摘要：議程設(shè)置研究受到廣泛關(guān)注，但議程內(nèi)部的傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)仍缺乏深入探討。本研究將微博帖子按照熱度進(jìn)行“等頻分箱”，探索社交網(wǎng)絡(luò)信息在不同熱度的內(nèi)容層級(jí)間的傳導(dǎo)規(guī)律和議程“梯度擴(kuò)散”效應(yīng)與特征。本文對(duì)新浪微博中的20117408條樣本帖子分析表明：（1）熱度越接近的帖子層級(jí)之間，內(nèi)容傳導(dǎo)程度越高；（2）熱度層級(jí)與其他層級(jí)距離越小的帖子層，向其他層級(jí)的內(nèi)容傳導(dǎo)程度越高；腰部熱度層級(jí)比頭部和底部層級(jí)具備更高的內(nèi)容傳導(dǎo)程度；（3）層間內(nèi)容傳導(dǎo)程度隨著層級(jí)間熱度差距變化而出現(xiàn)階梯式遞增或遞減，可稱為梯度傳導(dǎo)性；（4）高熱度層級(jí)之間內(nèi)容傳導(dǎo)程度高于低熱度層級(jí)之間內(nèi)容傳導(dǎo)程度，且高熱度層級(jí)與低熱度層級(jí)之間呈現(xiàn)出傳導(dǎo)阻滯、流通性較低的特征；（5）由各個(gè)熱度層級(jí)的內(nèi)容傳導(dǎo)關(guān)系交錯(cuò)構(gòu)成的內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，與層間熱度差值網(wǎng)絡(luò)存在同構(gòu)性；（6J任意熱度層級(jí)越是處于內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的中心層，在熱度差值網(wǎng)絡(luò)中的接近中心性越高；（7）全局的內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)存在“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)。本研究剖析議程設(shè)置中的內(nèi)容擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)動(dòng)力和約束，有助于思考在輿論、文化、社會(huì)、政治傳播等領(lǐng)域的信息梯度擴(kuò)散效應(yīng)與特殊結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞：議程梯度擴(kuò)散；內(nèi)容傳導(dǎo)；內(nèi)容熱度層級(jí)；議程網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)：G206 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-7023（2024）03-0129-11

一、問(wèn)題提出

麥庫(kù)姆斯和肖在1972年提出議程設(shè)置理論，闡明大眾傳媒如何為各類議題賦予不同的顯著性，影響公眾看待社會(huì)事件的先后順序和方式，其核心內(nèi)涵是“顯著性”（salience）的轉(zhuǎn)移，即媒體議程的顯著性轉(zhuǎn)移為公眾議程的顯著性。該理論已成為覆蓋新聞傳播學(xué)、社會(huì)學(xué)、政治傳播、市場(chǎng)營(yíng)銷等領(lǐng)域的重要理論，產(chǎn)生了廣泛影響。該理論的相關(guān)研究多數(shù)關(guān)注具有“顯著性”的熱度最高的議程是否以及如何設(shè)置全局輿論。本研究不僅關(guān)注輿論場(chǎng)最高熱度的“議程層”，也關(guān)注次高熱度或低熱度的“準(zhǔn)議程層”“低議程層”及各層級(jí)間的內(nèi)容傳導(dǎo)關(guān)系，明確重視議程設(shè)置中的“梯度擴(kuò)散”現(xiàn)象，關(guān)注不同熱度和不同“顯著性”的內(nèi)容層級(jí)之間彼此傳導(dǎo)內(nèi)容的機(jī)制與結(jié)構(gòu)。這個(gè)問(wèn)題之所以有討論的必要性，主要因?yàn)槠潢P(guān)涉以下幾個(gè)方面。

其一，關(guān)于輿論傳播、公共傳播等領(lǐng)域的研究與實(shí)踐高度側(cè)重輿論場(chǎng)“最熱”議程在全局輿論的主導(dǎo)作用，相對(duì)易忽視“最熱”“最顯著”以外的其他熱度水平的內(nèi)容層級(jí)在擴(kuò)散中的承接、中轉(zhuǎn)的地位和作用。如經(jīng)典的議程設(shè)置理論認(rèn)為，媒體如同列清單一般為選民安排好先關(guān)注什么、后關(guān)注什么；韋路、胡雨瀠指出熱門微博基本上涵蓋了網(wǎng)民所關(guān)注的焦點(diǎn)：有研究提出社交媒體中具備極高熱度的話題能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)公眾的議程設(shè)置。無(wú)論是官方媒體還是自媒體均不乏追逐熱點(diǎn)的行為，“百萬(wàn)點(diǎn)擊”博文、“10萬(wàn)+”推文等被視作內(nèi)容傳播效果最佳的指標(biāo)。這些都易忽略其他熱度水平的“準(zhǔn)議程”乃至“冷議程”等內(nèi)容層級(jí)對(duì)全局輿論的影響。若把媒體信息劃分為按熱度或顯著性區(qū)分的各個(gè)熱度層，則識(shí)別其中具有關(guān)鍵的“起承轉(zhuǎn)合”作用的層級(jí)，有助于更完整地了解甚至調(diào)整全局議程傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)的形成。

其二，相關(guān)研究重視高熱議程設(shè)置全局輿論，但易忽略高熱議程內(nèi)容擴(kuò)散至其他各熱度層的程度存在的差異，以及這種差異程度隨著熱度差距而漸變的規(guī)律性。一些研究認(rèn)為高熱議程的擴(kuò)散程度是無(wú)差異性的，這把被設(shè)置的輿論視作一個(gè)整體，易忽略局部被影響程度的漸變差異及其約束條件，如“新聞搭車”研究雖發(fā)現(xiàn)媒體帖子跟隨當(dāng)下最火的新聞，卻忽視不同熱度層帖子在“蹭熱點(diǎn)”時(shí)的程度差異，以及所受到的熱度水平約束。在文化傳播和營(yíng)銷傳播領(lǐng)域，一些研究談?wù)撐幕Ｒ?、病毒式營(yíng)銷時(shí)，易忽視內(nèi)容在不同熱度層間擴(kuò)散時(shí)的近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、由近及遠(yuǎn)等差異化、漸變化特征，認(rèn)為某些局部熱度層對(duì)其他各局部層級(jí)無(wú)差別地?cái)U(kuò)散內(nèi)容而“燃爆”至全局。

其三，較多研究關(guān)注輿論話題間協(xié)同演化、聯(lián)動(dòng)、共振，但易忽略話題在不同熱度層間傳遞的機(jī)制。正如議程設(shè)置研究多強(qiáng)調(diào)議程擴(kuò)散過(guò)程中，輿論場(chǎng)如何形成被設(shè)置、被擴(kuò)散的整體，而忽視擴(kuò)散過(guò)程中由于熱度不同而形成的議程區(qū)隔或“凝塊”及其形成機(jī)理。由于高熱度議程的擴(kuò)散能力，我們需要思考以下可能性，即是否熱度越高的議程層級(jí)之間彼此產(chǎn)生擴(kuò)散和同化的程度越高，熱度越低的議程層級(jí)之間彼此產(chǎn)生擴(kuò)散和同化的程度越低。有研究指出，微博環(huán)境下的議程設(shè)置存在有限性；還有研究指出，受媒體影響的公眾議程再難成為社會(huì)共識(shí)。這顯示在全局議程或內(nèi)容中，熱度不同的層級(jí)可能形成割裂與區(qū)隔的局面。也有研究發(fā)現(xiàn)，高熱信息層內(nèi)，信息熱度越高，信息內(nèi)容就與頂熱信息內(nèi)容越相似，即在高熱層級(jí)內(nèi)部，熱度越接近則內(nèi)容越趨同，它們顯示在相鄰近的若干熱度層可能形成具有特殊內(nèi)容的“凝塊”或“子群”，它們的內(nèi)容不同于全局其他層級(jí)的內(nèi)容。這種受熱度制約的層級(jí)間傳導(dǎo)程度及其結(jié)構(gòu)還有待進(jìn)一步探討。

其四，有研究探討社交網(wǎng)絡(luò)中信息傳播擴(kuò)散的節(jié)點(diǎn)、鏈路，探究信息交互、節(jié)點(diǎn)間彼此影響，但缺乏對(duì)不同熱度議程信息傳播網(wǎng)絡(luò)的認(rèn)識(shí)和研究。例如，張蓓研究分析了議程設(shè)置過(guò)程中的議程網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；其他研究發(fā)現(xiàn)，議程設(shè)置效應(yīng)在節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的影響下，逐漸出現(xiàn)傳播擴(kuò)散的趨勢(shì)，出現(xiàn)多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。然而，依據(jù)熱度的不同對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行切分后，議程設(shè)置的內(nèi)容傳導(dǎo)從一種熱度傳到另一種熱度的方向性、受何種熱度距離制約的擴(kuò)散梯度性、從層級(jí)之間的設(shè)置線條到設(shè)置線條彼此作用的傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，亟須進(jìn)一步討論關(guān)注。

綜上所述，本研究強(qiáng)調(diào)社交網(wǎng)絡(luò)輿論傳播、議程擴(kuò)散中以下幾個(gè)方面的問(wèn)題：一是議程或內(nèi)容的擴(kuò)散是更容易由“頭部”“最熱”層級(jí)向低熱度層級(jí)等“熱度水位差”較大的層級(jí)傳導(dǎo)，抑或是更容易在“熱度水位差”比較鄰近的層級(jí)間傳導(dǎo)？也即是“熱強(qiáng)冷弱”抑或是“近強(qiáng)遠(yuǎn)弱”？二是議程設(shè)置是更容易出現(xiàn)“頭部”議程傳導(dǎo)至頭部、腰部、底部等各個(gè)不同的熱度層，抑或是更容易出現(xiàn)腰部、底部的“中間議程”“冷議程”向“頭部”熱度層的反向傳遞？即熱度層間內(nèi)容擴(kuò)散的方向是“由強(qiáng)及弱”“由熱及冷”抑或是“由近及遠(yuǎn)”“由中熱至高熱和低熱”？三是議程或內(nèi)容在不同熱度層級(jí)間的傳導(dǎo)程度和層級(jí)間熱度距離并無(wú)線性的對(duì)應(yīng)，抑或是其傳導(dǎo)程度隨著層級(jí)間的熱度距離而“遠(yuǎn)近有別”地漸變和對(duì)應(yīng)？四是議程或內(nèi)容在多個(gè)熱度層級(jí)間的擴(kuò)散和傳導(dǎo)中，是否存在著“撒胡椒”式的層級(jí)間隨機(jī)化的內(nèi)容區(qū)隔，抑或是存在著隨熱度差距遠(yuǎn)近而呈現(xiàn)的“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)等“遠(yuǎn)近有別”的規(guī)律性區(qū)隔結(jié)構(gòu)？綜上所述，本研究明確提出和聚焦于社交網(wǎng)絡(luò)輿論場(chǎng)中的“梯度擴(kuò)散”效應(yīng)與結(jié)構(gòu)，其核心內(nèi)涵是熱度層級(jí)間的內(nèi)容傳導(dǎo)存在著“由近及遠(yuǎn)、近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、遠(yuǎn)近有別”的梯度化擴(kuò)散結(jié)構(gòu)，并從后文五個(gè)假設(shè)予以具體分析。關(guān)注議程梯度擴(kuò)散，不僅是對(duì)議程設(shè)置、輿論傳播重要理論的探索，也對(duì)群體意見(jiàn)傳播、社會(huì)傳播、文化傳播、營(yíng)銷等領(lǐng)域有著重要參考意義。

二、研究回顧與假設(shè)內(nèi)涵

本研究探討不同熱度層級(jí)間信息內(nèi)容擴(kuò)散的梯度性，主要涉及熱度層級(jí)間隨著熱度不同而“近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、由近及遠(yuǎn)”的梯度化擴(kuò)散以及由此生成的全局性的特殊擴(kuò)散結(jié)構(gòu)。它不同于“頭部”高熱和高“顯著性”內(nèi)容集群設(shè)置全局輿論的傳統(tǒng)議程設(shè)置理論模式，也強(qiáng)調(diào)議程設(shè)置中未充分重視的高、中、低等不同熱度層之間的“設(shè)置”程度是否以及如何受到彼此熱度及其熱度距離的制約。研究涉及各層級(jí)間的傳導(dǎo)路徑、熱度距離，以及二者所分別構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)。具體研究過(guò)程中，對(duì)研究樣本帖進(jìn)行基于熱度的分層，并通過(guò)量化方式計(jì)算信息在不同層級(jí)間的傳導(dǎo)路徑，由此須界定“內(nèi)容傳導(dǎo)程度”概念；其后，研究梯度性與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)則須計(jì)算層級(jí)間信息傳導(dǎo)路徑所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，由此提出和界定“內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)”“熱度差值網(wǎng)絡(luò)”等概念。在進(jìn)入假設(shè)的提出與驗(yàn)證前，對(duì)文中涉及的核心概念首先進(jìn)行界定解釋。

內(nèi)容傳導(dǎo)程度。內(nèi)容在各個(gè)熱度層級(jí)間的傳遞情況，衡量任意熱度層級(jí)內(nèi)容對(duì)其他熱度層級(jí)內(nèi)容的設(shè)置能力。本研究采取交叉時(shí)滯相關(guān)分析方法，計(jì)算得出tn天的任意熱度層級(jí)對(duì)tn+1天的其他熱度層級(jí)的內(nèi)容設(shè)置天數(shù)，也稱作內(nèi)容引發(fā)天數(shù)?！皞鲗?dǎo)”即內(nèi)容從一個(gè)熱度層級(jí)傳到另一個(gè)熱度層級(jí)，而內(nèi)容傳導(dǎo)程度就是365天中內(nèi)容引發(fā)成立的天數(shù)，即365天中成立的概率。天數(shù)越多，說(shuō)明傳導(dǎo)程度越高，設(shè)置能力越強(qiáng)。

內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)。由所有熱度層級(jí)的“內(nèi)容傳導(dǎo)程度”構(gòu)成的200x200的矩陣網(wǎng)絡(luò)。本研究將所得帖子按照熱度等頻分箱為200個(gè)層級(jí)，最高熱度為層199，最低熱度為層0，200個(gè)熱度層級(jí)兩兩之間存在內(nèi)容傳導(dǎo)程度，彼此交錯(cuò)構(gòu)成了200x200的矩陣網(wǎng)絡(luò)。

內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中心層。在“內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)”里中心性最高、具備最高傳導(dǎo)程度的熱度層級(jí)。傳導(dǎo)程度衡量的是內(nèi)容在不同熱度層級(jí)間的傳遞，與層級(jí)間熱度距離有關(guān)，也與層級(jí)所連接的其他層級(jí)有關(guān)。

熱度差值網(wǎng)絡(luò)。由任意熱度層級(jí)熱度與其他熱度層級(jí)熱度的差值絕對(duì)值所構(gòu)成的矩陣網(wǎng)絡(luò)。將200個(gè)熱度層級(jí)的每層均熱度兩兩相減并得到絕對(duì)值、以熱度層0到熱度層199的層級(jí)序號(hào)為橫縱坐標(biāo)軸，將這40000個(gè)數(shù)值進(jìn)行200x200的對(duì)應(yīng)排列，得到一個(gè)對(duì)稱矩陣網(wǎng)絡(luò)。

熱度相似網(wǎng)絡(luò)?！盁岫炔钪稻W(wǎng)絡(luò)”的反向表達(dá)。任意兩個(gè)熱度層級(jí)的熱度差距越小，說(shuō)明二者熱度數(shù)值越相近，熱度就越相似。后文中，在熱度差值網(wǎng)絡(luò)里接近中心性越高、與其他熱度層級(jí)熱度差值越小的熱度層級(jí)，則在熱度相似網(wǎng)絡(luò)中具備與其他熱度層級(jí)熱度越高的相似程度。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析中，特征向量中心性表示節(jié)點(diǎn)的重要性，它既取決于所連接的節(jié)點(diǎn)數(shù)量，也取決于所連接節(jié)點(diǎn)的重要性。特征向量中心性越高，該節(jié)點(diǎn)所連接的節(jié)點(diǎn)就越重要，越處于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的重要位置。接近中心性表示該節(jié)點(diǎn)到其他節(jié)點(diǎn)的最短距離，接近中心性越高，說(shuō)明該節(jié)點(diǎn)到達(dá)其他節(jié)點(diǎn)的距離越小，在網(wǎng)絡(luò)中更偏向幾何上的中心位置，重要程度就越高。本研究采用特征向量中心性、接近中心性來(lái)分別衡量任意層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)、熱度差值網(wǎng)絡(luò)里的中心程度（重要程度）。

在此基礎(chǔ)上，具體文獻(xiàn)回顧、分析與假設(shè)的提出詳述如下。

1.輿論演化具有階段性、逐步漸變特征，從局部討論到群體信息空間并非一蹴而就。輿論在演化過(guò)程中，熱度距離鄰近的內(nèi)容可能比熱度距離遠(yuǎn)的內(nèi)容更為相似。

李彪指出，事件傳播的六個(gè)臨界點(diǎn)分別為潛伏、蔓延、爆發(fā)、反復(fù)、緩解與長(zhǎng)尾。匡文波將新媒體輿情周期分為議題出現(xiàn)、存活、整合、消散四個(gè)階段。Chen等提出，在一些具有新聞價(jià)值的事件發(fā)生后，網(wǎng)絡(luò)中會(huì)產(chǎn)生討論話題，影響初步輿論的形成。其中一些話題經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的傳播，進(jìn)一步衍生出新的子話題，與最初的輿論交織在一起，形成多維輿論。這部分點(diǎn)明輿論傳播擴(kuò)散的階段性。輿論演化相鄰近的階段，輿論熱度相近，且內(nèi)容相似度大于彼此距離較遠(yuǎn)的階段。因此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H1 任意兩個(gè)熱度層級(jí)之間的內(nèi)容傳導(dǎo)程度與這兩層之間的熱度差距成反比。

該假設(shè)包含著內(nèi)容在熱度層級(jí)間梯度化擴(kuò)散中的“近強(qiáng)遠(yuǎn)弱”特征。

2.“新聞扎堆”和“蹭熱點(diǎn)”均指向社交網(wǎng)絡(luò)中信息的趨同現(xiàn)象，這與熱度、內(nèi)容相似度密切相關(guān)，表明議程在不同熱度層級(jí)間的傳導(dǎo)程度與層級(jí)的熱度高低相關(guān)，也與層級(jí)間的熱度差異相關(guān)。一方面，熱度越高的內(nèi)容，對(duì)其他熱度層級(jí)的內(nèi)容主導(dǎo)性基因就越強(qiáng)，而熱度層級(jí)越高的內(nèi)容，彼此間就越相似。一個(gè)熱點(diǎn)事件發(fā)生后，社交網(wǎng)絡(luò)上會(huì)出現(xiàn)大量相似報(bào)道，即所謂“新聞扎堆”“媒體風(fēng)暴”“蹭熱點(diǎn)”等。易艷剛指出，“新聞扎堆”已經(jīng)成為一種媒介現(xiàn)象，某個(gè)具有較高價(jià)值的新聞出現(xiàn)后，許多媒體便立即在本地搜尋相似線索，故也可稱為“輿論搭車”。吳星星、靖鳴認(rèn)為，各類媒體在“輿論搭車”時(shí)對(duì)某熱點(diǎn)新聞的價(jià)值判斷趨于一致，最終形成一項(xiàng)議程。另一方面，熱度相近的內(nèi)容對(duì)彼此的主導(dǎo)性基因、彼此的相似度高于熱度相距較遠(yuǎn)的內(nèi)容。某個(gè)新聞事件的熱度越高，越能引起其他媒體的爭(zhēng)相報(bào)道，與之熱度相近的新聞內(nèi)容便越類似該事件。換言之，新聞或帖子等內(nèi)容的熱度層級(jí)越高，越能引發(fā)其他內(nèi)容的模仿趨同，而熱度越貼近便越相似。對(duì)此，沈霄等認(rèn)為，政務(wù)平臺(tái)借助當(dāng)下自帶流量的熱點(diǎn)議題發(fā)布相似政務(wù)內(nèi)容，迅速抓住公眾注意力進(jìn)而獲得高熱度。陰艷、韓月怡指出，許多短視頻制作者盲目跟隨網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)，最終導(dǎo)致內(nèi)容同質(zhì)化嚴(yán)重。Lim則發(fā)現(xiàn)流行度排名靠前的新聞網(wǎng)站通常會(huì)首先發(fā)布標(biāo)題，其他網(wǎng)站只是通過(guò)發(fā)布類似的標(biāo)題來(lái)跟隨標(biāo)題。

以上現(xiàn)象與研究反映出與熱點(diǎn)事件熱度越相近的帖子，對(duì)該事件內(nèi)容趨同性越高，而與熱點(diǎn)事件內(nèi)容越相似的帖子，和該事件的熱度就越貼近。這進(jìn)一步支持了假設(shè)H1。在此基礎(chǔ)上，比較內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)與熱度差值網(wǎng)絡(luò)，綜合假設(shè)H1及上述研究回顧，在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，彼此間熱度差距越小的層級(jí)，其相似度越高，即彼此間內(nèi)容傳導(dǎo)程度越高，則推測(cè)出內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)和熱度差值網(wǎng)絡(luò)具備高相關(guān)性及相似性，因此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H2 內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)與熱度差值網(wǎng)絡(luò)存在同構(gòu)性。

該假設(shè)同樣包含著熱度層級(jí)間隨著熱度差異而“近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、由近及遠(yuǎn)”的內(nèi)容的梯度擴(kuò)散特征。

3.對(duì)于各個(gè)熱度層級(jí)間的內(nèi)容相似度與熱度層級(jí)距離的關(guān)系，有三種判定：一是認(rèn)為熱度層級(jí)的距離越大，內(nèi)容越相似；二是各個(gè)熱度層級(jí)間的距離與其內(nèi)容相似度無(wú)關(guān)；三是各熱度層級(jí)間的距離與內(nèi)容相似度相關(guān)，且距離越小內(nèi)容越相似。對(duì)于判定一，若熱度相差越大內(nèi)容越相似，則與已有研究中的輿論同質(zhì)化、頭版標(biāo)題相似、議題同質(zhì)性等明顯矛盾，如Dworak等發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)媒體中記者更趨向于報(bào)道或模仿同質(zhì)化熱點(diǎn)內(nèi)容，而非關(guān)注多樣性與原創(chuàng)性內(nèi)容。陳昌鳳分析了中國(guó)四個(gè)不同地區(qū)在谷歌搜索上關(guān)注的熱點(diǎn)內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)大部分時(shí)間里四地搜索熱點(diǎn)基本一致。對(duì)于判定二，如果各個(gè)熱度層級(jí)間的距離與其內(nèi)容相似度無(wú)關(guān)，則各個(gè)熱度層級(jí)間的內(nèi)容呈隨機(jī)分布。這與社交網(wǎng)絡(luò)中不同熱度的內(nèi)容有所不同是相矛盾的，尤其不符合高熱、中熱、低熱內(nèi)容隨著熱度變化明顯存在差異且頭部熱度與底部熱度內(nèi)容有所不同這一社交網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)象。推翻前兩種判定后，則推導(dǎo)出判定三成立，即內(nèi)容的熱度距離越小或熱度越接近，其間的相似度就越高。進(jìn)一步推導(dǎo)，當(dāng)某個(gè)帖子的熱度層級(jí)到達(dá)全局所有熱度層級(jí)的路徑或距離都最短時(shí)，相當(dāng)于一個(gè)節(jié)點(diǎn)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中到達(dá)其他節(jié)點(diǎn)的距離最小，接近中心性最高，那么該帖子的內(nèi)容傳導(dǎo)程度就高于除自己以外的任何熱度層級(jí)帖子，即在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中最接近中心層。該層級(jí)在熱度相似網(wǎng)絡(luò)中的接近中心性越高，就更加“左右逢源”，其內(nèi)容傳導(dǎo)程度越高?；诖?，提出如下假設(shè)：

假設(shè)H3 任意熱度層級(jí)越是內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的中心層，其在熱度差值網(wǎng)絡(luò)中的接近中心性也越高。

該假設(shè)包含著內(nèi)容在不同熱度層級(jí)間傳導(dǎo)的“近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、由近及遠(yuǎn)”的擴(kuò)散結(jié)構(gòu)特征。

4.對(duì)于頭部熱度層級(jí)內(nèi)的信息而言，其自身熱度越高，則更趨同于最高熱度的信息內(nèi)容。陳彤、鄧?yán)矸灏l(fā)現(xiàn)帖子議題存在升溫和衰變的快速過(guò)程，存在高熱帖子與無(wú)人問(wèn)津的帖子，而在高熱議題內(nèi)部的激烈討論中存在內(nèi)在趨同性。有研究發(fā)現(xiàn)，熱度越高的帖子與當(dāng)時(shí)周期內(nèi)最熱層級(jí)帖子的相似度越高，且熱度層級(jí)越高其內(nèi)部帖子趨同性越強(qiáng)。這進(jìn)一步支持了假設(shè)H1；反之，若假設(shè)H1不成立，上述實(shí)證結(jié)果也難以成立。

綜上所述，本研究的核心觀點(diǎn)為：社交網(wǎng)絡(luò)信息內(nèi)容在全局各熱度層級(jí)間的傳導(dǎo)程度隨著熱度層級(jí)間距離的不同而存在差異，距離越小傳導(dǎo)程度越高，并呈現(xiàn)出全局的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

結(jié)合假設(shè)H1，本文繼續(xù)推導(dǎo)，若層級(jí)間熱度差距越大，內(nèi)容相似度越小，而高熱內(nèi)容間存在著高趨同性，那么對(duì)于全局帖子而言，高傳導(dǎo)程度或高中心性的層級(jí)之間內(nèi)容彼此高度流通，類似于“旋轉(zhuǎn)門”，低傳導(dǎo)程度或低中心性的層級(jí)與前者則缺乏流通性，信息阻塞，從而可能導(dǎo)致整個(gè)平臺(tái)的公共信息出現(xiàn)“富人俱樂(lè)部”現(xiàn)象。由此，全局帖子陷入熱門或較熱門內(nèi)容一直熱門，冷門內(nèi)容一直冷門，在實(shí)際案例中會(huì)令社交媒體平臺(tái)形成“抖音之所以為抖音”“快手之所以為快手”的現(xiàn)象。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法中的“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)，其直觀解釋為：一個(gè)密集的、有凝聚力的核心和一個(gè)稀疏的、不相連的外圍組成的特殊結(jié)構(gòu)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間聯(lián)系的緊密程度，區(qū)分出哪些節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位，哪些節(jié)點(diǎn)處于邊緣地位。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H4 內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)存在“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)?！昂诵模吘墶苯Y(jié)構(gòu)中，核心層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣中的中心性顯著高于邊緣層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣中的中心性。

該假設(shè)包含著內(nèi)容在不同熱度層級(jí)間傳導(dǎo)的“近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、遠(yuǎn)近有別”的擴(kuò)散結(jié)構(gòu)特征。

根據(jù)H1與H3的提出過(guò)程，任意層級(jí)對(duì)其他層級(jí)的傳導(dǎo)能力與層級(jí)間熱度距離相關(guān)，熱度層級(jí)在全局中的中心性越高，對(duì)其他層級(jí)的內(nèi)容傳導(dǎo)程度就越高，而非僅由熱度高低所決定。結(jié)合H4，本研究提出，核心層級(jí)是在熱度差值矩陣中的接近中心性最高的層級(jí)，即熱度上的“腰部”層級(jí)；邊緣層級(jí)則是在熱度差值矩陣中接近中心性最低的層級(jí)，即偏于“頭部”熱層或“底部”冷層。H4也表明，熱度層級(jí)間由于內(nèi)容差異、熱度距離而存在顯著差異，故而整個(gè)內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，帖子存在彼此分割的群聚現(xiàn)象。因此本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)H5 在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，對(duì)于任意層級(jí)而言，越接近核心層級(jí)，其熱度值越接近全局各層熱度均值；越接近邊緣層級(jí)，其熱度值越遠(yuǎn)離全局各層熱度均值。整個(gè)內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)切分為不同的子群，且內(nèi)容相似、熱度相近的熱度層級(jí)聚集為同一子群。

該假設(shè)包含著內(nèi)容在不同熱度層級(jí)間傳導(dǎo)的“由近及遠(yuǎn)、遠(yuǎn)近有別”的擴(kuò)散結(jié)構(gòu)特征。

以上四點(diǎn)研究回顧、五個(gè)假設(shè)集中表達(dá)了對(duì)于輿論傳播和議程設(shè)置中易產(chǎn)生誤識(shí)的在不同熱度的層級(jí)間隨著熱度差距而“由近及遠(yuǎn)、近強(qiáng)遠(yuǎn)弱、遠(yuǎn)近有別”的擴(kuò)散效應(yīng)與獨(dú)特區(qū)隔結(jié)構(gòu)。它們的邏輯關(guān)系通過(guò)框架圖（圖1）所示。

三、研究方法與研究過(guò)程

通過(guò)八爪魚(yú)采集器和Python編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)對(duì)新浪微博進(jìn)行采集，采取成本較低的多階段抽樣。為避免2019年及之后新冠疫情時(shí)期微博內(nèi)容的特殊性與波動(dòng)性，本研究將時(shí)間段選為2018年全年。在最初抽取一批種子帖并檢驗(yàn)其有效性后，采用滾雪球抽樣的方式進(jìn)行深度抓取，最后共得到65535個(gè)用戶所發(fā)的共20117408條樣本帖。具體過(guò)程是：從新浪微博首頁(yè)47個(gè)內(nèi)容版塊采集，各個(gè)版塊每天早晚各抓取一次，抓取時(shí)間持續(xù)1個(gè)月，獲得67362條“種子”帖，它們廣泛且大致均衡地分布在上述版塊；然后從這些種子帖做第一輪“滾雪球”抽樣，每條種子帖抓取500條評(píng)論的評(píng)論者（不足500條的則全部抓?。コ貜?fù)用戶、頁(yè)面被禁用戶和抓取失敗用戶后，獲取發(fā)布者和評(píng)論者共計(jì)3501153個(gè)，并從中隨機(jī)選取10萬(wàn)個(gè)用戶，然后對(duì)之抓取87739個(gè)有效用戶所發(fā)的帖子。提取其中在2018年具有發(fā)帖記錄的。因這些原始數(shù)據(jù)值較大，故將每個(gè)指標(biāo)原始數(shù)值加1后再經(jīng)對(duì)數(shù)函數(shù)轉(zhuǎn)換，其后進(jìn)行歸一化處理，每個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為[0，1]內(nèi)的值。對(duì)任—數(shù)xi進(jìn)行歸一化的公式為：[xi-min（x）]/[max（x）-min（x）]。

歸一化處理后得到這些用戶相應(yīng)的粉絲數(shù)直方圖（圖2）與這些帖子的熱度分布直方圖（圖3）。熱度計(jì)算方法為：（評(píng)論數(shù)+點(diǎn)贊數(shù)）／2，其中評(píng)論數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)都是微博中的原始官方數(shù)據(jù)設(shè)為x，則采取經(jīng)由對(duì)數(shù)函數(shù)轉(zhuǎn)換后的值Xnew=log2（x+1）。

（一）帖子內(nèi)容的向量化表示與K-means聚類

采取Word2vec詞向量模型及其平均池化的方式，把帖子轉(zhuǎn)換為向量后計(jì)算兩條帖子之間的余弦相似度。該模型利用詞的上下文信息將一個(gè)詞轉(zhuǎn)化成一個(gè)低維實(shí)數(shù)向量，越相似的詞在向量空間中越相近。使用Gensim模塊進(jìn)行Word2vec模型的計(jì)算，語(yǔ)料庫(kù)來(lái)自課題組自行抓取的26G的txt文本格式的語(yǔ)料，它對(duì)社交媒體文本有良好適應(yīng)性。隨后通過(guò)K-means算法進(jìn)行聚類，采取簇內(nèi)誤差平方和反映聚類誤差（圖4）。太低的聚類數(shù)量不利于統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，而太多的聚類數(shù)量會(huì)出現(xiàn)類型分布上下波動(dòng)較大的情況。結(jié)合誤差指標(biāo)與實(shí)際可操作性和“肘拐點(diǎn)”，將樣本帖子聚為1200類。

（二）每天每層的帖子類型分布

首先，按照帖子熱度對(duì)帖子進(jìn)行分層，采用常用的等頻分箱方法。等頻分箱常見(jiàn)于統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域，即針對(duì)研究樣本進(jìn)行定序、定距劃分，令每個(gè)區(qū)間內(nèi)包含的樣本數(shù)量一致。這種方法，可在與頭部熱度層級(jí)內(nèi)樣本規(guī)模相同的前提下，探究議程與非議程、高熱度議程與中低熱度議程之間的關(guān)系。對(duì)所涉及的帖子選擇切分為200個(gè)熱度層級(jí)，每層、每天的帖子數(shù)都相等。由于實(shí)際樣本數(shù)量及其分布的不同，每天每層的帖子隨機(jī)取132條，這樣保證了365天×200層的每層數(shù)量一致。

其后，對(duì)于每天每層的132條帖子，由于它們已經(jīng)屬于1200類帖子中的類，所以每天每層都是一個(gè)1200維的向量，向量中每個(gè)數(shù)值都是一個(gè)比例值，即這132條帖子在1200類的類型上所具有的比例，如表1所示。

（三）對(duì)層和層之間交叉滯后相關(guān)分析

使用交叉滯后模型對(duì)上一步處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)一步進(jìn)行分析。交叉滯后模型是利用縱向隊(duì)列中兩個(gè)或兩個(gè)以上的面板數(shù)據(jù)，探索相互關(guān)聯(lián)的兩個(gè)變量間時(shí)序關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。本研究以天數(shù)為分析單位，滯后期為1天來(lái)進(jìn)行交叉滯后分析。對(duì)于層和層之間的影響關(guān)系，可通過(guò)交叉滯后相關(guān)分析計(jì)算得到。

四、假設(shè)檢驗(yàn)

（一）對(duì)于假設(shè)H1

將前文通過(guò)交叉時(shí)滯相關(guān)分析后得到的200x200傳導(dǎo)矩陣進(jìn)行處理，所得到的一維數(shù)組就是內(nèi)容傳導(dǎo)程度的計(jì)量化，數(shù)值越大，說(shuō)明傳導(dǎo)程度越高。熱度差距則通過(guò)任意兩個(gè)熱度層級(jí)的每層均熱度數(shù)值相減后的差值絕對(duì)值來(lái)表示，數(shù)值越大，說(shuō)明熱度層級(jí)間距離越大。本假設(shè)將傳導(dǎo)程度和熱度差距進(jìn)行相關(guān)分析，若二者相關(guān)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明傳導(dǎo)程度越高則熱度差距越小，假設(shè)成立。

針對(duì)200x200的議程傳導(dǎo)矩陣和200x200的熱度差值矩陣，分別處理后得到一維數(shù)組，分別作為因變量和自變量，計(jì)算雙變量相關(guān)性，可得皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.399，斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為-0.427，Plt;0.01，N=40000，相關(guān)性顯著。分析結(jié)果支持假設(shè)H1成立。

（二）對(duì)于假設(shè)H2

對(duì)200x200的內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)與熱度差值網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)矩陣進(jìn)行相關(guān)性分析。用seaborn的heatmap繪制內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，如圖6所示。圖中每個(gè)點(diǎn)，若其縱坐標(biāo)為p、橫坐標(biāo)為q、點(diǎn)數(shù)值為n，則說(shuō)明在該點(diǎn)上，熱度層p對(duì)熱度層q的議程內(nèi)容在1年當(dāng)中有n天是存在影響或引發(fā)作用的。色塊越深越黑意味著引發(fā)數(shù)值n越大，即影響越大；色塊越淺越白則意味著引發(fā)數(shù)值n越小，即影響越小。

圖6中左上部為低熱度層級(jí)，右下部為高熱度層級(jí)。色塊最黑最深的部分為40-80層的層級(jí)，即全局的腰部／頸部層級(jí)，該部分層級(jí)對(duì)其他層級(jí)的作用程度最強(qiáng)。

對(duì)200個(gè)熱度層繪制熱度差值網(wǎng)絡(luò)如圖7所示，色塊越深越黑代表層級(jí)間熱度差值越大：色塊越淺越白代表層級(jí)間熱度差值越小。左上部為低熱度層級(jí)，右下部為高熱度層級(jí)。由圖7可得，腰部／頸部層級(jí)的色塊最淺最白，即熱度差值最小。和其他熱度層級(jí)相比，腰部／頸部層級(jí)對(duì)全局所有層級(jí)的可達(dá)性最強(qiáng)。

在圖6、圖7中，可觀測(cè)出腰部／頸部層級(jí)均占據(jù)關(guān)鍵地位，且圖形顏色趨勢(shì)趨同，可輔助呈現(xiàn)內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)與熱度差值網(wǎng)絡(luò)的同構(gòu)性。在Ucinet中采取QAP相關(guān)分析，對(duì)內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)與熱度差值網(wǎng)絡(luò)這兩個(gè)矩陣的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示兩個(gè)矩陣的相關(guān)系數(shù)為-0.431，Plt;0.001，顯著性強(qiáng)?？傻?，這兩個(gè)矩陣呈現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)，任意熱度層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中引發(fā)數(shù)值越高，在熱度差值網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)值就越小，即當(dāng)層級(jí)間熱度距離越小，層級(jí)內(nèi)容的傳導(dǎo)程度就越高，表明兩個(gè)矩陣存在同構(gòu)性。由此，分析結(jié)果支持H2成立。

（三）對(duì)于假設(shè)H3

分別將兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(biāo)導(dǎo)入SPSS進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析，結(jié)果為：任意層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)上的特征向量中心性，與其在熱度差值網(wǎng)絡(luò)上的接近中心性的相關(guān)系數(shù)為0.326，Plt;0.01，N=200，相關(guān)性顯著。

內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)上的特征向量中心性體現(xiàn)了任意熱度層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的重要程度，即對(duì)其他層級(jí)的引發(fā)程度：而熱度差值網(wǎng)絡(luò)上的接近中心性體現(xiàn)了任意熱度層級(jí)在熱度差值網(wǎng)絡(luò)上到達(dá)其他層級(jí)的熱度距離，中心性越高距離越短，換言之，體現(xiàn)了任意層級(jí)在熱度相似網(wǎng)絡(luò)上的中心程度。由此可得，任意層級(jí)越處于內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的中心層，就越處于熱度相似網(wǎng)絡(luò)（熱度差值網(wǎng)絡(luò)）的中心地位。假設(shè)H3成立。

（四）對(duì)于假設(shè)H4

將內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣導(dǎo)人Ucinet，對(duì)矩陣進(jìn)行“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)分析，輸出結(jié)果為：迭代次數(shù)為50，初始矩陣與理想矩陣之間的相關(guān)系數(shù)（staning ftness）為0.278，經(jīng)過(guò)重排后的矩陣與理想矩陣的相關(guān)系數(shù)（final fitness）為0.495，N=200。其中，final fitness越大，表明實(shí)際數(shù)據(jù)與理想模型越相似，實(shí)際數(shù)據(jù)的“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)越顯著。

結(jié)果還顯示，核心區(qū)域中包含116個(gè)層，邊緣區(qū)域包含84個(gè)層。將核心層與邊緣層的熱度導(dǎo)入SPSS中，采取獨(dú)立樣本K-S方法，檢驗(yàn)二者的熱度是否存在顯著分布差異。輸出結(jié)果顯示，Plt;0.01，總計(jì)N=200，最極端差值絕對(duì)值=0.432，差異顯著，核心層和邊緣層分別屬于不同的熱度段。

此外，“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)劃分了聯(lián)系緊密的節(jié)點(diǎn)與聯(lián)系松散的節(jié)點(diǎn)，區(qū)分出占有比較重要地位的核心層級(jí)與占有比較不重要地位的邊緣層級(jí)。在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，中心性高的層級(jí)具備重要地位（高傳導(dǎo)能力），中心性低的層級(jí)則具備較不重要地位（低傳導(dǎo)能力）。故而在“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)中，核心層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣中的中心性顯著高于邊緣層級(jí)在內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣中的中心性。假設(shè)H4成立。

（五）對(duì)于假設(shè)H5

結(jié)合上文假設(shè)H3的驗(yàn)證，熱度差值在內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣中存在顯著影響，故針對(duì)核心層熱度差值矩陣與邊緣層熱度差值矩陣進(jìn)行比較分析，在Ucinet中，計(jì)算得到兩個(gè)矩陣中各層級(jí)的接近中心性，繼而在SPSS中采取獨(dú)立樣本Mann-Whitney U檢驗(yàn)。結(jié)果如下：核心層熱度差值矩陣接近中心性的均值為96.827，邊緣層熱度差值矩陣接近中心性的均值為77.876，200x200的熱度差值矩陣接近中心性均值為90.733，則核心層熱度差值矩陣接近中心性與全局層級(jí)熱度差值矩陣接近中心性之間的均值相差6.094，邊緣層熱度差值矩陣接近中心性與全局層級(jí)熱度差值矩陣接近中心性之間的均值相差12.857。如圖8所示，核心層的熱度差值矩陣接近中心性顯著高于邊緣層的熱度差值矩陣矩陣接近中心性。

綜上所述，本研究的200層熱度層級(jí)的傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)具有可檢驗(yàn)的“核心－邊緣”結(jié)構(gòu)，存在116個(gè)核心層級(jí)與84個(gè)邊緣層級(jí)，核心層級(jí)的熱度差值接近中心性更接近全局各層熱度均值，且顯著高于邊緣層級(jí)的熱度差值接近中心性。換言之，核心層級(jí)的熱度距離比邊緣層級(jí)的熱度距離更加簡(jiǎn)短緊密，重要性更高。

為進(jìn)一步驗(yàn)證，本研究將每層均熱度與全局均熱度的差值絕對(duì)值作為變量x1，x1越小說(shuō)明該層的熱度與全局均熱度差值越小，則該層級(jí)越接近腰部層級(jí)（中間層級(jí)）；x1越大說(shuō)明該層級(jí)距離腰部層級(jí)越遠(yuǎn)，越有可能是頭部或者底部層級(jí)。將傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的每層特征向量中心性作為變量x2，分析變量x1和x2的相關(guān)性，皮爾遜相關(guān)系數(shù)結(jié)果為-0.244，Plt;0.001，N=200。結(jié)合已驗(yàn)證的假設(shè)H2、H3、H4，上述結(jié)果表明在全局網(wǎng)絡(luò)中，熱度層級(jí)越接近腰部層級(jí)，在傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中的特征向量中心性就越高，且顯著高于頭部／底部層級(jí)。加之，在熱度差值矩陣網(wǎng)絡(luò)中核心層的接近中心性顯著高于邊緣層，而假設(shè)H3表明任意層級(jí)越處于傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的中心重要地位，就越處于熱度相似網(wǎng)絡(luò)（熱度差值網(wǎng)絡(luò)）的重要地位，故而，熱度層級(jí)越接近腰部層級(jí)，就越接近核心層級(jí)。

針對(duì)H5中的“子群”假設(shè)，將內(nèi)容傳導(dǎo)矩陣導(dǎo)人Ucinet，選擇CONCOR法計(jì)算。參數(shù)為：最大切分深度為3，最大重復(fù)次數(shù)為25，輸出R方結(jié)果0.850，N=200，R2大于0.5，故有效性高。內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)被分割為八個(gè)子群，子群一、二、三、四中最低熱度層級(jí)為層0，最高熱度層級(jí)為層70，共71個(gè)層級(jí)，均為低熱度子群；子群五、六、七、八中最低熱度層級(jí)為層71，最高熱度層級(jí)為層199，共129個(gè)層級(jí)，均為中高熱度子群。各子群熱度方差分別為：0.000000，0.000000，0.000000，0.000011，0.000001，0.000044，0.003112，0.007294。而全局200層的熱度方差大大超出上述各個(gè)子群，為0.019533，即各個(gè)子群內(nèi)部的層間熱度差異大大低于全局各層間的熱度差異。對(duì)各子群熱度與全局各層熱度分別進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各子群熱度與全局熱度均不服從方差齊性，各子群熱度與全局熱度存在顯著差異。

此外，針對(duì)各個(gè)子群之間兩兩進(jìn)行K-S檢驗(yàn)，分析任意兩個(gè)子群的熱度分布是否一致，結(jié)果顯示，子群一、子群二、子群三、子群四之間，熱度分布無(wú)顯著差異；這四個(gè)子群分別與子群五、子群六、子群七、子群八存在顯著的熱度分布差異；而子群五、子群六、子群七、子群八四個(gè)子群之間，熱度分布存在顯著差異。說(shuō)明在全局內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，高熱度層級(jí)與低熱度層級(jí)在內(nèi)容與熱度方面存在鮮明的分割化與條塊化，且高熱層與低熱層之間內(nèi)容更難以流通。

以上結(jié)果說(shuō)明：（1）在內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，網(wǎng)絡(luò)帖子并非隨機(jī)地四處分散，而是因內(nèi)容、熱度的不同而呈現(xiàn)出圈層化、分段化。內(nèi)容相似、熱度相近的帖子聚集在同一圈層和熱度段中，構(gòu)成具備中心化、群聚效應(yīng)的群體。海量帖子以這種方式形成一個(gè)個(gè)彼此區(qū)分的群體。（2）方差齊性分析說(shuō)明熱度相近的帖子層聚攏在同一個(gè)內(nèi)容傳導(dǎo)圈層中，且內(nèi)容也在相近熱度之間傳遞流通。（3）高熱內(nèi)容與低熱內(nèi)容之間不僅存在顯著的熱度差異，也存在內(nèi)容割裂、溝通阻滯特點(diǎn)。綜上所述，假設(shè)H5成立。

五、結(jié)語(yǔ)

本研究基于新浪微博平臺(tái)，對(duì)經(jīng)由熱度分層后的帖子進(jìn)行交叉時(shí)滯相關(guān)分析，探究社交網(wǎng)絡(luò)信息在不同熱度層級(jí)間的傳導(dǎo)規(guī)律和路徑，分析驗(yàn)證議程傳播擴(kuò)散的結(jié)構(gòu)。主要結(jié)果如下：（1）熱度層與內(nèi)容層密切相關(guān)，議程信息在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播擴(kuò)散過(guò)程存在差異性，具體表現(xiàn)為：熱度層級(jí)間距離越小，傳導(dǎo)程度越高；距離越大，傳導(dǎo)程度越低。（2）不同熱度層級(jí)間的議程傳播呈現(xiàn)梯度變化特征，即內(nèi)容傳導(dǎo)程度或影響程度隨著熱度層級(jí)變化而階梯式遞增或遞減。（3）無(wú)論是議程傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)，還是熱度差值矩陣網(wǎng)絡(luò)，都驗(yàn)證出各個(gè)層級(jí)間的互相影響構(gòu)成了一個(gè)議程擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)。（4）內(nèi)容傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)或議程擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)與內(nèi)容的熱度差值網(wǎng)絡(luò)存在同構(gòu)性，故社交網(wǎng)絡(luò)信息的議程擴(kuò)散是一個(gè)具備梯度性、漸變性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。（5）在議程梯度擴(kuò)散的過(guò)程中，在內(nèi)容擴(kuò)散距離和影響程度上，“熱度腰部”層級(jí)明顯優(yōu)于其他熱度層級(jí)，打破以往對(duì)“熱度頭部”層級(jí)設(shè)置全局的認(rèn)定局限。

本研究的主要貢獻(xiàn)在于：（1）從議程設(shè)置到議程梯度擴(kuò)散，提出議程“梯度擴(kuò)散”理論模式。傳統(tǒng)議程設(shè)置理論研究媒體如何通過(guò)設(shè)置議題、屬性等影響公眾認(rèn)知，本研究則拓展議程設(shè)置過(guò)程的內(nèi)部差異性，發(fā)現(xiàn)議程傳導(dǎo)程度隨著熱度層級(jí)變化而階梯式遞增或遞減，從而提出“梯度議程設(shè)置”的理論。（2）從議程設(shè)置“超距作用”到議程的傳導(dǎo)距離有限性、作用方式梯度性。本研究驗(yàn)證了議程在傳播擴(kuò)散過(guò)程中的傳導(dǎo)程度差異，并進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)議程傳導(dǎo)程度的梯度性，由此本研究突破“議程設(shè)置”效果能夠“一把火燒遍全局”的“超距作用”認(rèn)知局限，并從傳播學(xué)角度打破以往對(duì)頂熱議程影響全局議題的直觀認(rèn)知。（3）從網(wǎng)絡(luò)議程設(shè)置到議程設(shè)置網(wǎng)絡(luò)——研究議程之間的作用網(wǎng)絡(luò)與作用矩陣，即從強(qiáng)調(diào)鏈條式設(shè)置議程、影響公眾，到強(qiáng)調(diào)控制全局議程網(wǎng)絡(luò)與結(jié)構(gòu)，強(qiáng)調(diào)由“線”到“網(wǎng)”。首先，本研究將簡(jiǎn)單的“是議程”與“不是議程”轉(zhuǎn)換為熱度分層的議程分類方式，為研究議程在不同熱度層級(jí)間的傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)與路徑提供依據(jù)：其次，將以往的議程設(shè)置鏈條創(chuàng)新擴(kuò)展為議程設(shè)置網(wǎng)絡(luò)，說(shuō)明議程設(shè)置不單單是自上而下和自下而上的雙向設(shè)置，更是不同熱度層級(jí)之間的網(wǎng)絡(luò)化設(shè)置。（4）從高度關(guān)注“頭部”頂熱層級(jí)到抓住關(guān)鍵“腰部”熱度層級(jí)。本研究探索議程內(nèi)部由熱度層級(jí)、傳導(dǎo)路徑、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)組成的議程設(shè)置結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)熱度分層后的議程傳導(dǎo)差異性，進(jìn)而提出議程傳導(dǎo)中的關(guān)鍵：腰部熱度層級(jí)，發(fā)現(xiàn)腰部層級(jí)對(duì)其他熱度層級(jí)議程的輻射影響距離更為長(zhǎng)遠(yuǎn)和穩(wěn)定。故而，本研究認(rèn)為，在調(diào)控全局議程時(shí)，首先應(yīng)當(dāng)注重對(duì)全局議程腰部熱度層級(jí)議程的合理控制：其次應(yīng)當(dāng)關(guān)注議程擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)特征，認(rèn)識(shí)到不同熱度層級(jí)間的互相影響，調(diào)控議程擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)。

本研究有待深化之處：（1）本研究考慮的是一般性的“議程向量”傳導(dǎo)，而非某個(gè)特定“議程主題”的設(shè)置，后續(xù)研究可區(qū)分出細(xì)粒度的“議程類”進(jìn)行單獨(dú)研究，并分析、比較各個(gè)特殊類的議程傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。（2）本文采取的交叉滯后相關(guān)分析是議程設(shè)置研究中的經(jīng)典方法，但仍然不能突出“牽一發(fā)而動(dòng)全身”的整體傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)，可考慮采用多變量因果分析、因果圖模型等方法進(jìn)行更細(xì)致的研究。（3）本文現(xiàn)有的分析強(qiáng)調(diào)從線條到網(wǎng)絡(luò)的傳播結(jié)構(gòu)，可考慮把熱度層級(jí)的信息傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)提升到多元要素的“結(jié)構(gòu)傳播學(xué)”分析框架，對(duì)熱度層級(jí)傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)結(jié)合“引力模型”等方法探討其“傳播引力”的場(chǎng)效應(yīng)與特性。

責(zé)任編輯 徐昉