微博社区中非正式交流的实证研究——以“Myspace 9911微博”为例，本文主要内容关键词为：中非论文,为例论文,实证研究论文,正式论文,社区论文，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。
修回日期：2010-10-26 本文起止页码：39-43，147
1 引言
美国社会学家门泽尔从载体的角度对信息交流过程进行了系统的研究，提出了著名的正式过程和非正式过程交流论，两者的差异主要体现在：前者的传播者和接受者在信息交流过程中必须经过文献传递中介系统，后者则不需要。正如严怡民教授所说的“凡是不通过科学文献系统和情报工作者的帮助所完成的情报交流，都可以称为非正式过程”[1]。非正式交流克服了正式交流的时滞性缺点，成为新时代不可或缺的交流手段，许多学者对此进行了研究：Cronin对非正式交流给予了高度评价，他认为非正式交流网络是“科学发展的生命源泉，不管是对自然科学还是对社会科学”[2]；情报学家Price针对非正式交流网络提出“无形学院”的概念，指出科学家大约80％的情报资料是通过无形学院得到的[3]；Crawford对无形学院内交流网络的结构进行了实证分析，发现73％的科学家参与了非正式交流过程，通过不超过两步的联结，核心科学家就可以把科学情报传播给非正式交流网络中95％的科学家[4]；黄水清等认为非正式交流具有“交流迅速实效性强，具有高度的选择性、直接性和针对性，富有生动性，反馈速度快”等特性[5]。
随着技术的发展和网络的普及，各种网络信息交流平台迅速兴起，微博社区便是其中一种。微博社区是一种基于用户关系的获取信息、分享信息、传播信息的网络社区，以其方便快捷、简单易用、注重实效等特点成为网络时代非常重要的信息交流工具。黄水清[5]从信息源、信息交流渠道等不同角度分析网络信息交流时提出了“根据信息是否经过专职信息人员对其内容进行加工整理”作为网络环境下正式交流与非正式交流的划分标准，根据这一标准，微博社区中的信息交流属于非正式交流。目前我国对微博客及微博社区的研究比较分散，涉及图书情报[6]、电信[7]、教育技术[8]、新闻传播[9]等多个领域，从微观角度探讨微博社区信息交流方式及交流网络结构特征的实证文章还比较少[10]。基于以上研究背景和不足，本文选取微博社区为研究实例，从社区用户间交流和沟通的角度出发，运用社会网络分析方法，考察社区非正式交流网络的结构和特点，以期把握微博社区非正式交流的规律，拓宽信息交流渠道，进一步促进用户之间的信息沟通。
2 理论背景
2.1 非正式交流
在图书情报学领域，信息交流可以分为正式交流和非正式交流两种过程。正式交流指信息部门借助于文献信息系统，以文献为媒介，向信息用户传递间接的信息内容，基本表现是基于正式出版发行的文献交流。非正式交流指信息在信息源和信息用户间的直接传递，最初起因于科学家之间的科学交流，交流环境比较宽松和自由，交流内容广博，形式多样。随着互联网科技飞速发展，以网络为特征的现代非正式交流在具备传统非正式交流优点的同时，不断克服传递范围小、不易积累等缺点，以传递速度剧增、跨越时空等特征得到广泛应用，使信息在产生、交流方面发生了质的飞跃。
非正式交流区别于正式交流的主要特征是其更多地表现为信息生产者和信息利用者的个人行为特征，交流双方不经过正式文献系统直接沟通，省去许多中间环节，以短周期、高速度直接反映研究活动的最新动向。信息用户可对信息生产者提出意见和建议，即通常意义上的“反馈”。双方交流直接、速度快、反馈及时、针对性强，还能进行连续的相互交流，也有益于不便公开的、敏感的知识交流[11]。
2.2 非正式交流中的信息不对称
美国经济学家约瑟夫·斯蒂格利茨、乔治·阿克尔洛夫和迈克尔·斯彭斯在20世纪70年代提出了信息不对称理论，指的是在交流过程中，各类人员对有关信息的了解是有差异的，掌握信息比较充分的人员，往往处于比较有利的地位，而信息贫乏的人员则往往处于不利的地位。
在网络社区，信息传播的舆论化趋势造成了信息不对称，使那些能够熟练操纵网络舆论的“意见领袖”和利益群体获得了更多的话语权、关注度和影响力；而那些处于弱势的利益群体和个人的声音无法被人听到，最后常常是在居于强势地位的舆论下变得沉默。“意见领袖”有目的的信息操纵和由此产生的大量垃圾信息，将影响到大众对于社会的准确认知，使得获取信息的时间、经济和精力成本增加[12]。
2.3 非正式交流中的弱联系
社会学者Granovetter于1973年提出“弱联系优势”理论。“弱联系”是指自己交际范围内，不经常联系的关系人，如同乡会成员、邻居、校友等，而“弱联系优势”是指在职场人职业生涯转变上，这些“弱联系”往往更有帮助，可能成为重要工作变动的关键联系人。弱联系的价值体现在信息的搜索和新信息的获取上，就网络社区而言，社区内的成员多数情况下并非来自同一个组织或同一个领域，因此成员间的联系实际上就是一种弱联系。在研究信息交流时，基于社会网络中弱联系的探索比基于信息网络的探索更加重视人的因素，更能反映信息交流和传播的本质[13]。
3 数据获取与处理
本文选取“Myspace9911”网站作为实证对象，该网站是由美国Myspace公司开发的知名微博社区。一般来说，微博社区借各行各业的名人用户吸引人气和关注度，再进行名人营销，而名人们也愿意借此平台提升价值，增进交流。从运营的角度讲，名人用户是微博社区蓬勃发展的支柱之一；从研究的角度看，名人用户问的信息交流也具有较强的代表性。
在各行各业的名人用户中，尤以传媒记者最善于对信息进行加工、处理与传播，彼此进行更为密切的沟通与交流，研究者更易于从中探究交流的特性。基于此，笔者抓取“Myspace9911”社区“传媒记者”板块54位名人用户的数据资料，工具为通用爬虫“火车头采集器”[14]，抓取时间为2010年5月22日15点至18点，具体抓取和处理过程如下：
·提取表征用户基本属性的数据资料，包括他关注的人数、关注他的人数、发布微博数，再根据注册时间计算出使用天数，上述4项数据组成1条记录，共得到54条记录。
·提取每位用户的关注对象名单，共得到8257条数据，以用户为单位进行保存。
·为了在网络分析时更加高效，对用户名称进行顺序编码，部分编号及对应的用户名称见表l。
·构建一个交流网络矩阵，其中微博用户是网络的点，关注与被关注关系是边。由于关注是一种单向关系，因此矩阵的行代表关注者，列代表被关注者，边的方向是从关注者指向被关注者。将关注对象名单导入到VFP(Visual FoxPro)环境中，通过编程实现以下赋值：54位用户中，如果某位用户的关注对象中出现另一用户，则对应行列的元素值取1，否则元素值取0，最终得到一个交流网络二值矩阵，部分数据如表2所示：
4 分析
本文主要应用学者们广泛关注的社会网络分析方法，该方法起源于20世纪20-30年代英国人类学的研究，经过几十年的发展，已经成为一种具有独特概念体系和测量工具的研究范式。
4.1 交流活跃度分析
通过统计交流网络中各节点的链入度与链出度频数来分析网络节点的交流活跃程度，节点链入度与链出度频数分布见图1和图2。
结合链入度频数分布图和交流网络矩阵分析得出，6号、11号、13号等14个节点只有一个入链或没有入链，表示这些节点用户很少与“传媒记者”板块的其他用户交流，但由此并不能说明这些节点在整个社区网站中也很少与人交流。参考用户基本数据资料后发现，每个“传媒记者”板块用户的被关注数从7248到55不等，而14个链入度低的节点在整个社区范围的链入度却并不都是最低的，如53号“武子”被关注数为7248，34号“唐师曾”被关注数为1166，6号“卜风疯”的被关注数为1037。根据“弱联系优势”理论，从整个社区的角度来看，上述几位用户的关注者多数来自社区内其他板块，不同板块或领域的用户通过关注形成一种弱联系，具有“弱联系优势”。关注者和被关注者之间只是信息的传达，由于不是非常熟悉，交流双方没有道义上的束缚，所以不必顾忌信息传达之后产生的后果，使得信息交流的渠道更为畅通，传递的信息量最大化。
图1 节点链入度频数分布
图2 节点链出度频数分布
在链出度分布中，情况有所不同。4号、5号、13号等16个节点只有一个出链或没有出链，参考交流网络矩阵和基本数据资料发现，这些节点用户不光很少与“传媒记者”板块的其他用户交流，而且也很少与整个社区内其他板块的用户进行交流。每个“传媒记者”板块用户的关注数从1272到1不等，而这16个节点用户的关注数最大值仅为59，这部分用户在所属板块内外均不主动与其他用户进行交流，属于活跃程度不高的群体。
由上述分析可知，部分链入度低的节点用户在所属板块内外交流活跃程度迥异，而链出度低的节点用户在所属板块内外交流活跃程度均比较低。
4.2 核心-边缘交流节点分析
Stephen P.Borgatti和Martin G.Everett[15]从3个角度归纳了核心-边缘结构的特点：①从子群的角度，核心-边缘结构是一种不能分割为多个互斥子群的网络结构；②从分块的角度，核心-边缘网络可分成两块，核心可视为1-块，边缘可视为0-块，而核心与边缘的关系可以是1-块，也可以是0-块；③从可视化的角度，点群在欧式距离空问中呈现物理上的核心-边缘结构。处于核心的点之间的联系紧密，处于边缘的点之间联系较稀疏，且均有与核心点建立关系的倾向。在Ucinet中进行核心-边缘分析，结果如图3所示。
分析给出初始矩阵与理想矩阵的相关系数(Starting fitness)和经过重排后的矩阵与理想矩阵的相关系数(Final fitness)均为0.378，系数值越大，表示实际数据与理想模型越相似，实际数据的核心-边缘结构模型越显著。同时给出核心区域包含的1、2、3等29个节点，边缘区域包含的4、5、6等25个节点，显而易见，核心区域与边缘区域节点数量比较接近。
根据“信息不对称”理论的解释，信息传播的舆论化趋势同样形成了微博社区的信息不对称现象，那些熟练操纵网络舆论的节点用户获得了更多的话语权、关注度和影响力，逐渐成为网络中的核心节点。而那些弱势群体的声音无法被人听到，最后常常是在居于强势地位的舆论下变得沉默，渐渐游离到网络的边缘，如同马太效应所描述的“有者愈多，乏者愈少”。
4.3 交流中心节点分析
中心性分析是建立在“距离”或者“度数”等概念基础上的，常用以评价一个节点重要程度或衡量其地位优越性及声望。由于交流网络为有向网络，又由于计算接近中心性要求网络结构是完全连通图，因此本文中心性分析主要考察节点的中间中心度及与核心-边缘分析结果的联系。
在社会网络分析中，节点的中间中心度是一个用来测量该点在多大程度上控制他人之间交往的指标，衡量的是该节点对资源控制的程度。计算交流网络中各节点的中间中心度，并与核心-边缘分析结果进行比较，如图4所示。
由图4可以看出，中间中心度排名靠前的节点基本都在核心区域，排名前20的节点均为核心节点，这些节点起到了沟通其他节点的桥梁作用，同时也处在其他节点对的最短路径上，控制着大部分节点的交流。从某种程度上讲，在有向网络结构中，通过核心-边缘分析与中间中心度分析，可以得出比较接近或相似的结果。
将排名范围扩大到前27个节点(节点集的一半)，只有8号、36号和53号为边缘节点。边缘节点的存在方式主要有三种：①刚刚参与此网络结构的新成员；②作为此结构和其他结构中间的“桥”存在；③是一种稀缺资源并且从属于另一个网络结构之中。上述3个节点虽然与其他节点的联系不够紧密，但自身也处在其他几个节点的交往路径上，在一定程度上控制着他人的交往，因此中间中心度相对比较靠前。再通过这3个节点用户的基本数据资料可以看出，8号“程宫”是使用微博时间最短的5个用户之一，属于边缘节点存在方式的第一种情况；36号“王小鱼”和49号“谭飞”关注的人数分别为9和4，但关注这两人的人数却达到了5621和1132，从某种程度上讲，两人属于整个社区范围内的稀缺资源，吸引了多人去关注他们，属于边缘节点存在方式的第三种情况。
4.4 交流子群分析
由于密度、平均距离、凝聚力等指标均表明交流网络的联系非常紧密，因此可以使用非常严格的派系分析来划分“传媒记者”板块的交流子群。在一个关系图中，“派系”指的是至少包含三个点的最大完备子图，也就是说，一个派系是一个具有如下特点的点集：在该点集中，任何点对之间都存在一条直接相连的线，并且该派系不能被其他任何派系所包含[16]。以默认值3为最小节点规模进行派系分析时，得到33个子群，数量过多，故将最小节点规模设置为5，共得到7个子群，分析结果如图5所示。
从层次聚类分析矩阵(hierarchical clustering of overlap matrix)可以看出，当相似性水平为3.500时，7个子群又进一步分化为3个派别，即｛3，4｝、｛2，1，5｝和｛6，7｝。现将7个子群包含的节点汇总去重，得到节点集合｛1，2，9，10，18，21，25，27，35，45｝，再与前文核心-边缘分析得到的核心节点(见图3)进行对比，发现这些节点均为核心节点，说明彼此间联系紧密的子群成员往往在整个网络中也处于核心地位。可以想象，严格的定义要求派系节点间均两两相关，反映在交流网络中便是子群中的用户均相互关注，关系网络密集，信息交流频繁，使得子群渐渐形成舆论中心，子群节点逐渐强势，成为核心节点。
7个子群只包括10个节点，如此高的重合率一方面说明核心节点间的联系异常紧密，即使进一步划分成子群，也无法割裂彼此间错综复杂的关系。另一方面，子群中的核心节点由于联系过于紧密，彼此非常了解，交流信息时往往要评估信息传达后的结果，出于规避风险的考虑，不自觉地会将信息量降低，失去了“弱联系优势”。因此，子群节点应该注意多与群外节点沟通与交流，降低子群与子群间节点的重合率，拓宽信息交流渠道，提高信息交流效率。
5 结语
网络环境下进行的非正式交流活动正变得愈加普遍和充分，网络社区作为促进用户信息交流与沟通的有效工具，在非正式交流研究中具有重要的作用和价值。以往很多研究集中从理论上探讨非正式交流的模式、过程和特点，本文着重从实证的角度较为系统地考察“Myspace9911”微博社区中“传媒记者”板块的用户交流网络结构一般特征，并从中发现一些规律与问题：①通过交流节点活跃程度分析，发现所研究的微博社区中存在具有“弱联系优势”的交流节点。部分节点虽然与所属板块内的节点缺乏交流，但却积极与板块外节点进行沟通，在所属板块内外活跃程度差异明显，相比较而言，另一些链出度低的节点用户则在所属板块内外活跃程度均较低。②通过核心-边缘分析，发现样本社区中存在信息不对称情况。信息交流与传播的舆论化趋势使用户节点自然分为核心节点和游离于网络边际的边缘节点，同时两种类型的节点数量比较接近，并没有出现多数节点为核心节点或多数节点为边缘节点的情况。③中心性分析挖掘出交流网络的权力中心节点，发现权力中心节点与此前得出的核心节点具有很高的重叠度，由此可知，在非正式交流网络中进行中间中心度分析与核心-边缘分析可能得到相似结果。④通过子群分析，发现子群节点全部为核心节点，部分核心节点间联系异常紧密，无法割裂彼此错综复杂的关系，甚至存在影响信息交流效果的风险。
本文对于进一步发现并掌握微博社区中非正式交流的一般规律、促进微博社区用户的交流与合作、拓宽网络交流渠道、提升网络交流效率、促进网络信息资源的挖掘与利用均具有一定的现实意义。在研究方法上，由于“传媒记者”板块的用户仅能从一个侧面反映微博社区交流网络的结构，无法反映整体社区的情况，因此，在后续研究中还要选取更多板块的样本进行综合研究，得出更加全面的结论。