張文 王強(qiáng) 杜宇航 張思光

摘要：隨著科技的發(fā)展和信息化進(jìn)程的推進(jìn)，中國科普工作的方式和內(nèi)容都在發(fā)生巨大的變化，網(wǎng)絡(luò)化和社會(huì)化科普已經(jīng)成為新時(shí)期科普傳播的必然要求。因此，對(duì)新時(shí)期科普傳播的現(xiàn)狀進(jìn)行整體把握和脈絡(luò)梳理也就顯得至關(guān)重要。通過以“人工智能”在微博中的傳播為例探究微博在傳播科普內(nèi)容中所起的作用，并使用大數(shù)據(jù)對(duì)所科普的內(nèi)容進(jìn)行分析，對(duì)比國外網(wǎng)站推特對(duì)“人工智能”內(nèi)容的探討，結(jié)果表明，微博在科普傳播中對(duì)青年人群起到關(guān)鍵作用，國內(nèi)外對(duì)于“人工智能”的討論具有相似性。

關(guān)鍵詞：科學(xué)傳播;人工智能;科普微博

中圖分類號(hào)：G2;N4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1673-5595（2021）05-0098-08

一、引言

截至2019年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)8.54億，微博月活用戶達(dá)4.86億，[1]微博已成為重要的信息傳播媒介。微博在信息傳播過程中具有即時(shí)性、高效性、便捷性、交互性等特點(diǎn)，微博已成為公眾獲取信息、企業(yè)進(jìn)行宣傳的重要渠道。有專家認(rèn)為，微博已經(jīng)成為當(dāng)下最熱門的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)，彰顯著微博時(shí)代的到來。在微博上進(jìn)行科普成為新時(shí)期科普工作的重點(diǎn)。

科普事業(yè)是提升全民科學(xué)素質(zhì)的重要領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)的普及衍生出網(wǎng)絡(luò)科普模式，這種模式可以借助社會(huì)新聞事件嵌入科普知識(shí)，展開科普活動(dòng)，也可以融合線上線下的傳播模式，借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)高效、快速的信息傳播優(yōu)勢，加大全民科普力度。[2]然而現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)科普還存在著許多問題，公眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)科普關(guān)注度不夠，參與積極性不高，其中科普網(wǎng)站實(shí)力不強(qiáng)，無法成功引流是其主要問題。[3]移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)的發(fā)展為我國科普工作帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。在“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，我國科普的主體由傳統(tǒng)網(wǎng)站科普向科普機(jī)構(gòu)和個(gè)人媒體科普轉(zhuǎn)變，其中個(gè)人媒體承擔(dān)了大量的科普工作，諸如微博、抖音等新社交媒體平臺(tái)中的個(gè)人媒體在科普活動(dòng)中擔(dān)任了重要傳播角色。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及都極大地改變了人們的認(rèn)知和行為方式，大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅在商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，而且在公共管理領(lǐng)域的作用也逐漸被研究者所認(rèn)識(shí)。[4]隨著人工智能的普及和飛速發(fā)展，大眾開始聚焦于“人工智能”話題，人們在微博上對(duì)“人工智能”的討論也隨之增多，研究“人工智能”信息的科普傳播能夠很好地反映當(dāng)下微博科普傳播的現(xiàn)狀。研究表明，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)成為研究科普傳播機(jī)制和影響的重要手段。時(shí)代的發(fā)展賦予了科普事業(yè)新的使命，[5]研究人員也紛紛借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體、大數(shù)據(jù)技術(shù)展開一系列關(guān)于科普的研究。目前圍繞科普內(nèi)容的研究主要包括兩個(gè)方面：一是借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體、大數(shù)據(jù)研究科普對(duì)社會(huì)層面的影響，將其與各行各業(yè)進(jìn)行深度融合;二是將移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、新媒體、大數(shù)據(jù)應(yīng)用于科普研究技術(shù)層面的操作方式，借助數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)預(yù)測功能把控科普信息傳播過程。

陳海琳等在對(duì)金融科技科普活動(dòng)的研究中提出了“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+科普”的整合模式，[6]這種模式在加大科普信息傳播廣度的同時(shí)還能夠提高科普效率，對(duì)于整合線上和線下的金融科技科普活動(dòng)有很好的促進(jìn)作用。高慧艷借助媒體融合探究科普期刊微信公眾號(hào)運(yùn)營模式，[7]在推廣科普期刊內(nèi)容時(shí)需要借助媒體融合及有影響力的微信公眾號(hào)實(shí)現(xiàn)科普信息的推廣。此外，很多學(xué)者也在研究中強(qiáng)調(diào)了科普期刊在科普工作中的重要作用，以及需要借助媒體融合的方式來推動(dòng)科普期刊的發(fā)展，提升科普期刊在科普工作中的科普力度[8-10]。楊凌討論了大數(shù)據(jù)下的現(xiàn)代科技館科普服務(wù)創(chuàng)新模型，他在研究中指出大數(shù)據(jù)技術(shù)為現(xiàn)代科技館科普活動(dòng)和服務(wù)模式提供了新的機(jī)遇，科普服務(wù)需要在探究其創(chuàng)新模式的過程中借助大數(shù)據(jù)推廣科普活動(dòng)，提高科普效率。[11]研究人員在電視科普節(jié)目傳播[12]、科普信息化建設(shè)[13]、科普資源開發(fā)[14]的研究中也強(qiáng)調(diào)了大數(shù)據(jù)的作用，提出需要借助大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)提高公眾對(duì)網(wǎng)絡(luò)科普的關(guān)注度，以增強(qiáng)科普網(wǎng)站實(shí)力，提高公眾參與的積極性。

本文以“人工智能”在微博中的傳播為例，探究微博在傳播科普內(nèi)容中所起到的作用，并使用大數(shù)據(jù)技術(shù)與方法對(duì)微博科普的內(nèi)容進(jìn)行分析，將大數(shù)據(jù)的特征與科普教育相結(jié)合，研究微博科普的廣義需求與目前的應(yīng)用現(xiàn)狀及提升方向。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)與方法研究“人工智能”信息在微博上的傳播機(jī)制將有助于了解大眾對(duì)于“人工智能”的看法和接受度，有利于人工智能更好地發(fā)展，同時(shí)，探究以微博為代表的新社交媒體傳播對(duì)于促進(jìn)科普服務(wù)工作的發(fā)展也具有深遠(yuǎn)意義。

二、微博傳播網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及其測度參數(shù)

（一）微博整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

三、“人工智能”微博傳播案例研究

截至2019年2月，中國擁有人工智能企業(yè)745家，占全球總數(shù)的21.67%，2018年中國人工智能相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)達(dá)76876項(xiàng)。[1]隨著人工智能逐漸走入大眾，在微博上對(duì)“人工智能”的討論也隨之增多，研究“人工智能”在微博上的傳播機(jī)制，有助于了解大眾對(duì)于“人工智能”的看法和接受度，有利于人工智能更好地發(fā)展。

以“人工智能”為關(guān)鍵詞，在新浪微博上可以搜索到6692萬余條相關(guān)微博。人們就人工智能的安全性、應(yīng)用場景等問題展開激烈爭論，由此形成了復(fù)雜的“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)。在微博平臺(tái)上，普通網(wǎng)民貌似已經(jīng)成為新的意見階層，成為公共輿論的主體，但實(shí)際上真正在引導(dǎo)公眾注意力的是網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖。他們是一系列熱點(diǎn)信息的源頭，普通用戶發(fā)布的信息也只有經(jīng)過他們轉(zhuǎn)發(fā)后才有可能廣泛擴(kuò)散，意見領(lǐng)袖間的微博互動(dòng)行為將在很大程度上決定信息的流向、速度以及公共輿論傾向。另外，“關(guān)注”關(guān)系是微博中最為基本的關(guān)系，它比“轉(zhuǎn)發(fā)”“評(píng)論”關(guān)系更為穩(wěn)定，而且直接反映了信息的流向以及行動(dòng)者主動(dòng)選擇特定信息來源的意愿。因此，作為探索性研究，本文以該網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，探究由“人工智能”微博意見領(lǐng)袖引導(dǎo)并基于“關(guān)注”關(guān)系構(gòu)成的“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)。

在開展微博科普中“人工智能”網(wǎng)絡(luò)傳播的案例研究時(shí)，首先根據(jù)“人工智能”微博大V及他們之間的相互關(guān)系構(gòu)建了“人工智能”微博傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，將“人工智能”微博傳播過程可視化;其次對(duì)“人工智能”微博傳播網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，通過網(wǎng)絡(luò)的密度、可達(dá)性、凝聚力等指標(biāo)測度“人工智能”傳播網(wǎng)絡(luò)的整體信息傳輸性能;然后本文用度中心性、接近中心性和中介中心性三個(gè)參數(shù)分析微博傳播網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的位置結(jié)構(gòu);最后根據(jù)“人工智能”微博傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)“人工智能”微博進(jìn)行內(nèi)容分析和受眾用戶分析，探究“人工智能”在微博科普傳播中的主要內(nèi)容和主要受眾群體。微博科普中“人工智能”網(wǎng)絡(luò)傳播案例研究框架如圖1所示。

（一）微博傳播網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文將“人工智能”微博大V定義為：微博空間內(nèi)，在“人工智能”議題上具有較大影響力的微博用戶。概念進(jìn)一步量化為：（1）粉絲數(shù)量超過1萬，如果是業(yè)內(nèi)知名人工智能專家，可降低要求。（2）在“人工智能”議題上表現(xiàn)活躍，發(fā)表過一定數(shù)量的關(guān)于“人工智能”的微博。（3）至少有一篇“人工智能”微博轉(zhuǎn)發(fā)量超過100次。樣本的抽取采用滾雪球法，其基本過程是：首先從某些公認(rèn)的在“人工智能”議題上具有重要影響力的微博用戶出發(fā)，從其關(guān)注對(duì)象中尋找其他潛在的意見領(lǐng)袖用戶，列出潛在意見領(lǐng)袖清單;然后通過比較清單用戶在上述三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)上的表現(xiàn)，篩選研究樣本;最后篩選出97個(gè)人工智能領(lǐng)域大V。

樣本基本特征包括以下方面：（1）個(gè)人用戶57個(gè)，企業(yè)機(jī)構(gòu)用戶40個(gè)。（2）認(rèn)證用戶82個(gè)，占84.5%。（3）平均粉絲數(shù)341萬。（4）在該行業(yè)中，男性作為重要的領(lǐng)導(dǎo)者，其人數(shù)明顯多于女性，達(dá)到87人，占89.7%。（5）依據(jù)群體之間的區(qū)別將“人工智能”微博大V分為研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)及企業(yè)相關(guān)人員、高校、媒體。（6）在分析的大V中，有69人來自北京，占71.1%，這表明北京是人工智能發(fā)展的核心地帶。（7）大V的教育背景均為國內(nèi)外頂尖名校，如北京大學(xué)、清華大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)、美國麻省理工學(xué)院等。（8）通過分析大V的工作機(jī)構(gòu)可以看出，在高校任教的大V較多，也集中在國內(nèi)頂尖名校，如清華大學(xué)、北京大學(xué)、武漢大學(xué)、中國科學(xué)院大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)，也有的在國內(nèi)外知名企業(yè)工作，如阿里巴巴、百度、小米、微軟等。

本文通過結(jié)點(diǎn)之間的“關(guān)注”關(guān)系進(jìn)行數(shù)據(jù)聯(lián)系，并采用有向網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。在“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)的“互動(dòng)關(guān)系矩陣”中，成員A 關(guān)注了成員B，則代表A 與B 的聯(lián)系為1，反之，成員B 沒有關(guān)注成員A 時(shí)，則B 與A 的聯(lián)系為0。通過各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，整理排列出97×97鄰接關(guān)系矩陣，該矩陣的可視化圖如圖2所示。

（二）整體結(jié)構(gòu)分析

在97個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的“人工智能”微博傳播網(wǎng)絡(luò)圖中，實(shí)際連接數(shù)為1170，即1170對(duì)節(jié)點(diǎn)間存在關(guān)注與被關(guān)注關(guān)系，而節(jié)點(diǎn)對(duì)總數(shù)為9312，因此網(wǎng)絡(luò)密度為0.126。在網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性方面，網(wǎng)絡(luò)直徑為6，平均距離為2.4。這意味著每個(gè)節(jié)點(diǎn)最長通過6個(gè)節(jié)點(diǎn)將信息傳播到網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)，且每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均通過2.4個(gè)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息的交流。這說明信息在網(wǎng)絡(luò)中依托節(jié)點(diǎn)的傳播較為便利，速度較快。此外，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的平均聚類系數(shù)為0.309，表示多數(shù)節(jié)點(diǎn)之間的信息交流范圍較寬。通過模塊化分析并計(jì)算它們之間的相互關(guān)系，“人工智能”的大V基本分為三類：一類是科技界的企業(yè)、媒體和個(gè)人，另一類是學(xué)術(shù)界的知名人士，還有較少的一類則是人工智能最基本應(yīng)用的機(jī)器人企業(yè)。在圖2中可以看出，網(wǎng)絡(luò)中沒有孤立節(jié)點(diǎn)且分散的節(jié)點(diǎn)較少，導(dǎo)致平均聚類系數(shù)較高。綜合上述參數(shù)發(fā)現(xiàn)，“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)整體上比較緊湊，連通性比較好。

（三）個(gè)體位置結(jié)構(gòu)分析

1.度中心性

“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的入度較高意味著其信息被大量其他節(jié)點(diǎn)接收，而節(jié)點(diǎn)的出度較高則意味著該節(jié)點(diǎn)能夠較多地接受來自其他節(jié)點(diǎn)的信息?！叭斯ぶ悄堋毙畔⑽⒉﹤鞑ゾW(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性序列（前10位）見表1。表1顯示，節(jié)點(diǎn)入度中心性排名前10的意見領(lǐng)袖中有8個(gè)是個(gè)人用戶。其中，清華大學(xué)教授“馬少平THU”最高，達(dá)到40，意味著其能將信息直接傳遞給網(wǎng)絡(luò)中接近半數(shù)的其他節(jié)點(diǎn)，這表明在自媒體時(shí)代，個(gè)人媒體在微博科普傳播中扮演著重要角色。

出度中心性排名最高的也是個(gè)人用戶，北京大學(xué)教授“曉如微博”的節(jié)點(diǎn)出度中心性最高，為47，這意味者其主動(dòng)接收的信息來源覆蓋了接近一半的傳播主體。因此，綜合考量入度中心性和出度中心性可以發(fā)現(xiàn)，在“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)中，個(gè)人媒體主要扮演行業(yè)專家的角色。此外，“蔣濤CSDN”“劉知遠(yuǎn)THU”的入度中心性和出度中心性都很高，與眾多節(jié)點(diǎn)存在密切的雙向信息交流，可謂意見領(lǐng)袖中的“意見領(lǐng)袖”。

2.接近中心性

“人工智能”意見領(lǐng)袖關(guān)注關(guān)系網(wǎng)絡(luò)為有向網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)存在接近中心性，它衡量某一節(jié)點(diǎn)向外傳遞信息時(shí)不受其他節(jié)點(diǎn)控制的能力，值越大，傳遞信息就越容易和順暢。經(jīng)過計(jì)算，節(jié)點(diǎn)平均接近中心性為0.42，其中，“劉成林_NLPRN”最高，為0.508，說明該網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)較容易向其他節(jié)點(diǎn)傳送信息。

3.中介中心性

通過對(duì)“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性序列表相關(guān)結(jié)果的計(jì)算可以看出，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中介中心性都不大，平均值僅為0.010，其中中介中心性值最低的“科大訊飛”甚至為0，這說明在“人工智能”信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)中，特定節(jié)點(diǎn)對(duì)資源的控制能力并不強(qiáng)，失去任意特定節(jié)點(diǎn)，對(duì)信息傳播的路徑和效率沒有很大影響。

（四）內(nèi)容分析

本文通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)收集了97名大V關(guān)于“人工智能”和“AI”的微博，由于網(wǎng)站沒有可用的應(yīng)用程序編程接口（API），所以本文只能使用非API的數(shù)據(jù)抓取技術(shù)從這些網(wǎng)站抓取頁面，所需的信息從這些頁面抓取。收集的數(shù)據(jù)包括微博名、微博內(nèi)容、時(shí)間，總計(jì)收集了97名大V共2538條微博數(shù)據(jù)。將其分詞以后做出“人工智能”大V詞云圖（如圖3所示），人工智能在機(jī)器人、互聯(lián)網(wǎng)、汽車、醫(yī)學(xué)、數(shù)學(xué)、商業(yè)等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用，同時(shí)人工智能是依賴于研究院和科學(xué)家的，已經(jīng)逐漸融入到我們的日常生活中。

本文將大V分為4類，分別是研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)、高校和媒體，通過對(duì)各個(gè)群體下所討論的高頻關(guān)鍵詞做統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)每個(gè)群體所關(guān)注的“人工智能”的內(nèi)容會(huì)有少許差別，各群體關(guān)鍵詞如表2所示。

利用TF-IDF[19]選出文本中較為關(guān)鍵的詞，制作出如圖4的共詞圖，通過Modularity模塊化計(jì)算，可以根據(jù)詞共同出現(xiàn)的頻率及哪些詞經(jīng)常在一起出現(xiàn)將詞分成不同的模塊，在該圖中，詞主要分為兩個(gè)模塊：一個(gè)模塊是人工智能的“誕生”，也就是人工智能由研究人員利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過各種創(chuàng)新使機(jī)器思維類似于大腦的思維;另一個(gè)模塊則是人工智能在各個(gè)方面的應(yīng)用，如無人機(jī)、汽車、醫(yī)療、語音識(shí)別、同步翻譯、家居、手機(jī)等多個(gè)方面。

（五）受眾用戶分析

對(duì)97名大V所發(fā)布的“人工智能”微博進(jìn)行受眾分析發(fā)現(xiàn)，在總計(jì)發(fā)表的2538條微博中，總轉(zhuǎn)發(fā)量達(dá)到47萬，分析轉(zhuǎn)發(fā)用戶的粉絲量發(fā)現(xiàn)，97名大V所發(fā)布“人工智能”微博的總受眾群體接近千萬，其中通過比較大V的不同群體轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，媒體類和知名科技企業(yè)的轉(zhuǎn)發(fā)量和受眾人數(shù)明顯多于其他幾類。一方面原因是媒體和企業(yè)被大眾所熟知，粉絲基礎(chǔ)量較多，另一方面原因是這些大V發(fā)布的大多是貼近大眾生活的微博信息，而人工智能界的專家所發(fā)的內(nèi)容較為專業(yè)，粉絲量較少。“人工智能”各群體轉(zhuǎn)發(fā)量占比如圖5所示。

“人工智能”信息微博量和轉(zhuǎn)發(fā)量序列（前10位）見表3。從表3可以看出，盡管研究機(jī)構(gòu)和專家所發(fā)微博量較多，但是轉(zhuǎn)發(fā)量依然低于媒體和知名科技公司。分析個(gè)體大V后發(fā)現(xiàn)，企業(yè)大V的單條最高轉(zhuǎn)發(fā)量明顯多于研究機(jī)構(gòu)，這是由于企業(yè)或者該企業(yè)領(lǐng)袖往往被當(dāng)作該領(lǐng)域的領(lǐng)袖，得到普通大眾的認(rèn)可。但由于媒體在人工智能的微博數(shù)量較多，導(dǎo)致總轉(zhuǎn)發(fā)量多于研究機(jī)構(gòu)。

在對(duì)4個(gè)大V群體的轉(zhuǎn)發(fā)用戶分析后發(fā)現(xiàn)：轉(zhuǎn)發(fā)企業(yè)微博的用戶大部分是80后、90后，其中90后大部分為高校學(xué)生，80后多數(shù)有高校和IT企業(yè)背景;轉(zhuǎn)發(fā)媒體微博人群與轉(zhuǎn)發(fā)企業(yè)微博人群較為相似，80后、90后依然是主力軍，同時(shí)也存在較少的60后、70后，但是其人群的教育背景明顯不如企業(yè)人群，他們所關(guān)注的內(nèi)容均是和大眾生活息息相關(guān)的部分;對(duì)于高校的人工智能界知名大V而言，它的轉(zhuǎn)發(fā)用戶大都是該領(lǐng)域的專業(yè)人士，其中高校教師占46%，還有較少量的學(xué)生，他們的教育背景大部分為碩士及以上，也有少量的人工智能領(lǐng)域企業(yè)從業(yè)者，他們所討論的內(nèi)容過于專業(yè)，而不被大眾所關(guān)注;轉(zhuǎn)發(fā)科研機(jī)構(gòu)微博的用戶多為一些人工智能領(lǐng)域從業(yè)人士，也有高校教師。

四、推特（Twitter）對(duì)比分析

在對(duì)國內(nèi)關(guān)于“人工智能”的微博傳播情況進(jìn)行分析之后，為了更好地了解國內(nèi)外關(guān)于“人工智能”內(nèi)容方面的差別，本文對(duì)比了國外類似微博的網(wǎng)站推特（Twitter）關(guān)于“人工智能”的討論。通過數(shù)據(jù)爬蟲技術(shù)，將“artificial intelligence”（人工智能）作為關(guān)鍵詞，從Twitter收集了11333個(gè)用戶從2016年1月到2018年3月的總計(jì)93256條數(shù)據(jù)。通過對(duì)這些用戶的分析發(fā)現(xiàn)，回復(fù)數(shù)量較多的賬號(hào)屬于企業(yè)、媒體，轉(zhuǎn)推數(shù)量較多的賬號(hào)通常是有影響力的個(gè)人（包括專家和高管）和媒體，但是這類人發(fā)表Twitter數(shù)量較少。

Twitter用戶基本特征包括：（1）用戶基本分為三類：第一類是企業(yè)和機(jī)構(gòu)賬號(hào)，第二類是高校教師和機(jī)構(gòu)專家，第三類是科技行業(yè)高管及從業(yè)人員。（2）用戶大部分來自英語世界國家，其中美國占總用戶的60%左右，英國占大約15%，美國依然是世界人工智能發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)者。（3）在該行業(yè)中，男性作為重要的領(lǐng)導(dǎo)者，其人數(shù)明顯多于女性，占行業(yè)的90%以上。

關(guān)于“人工智能”的Twitter時(shí)間序列如圖6所示。從總體趨勢來看，關(guān)于“人工智能”的討論發(fā)文量呈逐年遞增的趨勢，需要強(qiáng)調(diào)的是，在2016年3月alphago問世以后，關(guān)于“人工智能”的討論發(fā)文量陡然上升，全世界對(duì)人工智能的重視程度都達(dá)到了一個(gè)新的高度。

通過對(duì)Twitter上發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行分析，本文做出詞云圖（如圖7所示）。從圖中可以看出，伴隨著“人工智能”出現(xiàn)的熱詞還包括“大數(shù)據(jù)”“深度學(xué)習(xí)”“物聯(lián)網(wǎng)”“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“自然語言處理”等等。

利用詞頻統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)Twitter相關(guān)數(shù)據(jù)中的詞做出統(tǒng)計(jì)，選取詞頻較高且與人工智能相關(guān)度較高的技術(shù)詞進(jìn)行趨勢分析（見圖8），我們選取了“BigData”（大數(shù)據(jù)）、“IOT”（物聯(lián)網(wǎng)）、“NLP”（自然語言處理）、“ML”（機(jī)器學(xué)習(xí)）、“Cloud”（云）、“NeuralNetwork”（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、“DigitalTransformation”（數(shù)字化轉(zhuǎn)型）、“Robotics”（機(jī)器人技術(shù)）、“DeepLearning”（深度學(xué)習(xí)）、“DataScience”（數(shù)據(jù)科學(xué)）、“BlockChain”（區(qū)塊鏈）、“CyberSecurity”（網(wǎng)絡(luò)安全）作為分析重點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)，有關(guān)這些技術(shù)的討論都在隨著時(shí)間而遞增，但“ML”一直處于討論的高點(diǎn)，明顯高于其余技術(shù)，“BigData”“DeepLearning”“CyberSecurity”的討論量增長較為迅速，逐漸成為熱點(diǎn)，并且“BlockChain”在2017年11月份的討論量陡然上升，其余技術(shù)討論量增長緩慢。

本文借助TF-IDF選取出文本中較為關(guān)鍵的詞，制作出如圖9的共詞圖。在該圖中總計(jì)有57個(gè)節(jié)點(diǎn)、542條邊，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示所選出的關(guān)鍵詞，每條邊表示兩個(gè)詞同時(shí)出現(xiàn)在8個(gè)以上Twitter用戶所發(fā)表的內(nèi)容中。

通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)，在57個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的“人工智能”關(guān)鍵詞的網(wǎng)絡(luò)圖中，實(shí)際連接數(shù)為542，即542對(duì)節(jié)點(diǎn)間存在共同出現(xiàn)在Twitter的關(guān)系，而節(jié)點(diǎn)對(duì)總數(shù)為3912，由此得出網(wǎng)絡(luò)密度為0.139。在出入度方面，平均度為19.018，也就是說平均一個(gè)節(jié)點(diǎn)與另外9個(gè)節(jié)點(diǎn)相連。網(wǎng)絡(luò)直徑為2，平均距離為1.66，這意味著關(guān)于“人工智能”方面的內(nèi)容連接緊湊，各領(lǐng)域之間的連通度較高。此外，網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的平均聚類系數(shù)為0.892，表示多數(shù)節(jié)點(diǎn)之間的信息交流范圍較寬，聚集程度較高。這一點(diǎn)也可以從圖9中看出，關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)中沒有孤立節(jié)點(diǎn)且分散的節(jié)點(diǎn)數(shù)較少，導(dǎo)致平均聚類系數(shù)較高。

五、結(jié)論

在構(gòu)建“人工智能”微博傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)個(gè)人媒體在微博科普傳播中扮演著重要角色。在自媒體時(shí)代，微博科普應(yīng)注重發(fā)揮個(gè)人媒體在科普工作中的意見領(lǐng)袖作用，促進(jìn)科普工作在微博中的快速擴(kuò)散和傳播，提高信息傳播的效率。在微博科普傳播內(nèi)容中每個(gè)群體所關(guān)注的人工智能的內(nèi)容會(huì)有少許差別，在微博科普工作中需要針對(duì)不同的群體制定相應(yīng)的科普傳播內(nèi)容，同時(shí)也需要根據(jù)微博及時(shí)更新被廣泛關(guān)注的科普信息，提高微博科普傳播效率。此外，本文在分析微博科普受眾用戶時(shí)發(fā)現(xiàn)，媒體類和知名科技企業(yè)的轉(zhuǎn)發(fā)量和受眾人數(shù)明顯多于研究機(jī)構(gòu)和專家的轉(zhuǎn)發(fā)量和受眾人數(shù)，因此，在微博科普中需要注意科普信息的易理解性。

本文綜合運(yùn)用大數(shù)據(jù)挖掘、網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等多種方法對(duì)“人工智能”微博用戶及內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)分析。通過案例分析發(fā)現(xiàn)，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)微博科普傳播進(jìn)行分析，能夠把握微博科普傳播的規(guī)律和特點(diǎn)，有利于今后科普工作的開展。未來，我們將對(duì)大數(shù)據(jù)科普進(jìn)行進(jìn)一步研究，使大數(shù)據(jù)技術(shù)在科普工作中發(fā)揮更多的作用，促進(jìn)科普事業(yè)的發(fā)展。同時(shí)在對(duì)比國內(nèi)外關(guān)于“人工智能”的討論中發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外的討論較為相似，在前沿科技領(lǐng)域的討論保持了一致。

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責(zé)任編輯：趙 玲

Abstract： With the rapid growth of science and technology and information process， the popularization of science in China is undergoing a significant change in the aspects of methods and content，and networking and socialization have become the inevitable requirement. Therefore， it is crucial to grasp the whole situation and context of the science popularization in the new era. This paper aims at studying the role that Weibo plays in popular science communication， with the dissemination of "artificial intelligence" on Weibo as a case. The contents involved in the popularization of the artificial intelligence are analyzed via big data and compared with that in Twitter abroad. The results show that Weibo plays an important role in the popularization of science and that the discussions on artificial intelligence at home and abroad are similar.

Key words： science communication; artificial intelligence; science popularization Weibo