社会网络分析在微博信息传播中的应用研究
刘小平 田晓颖 肖光杰
摘 要 将社会网络分析与微博信息传播相结合进行研究是近些年学术界的热点，因此对其进行梳理与总结是十分必要的。文章从研究主体、关系网络选取两个维度分析社会网络分析法在微博信息传播领域的应用现状。认为，社会网络分析在微博信息传播领域的研究仍处于起步阶段，评价指标、研究范式都需要进一步的完善；受数据获取技术限制较大，导致研究类型单一，以及研究深度、广度不够。
关键词 微博；信息传播；社会网络分析
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）05-0025-02
在大数据时代背景下，许多新方法与信息传播研究领域相融合。社会网络分析（social network analysis）作为微博信息传播的新兴研究方法，引起了学术界的广泛关注。然而该领域现有研究相对零散，方法应用不够规范、评价标准不统一，这将不利于此类研究的深入和完善。因此对该领域的已有研究进行概括与梳理是十分必要的。本研究对社会网络分析法在微博信息传播中的应用情况进行归纳探讨。主要从研究主体和关系网络选取两个维度进行分析，总结现有研究的主要类型及特征，并探讨现有研究存在的问题及未来展望。
1 社会网络分析方法介绍
社会网络分析是研究社会结构和社会关系的一种分析方法，“社会网络”是社会行动者及其间关系的集合。社会网络这一领域的理论研究源于Mllgram提出著名的“六度分割”思想[1]。破除实体论的思维方式和研究方式是社会网络分析共同的前提，它倡导的是关系论的思维方式和研究方式[2]。关系论思维从社会网络角度来研究社会关系结构，是一种结构主义视角下的量化分析。刘军、杨辉认为网络分析是一种不同于因果性分析的另类研究思路，它提供了“交互”的视角，倡导的不是单向因果分析，而是双向因果作用[3]。
2 社会网络分析在微博信息传播中的应用
2.1 研究主体
利用社会网络分析对微博信息传播进行研究的文献按研究主体划分主要分为两类：一类是以某一具体事件为研究主体；另一类是以某一微博用户类型为研究主体。
1）以某一具体事件为研究主体。这类研究对微博用户类型不做区分，为对某一事件微博的转发、关注、评论等真实关系进行收集分析。对事件的选择上主要是以即时、热点舆情为主。如赵金楼、成俊会以“4·20四川雅安地震”为例，基于统计得到的微博节点关系矩阵进行微博舆情传播网络整体结构、角色与位置结构等测量，发现媒体用户、政府用户、地震经历者在舆情传播网络中具有较高的传播能力[4]；杨辉、尚智丛以转基因食品议题为例，从整体结构、个体位置结构、子群结构、子群互动结构等四个层次对微博科学传播机制的社会网络进行分析[5]；洪小娟等人整合了7起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究，认为少数纸质媒体微博和电视媒体微博影响网络结构的稳定性，媒体信息传播能力与其专业性、权威性及参与度密切相关[6]；康伟基于“11·16校车事故”对突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析，研究信息在突发事件网络舆情传播中的整体结构和结点在网络中的位置及相互关系，以及其网络结构对信息的传播速度、传播路径的影响问题[7]。
2）以某一微博用户类型为研究主体。以具体的微博用户类型为研究主体的研究，研究对象包括学术微博、政务微博、企业微博、媒体微博、名人微博、谣言微博等，其中对政务微博的研究最多。此类研究将研究对象限定为某一特定群体，可以更为具体的探究此类主体间信息的传播特征和规律。如盛宇以新浪平台学术微博为研究对象，提出由微博学术信息发布、需求、获取、结果评价和分析等行为构成的信息交流过程模型[8]；以新浪微博中包含“谣言”的微博为研究对象，张自立和姜明辉识别了认证微博、原创微博、图片微博和短链微博，并对各变量间的关系进行了实证研究[9]；宋恩梅以新浪微博作为研究对象，选取“时尚”标签下的用户，选取规模为50个用户，建立关注关系网络，用社会网络分析法分析微博特定标签圈的网络结构特征，确定微博核心用户[10]；毕强、赵夷平以图书情报学领域的微博作为研究对象，从微博主体之间的信息交流与信息传播的视角出发，基于建立的学者间关注及交流关系矩阵数据，探寻微博学术信息交流网络的结构特点[11]。
2.2 关系网络选取
对微博的社会网络研究所采用的关系数据主要是转发关系、关注关系，另也有少量研究利用评论关系构建社会网络。
1）基于轉发关系构建社会网络。针对某一具体事件，现有研究多采用转发关系网络。如赵金楼和成俊会以“4·20四川雅安地震”为例[4]；杨辉、尚智丛以转基因食品议题为例，从整体结构、个体位置结构、子群结构、子群互动结构等四个层次对微博科学传播机制的社会网络进行分析[5]；洪小娟等人整合了七起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究[6]；王国华，方宏等以深圳山体滑坡事件为例，使用案例分析及社会网络分析的方法对突发事件中的政务微博联动圈群进行了研究[12]。
2）基于关注关系构建社会网络。对于研究主体为某一具体类型的微博用户群体，有些采用转发关系网络，如洪小娟等[6]利用转发网络关系整合了7起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究。也有部分采用关注关系网络，关于关系网络的数据规模，社会网络分析软件分析数据上限在5 000个节点，但由于每增加一个节点，网络规模都会呈级数增加，所以数据规模的选取十分重要，既需要满足研究目的又需要在一定时间内数据可以收集完成以及可掌控。在以某一具体事件为主体且以转发关系网络为分析数据的研究中，由于研究目的要求以及可较好利用数据收集技术和软件，它的数据规模相对较大，一般在100～5 000个节点，如洪小娟等人整合了七起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究，选取的数据规模为558个节点[6]。
在以特定的微博用户类型为主体的研究中，数据规模一般在50～200个节点。一方面，此类研究只是对某一特定群体具有代表性的个体进行社会关系网络测度，研究目的一定程度上决定了不需要那么大的数据规模，另一方面，与转发关系数据不同，关注关系数据很难借助技术软件等实现数据收集，这也决定了基于关注关系网络的微博用户社会网络分析数据规模不会太大。如宋恩梅以新浪微博作为研究对象，选取“时尚”标签下的用户，选取规模为50个用户，建立关注关系网络，用社会网络分析法分析微博特定标签圈的网络结构特征，确定微博关键用户[10]；毕强、赵夷平以图书情报学领域的微博作为研究对象，从微博主体之间的信息交流与信息传播的视角出发，基于建立的学者间关注及交流关系矩阵数据，探寻微博学术信息交流网络的结构特点[11]。
3 结束语
通过对现有社会网络分析法在微博中的应用研究分析发现：
第一，对微博信息传播的定量研究相对较少，社会网络分析法在微博信息传播中的应用还不成熟，存在将该方法“生搬硬套”到研究中的现象。因此其评价指标、研究范式均有待完善。第二，现有研究多基于个体事件对微博信息传播进行研究，虽采用微博真实的转发、关注等数据，但是研究结论可能并不适用于其他事件信息的传播过程，研究结论局限于事件个体，不适用于其他类型信息传播。
未来研究可以更多地将社会网络分析法灵活应用到微博信息传播中，注重与此类研究相匹配与融合；加强对一般信息的关注，探索一般信息传播的规律特征。
参考文献
[1]GRANOVETTERMS. The Strength of Weak Ties[J].American Journal of Sociology，1973，78（6）：1360-1380.
[2]刘军.社会网络分析导论[M].北京：社会文献科学出版社，2004：45-56.
[3]刘军，杨辉.从实体论到关系论——关系社会学的认识论[J].北方论丛，2012（6）：20-26.
[4]赵金楼，成俊会.基于SNA的突发事件微博舆情传播网络结构分析——以“4·20四川雅安地震”为例[J].管理评论，2015，27（1）：148-157.
[5]杨辉，尚智丛.微博科学传播机制的社会网络分析——以转基因食品议题为例[J].科学学研究，2015，33（3）：337-346.
[6]洪小娟，姜楠，洪巍，等.媒体信息传播网络研究——以食品安全微博舆情为例[J].管理评论，2016，28（8）：116-124.
[7]康伟.突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析——基于“11·16校车事故”的实证研究[J].中国软科学，2012，12（7）：169-178.
[8]盛宇.基于微博的学术信息交流机制研究——以新浪微博为例[J].图书情报工作，2012，56（14）：62-66.
[9]张自立，姜明辉.社会媒体用户对谣言关注度的实证研究[J].情报杂志，2012，31（12）：81-85.
[10]宋恩梅，左慧慧.新浪微博中的“权威”与“人气”：以社会网络分析为方法[J].圖书情报知识，2012，147（3）：43-54.
[11]毕强，赵夷平，贯君.基于社会网络分析视角的微博学术信息交流实证分析[J].图书馆学研究，2015，9（5）：26-45.
[12]王国华，方宏，钟声扬.突发事件应对中政务微博圈群的构成与联动研究[J].情报杂志，2016，35（7）：95-101.
作者简介：刘小平，教授，研究方向为营销管理、统计决策。
摘 要 将社会网络分析与微博信息传播相结合进行研究是近些年学术界的热点，因此对其进行梳理与总结是十分必要的。文章从研究主体、关系网络选取两个维度分析社会网络分析法在微博信息传播领域的应用现状。认为，社会网络分析在微博信息传播领域的研究仍处于起步阶段，评价指标、研究范式都需要进一步的完善；受数据获取技术限制较大，导致研究类型单一，以及研究深度、广度不够。
关键词 微博；信息传播；社会网络分析
中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2018）05-0025-02
在大数据时代背景下，许多新方法与信息传播研究领域相融合。社会网络分析（social network analysis）作为微博信息传播的新兴研究方法，引起了学术界的广泛关注。然而该领域现有研究相对零散，方法应用不够规范、评价标准不统一，这将不利于此类研究的深入和完善。因此对该领域的已有研究进行概括与梳理是十分必要的。本研究对社会网络分析法在微博信息传播中的应用情况进行归纳探讨。主要从研究主体和关系网络选取两个维度进行分析，总结现有研究的主要类型及特征，并探讨现有研究存在的问题及未来展望。
1 社会网络分析方法介绍
社会网络分析是研究社会结构和社会关系的一种分析方法，“社会网络”是社会行动者及其间关系的集合。社会网络这一领域的理论研究源于Mllgram提出著名的“六度分割”思想[1]。破除实体论的思维方式和研究方式是社会网络分析共同的前提，它倡导的是关系论的思维方式和研究方式[2]。关系论思维从社会网络角度来研究社会关系结构，是一种结构主义视角下的量化分析。刘军、杨辉认为网络分析是一种不同于因果性分析的另类研究思路，它提供了“交互”的视角，倡导的不是单向因果分析，而是双向因果作用[3]。
2 社会网络分析在微博信息传播中的应用
2.1 研究主体
利用社会网络分析对微博信息传播进行研究的文献按研究主体划分主要分为两类：一类是以某一具体事件为研究主体；另一类是以某一微博用户类型为研究主体。
1）以某一具体事件为研究主体。这类研究对微博用户类型不做区分，为对某一事件微博的转发、关注、评论等真实关系进行收集分析。对事件的选择上主要是以即时、热点舆情为主。如赵金楼、成俊会以“4·20四川雅安地震”为例，基于统计得到的微博节点关系矩阵进行微博舆情传播网络整体结构、角色与位置结构等测量，发现媒体用户、政府用户、地震经历者在舆情传播网络中具有较高的传播能力[4]；杨辉、尚智丛以转基因食品议题为例，从整体结构、个体位置结构、子群结构、子群互动结构等四个层次对微博科学传播机制的社会网络进行分析[5]；洪小娟等人整合了7起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究，认为少数纸质媒体微博和电视媒体微博影响网络结构的稳定性，媒体信息传播能力与其专业性、权威性及参与度密切相关[6]；康伟基于“11·16校车事故”对突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析，研究信息在突发事件网络舆情传播中的整体结构和结点在网络中的位置及相互关系，以及其网络结构对信息的传播速度、传播路径的影响问题[7]。
2）以某一微博用户类型为研究主体。以具体的微博用户类型为研究主体的研究，研究对象包括学术微博、政务微博、企业微博、媒体微博、名人微博、谣言微博等，其中对政务微博的研究最多。此类研究将研究对象限定为某一特定群体，可以更为具体的探究此类主体间信息的传播特征和规律。如盛宇以新浪平台学术微博为研究对象，提出由微博学术信息发布、需求、获取、结果评价和分析等行为构成的信息交流过程模型[8]；以新浪微博中包含“谣言”的微博为研究对象，张自立和姜明辉识别了认证微博、原创微博、图片微博和短链微博，并对各变量间的关系进行了实证研究[9]；宋恩梅以新浪微博作为研究对象，选取“时尚”标签下的用户，选取规模为50个用户，建立关注关系网络，用社会网络分析法分析微博特定标签圈的网络结构特征，确定微博核心用户[10]；毕强、赵夷平以图书情报学领域的微博作为研究对象，从微博主体之间的信息交流与信息传播的视角出发，基于建立的学者间关注及交流关系矩阵数据，探寻微博学术信息交流网络的结构特点[11]。
2.2 关系网络选取
对微博的社会网络研究所采用的关系数据主要是转发关系、关注关系，另也有少量研究利用评论关系构建社会网络。
1）基于轉发关系构建社会网络。针对某一具体事件，现有研究多采用转发关系网络。如赵金楼和成俊会以“4·20四川雅安地震”为例[4]；杨辉、尚智丛以转基因食品议题为例，从整体结构、个体位置结构、子群结构、子群互动结构等四个层次对微博科学传播机制的社会网络进行分析[5]；洪小娟等人整合了七起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究[6]；王国华，方宏等以深圳山体滑坡事件为例，使用案例分析及社会网络分析的方法对突发事件中的政务微博联动圈群进行了研究[12]。
2）基于关注关系构建社会网络。对于研究主体为某一具体类型的微博用户群体，有些采用转发关系网络，如洪小娟等[6]利用转发网络关系整合了7起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究。也有部分采用关注关系网络，关于关系网络的数据规模，社会网络分析软件分析数据上限在5 000个节点，但由于每增加一个节点，网络规模都会呈级数增加，所以数据规模的选取十分重要，既需要满足研究目的又需要在一定时间内数据可以收集完成以及可掌控。在以某一具体事件为主体且以转发关系网络为分析数据的研究中，由于研究目的要求以及可较好利用数据收集技术和软件，它的数据规模相对较大，一般在100～5 000个节点，如洪小娟等人整合了七起食品安全舆情事件对媒体信息传播网络进行研究，选取的数据规模为558个节点[6]。
在以特定的微博用户类型为主体的研究中，数据规模一般在50～200个节点。一方面，此类研究只是对某一特定群体具有代表性的个体进行社会关系网络测度，研究目的一定程度上决定了不需要那么大的数据规模，另一方面，与转发关系数据不同，关注关系数据很难借助技术软件等实现数据收集，这也决定了基于关注关系网络的微博用户社会网络分析数据规模不会太大。如宋恩梅以新浪微博作为研究对象，选取“时尚”标签下的用户，选取规模为50个用户，建立关注关系网络，用社会网络分析法分析微博特定标签圈的网络结构特征，确定微博关键用户[10]；毕强、赵夷平以图书情报学领域的微博作为研究对象，从微博主体之间的信息交流与信息传播的视角出发，基于建立的学者间关注及交流关系矩阵数据，探寻微博学术信息交流网络的结构特点[11]。
3 结束语
通过对现有社会网络分析法在微博中的应用研究分析发现：
第一，对微博信息传播的定量研究相对较少，社会网络分析法在微博信息传播中的应用还不成熟，存在将该方法“生搬硬套”到研究中的现象。因此其评价指标、研究范式均有待完善。第二，现有研究多基于个体事件对微博信息传播进行研究，虽采用微博真实的转发、关注等数据，但是研究结论可能并不适用于其他事件信息的传播过程，研究结论局限于事件个体，不适用于其他类型信息传播。
未来研究可以更多地将社会网络分析法灵活应用到微博信息传播中，注重与此类研究相匹配与融合；加强对一般信息的关注，探索一般信息传播的规律特征。
参考文献
[1]GRANOVETTERMS. The Strength of Weak Ties[J].American Journal of Sociology，1973，78（6）：1360-1380.
[2]刘军.社会网络分析导论[M].北京：社会文献科学出版社，2004：45-56.
[3]刘军，杨辉.从实体论到关系论——关系社会学的认识论[J].北方论丛，2012（6）：20-26.
[4]赵金楼，成俊会.基于SNA的突发事件微博舆情传播网络结构分析——以“4·20四川雅安地震”为例[J].管理评论，2015，27（1）：148-157.
[5]杨辉，尚智丛.微博科学传播机制的社会网络分析——以转基因食品议题为例[J].科学学研究，2015，33（3）：337-346.
[6]洪小娟，姜楠，洪巍，等.媒体信息传播网络研究——以食品安全微博舆情为例[J].管理评论，2016，28（8）：116-124.
[7]康伟.突发事件舆情传播的社会网络结构测度与分析——基于“11·16校车事故”的实证研究[J].中国软科学，2012，12（7）：169-178.
[8]盛宇.基于微博的学术信息交流机制研究——以新浪微博为例[J].图书情报工作，2012，56（14）：62-66.
[9]张自立，姜明辉.社会媒体用户对谣言关注度的实证研究[J].情报杂志，2012，31（12）：81-85.
[10]宋恩梅，左慧慧.新浪微博中的“权威”与“人气”：以社会网络分析为方法[J].圖书情报知识，2012，147（3）：43-54.
[11]毕强，赵夷平，贯君.基于社会网络分析视角的微博学术信息交流实证分析[J].图书馆学研究，2015，9（5）：26-45.
[12]王国华，方宏，钟声扬.突发事件应对中政务微博圈群的构成与联动研究[J].情报杂志，2016，35（7）：95-101.
作者简介：刘小平，教授，研究方向为营销管理、统计决策。
