摘 要：作為高等教育現(xiàn)實的“晴雨表”，高等教育輿情分析具有重要的學(xué)術(shù)價值和現(xiàn)實意義.圍繞新浪微博“山河大學(xué)”輿情信息，錨定其背后的高等教育優(yōu)質(zhì)資源空間分布不均衡的問題，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析法進(jìn)行輿情傳播研究.通過密度和中心性等分析，可得網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)“廣而密”的分布特點(diǎn)，且節(jié)點(diǎn)間連接度較高，交互性和依賴性均較強(qiáng)，特別容易引起普通用戶的注意力和參與度.通過凝聚子群分析，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)聚類比較明顯，但8個凝聚子群的交互度不高.該網(wǎng)絡(luò)總體上是單向傳播，主要呈現(xiàn)“偶遇機(jī)會型”和“多級傳播型”傳播路徑.研究發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)分析法的有效應(yīng)用可為教育輿情的引導(dǎo)與應(yīng)對提供針對性的策略和建議.

關(guān)鍵詞：高等教育資源；社會網(wǎng)絡(luò)分析；山河大學(xué)；新浪微博；教育輿情

中圖分類號：C912.63""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：1000-2367（2025）02-0091-08

高等教育輿情分析作為高等教育現(xiàn)實的“晴雨表”，宏觀上可以服務(wù)于全國的高等教育事業(yè)決策，微觀上也可以實現(xiàn)對社會熱點(diǎn)的具體研判^［1］.研究發(fā)現(xiàn)，教育資源分配、教育公平與高質(zhì)量發(fā)展是高等教育輿情最為關(guān)注的熱點(diǎn)話題^［2-3］.特別是，在2023年高考填報志愿之際，“山河大學(xué)”這一虛擬的網(wǎng)絡(luò)高校火遍全國，并受到教育部的關(guān)注^［4］，其迅速走紅的背后折射的正是高等教育資源分布不均衡的問題.

關(guān)于我國高等教育資源空間配置，學(xué)者們展開了系列研究.其中，主要著眼于以下主題：（1）闡述高等教育資源空間分布不均衡的現(xiàn)狀，薛穎慧等^［5］采用GIS方法發(fā)現(xiàn)全國各行政區(qū)內(nèi)高等教育資源空間分布存在嚴(yán)重的不均衡現(xiàn)象；劉寧寧等^［6］發(fā)現(xiàn)緊隨雙一流建設(shè)方案的推進(jìn)，優(yōu)質(zhì)高等教育資源空間分布不均衡程度不降反增.（2）分析高等教育資源空間分布的態(tài)勢，沈鴻敏等^［7］研究得到高等教育空間分布趨勢，即分布差距總體呈下降態(tài)勢，但目前不均衡現(xiàn)象顯著；宋爭輝^［8］從歷史思辨視角指出高等教育優(yōu)質(zhì)資源的空間分布經(jīng)歷從“東強(qiáng)西弱”到“東西強(qiáng)中部弱”的演變.（3）探究高等教育資源空間分布不均衡的影響因素，邱均平等^［9］指出是由歷史、經(jīng)濟(jì)、政治等因素長期作用而形成；劉華軍等^［10］通過實證數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)地區(qū)間差距是造成總體差距的主要來源.（4）探索優(yōu)化高等教育資源配置的路徑選擇，程海等^［11］提出優(yōu)化高等教育市場機(jī)制等建議；張德祥等^［12］聚焦資源、公平等視角給出政府層面的建議.王濤^［13］從注重頂層設(shè)計等方面對促進(jìn)高等教育資源的優(yōu)化配置提出新的要求.

總體來看，當(dāng)前研究主要從宏觀層面探討其實際的現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢、影響因素和優(yōu)化路徑等，而對于微觀層面的“網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度”尚未涉及.在“自媒體”時代，新聞“受眾”也能成為網(wǎng)絡(luò)話題的“生產(chǎn)者”.“山河大學(xué)”作為民眾廣泛討論的熱點(diǎn)話題，對其傳播的研究有利于把握高等教育資源均衡的網(wǎng)絡(luò)輿情導(dǎo)向.鑒于此，本文以“山河大學(xué)”網(wǎng)絡(luò)輿情為研究對象，運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析法著重探討其網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系和影響力，分析輿情

收稿日期：2024-01-16;修回日期：2024-01-30.

基金項目：國家自然科學(xué)基金（61203293）；河南師范大學(xué)教育科學(xué)研究項目（2021JK27）.

作者簡介（通信作者）：王允（1989-），女，河南南陽人，河南師范大學(xué)講師，博士，主要從事數(shù)學(xué)教育研究，E-mail：yunwang8@163.com.

引用本文：王允，張雪健，詹藝塬.基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的“山河大學(xué)”輿情傳播研究［J］.河南師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2025，53（2）：91-98.（Wang Yun，Zhang Xuejian，Zhan Yiyuan.Research on the public opinion dissemination of \"Shanhe University\" with social network analysis［J］.Journal of Henan Normal University（Natural Science Edition），2025，53（2）：91-98.DOI：10.16366/j.cnki.1000-2367.2024.01.16.0006.）

傳播的特點(diǎn)和路徑，試圖揭示新媒體的關(guān)注、研判與賦權(quán)，以期為高等教育資源空間均衡分布提供思路與建議.

1 研究設(shè)計

本文以新浪微博中的熱點(diǎn)話題“山河大學(xué)”為例，進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)的采集.Python作為一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C(jī)程序設(shè)計語言，擁有高效的高級數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，是一款強(qiáng)大的數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析與可視化工具.數(shù)據(jù)采集中以Python編程接入新浪微博API平臺，獲取樣本數(shù)據(jù).數(shù)據(jù)獲取及分析流程如圖1所示.

1.1 數(shù)據(jù)源選擇與數(shù)據(jù)采集

以“http：//s.weibo.com/weibo？q=山河大學(xué)”為檢索詞，截至2023-12-15 00：21，在PC端檢索中341 272條信息.以微博轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)作為聚類的標(biāo)準(zhǔn)，將篩選出的數(shù)據(jù)按轉(zhuǎn)發(fā)量降序排列（表1），排名第一的是“中國日報網(wǎng)”，其微博“教育部回應(yīng)山河大學(xué)”（https：//weibo.com/2127460165/N8AdvDMwd）的總轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)為1 615.因此，選取“中國日報網(wǎng)”作為原始信息源根節(jié)點(diǎn).

從數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)出發(fā)，采取隨機(jī)抽樣的方式，從1 615個轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)中選出100個具有代表性的高關(guān)注度微博作為二級節(jié)點(diǎn).其次，遍歷所有轉(zhuǎn)發(fā)上述節(jié)點(diǎn)的微博，查詢該條微博的所有轉(zhuǎn)發(fā)信息，得到對應(yīng)地址；如果該微博的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)不等于0，則標(biāo)記該條微博節(jié)點(diǎn)為1；對每個轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)重復(fù)上述步驟逐級進(jìn)行篩選.最后，遞歸完成后獲取所有轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，共選出436個節(jié)點(diǎn)作為數(shù)據(jù)樣本.

1.2 研究方法

社會網(wǎng)絡(luò)分析（social network analysis，SNA）是從量化的角度對社會關(guān)系結(jié)構(gòu)及其屬性加以分析的一套規(guī)范和方法，它主要分析的是不同社會單元所構(gòu)成的關(guān)系的結(jié)構(gòu)及其屬性^［14］.本文主要從網(wǎng)絡(luò)基本屬性（網(wǎng)絡(luò)密度、平均路徑長度和聚類系數(shù)等）、中心性和凝聚子群等維度進(jìn)行分析.

1.2.1 網(wǎng)絡(luò)基本屬性

（1）網(wǎng)絡(luò)密度M指的是一個網(wǎng)絡(luò)中各個點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度.固定規(guī)模的點(diǎn)之間的連線越多，該網(wǎng)絡(luò)的密度就越大.在測量M時采用實際互動關(guān)系數(shù)L和所有可能互動關(guān)系數(shù)的比例.在一個N個點(diǎn)的有向圖中，其最大連線數(shù)為N（N-1），則密度M=LN（N-1）.

（2）網(wǎng)絡(luò)中兩個節(jié)點(diǎn)i和j之間的距離dij被定義為連接這兩個節(jié)點(diǎn)的最短路徑上所包含的邊的數(shù)目.網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度L定義為任意兩個節(jié)點(diǎn)之間的距離的平均值，即：L=112N（N+1）∑ijdij，其中，N為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù).網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度也稱為網(wǎng)絡(luò)的特征路徑長度，它反映了網(wǎng)絡(luò)的尺寸.

（3）研究主要采用分解式聚類思路，運(yùn)用全屬性法將大的點(diǎn)的集合逐步分解.對任意節(jié)點(diǎn)，聚類系數(shù)定義為該節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)之間的實際連接數(shù)與理想狀態(tài)下全連接數(shù)的比值.聚類系數(shù)的計算公式為：Ci=2nik（k-1），其中，k為鄰居節(jié)點(diǎn)個數(shù)，ni為鄰居節(jié)點(diǎn)之間的實際連接數(shù).整個網(wǎng)絡(luò)的聚集系數(shù)C是所有節(jié)點(diǎn)i的聚類系數(shù)Ci的平均值（0C1）.

1.2.2 中心性分析

中心度主要分為局部中心度（點(diǎn)的度數(shù)）、中間度和整體中心度（接近度）3類，又分別稱為度數(shù)中心度、中介中心度和接近中心度.BONACICH^［15］給出了最一般的中心度測量公式：ci=∑jrij（α+βcj），其中ci表示點(diǎn)i的中心度，rij是連接點(diǎn)i和點(diǎn)j的線的取值，cj是點(diǎn)j的中心度.

α和β分別是兩個參數(shù).α是起標(biāo)準(zhǔn)化作用的常數(shù)，引入它是為了保證最終的各個中心度值圍繞平均值1變動.而β值更具實際意義，α有正負(fù)之分，允許研究者設(shè)置不同的途徑距離用于計算中心度.當(dāng)β為0，就不考慮任何間接關(guān)系，結(jié)果就是局部中心度.接近中心度則是該點(diǎn)與所有其他節(jié)點(diǎn)的最短距離之和.

1.2.3 凝聚子群分析

凝聚子群是行動者的子集合，在此集合中的行動者具有較強(qiáng)、緊密和直接的關(guān)系.凝聚子群分析是一種最典型的社會網(wǎng)絡(luò)子結(jié)構(gòu)分析方法，其優(yōu)點(diǎn)是簡化復(fù)雜的整體社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，探尋其中的子結(jié)構(gòu)及其相互關(guān)系.本文主要采用CONCOR算法進(jìn)行聚類分層，其基本變換^［16］如下：

若A=（aij）n×m是一個n行m列的矩陣，則以A的i行與j行的相關(guān)系數(shù)

bij=∑mk=1（aik-i）（ajk-j）/（∑mk=1（aik-i）2∑mk=1（ajk-j）2）

為矩陣B=（bij）n×m的i行j列元素，這里i，j分別是A的第i行及第j行的平均值，矩陣B稱為是A的CONCOR變換，記作B=CONCOR（A）.

1.3 研究工具

Ucinet是目前普遍使用的社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，適用于中心性、子群和個體網(wǎng)絡(luò)分析等，還包含許多基于過程的分析，如聚類分析、多維標(biāo)度、角色和地位分析（結(jié)構(gòu)、角色和正則對等性）等^［17］.因此，本文主要采用Ucinet軟件分析輿情傳播過程，同時結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計分析軟件進(jìn)行協(xié)同分析.

2 山河大學(xué)輿情網(wǎng)絡(luò)分析

以中國日報網(wǎng)數(shù)據(jù)源為根節(jié)點(diǎn)，以轉(zhuǎn)發(fā)上述微博的具體用戶作為節(jié)點(diǎn)，以用戶之間存在的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系作為邊，最后將所獲數(shù)據(jù)以邊數(shù)據(jù)的形式導(dǎo)入Ucinet平臺并對其進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分析，構(gòu)建出山河大學(xué)輿情傳播網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示.

2.1 拓?fù)浞治?/p>

社會網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與系統(tǒng)的功能之間存在密切的關(guān)系，對其研究一般從拓?fù)溥B接分析開始^［18］.該網(wǎng)絡(luò)的密度是0.102，連通性是0.111，則網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聯(lián)系較為分散且節(jié)點(diǎn)間互動性較弱.而網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度為1.12，可見其平均距離較短，整體分布較為集中.也就是說山河大學(xué)輿情信息呈現(xiàn)“廣而密”的分布特點(diǎn).

2.2 中心性分析

2.2.1 點(diǎn)度中心度分析

山河大學(xué)輿情信息的點(diǎn)度中心性對比數(shù)據(jù)見表2.由于官方媒體中國日報網(wǎng)是父節(jié)點(diǎn)，同轉(zhuǎn)載其博文的其他微博用戶均存在直接關(guān)系，處于最中心地位.此外，“Ling兜兜里少顆糖”“一書風(fēng)雨”等普通用戶的點(diǎn)出度較高.其中，微博大V“啵啵合成器”的點(diǎn)出度也較高.進(jìn)一步地，除作為父節(jié)點(diǎn)的官方媒體“中國日報網(wǎng)”外，并沒有出現(xiàn)其他高出度的官方媒體，表明其他官方媒體對于“中國日報網(wǎng)”發(fā)起的話題參與度不高.同時，在高出度節(jié)點(diǎn)前15名中，僅有一個微博大V，據(jù)此可推斷，微博大V雖參與話題討論，但可能內(nèi)容質(zhì)量不高并未引發(fā)其他用戶的共鳴，或微博大V對該話題的興趣不高并未積極參與討論.

分析點(diǎn)入度可以發(fā)現(xiàn)，普通用戶“佛手柑與枇杷燈”是點(diǎn)入度最高的節(jié)點(diǎn)，微博大V“蘇不起就擺爛”和普通用戶“蘑菇蘑菇她不會開花”均位居第二.在前15名排序中，有2個微博大V，其余13個節(jié)點(diǎn)都是普通用戶.這表明微博大V對話題的參與度較低，在輿情傳播中沒有做出較大貢獻(xiàn).同樣地，在高入度節(jié)點(diǎn)中，也沒有發(fā)現(xiàn)官方媒體，這也再次表明官方媒體對于“中國日報網(wǎng)”發(fā)起的話題討論參與度不高，與點(diǎn)出度的分析結(jié)果如出一轍.

綜上，該網(wǎng)絡(luò)以官方媒體為核心，微博普通用戶占比最多，相對而言大V用戶占比較少.“山河大學(xué)”作為教育熱點(diǎn)事件，官方媒體之間互動性差，微博大V整體參與不積極.相對而言，眾多普通用戶的高度關(guān)注與大量轉(zhuǎn)發(fā)表明，他們迫切希望向外界表達(dá)自己的訴求，并引起同類群體的共鳴，其轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容或許能為教育資源分布不均問題提供新思路與新方案.對比點(diǎn)入度和點(diǎn)出度前15名，發(fā)現(xiàn)沒有重合的用戶節(jié)點(diǎn)，即網(wǎng)絡(luò)中缺乏高點(diǎn)出入度的節(jié)點(diǎn).因此，在該網(wǎng)絡(luò)中缺乏高度轉(zhuǎn)發(fā)與被轉(zhuǎn)發(fā)的用戶，這或許與微博大V參與話題度低有關(guān).

2.2.2 中介中心度分析

中介中心性輿情傳播的數(shù)據(jù)結(jié)果見表3.“Macence”中間中心性最高為99，中心勢占比5.2%.其次是“Yu擁有草莓Yu”“猛士的士高6”“藝術(shù)家看月亮_”等節(jié)點(diǎn)，中心勢均在3.5%之上.他們起到了“中介橋梁”的作用，能夠提供其他微博用戶關(guān)注的內(nèi)容，能夠推動輿情的傳播導(dǎo)向.此外，該網(wǎng)絡(luò)中介中心度為0的節(jié)點(diǎn)占總節(jié)點(diǎn)的22.02%，表明3/4的用戶具有高度的影響力.其中，多數(shù)為普通用戶，微博大V則寥寥無幾.因此，普通用戶的中介中心度比較高，具有較強(qiáng)的信息傳播能力，是山河大學(xué)輿情傳播的主力軍.

2.2.3 接近中心度分析

接近中心性考慮的是行動者在多大程度上不受其他行動者的控制，一個點(diǎn)的接近中心性是該點(diǎn)與圖中所有其他點(diǎn)的捷徑距離之和，其數(shù)據(jù)分析結(jié)果見表4.如表4所示，“佛手柑與枇杷燈”的接近中心度最小，其次是“蘑菇蘑菇不會開花”“寶寶靜3 806”“hope奇緣”和“_見錄”等節(jié)點(diǎn).如表4所示，總體該網(wǎng)絡(luò)的用戶節(jié)點(diǎn)內(nèi)距離指標(biāo)均較大，內(nèi)距離指標(biāo)最優(yōu)為157 043，表明網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的接近中心度均較小.此外，在前15名排序中，微博大V僅2個，普通用戶居多，即普通用戶具有更強(qiáng)的發(fā)聲能力，且對其他用戶的依賴程度也較高.進(jìn)一步地，整體網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的接近中心勢均在0.229到0.277的范圍內(nèi)，方差極小，這表明“山河大學(xué)”整體網(wǎng)絡(luò)的凝聚力不強(qiáng)，表現(xiàn)出傳播依賴性較強(qiáng)的顯著特征.

2.3 凝聚子群分析

整體網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)為0.606，表明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)緊密.利用Ucinet塊模型分析得到一個相對密集的圖聚類子群（見圖3），采用CONCOR的三分割模型，r2為0.518，即大約有超過一半可視為“完美”結(jié)構(gòu)區(qū)塊模型.通過分析可得該網(wǎng)絡(luò)被分為數(shù)量不等的8個子群，其中子群5、子群6、子群7和子群8規(guī)模相對較大，各包含82、80、80和97個節(jié)點(diǎn)，占子群節(jié)點(diǎn)總數(shù)的77.8%.子群1、子群2、子群3和子群4規(guī)模較小，各包含21、22、31和23個節(jié)點(diǎn)，可見子群1規(guī)模最小.子群1中包含“中國日報網(wǎng)”“寧愿相信吳京加入”等高轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)，子群2中包含“l(fā)umencal”和“瓦爾登湖泊”等高影響力節(jié)點(diǎn)，總體看各子群內(nèi)形成了頻繁的信息互動，但子群間沒有任何重合的節(jié)點(diǎn).也就是說，該網(wǎng)絡(luò)子群眾多且規(guī)模相對較大，子群內(nèi)交互能力強(qiáng)，容易形成導(dǎo)向性的信息瀑布流.

根據(jù)子群密度矩陣構(gòu)建像矩陣，進(jìn)一步可將山河大學(xué)輿情傳播網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡化.從中可以發(fā)現(xiàn)，所有子群均與其他4個子群相連，整個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較均衡穩(wěn)定.特別地，子群1至子群4只有出度，子群5至子群8只有入度.子群1至子群4均分別指向子群5至子群8.以子群4為例，實現(xiàn)了子群4到子群5、子群6、子群7和子群8的單向流動.整體網(wǎng)絡(luò)上沒有居于核心位置的子群，子群1至子群4作為高影響力子群易于被其他子群轉(zhuǎn)發(fā)，子群5至子群8則具有較高的活躍性可以積極參與輿情傳播.但整體上子群間的交互度較低，沒有很好地引起其他子群的共鳴，尚未形成有效的雙向互動，整體子群傳播力有待提升.

3 網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的路徑

輿情傳播路徑即輿情信息的運(yùn)動軌跡，在輿情傳播過程中數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)被其他節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)操作留下的軌跡，它決定網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的方向與程度^［19］，

也就是由社交用戶轉(zhuǎn)發(fā)而形成的傳播記錄.設(shè)有向圖G=｛V，E｝表示真實的網(wǎng)絡(luò)信息傳播，其中V表示信息傳播過程中的節(jié)點(diǎn)集合，E表示網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間有序連接形成的邊集合.將V0表示為數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)，則路徑V0→V1稱為一級傳播路徑，路徑V0→V1→V2稱為二級傳播路徑，由此可類推至N級傳播路徑.根據(jù)傳播路徑的層級和距離，王晰巍等^［20］將網(wǎng)絡(luò)信息傳播路徑分為3種模式，分別是偶發(fā)型、偶遇機(jī)會型和多級傳播型.

根據(jù)“山河大學(xué)”輿情關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識別結(jié)果中用戶間的轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系，可得各節(jié)點(diǎn)間的最短距離，其中最大值為5，證明該輿情最多存有5級傳播路徑.在100個2級節(jié)點(diǎn)指導(dǎo)下，僅呈現(xiàn)2級傳播路徑的數(shù)量是55，僅呈現(xiàn)3、4、5級傳播路徑的數(shù)量分別為195、69和20.分別以上述2級至5級傳播路徑示例，見表5.由此發(fā)現(xiàn)山河大學(xué)輿情信息傳播主要是呈現(xiàn) “偶遇機(jī)會型”和“多級傳播型”傳播路徑，已形成初步的交互傳播關(guān)系網(wǎng)絡(luò).

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

“山河大學(xué)”教育輿情網(wǎng)絡(luò)密度為0.102，平均路徑長度為1.12，聚類系數(shù)為0.606，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間連接度較高，交互性和依賴性均較強(qiáng).說明該網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間雖然傳播輿情信息的效率高、交換速度快，但網(wǎng)絡(luò)密度低，使得該網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)間呈現(xiàn)“廣而密”的特點(diǎn).

官方微博“中國日報網(wǎng)”轉(zhuǎn)發(fā)量最高，將其作為數(shù)據(jù)源，處于社會網(wǎng)絡(luò)的核心位置.對比分析點(diǎn)度、中介和接近中心性，微博大V的中介中心性相對較弱，而普通用戶在接近中心性上表現(xiàn)較為突出.整體而言，該網(wǎng)絡(luò)中缺乏高點(diǎn)出入度的節(jié)點(diǎn)，說明信息傳播相對均衡.相對于微博大V而言，普通用戶的關(guān)注度、參與度和影響力更大，且其相互依賴性更強(qiáng)，具有較大的話語權(quán)和信息傳播能力.“山河大學(xué)”議題與大眾息息相關(guān)，更容易引發(fā)他們的注意力和參與度.凝聚子群分析發(fā)現(xiàn)，“山河大學(xué)”用戶節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)聚類比較明顯，8個凝聚子群相對規(guī)模較大但傳播力有待提升，表現(xiàn)出“群內(nèi)交互強(qiáng)但群間交互弱”的顯著特征.總體上網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)呈現(xiàn)單向流動，主要表現(xiàn)為“偶遇機(jī)會型”和“多級傳播型”兩種傳播路徑，且已形成初步的交互傳播關(guān)系網(wǎng)絡(luò).

4.2 建議

第一，積極倡導(dǎo)輿情與教育理念的一致性，增強(qiáng)民眾與政府意識形態(tài)的同頻共振.高等教育體系在加快建設(shè)高質(zhì)量教育體系中應(yīng)走在前列，改善高等教育資源分布不均衡始終是首要理念和目標(biāo).教育理念的持續(xù)關(guān)注和推動，始終影響著公眾的觀點(diǎn)和態(tài)度.“山河大學(xué)”教育輿情進(jìn)一步引發(fā)和驗證公眾的想法.因此，應(yīng)當(dāng)積極重視輿情與教育理念的一致性導(dǎo)向，加深公眾認(rèn)識并發(fā)揮其積極作用.此外，政府和相關(guān)教育部門要追尋輿情產(chǎn)生的問題根源，通過政策引導(dǎo)與服務(wù)支持將高等教育優(yōu)質(zhì)資源從不均衡狀態(tài)走向均衡狀態(tài)，創(chuàng)設(shè)正向的、積極的新聞資訊，引導(dǎo)和強(qiáng)調(diào)正面的輿論，在意識形態(tài)上實現(xiàn)政府與民眾的同頻共振.

第二，依托平臺賦能，促進(jìn)資源共建共享.在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，高校教育資源要打破數(shù)據(jù)壁壘，通過數(shù)據(jù)共享搭建高校間資源共享平臺，把高校教育資源均衡建設(shè)的意圖落實到資源微環(huán)境細(xì)節(jié)中去.在提升高校教育資源質(zhì)量的引導(dǎo)下，實現(xiàn)由資源主導(dǎo)向價值主導(dǎo)的轉(zhuǎn)變^［21］.鑒于“山河大學(xué)”輿情用戶子群間互動性弱，新浪微博等平臺應(yīng)積極創(chuàng)建有利于互動的環(huán)境，創(chuàng)建在線社群、在線論壇、超話等交流與反饋渠道，鼓勵大眾用戶積極分享與討論對策.此外，新浪微博等平臺可以對輿情內(nèi)容進(jìn)行預(yù)處理，以用戶的轉(zhuǎn)發(fā)量、評論和點(diǎn)贊等信息為基礎(chǔ)，提取用戶的共同觀點(diǎn)并進(jìn)行合理的子群分類，進(jìn)而優(yōu)化推送機(jī)制.精準(zhǔn)推送相異觀點(diǎn)的微博內(nèi)容，促進(jìn)不同類別用戶間的交流，實現(xiàn)用戶子群間的雙向互動.

第三，增強(qiáng)官方媒體和微博大V的話語權(quán)，深化普通用戶的交流互動.研究發(fā)現(xiàn)，官方媒體在信息傳播中起到至關(guān)重要的作用，但普通用戶的關(guān)注度和參與度更高.面對高等教育資源不均衡問題，首要的是發(fā)揮官方媒體的主導(dǎo)地位和關(guān)鍵作用，進(jìn)一步提升官方媒體的重視，擴(kuò)充傳播數(shù)量和增強(qiáng)傳播效應(yīng).微博大V作為輿情傳播中的關(guān)鍵成員，其自身需要正確理解官媒思想，歸納概括大眾意見，統(tǒng)籌各方需求，發(fā)揮微博大V的中介作用.在尋求與官方媒體的交流合作中，微博大V實現(xiàn)高等教育資源均衡話題的有效傳播和引導(dǎo).對普通用戶而言，需緊跟高等教育資源均衡發(fā)展的理念、方案和成果，帶動社區(qū)用戶大范圍深度討論，從多元化視角提出有深度、有見地的觀點(diǎn)，推動話題向更深層次發(fā)展.

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Research on the public opinion dissemination of \"Shanhe University\" with social network analysis

Wang Yun， Zhang Xuejian， Zhan Yiyuan

（School of Mathematics and Statistics， Henan Normal University， Xinxiang 453007， China）

Abstract： As a barometer of the reality of higher education， the analysis of public opinion in higher education has important academic value and practical significance. This paper focuses on the public opinion information of \"Shanhe University\" on Sina Weibo， anchors the unbalanced spatial distribution of high-quality higher education resources， and uses social network analysis to study public opinion communication. Through the analysis of density and centrality， it can be found that the network nodes present the characteristics of \"wide and dense\" distribution， and the connectivity between nodes is high， and the interaction and dependence are strong， especially easy to attract the attention and participation of ordinary users. Through the analysis of coacervation subgroups， it is found that the network clustering is obvious， but the interaction degree of 8 coacervation subgroups is not high. In general， the network is one-way propagation， which mainly presents \"chance encounter\" and \"multi-level propagation\" propagation paths. The research shows that the effective application of social network analysis can provide targeted strategies and suggestions for the guidance and response to educational public opinion.

Keywords： higher education resources; social network analysis; Shanhe University; Sina Weibo; educational public opinion

［責(zé)任編校 陳留院 楊浦］