社会网络视角下的微博研究

社会网络视角下的微博研究

作为一种新媒体同时也是自媒体，它从博客中来，同时微博又有它自身的传播特点。首先，微博有140个字符的内容限制，这决定了它的短小精致，可读性强；其次，博客主要以网络为媒介而微博主要以手机等移动互联网为媒介，从而微博有它得天独厚的即时性；再次，微博的用户量大面宽，互动频繁，是一种典型的社交网络。同时，微博打破了传统媒体一家独大的话语权垄断，并且与传统媒体形成了有效互动，使得广大草根阶层网民的声音也可以传出并得以放大。整体而言，微博与其他媒体平台间传播模式如图1所示[1]：如图1所示，X代表微博平台，A、B、C、D、N代表各个微博用户。每个用户会有自己的其他传播平台，如：报刊、电视台、人人网、豆瓣、博客等，图中D1、D2、Dn即是微博用户D的其他传播平台。如图所示，其他传播平台和微博可能通过用户D建立起平台间的联系，从而使得信息得以跨平台的传播。如果聚焦到微博内用户之间的信息传播，微博的传播模型属于无标度网络模型[2]。如图2所示：由以上两图可以看出，不管是微博系统中用户之间的相互传播还是微博与其他传统媒体的交互传播，现在社会的信息传播都是通过网状结构进行。因此，通过社会网络视角对微博进行结构上的分析具有得天独厚的优势。社会网络分析在微博研究中的运用主要有中心性分析、凝聚子群分析和图论法这三种方法。其中，中心性是社会网络结构研究的重要工具[3]，中心性分析方法占据学者研究的最大比重，而此方法又细分为点度中心性分析、中间中心性分析和接近中心性分析。更具体的来讲，国内外学者通过社会网络视角对微博的研究可以分为两条主线：一条以关系群体为导向，另一条以微博应用功能为导向。关系群体为导向的研究把微博应用看作一个整体，并不细致对微博中的应用加以拆分讨论。平亮和宗利永通过“滚雪球”的采样方法对粉丝数超过10万的14个名人微博分别进行了点度、中间和接近中心性分析[4]。他们得出了如图3所示的微博名人社会网络关联图并且形成结论：即使同是意见领袖，由于他们的中心性不同，权力的形式会有所不同，在微博网络上对信息传播的影响也会存在巨大的差异。解立群、颜清华等研究者选取50位粉丝超过10万的微博名人以及50位粉丝数少于10万的普通人作为样本，编号形成二值矩阵。运用中心性分析、凝聚子群分析和图论法这三种社会网络分析方法对其分析，提出“围观模型”(如图4所示)，同时也说明虽然理论上普通人能和名人直接交流，但现实中无法进入微博名人圈子内部，与名人交流的愿望实质上无法实现[5]。AkshayJava等[6]通过对微博中信息源类用户结点的识别，并以用户结点之间联系的双向性为基准，利用图论法将网络社区从微博网络关联中分划表征出来。他们总结出微博中最具代表性的三类网络社区，分别称之为：独立网络社区、多结点联结的网络社区以及单结点联结的多网络社区，对应如图5、图6、图7所示。研究者进一步指出，在独立网络社区中，成员之间的情感交流较多并分享彼此的经验经历等；而在多结点联结的网络社区和单结点联结的多网络社区中，不同网络社区之间的人们几乎没有情感交流。微博应用功能为导向的研究更多的把注意力放在微博不同应用功能上，研究者以微博中的关注、评论、转发、引用等不同应用功能为维度分别考量，虽也是运用社会网络分析方法，但很少关注甚至忽视微博中不同社会群体的划分。此类研究往往从具体的微博热点事件着手，根据不同的微博应用功能分模块进行。华东师范大学的袁毅、杨成明[7]在新浪微博平台上，随机选择一用户发表的一条关于农民工生存状态的博文，内容包括文字和图片，利用自编程序，采集一段时间周期内，转发、评论或者引用该贴的2466个用户并编号。通过社会网络分析方法，分别得出了关注网络(如图8)、评论网络(如图9)、转发网络(如图10)和引用网络(如图11)。他们进一步阐述了各种网络的不同特点，同时指出，用5W理论解读网络社区的信息交流，认为网络社区中的信息交流是任何人可以在任何时候、任何地点、采用任何方式、对任何人去发表意见的结论是不准确的，现实中的微博传播同样具有信息的不对等性。(作者简介：罗文伯，男，中国科学技术大学科技传播与科技政策系硕士研究生，主要从事新媒体及社会网络分析研究。)[1]杨晓茹.传播学视域中的微博研究[J].当代传播，2010(2).[2]刘智.网络社区危机信息传播与干预研究[D].中国科技大学，2010.[3]罗家德.社会网分析讲义[M].北京:社会科学文献出版社，2005.[4]平亮，宗利永.基于社会网络中心性分析的微博信息传播研究[J].图书情报知识，2010(6).[5]解立群，颜清华.从“围观模型”看交流困境[J].中国传媒科技，2011(8).[6]AkshayJava，XiaodanSong，TimFinin，BelleTseng.WhyWeTwitter:UnderstandingMicrobloggingUsageandCommunities[A].Proceedingsofthe9thWebKDDand1stSNA-KDD2007workshoponWebminingandsocial