicists},
author = {Chase Hatcher and Lily Donis and Adrienne Traxler and Madison Swirtz and Camila Manni and Justin Gutzwa and Charles Henderson and Ramón Barthelemy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.10621},
year = {2025}
}