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社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)傳播論文

前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)傳播論文范文,希望能給你帶來(lái)靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析網(wǎng)絡(luò)傳播論文

1數(shù)據(jù)采集與分析方法設(shè)計(jì)

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源及樣本選取

本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于新浪微博。因?yàn)樾吕宋⒉┰跓岫?、用戶?shù)量、活躍度等指標(biāo)上居國(guó)內(nèi)同類產(chǎn)品前列,且其對(duì)認(rèn)證用戶的分類明確,囊括了文中的研究對(duì)象,故基于該平臺(tái)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究具有現(xiàn)實(shí)性與代表性。考慮到按影響力和熱議詞篩選的榜單受到時(shí)間及偶然事件的影響較大,而按人氣篩選的榜單則比較穩(wěn)定,因此本文的數(shù)據(jù)從新浪微博風(fēng)云榜板塊中的人氣榜單板塊中提取。此外,為了分析政府、企業(yè)、微博名人、學(xué)校這四類主體內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征及互動(dòng)關(guān)系,又將各主體劃分為不同的行業(yè)或部門。本文首先選擇粉絲數(shù)排行前5的行業(yè)或部門,再分別選取這些部門中粉絲數(shù)排在前20名的用戶,對(duì)每個(gè)主體依次抽取100個(gè)樣本數(shù)據(jù)。企業(yè)在人氣榜單板塊中按行業(yè)被分為21個(gè)模塊,根據(jù)粉絲排名,本文抽取汽車交通、商場(chǎng)購(gòu)物、金融服務(wù)、服裝服飾和商場(chǎng)購(gòu)物5個(gè)模塊。而政府包含公安、外宣、司法、醫(yī)療衛(wèi)生和交通部門,學(xué)校包含校友會(huì)、高校、中小學(xué)、出國(guó)留學(xué)和教育培訓(xùn),微博名人則包含財(cái)經(jīng)、商業(yè)、房產(chǎn)、科技和政府這5個(gè)模塊。

1.2實(shí)證方法介紹

本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,通過(guò)統(tǒng)計(jì)各類主體中各用戶之間的關(guān)注情況,得出用戶間的二維關(guān)聯(lián)矩陣,運(yùn)用Ucinet軟件刻畫各主體的結(jié)構(gòu)特征,并得出密度、內(nèi)部派系及中心度等各類指標(biāo),進(jìn)而探討各個(gè)主體在信息傳播、資源共享時(shí)如何發(fā)揮作用,內(nèi)部如何運(yùn)作,并發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)人物。

2網(wǎng)絡(luò)傳播主體的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

2.1網(wǎng)絡(luò)傳播主體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖譜

本文利用可視化手段得到的各類主體的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖我們可以清晰的看到,政府子群聯(lián)系比較緊密,且公安部門位于網(wǎng)絡(luò)的核心,將各個(gè)部門連接起來(lái)。同時(shí),基于政府的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò),最明顯的關(guān)聯(lián)分別有行業(yè)關(guān)聯(lián)(平安中原、平安南粵、中國(guó)維和警察、安徽公安在線等)、區(qū)域關(guān)聯(lián)(北京鐵路、京港地鐵、北京公交集團(tuán)、北京地鐵等)。這表明當(dāng)前政府已經(jīng)意識(shí)到了微博的重要作用,開(kāi)始注重信息的公開(kāi)化、透明化,使得網(wǎng)絡(luò)信息更加明朗,傳播效度更大。公安部門與人們的日常生活息息相關(guān),其傳播信息的日漸公正化、透明化決定了其在政府網(wǎng)絡(luò)中的核心地位。根據(jù)資源依賴?yán)碚?,如果一個(gè)企業(yè)同時(shí)與多個(gè)企業(yè)有直接的關(guān)聯(lián),那么該企業(yè)就占據(jù)了該行業(yè)或企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的資源中心位置。企業(yè)間的關(guān)系并沒(méi)有像政府那樣密集,但金融服務(wù)業(yè)的核心地位很明顯,其幾乎橋接起了整個(gè)網(wǎng)絡(luò),把不相關(guān)的行業(yè)間企業(yè)、不接壤的地區(qū)間企業(yè)連接起來(lái)。例如,中國(guó)銀行信用卡(金融服務(wù))將黛姿樂(lè)維品牌婚宴鞋(商場(chǎng)購(gòu)物)和新浪汽車(汽車交通)連接起來(lái)。根據(jù)結(jié)構(gòu)洞理論,占據(jù)中心位置的企業(yè)對(duì)資源流、信息流、知識(shí)流有著強(qiáng)大的控制權(quán),說(shuō)明金融服務(wù)板塊在信息傳遞過(guò)程中起橋接作用[16]。同時(shí)用戶對(duì)其所的信息有較高的信任度和熱衷度,金融板塊對(duì)信息的擴(kuò)散也有重要的作用。根據(jù)同類相聚原則,同性質(zhì)教育機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系相對(duì)比較緊密,例如,紐約大學(xué)與USNewsRankings、美國(guó)留學(xué)MBA、EducationUSA中國(guó)等相互關(guān)聯(lián)。但總體來(lái)說(shuō),學(xué)校之間的關(guān)聯(lián)比較松散,且獨(dú)立個(gè)體比較多,說(shuō)明教育機(jī)構(gòu)之間交流較少,信息傳遞與轉(zhuǎn)載的速度,名人子群主要以兩個(gè)模塊———財(cái)經(jīng)和時(shí)尚為核心。說(shuō)明這兩種行業(yè)已經(jīng)融入了微博名人的生活,表明隨著人們生活水平的提高,人們的需求由追求物質(zhì)上升到追求美,由單一娛樂(lè)偏好到相對(duì)復(fù)雜的理財(cái)偏好。同時(shí),由于微博名人對(duì)信息具有一定程度的偏好,使得這兩類信息相對(duì)其他信息的傳播和擴(kuò)散速度較快,能更快引發(fā)普通民眾的關(guān)注,并在一定程度上引導(dǎo)輿論導(dǎo)向。由此可知,人們對(duì)

2.2政府、企業(yè)、微博名人、學(xué)校的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

2.2.1網(wǎng)絡(luò)密度(NetworkDensity)運(yùn)用Uci-net軟件分別對(duì)四個(gè)主體的網(wǎng)絡(luò)密度進(jìn)行測(cè)算得出,密度值由高到低分別為:政府、微博名人、學(xué)校和企業(yè),相應(yīng)密度值為:0.2112、0.0955、0.0252、0.0214。將密度值和畫圖軟件NETDRAW所得出的4個(gè)主體的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系圖進(jìn)行比較,本文發(fā)現(xiàn)密度值和相應(yīng)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖譜的圖形特征是緊密一致的。當(dāng)密度值大時(shí),網(wǎng)絡(luò)圖形緊湊,密度值小時(shí),網(wǎng)絡(luò)圖形松散。政府網(wǎng)絡(luò)之間的交流最為密切,聯(lián)系緊密。企業(yè)之間的關(guān)注最為松散,聯(lián)系不強(qiáng)。

2.2.2派系分析本文采用Cliques分析法對(duì)各個(gè)行動(dòng)者的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行凝聚子群分析,得出:

a.在派系規(guī)模最小值為11的情況下,政府網(wǎng)絡(luò)中存在10個(gè)派系。政府網(wǎng)絡(luò)相對(duì)比較集中,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)中子群重疊交叉的情況也會(huì)比較復(fù)雜,說(shuō)明派系之間的共享成員比較多。我們發(fā)現(xiàn)每個(gè)派系都包含廣州公安、平安北京、山西公安、平安南粵、河北公安網(wǎng)絡(luò)發(fā)言、警民直通車-上海人,他們主要屬于政府的公安部門,連接著外宣、司法、醫(yī)療衛(wèi)生和交通部門,在網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位。同時(shí),除了成都屬于外宣部門外,各派系的成員全為公安部門,說(shuō)明該部門間的聯(lián)系十分緊密,而4個(gè)派系中都包含成都,說(shuō)明成都與公安部門合作密切。

b.在派系規(guī)模最小值為3的情況下,企業(yè)網(wǎng)絡(luò)存在3個(gè)派系,它們分別形成了3個(gè)完備子圖,并且派系相互之間是獨(dú)立的。每個(gè)派系中的成員都屬于同一公司,它們之間的聯(lián)系主要是母子公司關(guān)系,說(shuō)明了企業(yè)與企業(yè)之間的聯(lián)系并不是特別緊密,而企業(yè)內(nèi)部溝通交流比較頻繁。

c.在派系規(guī)模最小值為3的情況下,學(xué)校網(wǎng)絡(luò)存在9個(gè)派系。網(wǎng)絡(luò)中子群間是重疊交叉的關(guān)系,其中復(fù)旦大學(xué)為4個(gè)派系所共享;哈爾濱工程大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)招生辦分別為3個(gè)派系所共享;武昌理工學(xué)院官方、華中科技大學(xué)分別為2個(gè)派系所共享。派系成員屬于同所大學(xué)之間的聯(lián)系或?qū)儆谕袠I(yè)之間的聯(lián)系。構(gòu)成派系的成員隸屬高校、校友會(huì)和教育培訓(xùn)部門,說(shuō)明了這三個(gè)部門之間的聯(lián)系十分密切,而中小學(xué)與出國(guó)留學(xué)部門之間的聯(lián)系比較松散。

d.在派系規(guī)模最小值為6的情況下,微博名人網(wǎng)絡(luò)存在14個(gè)派系。派系之間是重疊交叉的關(guān)系,郎咸平、李開(kāi)復(fù)、時(shí)尚潮人yinyin等為多個(gè)派系共享。派系主要由財(cái)經(jīng)類和商業(yè)類的成員構(gòu)成,財(cái)經(jīng)類中,郎咸平為連接各個(gè)派系的核心人物;商業(yè)類中,時(shí)尚潮人yi-nyin、潮人丹娜、林_小志玲和時(shí)尚達(dá)達(dá)人人為連接各個(gè)派系的核心人物。這表明財(cái)經(jīng)和商業(yè)類的內(nèi)部聯(lián)系比較緊密,而科技、房產(chǎn)和政府類的內(nèi)部聯(lián)系較少。同時(shí),不同行業(yè)的微博名人之間的聯(lián)系也比較少。

3.3政府、企業(yè)、微博名人、學(xué)校的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比

本文對(duì)點(diǎn)度中心性、點(diǎn)度中心勢(shì)、中間中心性及整體中間中心勢(shì)進(jìn)行了測(cè)度與分析。中心度指標(biāo)刻畫了信息傳遞網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物,分析中心度可找出處于核心位置的用戶,即可辨別出哪些機(jī)構(gòu)在信息傳播過(guò)程中“權(quán)利”更大,能夠在較大程度上影響信息傳播。中心勢(shì)指標(biāo)刻畫了信息傳遞網(wǎng)絡(luò)的整體密度特征,通過(guò)分析中心勢(shì),我們可以描述整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的緊密程度或一致性。

2.3.1點(diǎn)度中心性分析針對(duì)政府而言,不同用戶表現(xiàn)出不同的點(diǎn)入度和點(diǎn)出度。點(diǎn)入度表示關(guān)系“進(jìn)入”的程度,在這里表示一個(gè)用戶被其他用戶“關(guān)注”的程度。點(diǎn)出度表示一個(gè)用戶“關(guān)注”其他用戶的程度[19]。政府網(wǎng)絡(luò)中點(diǎn)入度比較高的用戶為平安北京(56.000)、公安部打四黑除四害(52.000)、北京(53.000),說(shuō)明他們?cè)谡麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的過(guò)程中擁有較大的權(quán)力,其的消息為更多人所注意。針對(duì)企業(yè)而言,新浪汽車(13.000)、招商銀行(12.000)、招商銀行信用卡(8.000)為影響力最大的用戶。與圖2相匹配,說(shuō)明金融企業(yè)在信息傳遞過(guò)程有較強(qiáng)的影響力,其的信息能夠在網(wǎng)絡(luò)中迅速傳播。針對(duì)學(xué)校而言,復(fù)旦大學(xué)(23.000)、華中科技大學(xué)(17.000)、武漢大學(xué)、清華大學(xué)(16.000)點(diǎn)入度排名前三。說(shuō)明高校成員對(duì)整個(gè)學(xué)校網(wǎng)絡(luò)的影響最大,是學(xué)校網(wǎng)絡(luò)信息的主要傳播渠道。該幾所學(xué)校均為211、985重點(diǎn)院校,在國(guó)內(nèi)有較強(qiáng)的知名度,其名人效應(yīng)會(huì)增強(qiáng)信息的關(guān)注程度與擴(kuò)散程度。針對(duì)微博名人,潘石屹(44.000)、李開(kāi)復(fù)(44.000)、雷軍(33.000)等居于“被關(guān)注”關(guān)系的中心位置,是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)影響力最大的用戶,他們消息為更多的人所接受,其對(duì)某些社會(huì)事件的評(píng)論會(huì)在一定程度上引導(dǎo)輿論導(dǎo)向??傊?,用戶影響排名由大到小依次為政府、微博名人、學(xué)校、企業(yè),其內(nèi)部用戶對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的影響力由高到低。因此,在抓核心人物時(shí),我們應(yīng)該關(guān)注政府與微博名人,這兩類用戶對(duì)引導(dǎo)輿論發(fā)展、傳播正能量有較好的作用。

2.3.2點(diǎn)度中心勢(shì)分析政府網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:35.802%和76.615%,說(shuō)明了該網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注關(guān)系有很大的不對(duì)稱性。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:39.00和63.03%。不論是“關(guān)注”還是“被關(guān)注”的中心勢(shì)都比較小,說(shuō)明企業(yè)網(wǎng)絡(luò)沒(méi)有明顯的集中趨勢(shì)。學(xué)校網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:20.926%和13.784%。與企業(yè)相似,網(wǎng)絡(luò)集中趨勢(shì)比較低,關(guān)注關(guān)聯(lián)關(guān)系比較少。微博名人網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點(diǎn)入度中心勢(shì)和點(diǎn)出度中心勢(shì)分別為:3.205%和3.297%。名人網(wǎng)絡(luò)明顯分散,聯(lián)系不緊密,與其派系特征相匹配,派系過(guò)多且派系間的聯(lián)系較少??傮w而言,四個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心勢(shì)由大到小分別為:政府、學(xué)校、企業(yè)、微博名人,用戶集中程度依次遞減,整體聯(lián)系逐步下降。

2.3.3中間中心性分析中間中心性刻畫了用戶間的依賴程度,高中間中心性用戶在整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)利較大,能夠在一定程度上控制信息的流動(dòng)。政府網(wǎng)絡(luò)中,平安遼寧、平安北京、豫法陽(yáng)光的中間中心度比較高,說(shuō)明其他各用戶獲取消息在很大程度上依賴于這些關(guān)鍵用戶,他們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)中權(quán)力較大,在很大程度上控制了信息的流動(dòng)。同時(shí),可以發(fā)現(xiàn)這些用戶的點(diǎn)度中心性也都位于前列,說(shuō)明該關(guān)鍵用戶最有可能成連接政府網(wǎng)絡(luò)中交流信息、溝通意見(jiàn)、協(xié)調(diào)行動(dòng)的重要橋梁[20]。另有鼓樓微訊、上海的中間中心性指數(shù)為0,說(shuō)明這些成員處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶,對(duì)于信息的傳遞并不重要。在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中,點(diǎn)出度中心度和中間中心度排名前8位的用戶都包含新浪汽車,且新浪汽車的點(diǎn)入度也較高,說(shuō)明該用戶是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的交流中心,處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置,能夠很好地控制著其他用戶間的交流及信息資源,在正能量的傳播中起著重要作用。在學(xué)校網(wǎng)絡(luò)中,中間中心度最高的8個(gè)節(jié)點(diǎn)分別是復(fù)旦大學(xué)、華南理工大學(xué)校友會(huì)、華中科技大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)校友會(huì)、哈德斯菲爾德大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)校友會(huì)、北京王府學(xué)校。將中間中心度最高的節(jié)點(diǎn)與點(diǎn)度中心度最高的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),中間中心度最高的8個(gè)節(jié)點(diǎn)中有5個(gè)出現(xiàn)在點(diǎn)出度最高的8個(gè)節(jié)點(diǎn)中。例如,復(fù)旦大學(xué)和武漢大學(xué)的點(diǎn)入度、點(diǎn)出度、中間中心度都較高,說(shuō)明基于三種不同的中心度進(jìn)行計(jì)算,武漢大學(xué)和復(fù)旦大學(xué)都是核心成員,表明它們既能影響他人的相互交往,又能與其他成員相互交流。在微博名人網(wǎng)絡(luò)中,思想聚焦、IT觀察猿、李開(kāi)復(fù)的中間中心度是比較高的。但I(xiàn)T觀察猿的點(diǎn)度中心度并不高,說(shuō)明該用戶與其他用戶交流并不是很多,而其他各個(gè)用戶利用其獲取消息的依賴程度是比較高的。另有辣評(píng)娛樂(lè)圈、蘇若琳的中間中心性指數(shù)為0,說(shuō)明這些成員處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地帶,對(duì)于信息的傳遞并不重要。

2.3.4整體中間中心勢(shì)分析整體中間中心勢(shì)越大,說(shuō)明該網(wǎng)絡(luò)中成員對(duì)其他網(wǎng)絡(luò)成員之間的交往能施加的影響力越大[21]。企業(yè)、學(xué)校的整體網(wǎng)絡(luò)中間中心勢(shì)分別為8.32%、7.27%,指數(shù)偏低,說(shuō)明這兩類網(wǎng)絡(luò)中缺少對(duì)其他節(jié)點(diǎn)有明顯控制力的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn),缺乏較強(qiáng)的信息傳遞能力。因?yàn)槿绻麄€(gè)網(wǎng)絡(luò)中大部分的節(jié)點(diǎn)不需要?jiǎng)e的節(jié)點(diǎn)作為橋接點(diǎn),那么該網(wǎng)絡(luò)有較強(qiáng)的信息傳遞能力。政府、微博名人網(wǎng)絡(luò)的中間中心勢(shì)分別為17.23%、12.22%,說(shuō)明在政府、微博名人網(wǎng)絡(luò)中,對(duì)其他節(jié)點(diǎn)具有較強(qiáng)控制力的節(jié)點(diǎn)分布比較集中,有較強(qiáng)的信息傳遞能力。4結(jié)論本文從關(guān)注微博用戶網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、密度、派系、中心性等出發(fā),比較分析政府、企業(yè)、學(xué)校、微博名人這四類網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)部用戶的互動(dòng)關(guān)系、個(gè)體用戶的各項(xiàng)指標(biāo),為發(fā)現(xiàn)認(rèn)識(shí)微博網(wǎng)絡(luò)的形成和發(fā)展,及信息如何在網(wǎng)絡(luò)中更有效的傳播提供了幫助。經(jīng)過(guò)分析之后得出:

a.政府網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比較密集,信息是在一個(gè)具有強(qiáng)關(guān)系的小網(wǎng)絡(luò)中傳播,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳遞的效率較高。在政府網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,公安部門內(nèi)部聯(lián)系比較緊密,其橋接網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳播的作用凸顯,處于政府網(wǎng)絡(luò)的核心領(lǐng)導(dǎo)位置,是政府網(wǎng)絡(luò)信息傳遞的關(guān)鍵人物,對(duì)信息的傳遞與擴(kuò)散有較大的控制權(quán)力。然而政府網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心勢(shì)很高,反映了政府群體過(guò)于集權(quán),過(guò)分依賴少數(shù)群體,信息在網(wǎng)絡(luò)的傳播就容易被該群體壟斷。因?yàn)辄c(diǎn)度中心勢(shì)代表的是群體集權(quán)程度,如果一個(gè)群體的中心勢(shì)很高,這個(gè)群體的互動(dòng)實(shí)際上就很集權(quán),幾個(gè)關(guān)鍵人物就代表了整個(gè)社群的互動(dòng)。此外,在派系分析中,政府網(wǎng)絡(luò)的派系雖多,但各個(gè)派系都包含公安部門,再一次說(shuō)明公安部門在政府網(wǎng)絡(luò)信息傳播過(guò)程中具有很強(qiáng)的影響力。這是因?yàn)殡S著社交媒體的興起,人們開(kāi)始關(guān)注社會(huì)各類法制事件,且公安部門的信息往往真實(shí)程度最高,故受到人們的青睞與信任。這說(shuō)明政府網(wǎng)絡(luò)要利用好社交媒體更好地傳遞信息,需提高各個(gè)部門的公信力度,提高其公開(kāi)性與透明性,政府網(wǎng)絡(luò)派系間應(yīng)多交流,避免信息傳遞的單一性。

b.與政府網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征類似,微博名人網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也比較密集,但卻有別于政府網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出來(lái)的包絡(luò)性,網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部有兩個(gè)凸顯且密集的子群。名人子群主要以財(cái)經(jīng)與時(shí)尚為核心,體現(xiàn)了人們對(duì)信息有一定的偏向性。隨著社會(huì)的發(fā)展和生活條件的改善,人們開(kāi)始關(guān)注理財(cái)與精神需求。網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的關(guān)鍵人物主要是一些知名度較高的企業(yè)家或時(shí)評(píng)者,其名人效應(yīng)使其在信息傳遞的過(guò)程中有較大的話語(yǔ)權(quán)。在微博名人網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,財(cái)經(jīng)和商業(yè)類聯(lián)系比較緊密,信息在二者內(nèi)部傳播較好,但部門間聯(lián)系不緊密,導(dǎo)致信息在整個(gè)微博名人網(wǎng)絡(luò)中的傳播效率不足。網(wǎng)絡(luò)派系過(guò)多,雖由一些關(guān)鍵人把派系間聯(lián)系起來(lái),但派系間呈現(xiàn)行業(yè)特征,其的信息內(nèi)容較為獨(dú)立,各派系間信息內(nèi)容的交叉現(xiàn)象不明顯,導(dǎo)致從整體來(lái)看,不同類別信息在微博名人網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)有一定的障礙。此外,微博名人網(wǎng)絡(luò)的中心勢(shì)過(guò)低,這也意味著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部群體過(guò)于分散,使得互動(dòng)分散而不集中,信息在子群內(nèi)傳遞的效率較高,而在整體網(wǎng)絡(luò)中傳遞的效率較低。這說(shuō)明信息要在微博名人網(wǎng)絡(luò)中更好地傳播,需提高各類子群所信息的多樣性,避免由于信息的獨(dú)立性而造成信息傳遞中斷。

c.相比前兩類網(wǎng)絡(luò),企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)較為松散,信息在網(wǎng)絡(luò)中的傳播速度比較緩慢,且直接傳播途徑較少,內(nèi)部成員主要通過(guò)搜索或者通過(guò)關(guān)注外部成員獲取信息。企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的派系較少,且派系間的聯(lián)系不明顯,信息在整體網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)性較差。在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部,派系主要由母子公司成員構(gòu)成。當(dāng)母公司信息時(shí),子公司作為公司集團(tuán)微博中的一員,通過(guò)關(guān)注、借助企業(yè)品牌的源吸引力,形成了自身的用戶關(guān)注網(wǎng)絡(luò),公司職員關(guān)注其微博,獲取信息來(lái)源,同時(shí)也產(chǎn)生一些間接關(guān)注,從而形成一個(gè)大的子網(wǎng)絡(luò)。由此發(fā)現(xiàn)信息在企業(yè)中的傳播主要依靠企業(yè)微博及與此相關(guān)聯(lián)的集團(tuán)微博的吸引力。此外,我們發(fā)現(xiàn)金融部門在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息傳遞過(guò)程中扮演重要角色,其嫁接橋梁為其他企業(yè)提供間接聯(lián)系。這說(shuō)明信息在企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)散能力較弱,需強(qiáng)化關(guān)鍵人物的中介作用,使信息在網(wǎng)絡(luò)中更好地傳遞。

d.學(xué)校網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也比較松散,但相對(duì)企業(yè)而言,派系間的聯(lián)系較為緊密,使得其整體網(wǎng)絡(luò)密度較高。派系較多,且交叉關(guān)系明顯,信息在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部派系間的傳遞效率較高,可改善由于整體結(jié)構(gòu)松散而引發(fā)的信息傳遞中斷現(xiàn)象。派系較多,但構(gòu)成派系的成員隸屬高校、校友會(huì)和教育培訓(xùn)部門,說(shuō)明了這三個(gè)部門之間的聯(lián)系十分密切。中小學(xué)、出國(guó)留學(xué)和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)位于企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置,而高校在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心位置,這是由于高校信息的受眾較廣造成。高校的信息接收對(duì)象有很大一部分是大學(xué)生,學(xué)生群體利用微博接收信息的使用率較高,而中小學(xué)等的信息接收對(duì)象大多為家長(zhǎng),家長(zhǎng)利用微博接收信息的使用率較低,這種社會(huì)現(xiàn)象影響了企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)。這說(shuō)明應(yīng)提高企業(yè)網(wǎng)絡(luò)及企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息傳播對(duì)象利用微博傳遞接收信息的積極性,促使信息在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)更好地傳播。由此可見(jiàn),信息在各類網(wǎng)絡(luò)中的傳播形式是不同的,本文基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)各類網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征做了一定程度的探索性研究。在接下來(lái)的研究中,我們會(huì)拓展研究樣本,并追蹤各網(wǎng)絡(luò)主體所的微博內(nèi)容,從而分析引發(fā)各類網(wǎng)絡(luò)特征不一致的原因,進(jìn)一步分析如何促使信息更好地傳播,并對(duì)如何利用微博平臺(tái)強(qiáng)加和改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容建設(shè)提供政策建議。

作者:雷輝 聶珊珊 黃小寶 馬偉 單位:湖南大學(xué)工商管理學(xué)院

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