雷宏振++章俊++蘭娟麗++袁丹

（摘要]微博在成為新的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)平臺的同時，也成為負(fù)面信息傳播的主要載體，本文基于謠言傳播的SIR模型，構(gòu)建了“微博社區(qū)”負(fù)面信息的傳播模型，并利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，以浙江義鳥“微笑哥”之謎為實(shí)證研究對象，研究結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息擴(kuò)散的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)單一，信息傳播路徑分散，節(jié)點(diǎn)自接受信息的途徑寬，整個負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)松散性特征。

[關(guān)鍵詞]微博社區(qū)；負(fù)面信息；擴(kuò)散效應(yīng)；案例研究

[中圖分類號] G206.2 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]1008-0821（2015）05-0030-05

在Web2.0時代，微博作為一個“自由互動空間”，在表達(dá)個人言論、情感、意見的同時，也成為負(fù)面信息的主要載體。同時，由于微博信息主體身份的隱蔽性，微博監(jiān)管的困難，使得負(fù)面信息在短時間內(nèi)得到快速傳播，因此，研究“微博社區(qū)”負(fù)面信息傳播機(jī)理及擴(kuò)散效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的預(yù)見和控制可以起到積極的作用。在現(xiàn)實(shí)生活中，由于預(yù)見和控制滯后所帶來的負(fù)面信息的影響案例有許多，例如，2011年3月日本福島核泄露后所引起的“搶鹽風(fēng)波”，2014年9月25日的海口12歲男孩疑食老鼠肉風(fēng)波，這都引起了極大的社會恐慌。本文試圖運(yùn)用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，研究微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播的形成機(jī)理及其效應(yīng)，為微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播的引導(dǎo)和控制提供決策參考。

1 相關(guān)文獻(xiàn)述評

社區(qū)的概念最早是由德國社會學(xué)家滕尼斯在其1887年出版的《社區(qū)與社會》中提出，他所說的“社區(qū)”指的是一種基于血緣關(guān)系或自認(rèn)情感的社會有機(jī)體。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的到來，人們通過互聯(lián)網(wǎng)交流形成了具有共同價值觀、共同歸屬感的群體，這時，強(qiáng)調(diào)具有“精神共同體”屬性的“虛擬社區(qū)”便凸顯出來，本文所研究的微博社區(qū)便是虛擬社區(qū)的一種呈現(xiàn)形式，作為虛擬社區(qū)的一種表現(xiàn)形式，微博社區(qū)是指微博主體利用微博客戶端，圍繞共同的興趣和共同的需要進(jìn)行頻繁的社會互動而形成的具有文化認(rèn)同的共同體和虛擬的活動場所，微博社區(qū)內(nèi)的交往具有超時空性、人際互動具有匿名性。微博社區(qū)作為用戶信息分享、傳播與獲取的平臺，不同于傳統(tǒng)的虛擬社區(qū)，它更強(qiáng)調(diào)關(guān)注信息的產(chǎn)生、擴(kuò)散和傳播。

然而，學(xué)術(shù)界對于微博社區(qū)的研究相對缺乏，國外對微博的研究，以對Twitter的研究為主，Kristina研究了新聞事件在Twitter中的傳播，發(fā)現(xiàn)社會網(wǎng)絡(luò)在信息傳播中起到關(guān)鍵角色的作用，信息網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會影響信息傳播。Kwak等人通過大規(guī)模分析Twitter數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)一條信息一旦被評論，就將快速的在網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)散，而且還得出了Twitter的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有非冪律分布、高效率和非互惠性的特征，與人類社會交流網(wǎng)絡(luò)具有極大不同。此外，還有學(xué)者對微博信息傳播特征進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)了微博信息傳播具有間接性、路徑短、時效性特征。國內(nèi)對微博的研究主要集中在新浪微博、騰訊微博的實(shí)證研究方面，平亮、宗利永從社會網(wǎng)絡(luò)的研究視角出發(fā)，通過測量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的各種中心性，對微博信息傳播進(jìn)行了分析。在此基礎(chǔ)上，王曉光、袁毅、滕思琦從實(shí)證的角度，根據(jù)核心——邊緣理論和聚類分析方法，界定了微博社區(qū)中核心區(qū)域與外圍區(qū)域，并對微博社區(qū)內(nèi)的交流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和特點(diǎn)進(jìn)行了研究。姜鑫、田志偉則以騰訊微博為研究對象，進(jìn)一步證明了微博社區(qū)內(nèi)的交流網(wǎng)絡(luò)具有小世界特征。小世界現(xiàn)象的特征是指既具有較高的聚類系數(shù)，又具有較短的平均路徑長度的網(wǎng)絡(luò)，存在小世界現(xiàn)象的網(wǎng)絡(luò)稱為小世界網(wǎng)絡(luò)。在用戶交流網(wǎng)絡(luò)特征的基礎(chǔ)上，劉金榮以“薊縣大火”微博謠言為實(shí)證研究對象，分析了網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對謠言傳播路徑和傳播速度的影響，厘清了其傳播規(guī)律一。類似的還有許玉、宗乾進(jìn)、袁勤儉、朱慶華等人以典型的銀行信用卡負(fù)面口碑事件為例，分析了微博社區(qū)中負(fù)面口碑的傳播路徑、負(fù)面口碑的控制能力。

但是，現(xiàn)有的研究沒有對微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息的傳播進(jìn)行研究，本文將利用社會網(wǎng)絡(luò)的分析方法在這一方面進(jìn)行探討。負(fù)面信息是指能夠?qū)€人、社會產(chǎn)生消極影響的，不符合社會實(shí)踐的規(guī)律性、目的性的各類信息，這類信息的呈現(xiàn)形式可以是一張圖片、一條文本信息或者是一段視頻，同時，這里所研究的負(fù)面信息僅限定為通過微博手段進(jìn)行傳播的負(fù)面信息。

2 負(fù)面信息傳播模型構(gòu)建

微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播有其特有的傳播機(jī)理和傳播特征，但是目前關(guān)于信息傳播模型應(yīng)用最廣泛的是經(jīng)典的謠言傳播模型，即SIR模型，負(fù)面信息雖然與謠言傳播模型有諸多相似之處，但是，也有區(qū)別，因此，結(jié)合負(fù)面信息傳播過程的實(shí)際情況，我們對經(jīng)典謠言SIR模型進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的負(fù)面信息傳播模型包含以下4種狀態(tài)：未得到負(fù)面信息狀態(tài)（S態(tài)）、得到負(fù)面信息并繼續(xù)傳播狀態(tài)（I態(tài)）、得到負(fù)面信息但不確定是否繼續(xù)傳播狀態(tài)（IH態(tài)）、得到負(fù)面信息不繼續(xù)傳播狀態(tài)（R態(tài)），模型中各狀態(tài)轉(zhuǎn)移情況如圖l所示。

根據(jù)圖示，微博社區(qū)負(fù)面信息傳播模型中4種狀態(tài)的轉(zhuǎn)移情況如下：某節(jié)點(diǎn)未得到負(fù)面信息時，處于S態(tài)，當(dāng)它收到負(fù)面信息后，以一定的概率轉(zhuǎn)變成I態(tài)或IR態(tài)，態(tài)向其所有關(guān)注節(jié)點(diǎn)繼續(xù)進(jìn)行信息傳播后轉(zhuǎn)變?yōu)镽態(tài)，處于IR態(tài)的節(jié)點(diǎn)需要進(jìn)一步等待其它因素的影響，轉(zhuǎn)變?yōu)镴態(tài)或R態(tài)。

對于上述模型做如下說明：

（1）由于微博負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和用戶行為的隨機(jī)性，假設(shè)負(fù)面信息只能通過用戶的“轉(zhuǎn)發(fā)”關(guān)系、“評論”關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳播，其它渠道的傳播不在本文考慮范疇。

（2）微博信息具有時效性，隨著時間的推移，被繼續(xù)傳播的概率遞減。在經(jīng)過一定的時間后，處于lR態(tài)的節(jié)點(diǎn)都轉(zhuǎn)變?yōu)镽態(tài)，最終網(wǎng)絡(luò)中將只存在S態(tài)和R態(tài)的節(jié)點(diǎn)l

（3）微博社區(qū)負(fù)面信息傳播的影響因素有3個：負(fù)面信息網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜性、負(fù)面信息復(fù)雜屬性、信息節(jié)點(diǎn)（微博用戶）屬性復(fù)雜性。

負(fù)面信息傳播模型的形式化形式即：

微博社區(qū)負(fù)面信息傳播復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以表示為有向圖 代表負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的一個J}j戶節(jié)點(diǎn)， 表示用戶u關(guān)注了v，endprint

表示用戶總數(shù)， 表示邊總數(shù)。結(jié)合本文構(gòu)建的負(fù)面信息傳播模型，如果某個節(jié)點(diǎn)用戶轉(zhuǎn)發(fā)或者評論了某條信息，那么這條信息就會傳播給所有關(guān)注他的節(jié)點(diǎn)，負(fù)面信息得到繼續(xù)傳播，負(fù)面信息的傳播主要受信息節(jié)點(diǎn)檢查信息的時間、評論或轉(zhuǎn)發(fā)概率的影響。因此，針對負(fù)面信息傳播模型做出如下假定：

（1）信息節(jié)點(diǎn)檢查負(fù)面信息的離散時間序列為標(biāo)記為

由于微博社區(qū)內(nèi)節(jié)點(diǎn)用戶行為是相互獨(dú)立的，所以 是獨(dú)立的隨機(jī)變量：

（2）若在時刻 ，信息節(jié)點(diǎn)i已經(jīng)接受了該條負(fù)面信息，且該條負(fù)面信息得以繼續(xù)傳播的概率為‰，則它是負(fù)面信息屬性因素、信息源因素及信息節(jié)點(diǎn)主觀因素的函數(shù)：

在上述公式中，A.代表負(fù)面信息的屬性因素、信息節(jié)點(diǎn)主觀因素（即信息節(jié)點(diǎn)在收到負(fù)面信息后，不受其他因素影響的條件下轉(zhuǎn)發(fā)或評論的概率）。本文假定λ₁∈[0，l]是獨(dú)立的隨機(jī)變量，m表示在時刻T_n已接收到負(fù)面信息的累計(jì)次數(shù)，a表示負(fù)面信息源的累計(jì)可信度，p表示累計(jì)強(qiáng)關(guān)系數(shù)。因此，當(dāng)信息節(jié)點(diǎn)僅接受1次信息時，信息繼續(xù)傳播的概率取決于P_in和λ₁的值，二者的值越大，負(fù)面信息傳播的概率就越大，隨著m值的增加，a和p的值也增加，而q無限趨近于O。

負(fù)面信息傳播模型揭示了微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息的動態(tài)轉(zhuǎn)移模式，根據(jù)負(fù)面信息傳播模型，微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息在動態(tài)轉(zhuǎn)移的過程中可能具有松散性特征，接下來我們將通過案例研究對微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)的密度、中心度進(jìn)行分析，進(jìn)一步探析微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播的特點(diǎn)。

3 案例研究

本文選取的案例來自新浪微博，即2014年7月15日23時28分，一名經(jīng)過實(shí)名認(rèn)證的名為“吳法天”的微博用戶發(fā)表了一篇名為《義烏“微笑哥”之謎》微博，在微博中爆料了這樣一條信息：浙江義烏工業(yè)園區(qū)張滸村一位80歲的老人與幾位婦女向工業(yè)園區(qū)局長下跪，哭求解決問題，但該局長面對下跪群眾無動于衷且笑容燦爛。中午，義烏工業(yè)園區(qū)針對此事回應(yīng)稱，真相并非如此，期間有村民跟該工作人員打招呼，他禮節(jié)性微笑回應(yīng)。這條消息迅速在微博上發(fā)酵，被轉(zhuǎn)發(fā)126次，評論91次。

本文基于新浪微博API，利用自編程序來獲取本研究的數(shù)據(jù)：獲取該條負(fù)面微博日志的評論信息，主要包括用戶評論內(nèi)容、用戶ID。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個基于負(fù)面信息傳播的社會網(wǎng)絡(luò)，其中節(jié)點(diǎn)表示信息的產(chǎn)生者和傳播者，具體到本研究而言，是對“吳法天”所發(fā)微博而進(jìn)行評論的用戶、被評論用戶轉(zhuǎn)寄（@功能）給的用戶、以及“吳法天”本人。

通過以上的三類用戶構(gòu)建鄰接矩陣，表示他們之間信息傳播的關(guān)系，其中，矩陣的“行”代表信息發(fā)送者，“列”代表信息接受者。如果這些用戶中某位用戶將信息傳遞給了另一位用戶，則對應(yīng)的行列元素值為1，否則為0，最終得到一個二值矩陣。將鄰接矩陣導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet，然后用運(yùn)用Ucinet的繪圖軟件工具Netdraw繪制出該微博社區(qū)內(nèi)交流網(wǎng)絡(luò)的社群圖（見圖2）。

3.1 網(wǎng)絡(luò)密度測度與分析

網(wǎng)絡(luò)密度是指社會網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度，表示社會網(wǎng)絡(luò)圖中節(jié)點(diǎn)成員之間信息互動傳播的緊密性，網(wǎng)絡(luò)密度的測量需要考察社會網(wǎng)絡(luò)圖中實(shí)際存在的連接數(shù)與最大可能存在的連接數(shù)之比。在一個包含n個點(diǎn)的有向網(wǎng)絡(luò)圖中，所能包含的最大連接數(shù)恰恰等于它所包含的總對數(shù)，即n（n-l），所以其密度為l/n（n-l），其中，l為社會網(wǎng)絡(luò)圖中實(shí)際存在的連接數(shù)。

運(yùn)用UCINET軟件對“浙江義務(wù)微笑哥”這個負(fù)面信息整體網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行密度測度，結(jié)果如表1所示。根據(jù)結(jié)果顯示，在由58個傳播節(jié)點(diǎn)組成的“義烏微笑哥”負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)際存在的連接數(shù)為73條，即73對節(jié)點(diǎn)之間存在聯(lián)系，且整體網(wǎng)絡(luò)間的密度為0.0221。這個測量結(jié)果表明這則負(fù)面信息傳播的過程中，傳播節(jié)點(diǎn)與傳播節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系并不緊密，不存在普遍的、密切的交流關(guān)系。對此，我們通過構(gòu)造一個隨機(jī)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行對

本文選取的案例網(wǎng)絡(luò)中的連線數(shù)為73條，節(jié)點(diǎn)為58個。在UCINET軟件中構(gòu)造一個擁有58個節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)，并計(jì)算該試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度，結(jié)果為0.063，如表2所示。

將“浙江義烏微笑哥”這個負(fù)面信息網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)“浙江義烏微笑哥”這則負(fù)面信息網(wǎng)絡(luò)的密度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于隨機(jī)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)。這說明，負(fù)面信息在傳播的過程中，傳播主體與傳播主體之間的互動交流較少，聯(lián)系不夠緊密，整個網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系形態(tài)松散，主要原因在于新浪微博用戶之間缺乏廣泛的互動交流。

3.2 網(wǎng)絡(luò)中心度測度與分析

網(wǎng)絡(luò)中心度是社會網(wǎng)絡(luò)分析研究的重點(diǎn)，它表明了網(wǎng)絡(luò)圖中各個節(jié)點(diǎn)在整體網(wǎng)絡(luò)中的具體位置，進(jìn)一步而言，中心度反映的是網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的中心權(quán)力和中心地位。在負(fù)面信息傳播的網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的中心度不僅僅是顯示其所處位置與權(quán)力，更體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)對網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息流動的控制能力，從而反映了負(fù)面信息傳播過程中的路徑特征?？坍嬛行亩鹊闹笜?biāo)有點(diǎn)的度數(shù)中心度、點(diǎn)的中間中心度、點(diǎn)的接近中心度。

3.2.1 點(diǎn)的度數(shù)中心度

節(jié)點(diǎn)的度數(shù)中心度有兩類——絕對中心度和相對中心度。點(diǎn)的絕對中心度是指該點(diǎn)直接相連的點(diǎn)的數(shù)量，點(diǎn)的相對中心度是絕對中心度的標(biāo)準(zhǔn)化形式。點(diǎn)的度數(shù)中心度反映的是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的交互能力，如果一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與很多其它節(jié)點(diǎn)直接相連，就認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)的度數(shù)中心度較高，該節(jié)點(diǎn)越接近于社會網(wǎng)絡(luò)的中心位置，該節(jié)點(diǎn)的社會地位越高，權(quán)力也就越大。在節(jié)點(diǎn)為n的有向網(wǎng)絡(luò)圖中，相對度數(shù)中心度的表達(dá)式為：

其中 表示第i個節(jié)點(diǎn)的中心度。

運(yùn)用UCINET軟件對“浙江義務(wù)微笑哥”這個負(fù)面信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行點(diǎn)的度數(shù)中心度測度，結(jié)果如表3所示。從結(jié)果可以看出“義烏微笑哥”負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)的整體點(diǎn)度中心度為2.172，l號“吳法天”是整個負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，明顯高于實(shí)驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)，這說明在整個負(fù)面信息傳播的過程中，1號“吳法天”處于整個負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)中的中間位置，與其它眾多節(jié)點(diǎn)之間存在著交流，并且控制著其它節(jié)點(diǎn)對負(fù)面信息的接受和傳播，但是，我們也發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)單一，信息傳播路徑分散。endprint

3.2.2 點(diǎn)的中間中心度

節(jié)點(diǎn)的中間中心度是用來測量某個節(jié)點(diǎn)作為中介的作用與功能，也就是該節(jié)點(diǎn)作為“橋”存在能力的大小，在一個完整的網(wǎng)絡(luò)圖中，如果網(wǎng)絡(luò)的行動節(jié)點(diǎn)處于許多交往網(wǎng)絡(luò)路徑上，那么，可以認(rèn)為此節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中處于重要地位，因?yàn)榇斯?jié)點(diǎn)能夠控制其它兩節(jié)點(diǎn)之間的交互溝通，“處于這種位置的個人可以通過控制或者曲解信息的傳遞而影響群體?！比绻f一個點(diǎn)處于許多其他點(diǎn)對的最短路徑上，我們就說該點(diǎn)具有較高的中間中心度，一個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的中間中心度越高，那么越多的節(jié)點(diǎn)就必須通過它才能進(jìn)行溝通互動。中間中心度的表達(dá)式為：

其中 表示第三點(diǎn)i能夠控制此兩點(diǎn)的交往能力，即i處于j和k之間的捷徑上的概率。

運(yùn)用uCINET軟件對“浙江義務(wù)微笑哥”這個負(fù)面信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行點(diǎn)的中間中心度測度，結(jié)果如表4所示。從結(jié)果可以看出“義烏微笑哥”負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)58個節(jié)點(diǎn)中，13個節(jié)點(diǎn)的中間中心度大于0。其中，最大中間中心度為959，為原文作者“吳法天”，其次是“吳飛微議”、“王海 涖”、“mixlahn嘲ahnuxlah”，中間中心度分別為392、192、153。這說明這幾個微博用戶在“義務(wù)微笑哥”這條負(fù)面信息傳播的過程中具有一定的“控制力”，就整個網(wǎng)絡(luò)而言，網(wǎng)絡(luò)中的大部分節(jié)點(diǎn)不需要別的節(jié)點(diǎn)作為橋接點(diǎn)，便可以接受信息，反映了負(fù)面信息傳播的分散特征，其傳播路徑以“吳飛微議”、“王海 涖”、“mixlahnuxlahrruxlah”3個節(jié)點(diǎn)為中心分散傳播。

3.2.3 點(diǎn)的接近中心度

節(jié)點(diǎn)的接近中心度指的是該節(jié)點(diǎn)與圖中其它所有其他點(diǎn)的最短距離之和，接近中心度是一種針對不受他人控制的測度。如果一個點(diǎn)與網(wǎng)絡(luò)中所有其他點(diǎn)的“距離”都很短，則稱該點(diǎn)具有較高的接近中心度。具有較高接近中心度的節(jié)點(diǎn)，在信息傳遞過程中較少依賴他人，其測量公式為：

其中， 是點(diǎn)i和j之間的捷徑距離（即捷徑中包含的線數(shù)）。

運(yùn)用UCINET軟件對“浙江義務(wù)微笑哥”這個負(fù)面信息網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行點(diǎn)的接近中心度測度，結(jié)果如表5所示。從結(jié)果可以看出，網(wǎng)絡(luò)中的大部分節(jié)點(diǎn)的接近接近中心度接近于0，這說明在負(fù)面信息傳播的過程中，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的信息依賴程度較高，負(fù)面信息資源的傳播被一些中心節(jié)點(diǎn)或小團(tuán)體所控制，信息如果不經(jīng)過中心節(jié)點(diǎn)或小團(tuán)體，那么負(fù)面信息的傳播就會受阻，不能順利地從一個節(jié)點(diǎn)傳播到另一個節(jié)點(diǎn)。這也說明負(fù)面信息傳播路徑較長，傳播形態(tài)松散。

4 結(jié)論與啟示

基于實(shí)證數(shù)據(jù)對微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播的研究一直較為匱乏，本文通過實(shí)證分析新浪微博上的一個負(fù)面信息，來獲取負(fù)面信息傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建了微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息的傳播模型，描繪了負(fù)面信息傳播的動態(tài)轉(zhuǎn)移模式，并利用社會網(wǎng)絡(luò)的分析方法，比較案例中的“浙江義務(wù)微笑哥網(wǎng)絡(luò)”與隨機(jī)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度，發(fā)現(xiàn)試驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)的密度小于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的密度，證明了微博社區(qū)內(nèi)負(fù)面信息傳播具有松散性特征。進(jìn)一步通過對負(fù)面信息傳播網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心度、中間中心度、接近中心度的分析，發(fā)現(xiàn)影響整個網(wǎng)絡(luò)內(nèi)信息擴(kuò)散的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)單一，信息傳播路徑分散，節(jié)點(diǎn)自接受信息的途徑寬，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的相互依賴程度較高，節(jié)點(diǎn)的這些特征促使了負(fù)面信息傳播松散性的形成。endprint