基于社会网络分析的网络舆情主体挖掘研究，本文主要内容关键词为：舆情论文,网络论文,主体论文,社会论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
Web2.0的到来使互联网迅速普及，它已成为人们发布、交换、获取、反馈信息的重要渠道，已成为社会舆论和文化信息的集散地，被公众称之为信息传播的“第四媒体”。2010年，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的《第26次中国互联网络发展状况统计报告》显示，中国网民规模达到4.2亿，手机网民达到2.77亿，大专以上学历网民占23.3%[1]。2010年，中国社会科学院和社会科学文献出版社联合发布的《社会蓝皮书》指出，广大网民以网络为平台，通过新闻跟贴、论坛发帖、网上签名等方式迅速形成的网络舆情已经成为一个不容忽视的研究领域。人民网舆情监测室对2009年77件影响力较大的社会热点事件进行分析，结果表明：由网络爆料而引发公众关注的有23件，约占全部事件的30%[2]。了解网络舆情发展演变规律，深入挖掘舆情传播主体关系，合理引导舆情发展，对于社会和谐稳定发展具有重要意义。
1 网络舆情传播主体
我国传统的舆论传播主体是传统媒体，处在重要位置，属于单核传播。随着信息技术的高速发展，特别是互联网、手机等新媒体的出现，使普通大众也成为新的舆论主体，传播主体由“单核”变成“双核”。当前双核传播的两种模式是传统传播主体的向下扩散模式和新兴传播主体的向上聚集模式[3]。
随着网络的日益普及和Web2.0开放、互动的特点，越来越多的网民热衷于在网络平台上发表评论、表达态度、发泄情绪等，传统传播主体受到挑战，新兴传播主体日益显示出强大的生命力，愈来愈成为推动事件发展的主要力量。新型传播主体喜欢用炒作爆料的方式来揭露事件，推动事件的发展和解决，但是其无序性和匿名性的特点会导致质量低下的信息产生，甚至误导大众，产生错误的舆论。国内对网络舆情主体的研究多是从特征、影响因素、管理监督等方面进行的，而对舆情传播主体间关系、演变规律、舆论领袖的深入挖掘研究较少。本文利用社会网络分析方法对网络舆情中的主体关系网络进行研究，旨在挖掘主体关系网络结构、演变规律和核心传播主体，有助于舆情监督和管理。
2 社会网络分析在网络舆情主体挖掘中的应用
2.1 社会网络分析
社会网理论最早由Simmel提出，20世纪60年代、70年代形成中层理论，提出社会网络分析方法，使社会网理论不止停留在概念的表述，而是产生了可检验的模型[4]。社会网理论把社会结构视为人际社会网结构，Barry Wellman指出：社会网络分析研究的是深层次的、隐藏在复杂社会系统表面之下的一定的网络模式。一个社会网络由多个点和各点间的连线组成，“点”是各个社会行动者，“边”是行动者之间的各种社会关系，社会网络分析就是建立这些关系的模型，力图描述群体关系的结构，研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响[5]。
社会网络被广泛应用在社会学量化研究中，横跨经济学、管理学、社会学、心理学等不同社会科学领域。格兰诺将社会网络分析引入企业集团的研究；国内学者边燕杰利用社会网络理论对企业社会资本进行研究；周雪光、罗家德等人则不断把社会网络应用在社会治理中。2008年，Watts在Nature上的文章指出社会网络研究对社会科学的发展具有巨大的推动作用[6]；2009年，Borgatt等人在Science上详细论述了社会网络的假设、目的和机理[7]，对社会网络研究产生了重要影响。
目前，社会网络分析已成为研究现实社会网络和以互联网为基础的通讯网络信息交流和传递的重要工具。互联网上不同讨论主体间的互动形成很多虚拟网络，这些网络的成员间频繁联系、相互影响，在这个过程中涌现出一些威望和地位较高的舆情主体，他们控制更多“网络资源”，左右着其他舆情主体的方向，最终影响整个社群的舆情倾向[8]。要管理和引导网络舆情，就必须对网络舆情主体进行研究。社会网络分析是一种重要的研究方法，有助于了解和引导网络舆情主体，进而把握舆情发展态势，从而做出正确决策。
2.2 社会网络分析在舆情主体挖掘中的重要度量指标
权利量化分析和凝聚力分析是社会网络的两点重要分析。分析者由网络关系出发，对节点的权利进行界定，一个节点的权利越大，说明其在网络中的角色越重要；网络的凝聚力反映出网络链接的稠密程度，凝聚力强的网络其节点间的联系紧密。根据以上两点对舆情发展不同阶段的主体关系网络进行分析，其中涉及的重要分析指标如下：
（1）度。节点的度是该节点与其他节点连接的数目。在社会网络中，若一个节点具有较高的度，则它与其他节点间存在大量的直接联系，该节点可能居于网络中的关键位置，在网络中拥有的“权力”较大[9]。
（2）密度。是社会网络分析中常用的测度指标，它是一个网络图中实际存在的关系数目与可能存在的最多关系数目的比值，是网络图凝聚力水平的重要标志。一般来说，关系紧密的团体互动合作行为较多、信息流通较易、团体绩效较好；而关系十分疏远的团体则常信息不通、情感支持较少、效率较低[10]。
（3）中心性。程度中心性指的是在一个社会网络中，若某个行动者与其他很多行动者存在直接联系，那么此行动者在社会网络中具有核心地位，拥有较大的“权利”[11]；中介性是衡量一个人作为媒介者的能力，即占据在其他两人快捷路径上重要位置的人，他具有控制其他两个行动者之间交往的能力[12]。在网络舆情管理和监控中，要时刻关注网络核心人物，他们极为活跃且控制力极强，在舆情发展中起到催化剂的作用。
（4）群聚系数。群聚系数用来衡量网络中各节点间关系疏密状况，能反映出网络资源拥有的平均程度。它和结构空洞密切相关，在富有结构洞的网络中，群聚系数＜1，随着结构洞数量的增多，群聚系数越来越小，且逐渐接近0；反之，在一个关系紧密的网络中群聚系数较大，当网络拥有完全相互关系时，群聚系数为1[13]。若网络舆情主体关系网络群聚系数大，说明结构洞少，主体联系紧密，在管理和消除舆情时要做更多的努力。
（5）直径。一个网络图一般有很多测地线，其长度也不一样，图中最长测地线的长度叫做图的直径[4]。20世纪60年代，S.Milgram通过实验导出世界上任意两人只需平均通过6个熟人就能产生联系，即“六度分离”现象[14]。若网络直径较小，那么主体间易建立联系，舆情蔓延则较快。
3 社会网络分析在BBS舆情挖掘中的应用举例
网络论坛是网络舆情传播的重要途径，通过主题帖和回帖用户间可建立明显的连接。随着时间推进，网络用户和帖子不断增加，网络用户间的关系逐渐复杂，最终将形成庞大的关系网络。用户与言论和话题之间存在映射关系，用户间关系的变化能够反映舆情演变状况。
2010年10月16日，河北大学校园撞人事件轰动全国，由于肇事者的特殊身份和撞人后的嚣张态度而成为网友和媒体热议的焦点，被网民称为“李刚门”事件。河北大学针对此事件特设立主题板块，搜集河北大学BBS上相关主帖和回帖，得到56个主帖481个回帖，共537个帖子，时间从2010年10月18日持续到2010年12月1日。整理搜集的帖子，转换成适合构建网络论坛成员间互动关系网络图的形式，如表1和表2。表1中是发帖（主帖）基本信息，表2是回帖（跟帖）基本信息，表2中的所跟帖子编号对应于表1中帖子编号，基于此发帖人与回帖人建立了联系。
根据表1和表2之间的二维关系，利用UCINET软件和网络虚拟化工具Netdraw绘制出此事件网络舆情主体关系总网络图1，同时按照发帖日期对总网络图进行分阶段研究，绘制出不同阶段的主体关系网络图（见图2-4），探析事件演变的不同阶段网络舆情主体网络的特征。
3.1 网络整体特征分析
图1共有202位发帖人，某发帖人与其他发帖人仅有一次互动关系，即度数为1的有80人，约占总数的40%，有两次互动关系的63人，约占总数的31%，两者合并占总发帖人数的71%。这说明总体互动程度不高，基本呈分散状态，大部分互动只是偶然发生的，固定的互动交流关系并未形成。
图1的度分布符合幂律分布，此网络舆情主体关系网是一个明显的无标度网络[15]。这种网络具有增长性和择优选择性，网络可扩张能力很强，很容易增加新节点，且新节点会择优选择连接节点度数比较大的节点，无标度网络的稳定性和脆弱性特征并存[16]。从无标度网络的特征可以得出，少数舆情主体对网络图整体结构的形成发挥重要作用，他们引导网络舆情的发展方向。
3.2 网络舆情演变各阶段主体关系网络图及总网络图对比分析
从图2-4三个对比图中看出，随着时间的演进，从每一个节点出发的联系越来越少，表明针对此事发表言论的网络用户与其他用户的互动越来越稀疏。图2是事件发生的前15天，节点度数较大的包括：1（Its1102）、2（xujinliang）、146（fdsaddd）、40（clearbright）、21（bshbdx）、39（huhui5）、139（天妒）、128（铁院一棵树）、168（seashell521）、150（关中刀客）、187（禁口目击者）、140（李肛）、59（wawali558），其中1和2发表的帖子是关注的焦点；图3是11月2日-16日15天内的网络图，与图2相比，参与主体明显减少，较为活跃的节点包括：2（xujinliang）、71（安徽左左）、131（无所谓）、127（芒果树下）、146（fdsaddd）、39（huhui）、94（frwrt），最受关注的是2发表的帖子；图4是最后15天的主体互动产生的网络图，即为事件的消亡期，是三个网络图中参与主体最少的网络，15天内仅有22个舆情主体发帖，其中2（xujinliang）、1（Its1102）、81（焉能因公废私）、122（四毛）、119（问候大牛）所发帖子关注度最高；图1中包含了各个阶段比较活跃的节点，反映出居于重要位置的网络舆情主体。
3.2.1 密度分析
基于UCINET软件，计算图2-4三个网络的密度分别是0.0152、0.0298、0.0435，密度较小，联系较为松散，但三个密度值是不断增大的，说明虽然随着事件的推移，参与主体逐渐减少，但是主体间的凝聚力不断增强。作为管理者要持续追踪网络舆情的发展动态，特别是事件发展后期，可能会因为主管部门处理不当或者舆情主体对处理结果不满而引发新一轮的更深层次的讨论热潮，因此应重视这个阶段的监督和管理。
3.2.2 中心性分析
对图2-4三个网络的中心性进行分析，结果如表3-6。中心性由高到低排列，取较高的舆情主体列于表中。
总体来看，权利较大的舆情主体有2、1、146、39、21、40、59等，控制力较强的主体有2、39、21、59、147、137、1、139、3等，其对整个网络社群的影响力最大，很大程度上控制着舆情发展的方向。因此在舆情管理和监控中要持续关注舆情发展动向，对舆情发展不同阶段的传播主体进行管理和引导，特别是不同发展阶段的核心舆情主体，是引导舆情发展的主要力量。
3.2.3 群聚系数
图2-4的群聚系数分别为0.181、0.069、0.00001，数值不断变小，图1的群聚系数是0.176。这说明随着事件的发展，参与主体不断减少，结构洞不断增多，两者间的互动需要部分其他主体作为中介进行，这符合网络舆情发展变动规律。从总体来看，群聚系数较小，说明此总关系网络的结构洞较多，各个节点间的联系较为稀疏，长期固定的互动合作关系尚未形成，此网络舆情对的管理还未构成威胁，此时加强引导和教育是及时且必要的。
3.2.4 直径
计算图2-4的平均直径，分别为2.548、1.462、1.048，图1为2.797，平均直径都较小，两两之间仅需经过2-3个人就可发生联系，呈现“小世界现象”。说明虽然此网络舆情主体关系较为稀疏，但是两两之间建立联系是极为容易的，因此管理应及时、准确、合理、公正，否则舆情会快速蔓延，给社会稳定和谐发展造成影响。
4 结语
通过对网络舆情传播主体及社会网络分析在挖掘网络舆情主体的应用的探讨，且以“李刚门”事件为例的深入分析，对网络舆情发展不同阶段的舆情主体关系进行的网络可视化分析，能够直观展现主体间的互动关系及其主体演变的过程，挖掘出网络舆情演变过程中较为核心和活跃的舆情主体；对一些比较重要的网络测度指标进行定量研究和分析，发现网络舆情演变不同阶段网络密度、中心性、群聚系数、直径发生的明显变化，进而明确网络舆情的聚集性、可控性、活跃性等方面不断发生变化。互联网上不仅汇聚大量有益于社会发展的建议和意见，同时还夹杂着许多负面信息，因此应持续关注舆情信息，对舆情信息保持高度敏感，挖掘和引导舆情发展的意见领袖，正确把握网络舆情发展方向，有助于管理、引导和构建和谐网络，促进社会各项工作的协调发展。