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研究方法｜十分钟弄懂社会网络分析（附经典案例）2024-08-20 21:15:00
一
1.理解社会网络
德国社会学家格奥尔格·西梅尔曾提出过“三元闭包”（Triadic closure）这一概念，三元闭包指的是由A、B、C三个节点所组成的三元组的一种性质，即如果A-B和A-C之间存在强联系，则B-C之间也会存在强联系。我们可以在生活经历中找到相应的例子：当B和C有一个共同的好朋友A，那么B和C成为朋友的几率便会提高。
三元闭包原则、小世界理论（也称六度分割理论）、平衡理论等都是社会网络研究领域著名的理论，它们共同揭示了我们的社会是一个由多个点 （社会行动者）和各点之间的连线 （行动者之间的关系）组成的复杂网络。简单来说，每个人都是社会网络中的一个“节点”，而与其他个体之间的社会关系就是“边”，关系可以有强弱和方向之分。
2.什么是社会网络分析
社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）在人类学、心理学、社会学、数学以及统计学等领域中发展起来，是综合运用图论、数学模型来研究社会行动者之间的关系或通过这些关系流动的各种有形或无形的东西，如信息、资源等，近年来逐渐成为一种热门的社会科学研究方法。
3.社会网络分析的分析角度
社会网络分析法可以从多个不同角度对社会网络进行分析，包括中心性分析、凝聚子群分析、核心—边缘结构分析以及结构对等性分析等，这里仅介绍常用的前3种。
中心性分析
“中心性”是社会网络分析的重点之一。个人或组织在其社会网络中具有怎样的权力,或者说居于怎样的中心地位，这一思想是社会网络分析者最早探讨的内容之一。个体的中心度(Centrality)测量个体处于网络中心的程度,反映了该点在网络中的重要性程度。因此一个网络中有多少个行动者/节点,就有多少个个体的中心度。除了计算网络中个体的中心度外,还可以计算整个网络的集中趋势(可简称为中心势)(Centralization)。与个体中心度刻画的是个体特性不同,网络中心势刻画的是整个网络中各个点的差异性程度,因此一个网络只有一个中心势。根据计算方法的不同,中心度和中心势都可以分为3种：点度中心度/点度中心势，中间中心度/中间中心势，接近中心度/接近中心势。
凝聚子群分析
当网络中某些行动者之间的关系特别紧密,以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络分析中被称为凝聚子群。分析网络中存在多少个这样的子群,子群内部成员之间关系的特点,子群之间关系特点,一个子群的成员与另一个子群成员之间的关系特点等就是凝聚子群分析。由于凝聚子群成员之间的关系十分紧密,因此有的学者也将凝聚子群分析形象地称为“小团体分析”。
核心-边缘结构分析
核心—边缘(Core-Periphery)结构分析的目的是研究社会网络中哪些节点处于核心地位,哪些节点处于边缘地位。核心边缘结构分析具有较广的应用性,可用于分析精英网络、科学引文关系网络以及组织关系网络等多种社会现象中的核心—边缘结构。
4.常见的社会网络分析软件
目前常见的社会网络分析工具包括：Ucinet、Net Miner、Pajek、Gephi等多种，这些工具各有优势，功能与操作有相似互通之处但也不尽相同。在社科研究中较为常用是Ucient和Gephi，两款都为免费软件，区别如下：
Ucient（University of California at Irvine NETwork）是最知名的社会网络综合性分析程序，更适于处理多重关系复杂问题的中大型数据，其综合性较强、运算功能强大、兼容性较强。
Gephi更适于处理用于观测性分析的动态大数据，其可视化功能强大、动态分析性较强。
二
经典案例
题目：基于社会网络分析的移动环境下网络舆情信息传播研究——以新浪微博“雾霾”话题为例
作者：王晰巍 邢云菲 赵丹 李嘉兴
来源：《图书情报工作》2015
摘要：［目的／意义］研究移动互联网络环境下舆情信息传播路径和传播规律，为相关部门加强社会舆情信息监管提供参考…［方法／过程］在理论研究层面，基于社会网络分析法，从点度中心性、中间中心性和接近中心性3个属性出发，对移动端和非移动端雾霾网络舆情信息传播进行对比分析；在应用研究层面，以新浪微博中雾霾话题信息为例，采用Java编程方式接入新浪网API开放平台获取新浪微博数据，使用Gephi软件及数理统计分析工具绘制有关图表。［结果／结论］揭示了移动环境下网络舆情信息传播特点，验证了社会网络分析法在移动环境下网络舆情信息传播研究中的有效性，并为移动环境下网络舆情信息传播的研究提供了新的研究视角，为实践层面移动环境下网络舆情信息监管提供了分析工具。
文章以移动环境下新浪微博中的热点话题“雾霾”为例，进行样本数据的采集及社会网络分析研究。
1.数据源选择
在信息源的选择上，本文选择当前政府企业民众共同关心的雾霾话题，以“雾霾site: weibo.com”为检索词，在手机百度上进行wap站搜索，共有196000条微博信息，说明新浪微博雾霾话题信息量大，民众较为关注。同时，以雾霾为关键字在新浪微博进行搜索，并按照精选微博转发量降序排列。排名第四的王志安，其微博“一个关于雾霾的微观调查”（http://weibo.com/1670421223/C6Jdloy6O）的转发、评论、点赞数达1万以上，同本文主题密切相关并具有极强的代表性。
因此本文将新浪微博作为数据源，选择王志安的“一个关于雾霾的微观调查”微博作为原始信息源采集全部数据，并进一步抽取移动端数据，进行移动环境下雾霾话题的网络舆情研究。
2.数据采集
新浪微博雾霾话题全网（含移动端和非移动端），数据采集过程如下：①查询该条微博的所有转发和评论信息得到对应地址；②，如该微博的转发或评论数不等于0，则该条微博链路等级加1，信息源节点“fromUid”字段设置为该微博的“Uid”；③对每条转发、评论微博重复步骤①②，如果转发或评论数为0，返回本次遍历，该节点成为下一链路的“子节点”；④，递归完成后获取所有转发评论的地址，最后获取有关字段信息内容并保存到Access数据库。
截止到2015年3月25日11:00，总共获得6949条全网的转发和评论信息，信息字段包括所有转发及评论者的用户名、用户ID、转发及关注时间、转发及评论内容、工具端等基本信息属性。
3.数据处理及分析
在数据处理阶段使用Access、Excel软件整理数据，将数据字段进行规范化处理，例如将内容中含有的Html等超文本字符进行替换，将时间统一规范为“*年*月*日”格式等，将移动端标记为1，非移动端标记为0，将表情符等非必要字段及空值数据删除，最终形成包括新浪微博全网数据库、移动端数据库、非移动端数据库在内的精简数据库。
最后使用常用中文分词工具“盘古分词”，将移动端数据库中的微博信息内容进行拆分，形成最小的语义单位，根据自定义词典提取主要信息，形成微博内容要素数据库。
本文采用Gephi软件分析舆情信息传播过程，绘图过程中采用Yifan Hu流程进行布局，使用ForceAtlas 2进行聚焦，同时结合其他数据统计工具进行协同分析。
4.数据结果
本文以王志安发出的一条微博“一个关于雾霾的微观调查”为信息源，以转发、评论此条微博的用户为节点，以转发、评论关系为边，用Gephi绘制移动环境下关于“雾霾”的新浪微博的舆情传播云图，如图3和图4所示。
由图3图4可知，移动端微博用户数量多，分布广，用户之间联系较紧密，其中以博主王志安转发量最多，影响力最广，连接节点用户最多，除此以外还有多个节点连接了较多的其他子节点，形成一定的影响力。在雾霾事件的网络舆论传播过程中，所有微博用户通过移动端和非移动端互相转载和评论，在网络中形成了一个作用力场，形成产生了不同的影响力。
对比点度中心性、中间中心性、接近中心性，三个中心性指标可发现，移动端和非移动用户在雾霾舆情信息传播过程中存在明显差异，反映了在雾霾舆情信息传播过程中，移动端用户是网络舆情信息传递的主流，起着更大的作用。在舆情演进过程中，移动端和非移动端阶段性特征明显，移动端舆情爆发快，蔓延阶段时间短，终止阶段相对缓慢。
研究中也将移动端和非移动端的转发评论内容数据，经过盘古分词工具进行了分别处理。数据结果显示，移动端用户关注词频较高的是“雾霾” “秸秆” “燃烧” “禁止” “农民”，非移动端用户关注词频较高的是“雾霾” “秸秆” “处理” “补贴” “农民”。这一词频对比结果说明，虽然移动端和非移动端都对秸秆和雾霾之间的联系较为关注，但却反映了不同的态度，移动端用户更关注如何禁止燃烧秸秆，而非移动端更关注如何处理秸秆以及政府如何补贴农民等。
从网络舆情信息传播总体特征来看，Gephi工具统计的网络总体数据指标显示“移动端网络直径为12，非移动端网络直径为3”，这说明移动端的舆情传播范围更广，影响面更大；“移动端平均路径长度为3.027，非移动端平均路径长度为1.059”，这说明移动端的网络舆情信息传播速度更快，传播效率更高；通过工具端的统计分析，高达86.4％的用户使用移动端工具参与雾霾舆情信息传播。上述数据说明网络舆情信息传播已正式进人“移动时代”。
参考文献：
[1]裴雷,马费成.社会网络分析在情报学中的应用和发展[J].图书馆论坛,2006(06):40-45.
[2]张存刚,李明,陆德梅.社会网络分析——一种重要的社会学研究方法[J].甘肃社会科学,2004(02):109-111.
[3]邓君,马晓君,毕强.社会网络分析工具Ucinet和Gephi的比较研究[J].情报理论与实践,2014,37(08):133-138.
[4]王晰巍,邢云菲,赵丹,李嘉兴.基于社会网络分析的移动环境下网络舆情信息传播研究——以新浪微博“雾霾”话题为例[J].图书情报工作,2015,59(07):14-22.
责编：刘鑫
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