摘要
本研究旨在开发一种关于城市居住的印度老年人的社会网络实证分类，并评估这些网络与社会人口统计特征和健康指标之间的关联。研究从印度西孟加拉邦的卡利亚尼市（KMA）进行了一项横断面调查，选取了378名60岁及以上的老年人作为样本，使用半结构化问卷收集数据。通过层次聚类分析和K均值聚类分析（基于12个社会网络变量），研究发现了五种不同的社会网络类型：“其他”（5.82%）、“远亲家庭”（41.27%）、“朋友”（15.08%）、“子女”（即子女居住在外）（28.04%）以及“配偶和子女”（即共同居住）（9.79%）。其中，“远亲家庭”网络最为常见，涵盖了近一半的受访者，这类网络包括兄弟姐妹、堂表亲、亲戚和远房姻亲等横向扩展的家庭成员。双变量分析显示，在60至69岁的已婚、共同居住、经济状况良好且总体健康状况较好的年轻老年人中，以家庭为基础的网络更为普遍；而在80岁及以上的独居、经济依赖且健康状况较差的老年人群体中，非家庭网络更为常见。所提出的社会网络分类及其与社会人口统计特征和健康指标的关联，有助于全面理解城市居住老年人的社会关系结构，可能为制定促进健康老龄化的针对性社会干预措施提供帮助。
1 引言
人口老龄化是21世纪面临的主要问题之一。由于全球及印度城市地区的出生率下降和预期寿命延长，60岁及以上的人口数量和比例正在迅速增长[13]。目前，印度在60岁及以上老年人口数量上仅次于中国[39]，预计到2050年这一数字将从8000万（占8.2%）增加到3.19亿（占19%）[2]。因此，一个重要的问题是：这些额外的寿命是否伴随着有意义、有尊严且健康的生活[11]。虽然健康和医疗护理方面有所改善，但人口老龄化也带来了巨大的社会、经济和健康挑战，包括自付医疗费用增加、对社会福利改革的需求增加，以及支持资源的匮乏，尤其是在印度城市地区[25, 26]。在印度，家庭是照顾和支持老年人的核心机构，这一传统一直延续至今。然而，在过去二十年里，像其他亚洲国家一样，由于城市化、成人迁移、生活成本上升、家庭结构变化、晚婚或晚育以及女性劳动力参与度提高等原因，印度的社会结构和机构也发生了变化[28]。这些因素导致了核心家庭结构的增加和代际共居意愿的下降，从而削弱了家庭制度的效力。此外，印度的医疗补助体系有限，对老年人等群体的公共卫生和福利政策投入也较少[25]。综合这些因素，老年人更容易受到身体、情感和经济方面的压力[38]。在这种情况下，社会老年学家认为，老年时期的社会网络（不应与在线社交媒体平台混淆）作为抵御这些压力的保护基础以及应对挑战的实际帮助来源尤为重要[9, 20]。
社会网络指的是围绕个体的人际关系网络，其特征是共同的身份和这些关系的具体属性[44]。它提供了非正式支持（包括情感、信息、工具性和经济支持）、社会参与和社区参与的机会[41]。尽管在不利条件下社会网络可能引发冲突和负面影响，但它被认为是身体健康[6]、生活满意度[30]和心理健康[18]的良好预测指标，吸引了大量研究老年人口的学者关注。迄今为止，大多数关于社会网络的研究集中在发达国家[20, 22, 32]，而很少有研究探讨像印度这样的发展中国家的社会网络类型，尽管印度拥有最多的老年人口和不同的文化背景。这种差距在印度城市地区尤为明显，那里的家庭结构更加核心化和碎片化，为了职业机会而迁移的情况较为普遍，快节奏的生活方式导致了社会隔离[3]。基于此背景，本研究提出了以下关键研究问题：
1) 在印度城市背景下，老年时期形成了哪些类型的社会网络？
2) 这些社会网络在不同社会人口统计特征和健康状况下的差异是什么？
总体而言，识别和分类社会网络及其与社会人口统计特征和健康指标的关联，将有助于更好地理解印度城市老年人健康和福利的预防措施。研究结果可能有助于政策制定者设计针对具体情况的社交干预措施，从而促进健康老龄化。
2 概念框架
本研究采用了Khan和Antonucci提出的著名“社会关系车队模型”[27]。“社会车队”一词指的是由配偶、子女、亲戚、朋友和邻居等亲密社会关系组成的保护层，这些关系伴随个体度过一生，保护他们免受负面挑战的影响。这些关系的结构、功能和质量各不相同，这些特征受到个人属性（如年龄、性别）和情境因素（如角色、规范、价值观）的影响，最终提升了整体健康和福祉。本研究专注于社会车队的结构方面，以实现研究目标，包括网络规模、网络构成、接触频率、地理邻近性以及社会活动参与度（详见测量部分）。
3 文献综述
关于老年社会网络的研究倾向于识别将老年人与其他年龄段区分开来的共同特征。然而，不同研究中对社会网络的定义和测量方法各不相同。对社会网络类型的研究始于20世纪80年代和90年代。早期，研究人员仅通过单一维度（如网络规模或网络构成）来衡量个人的社会网络。例如，Adams[1]研究了芝加哥单身老年女性的社会网络，并根据亲密和随意的友谊对其进行分类。同样，Mugford和Kendig[35]根据联系数量和联系程度，将澳大利亚老年人的社会网络分为“密集型”（小规模、高度连接的网络）和“分散型”（大规模、连接较少的网络）。尽管这些研究具有价值和信息量，但实际上一个人的社会网络包含多种属性（如网络规模、与家人或朋友的互动、地理距离等）。因此，Wenger[49]为北威尔士的老年人提供了更全面的社会网络分类，基于他们的结构成分提出了五种不同的网络类型：当地亲密亲属的可用性、与家人和朋友的互动程度以及社区参与和社会参与度[50]。这种网络分类在识别从社会融入到社会隔离的过程中具有较高的预测价值，使政策制定者能够针对入院转诊、医院出院、社会隔离和心理健康等问题提供干预措施[48]。
在Wenger的定性研究基础上，最近的研究采用了定量多变量聚类分析来识别不同类型的社会网络。这些研究普遍支持Wenger提出的几种社会网络类别。例如，研究发现四种常见的网络类型：多样化网络（类似于本地整合型[20, 24]）、以家庭为中心的网络[14, 22]、以朋友为中心的网络[17, 33]和受限网络[16, 36]。这些相同网络在不同国家的出现表明，它们可能不特定于某种文化。然而，一些研究确实在不同的文化环境中发现了独特的网络类型，例如墨西哥的“寡妇网络类型”[47]、韩国的“孤立网络类型”[29]、香港的“远亲家庭网络类型”[14]、葡萄牙的“机构网络类型”[22]以及美国的“宗教/崇拜为中心的网络类型”[33]。鉴于社会网络结构的这些差异，在其他文化背景下进行进一步研究将是有益的。本研究通过使用城市老年人的横断面实证数据来补充这一文献。
研究人员进一步指出，社会网络类型在社会人口统计和健康因素方面存在差异。例如，退休的老年人可能与亲密朋友和（前）同事的联系较少，而与亲密家庭成员的联系较多[4, 5]。同样，有功能限制的老年寡妇可能主要依赖附近的亲密家庭成员和邻居的帮助，与远亲或扩展家庭成员的联系较少[47]。此外，受教育程度较高的老年人中多样化网络类型更为普遍[18, 36]。最后，健康状况较差和功能受限的老年人往往社交联系有限，导致其社会网络规模较小且多样性较低[31, 47]。
4 方法与材料
4.1 研究区域
本研究在印度西孟加拉邦纳迪亚区的卡利亚尼市（KMA）进行。该地区位于北纬22°057’00”至22°059’36”之间，东经88°024’44”至88°028’38”之间，面积为29.14平方公里，距离西孟加拉邦首府加尔各答约50公里。它是西孟加拉邦规划最完善、最进步和最环保的城市之一。1995年10月17日，卡利亚尼市成立，最初设有19个市政区（2010年增加了1个，共计20个），包括A区和B区（住宅区）、C区（机构区）和D区（工业区）。根据2011年的人口普查，该地区约有1,00,575名居民（男性50,727人，女性49,848人），分布在24,492个家庭中（印度政府数据）。卡利亚尼的整体识字率为87.9%，高于全国平均水平的74.04%；男性和女性的识字率分别为91.73%和84.03%。该地区是一个自给自足的城镇，拥有大学、优质的医疗设施、肥沃的农业用地、先进的工业以及丰富的文化和娱乐设施。以下段落总结了选择该研究区域的理由：在印度，农村居民拥有多样化的社会网络、牢固的情感联系、社区参与和良好的社会支持，这对老年人的心理福祉产生了积极影响[43]。然而，在城市环境中，家庭结构往往更加核心化和碎片化，生活压力和要求很高，快节奏和复杂的生活方式导致社会隔离，出于职业原因的迁移也相当普遍；因此，高质量的社会关系变得更加重要[3, 28, 42]。此外，现有的社会多样性——如文化和社会经济背景——在塑造城市环境中健康社会关系的质量和数量方面起着关键作用。考虑到这些因素，以Kalyani市政区为例，这是一个基于机构的卫星城镇，用来理解这种复杂的相互作用，并提供针对老年人群体的具体社会干预措施和政策，以促进健康的城市社区。
4.2 研究对象和纳入标准
本研究仅将居住在社区的老年人作为分析单位。根据2011年的人口普查，“任何年满60岁的印度公民都被视为老年人”（人口普查，2011年）。因此，本研究选择了60岁及以上的老年人群体作为研究对象。此外，还遵循了其他纳入标准，如居住时间超过一年、没有认知障碍或心理疾病、以及没有听力或言语障碍。
4.3 样本量估计和技术
确定Kalyani市政区（KMA）贫民窟和非贫民窟地区60岁及以上老年人的绝对数量是相当困难的。这是因为贫民窟人口由于其动态性质而高度多样化，包括已公布的、未公布的和公认的贫民窟。此外，居民在贫民窟地区内的频繁流动使得准确统计这些地区的老年人数量变得困难。为了克服这一挑战，本研究使用了Cochran的样本估计公式来估计有效样本量。当总体规模未知时，研究人员广泛接受并依赖这个公式[23]。Cochran的公式表示如下：
$$\:SS=\:\frac{{z}^{2}*p\:\left(1-p\right)}{{e}^{2}}$$
其中SS=样本量，z=95%置信区间的标准值1.96，p=选择的比例（即0.5或50%），e=抽样误差（即0.05或5%）。
解出上述方程后，确定有效样本量为384。
4.4 抽样框架
本研究采用了多阶段简单随机抽样技术来选择受访者进行访谈。在第一阶段，从二十个市政区中随机选择了八个不同的市政区进行研究。在第二阶段，根据居住状况将人口分层，分为贫民窟居民（例如，第1、3、5和17区）和非贫民窟居民（例如，第10、12、16和20区）。从每个层次中选择了192人，确保两种居住类别的平等代表性。第三阶段基于性别进行分层，从两个居住类别中各选择相同数量的男性和女性受访者。这样得到了192名男性和192名女性的平衡样本。随后，根据Yansaneh（2005）的方法，应用了比例概率抽样（PPS）技术，根据选定市政区的总户数比例分配样本。最后，为了接触样本受访者，调查员使用了“方便抽样”（即非概率抽样技术）。然而，由于有六名受访者提供的信息缺失或无效，我们将他们排除在最终分析之外。因此，最终样本量为378。
5.1 社交网络变量
本研究使用了Antonucci [8]开发的“层次映射技术（HMT）”作为网络评估工具，收集关于研究区域内60岁及以上老年人不同社交网络特征的信息。这种技术简单、高效且结构化，有助于研究人员减少对网络成员的偏见或先入之见[18]。该工具包括一个有三个同心圆的图表，中心是焦点人物。每个圆圈代表网络成员与焦点人物的主观亲近程度：
- 内圈包括“那些你感觉非常亲近的人，没有他们很难想象生活”。
- 中间圈包括“你可能不那么亲近但仍然重要的人”。
- 外圈包括“你还没有提到但在你的生活中足够亲近和重要的人，应该被纳入你的个人网络”。
在列出网络成员的名字之前，首先询问受访者：“你对社会关系及其相关术语有任何先前的了解吗？”一旦调查员确认受访者对社会关系有清晰的理解，然后才继续提问：“你能告诉我你在每个圆圈中考虑的人的名字吗？”然后按照受访者指示的顺序记录名字。列出所有网络成员后，参与者被问到一系列关于网络成员的形态学（例如，网络规模和组成）和互动特征（例如，接触频率、居住接近度和情感亲近度）的问题。此外，作为社会凝聚力的衡量标准，调查员还询问了受访者参与不同社交活动的频率。
为了便于理解，以下部分以单个受访者为例总结了网络变量的计算过程：
- 网络规模由受访者在其图表中包含的总人数表示，范围从1到9。
- 网络组成定义为受访者与网络成员之间的角色关系（例如，配偶或伴侣、子女、其他家庭成员、朋友等）。其他家庭成员包括兄弟姐妹和扩展家庭，如姑姑、叔叔、侄女、侄子等。此外，另一类别包括邻居或正式帮手。它被评估为每个关系领域在个人总网络规模中的比例，范围从0到100。
- 接触频率使用四点李克特量表记录（每天 – 4；每周几次 – 3；每月几次 – 2；每年几次 – 1；从未 – 0），然后将其分为三类：
i) 直系亲属：垂直家庭成员，包括父母、配偶、子女、孙子女等；
ii) 远亲：水平家庭成员，包括兄弟姐妹、姻亲、兄弟姐妹的子女和其他亲密亲属；
iii) 非亲属：朋友、邻居和其他人（包括同事、熟人或正式帮手等）。最终得分描述了特定类别内所有网络成员的平均接触频率，范围从0（从未）到4（每天）。
- 地理接近度定义为受访者与网络成员之间的居住距离。使用以下分类：住在同一栋房子里 – 1；住在同一栋房子但不同区域 – 2；住在不同区域/市政区外 – 3。本研究通过居住在同一栋房子/同一区域的网络成员比例来评估接近度，可能值从0到100。
- 情感亲近度通过受访者提到的感到非常亲近的人的百分比来衡量（具体来说，是内圈成员与所有网络成员的比例），范围从0到100。
- 社交参与度通过询问“在过去30天内，你参加了多少次四种社交活动（例如，拜访亲戚或朋友、娱乐活动、宗教活动和社区或政治参与）”来评估。回答使用五点李克特量表收集，范围从1（从未）到5（总是），然后重新编码为0–4的量表（从未-0；很少-1；有时-2；频繁-3；总是-4）。通过将四个项目的得分相加创建了一个综合社会凝聚力指数，得分为0到16，Cronbach’s alpha为0.75。
5.2 社会人口统计和健康相关变量
基于先前的文献，本研究包括了不同的社会人口统计和健康相关变量，以将社交网络类型与这些变量相关联。社会人口统计变量包括年龄（60–69岁、70–79岁和80岁以上）；性别（男性和女性）；婚姻状况（目前处于婚姻关系中或不在婚姻关系中）；教育程度（未受过教育、小学毕业、中学毕业、高中及以上）；工作状况（目前工作或目前不工作）；居住安排（独自居住、与配偶同住、与配偶和至少一个孩子同住、与配偶同住但没有孩子、与其他人同住）；种姓（落后和先进）；以及家庭经济状况（依赖他人、生活费用足够但无法储蓄、超过所需且能够储蓄）。
健康相关变量：自我评估的健康状况（SRH）通过询问“总体而言，你如何评价你当前的健康状况与其他同龄人[男性/女性]相比？”来评估，有五个选项（非常差=1和非常好=5），并重新编码为0：“好”和1：“差”。关于日常生活活动（ADL），受访者被问及“他们在自我照顾活动方面是否有任何限制，例如在房间内走动、穿衣、洗澡、进出床铺和使用厕所”。同样，对于日常生活工具活动（IADL），参与者被问及“他们在食物准备、购物、服药、管理金钱和打电话方面是否有任何限制”。ADL和IADL都被二分为0：“没有限制”和1：“有一个或多个限制”。
5.3 统计分析
进行了单变量统计（例如，平均值、标准差、频率和百分比）来总结样本受访者的背景特征。随后进行了聚类分析，以定义社交网络的性质和范围。与一些现有的网络类型学研究使用的潜在类别分析（LCA）[19, 36]相比，聚类分析更有效地处理了测量误差[14, 37]。考虑到这一点，本研究使用了双向聚类（层次聚类和K均值）技术来开发实证社交网络类型。层次聚类技术使用了Ward（1963）的最小方差方法，根据树状图确定理想的聚类数量。然后进行了k均值聚类，将老年人分配到特定的聚类中。随后进行了单向方差分析（ANOVA），以解释和评估现有网络类型的有效性。ANOVA结果的效果大小使用Epsilon平方来衡量。此外，为了检查组间的方差是否相等，进行了Levene检验。由于假设不成立，本研究进行了Games-Howell事后检验，适用于比较所有可能的组间差异组合[18, 22]。最后，进行了交叉制表和卡方检验，以确定网络类型在选定的人口统计、社会经济和健康指标上的变异性。所有分析均使用IBM SPSS 29软件包进行，显著性水平设定为0.05。
5.4 伦理批准和参与同意
所有实验方案均获得了印度理工学院Kharagpur的机构伦理委员会（IEC-MoM-2023年5月25日）的批准。所有方法均按照世界医学协会（WMA）的《赫尔辛基宣言》中规定的相关指南和规定进行。从Kalyani市政区（KMA）的所有样本参与者那里获得了书面知情同意（2023年6月至2023年8月）。
6 结果
结果部分分为几个部分。第一部分简要总结了样本特征。第二部分介绍了多维社交网络类型的推导过程。最后一部分讨论了样本人口的社会人口统计和健康特征对多维社交网络类型的影响。
6.1 第一部分：样本特征
表1展示了样本人口的描述性统计（n=378）。值得注意的是，一半的受访老年人是男性（50.8%），平均年龄为70岁。其中大多数已婚或与伴侣同住（53.4%），其余的人目前不在婚姻关系中（包括从未结婚、丧偶、离婚、分居或被遗弃）。此外，研究还发现，在调查期间，老年女性中的丧偶比例（73.22%）高于老年男性（18%）（表格中未显示）。此外，三分之一的老年人（38.1%）没有接受过正规教育。平均受教育年限约为12年。这也表明，只有十分之一的老年人完成了初等教育（11%）或中等教育（14%），而十分之三的受访者完成了高中及以上的教育。大约82%的老年人目前没有工作。在目前有工作的老年人中，76%从事非技术性工作（例如，工资劳动者、司机、小贩等），14%从事技术性工作，只有10%的受访者的生计主要依赖于农业。考虑到他们所感知的经济状况，十分之二的受访者在经济上依赖他人。三分之一的人表示有足够的钱，但无法储蓄。将近一半的受访者属于富裕阶层，他们拥有的资源超过所需，并且能够储蓄。大多数受访者（99.5%）信仰印度教，只有0.5%的受访者信仰其他宗教（这在表格中未显示）。超过一半（56.9%）的受访者属于低种姓群体（如表列种姓、表列部落和其他低阶层）。大约41%的受访者与妻子和至少一个孩子共同生活，五分之一的受访者独自生活（14.8%）。最后，一半的老年人报告自己的健康状况较差或非常差，并且有一个或多个身体障碍（表1）。
表1 60岁及以上样本受访者的概况。
6.2 第二部分：社交网络类型的推导
在研究区域内，考虑了十二个社交网络变量，如网络规模、网络构成（包括五种角色关系，如配偶、子女、其他家庭成员、朋友等）、网络频率（包括三种家庭类型，如直系亲属、远亲和非亲属）、地理邻近性、情感亲密度和社会参与度，以推导出最佳的社交网络类型。十二个社交网络变量的描述性统计和相关矩阵见表2。
随后，这十二个社交网络变量接受了层次聚类分析（HCA）。图1展示了以10为聚类程序切点的树状图。选择切点时，当垂直线和水平线彼此接近，并且该阶段合并的簇的同质性相对稳定时确定[52]。通过在此点停止聚类，在数据集中识别出五个不同的簇（图1）。
图1
此图像的替代文本可能是使用AI生成的。
基于HCA的树状图，使用Ward方法和欧几里得距离方法，以10为切点，显示了五种社交网络类型。
随后，利用实证研究结果进行了K-means聚类分析，根据老年人的具体特征对它们进行分类。表3提供了五种老年人群体中十二个网络变量的分布和特征。以下段落总结了社交网络类型的特征：
6.2.1 其他网络类型
这个群体主要由邻居或正式帮手组成（M = 64.77%）。研究人员也将其视为一种受限的网络类型。平均而言，这个群体中的老年人有近两个住在附近的网络成员，他们经常与这些成员互动。
6.2.2 远亲网络类型
这个群体主要由扩展家庭成员组成，如兄弟姐妹、侄女和其他亲近的亲戚（M = 39.81%），平均网络规模约为五个成员。这是样本中最常见的社交网络类型，占受访者的41.27%。这个群体中的参与者报告在同一代人之间的互动水平较高。尽管这种网络类型在地理上有些分散，情感亲密度相对较低，但社交活动频率最高。
6.2.3 朋友网络类型
“朋友”群体的成员平均有近四个成员，其中约三分之一是朋友、（前）同事或熟人（M = 31.72%）。受访者报告与非家庭成员有频繁的联系，同时具有较高的地理邻近性、社会参与度和情感亲密度。
6.2.4 子女（与父母分开居住）网络类型
在这个群体中，子女占网络的近四分之三（M = 73.42%），平均网络规模为四个成员。尽管与直系家庭成员保持频繁联系，但这个群体中的老年人报告的地理邻近性、情感亲密度和社会参与度较低。
6.2.5 配偶和子女（与父母共同生活）网络类型
这个群体几乎完全由受访者的配偶和子女组成（M = 85.23%），平均网络规模约为三个成员。这些成员住在同一栋房子或社区内，每天都有互动。受访者报告与网络成员之间有较高的情感亲密度，并且经常参与社交活动。
为了进一步探索不同网络类型之间的差异，进行了Games-Howell事后检验（表4）。研究发现，每种社交网络变量在不同网络类型之间存在显著差异（p < 0.05）。在基于家庭的网络中，亲密家庭和远亲网络在网络规模、地理邻近性和主观亲密度方面存在差异。同样，基于家庭的网络和非家庭网络在互动频率、网络构成和主观亲密度上也有所不同。最后，朋友和其他网络类型在网络规模、地理邻近性和社会凝聚力方面存在差异。
6.3 第三部分：双变量关联
如表5所示，根据选定的人口统计、社会经济和健康变量，五种确定的社交网络类型存在显著差异（p < 0.05）。然而，没有发现社交网络类型与年龄或工作状态之间的统计显著关联。调查结果表明，老年男性在朋友网络中的比例最高（71.9%），其次是配偶和子女网络（64.9%）。相反，老年女性更倾向于属于其他网络（68.2%），其次是子女网络（61.3%）。单身、丧偶、离婚或分居的老年人中也出现了类似的模式。
结果进一步显示，具有高中及以上教育的老年人中，朋友网络最为常见（56.1%），其次是具有中等教育的老年人（21.1%）。相比之下，没有接受过正规教育的老年人主要属于其他网络群体（59.1%）。来自边缘化社会群体的老年人在子女网络中的比例较高（69.8%），而来自较高社会群体的老年人在同一网络类型中的比例较低（30.2%）。经济状况稳定的老年人主要属于基于家庭的社会网络，而依赖他人或面临经济不稳定的老年人则倾向于属于非家庭网络。居住安排也影响网络类型：没有配偶但至少有一个孩子的老年人中，子女网络的比例较高（35.8%），其次是与配偶和至少一个孩子共同生活的老年人（34%）。与配偶和至少一个孩子共同生活的老年人更有可能属于配偶和子女网络（59.5%），与其他居住安排相比。独自生活的老年人中，其他网络类型的比例较高（63.6%），而只与配偶共同生活的老年人在该类型中的比例较低（4.5%）。最后，报告健康状况较差或有功能障碍的老年人在其他网络或子女网络中的比例较高（子女与父母分开居住），这强调了健康状况与社交网络结构之间的联系（表2、3和4以及5）。
表2 社交网络变量的平均值、百分比、标准差和相互相关性（N = 378）。
表3 老年人的多维社交网络类型：K-means聚类分析（N = 378）。
表4 不同网络类型之间的社交网络特征差异：Games-Howell多重比较检验
来源：研究者根据2023年的实地调查准备。
表5 根据选定的人口统计、社会经济和健康特征划分的老年人社交网络类型。
7 讨论
本研究旨在开发老年城市印度人的实证社交网络类型学及其与社会人口统计和健康指标的相关性。本研究整合了五种不同的网络类型，使用了十二种不同的结构和情境网络特征，这些特征的命名/标签反映了它们的构成：其他、远亲、朋友、子女（与父母分开居住）以及配偶和子女（共同生活）。尽管包括了其他形态学和互动网络特征，但网络类型标签主要基于构成，这在之前关于一般人口[21, 45]和老年人的网络类型学研究中也有所体现[12]。即使在同时考虑结构和功能网络特征的研究中，网络类型也主要是根据网络构成来划分的[14, 17]。本研究中确定的五种网络类型与Wenger[49, 50]的开创性定性工作以及后续的定量研究[14; 20, 24, 33]一致，但也有一些新的发现。例如，远亲网络的形成与印度城市的独特社会环境有关，占案例的近一半（表3）。这些个体几乎没有亲近的家庭成员，不得不依赖兄弟姐妹和其他亲戚，尽管存在一定的地理分散和较低的情感联系[46]。此外，尽管前两个群体中存在亲密的家庭关系，“配偶和子女”以及“子女”关系在两个分组中的重要性得到了验证，因为它们在接触频率、地理邻近性和情感亲密度方面存在差异[42]。一个可能的解释是，由于现代流动性的变化或生活方式的改变，后者群体在物理上或情感上可能更难以接触[3]。令人惊讶的是，在这些基于家庭的网络类型中出现了这种家族主导的现象，这与发达国家的研究结果不同[20, 24]。
在朋友网络中，人们通常有更多的亲密朋友，更频繁地与他们保持联系，并参与社交活动。此外，这个群体的成员住得更近，因此在需要时更容易获得支持[22]。相比之下，“其他”网络类型的成员主要由邻居和正式帮手组成，他们更依赖非家庭成员，这可能是由于城市化和社会角色的变化[10]。
本研究的第二部分评估了现有社交网络类型在不同人口统计和健康指标上的变异性。研究发现，除了年龄组和工作状态外，社交网络类型在选定的变量上存在显著差异。其中，居住安排是一个重要因素，其次是教育程度、婚姻状况和性别（表5）。这些发现与其他国家的研究结果相似[4, 5]。
从人口统计角度来看，本研究中的女性倾向于拥有较小或非家庭网络，这与之前的研究结果不同，之前的研究表明女性通常比男性拥有更大的社交圈子[15, 34]。可能的原因是丧偶、居住限制或依赖性。在印度，丧偶或年长的女性不太可能参与社区聚会，更经常依赖共同生活的家庭成员，导致社交网络较小[28]。已婚个体可能拥有更广泛、联系更紧密的网络，这与其他研究结果一致[16, 18]。与一些将婚姻状况作为网络分析部分的研究不同，本研究将其作为控制变量，因为婚姻通常以不同于其他因素的方式影响网络规模、多样性和互动。受教育程度较高的人拥有更大、更多样化的网络，可能在规模、距离和多样性方面有所不同，因为教育促进了超出家庭的联系[7]。此外，与配偶或孩子共同生活的人通常拥有更大的基于家庭的网络，这与之前的研究结果一致[40]。
除了人口统计因素外，残疾在塑造社交网络类型方面也起着重要作用，因为有功能限制的人往往发现社交互动不太令人满意，且联系较少或支持较少[33]。与我们的假设相反，总体健康状况与网络类型无关，这与过去的研究结果不同，那些研究显示健康状况与社会关系之间存在联系[51]。
本研究存在一些值得考虑的不足之处：
(1) 由于这是一项横断面研究，它只捕捉了一个时间点的数据。这意味着我们无法看到人们的社会网络如何随着年龄的增长而变化（增加或减少），以及造成这种变化的可能原因。未来的研究可以利用纵向数据来追踪网络类型随时间的变化。
(2) 本研究仅关注居住在印度城市的老年人，因为关于他们社交网络的研究有限。然而，未来的研究应该包括农村地区的老年人，以比较城乡社区之间的社交网络类型。此外，研究人员可以选择其他方法，如潜在类别分析（LCA），并比较聚类分析和LCA分析的结果。
(3) 本研究没有涉及社交网络的功能方面（即社会支持）。未来的研究可以包括这一维度，探讨不同社交网络类型如何影响这些方面，以及哪个方面对晚年福祉更有益。
(4) 最后，本研究仅纳入了378名受访者，这可能是一个局限性。未来，研究人员可以从更多的城市中心收集大量样本，并考虑跨文化比较老年人的社交网络。尽管存在这些局限性，本研究仍有可能扩展现有的学术知识和政策实践。例如，这是第一项采用Antonucci [8] 开发的网络清单工具——“层次映射技术（HMT）”的研究，该工具结合了层次分析和K-means聚类分析来研究印度城市老年人的社交网络类型。其次，家庭在印度文化中是社交网络的核心。第三，远亲网络的形成与印度城市特有的社会环境有关，而此前的印度研究尚未对此进行探讨。第四，在核心家庭网络中出现了两种不同的类型：(a) 与子女共同生活的配偶；(b) 与子女分开生活的子女，这是一个重要的发现，在之前的网络类型研究中尚未被识别。第五，这项研究还有助于描述从社交融合度较高到社交限制程度较高的印度老年人的特征。最后，它记录了社会人口统计和健康指标在社交网络类型中的重要性。
**结论与政策建议**
利用所测试的网络评估模型，识别出的网络类型学揭示了在不同文化环境中（尤其是在印度城市）平均网络指标背后隐藏的模式和多样性。此外，记录特定网络类型的分布及其与社会人口统计和健康指标的关联，有助于全面了解促进老年人韧性的社会资本来源。基于研究结果，以下部分提出了政策建议：
(1) 在这些卫星城市中心创造技术或半技术性的就业机会和具有成本效益的设施，可以减少年轻人的迁移（从城市到城市），帮助他们与父母同住。
(2) 建立老年护理单位，提供每月的健康检查和长期护理服务。
(3) 建设城市社区中心，特别是为那些没有子女或照顾者的老年人提供场所，让他们参与社交活动，促进休闲活动和增进健康与福祉的知识交流。
(4) 提高关于代际团结对老年人照顾和支持的社会意识。
