网络论坛舆论领袖的识别与筛选_对凯迪社区的实证研究

1、2010年第2 期网络舆论领袖作为一种显性的力量，在社会舆论形成过程中发挥着不可忽视的作用。越来越多的研究者进行了网络舆论领袖影响力及其行为特征的研究，然而一个基础性问题却一度被忽视，即有关“如何准确识别网络舆论领袖”的问题。网络交流的匿名性和跨地域性等特征已经在很大程度上改变了舆论领袖的生存环境，传统的识别方法已经无法满足网络舆论领袖的筛选要求。鉴于目前网络论坛是中国网民表达意见的最佳渠道，本文将在总结现有论坛舆论领袖筛选方法的基础上，以凯迪社区作为个案，探讨识别网络论坛舆论领袖的有效方法。一、现有网络论坛舆论领袖筛选方法综述1、传统舆论领袖筛选方法目前被用于识别网络舆论领袖的方法主要有自我

2、报告法和社会计量法。自我报告法通常依据舆论领袖量表，采用调查问卷的方式让受访者进行自我判断和回答，然后按一定比例将受访者区分为舆论领袖及其跟随者。例如宋英洙(2005采用F1ynn et a1. 量表，通过网上问卷的形式测量韩国数码相机品牌社区网民的舆论领袖特征以及他们寻求意见的水平。而社会计量法则通过询问如“你和谁来往最密切? ”“你认为谁最有威望? ”等问题来计算每个人被选择的次数以及选择他人的次数，那些被受访者反复提到的人被视为舆论领袖。尽管以上方法在传统舆论领袖研究中被广泛运用，然而对于互联网环境而言，它们存在以下问题：首先，两种方法都依赖于调查问卷获取数据，然而网络传播的匿名性使问卷

3、回答的真实性受到质疑；其次，自我报告法固有的回答的主观性以及网络论坛参与者之间松散性的关系将降低数据的有效性。此外，这两种方法忽视了网络论坛文本交流的特点，完全没有考虑论坛成员在网络中的行为表现。2、基于论坛数据的筛选方法互联网具有海量信息存储的优势，基于这一特点，目前已有研究者致力于利用论坛数据识别舆论领袖，具体方法包括网络分析法、ID M 影响力扩散模型和聚类分析方法。利用网络分析方法来识别论坛舆论领袖首先需要收集基于回复关系的二元属性数据，然后通过计算成员的外向程度中心性、内向程度中心性和中介性等指标来识别舆论领袖。这种方法最大的问题在于过分重视行动者之间的关系而忽视了成员间文本交流的内

4、容。影响力扩散模型最初由日本学者松村直弘等(2002提出，该模型认为词语是组成帖子的基本单位，可以从网络论坛帖子立体结构和内容相关性两个维度来识别舆论领袖。然而，在词语运用丰富的中文环境中，简单利用论坛成员帖子中的词语传播比率来确定参与者影响力的做法缺乏有效的说服力。另一种基于论坛数据的筛选方法是聚类分析，作为一种分类的多元统计方法，它能够将一批样本数据根据其诸多特征，在没有任何事先的类别信息的情况下，依据原始数据将它们分类。例如，毛波、尤雯雯(2006根据社区成员所发表文章利用聚类分析方法提出了知识共享型虚拟社区的成员分类模型，从中识别出领袖类成员。然而，目前利用聚类分析所作的分类研究中，多

5、是从市场营销、创新扩散角度出发对论坛成员进行考察，其所筛选出的并非新闻学、政治学意义上的舆论领袖。二、网络论坛舆论领袖筛选思路为了科学量化地筛选出舆论领袖，本文将网络论坛舆论领袖操作化定义为：论坛中某兴趣空间内，积极参与论坛讨论，且帖子被其他参与者广泛关注和认可的论坛参与者。本研究的筛选思路如图1所示，因为综合型的舆论领袖并不多见，所以首先需要将论坛划分为不同的兴趣空间，然后在某一兴趣空间内，利用参与者的行为数据，采用聚类分析方法，从被关注度、主动性以及认可度三个方面选择适当的网络论坛舆论领袖的识别与筛选对凯迪社区的实证研究陈然中图分类号G206文献标识码A 文章编号10095322（2010

6、）020075-3【内容提要】本文在总结现有网络论坛舆论领袖筛选方法的基础上，从论坛不同兴趣空间入手，利用聚类分析方法构建出网络论坛舆论领袖筛选模型，并以凯迪社区作为研究个案，运用该模型成功识别出普通舆论领袖和中心舆论领袖。【关键词】网络论坛；舆论领袖；凯迪社区【作者简介】陈然，华中科技大学新闻与信息传播学院博士生，黄冈师范学院新闻与传播学院讲师。【基金项目】本文为2007国家社科基金重大项目“互联网管理与中国特色网络文化建设研究”研究成果，项目编号：07ZD040。新媒体New Media 752010年第2 期分类变量，科学量化地将论坛参与者划分为不同类别，并从中筛选出论坛舆论领袖。本研究

7、的关键概念如下：1、ID 受关注度中文论坛中，帖子被点击和被回复的数量能够很好地代表其受关注的程度。因此，本文将从ID 的主帖被浏览数以及收到的回帖数两个维度来考察其受关注度。ID 的主帖被浏览数定义为，特定兴趣空间内某ID 所发主帖的浏览数之和；ID 收到的回帖数定义为，特定兴趣空间内某ID 收到的所有回贴数之和，倘若在A 所发主帖对话链中，C 回帖给了B ，考虑到A 对C 的间接影响，计算回帖数时，应将C 的回帖分别计算给A 和B 。2、ID 主动性主动发帖和积极参与互动有助于参与者观点的扩散，因此本研究将参与者的主动性作为识别舆论领袖的一个指标。具体而言，可以通过特定兴趣空间内ID 所发

8、主帖数、对外回帖数以及自回帖数三个变量来测量某ID 的主动性。3、ID 支持数和ID 反对数识别舆论领袖需要考察回复帖具体的内容和态度，本研究将ID 支持数定义为某ID 收到的持支持态度的回帖数，该指标可考察ID 被认可度；ID 反对数定义为某ID 收到的持反对意见的回帖数。三、数据的选择和采集本研究采取个案研究法，选取2009年8月1日至8月31日凯迪社区所有讨论区内有关“食盐加碘”问题的全部发帖作为研究样本。之所以选择此样本基于以下几方面考虑：首先，凯迪社区在中国网络舆论领域中有着较大的影响力，其论坛讨论尺度相对宽松，能够较好地反映网络民众的真实想法。其次，本研究为探索性的小规模研究，论坛

9、舆论领袖往往存在更替频繁的现象，以一个月作为研究时间段既能很好地考察论坛成员间的互动交流，又使研究具有很强的可操作性。最后，选择有关“中国食盐加碘”问题的全部发帖作为研究样本是基于在众多议题中筛选舆论领袖不符合论坛实际情况，而2009年8月“中国食盐加碘”问题是网民热议的话题，选择此话题作为本研究的兴趣空间将有利于数据的采集和研究的开展。具体来说，本研究利用凯迪社区论坛搜索功能采集相关数据，考虑到有关“食盐加碘”问题被网民热议的几个焦点，本研究分别以“碘盐”、“食盐”、“抗结剂”、“亚铁氰化钾”、“碘酸钾”、“甲亢”、“加碘”和“盐业”作为关键字，对社区内所有主题进行搜索，得到2009年8月1

10、日至8月31日期间的主帖共90个，参与讨论的ID 共1101个。其中，主帖包括发帖时间在8月份以及主帖发布时间不在8月但8月份得到回帖的主帖；参与讨论的ID 包括所有8月份有发帖行为的ID 以及所发主帖在8月份得到回复的ID ，本研究采用SPSSl7.0软件进行分析。首先对1101个参与者的发主帖数、主帖被浏览数、收到的回帖数、支持数、反对数、自回帖数以及对外回帖数七个变量进行基本描述性分析，具体统计结果如表1。从表1中可以看出，在1101个ID 中，围绕“中国食盐加碘”的话题，每个ID 平均发0.08个主帖，有的ID 仅仅跟贴，而有的ID 最多发6个主帖。每个ID 平均收到3-4个回帖，而有

11、些ID 能得到1374个回帖。ID 的主帖被浏览数也存在很大差异，最小值为0，最大值可达到140965。除此之外，支持数、反对数、自回帖数以及对外回帖数都存在分布不均衡的现象。此外，通过观察各变量的偏度系数和峰度系数发现，样本各变量偏度值都大于0，呈现明显右偏，而各变量的峰度值也都远远大于0，呈现尖峰分布。由以上分析可知，论坛参与者在有关“中国食盐加碘”的讨论中行为存在明显的差异，样本的差异性从一个角度证明了对样本进行聚类分析的可行性。四、网络论坛参与者的聚类分析本研究采用Q 型系统聚类法，在聚类之前，需要按一定原则对样本进行适当的缩减。本研究将发主帖数为0且对外回帖数小于等于9的ID 剔除，

12、最终得到95个ID 样本。为了从ID 受关注度、主动性以及被认可度三个方面科学划分角色类型，同时保证变量间无较强的线性相关关系，研究采用收到的回帖数、支持数、反对数和发帖总数(发主帖数、自回帖数和对外回帖数之和 四个分类变量来进行聚类分析。由于本研究更关心个体间的类别，因此采用平方欧氏距离和组间平均链锁距离指标，同时为了得到更加合理的聚类解，将聚类数范围设定为4类至6类。运行SPSS17.0软件，得到三种不同的聚类结果，结合本文研究目的，最终选择聚类数为5时的分类结果。为了进一步了解类别的特征，本文将通过对每个类别各项变量的基本描述性分析来为类别进行命名分类。第一个类别包括85个ID ，占聚类

13、样本的大多数，成员中既有仅回复别人帖子的ID ，也有发表5篇主帖的ID ，其收到的回帖数和支持数均值是四类中最低，可见此类ID 属于不被关注和认可度最低的一类，可将此类ID 与之前因活跃度不高被剔除的1006个ID 一起命名为一般参与者。第二个类别包含2个ID ，此类ID 无发主帖行为，但积极参与论坛讨论，对外回帖数均值高达102.5，可命名为积极呼应者。第三个新媒体New Media762010年第2 期类别包括6个ID ，平均每个ID 发23个帖子，收到145个回帖，主帖被浏览数均值为11111.17，平均支持数为137.67，具有较强的主动性和较高的被关注度和认可度，在整个讨论过程中应该

14、发挥着重要的影响力，可命名为普通舆论领袖。第四类和第五类参与者都仅包含1个ID，虽然2个ID 在各项变量指标的绝对值上存在一定差异，但主帖被浏览数、收到的回帖数以及支持数均遥遥领先于其他类参与者，都拥有超强的人气和影响力；同时，从2个ID 发主帖数和自回帖数可以看出他们都具有很强的参与话题讨论的意愿，因此可将这2个ID 合并为一类作为第四个类别，命名为中心舆论领袖。由于本次研究的最终目的是筛选出有影响力的舆论领袖，因此本文将利用ID 的影响力辐射人数来考察不同类别参与者所拥有的影响力，如果聚类分析具有有效性，四类论坛参与者在影响力辐射人数上应当具有显著的差异。ID 的“影响力辐射人数”定义为：

15、在某兴趣空间的讨论范围内，论坛中回复并支持其发帖内容的ID 总数。为此，本文将对四个类别的论坛参与者的影响力辐射人数进行方差分析。方差分析结果(表3 显示，四类ID 在影响力辐射人数上，组间差异远远大于组内差异，F 比值为74.835，对应的概率P-值近似为0，说明四类ID 在影响力辐射人数上存在显著差异。在四类ID 的影响力辐射人数均值上，中心舆论领袖的影响力辐射人数最高，平均每个ID 可影响450人，而普通舆论领袖平均能影响到的人数也达到111人。由此可见，聚类分析有效地将论坛参与者按影响力大小进行了分类，成功筛选出论坛舆论领袖。值得说明的是，为了使分类结果更加符合论坛交流互动的实际情况，

16、本研究将一般参与者根据“是否发表主帖”进一步细分为两类。其中一类为有发主帖行为的参与者，共50个ID ，此类参与者自回帖数均值和对外回帖数均值都很低，虽有发主帖的行为，却缺乏积极参与帖子互动的主动意识，然而因其所发主帖有一定的浏览数和回帖数，一定程度上促进了整个话题的扩散，因此可命名为议题扩散者。剩下的1041个无发表主帖行为的ID 被命名为一般呼应者。五、研究结论和展望本文利用聚类分析方法构建出网络论坛舆论领袖筛选模型，并以凯迪社区作为研究个案，成功划分出五类论坛角色：一般呼应者、议题扩散者、积极呼应者、普通舆论领袖以及中心舆论领袖。通过考察两类舆论领袖的论坛活动发现，筛选出的舆论领袖在凯迪

17、社区的经验值和发帖总数并不必然优于其他参与者，舆论领袖很多时候仅仅在某个特定领域影响他人。此外，舆论领袖的影响力离不开其主动获取信息和积极参与讨论。最后需要说明的是，由于本文属于个案研究，在样本的选择上存在一定的主观性，因此，有必要在接下来的研究中对本文提出的筛选模型作进一步的验证和完善。参考文献：sohn Youngju ，Opinion Leaders and Seekers in Online Brand Communi-ties ：Centered on Korean Digital Camera band Communities ，M aster Thesis ：The Florid

18、a State University ，Summer Semester(2005Naohiro M atsumura ，Yukio Ohsawa ，and M itsuru Ishizuka (2002Influ-ence DiffusionM odel in Text-Based Communication ，The Eleventh InternationalWorld Wide Web Conference 毛波、尤雯雯：虚拟社区成员分类模型，清华大学学报（自然科学版）2006年第46卷第1期。表11101个ID 的描述性统计分析N极小值极大值均值标准差偏度统计量统计量统计量统计量统计量统计量标准误发主帖数110106.08.4298.632.074主帖被浏览数11010140965358.515474.33922.850.074收到的回贴数1101013743.3044.14127.796.074支持数1101013