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        網(wǎng)絡(luò)分析法在微博關(guān)鍵用戶識(shí)別方面的應(yīng)用

        2022-05-30 00:16:36張囡囡
        關(guān)鍵詞:博主凝聚力分析法

        張囡囡

        如今,在信息化社會(huì)中虛擬社區(qū)發(fā)揮了網(wǎng)絡(luò)社交的功能,而微博就是當(dāng)下最流行的模式。博主們具有身份虛擬化、言論自由化、角色多樣化、傳播病毒化、影響巨大化和人員流動(dòng)化等特點(diǎn)。探索影響力大的關(guān)鍵博主,對(duì)于輿論監(jiān)測(cè)、民意考察、國(guó)家統(tǒng)戰(zhàn)以及信息宣傳都有著重要的意義。而傳統(tǒng)使用粉絲量等指標(biāo)的量化排名不能體現(xiàn)博主之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,本文使用滾雪球的方式,收集新浪微博部分用戶之間的“關(guān)注”與“被關(guān)注”關(guān)系,利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法,分析博主間的關(guān)注關(guān)系建立網(wǎng)絡(luò)拓?fù)潢P(guān)系,進(jìn)而探索其整體網(wǎng)絡(luò)特征和個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征,通過(guò)中心性指標(biāo)來(lái)探尋微博用戶的特征,最后識(shí)別出主體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵博主。

        根據(jù)《基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的網(wǎng)絡(luò)人士的精準(zhǔn)統(tǒng)戰(zhàn)研究》的調(diào)查顯示,隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)已成為傳達(dá)社會(huì)民意的主要工具,而微博博主們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)布和傳播起到了重要的作用,往往擁有巨大的網(wǎng)絡(luò)影響力,識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵博主成為一件尤為重要的事情。

        國(guó)內(nèi)外關(guān)于網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)中的關(guān)鍵用戶識(shí)別問(wèn)題研究頗多,主要體現(xiàn)在概念界定和測(cè)量方法2個(gè)方面。在概念界定上,大多學(xué)者認(rèn)為關(guān)鍵用戶是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的節(jié)點(diǎn)重要程度來(lái)衡量;而測(cè)量節(jié)點(diǎn)重要程度的方法主要有2種,一種是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法中的中心性分析,另一種是拓?fù)滏溄咏Y(jié)構(gòu)分析。這2種測(cè)量方法主要是通過(guò)節(jié)點(diǎn)的控制能力來(lái)判斷其重要性,側(cè)重于單獨(dú)節(jié)點(diǎn)的核心程度,缺乏對(duì)用戶之間關(guān)系的考慮。

        本文在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的基礎(chǔ)上,通過(guò)分層統(tǒng)計(jì)和滾雪球的方法動(dòng)態(tài)的收集博主信息,利用SPSS和UCINET軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,找出新浪微博中的關(guān)鍵用戶。

        主體關(guān)系整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

        本研究使用滾雪球的方法,以新浪微博的“奏耐天津”為起點(diǎn),選取了225個(gè)滿足條件的博主。基于各個(gè)用戶之間的關(guān)注關(guān)系,整理得到225×225的鄰接關(guān)系矩陣。通過(guò)UCINET軟件的操作,最后得到以下結(jié)論。

        整體網(wǎng)絡(luò)不夠緊密

        博主參與網(wǎng)絡(luò)的緊密程度可以通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法中的密度指標(biāo)來(lái)反映。網(wǎng)絡(luò)密度值越高,表明整體網(wǎng)絡(luò)越緊密,網(wǎng)絡(luò)中的各節(jié)點(diǎn)之間關(guān)注越多。在UCINET軟件中,經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)→凝聚力→密度→整體網(wǎng)絡(luò)密度的操作,測(cè)量結(jié)果如下:

        Density(matrix average)= 0.039 2

        Standard deviation = 0.194 1

        可以看到,測(cè)量結(jié)果得出微博用戶參與網(wǎng)絡(luò)的密度為0.039 2。密度的大小與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)多少和節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系類型相關(guān)。在其他不變時(shí),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)越多,密度越低,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和密度是負(fù)相關(guān)的關(guān)系。由此可見,用戶依靠單一作品與其他用戶建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)注關(guān)系的程度較低,更傾向于對(duì)作品投入暫時(shí)的關(guān)注,圍繞作品進(jìn)行互動(dòng)與再創(chuàng)作。

        微博用戶的網(wǎng)絡(luò)凝聚力低

        在UCINET中,按照網(wǎng)絡(luò)→凝聚力→距離的路徑來(lái)計(jì)算微博用戶之間的距離,借此反映微博用戶的網(wǎng)絡(luò)凝聚力。最后的測(cè)量結(jié)果為0.322,這個(gè)值越接近1,網(wǎng)絡(luò)越具有凝聚力,因此,樣本中的微博用戶網(wǎng)絡(luò)凝聚力較低。這就意味著微博用戶建立的相互關(guān)注關(guān)系需要的中間人較多,在測(cè)量的225個(gè)用戶中,每2個(gè)用戶平均要通過(guò)3.22個(gè)中間人才能建立聯(lián)系,這也就是用戶間的可達(dá)性較差。與我們所選擇的樣本平臺(tái)有關(guān)系,新浪微博的關(guān)注關(guān)系依賴于作品的推薦機(jī)制,在新浪微博,用戶通過(guò)以下3種方式獲得其他用戶的作品:根據(jù)以往的瀏覽記錄自主推薦、主動(dòng)檢索和已關(guān)注對(duì)象發(fā)布的新作品。在以上3種方式中,前2種作品的傳播都不依賴用戶間的關(guān)注關(guān)系,這就導(dǎo)致了整體網(wǎng)絡(luò)的凝聚力較低。

        主體關(guān)系個(gè)體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

        個(gè)體在整體網(wǎng)絡(luò)中的位置和作用取決于權(quán)力的大小,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法可以通過(guò)關(guān)注關(guān)系,建立權(quán)力網(wǎng)絡(luò),控制和影響他人較多的節(jié)點(diǎn)證明其權(quán)力越大。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法是通過(guò)度中心度、中間中心度、接近中心度來(lái)量化個(gè)體的權(quán)力,下面是對(duì)樣本數(shù)據(jù)主體關(guān)系的個(gè)人網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的分析。

        度中心度分析

        中心勢(shì)展示了整體網(wǎng)絡(luò)的集中程度。中心勢(shì)的取值大于0且小于1,值越大,表明網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)圍繞某節(jié)點(diǎn)的程度越大。本文將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到UCINET后,進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理和求解中心勢(shì),得出該網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心勢(shì)為39.62 %,說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)的用戶并沒(méi)有集中圍繞某些節(jié)點(diǎn),用戶之間的相互關(guān)注關(guān)系并不以某些博主為核心。

        依據(jù)前面度中心性的數(shù)據(jù),可以得知,225位博主中中心度排名前20名的有一半博主的網(wǎng)絡(luò)集中度較低,這些博主僅通過(guò)單部作品的關(guān)注和互動(dòng)來(lái)形成關(guān)注交流關(guān)系,這種關(guān)系很難轉(zhuǎn)成博主間的長(zhǎng)期關(guān)注。只有少數(shù)作品質(zhì)量高、粉絲龐大的博主才能形成長(zhǎng)期大量的關(guān)注關(guān)系。

        中間中心度分析

        中間中心度是測(cè)量整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)洞的指標(biāo),如果某節(jié)點(diǎn)處于多條路徑中間,說(shuō)明其具有較多的結(jié)構(gòu)洞。中間中心度高的博主(即擁有較多結(jié)構(gòu)洞的博主)具有更多控制其他博主的能力,失去這些博主,將會(huì)影響作品的傳播效率。在本網(wǎng)絡(luò)中,有17位博主的中間中心度為0,說(shuō)明這些博主沒(méi)有結(jié)構(gòu)洞,其他博主不通過(guò)他們進(jìn)行傳播。究其原因,是因?yàn)檫@些博主專注自身作品創(chuàng)作而很少關(guān)注他人,或者因?yàn)槠錄](méi)有優(yōu)質(zhì)的作品沒(méi)有得到他人的關(guān)注,因此他們沒(méi)有控制能力,屬于網(wǎng)絡(luò)中的傳播瓶頸。

        接近中心度分析

        中間中心度描述了控制他人的能力,而接近中心度描述了不受他人控制的能力。UCINET軟件通過(guò)網(wǎng)絡(luò)→中心度→接近中心度的路徑操作,可以算出整體網(wǎng)絡(luò)的接近中心度。

        本文所選取的數(shù)據(jù)為新浪的微博博主關(guān)系網(wǎng)絡(luò),其為有向網(wǎng)絡(luò),所以同時(shí)節(jié)點(diǎn)具有內(nèi)接近中心度和外接近中心度。前者衡量博主向群體傳播作品時(shí)不受其他博主控制的能力,值越大,作品的傳播更加容易和順暢;后者衡量博主獲取群體中其他博主的作品和信息的難易程度,值越大,獲取新作品越不受限于其他博主。

        根據(jù)操作結(jié)果得知,內(nèi)接近中心性的最高值為4.03,最低值為0.446,說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)中的博主總體上都比較容易向其他博主傳遞作品,受限程度較低。內(nèi)接近中心性排名前30的博主活躍性強(qiáng),因此更容易在網(wǎng)絡(luò)中傳播自己的作品,而較少依賴于某些特定傳播路徑。而排名靠后的博主受關(guān)注少,信息傳遞受限,效率較低,比較依賴于忠誠(chéng)度較高的粉絲。

        外接近中心性的最高值為19.224,最低值為0.446,整體數(shù)值較低且差距較小,表明整體博主在從其他博主處獲取作品、活動(dòng)信息時(shí)易受他者的控制。外接近中心排名前20位中,超過(guò)75 %的博主通過(guò)轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論和點(diǎn)贊等消費(fèi)方式參與,獲取內(nèi)容的路徑較為廣泛,受限少。

        識(shí)別主體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵博主

        依據(jù)Maksim Tsvetovat發(fā)布的中心性指標(biāo)間的相互關(guān)系可以得知,當(dāng)中心性指標(biāo)不一致時(shí),節(jié)點(diǎn)的位置具有特殊的意義。比如,度中心度低的博主中,接近中心度高的博主是與明星博主有關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),中間中心度高的博主是對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的流通起到關(guān)鍵作用。

        由此發(fā)現(xiàn),與重要人物有關(guān)聯(lián)的關(guān)鍵人物有Leo-老萬(wàn)、愛美食的胡桐桐等。對(duì)網(wǎng)絡(luò)流動(dòng)來(lái)說(shuō)至關(guān)重要的博主有DJ阿唐、D大調(diào)鋼琴、不約兒童的大松子兒等。

        通過(guò)收集新浪微博中的博主信息,將博主之間的關(guān)注關(guān)系形成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D,借助社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法中的度中心度、中間中心度、接近中心度綜合得出網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵博主。這種方法可以拓展到其他平臺(tái),最終結(jié)論可以交予所屬和所需部門。

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