李菲　柯平　高海濤　張琦　宋佳

[摘要][目的/意義]研究在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下輿情信息傳播路徑及傳播規(guī)律，使社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法在今后的輿情信息研究中能夠更好地被應(yīng)用，使其理論和方法更加完善，也能對(duì)移動(dòng)環(huán)境下輿情傳播監(jiān)管對(duì)策具有一定的借鑒意義。[方法/過(guò)程]在對(duì)研究對(duì)象界定的基礎(chǔ)上，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法（Gephi軟件）結(jié)合新浪微博“大學(xué)生理財(cái)”的話題所采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下輿情傳播特征、過(guò)程、規(guī)律進(jìn)行實(shí)證研究，參考研究結(jié)論提出具體監(jiān)管對(duì)策。[結(jié)果/結(jié)論]驗(yàn)證了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)于移動(dòng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播研究的有效性和實(shí)用性，說(shuō)明了移動(dòng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播的大致特點(diǎn)，并且為今后進(jìn)行此項(xiàng)研究提供了新的思路，為實(shí)踐層面監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播提供了借鑒模式。

[關(guān)鍵詞]網(wǎng)絡(luò)輿情；輿情傳播；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法

隨著信息社會(huì)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)走進(jìn)千家萬(wàn)戶(hù)，移動(dòng)新媒體成為傳播網(wǎng)絡(luò)輿情的新平臺(tái)。據(jù)cNMc第39次《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2016年12月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)7.31億，其中手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.95億，占比達(dá)95.1%。截至2016年9月，微博月活躍人數(shù)已達(dá)到2.97億，較2015年同期相比增長(zhǎng)34%；日活躍用戶(hù)達(dá)到1.32億，較去年同期增長(zhǎng)32%。直播、視頻相關(guān)業(yè)務(wù)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展迅速引爆全行業(yè)。微博作為社交媒體的平臺(tái)性作用不斷凸顯，話題類(lèi)型涉及眾多行業(yè)領(lǐng)域且影響力不斷擴(kuò)大，在大眾用戶(hù)都比較關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題上，更是具有絕對(duì)的影響能力，因此也對(duì)新形勢(shì)下網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播監(jiān)管提出了新的要求。

目前，領(lǐng)域內(nèi)現(xiàn)有研究成果主要集中于輿情傳播的模型構(gòu)建、突發(fā)事件/敏感事件、政府主體視域的輿情傳播研究。例如，蘭月新、王國(guó)華、曾潤(rùn)喜、張鵬等人組成的研究團(tuán)隊(duì)，更多關(guān)注于突發(fā)，敏感問(wèn)題的輿情研究；陳福集學(xué)者更多的將研究應(yīng)用對(duì)象定位于政府，將算法與輿情研究結(jié)合；齊佳音學(xué)者主要基于微博對(duì)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)輿情、突發(fā)事件輿情進(jìn)行研究；朱恒民學(xué)者將計(jì)算機(jī)算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)輿情研究；黃微學(xué)者關(guān)注于網(wǎng)絡(luò)輿情的演化機(jī)理；張玉亮學(xué)者關(guān)注于突發(fā)事件輿情研究；曹樹(shù)金學(xué)者關(guān)注于網(wǎng)絡(luò)輿情的標(biāo)引算法等。但對(duì)于“潛在”輿情關(guān)注較少，對(duì)于傳播受眾較多、發(fā)酵力明顯的輿情研究過(guò)少，對(duì)于新媒體環(huán)境下輿情的監(jiān)管方法研究較少。高校網(wǎng)絡(luò)輿情與一般網(wǎng)絡(luò)輿情相比，受輿情傳播者為“網(wǎng)絡(luò)原生居民”影響，輿情傳播呈現(xiàn)出“傳播速度快、參與者眾多、社會(huì)發(fā)酵能力明顯、內(nèi)容多元與分散”等特點(diǎn)，較易形成大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的“核心社區(qū)”，因此是監(jiān)管難度比較大、監(jiān)管重要性明顯的輿情信息。本文采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法，以新浪微博上“大學(xué)生理財(cái)”輿情案例進(jìn)行實(shí)證研究，分析網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播特征、傳播過(guò)程、傳播規(guī)律，為網(wǎng)絡(luò)輿情傳播監(jiān)管提供相應(yīng)路徑。

1相關(guān)理論

1.1網(wǎng)絡(luò)輿情

輿情這個(gè)概念隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的得到廣大民眾的重視。據(jù)現(xiàn)有的文字記載，“輿情”一詞最早使用在中國(guó)唐朝，出自《全唐詩(shī)》中詩(shī)人李中所作《獻(xiàn)喬侍郎》一詩(shī)：“格論思名士，輿情渴直臣?！薄掇o源》將“輿情”解釋成“民眾的意愿”，而在《新華字典》中，同樣將“輿情”解釋成“老百姓的情感和社會(huì)情緒”。網(wǎng)絡(luò)輿情指的是在互聯(lián)網(wǎng)上流行的對(duì)社會(huì)問(wèn)題表達(dá)不同看法的輿論觀點(diǎn)，是公眾的社會(huì)輿論通過(guò)網(wǎng)絡(luò)信息渠道進(jìn)行互相傳播、互相影響的表現(xiàn)形態(tài)。網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的信息也往往是社會(huì)生活中的某些熱門(mén)話題、焦點(diǎn)問(wèn)題，是具有較強(qiáng)影響力的言論和看法。

1.2社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

依據(jù)中國(guó)知網(wǎng)中《當(dāng)代西方社會(huì)發(fā)展理論新詞典》所給出的定義，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是一種研究社會(huì)結(jié)構(gòu)與社會(huì)關(guān)系的方法，其發(fā)展基礎(chǔ)是社會(huì)計(jì)量法。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是由“點(diǎn)”與“線”所構(gòu)成的直觀圖形，點(diǎn)代表了社會(huì)學(xué)分析的基礎(chǔ)單位（如個(gè)人、群體或社區(qū)等），點(diǎn)的特征受基礎(chǔ)單位特征定義；點(diǎn)之間的連線，表達(dá)出點(diǎn)之間實(shí)際存在的某種關(guān)系。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的點(diǎn)通常劃分為三類(lèi)：有直接關(guān)系的點(diǎn)、孤立點(diǎn)（不與任何點(diǎn)發(fā)生關(guān)系）、間接關(guān)系點(diǎn)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法常用圖示的過(guò)程，實(shí)現(xiàn)對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)概貌的直觀展現(xiàn)，并利用圖形進(jìn)行其間的關(guān)系分析，統(tǒng)計(jì)相關(guān)分析和因素分析等，也常被引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的分析。

2實(shí)證數(shù)據(jù)采集及清洗

本文通過(guò)編程方式接入新浪微博開(kāi)放平臺(tái)，獲取“大學(xué)生理財(cái)”熱點(diǎn)話題原始數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)清洗后利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法（Gephi軟件）等工具進(jìn)行相關(guān)圖標(biāo)繪制及分析，完成實(shí)證研究過(guò)程。實(shí)證流程如下：1）選擇數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)源應(yīng)具備兩方面的特質(zhì)，一是具有大量的信息用戶(hù)，只有在數(shù)據(jù)量保障的基礎(chǔ)上才能有效地研究出信息用戶(hù)的輿情傳播行為；二是傳播的信息應(yīng)具備一定的輿情發(fā)酵能力，才能夠有效保障實(shí)證結(jié)論具有借鑒性。因此，研究選擇中國(guó)網(wǎng)民使用頻率最高的新浪微博平臺(tái)，結(jié)合受眾關(guān)注點(diǎn)較高的“大學(xué)生理財(cái)”話題作為數(shù)據(jù)源。2）采集數(shù)據(jù)。在以JAVA編程接入新浪微博開(kāi)放平臺(tái)后，遍歷所有轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論節(jié)點(diǎn)獲取“大學(xué)生理財(cái)”等相應(yīng)字段的信息數(shù)據(jù)，作為后續(xù)研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。3）數(shù)據(jù)清洗及分析。針對(duì)獲取的原始數(shù)據(jù)，通過(guò)中文分詞操作實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗，形成要素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件（Gephi）進(jìn)行繪圖及進(jìn)行具體關(guān)系分析。

2.1選擇數(shù)據(jù)源階段

按照研究設(shè)定的數(shù)據(jù)源選擇標(biāo)準(zhǔn)，基于新浪微博所獲取的“大學(xué)生理財(cái)”信息數(shù)據(jù)量，利用微指數(shù)工具繪制出指數(shù)圖，如圖1所示。通過(guò)圖形可以顯示出該話題信息量非常大，而且人們比較關(guān)注，完全符合研究設(shè)定的選擇標(biāo)準(zhǔn)。本文選擇有關(guān)大學(xué)生理財(cái)?shù)奈宕鬅狳c(diǎn)話題，分別是大學(xué)生理財(cái)意識(shí)、大學(xué)生理財(cái)安全、大學(xué)生理財(cái)方式、大學(xué)生理財(cái)效果、大學(xué)生理財(cái)監(jiān)管。以相應(yīng)熱點(diǎn)話題關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，在2012年1月1日至2017年1月1日時(shí)間段范圍內(nèi)，共有發(fā)布“大學(xué)生理財(cái)”話題的原創(chuàng)微博地址數(shù)1647，通過(guò)瀏覽其內(nèi)容，判斷其與本文主題具有密切相關(guān)度并具有廣泛的代表性；在1647條原創(chuàng)微博地址基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采集轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論該話題的微博信息用戶(hù)數(shù)據(jù)量，共計(jì)13564條。通過(guò)圖1時(shí)間分布趨勢(shì)，還可以分析出信息的發(fā)酵程度及趨勢(shì)。endprint

2.2采集數(shù)據(jù)階段

截至2017年1月1日，共獲得13564條“大學(xué)生理財(cái)”新浪微博相關(guān)數(shù)據(jù)。在新浪微博“大學(xué)生理財(cái)”話題相關(guān)數(shù)據(jù)采集的過(guò)程為：劃定時(shí)間跨度，在本時(shí)間跨度內(nèi)查詢(xún)“大學(xué)生理財(cái)”微博信息；查詢(xún)相關(guān)微博的對(duì)應(yīng)的評(píng)論和轉(zhuǎn)發(fā)的地址并記錄；重復(fù)上述相關(guān)步驟，并將相關(guān)的有用的信息保存到ACCESS數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2.3數(shù)據(jù)清洗及分析階段

使用Excel、Uhraedit等軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理及清洗過(guò)程。根據(jù)微博地址碼進(jìn)行了數(shù)據(jù)項(xiàng)去重復(fù)操作、日期格式規(guī)范化描述操作、無(wú)效數(shù)據(jù)值及缺失值的特殊處理操作、數(shù)據(jù)表的拆分或合并等操作，并最終形成大學(xué)生理財(cái)意識(shí)、大學(xué)生理財(cái)安全、大學(xué)生理財(cái)方式、大學(xué)生理財(cái)效果、大學(xué)生理財(cái)監(jiān)管五個(gè)子話題的匯總表。利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析Gephi軟件進(jìn)行基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析，繪圖過(guò)程中結(jié)合“Yifannu”流程布局、結(jié)合“ForceAtlas 2”進(jìn)行聚焦。得出五個(gè)子話題構(gòu)成的“大學(xué)生理財(cái)”網(wǎng)絡(luò)輿情數(shù)據(jù)量，如表1所示。

3實(shí)證數(shù)據(jù)結(jié)果與分析

3.1數(shù)據(jù)結(jié)果

本文選擇“大學(xué)生理財(cái)”中的五大熱點(diǎn)話題：大學(xué)生理財(cái)意識(shí)、大學(xué)生理財(cái)安全、大學(xué)生理財(cái)方式、大學(xué)生理財(cái)效果、大學(xué)生理財(cái)監(jiān)管為信息源，獲取了13564條“大學(xué)生理財(cái)”微博數(shù)據(jù)，從2016年01月01日開(kāi)始，大學(xué)生理財(cái)話題被越來(lái)越多的人群所關(guān)注，廣大網(wǎng)民在新浪微博上進(jìn)行了激烈的探討，形成了一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播路徑。本文以四川共青團(tuán)官方微博發(fā)出的一篇“半數(shù)以上大學(xué)生愛(ài)理財(cái)財(cái)商卻低到讓人心疼”選為信息源，將節(jié)點(diǎn)選定為進(jìn)行了此篇微博轉(zhuǎn)發(fā)和評(píng)論的信息用戶(hù)，將這些節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系，利用Gephi軟件繪制出該話題的新浪微博的輿情傳播云圖。

3.2結(jié)果分析

1）通過(guò)輿情傳播平均路徑長(zhǎng)度尋找主體傳播媒介。由該話題傳播云圖可知，在新浪微博平臺(tái)上，參與該話題的信息用戶(hù)眾多、信息用戶(hù)分布范圍比較廣且用戶(hù)與用戶(hù)之間的聯(lián)系相對(duì)緊密。這種傳播特質(zhì)，使得“大學(xué)生理財(cái)”話題的信息評(píng)論和相互轉(zhuǎn)載呈現(xiàn)發(fā)酵狀態(tài)，在互聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境中產(chǎn)生了比較巨大影響力。從網(wǎng)絡(luò)輿情信息傳播總體特征來(lái)看，使用Gephi軟件用來(lái)統(tǒng)計(jì)的許多數(shù)據(jù)指標(biāo)顯示“移動(dòng)端網(wǎng)絡(luò)直徑為10，非移動(dòng)端為4”，對(duì)比說(shuō)明了移動(dòng)端的輿情傳播范圍更加廣泛，具有更大的影響力。移動(dòng)端的平均路徑長(zhǎng)度大于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)媒體端平均路徑長(zhǎng)度，說(shuō)明了移動(dòng)端的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播速度更快，傳播效率更高，即更多的信息用戶(hù)選擇使用移動(dòng)端工具參與“大學(xué)生理財(cái)”話題的網(wǎng)絡(luò)輿情傳播，以上數(shù)據(jù)也證明了現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)信息輿情傳播已進(jìn)入了一個(gè)嶄新的時(shí)代。

2）通過(guò)點(diǎn)度中心性計(jì)算尋找輿情傳播核心。“點(diǎn)度中心”是通過(guò)計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的出度和入度值，衡量節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的地位。當(dāng)節(jié)點(diǎn)的入度大，表示該節(jié)點(diǎn)具有較大的傳播影響力；當(dāng)節(jié)點(diǎn)的出度大，表示該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)傳播中呈現(xiàn)出比較活躍的狀態(tài)。在本實(shí)證話題的網(wǎng)絡(luò)信息傳播過(guò)程中，“四川共青團(tuán)”微博號(hào)的度值最高達(dá)到2271，其中連入度為2259、連出度為32，可以判斷出該用戶(hù)為“大學(xué)生理財(cái)”話題傳播過(guò)程中起核心作用的引導(dǎo)性關(guān)鍵中心點(diǎn)。其他“大學(xué)生理財(cái)”輿情傳播節(jié)點(diǎn)（前20名）的點(diǎn)度對(duì)比值如表2所示。

4移動(dòng)媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情傳播監(jiān)管對(duì)策

信息傳播是由信源、信道、信息、噪音、信宿等要素共同構(gòu)成。通過(guò)對(duì)“大學(xué)生理財(cái)”新浪微博輿情傳播平均路徑長(zhǎng)度云圖的分析，可以得出傳播媒介的主體渠道為移動(dòng)端新媒體網(wǎng)絡(luò)（信道）；通過(guò)對(duì)該案例的點(diǎn)度中心性計(jì)算，能夠有效尋找出引導(dǎo)輿情傳播的核心用戶(hù)（信源、信息及“噪音”制造者）及關(guān)注核心用戶(hù)區(qū)域（信宿）。通過(guò)對(duì)以上內(nèi)容的有效監(jiān)控，就能夠直接實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情傳播的有效監(jiān)管。

4.1關(guān)注“重點(diǎn)傳播媒介”——加強(qiáng)對(duì)傳播信息及信道的有效控制

根據(jù)“大學(xué)生理財(cái)”輿情傳播實(shí)證案例結(jié)論，移動(dòng)端和非移動(dòng)端的輿情信息傳播過(guò)程中存在顯著差異性，移動(dòng)端用戶(hù)占比較大，在網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程中起主導(dǎo)作用，網(wǎng)絡(luò)輿情傳播已經(jīng)進(jìn)入了移動(dòng)新媒體傳播主體時(shí)代。在移動(dòng)新媒體傳播過(guò)程中，輿情傳播必須要依靠硬件終端來(lái)完成，可以說(shuō)硬件終端是輿情傳播的起點(diǎn)。因此，在新媒體硬件終端中植入相應(yīng)的監(jiān)管軟件或輿情敏感詞庫(kù)，將有效實(shí)現(xiàn)對(duì)輿情傳播人口的管理。

4.2關(guān)注“核心社區(qū)”——加強(qiáng)對(duì)信源與信宿的有效管理

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法正是基于人群的社會(huì)屬性現(xiàn)狀而產(chǎn)生，人群往往因?yàn)榫哂邢嗨频奶刭|(zhì)而聚集在一起形成“人群社區(qū)”，不同的人群社區(qū)又因?yàn)槿巳禾卣鞯牟煌鴵碛胁煌奶刭|(zhì)。本文研究了輿情傳播能力最強(qiáng)大的“核心社區(qū)”之一，高校大學(xué)生群體。高校大學(xué)生因其與網(wǎng)絡(luò)的成長(zhǎng)相伴，因此具備了“網(wǎng)絡(luò)原生居民”的特殊屬性，對(duì)信息技術(shù)具有一定的操控能力、對(duì)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的歸屬感、對(duì)信息交互具有天然的熱衷度。因此高校大學(xué)生往往成為網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的“核心社區(qū)”，是輿情信息傳播的重要主導(dǎo)力量之一。因此，在網(wǎng)絡(luò)輿情傳播監(jiān)管過(guò)程中，應(yīng)加強(qiáng)對(duì)高校大學(xué)生等“核心社區(qū)”的有效關(guān)注，從“人群社區(qū)”源頭及群體內(nèi)部進(jìn)行輿情傳播的監(jiān)管。

4.3關(guān)注“關(guān)鍵用戶(hù)節(jié)點(diǎn)”——加強(qiáng)對(duì)“噪音”制造者的有效引導(dǎo)

通過(guò)“大學(xué)生理財(cái)”輿情傳播實(shí)證案例結(jié)論表2（輿情傳播節(jié)點(diǎn)TOP20的點(diǎn)度對(duì)比值）數(shù)據(jù)可以清晰得出，網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播受“關(guān)鍵用戶(hù)節(jié)點(diǎn)”傳播影響力明顯，也可以表述為“關(guān)鍵用戶(hù)節(jié)點(diǎn)”具有能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的直接推進(jìn)或限制的能力，是網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的發(fā)酵中樞。因此，有效識(shí)別出網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程中的關(guān)鍵用戶(hù)節(jié)點(diǎn)，并對(duì)該類(lèi)活躍節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)有效的引導(dǎo)或控制，即可以實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情傳播整體的有效控制。本文通過(guò)點(diǎn)度中心性的方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)實(shí)證案例關(guān)鍵用戶(hù)節(jié)點(diǎn)的有效識(shí)別。

5結(jié)語(yǔ)

本文在對(duì)研究對(duì)象網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行理論定義后，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的操作過(guò)程進(jìn)行了初步介紹，在用編程方式接入新浪微博開(kāi)放平臺(tái)，獲取關(guān)于大學(xué)生理財(cái)意識(shí)、大學(xué)生理財(cái)安全、大學(xué)生理財(cái)方式、大學(xué)生理財(cái)效果、大學(xué)生理財(cái)監(jiān)管五個(gè)子話題構(gòu)成的“大學(xué)生理財(cái)”話題為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗及繪圖統(tǒng)計(jì)。研究在理論層面上分析出了新媒體環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)輿情傳播特征、演進(jìn)過(guò)程和傳播規(guī)律，一定程度上擴(kuò)寬了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法在網(wǎng)絡(luò)輿情研究中的應(yīng)用；在指導(dǎo)監(jiān)管應(yīng)用方面，以網(wǎng)絡(luò)輿情傳播過(guò)程中的“核心社區(qū)”、“關(guān)鍵用戶(hù)節(jié)點(diǎn)”和“傳播媒介”等角度入手，提出了網(wǎng)絡(luò)輿情傳播監(jiān)管的對(duì)策，具有一定的實(shí)踐參考價(jià)值。endprint