韩国人推特网络的结构和动态，本文主要内容关键词为：韩国人论文,结构论文,动态论文,网络论文，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。
本文旨在通过对韩国人推特网的分析来掌握推特网络的结构和动态。我们对2010年8月1日至9月30日期间所有的韩国人推特账号的关注(follow)关系、RT(回推)关系、回复关系、其所利用的URL(超链接)以及发布的所有的推(tweet)进行了收集和分析。讨论主要分两部分来进行，首先介绍了推特网的一般特征、经常被RT的推的特征，同时对链接在推上的URL的特性也进行了说明。其次，对通过推特实现了大量信息和意见传播的两个代表性案例的追踪，分析了在推特中信息传播以及引起论争的过程。
就笔者所知，本研究可以说是对全体韩国人推特网络进行社会科学研究的首次尝试。正因如此，以社会科学理论为根据的分析还显不足，仅停留在技术性、探索性层面。而只有当这样的探索性研究积累到一定程度时，对推特的社会科学的理论提炼才有可能。从这个层面上来说，虽然本文还有很多局限，但从我们的分析的片断中也可能有重要发现或推论，对此我们将在结论部分进行讨论。
二、韩国人推特网络的特征
(一)韩国人推特网络的一般性特征
推特与韩国国内的网络服务不同，并不需要身份认证，因此我们并不能确定使用者是不是韩国人，所以，为了知道特定使用者是不是韩国人，我们必须制定一定的标准，然后根据此标准进行事后判别。我们先确定一个是韩国人的使用者的账号，然后从这个账号出发追踪其所有的关注(following)和关注者(follower)关系，再对关注他的用户和他关注的用户进行相同的关注和关注者关系追踪，即滚雪球抽样。在收集的账号中，如果有一半以上的推是用韩语发布的，就把它看作是韩国人账号，用这种方式我们发现的韩国人的账号是1133365个。因为存在着一个人同时拥有两个账号的情况，所以这一数字并不是绝对的。在这些账号中，平均来说，一般每个账号受到72人关注，同时又关注了69人，而互相关注的比例即所谓相互关注率是68%，韩国人间的平均路径距离是3.8阶。拥有最多关注者的用户是小说家李外秀，以研究开始的时间点为基准，他一共有293489名关注者。而关注了最多人的用户是卢熙灿议员，在同一时间点，他关注了68672人。虽然因为收集推的时间以及账户个数差异很难进行直接比较，但全世界推特的平均相互关注率是22.1%，而平均路径距离是4.1阶。如此看来，韩国人的相互关注率比整体平均值高出很多，而使用者之间的距离却更短(Kwak et al.，2010)。
但我们并不能据此得出高相互关注率能缩短路径距离的结论，也很难说这是韩国独有的现象。这里可能主要有两个原因，即语言障碍和分流器(HUB)的作用。主要用韩语发布推的大部分韩国人用户关注用英语或多种语言发布推的用户的情况很多，但反之则不然，因为后者可能不懂韩语。这种情况可能还适用于其他使用者不多的语言种类，因此全世界推特的关注结构很可能被分解为几个以语言为中心的亚网络。正因为如此，在像韩语一样使用者不多的语言圈内，使用同一语言的用户之间的相互关注率比全世界的推特平均相互关注率要高就是理所当然的了，所以我们可以推测这并不是韩国人推特所独有的特征。另一方面，在遵循幂律分布(power-law distribution)的网络中，能发送无数节点链接的分流器的存在对缩短路径距离有很大贡献(Barabasi，2002)。本研究发现推特的关注关系也遵循幂律分布，因此很难说路径距离短一定是因为高相互关注率，这一点是我们需要多加注意的。
鉴于推特允许通过API(应用程序接口)来收集最近3天的推，虽然不可能收集已经过了很长时间的推，但我们可以对推进行长时段的持续收集。本研究中，我们对已经被判定为韩国人用户的1133365个账号进行了为期两个月的推收集，即从2010年8月1日0时起到2010年9月30日24点止。从这些人加入推特的时间来看，开始不被韩国人所知的推特在2009年5月首次出现，当时有35000韩国人加入。经历了两三个月的平稳期后，同年8月开始出现用户激增，2010年6月有168889个韩国人新账号开通，是在我们的研究期间加入者人数最多的一个月。至于为何是在这个时间段加入者最多，一个可能的解释是，这与因“6.2地方选举”各种媒体推特被大量介绍有关。
在2个月的研究期间内，研究人员共收集了77452090个推，这意味着平均每天有1269706个推发布。113万个推特账户中，在研究期间至少发布了一个推的账户有761177个，对超过7745万个的推进行分类，发现新发布的推有19523528个，约占总体的25%，而RT有10236239个，约占13%。同时对他人的回复有47692323个，约占总体的62%。这里我们可以发现很有意思的一点，就是新发布的推不过占1/4而已，剩下的3/4都是RT和回复，因此可以说推特并不是自说自话的空间，其本质是交流和谈论的空间。研究期间收集的至少发布了一个推的用户所发的推均值为每个用户101.75个，即他们每天平均发布1.67个推。但对于大体上遵循幂律分布的推特来说，以假定正态分布的平均概念来考察是没有重要意义的。所以，对这个结果的分析需要多加留意。
很多用户认为，作为交流空间，推特的核心功能是RT(Boyd et al.，2010)，我们也同意这个判断。约7745万个推中，至少被RT了1次的推有10263239个，占总体的13.22%。在研究期间发布了至少一个被RT的推的用户是293685个，而在同一时期内，至少发布了一个推的用户是761177个，即前者占后者的38.5%，这对于推特研究有重要的启示。对互联网中网络结构的分析首先开始于物理学等自然科学领域，极少数的节点独占着大部分链接的幂律分布规律已广为人知，由此很多人认为互联网世界是少数者支配的不平等社会。但自然科学领域的发现，只有在对其具有怎样的社会性意义这个问题上进行更深入的社会科学分析后，才能有比较恰当的讨论。比起此类对幂律分布的单纯解析，近四成的人能对陌生人传播自己的意见，这意味着在推特中的意见交流结构显示出可以更加民主的可能性。4678名推特用户的时间线(timeline)上显示，被RT的文字平均是2.5次，从最初推被发布平均在7个小时内会一直被RT，即RT的生命力约7个小时，另外全部RT的50%都是在8分钟之内发生的。
(二)怎样的文字会被RT
根据博伊德等的研究，RT是推特用户重要的对话方式(Boyd et al.，2010)，作为交流空间，推特的核心功能可以说就是RT。于是被RT的文字到底都是些什么样的内容便成了一个重要的问题。为了回答这个问题，我们对研究期间前1万个被大量RT的推进行了分类。分类依据两个标准进行，一个是性质标准，一个是领域标准。根据推的性质可将其分为以下几类：(1)意见/感情(披露自己意见或者表达自己感情的文字)；(2)信息/新闻(陈述客观信息或者新闻的文字)；(3)广告/宣传/运动(为了达到一定商业或政治目的的文字)。领域则可分为如下七大领域：(1)日常/生活；(2)政治；(3)社会；(4)文化/娱乐/艺术；(5)IT/科学；(6)经济/经营；(7)运动。按性质区分，表达意见/感情的文字占整体比率最高，为39%，广告/宣传/运动类占37%，信息/新闻类占24%。按领域区分，日常/生活占52.74%，社会占16.47%，政治占9.46%，文化/娱乐/艺术占8.24%，IT/科学占7.98%，经济/经营占3.81%，运动占1.3%。
图1 政治/社会领域RT频度高的主题
图2 RT最多的主要议题的性质区分
图1按照即时性排序，显示了在政治/社会领域中RT频率最高的12个主题的推。曾占据了传统媒体主要版面的“中秋节假期暴雨事件”被RT的最多，在传统媒体中被禁止的“PD手册：四大江的秘密”居第二位。根据图2，被RT最多的热点议题中，有关“中秋假期暴雨事件”和“台风圆规”的推大部分属于信息/新闻类。对于“总统关于公正社会的发言”、“8.8改革”等政治性事件，属于表达意见/感情类的推非常多。而关于“PD手册：四大江的秘密”禁播事件，正如其具有强政治性特征一样，属于表达意见/感情类的推最多，占41.8%；同时，针对该事件的推中，属于行动类别(广告/宣传/运动)的比重与其他热点议题相比也明显更高。而关于政治性事件的推中，关于“总统的公正社会发言”，属于表达意见或感情类的推占76.9%，比起其他政治性事件具有压倒性的高比率；而关于这一议题的属于信息/新闻性质的推不过15.4%而已。对此可以作如下解释：比起“天安舰最终报告书”或者“8.8改革”等其他政治性事件，“总统公正社会发言”相对来说是比较单纯的事件，不需要掌握很多的信息便可发言，同时公正社会又是个比较模糊的概念，所以关于此事件的意见表述就比较多。
图3 RT最多的主要议题的态度区分
图3根据其政治态度对RT占前列的主要热点议题的推进行分类。如图所示，在主要事件中，被大量RT的推几乎没有采取拥护立场的，60%-68%都是批评性的立场。而非批评性和非拥护性的文字都是中立或其他立场。就其原因，我们可以做两个推测：一个是与SNS或者新媒体所具有的应对性媒体的特性有关，在网下找不到的信息人们更倾向于在网上查找。随着保守舆论掌握的传统媒体中亲政府报道的增加，在SNS或者新媒体中批评政府的内容就会增加，这是很自然的现象。另一个原因是对于政治性事件的评价原本就是否定性的观点占支配性地位。例如，迪阿克普洛斯和沙玛收集了在美国大选中奥巴马和麦凯恩电视演说期间被做了“＃”号标志的推，对其中评价性的内容以分为单位进行了分析，关于麦凯恩的否定性的内容比奥巴马的多两倍以上。不仅如此，关于麦凯恩的推中，41.75%都是否定性的，只有25.1%是肯定性的(Diakopoulos & Shamma，2010)。他们将这看作是与政治性事件评价中的否定性理论相一致的发现。
三、通过推特传播的案例研究
(一)中秋节假期暴雨事件
越来越多的网络用户通过像推特一样的微博来获得最新新闻和信息已经成为一个不争的事实(Chen，et al.，2010)，在强调新闻或信息的即时性时更加明显，灾难性事件或者冲击性事件是典型(Hughes & Palen，2009；Heverin & Zach，2010)。最能显示推特的即时性特点的案例是2010年9月21日中秋节假期暴雨事件。与气象厅的天气预报相反，超过100毫米的暴雨在短时间内倾泻而下，因为是假期，大部分的传统媒体都没能及时进行报道。相反，推特的作用极大地显现出来。我们收集了从9月21日0点到24点关于暴雨的推，对新闻和意见通过推特传播的过程进行了追踪。首先，当天关于暴雨的推一共是41724个，发布了关于暴雨的推的用户有18558个，比起研究期间至少发布了一次推的761177名的用户总数，这意味着韩国人推特用户每41.2个中就有1个在当天至少发布了一个关于暴雨的推，这些人发布推的平均个数是2.5个。41724个关于暴雨的推中包含了URL的推一共是12824个，占到总体的30.73%。
图4显示了关于中秋节假期暴雨事件的推的分布，新发布的推有12329个，占29.55%，剩下70.45%都担当了传播这些推的角色。进一步对传播的内容进行分析发现，占17.10%的7136个推都是通过回复在有关注关系的人群互相传播关于暴雨的信息，而比这个更有传播力的是向所有关注者传达的RT，单纯只是RT信息的发言有18822个，占45.11%，添加上自己的意见后再RT的发言有3437个，占8.24%。对链接的内容进行分析后发现，URL的分布是：照片类的占60%，推特相关服务类的占15%，新闻类的占12%，视频类的占3%，其他类的为10%。像暴雨这种突发事件，能突显事件紧急性的照片类信息占压倒性比率是很容易理解的。
通过图5，我们能看到在暴雨倾泻的2010年9月21日当天各时间段有多少个关于暴雨的推被发布出来。从前一天的子夜开始到当天的正午几乎没有相关的推。但过了正午，相关推便开始激增，特别是在暴雨肆虐的下午1点到4点之间，激增的趋势最明显，其后开始陡降。特别是在发布了最多推的下午4点，1小时内就有7611个关于暴雨的推发布出来，占总数18.24%的推都是在1个小时之内发布的。
图4 中秋节假期有关暴雨的推的构成
图5 2010年9月21日每个时间段有关暴雨的推的分布
表1提供了在当天发布的推中RT最多的5个推的详细信息。在159966个人的时间线上显示，位居第一位的推共被RT了548次，这意味着如果以在研究期间至少发布了一次推的用户总数为基准，韩国人推特用户中21.01%的人都看了此推。在77191人的时间线上显示，处于第五位的推一共被RT了354次。前5位被RT最多的推的发布者中只有一人不是名人。位于第1和第4位的推的发布者Ytnetwork是大国家党的国会议员金龙泰，他是遭雨淹的新月洞所属的首尔阳川区人，位于第2位的Green_mun是Nowcom公司的代表文龙植，位于第3位的Parknews9是韩国KBS台晚9点新闻的主持人朴永焕，位于第5位的6sungjin仅通过推特信息并不能确定其身份，所以我们认为他应该不是名人。使用推特的人一般有在初期先对名人进行关注、然后随着使用经验的积累再和一般人结交关系的倾向。因此，我们可以揣测，本来就拥有很多关注者的名人的推在推特中也最具传播力。
将发布时间和推的内容一起进行考察，可以知道这里存在着一定的模式。从时间上来看，最快的推是14点5分和14点12分发布的，这两个都是Ytnetwork的推。从内容上来看，这两个推都是对新月洞的雨灾状况的最新报道。位于第3位的是Parknews9在14点44分发布的安全注意事项，对于RT的人来说，一旦对雨灾的紧急状况进行了传播后接下来就是与安全相关的注意事项的传播。排在下一位的推是过了4个小时以后在19点01分由Green_mun发布的，其内容并不是信息传播，而是以暴雨事件为契机针对政府政策和推特功能的评价性内容。位于第5位的推是过了2个小时50分之后在21点50分发布的，其内容是呼吁帮助鷺梁津水产市场受灾商家。按照时间顺序来看，可以发现事态是按(1)即时传播，(2)注意事项，(3)政策评价，(4)市民间的相互协助这样一个顺序来进行的。
(二)理念性消费发言案例
第二个分析案例是新世界副会长郑溶镇就大型超市“易买得”销售快餐披萨一事在推特上所做的关于“理念性消费”的发言。易买得从2010年9月13日开始销售快餐披萨，对此网络上以推特为中心发起了对易买得的这种行为使周边的中小披萨商家濒临破产的批判热潮。一部分推特用户在郑溶镇的推特中留言，对易买得销售披萨进行批判，郑溶镇对其中一些留言进行了回复，特别是在9月14日对ID为Listentothecity的回复中，他写道：“这是消费者的选择，看他本人是进行实质性消费还是理念性消费。”这个回复成了决定性的契机，对于其他用户的批判他也进行了回复，写道“靠理念来消费，您那么担心传统市场的存亡，传统市场有担心过您吗”，从而使所谓的理念性消费的论争升温。在9月27日，首尔大学的曹国教授对易买得销售快餐披萨写作专栏文章进行了批判，第二天孔炳浩在自己的博客中撰文对曹国教授进行了回击，于是论战正式展开并白热化。
我们对从郑溶镇有关理念性消费发言的当天，即9月14日0点开始到论争在一定程度上已冷却了的9月30日24点为止这一时间段关于理念性消费的推进行了收集和分析，发现共有2660个相关推被发布，至少写了一个推的账号有1991个，以在研究期间至少发布了一次推的账号是761177个为基准的话，意味着每382.31个用户中就有1个写了关于理念性消费的推，而其中每个人平均写了1.34个关于理念性消费的推。在2660个推中，包含了URL的是1699个，占62.7%。
由图6所显示的推的构成可以发现新发布的推占18.5%，即492个，特定人群间的相互回复占8.50%，即226个，单纯的RT是1685个，占63.35%，被RT的推是257个，占9.66%。与前面的中秋节假期暴雨事件相比较，新推和回复分别从29.55%和17.10%降到18.5%和8.5%。相反，单纯RT和被RT的推的比重分别从45.11%和8.24%上升到了63.35%和9.66%。暴雨事件因其单纯性和紧迫性很多人都对其发表了意见，还有很多是在特定人群间的相互交流。与此相反，对于理念性消费，由于需要对经济正义发表意见，因而是比较复杂的事情，关于理念性消费的新推并不多，意见交换也相对较少。但即便不直接阐明自己的意见，一旦看了别人发表的意见后产生了共鸣便会RT，于是RT的比重上升了很多。对URL链接的内容进行分析发现，其中博客类占40%，新闻类占24%，推特相关服务类占14%，共同体类占4%，其他类占18%。在暴雨事件中占压倒性比重的照片类链接几乎没有，而原来比重很低的博客类链接却最多，新闻类链接所占比重也比暴雨事件要高出2倍。对于博客类链接比重的上升，我们认为是因为像成为话题的孔炳浩在博客中所做的那样，对于比较复杂的事情，人们倾向于在博客中发表比较长的意见后再在推特中对其进行链接。
图6 与理念性消费相关的推的构成
图7显示了9月14日到30日间每天关于理念性消费的推的数量变化趋势。最开始在郑溶镇副会长发言之后有推被发布，但显示出一个比较稳定的状态。其后，随着曹国教授的专栏的推出，推的数量急剧增加，之后又开始减少，但在减少的过程中因为孔炳浩的博客又出现了增加趋势。这显示出在推特中，热点议题的产生会因外部的冲击而受到较大影响，即对于特定事件，即使在推特内部成为话题但并没成为热点时，如果在有专栏或者博客等外部力量对此进行涉及或讨论时，会被推特从内部吸纳而使其成为焦点议题。
我们阅读了所有1991个账号发布的关于理念性消费的2660个推，并把他们的态度参照如下标准进行了分类。“批判”是指对易买得销售快餐披萨持批判态度，“拥护”则相反，“中立”是指只是客观地传播事实或者对本人的态度有所保留。如果某一用户所发表的推80%以上都是批判性内容，就将其归类为批判论者；同样，如果80%以上的内容都是拥护或者中立的话就将其归类为拥护论者或中立者。如果批判和拥护内容相掺杂，就将其归为“其他”类。图8左边的图显示了推的发布者的态度构成，右边的图则显示了推本身的性质构成。通过构成图我们发现，推的发布者中有61%(1208人)对易买得销售快餐披萨持批评态度，27%(541人)是中立者，拥护论者占10%(195人)。对他们所发布的2660个推进行分析发现，批判性的推占59%(1576条)，中立性的推占31%(813条)，拥护性的推占10%(271条)。无论是从推的发布者态度来看，还是从推本身性质来看，批判、中立和拥护三者的比重是6﹕3﹕1。
图7 与理念性消费相关的推的数量变化(2010年9月14日至9月30日)
图8 有关理念性消费的推的发布者和推的内容的态度构成
表2根据前面区分的用户态度类型对经常出现的关键词进行了整理。首先从大的概念进行区分，批判论者使用最多的是属于“人物”、“消费”、“企业及经济正义”三个概念的关键词；拥护论者在“人物”、“企业及经济正义”两个概念上与批判论者相同，但属于“消费”概念的关键词却不怎么使用，取而代之是频繁使用了属于“市场原理”的关键词。对具体的关键词进行比较发现，在“人物”概念内，批判论者比较多地引用了对郑溶镇副会长进行批判的曹国和俞硕勋教授的言论；相反，拥护论者比较多地引用了孔炳浩的言论。在“企业及经济正义”概念内，批判论者比较多地使用了关于“中小商店”和“大型超市”的关键词；而拥护论者比较多地使用了“公平竞争”这个关键词。在批判论者和拥护论者共同使用的概念内，无论是他们所引用的人物还是所使用的关键词都是完全对立的，即他们都互相使用对方不使用的概念。批判论者集中攻击郑溶镇副会长的理念性消费言论，同时言及伦理性消费或理智性消费等替代性消费方式；而拥护论者几乎没使用关于消费的关键词，相反，他们主要强调易买得卖快餐披萨给消费者带来了实惠，较多使用了关于市场原理的关键词。采取中立态度的人在“人物”和“消费”概念内和批判论者具有相同点，但同时又采用了拥护论者和批判论者都未采用的“客观性追求”这一概念。虽然在孔炳浩和曹国二者中，中立者们更多引用了曹国的话，但是韩国民族经济研究所的李元载所长却被更多地提及，比起批判他人，李元载更多的是对郑溶镇、曹国和孔炳浩三种主张的各自的优缺点进行了剖析，指出，为了伦理性消费大家是能一起努力的。他认为“对于郑溶镇、曹国和孔炳浩三人，也许伦理性消费能作为答案”。像理念性消费这样比较复杂而又具有社会性特点的事物，在推特中主要是通过两种方式来讨论的：一种是使用属于同一概念但却是完全相反的关键词进行争论，这是一种用正面交锋突显出观点差异的方式；另一种方式则试图通过使用与对方不同概念的关键词来增添自己主张的说服力。在该事件上，最先是批判论登场，然后是拥护论登场，最后是中立主张的出现。拥护论者通过引入批判论者不使用的市场原理概念来增加自己的说服力，而中立论者通过使用前两者都不使用的客观性追求的概念来增加自己的说服力。
表3和图9对发布了关于理念性消费的推的用户按态度进行了区分，并对他们间的关注关系以矩阵和块模型(Blockmodel)进行了显示。此时的单位不是个人或者账号而是“关系”，即如果某人对10个人进行了关注，在表3的矩阵中这个人的“输出”关系便标示为10次，图9同样也是以关系的数量为中心。表3依据网络分析的一般惯例，以行中的人关注列中的人的方式进行了表示，即对易买得销售快餐披萨持批判性态度的人一共关注了36912个人，其中25019个的关注关系是指向其他批判论人群的。通过表可以看出，发布了关于理念性消费的推的人的态度大体上倾向占他们的输出关注关系63%-68%的那部分批判论人群；同样，与态度无关，各群体中20%-23%的关注关系倾向持中立态度的账号；5%-8%的关注关系倾向于其他；5%-6%的关注关系倾向于拥护论者。这与在推特中拥有很多关注者的人具有较高影响力的结论相一致。但人们至少可以在自己的时间线上让自己的意见显示出来，因此，批评论者在表达自己的意见上占压倒性优势，其次是中立论者，其他立场的人和拥护论者则拥有最少的机会。
图9显示的是同样的内容，只是更加细化。对在推特中关于理念性消费的论战按态度类型进行了关注关系的区分。对于两个群体间是否画箭头的基准点虽有不同的规定，这里我们以20%为基准。如图所示，各群体对批判论者关注的最多(60%以上)，而批判论者之间的关注关系也最多。其次，虽然数量很少，但各群体对中立者都有关注(20%)，而中立者之间的关注关系也很多。表3显示拥护论者所输出的关注关系本来就很少(只有3244个)，不到批判论者的1/10，是中立论者的1/4，而他们虽然都是拥护论者，但在自己的时间线上显示的63%的推都是批评论者的，显示为拥护论者的推仅为6.3%而已。从这点来看，拥护论者应该有10倍左右的反对意见进入自己的时间线。另外，拥护论者受到其他群体关注的比率为5%-6%，所以其意见的传播具有明显的局限，甚至拥护论者之间的关注关系也仅为6.33%，所以具有相同意见者之间的相互强化机制也很难启动。从图9可以看出，整体而言，批判论者主导着论战的大趋势，中立论者的意见有跟上的趋势，而拥护论者或其他人一般只做听众。
那么，关注网络中的地位关系在RT网络中又显示出了怎样的样态呢？从推特中RT担当着意见传播的核心功能这一点来看，为了具有强传播力，最重要的就是被RT。表4同样对发布了关于理念性消费的推的用户按态度进行了区分，但不同的是，表中单位不再是关注关系而是RT关系。比如，持批判立场的人在2010年9月14到30日之间一共进行了1234个RT，其中的69.69%(860个)都是对其他持批评性立场的人的文字的RT。与关注关系中一样，所有群体都对批判论者的文字进行了尽可能多的RT，不同的是在关注关系中与关注者的态度无关，有63%-68%的人对批判论者进行了关注。在RT关系中，依人们的态度显示出明显的差异，在批判论者中有69.69%的人对其他批判论的文字进行RT，但拥护论者对批判论的文字进行RT的情况只有32.56%，不到前者的一半，这表明在对推特网络中相互关注关系进行解读时必须谨小慎微。在推特用户间“推友(推特朋友)”这个用语被广泛使用，但并不意味着只要有关注就一定是朋友。在网下如果不是朋友就不会经常见面，但在推特中，即使不是朋友也可以关注，甚至可能因为是敌人而进行关注，只看显示在时间线上的文字而不进行RT或者回复时，没有与有恶意的人进行互动的负担却能窥探对方的想法。在RT中如果开始出现条件式分布的差异，就意味着在社会网络中开始出现类似选型匹配(assortative mating)的社会态势。
为了使表4的内容更一目了然，我们将其整理成图10。如前所述以20%为基准，箭头的方向是从RT的人指向被RT文字的原创者，较粗的箭头是40%以上，较细的箭头是20%-40%。如果只看较粗的箭头，整体RT的结构如下：批判论争和中立者所发布的推各自在自己的群体内被RT；更进一步，中立者和持其他意见者也RT批判论者的文字，即批判论者和中立者在各自的群体内都有相互强化机制出现；再进一步，批判论者的文字也被传播给了持其他态度的人。如果深入地对较细箭头进行考察的话，拥护论者间也互相RT，同时也RT批判论者和其他立场人的文字。同时，也可以发现批判论者也RT中立者的文字。有意思的是拥护论者也RT与自己持相反意见的批判论者的文字，但并不RT处于中间地带的中立者的文字。批判论者RT的24.72%是中立者的文字，与此相对照，在拥护论者的RT中，RT中立者文字的只有6.98%，这可能是因为在推特上关于理念性消费的讨论结构中，多重受困的拥护论者为了使自己的立场正当化，比起接受仲裁，他们更需要强化自己的立场。在这种情况下，拥护论者RT批判论者的文字并不是想传播它们，而是引用并加以批判。通过对这两个案例的研究发现，事件的性质不同，利用RT的目的也不一样。根据博伊德等的研究，RT可区分为“为了他人的RT”(retweeting for others)和“为了社会行动的RT”(retweeting for social action)(Boyd et al.，2010)，而中秋节假期暴雨案例属于前者，理念性消费案例属于后者。
本文呈现了从社会网络的角度分析韩国人推特网络的一部分结论。因为这方面的研究还是一个新领域，研究本身尚存在局限。但作为首次对全体韩国人推特网络进行的社会科学分析，与其说是分析性的还不如说是技术性和探索性的，而只有当这样的发现积累到一定程度时，才可能对推特网络进行理论性的探讨。从这一点来说，我们的研究就具有了迈出第一步的意义。
就本研究而言，我们认为可能具有重要社会科学研究意义的几点发现有：首先，全部推的3/4都是以RT或者回复的形式进行的，由此我们可以说推特是沟通和谈论的空间，它满足了社会性议题设定和讨论功能的基本条件。第二，幂律分布的特性广为人知，推特中的关注网络也呈现出幂律分布的特征，但对此的社会科学解释需要慎重进行，因为事实并不是极少数的用户被大多数关注就必然出现意见的垄断，特别是考虑到40%的人因其他人的RT而使自己的意见被广为传播这一点，对分布的特征所具有的社会性结果进行判断是困难的。第三，对被RT最多的政治社会领域的推进行分析，可以发现对政府的批判性内容最多，占压倒性趋势，这与同推特相似的媒体所具有的应对性的媒体特征有关，脱网的传统媒体越是保守和独裁，人们通过新媒体得到与其不同信息的欲望就越强。第四，全部推的13.7%包含了URL，全体用户的一半有至少一次链接URL的经历，这与推特限制其发言在140字以内的特性有关，在字数被严格限制的情况下，人们不得不通过URL来补充内容，而该特点又自然而然地产生了通过推来阐述自己的主张、通过URL链接来为自己的主张提供证据的推特讨论结构。第五，对与中秋节假期暴雨事件相关的推进行分析，可以发现事态是以“迅速传播—注意事项—政策评价—市民间的相互协助”的顺序进行的。同时可以确定，在发生像暴雨这样影响到所有人的事件时，通过推特，讨论能以相当合理性的方式进行。第六，对所谓“理念性消费”发言传播的过程进行分析，可以发现在推特中的争论进行时，人们主要有两种动员方式：一种是在相同的争论框架内通过动员完全相反的概念或者事例来进行反驳；另一种是通过引入对方不使用的新的概念来试图改变论争框架本身。第七，通过理念性消费案例，我们可发现，批判论者或者中立者具有通过自己群体内部的相互强化机制来使自己的意见传播到其他群体的倾向，相反，拥护论者完全不具有这样的社会倾向。
（原文为韩文，由周娟(华中农业大学文法学院社会学系)翻译，张海东(上海大学社会学院)校对。）