邻避事件中的网络虚拟社群的社会网络结构特征分析
——以某市垃圾焚烧厂事件为例
孙莹 SUN Ying；杨帆 YANG Fan
（江苏大学土木工程与力学学院，镇江212013）
摘要： 网络虚拟社群是邻避事件在网络传播过程中的必然产物，把握其结构特征对避免邻避事件的产生具有重要的指导意义。文章以某市垃圾焚烧厂事件为例，运用社会网络分析法，从网络密度、中心性、社群图谱等视角分析了该事件的网络虚拟社群的结构特征，从而为同类邻避事件的分析和对策制定提供参考。
关键词： 邻避事件；网络虚拟社群；社会网络分析
0 引言
随着我国城市化进程不断推进，社会经济发展引发的群体性冲突问题不断增加，邻避事件是群体性冲突的重要方面之一。网络的普及使得网民的数量逐渐增加，网络也成为民众获得信息、交流信息的重要平台[1]。邻避事件发生时，有邻避冲突的双方即发起者和反对者都会试图通过网络平台来发表自己的看法，通过网络进行交流互动，从而形成网络虚拟社群，呈现出邻避事件与网络虚拟社群相结合的新态势，邻避事件的产生催生了网络虚拟社群，而网络虚拟社群又反过来影响邻避事件。
1 邻避事件及网络虚拟社群
经济社会的发展带来了公共设施建设的必要性，但有些公共设施在满足公众需求的同时，也给设施周围的居民带来了一定的负面影响[2]，这类具有典型的潜在风险性和负外部性设施称为邻避设施。当邻避设施影响到环境或周边居民的利益时，风险承担者就会组织反对该邻避设施的建设，从而引发的事件即为邻避事件。
网络虚拟社群是一个主题定位明确，网民与网民之间有很大的互动性、交流频繁的虚拟信息传播平台，给人们提供了不同于传统交流模式的新空间[3]-[4]。网络虚拟社群包括社群平台和社群成员两部分，社群成员在网络中扮演的角色一般包括意见领袖、意见呼应者、经验意见分享者、浏览者、干扰者等。从社群成员与网络虚拟社群的关系来看，意见领袖与网络虚拟社群的关系最为紧密，干扰者与网络虚拟社群的关系最为薄弱。
2 网络虚拟社群的社会网络结构特征分析方法
社会网络是指社会成员之间的互动而形成的一个相对稳定的关系体系，是有作为节点的社会成员和作为节点间连线的社会成员关系所形成的集合。邻避事件中的网络虚拟社群具有典型的社会网络特征，可以利用网络密度、小世界效应、中心性分析、社群图和社群矩阵等具体指标对其进行结构分析。其中，网络密度反映网络虚拟社区中成员之间联系的紧密程度；小世界效应影响着在网络虚拟社群中信息的传播速度，如果一个网络虚拟社群中存在小世界效应，信息的传播速度将异常迅速；中心性分析利用中心度和中心势描述个体处于网络中心的程度以及个体在网络中的地位；社群图和社群矩阵是社会网络分析的形式化表达。
3 案例分析
2014年4月，某市公布了重点规划工程项目，其中包括为解决市内垃圾处理问题而在规划范围内建造的一座大型垃圾焚烧厂项目。当地居民由于担心该垃圾焚烧厂会给周围环境、居民健康等带来不利影响，进行了强烈反对的集体性行为，期间出现了打砸车辆、封堵高速公路等违法事件。事件发生发展的过程中，以新浪微博为主要平台形成了针对该事件的网络虚拟社群。利益相关者在社群内分享信息，交流意见，并组织各种活动，对该邻避事件的发展起到了重要作用。
相比于外墙而言，天窗与太阳光接触面积虽然不大，但是能够减少对于室内采光的影响，并且配合太阳能光电板能够强化绿色建筑的遮阳效果。在天窗中安置光伏发电系统，不仅可行，而且也可以避免阳光直射，提高光伏发电区域利用率。鉴于天窗平行于水平面的造型，在布局光伏发电系统之时，需要将光电板做成网格状，紧贴天窗玻璃，确保采光效率。
通过计算虚拟社群中的距离结果验证该网络虚拟社群中是否存在小世界效应，这里的“距离”是指网络虚拟社群中每两个成员直接相连的邻接距离，计算结果如图1所示。
北极海冰的面积在每年的9月份达到最小值，通过观测海冰的面积，可以判断出北极海冰的消融程度。在20世纪70年代末，科学家开始持续、系统地观测北极海冰的变化情况，发现北极海冰的面积正在持续减少，厚度也在不断变薄。刚开始观测的时候，9月份，北极海冰的面积约为800万平方公里，平均厚度约3米；时至今日，海冰面积只剩下大约400万平方公里，厚度则降到1.5米左右。自从有卫星观测记录以来，北极海冰覆盖面积的最低值出现在2012年，此后，这一数值就一直维持在异常偏低的状态。在2017年末、2018年初，这一数值再次降到临近2012年的历史最低水平。
3.1 网络虚拟社群的密度
网络虚拟社群的密度用于反映社群中成员之间关系的紧密程度。网络密度越大社群内成员之间关系越紧密。由于交互网络关系中的二值是无向的，密度可定义为2m/n（n-1），其中，m代表成员间的实际关系数，n代表社群内成员的总数。运用UCINET对社群网络密度进行分析得到网络虚拟社群的密度为0.0102，参照Mayhew和Levinger的实际网络虚拟社群的密度值最大值理论，该网络虚拟社群的密度较低，群内成员间的交流过少，关系紧密程度较低。
从图3的计算结果可以看出，大多数节点的点度中心度都在5以下，这表明这些节点与其他节点之间交流的次数都不超过5。在所有207个成员中，只有13个成员的点度中心度超过了5，其中点度中心度最高的前五位是106、71、65、47、177节点，这部分成员在网络虚拟社群中占据着重要位置，与其他成员之间的关系比较紧密。从图中还可以看出点度中心势（Network Centrality）11.21%（远小于100%），整体网络的集中度不高。
3.2 小世界效应分析
围绕“某市垃圾焚烧厂”等关键词在新浪微博中搜索并统计发现了由514名成员（其中207名成员参与了在社群内对该事件的讨论），522条发言（其中75条发言已删除）以及758条评论构成的虚拟网络社群。为了提高选取数据的相关性，不考虑没有参与讨论的用户，构建一个以成员交互计数为基础的207×207的邻接矩阵。由于不考虑交互方向，该邻接矩阵为对称矩阵，是本文对虚拟社群的密度、小世界效应、中心性、社群图和社群矩阵等进行分析讨论的基础数据。
由图1可知，各个节点间的平均距离是4.761，这就意味着任何两个成员之间平均只要通过5个成员就可以实现相互连接，该网络虚拟社群中存在小世界效应，群内信息传播速度快，网络与现实事件的相互作用更为显著。
图1 各节点间平均距离计算结果
教师是能否成功实施翻转课堂的关键，对教改中遇到挑战和困难，教师必须进行认真的思考和积极的探索。本文针对通信电子电路翻转课堂中存在的问题，总结出了以下的应对策略。
3.3 社群图和社群矩阵
通过社群图，可以了解该网络虚拟社群的结构和各个节点间的关系，各节点间的关系大概可以分为三类，第一类是处于社群图中的核心位置的节点，起到意见领袖的作用，如47、65、106等节点，以它们为中心，形成了较为明显的几个交流圈；第二类是处于边缘的节点，与其他节点之间只发生了一次或两次的交流，交流较少；第三类是介于核心与边缘之间的节点，如节点1、121等，虽然不是网络中的核心，但也起着不可或缺的作用，在网络虚拟社群中与其他节点的交流也较频繁。
社群图和社群矩阵可以更方便直观地表现出一个网络虚拟社群的结构特征以及成员间的关系，是对网络虚拟社群的一个形式化表达。利用UCINET软件以及可视化软件Netdraw来分析该网络虚拟社群的社群矩阵和社群图见图2。
3.4 中心性分析
中心性分析包括点度中心性、中间中心性和接近中心性三种，一般通过中心度和中心势这两个指标来衡量。由于本文所采用邻接矩阵是无向的，只有一个中心度。按照中心度度数从高到低排列，给出了绝对点度中心度（Dgree）和相对点度中心性（NrmDegree）的排列结果，见图3。
2）加强新形势下农村公共服务供给研究。随着中国社会经济发展，农村发展问题日益得到政府和学界的重视，三农问题是关系国计民生的根本性问题，振兴农村、实现农村现代化已经提上国家发展日程。研究如何在新形势下进行农村公共服务供给具有重要的理论和实践意义。
图2 网络社群图
在UCINET软件中分析该事件的中间中心性，得出的结果如图4所示。
图中显示了各个节点绝对中间中心度和相对中间中心度从高到低的排列顺序，排在前10位的分别是106、65、121、136、71、47、173、163、61177，而上文中分析的点度中心度排在前 10 位的分别是 106、71、65、47、177、110、157、23、163、122。两者相比可以发现：在前 10 位成员中，有6位成员是一样的，这6位成员在该网络虚拟社群中处于核心位置。从图中还可以看出，中间中心势指标值为24.72%，由于中间中心势表示的是社群内成员对信息资源的控制程度，6为核心成员对其他成员具有较强控制力。将对中间中心度的分析可视化，结果如图5所示，图中可以清楚地看出 106、71、47、65、136 等节点所处的核心位置，起有意见领袖作用。
图5 中间中心性可视化社群图
图3 点度中心性分析结果
图4 中间中心性分析结果
4 结论
本文运用社会网络分析的方法，以某市垃圾焚烧厂事件为基础，对针对该事件在微博平台上形成的网络虚拟社群进行了研究，依次进行了网络密度、小世界效应、社群图和社群矩阵、中心性分析，得出了该网络虚拟社群的结构特征以及网络虚拟社群内成员的关系特征。
四要定期适当地调整班级座位。座位编排需要随时调整，并注意间隔时间，通常每隔一个月调整一次比较适宜。调整时不仅要左右轮换，还要前后轮换，在此过程中一定要积极接纳学生的意见。
邻避事件中的网络虚拟社群存在小世界效应，为成员间的交流沟通以及信息的传递创造更好的渠道；同时该网络虚拟社群中存在多个核心成员，扮演着意见领袖的角色，这些成员是该网络虚拟社群中的核心人物，占有重要地位，对群体观点和行为具有非常重要的影响。
参考文献：
[1]邓胜利，胡吉明.Web 2.0环境下网络社群理论研究综述[J].中国图书馆学报，2010（05）.
[2]汤汇浩.邻避效应：公益性项目的补偿机制与公民参与[J].中国行政管理，2011（7）：111-114.
[3]凌国卿.环境群体性事件中微社群秩序的构建研究[D].华东师范大学，2015.
[4]周涛.Wiki社群的社会网络分析[D].上海：华东师范大学，2005.
Characteristics Analysis of Social Network Structure for Network Virtual Community in NIMBY Events:Take the Incinerator Incident in a City as an Example
（Faculty of Civil Engineering and Mechanics，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China）
Abstract: Network virtual community is the inevitable product of NIMBY Events in the process of network communication.Grasping its structural characteristics has important guiding significance for avoiding NIMBY Events.Taking an incinerator incident in a city as an example,this paper uses social network analysis method to analyze the structural characteristics of the virtual community from the perspectives of network density,centrality and community atlas,so as to provide reference for the analysis of similar incidents and the formulation of countermeasures.
Key words: NIMBY events；network virtual community；social network analysis
中图分类号： G206
文献标识码： A
文章编号： 1006-4311（2019）32-0242-03
基金项目： 江苏省社会科学基金项目：面向事件的网络虚拟社群对社会秩序影响的实证研究（15SHC002）。
作者简介： 孙莹（1986-），女，山东莱芜人，江苏大学土木工程与力学学院讲师，硕士研究生，主要从事工程管理研究；杨帆（1981-），男，四川蓬安人，江苏大学土木工程与力学学院讲师，博士研究生，主要从事防灾减灾研究。
标签：邻避事件论文; 网络虚拟社群论文; 社会网络分析论文; 江苏大学土木工程与力学学院论文;