馮新穎河北工業(yè)大學經濟管理學院，天津 300000

微博網絡較大度值用戶特征分析

馮新穎
河北工業(yè)大學經濟管理學院，天津 300000

通過研究微博用戶網絡的度分布，有助于研究信息的傳播過程、更深入了解網絡信息得傳播規(guī)律，而作為度值分布中得較大度值用戶——明星或公眾用戶，在信息傳播中具有獨有的特性。通過對明星用戶微博信息傳播機制和方式的分析，進而找出較大度值用戶的信息媒介特征，并對其微博信息傳遞特征進行了數(shù)據建模分析，總結了其特征。

微博信息傳播模型；網絡度值分析；較大度值用戶

作為社交網絡的典型代表——微博已經成為當今信息獲取、分享、傳遞的最快捷的平臺之一。而在用戶網絡信息的傳播中，度值較大的用戶，即粉絲數(shù)目較多的明星或者公眾人物用戶的媒介作用非常明顯。顯然，對度值較大的微博用戶的特征分析也尤為必要，無論是從企業(yè)運用明星效應營銷或者社會傳播學的角度考量，對度值較大的用戶特征分析都具有意義。然而目前針對度值較大的明星或者公眾用戶特征研究的文獻，尚待深入和細化。本文從微博網絡出入度分析、較大度值用戶信息傳播模式分析、較大度值用戶度值特征分析3個方面來加以探討。

1 微博網絡出入度分析

微博用戶網絡屬于拓撲結構中的有向網絡，所以研究微博用戶網絡的度值分布是必要的。一般來說，節(jié)點度值越大，意味著節(jié)點越重要。對網絡度分布統(tǒng)計有兩種辦法：

1）概率密度法（Probability density function，PDF），即通過對度值有序排列，然后計算各度值節(jié)點數(shù)占總節(jié)點數(shù)的比例。

2） 累 計 分 步 法（Cumulative distributions function，CDF），即在對度值排序時設置K值，計算度值大于K值的節(jié)點數(shù)占總節(jié)點數(shù)的概率。CDF并沒有PDF法直觀形象，在此選擇運用PDF法，但網絡規(guī)模宏大，想要獲取拓撲數(shù)據其實是很困難的，一般采用樣本法，進行“滾雪球”，得到冪律分布，但在統(tǒng)計指標計算中會造成社會網絡的冪率偏差，因此我們可以直接利用戶頁面的數(shù)據進行計算，得到圖1（a）和（b）［1］。在圖1中我們用出度表示被其它用戶關注的程度，用入度表示關注其他用戶的程度。

由圖1所知，首先，微博用戶出度分布中負冪律指數(shù)直線具有重尾現(xiàn)象，即大量用戶的出度小，少量用戶出度大，即明星或公眾用戶數(shù)量少但受關注度很高，大多數(shù)粉絲量很少。其次，值得注意的是由于微博的無標度特性，而不同節(jié)點度值差異性極大，對于出度較大（明星用戶）的點，一旦發(fā)出信息很快波及整個網絡，入度較大的點，亦如此。最后，由對上述出入度分布值的轉換計算，說明像明星用戶這樣較大度值用戶的高出入度并不呈現(xiàn)高度相關性，即微博限制了較大度值用戶的出度，同時由于粉絲傾向連接出度較大的明星用戶，導致相關系數(shù)大大下降［2-4］。

圖1　出入度分布

2 微博較大度值用戶信息傳播模式分析

SNS （Social Networking Services）即社交網絡，是人們根據六度分割理論［5］創(chuàng)立的面向社會性網絡的互聯(lián)網服務。典型的SNS包括人人網、開心網等，在國內知名的新浪微博，現(xiàn)在的SNS除了信息發(fā)布，也全面整合了各種社交功能。

2.1樣本獲取

首先通過新浪微博API獲取樣本數(shù)據，然后利用微博公開接口獲得關于某條較大度值用戶（明星用戶）的原創(chuàng)微博的所有轉發(fā)，同時根據轉發(fā)中的@等標簽，編制程序提取所含的傳播信息并構建出完整的傳播路徑。最后，將獲得的數(shù)據錄入進EXCEL軟件，運用以一定的格式輸入到Microsoft Excel文件，使用Cytoscape軟件繪制傳播路徑圖，建立傳播模型，揭示信息傳播過程［6］。

2.2模型假設

1）在用戶初次接觸信息階段，只能從上層用戶獲取信息。

2）用戶參與信息傳播環(huán)節(jié)，并有與其他用戶的互動。

3）每個用戶的多次轉發(fā)，僅統(tǒng)計一次。

2.3模型建立

微博社交網絡最基本的兩種行為包括信息關注和向外分享，同時用戶的評論對信息的傳播有很大的影響，積極的或者消極的作用，甚至出現(xiàn)刪掉微博信息的狀況。在微博中，明星或公眾用戶作為制造話題的主要來源，在內容的釋放和接受時，很難選擇信息釋放的范圍，其釋放和接受的速度也很驚人。因為微博主要在非熟人圈子中進行信息傳遞，對于信息將被誰獲得、怎樣傳播很難控制。圖2構建了微博中較大度值用戶信息傳播模型。

圖2 較大度值用戶信息傳播模型

圖2中圓圈表示粉絲關注，由信息傳遞模型可知，明星或公眾用戶的狀態(tài)通過3條途徑以很高的速度被大量關注，除了粉絲關注外還有第三方插件平臺制造話題和好友轉發(fā)這兩個不可忽略的途徑，很明顯后兩者也起到了很重要的作用。

2.4數(shù)據計算與繪圖

將從新浪微博中獲取的數(shù)據，輸入軟件按照模型進行計算，繪制傳播路徑圖，得到多關鍵點傳播路徑圖。

在多關鍵點傳播路徑中，對于度值較大的博主第一次轉發(fā)一般并不是很多，但是隨著好友或者某個粉絲，或者某個媒體平臺進行再次創(chuàng)造或轉發(fā)進行推升，就會讓傳播速度瞬間“感染”很多讀者，這里的關鍵人物一般為2～3個，然而關鍵人物起了重要作用。另外，當微博本身的可靠性高具有推升力，或者關鍵人物數(shù)量增加，關鍵點就會增加，多關鍵點式變?yōu)椤捌压⑹健眰鞑ィ?］。對于名人和草根熱門中很容易形成蒲公英式傳播。

3 較大度值傳播主體特征分析

3.1名人信息更細化

微博進一步發(fā)揮了名人效應作用，讓眾多明星變身“微博控”。微博極大地加強了與粉絲之間的互動性，通過關注明星狀態(tài)，可以了解所關注的明星心情、生活狀態(tài)、去哪里旅游見了什么人等等，名人信息更加細化。

3.2企業(yè)主微博用戶量增加

微博為企業(yè)主體提供了新的營銷思路，可以申請微博號成為較大度值傳播主體，因為其宣傳門檻低，可以為企業(yè)節(jié)約大量經濟成本，最終實現(xiàn)微傳播、大營銷的新格局。使得企業(yè)主申請微博通過發(fā)動員工關注，成為較大度值用戶，具有明星效應。

4 結論

微博中信息的傳播速度和模式與很多因素有關，包括信息源的關鍵詞分解和語義定析、各節(jié)點的人際關系或者發(fā)表時間等因素有關。研究微博中較大度值用戶信息的傳播模式和特征對于企業(yè)和社會傳播學的研究都具有很重要的經濟價值和社會效益［8］。

［1］樊鵬翼，王暉，姜志宏，李沛.微博網絡測量研究［J］.計算機研究與發(fā)展，2012（4）：691-699.

［2］Sina Microblogging［OL］.［2011-03-07］.http：//t.sina. com.

［3］XPath［OL］.［2011-03-07］.http：//www.W3.org// TR//xpath，2011.

［4］Newman M E J.Random graphs with clustering ［J］. Physical Review Letters ，2009，103（5）：058701.

［5］Duncan J1Watts. Six Degrees: the Science of a Connected Age ［M］.New York:W.W.Norton＆amp;Company，2003.

［6］新型社交網絡信息傳播特點和模型分析［J］.現(xiàn)代情報，2012（1）：56-58.

［7］馮芳芳.基于SNS的企業(yè)競爭情報搜集［J］.農業(yè)圖書情報學刊，2010（12）：49-52.

［8］于晶，劉臣，單偉.在線社會網絡中信息傳播的結構研究［J］.情報科學，2013（12）：136-146.

G2

A

1674-6708（2016）170-0076-02

馮新穎，研究生在讀，河北工業(yè)大學經濟管理學院，研究方向為管理科學與工程。