社会政策与治理研究

社会网络分析视角下的我国群体性事件研究

秦 敏¹,陈 冰²,夏笑宇³

(1.山东工商学院 公共管理学院,山东 烟台 264005;2.滕州市环境卫生管理处,山东 滕州 277500;3.烟台市公安局芝罘分局,山东 烟台 264000)

[摘 要] 从社会网络的视角出发,选取中国知网中群体性事件的相关文献作为研究对象,对论文发表的年份、数量及作者情况进行分析,然后对文献的关键词进行共词分析,最终找出目前我国群体性事件研究的热点。

[关键词] 社会网络;群体性事件;共词分析

20世纪末,中国社会结构进入急剧变革的转型期和经济社会转型的关键时期,社会各阶层间的矛盾日益加剧,大量社会经济矛盾交织在一起,各类群体事件时有发生,如果认识不当、处理不及时,将成为影响我国社会稳定的重要因素。国内一批学者开始关注诸如群体性事件等社会风险的预测、预报和预防问题,从社会学、经济学、管理学、政治学等多个学科方向进行了多角度的探讨,发表了大量的研究成果。本文采用文献研究和社会网络分析的方法进行研究,为了更好的把握国内研究前沿,选取中国知网数据库中核心期刊发表的相关研究成果,进而把握该领域的研究现状、研究热点及发展趋势。

欧安诺还宣布在2018年早些时候与美国康弗登公司(ConverDyn)签署转化服务供应合同。合同的有效期为五年，涉及的交易量相当于科莫海克斯二期产能的约20%。这份合同意味着，在短期内，美国核电厂约40%的铀转化服务将由法国提供。康弗登是美国梅特罗波利斯厂的产品销售代理。

一、数据来源与研究方法

为了准确把握近年来我国群体性事件研究的进展,按照以下思路确定期刊范围及论文的检索和分析。

1.文中所有的数据均来源于中国知网学术期刊出版总库,检索时间为2019年5月,利用高级搜索选项搜索“群体性事件”为篇名的所有核心期刊发表的文献,剔除相似文献,最后得到共计203篇论文作为本文研究的样本。采用自定义(支持需输出更多文献信息的查新等用途)进行文献信息的处理,选取了Title-题名、Author-作者、Organ-单位、Source-文献来源、Keyword-关键词、Summary-摘要以及PubTime-发表时间等几个方面的信息。

2.将所有原始文献信息导入Excel表中，进行关键词、作者以及作者单位的分列处理并进行提取和统计,为下一步的社会网络分析做准备。

通过这样的处理,将更准确的分析其他高频关键词之间的关系以及它们在社会网络中的地位。处理后构建了的关键词共现矩阵(表5)。如果两个关键词在同一领域内出现的次数越多,则表明两个关键词之间的相关性越强,反之则越弱。在共现矩阵对角线的处理上,参考我国学者邱均平的处理方法,认为关键词跟其他关键词相比,与自身的关系应该最为亲近(相似),对共现矩阵对角线的表示中,用该关键词与其他关键词最大共现次数加1进行^[2-3]。如“媒体群众”一词,与其他关键词共现矩阵中,和“新闻”一词共现次数最大,值为2,将其对角线上也就是第二行第二列中按照2+1也就是3填入,认为“媒体群众”一词与自身的值要比其他词的最大共现次数还要多1。

4.将原始共现矩阵导入Netdraw软件,构建关键词共现网络图,并用Ucinet计算结果。

第二，浇灌混凝土。该项作业是在完成钢筋安装后进行的，浇筑混凝土时，要先对混凝土进行分层，分层应当以每层0.3m进行，然后逐层向上浇筑。

二、群体性事件文献计量分析

2. 第一作者分布情况。据统计,203篇文献中以第一作者或者独立发表论文的作者共计184人,其中仅发表1篇文章的170人,占所有作者数量的92.4%,发表2篇文章的作者共计12人,占6.5%,而发表3篇论文的有1名,发表5篇论文篇的有1人。论文数最多的作者是山西大学法学院教师陈晋胜。在此需要说明的是,2009年《瞭望》杂志发表的题为《群体性事件应对之忧》的文章没有标注作者。通过上述情况看出,绝大多数的作者仅发表群体性事件的文章只有1篇,2篇以上的不足一成。其中篇数最多的作者陈晋胜从2003年到2005年总计发表5篇文章。2003年发表3篇,2004年发表1篇,2005年发表了1篇。分别发表在山西大学学报(哲学社会科学版)4篇,理论探索1篇;5篇文章均是与其他学者合作完成。从题目来看,研究主题主要是群体性事件的成因,主要包含政治成因、法制成因、社会成因、经济成因、文化成因等方面,由此可见该学者较为系统全面的分析了群体性事件的各类成因。此外中国科学院心理研究所的王二平也发表了3篇论文,发表时间集中在2012-2013年,主要研究关于群体性事件心理演化、根因、监测和预警等方面。

图 1群体性事件论文数量折现图

1.论文发表数量。将搜索的结果进行整理,通过对不同时期论文数量的统计,研究近二十年以来不同时间节点论文发表的情况,探讨关于群体性事件论文研究的时间分布情况和规律。从图1可以看出,从1999年到2008年,十年的时间中一共发表论文20篇,平均每年仅有2篇文章,可见这十年间国内对群体性事件的研究近乎空白。其中最早为1999年王英杰在《公安论坛》上发表的《群体性事件的处置方略初探》一文,1999年度中国知网以“群体性事件”为题名搜索的文章仅此一篇。2000年仅有一篇湘潭大学管理学院何鸣和谢威在《理论与改革》杂志上发表的题名为《群体性事件与公共决策》的文章。2001年度和2004年度关于群体性事件的论文也仅有一篇。自2009年开始,国内学者对群体性事件的研究开始有了关注,发表文章数量有了较大的增幅。图1可以发现,2009-2015年关于群体性事件论文总体呈现上升的趋势,据统计从2009年到2012年四年间发表的论文就有170篇,占所有文章数量的83.7%,其中2010年群体性事件论文数量最高,达到34篇,占所有文章数量的17%。说明从2009年开始,对群体性事件的研究越来越热,出现了大量的研究成果^[1]。

表 1高产作者文章发表情况

从作者分布的整体情况来说,对于群体性事件方面进行研究的学者较为广泛,且相对分散。表2列出发表论文2篇以上的作者姓名及论文篇数,共计发表32篇,占搜集文献总数的15.8%,基本反映了群体性事件领域研究领域的核心群体。发表数量在5篇以上的仅有1名作者,数量在3篇以上的仅有2名作者,2篇以上的仅有13名作者,而仅有1篇的作者共计170人。由此可以看出很多学者对群体性事件的研究还没有形成系列成果,高产出作者的文章主要集中在2009-2013年,具有比较明显的时代特点。2008年贵州瓮安事件、重庆出租车罢工事件等大规模的群体性事件时有发生,学者们也开始关注在社会转型的背景下,研究新的社会矛盾和冲突如何更好的预防和处置。

《中华道藏》是2003年中国道教协会发起并组织编纂整理的一部道藏，它以三家本《道藏》为底本，对原三家本《道藏》所收各种道书作校补、标点、重新分类，并从近代发现的古道经中选取了50种增补其中，总计收录道籍1526种，5500多卷，4000余万字。与此前出版的各种影印本道藏不同的是，《中华道藏》是重新排版印制，繁体字，竖排版，加了新式标点，并进行了必要的文字校勘。这是继明代《正统道藏》之后，对道教经书首次进行的系统规范的整理重修，为道藏使用者提供了一个内容丰富、阅读方便的点校本。

3. 第一作者单位分布。在作者单位分布中,考虑目前国内人文社科领域的实际情况,通常只认定第一作者发表的文章。第一作者依照通常惯例被认为是论文的主要撰写人,贡献度最高的人,因此重点探讨关于“群体性事件”研究文献中第一作者的单位分布情况。在搜集的203篇样本文献中,第一作者单位约146家,包含各类高等院校、研究机构、政府部门等。表3列举了第一作者单位发表论文数量3篇以上的单位,共计10家。可以发现,对群体性事件的研究论文数量在5篇以上的单位有3所高校,分别是西南政法大学、山西大学和中国人民公安大学。累计发表3篇以上的单位主要集中在综合类高等院校如山西大学、中国人民大学、武汉大学、暨南大学、苏州大学等,以及政法类高校和公安经管类院校如西南政法大学、中国人民公安大学、广东警官学院等。此外,中国传媒大学和中国社科院两个单位分布发表了4篇和3篇群体性事件方向的论文。

三、群体性事件研究主题分析

林语堂的“视读者为知己”还体现在他译创作品的一些细节之处。例如，《吾国吾民》（束君君2018:72）的正文开头写道：...for behind the creation of literature and the events of history there is always the individual who is after all of prime interest to us.其翻译为“因为在文学创作和历史事件的背后，总是那些单个的人使我们产生最大的兴趣。”

3. 因子分析。通过因子分析对关键词进行降维,尝试将多个关键词变量简化,即用较少个数的关键词因子去描述错综复杂的关系。

为了更清楚地分析我国群体性事件近年来的研究方向,将所有文献的关键词导入ROST CM软件。关键词是作者从标题和摘要中提炼出来,用来表达文献主题概念的词汇,通过关键词的阅读能够使读者在阅读论文之前就能一目了然的了解论文的主题。故通过对搜集文献关键词的分析,就能够更好的把握我国群体性事件研究的最新趋势。进一步将关键词共现矩阵并进行社会网络分析,并进行中心度的测量和因子分析,具体结果如下。

3.将所有关键词导入武汉大学虚拟团队开发的ROST CM软件进行词频统计,获得群体性事件相关研究的关键词高频词表,并进行过滤处理以及对相近的同义词合并等最终形成简化共现矩阵。

表 2群体性事件论文 2篇以上作者姓名及发表数量

表 3第一作者单位发表论文篇数 3篇以上的单位

表 4处理后的高频关键词表(节选)

将处理后的关键词共现矩阵输入Netdraw控件绘图,生成关键词共现网络图(图2)。图中节点的大小表示该关键词的度中心性,也就是说与之相关的关键词越多,该关键词的节点就越大;图中线条的粗细反应的是两个关键词的共现次数,如果线条越粗,说明两个关键词共现的次数越多。综上所述,结合图2可以看出,对于群体性事件研究的热点词比较分散。其中度中心性最大的节点是“舆论引导”一词。通过分析和它相连的节点发现说明对群体性事件舆论引导方面的研究更多的学者探讨了意见领袖、集体心理、议程设置等方面的分析^[4-5]。其次较大的节点是群众、情感逻辑、群体情绪和和谐社会。情感逻辑联系紧密的有情感宣泄、情感管理、情感表演等,和谐社会主要围绕的是利益诉求和利益和谐,与群体情绪相联系的是次生危机和释放渠道。

2. 中心度分析。中心度是分析社会网络的一个常用的工具之一,是判断社会网络节点位置的重要方法^[6],主要反映了关键词在社会网络结构中的位置或者优势的差异。本文选取几个常用的中心性指标包括点度中心度、中介中心度(中间中心度)和紧密中心度等对群体性事件关键词的社会网络中心性进行分析,具体如下。

(1)点度中心度。在社会网络中,点度中心度表示一个关键词与其他很多关键词有直接的联系。个数越多,说明与其他节点联系越紧密,该点在网络中处于中心地位^[7]。表示该关键词就处在中心地位,并且与其他关键词共现的频率就越高。说明点度中心度较高的词在群体性事件研究领域内属于核心地位。文中列举前9个点度中心度最高的关键词,找到群体性事件中较为集中的研究领域。由表6可以看出,在群体性事件研究中,对“舆论引导”“群众”“情感逻辑”“思考”“分析”等关键词点度中心度较高,相对研究的较多。其中绝对点度中心度最高的是“舆论引导”和“群众”一词,说明与它与4个关键词有直接联系,其次是“情感逻辑”“思考”“分析”等。

点度中心度这一指标考虑的是一个关键词与其他关键词之间的直接联系,并不能够反应整体网络中所有关键词的之间的联系。或者说,即使一个关键词与其他很多关键词都有直接联系,即某个关键词点度中心度很高,但是和这个词有直接联系的词和其他关键词都没有什么联系,从整个社会网络来看,点度中心度的意义就不大。基于此计算整个网络的中心度情况,通过表7我们发现整个网络的中心度为2.69%,说明网络整体中心度不明显,研究领域相对分散,没有绝对核心的关键词。

x′y′=S11x2+(1+S12)xy+S13y2+S14yz+S15z2+S16zx+S17x+S18y+S19z+S20+o(h2)

(二)坚持政府和民间协同维护地方生态自治及基层主体多样性发展的原则，体现革命性。在共产党领导下，建立人民当家作主的民主制度，实行最广泛的社会主义民主，为个体自主自由地发展创造必要的政治条件；通过所有制结构调整、市场化与民主化体制改革，进一步解放社会生产力。随着社会主义制度和市场经济体制的日趋完善，各种社会生态主体的积极性、主动性、创造性得到显著增强。同时，在同一切阻碍生产力发展的旧体制、旧思想的批判斗争中，社会生态系统不断由内在矛盾的优化调整和生物多样性发展而更加地勃发生机和活力，各种创造社会财富的潜能必将在生态化革新中得到更充分的释放。

(2)中介中心度。中介中心度也叫做中间中心度,反应的是一个关键词结点担任其它两个关键词结点之间最短路的桥梁的次数。如果一个关键词处在许多交往网络的路径上,可以认为此关键词处于重要地位,因为该词具有控制关键词的能力,因而中介中心度测量的结果反映的是关键词对资源信息的控制程度。如果一个词充当中介的次数越高,则该点的中介中心度就越高。中介中心度最高的两个关键词分别是“舆论引导”和“群众”,其中“舆论引导”的中介中心度最高,值为9,其次是“群众”一词,中介中心度值为6,于其他关键词的中介中心度的区别度虽然不是很明显,这一结果也说明了这两个关键词相较于对其他关键词的中介影响较大。其次是“主体间性”和“情感逻辑”两个关键词在整个网络中处于中介桥梁作用,对于“群体性事件”研究的主要信息资源控制程度较高。整个网络的中介中心度较低,为0.84%,从网络整体上看,中介中心度并不十分明显,换句话说,就是在整个网络中,各关键词不需要任何的外部支撑或者信息资源供应,就会直接无缝对接其他关键词。

表 5关键词共现矩阵片段

图 2群体性事件关键词共现网络图

表 6关键词点度中心度分析

表 7整体网络中心度描述性统计

(3)接近中心度。接近中心度主要考察一个关键词节点不受其它关键词节点控制的程度。通过接近中心度可以判断的是,如果一个关键词节点与社会网络中其它关键词的距离都很短,则该词是整体重心点,其接近中心度越小;相反的,如果接近中心度越大,说明一个关键词与其他关键词共现的可能性越小。表9列举了20个接近中心度最小的关键词,通过关键词接近中心度的分析结果,我们可以看出,绝大多数的关键词接近中心度较高,最低值是“舆论引导”1933,最高值是集体认同感2116,说明对群体性事件的研究相对发散。

表 8关键词中介中心度分析

1.关键词共现矩阵及社会网络分析。首先对检索内容里的关键词用Excel进行分列整理,使每个关键词能够按照列单独呈现,也就是每一列一个关键词,每一行则表示同一篇论文中的所有关键词。然后通过ROST CM软件进行词频统计,截取出现频次较高的关键词为高频关键词。然后对于高频关键词进行以下处理,因作者写文章时的用词习惯有些许差异,对意思表述相近的关键词进行合并,如“群体性事件”和“群体事件”合并为“群体性事件”,“成因”和“原因”合并为成因,将“突发事件”“突然事件”“群体性突发事件”统一合并为“突发事件”,“特征”和“特点”合并为“特征”,“生成机理”和“发生机理”合并为“发生机理”;去掉一些对研究趋势无意义词,如浙江省等。203篇文献中关键词共计812个,平均每篇文章关键词4个左右。鉴于搜索文献是采用篇名为“群体性事件”的方式进行的,“群体性事件”作为高频关键词进行共现的意义不大,同时考虑极值对网络的影响,“群体性事件”在关键词中出现的频率为192频次,比第二高频率的关键词“舆论引导”频次高183,故剔除高频词“群体性事件”。

表 9关键词接近中心度分析

故将共现矩阵导入spss,进行主成分分析。结果可以看出,最小值为0.375,并且0.8以上的高频关键词有33个占总数的70.2%,可见各变量的信息都大部分被反应。然后采用最大方差法进行旋转,共提取18个因子,解释了总方差的78.483%。由此可见,群体性事件的研究方向相对比较分散,无法用较少的关键词因子去解释大多数的变量。基于此将不再进行凝聚子群分析及核心-边缘结构方面的分析。

四、研究结论

通过运用社会网络分析方法进行研究,可以发现我国近几年群体性事件研究的范围、研究热点及发展趋势。

旁路SIN ROM，使得NCO的截断数字输出发送至DAC。在这样的情况下，VOUT输出的不再是正弦波，DAC将产生10位线性三角函数。当OPBITEN（D5）bit清 0，mode（D1）bit置 1 时，VOUT 引脚输出三角波。

其一,群体性事件研究主要集中在2009年到2015年,这几年间也是群体性事件发生比较集中的时间,从2008年的贵州翁安事件和重庆出租车司机罢工事件开始,到2009年的吉林通钢事件,再到2014年广东东莞市裕元鞋厂罢工事件,群体性事件接连发生,引起了很大的社会反响。此类事件数量多、涉及人数多、规模大,表现方式激烈,得到了学术界的广泛关注,涌现了大量的研究者,研究文献数量也较为集中,研究选题具有较强的时代意义。

其二,研究范围比较广。相关研究从微观和宏观两个层面出发,具有鲜明的时代意义。宏观层面,研究的热点主要集中在从舆论引导的视角对群体性事件进行处置及应对、从群体情绪、情感心理等方面分析群体性事件的特征特点;微观层面,亦通过结合具体发生的某个群体性事件进行更为深入的探讨解决对策和方法。

其三,研究方法多样化。主要有社会学、管理学、法学、心理学、传播学等。宏观层面上体现了较强的政策导向,在实践研究的基础上与理论结合,深入的探讨了我国群体性事件的客观规律,具有一定的理论和现实意义。

研究中的缺陷和不足在于：一方面,研究内容不够集中。因为群体性事件的研究涉及到管理学、社会学、法学、心理学等,是一个比较综合的选题,因此学者从不同学科视角出发,研究方向以及重点存在较大差异,作者之间的合作并不紧密,以独立发表的文章数量居多,对于团队成员之间成果的整合还有进一步提升的空间。另一方面，现有研究成果中,很多作者都把重点放在对群体性事件的原因、处置及预防等,而没有考虑对其处置、预防和结果等如何进行评估。另外,研究很少将群体性事件进行分类研究,如果将群体性事件的规模、产生原因、性质等进行具体的分类,总结其特点并且制定相应的方案,那么当群体性事件实际发生时便可以降低一部分处置成本。

[ 参 考 文 献 ]

[1]谭九生,邓利珠.网络推手对国家政治安全的消极影响及整体性治理[J].湖南财政经济学院学报, 2015, (1):146-153.

[2]邱均平,马瑞敏,李晔君.关于共被引分析方法的再认识和再思考[J].情报学报,2008,27(01):69-74.

[3]张宝生,张思明.基于关键词共现和社会网络分析法的文化创意产业研究热点分析[J].图书情报工作,2016,(6):121-144

[4]祝子丽,倪杉.数据资产管理研究脉络及展望——基于CNKI2002-2017年研究文献的分析[J].湖南财政经济学院学报,2018,(6):105-115.

[5]颜佳华,李悦鸣.基于CNKI论文(2000-2016)的行政文化研究知识图谱分析[J].湖南财政经济学院学报,2016,(4):111-120.

[6]陶乃航,赵星,彭晓东,翟伟希.中心度指标在期刊引文网络分析中的运用及改进[J].图书情报工作,2009,(7):143-146.

[7]吴标兵,许和隆.个人信息的边界、敏感度与中心度研究——基于专家和公众认知的数据分析[J].南京邮电大学学报(社会科学版),2018,(10):44-53.

Research on Mass Incidents in China from the View of Social Network Analysis

QIN Min,CHEN Bing,XIA Xiao-yu

(Shandong Technology and Business University,Yantai 264005, China)

Abstract : To grasp and understand the research status, hot spots and development trend of mass disturbances in China, corresponding literature of mass disturbances in CNKI have been researched from the view of social network in this paper. Firstly, the publication year, quantity and authors have been analyzed. Secondly, research pattern on mass disturbances in China has been found out by co-word analyzing on keywords of literature. Finally, the hot spots and future directions of research have been presented.

Key words : social network; mass disturbance; literature research

[中图分类号] D630.8; C912.3

[文献标识码] A

[文章编号] 1672-5956(2019)05-0106-09

doi: 10.3969/j.issn.1672-5956.2019.05.011

[收稿日期] 2019-07-03

[基金项目] 山东省社科基金项目“山东省劳资群体性事件发生机理及解决机制研究”(12DGLJ08);山东省社科基金项目“基于需求管理的政府购买公共服务评估体系研究”(15DZZZJ01)

[作者简介] 秦敏,1981年生,女,山东枣庄人,山东工商学院讲师,硕士, 研究方向为劳动关系,(电子信箱)qmin88@163.com。

[责任编辑:刘 炜]

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