【摘 要】本文采用內容分析法，以網民對蘇家權事件的評論文本數據為樣本，進行高頻特征詞分析、內容分析和情感分析，認為在此次事件中網民表現出了高參與性、高互動性、高針對性、相對擴展性、情感傾向性等特征。

【關鍵詞】網絡集群行為 內容分析 蘇家權事件

網絡集群行為是指一定數量的、無組織的網絡群體圍繞特定的現實主題，在一定誘發(fā)因素的刺激下產生的，以意見的強化與匯聚為特征的，具有現實影響力的網民聚集①。不同于傳統(tǒng)的集群行為，網絡集群行為以具有虛擬性、隱蔽性、交互性等特征的網絡為平臺，以網絡虛擬社區(qū)（論壇、博客、個人空間等）為集聚和言論空間。參與主體的廣泛復雜性、參與形式的虛實交互性、網絡事件效應擴散的難以控制性、事件演變的鮮明結構性、事件效應的雙重性是網絡集群行為的主要特征②。

近年來，網絡集群行為逐漸成為學界的研究熱點之一。從研究領域來看，多集中于社會學和心理學方向，如沈暉（2009）從集群行為理論和社會工作視角對網絡集群行為的作用機制和暴力傾向等進行了理論探討和干預設想③；魏娟、杜駿飛（2009）運用斯梅塞爾的價值累加理論，以魔獸世界玩家集群事件為例進行了社會心理分析④。從研究內容來看，主要包括網絡集群行為的發(fā)生機制、演變過程、組織特征、應對與調控策略等。在研究方法上，基本上為基于相關理論視角下的質性探討，缺乏量化研究。

網絡空間的自由開放、虛擬隱蔽等特性使其能夠較真實準確地反映網民對某一具體事件的認知與情感傾向狀況，而內容分析法是對媒體報道的信息內容進行系統(tǒng)、客觀和量化描述最為合適的方法之一⑤?；诖?，本研究以騰訊新聞評論文本數據為樣本，采用武漢大學信息管理學院、計算機學院博導沈陽教授領銜開發(fā)的ROST CM6內容挖掘軟件對網絡群體行為進行相關分析。

一、樣本選取與處理

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2013年1月發(fā)布的《第31次中國互聯網絡發(fā)展狀況調查統(tǒng)計報告》顯示，截至2012年12月底，中國網民數量達到5.64億，互聯網普及率為42.1%。騰訊公司作為互聯網綜合服務提供商和中國服務用戶最多的互聯網企業(yè)之一，其網民數量在中國網民總數中占有較大分量，影響力不言而喻。蘇家權事件是發(fā)生在2013年3月的城管商販流血沖突事件。3月17日下午，廣州天河區(qū)車陂街道城管執(zhí)法中隊的兩名城管隊員對一位賣菠蘿的占道經營小販進行勸導執(zhí)法，不料該小販突然揮刀襲擊，其中一名執(zhí)法隊員蘇家權被砍7刀，包括頭部和面部5刀，可能因此毀容。該事件性質惡劣，在網絡上引起了較大反響，造成了一定程度的網絡集群行為。搜索標題為“高清：廣州城管被小販連砍七刀 可能毀容”的騰訊新聞并進入該事件的論壇發(fā)現，截至2013年4月6日，有帖子50344條，306344人參與評論，規(guī)模較大。故以蘇家權事件為研究對象，選擇網民對騰訊新聞網中蘇家權事件報道的評論文本作為樣本，對該網絡集群行為進行內容分析。

本次樣本篩選時間為2013年4月6日。由于該事件的騰訊論壇帖子數量較多，共有2518頁，不宜將全部評論截取下來，因此事先在WPS2012 EXCEL表格中利用RANDBETWEEN函數析出50個從1到2518的隨機整數，把這50個整數當作對應的評論頁碼，截取這些頁碼內的評論389條存入純文本。然后對樣本文本進行整理，如剔除重復、廣告等無效評論，將“攤販”“小商小販”“小攤小販”等詞全部在文本中替換為“商販”。經處理后剩余343條評論，作為最終樣本。

二、高頻特征詞分析

對文本先后進行分詞和中文詞頻分析，經過簡單篩選，得到有意義的40個高頻特征詞及其頻數（見表1）。

首先，對這些高頻特征詞進行詞性分析，其中包括名詞、動詞和形容詞三類。名詞主要涉及城管、商販、群眾、國家、市長、孩子等各方主體，其數量最多，有22個，占總數的55.0%，網民由城管與商販之間的矛盾進而擴展到國家、孩子等主體的命運，反映了網民網絡集群行為高度針對性及相對擴展性。動詞有11個，占27.5%，主要涉及事件雙方矛盾解決的策略性建議（如理解、換位思考、相信等）、矛盾雙方的互動性行為（如欺負、擺攤、占道、經營、沒收等）。形容詞相對較少，只有7個，占17.5%%，主要表現了網民對矛盾雙方的情感性評價，帶有較強的情緒色彩（如同情、暴力、冷漠、活該等）。

其次，從頻次最高的10個特征詞來看，“城管”和“商販”分列一二，城管和商販是該事件的核心群體，自然成為本次網絡集群行為的焦點，而“城管”的頻次幾乎是“商販”的兩倍，顯著高于“商販”，表明就該事件而言，網民多從城管的角度思考及評論。排名第6的“群眾”和第8的“人民”則為包括眾多網民在內的非當事群體，反映了網絡集群行為中群眾的高參與性。排名第3的是“執(zhí)法”，城管是執(zhí)法者，商販是執(zhí)法相對人，“執(zhí)法”一詞將矛盾雙方緊密聯系在了一起，表明執(zhí)法是雙方矛盾的最核心問題?！袄斫狻迸旁诘?，這既是網民對解決矛盾的建議，也是大家的美好愿望?！巴椤币辉~排名第5，代表該網絡集群行為中網民的情感宣泄。排名第7的是“問題”，體現了網絡集群行為中網民對事件的積極思索與高度關注?！氨┝Α迸旁诘?位，暴力不僅包括暴力執(zhí)法，也包括暴力抗法，與之相對的是排名第10的“文明”，表明網民多數希望城管文明執(zhí)法，商販文明守法，而不是暴力性對抗。

三、內容分析

類目表的建構是內容分析過程的重要環(huán)節(jié)，它幫助確立了識別規(guī)則以及編碼內容特征的明晰規(guī)則⑥。在文本初步分析的基礎上，建構以下6個類目：生活與職責，交通與環(huán)境，素質，執(zhí)法與守法，政府公信力，法律。每條評論即為一個分析單元，安排2位編碼員分別對所有分析單元進行編碼，若分析單元涉及某一或某些類目，則該類目編碼為“1”，不涉及則編碼為“0”。對編碼員的編碼需要進行交互判別信度分析。信度是對文獻編碼一致性、分類準確性和方法穩(wěn)定性的檢驗，信度分析可以檢驗編碼員對同一樣本評價的一致性程度⑦。計算公式如下⑧：

R=■ ①

其中R代表交互判別信度，n代表編碼員的數量，K代表編碼員間的平均相互同意度。而K的計算公式如下：

Kab=■ ②

其中Kab代表2位編碼員結果完全相同的分析單元，Na代表編碼員a的分析單元數，Nb代表編碼員b的分析單元數。經計算，編碼員之間的一致性比率達84.7%，表明結果可以接受。

利用SPSS16.0對所建立的6個類目進行簡單描述性統(tǒng)計分析，進一步探索網民在該集群事件下的態(tài)度及行為特點。從表2可以看出，6個類目共被網友提及400次，由高到低依次為執(zhí)法與守法172次，生活與職責92次，政府公信力46次，交通與環(huán)境37次，法律30次，素質23次，分別占到343條評論中的50.1%、26.8%、13.4%、10.8%、8.7%、6.7%，表明本次蘇家權事件引起的網絡集群行為中，網民評論的焦點在于執(zhí)法與守法（包括城管執(zhí)法理念、執(zhí)法方式、執(zhí)法手段，商販守法經營等）、生活與職責（包括商販、城管生活的不易及城管肩負的職責等）、政府公信力（包括此類事件對政府形象的影響等）及交通與環(huán)境（包括占道經營給交通帶來的不便、給環(huán)境帶來的污染）等方面。其中執(zhí)法與守法類目被提及的次數最多，平均每兩人中就有一人提及，因此城管文明執(zhí)法、商販遵紀守法在網民心中占較重位置。

四、情感分析

所謂情感分析在這里主要指該網絡集群事件中網民對蘇家權事件矛盾雙方的情感傾向分析。參照內容分析，2位編碼員對所有評論進行情感歸碼后交互判別信度為89.5%，可以接受。利用SPSS16.0對情感傾向進行頻次統(tǒng)計，結果如圖1。在對待城管方面，9.3%的網民明確表示支持城管工作，60.0%則持消極態(tài)度；在對待商販方面，17.3%的網民對其態(tài)度積極，而8.7%的人持消極性情感。另有27.3%的網民在情感上對雙方無特別傾向。因此，此次網絡集群事件中，基本形成了三方網民勢力：偏向城管者、偏向商販者、中立者。多數人對矛盾雙方中的一方存在明確的情感偏向，且偏向商販的網民勢力相對偏向城管的網民勢力大，在消極情感傾向上，雙方勢力懸殊。

結語

本研究通過ROST軟件對蘇家權事件引起的網絡集群行為進行了內容分析，網民表現出高參與性、高互動性、高針對性、相對擴展性、情感傾向性等特征。

首先，進行高頻特征詞的提取與分析，包括40個高頻特征詞詞性及頻數分析和頻次最高的10個特征詞分析。從評論此次事件及網民互評的規(guī)模來看，網民具有高度的參與性和互動性；“國家”、“市長”、“孩子”等詞表現了網民網絡集群行為高度針對性及相對擴展性。從分析還可以看出，城管和商販無疑是此次網絡集群行為的焦點，且網民多從城管的角度思考及評論，認為執(zhí)法是雙方矛盾的最核心問題。網民積極對解決矛盾提出自己的策略性建議，多數希望城管文明執(zhí)法，商販文明守法，反映了大家對社會和諧的美好期望。

其次，通過建構類目、編碼、信度檢驗后，對各類目進行頻數分析。按照頻率從高到低依次為執(zhí)法與守法、生活與職責、政府公信力、交通與環(huán)境、法律、素質等，其中執(zhí)法與守法類目被提及的次數最多，占近50%，因此城管文明執(zhí)法、商販遵紀守法在網民心中占較大權重。

最后，對網民評論文本進行情感傾向分析。結果顯示，該網絡集群事件中形成偏向城管方、偏向商販方、中立方三股勢力，且多數人對矛盾雙方中的一方存在明確的情感偏向，在消極情感傾向上，雙方勢力懸殊，這些都表明了網評的情感極端傾向性。

【基金項目：國家級大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目資助（GCX12060）】

參考文獻

①杜駿飛、魏娟，《網絡集群的政治社會學：本質、類型與效用》[J].《東南大學學報（哲學社會科學版）》，2010（1）：43-50

②謝建芳，《論網絡集群事件中的社會控制機制構建》[J].《前沿》，2010（22）：80-82

③沈暉，《網絡集群行為與社會工作介入策略》[J].《中國地質大學學報（社會科學版）》，2009（5）：94-99

④魏娟、杜駿飛，《網絡集群事件的社會心理分析》[J].《青年記者》，2009（28）：75-76

⑤⑥楊菊萍、賈生華，《企業(yè)遷移的動因識別》[J].《地理科學》，2011（1）：15-21

⑦夏清華、宋慧，《基于內容分析法的國內外學者創(chuàng)業(yè)動機研究》[J].《管理學報》，2011（8）：1190-1194、1200

⑧Holsti O.R.Content Analysis for The Social Sciences and Humanities[M].DonMills：Addison-Wesley Pu-

blishing Company，1969

（作者：謝和平，中南民族大學公共管理學院應用心理學專業(yè)；田曉紅，中南民族大學公共管理學院副教授）

責編：姚少寶