■ 韓運(yùn)榮 漆 雪

自2018年8月份美國(guó)單方面啟動(dòng)301調(diào)查以來(lái),中美貿(mào)易關(guān)系陰晴不定。從2018年3月8日特朗普宣布對(duì)中國(guó)鋼鐵、進(jìn)口鋁征收關(guān)稅開(kāi)始,到3月23日簽署總統(tǒng)備忘錄,再到4月初,中美兩國(guó)又先后公布征稅的商品清單,4月17日美國(guó)商務(wù)部工業(yè)和安全局(BIS)宣布對(duì)我國(guó)中興通訊實(shí)施拒絕出口特權(quán),兩國(guó)之間的貿(mào)易爭(zhēng)端大有“山雨欲來(lái)風(fēng)滿樓”之勢(shì)。因涉及多個(gè)國(guó)家、多個(gè)領(lǐng)域,中美貿(mào)易爭(zhēng)端在全球引發(fā)激烈討論，Twitter、Facebook等社交媒體上形成多個(gè)標(biāo)簽話題,如#Tradewar## Tradewars#等。

據(jù)We Are Social和Hootsuite①最新發(fā)布的2018年全球數(shù)字報(bào)告,現(xiàn)在世界各地已有超過(guò)30億人在使用Facebook、YouTube、微信等社交媒體。②可以看出,國(guó)際社交媒體已成為全球性議題信息交流、擴(kuò)散的重要渠道。因此,及時(shí)把握國(guó)際社交媒體中有關(guān)中美貿(mào)易爭(zhēng)端中涉華輿情擴(kuò)散特點(diǎn),可以為我國(guó)對(duì)外傳播爭(zhēng)取更多話語(yǔ)權(quán)開(kāi)辟新的視角。

一、問(wèn)題的提出

早在網(wǎng)絡(luò)媒體剛剛興起時(shí),美國(guó)哲學(xué)家凱斯·桑斯坦就提出,“網(wǎng)絡(luò)對(duì)許多人而言,正是極端主義的溫床。因?yàn)橹就篮系娜丝梢栽诰W(wǎng)上輕易且頻繁地溝通,但聽(tīng)不到不同的看法。持續(xù)暴露于極端的立場(chǎng)中,聽(tīng)取這些人的意見(jiàn),會(huì)讓人逐漸相信這個(gè)立場(chǎng)。”③

實(shí)證研究表明,正是網(wǎng)絡(luò)媒體高度自主的選擇技術(shù)和有效的過(guò)濾工具,使得個(gè)人更傾向于將自己暴露于同樣的觀點(diǎn)而非不同的觀點(diǎn)中,這導(dǎo)致他們?cè)谀骋环较蛏闲纬筛嗟臉O端意見(jiàn),從而造成群體極化現(xiàn)象。④而極化現(xiàn)象往往出現(xiàn)在高度分化和激烈討論的政治主題,如種族隔離、國(guó)家聯(lián)盟、國(guó)際爭(zhēng)端等。⑤

既有的研究還顯示,在爭(zhēng)議敏感的國(guó)際議題中,盡管傳統(tǒng)組織發(fā)揮著一定的作用,但對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的影響較小。媒體和政客在爭(zhēng)議面前保持靜默使得其他個(gè)人十分活躍。⑥

在此前提下,本文基于中美貿(mào)易爭(zhēng)端的國(guó)際涉華輿情,提出研究問(wèn)題如下:

RQ1,中美貿(mào)易爭(zhēng)端的社交網(wǎng)絡(luò)中,網(wǎng)絡(luò)整體特點(diǎn)什么？是否存在核心—邊緣結(jié)構(gòu)？

RQ2,其社交網(wǎng)絡(luò)中,是否存在因觀點(diǎn)接近而聚集的小團(tuán)體現(xiàn)象？

RQ3,其社交網(wǎng)絡(luò)中,因意見(jiàn)相近的子群內(nèi)部呈現(xiàn)出怎樣的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)？其互動(dòng)關(guān)系如何？

RQ4,不同的組織和個(gè)人又扮演什么樣的角色？是否存在顯著輿論領(lǐng)袖？

二、研究設(shè)計(jì)

有學(xué)者指出,社交媒體語(yǔ)境下的信息傳播正是建立在用戶的相互關(guān)系之上,即社會(huì)關(guān)系是影響信息傳播行為及傳播效果的重要因素。⑦因此,本研究采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis,簡(jiǎn)稱SNS)的研究方法。它是分析社會(huì)現(xiàn)象中行動(dòng)者之間的各種關(guān)系結(jié)構(gòu)及其屬性的方法。

為探索以上問(wèn)題,本研究進(jìn)行了如下的研究設(shè)計(jì):

(一)社交媒體選擇

本研究選取Twitter作為數(shù)據(jù)獲取平臺(tái),主要基于以下三點(diǎn)原因:

首先,Twitter是當(dāng)前全球各國(guó)用戶使用頻率最高的社會(huì)化媒體之一,Twitter發(fā)布的2017年四季度的財(cái)報(bào)顯示,Twitter月活躍用戶(MAU)為3.3億人；⑧

其次,Twitter在全世界具有很高的影響力,根據(jù)國(guó)際網(wǎng)站Alexa.com最新排名,Twitter在全球網(wǎng)站排名第十三,僅次于Facebook和Reddit等社交媒體,在全球范圍具有很高的影響力；⑨

第三,Twitter的數(shù)據(jù)獲取方便,Twitter是一個(gè)開(kāi)放的公共討論平臺(tái),根據(jù)其開(kāi)放的API,本研究能獲得特定話題的全部數(shù)據(jù)。

(二)樣本選擇

本研究采用數(shù)據(jù)挖掘方法,通過(guò)python編程來(lái)獲取與“中美貿(mào)易戰(zhàn)”話題相關(guān)的所有數(shù)據(jù)。英文是Twitter上使用比例最高的語(yǔ)言。因此,設(shè)置的關(guān)鍵詞為“tradewar Chinese/chinese/china/China”,設(shè)置日期為“2018年2月1日—2018年4月30日”,得到全部推文(tweet)共45188條。以文本內(nèi)容(text)為基準(zhǔn),除去無(wú)效或重復(fù)或轉(zhuǎn)發(fā)之后,還剩原創(chuàng)推文32547條。

研究指出,原創(chuàng)被轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和原創(chuàng)被評(píng)論數(shù)是衡量微博用戶傳播力的重要指標(biāo)。⑩因此,本研究以原創(chuàng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)和原創(chuàng)評(píng)論數(shù)作為推文影響力的指標(biāo),以轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)*0.5和評(píng)論數(shù)*0.5之和進(jìn)行降序排序,選取不重復(fù)的前100個(gè)自媒體賬號(hào),并返回檢查是否滿足以下三個(gè)條件:

(1)粉絲數(shù)量至少10萬(wàn)以上；

(2)在中美貿(mào)易爭(zhēng)端議題上表現(xiàn)活躍,發(fā)表過(guò)一定數(shù)量的相關(guān)推文,即在這3個(gè)月中至少發(fā)布了5條相關(guān)推文；

(3)至少有1篇中美貿(mào)易爭(zhēng)端相關(guān)推文被轉(zhuǎn)發(fā)或評(píng)論100 次以上。

最后得到了70個(gè)Twitter賬號(hào)。

(三)態(tài)度/身份分類

本研究從態(tài)度和用戶身份兩個(gè)維度進(jìn)行分類。

態(tài)度層面,依據(jù)對(duì)待中美貿(mào)易爭(zhēng)端的總體態(tài)度,樣本可分為三大群體:支持貿(mào)易戰(zhàn)者,反對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)者和持中立態(tài)度者。

身份層面,根據(jù)Twitter賬號(hào)下的自我描述可將用戶分為兩類:組織用戶和個(gè)人用戶。樣本的基本特征是:

(1)組織用戶31個(gè),占44%。其中,媒體組織26個(gè),占37%；

(2)個(gè)人用戶39個(gè),占56%。其中,媒介從業(yè)者12個(gè)(17.14%),個(gè)人藝術(shù)家10個(gè)(14.29%),經(jīng)濟(jì)相關(guān)者5個(gè)(7.14%),政治相關(guān)者8個(gè)(11.43%)；

(3)樣本態(tài)度分類結(jié)果為:支持者15個(gè),占21%；反對(duì)者19個(gè),占27%；中立者36個(gè),占52%；

(4)樣本的平均粉絲數(shù)量為38.3萬(wàn),平均發(fā)表中美貿(mào)易爭(zhēng)端相關(guān)推文18.2篇。

(四)建立矩陣

Twitter上的社交網(wǎng)絡(luò)是由用戶及與其他用戶互相關(guān)注、提及和回復(fù)時(shí)形成的聯(lián)系所組成的。盡管轉(zhuǎn)發(fā)和回復(fù)行為更能表明這條推文得到別人肯定,因此具備更高的影響力。但學(xué)者在研究Twitter網(wǎng)絡(luò)的群體極化時(shí)發(fā)現(xiàn),極化觀點(diǎn)可在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生,但過(guò)一個(gè)月后會(huì)恢復(fù)正常,其原因在于,人們喜歡傳播那些具有戲劇性和流行性的觀點(diǎn)。因此,本研究把各用戶之間的關(guān)注關(guān)系構(gòu)成邊(edge),以此來(lái)構(gòu)建鄰接矩陣。公眾不傾向于每天大幅度地改變其關(guān)注者和被關(guān)注者,因此,用這種方式來(lái)分析Twitter社交網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)在于用戶網(wǎng)絡(luò)相對(duì)穩(wěn)定。

故本研究將70個(gè)Twitter賬號(hào)作為70個(gè)節(jié)點(diǎn),將各用戶之間的關(guān)注關(guān)系構(gòu)成邊,由此形成一個(gè)70*70的多值有向圖。故本研究對(duì)于有向圖的定義是關(guān)注關(guān)系。比如A關(guān)注了B,我們記做1,所以就形成一個(gè)從A到B的邊。反之,若A未關(guān)注B,我們記做0。

本研究使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析軟件是Ucinet 6.199,將矩陣數(shù)據(jù)導(dǎo)入后,形成一個(gè)的70*70鄰接矩陣,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行整體網(wǎng)絡(luò)(wholenetwork)、個(gè)體網(wǎng)絡(luò)(ego-network)和凝聚子群(cohesive subgroup)等分析。本研究還使用了Netdraw 2.081和Pajek1.26軟件進(jìn)行分析。

三、研究結(jié)果

本研究通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)分析的研究方法,對(duì)Twitter傳播機(jī)制下中美貿(mào)易爭(zhēng)端議題進(jìn)行了整體網(wǎng)絡(luò)分析、核心—邊緣結(jié)構(gòu)、個(gè)體網(wǎng)絡(luò)分析和子群網(wǎng)絡(luò)分析。

(一)整體網(wǎng)絡(luò)分析

1.傳播網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系較緊密,傳播速度較快

網(wǎng)絡(luò)密度(density),測(cè)量的是各節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度以及信息交流的積極程度。網(wǎng)絡(luò)密度等于該網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的實(shí)際連接數(shù)和完備圖中的總連接數(shù)之比,其值介于0和1之間,越接近1則代表彼此間的關(guān)系越緊密。

本研究通過(guò)Pajek 軟件計(jì)算可知,70個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter信息傳播網(wǎng)絡(luò)圖中,實(shí)際連接數(shù)為690,即690 對(duì)節(jié)點(diǎn)間存在關(guān)注與被關(guān)注關(guān)系。而完備圖中節(jié)點(diǎn)對(duì)總數(shù)為4830,因此網(wǎng)絡(luò)密度為0.1429。這說(shuō)明中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系較緊密,信息傳播范圍較廣。

網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性方面,網(wǎng)絡(luò)直徑為5【從“美國(guó)槍手”(American Gunslinger)到“CNN國(guó)際”】,平均距離為2.25。這意味著在該網(wǎng)絡(luò)圖中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)最長(zhǎng)通過(guò)5 個(gè)節(jié)點(diǎn)就能將信息傳播到其他節(jié)點(diǎn),且每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均通過(guò)2.25個(gè)點(diǎn)就能與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流。這說(shuō)明信息在網(wǎng)絡(luò)中依托節(jié)點(diǎn)的傳播較為便利,速度較快。此外,網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的平均聚類系數(shù)為0.337,表示多數(shù)節(jié)點(diǎn)之間信息的交流范圍較寬。

綜合分析,可以看出,中美貿(mào)易爭(zhēng)端信息Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)之間連接較為緊密、信息交流較為普遍。

2.核心—邊緣結(jié)構(gòu)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法從量化角度研究社會(huì)現(xiàn)象的核心-邊緣結(jié)構(gòu)(Core-periphery structure),它根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系緊密程度,將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分為核心區(qū)域和邊緣區(qū)域。

在中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中,有32個(gè)節(jié)點(diǎn)處于核心位置,38個(gè)節(jié)點(diǎn)處于邊緣位置。通過(guò)Ucinet軟件計(jì)算可知,核心成員之間的關(guān)系密度為0.585,邊緣成員之間的關(guān)系密度為0.195。邊緣到核心的密度為0.195,核心到邊緣的密度為0.063。這從一定程度上反映了中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter信息傳播網(wǎng)絡(luò)中存在核心—邊緣結(jié)構(gòu)。

其中,核心區(qū)域中媒介組織16個(gè),占比50%。媒介從業(yè)者6個(gè),占比18.75%,藝術(shù)從業(yè)者5個(gè),占比15.63%。而政客及經(jīng)濟(jì)從業(yè)者多集中在邊緣區(qū)域?？梢钥闯?與TTIP議題不同,中美貿(mào)易爭(zhēng)端中傳統(tǒng)媒體組織十分活躍。

其中,位于核心網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)包括持中立意見(jiàn)的“美聯(lián)社”“紐約時(shí)報(bào)”等傳統(tǒng)媒體組織,持支持意見(jiàn)的“比爾·米切爾”(Bill Mitchell)“泰勒·澤德”(Tyler Zed)等媒介及藝術(shù)相關(guān)者,以及持反對(duì)意見(jiàn)的“Rantt Media”“環(huán)球時(shí)報(bào)”“人民日?qǐng)?bào)”等；位于邊緣區(qū)域的則有“居伊·費(fèi)爾霍夫施塔特(Guy Verhofstadt)”“克里斯·魯”(Chris Lu)以及我國(guó)外宣媒體“新華社”“中國(guó)日?qǐng)?bào)”等。

3.對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)持中立意見(jiàn)和反對(duì)態(tài)度者占據(jù)中心位置

從態(tài)度層面對(duì)核心—邊緣結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析得出表1?？梢钥闯?核心區(qū)域里中立者占比最高,為56.3%。其次為反對(duì)者,占比31.3%,這說(shuō)明中美貿(mào)易爭(zhēng)端的Twitter傳播信息中,持中立意見(jiàn)和反對(duì)意見(jiàn)的輿論領(lǐng)袖占據(jù)了整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的中心位置,能更大范圍傳播自身意見(jiàn)。而支持者在核心區(qū)域的占比較小,僅為12.5%,這說(shuō)明支持中美貿(mào)易爭(zhēng)端的節(jié)點(diǎn)還未進(jìn)入信息傳播的中心。

表1 中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中核心—邊緣節(jié)點(diǎn)的態(tài)度傾向比例

(二)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)分析

個(gè)體網(wǎng)絡(luò)分析主要從中心性(centrality)入手,它是社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的重點(diǎn)之一,它從“關(guān)系”的角度定量研究了社會(huì)行動(dòng)者之間實(shí)存或潛存的影響和支配的互動(dòng)模式。中心性的常見(jiàn)分析指標(biāo)有度中心性(pointcentrality)、中介中心性(betweennesscentrality)和接近性中心性(closenesscentrality)。

表2中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)的中心性排序表(前10位)

注:平均值為70個(gè)TWITTER賬號(hào)總的平均值。

1.度中心性分析

度中心性指特定行動(dòng)者與其他行動(dòng)者發(fā)生關(guān)系的能力。度中心性分為入度中心性和出度中心性兩類。一般來(lái)說(shuō),行動(dòng)者的入度中心性越高,表明其信息被其他節(jié)點(diǎn)吸收的概率越大,而出度中心性較高則意味能較多地接受來(lái)自其他行動(dòng)者的信息。

(1)媒介組織的入度中心性高,出度中心度低,傳播能力及意愿更強(qiáng)

如表2所示,點(diǎn)入度中心性排名前10的行動(dòng)者,均為媒體組織。通過(guò)計(jì)算得出,全體媒體組織的入度中心性平均值為13.6236,遠(yuǎn)高于總體平均值9.8571。這說(shuō)明媒介組織能向外傳播大量信息。其中,節(jié)點(diǎn)“紐約時(shí)報(bào)”入度中心性最高,為35。這意味著它能通過(guò)Twitter將中美貿(mào)易爭(zhēng)端相關(guān)信息傳達(dá)到接近半數(shù)的其他意見(jiàn)領(lǐng)袖身上。

出度中心性排名前10的行動(dòng)者中,只有1家媒體組織。有26家媒體組織的出度中心性均值為6.9231,遠(yuǎn)低于整體網(wǎng)絡(luò)的出度中心性均值9.8571?？梢哉f(shuō),在中美貿(mào)易爭(zhēng)端的Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中,傳統(tǒng)大眾媒體所開(kāi)設(shè)的社交媒體賬號(hào)更少的接觸到來(lái)自其他意見(jiàn)領(lǐng)袖的信息。其中,行動(dòng)者“紐約時(shí)報(bào)”“BBC世界新聞”“德拉吉報(bào)道”(Drudge Report)的出度中心性均為0。

(2)媒介及藝術(shù)從業(yè)者出度中心性高,接受信息范圍更廣

出度中心性排名前10的行動(dòng)者中,有3個(gè)媒介從業(yè)者,2個(gè)藝術(shù)工作者。其中,彭博社白宮記者“詹妮弗·雅各布斯”(Jennifer Jacobs)出度中心性最高,為42。這表明她能夠接觸超過(guò)一半意見(jiàn)領(lǐng)袖的信息。其中,全體媒介從業(yè)者和藝術(shù)工作者的出度中心性平均值分別為15.8333和11,高于總體平均值9.8571。這意味著媒介及藝術(shù)工作者能接觸大量相關(guān)信息。

2.接近中心性分析

接近中心性測(cè)量是一個(gè)行動(dòng)者不受其他行動(dòng)者控制的能力,即獨(dú)立性的強(qiáng)弱。有向網(wǎng)絡(luò)圖中,行動(dòng)者的中介中心性可分為內(nèi)接近中心性( in-closeness)和外接近中心性( out-closeness)兩類。前者衡量特定行動(dòng)者向外傳遞信息時(shí)不受其他行動(dòng)者控制的能力,因此,值越大,傳遞信息就更容易和順暢；后者衡量特定行動(dòng)者獲取其他行動(dòng)者信息的難易程度,因此,值越大,越能輕松容易的獲取信息,不易受其他行動(dòng)者的制約。

(1)媒介及藝術(shù)工作者外接近中心高,更易接受信息

從表2可以看出,外接近中心性排名前10的行動(dòng)者中,有3個(gè)媒介從業(yè)者,2個(gè)是藝術(shù)工作者。其中,全體媒介從業(yè)者和藝術(shù)工作者的外接近中心性平均值分別為0.2174和0.2287,高于總體平均值0.1962。這說(shuō)明媒介及藝術(shù)工作者能輕松的獲取相關(guān)信息,且不受其他行動(dòng)者的制約。

(2)媒介組織的內(nèi)接近中心性高,更易傳播信息

內(nèi)接近中心性排名前10中,有9個(gè)媒介組織,僅1人是個(gè)人用戶。26個(gè)媒介組織的外接近中心性平均值為0.1203,高于總體平均值0.1052。這說(shuō)明媒體組織獨(dú)立性強(qiáng),更傾向也較容易向其他節(jié)點(diǎn)傳送信息,受其他節(jié)點(diǎn)控制的程度較低。其中,“CNN”的外接近中心性最高,為0.1503。

3.中介中心性分析

中介中心性反映行動(dòng)者作為信息傳播中介的能力,它測(cè)量的是行動(dòng)者對(duì)于資源控制的程度。一般來(lái)說(shuō),中介中心性值越大,控制信息的能力就越強(qiáng)。

(1)中介中心性整體較低,無(wú)信息風(fēng)向標(biāo)

從表2可以看出,70個(gè)節(jié)點(diǎn)的中介中心性整體偏低,平均值僅為0.025。這說(shuō)明,各節(jié)點(diǎn)對(duì)信息的控制力度不強(qiáng)。這和議題性質(zhì)以及傳播媒介密不可分。社交媒介造就了“人人都有麥克風(fēng)”的局面,而中美貿(mào)易爭(zhēng)端因涉及社會(huì)各階層和領(lǐng)域,故各國(guó)媒體以及政治、經(jīng)濟(jì)、學(xué)術(shù)、藝術(shù)等社會(huì)精英都積極參與話題討論,發(fā)表意見(jiàn)。因此,在中美貿(mào)易爭(zhēng)端的Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中并不存在唯一突出的節(jié)點(diǎn)承擔(dān)信息傳播和接收的重大作用。

(2)媒介及藝術(shù)從業(yè)者中介中心性相對(duì)較高,情緒性意見(jiàn)更易傳播

如表1所示,排名前10的行動(dòng)者中,有5個(gè)媒介從業(yè)者,4個(gè)媒體組織。全體媒介從業(yè)者的中介中心性平均值為0.0347,高于總體平均值0.0250。這說(shuō)明在中美貿(mào)易爭(zhēng)端的整體網(wǎng)絡(luò)中,媒介從業(yè)者對(duì)相關(guān)信息的控制相對(duì)強(qiáng)。其中,“詹妮弗·雅各布斯”中介中心性最高,為0.2053,遠(yuǎn)高于其他節(jié)點(diǎn)。

藝術(shù)工作者如演員、主持人等的中介中心性平均值為0.0889,是總體平均值的3.556倍。這說(shuō)明藝術(shù)相關(guān)者對(duì)信息的控制力度極強(qiáng)。他們對(duì)事實(shí)的傳播較少,多是個(gè)人觀點(diǎn)和情緒的表達(dá),其中極端激烈用語(yǔ)居多,比如“強(qiáng)烈支持總統(tǒng),早就該打擊中國(guó)的囂張火焰”等。

(三)子群網(wǎng)絡(luò)分析

依據(jù)對(duì)中美貿(mào)易爭(zhēng)端總體態(tài)度,把樣本劃分為三個(gè)群體,并對(duì)每個(gè)子群進(jìn)行分析。

1.子群結(jié)構(gòu)分析:存在因意見(jiàn)聚集的小團(tuán)體

表3 子群的整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)

從表3可以看出,支持者子群的網(wǎng)絡(luò)密度僅為整體網(wǎng)密度的0.7334,這說(shuō)明對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)持贊成態(tài)度者之間聯(lián)系不太緊密、交流也很少,很可能是自說(shuō)自話。但反對(duì)者子群和中立者子群的網(wǎng)絡(luò)密度高于整體網(wǎng),其密度分別為整體網(wǎng)密度的1.2071倍和1.4388倍。這表明兩子群內(nèi)部互動(dòng)較高,聯(lián)系廣泛。這在一定程度上驗(yàn)證了社交媒體的回音室效應(yīng),即在中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中,公眾更傾向與意見(jiàn)相近者對(duì)話和交流。選擇性接觸是回音室效應(yīng)和群體極化的重要基礎(chǔ)。

網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性方面,三個(gè)子群的網(wǎng)絡(luò)直徑均為5,和整體網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)直徑一致。這說(shuō)明無(wú)論是整體網(wǎng)絡(luò)中還是三個(gè)子群網(wǎng)絡(luò)中,每個(gè)節(jié)點(diǎn)最長(zhǎng)都要通過(guò)5 個(gè)節(jié)點(diǎn)才能將信息傳播到網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)。平均路徑方面,三個(gè)子群的平均路徑均小于整體網(wǎng),這表明信息在各子群內(nèi)部的傳播速度高于整體網(wǎng)絡(luò)。

綜合以上分析可以發(fā)現(xiàn),中美貿(mào)易爭(zhēng)端信息Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中,存在較明顯的、按照對(duì)中美貿(mào)易爭(zhēng)端的態(tài)度而聚集的小團(tuán)體現(xiàn)象。而且,基于相同態(tài)度的子群內(nèi)部連通度較高,信息交流非常密切。這是網(wǎng)絡(luò)極化現(xiàn)象的重要基礎(chǔ)。

2.子群互動(dòng)分析

子網(wǎng)連接強(qiáng)度反映了子群間的信息交流程度。參考網(wǎng)絡(luò)密度的概念,我們可以用一個(gè)子群A 所有節(jié)點(diǎn)對(duì)另一個(gè)子群B 所有節(jié)點(diǎn)的關(guān)注數(shù)量總和的實(shí)際值與完備值之比,來(lái)測(cè)量子群A 對(duì)子群B 的連接強(qiáng)度。它反映了子群A 從子群B 獲取信息的可能性。因此,三個(gè)態(tài)度群體的子群連接情況可表示為表4。

表4 子群之間的連接強(qiáng)度

(1)貿(mào)易爭(zhēng)端的支持子群與反對(duì)子群互斥明顯

如表4所示,支持者子群關(guān)注反對(duì)者子群的連接密度為0.0175,反對(duì)者子群關(guān)注支持者子群的連接密度為0.0351。可以看出,兩子群與對(duì)方的連接程度都很低,這說(shuō)明他們都不太愿意從對(duì)方獲取信息,即在中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter信息傳播網(wǎng)絡(luò)中,公眾有拒絕接觸與之相悖的信息的傾向。某種程度上,可以說(shuō)明中美貿(mào)易爭(zhēng)端信息Twitter傳播過(guò)程中存在群體極化現(xiàn)象。

(2)支持貿(mào)易爭(zhēng)端的子群較為封閉,反對(duì)子群相對(duì)開(kāi)放

支持者子群關(guān)注中立者子群的連接密度為0.1481?？梢钥闯?對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)持支持觀點(diǎn)的子群對(duì)于反對(duì)者和中立者的關(guān)注都比較低,這說(shuō)明它內(nèi)部較為封閉,極少?gòu)钠渌尤韩@取信息。而反對(duì)者子群對(duì)中立者子群的關(guān)注程度高于支持者子群對(duì)中立者子群的關(guān)注度,并且反對(duì)者對(duì)支持者的關(guān)注度也高于支持者對(duì)反對(duì)者的關(guān)注度。這說(shuō)明反對(duì)者子群相對(duì)開(kāi)放,更愿意從不同意見(jiàn)群體中獲取信息。

(3)對(duì)貿(mào)易爭(zhēng)端持中立意見(jiàn)的子群聯(lián)系廣泛

反對(duì)者子群關(guān)注中立者子群的強(qiáng)度為0.2295,反對(duì)者子群關(guān)注支持者子群的強(qiáng)度為0.035,這說(shuō)明反對(duì)者更傾向于從中立者獲取信息。同時(shí),支持者關(guān)注中立者的強(qiáng)度也明顯高于支持者關(guān)注反對(duì)者的強(qiáng)度,且中立者子群對(duì)反對(duì)者子群和支持者子群兩個(gè)群體的關(guān)注都較高。這說(shuō)明態(tài)度中立者更易和其他子群發(fā)生聯(lián)系。某種程度上,這表明了社交媒體語(yǔ)境下中性觀點(diǎn)更容易也更頻繁的被人們接觸?？梢钥闯?在中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter的信息傳播網(wǎng)絡(luò)中,持中立觀點(diǎn)者扮演著溝通反對(duì)者和支持者的“橋梁”角色。

3.子群的節(jié)點(diǎn)中心性分析

表5 子群的入度中心性(前10)

表6子群的中介中心性(前10)

子群的節(jié)點(diǎn)中心性分析用于識(shí)別不同觀點(diǎn)群體中的意見(jiàn)領(lǐng)袖。

(1)支持貿(mào)易戰(zhàn)的子群中存在唯一突出的輿論領(lǐng)袖

從表5和表6可看出,支持者子群中存在明顯的輿論領(lǐng)袖“比爾·米切爾”(Bill Mitchell),他的入度中心性和中介中心性都明顯高于同群體中的其他節(jié)點(diǎn)。這和現(xiàn)實(shí)情況比較相符,比爾·米切爾是Pscp.Tv的主持人,他自2016年美國(guó)大選開(kāi)始,就一直不遺余力地支持特朗普,不斷宣傳特朗普對(duì)內(nèi)對(duì)外政策。

(2)反對(duì)貿(mào)易爭(zhēng)端的子群中不存在唯一突出的輿論領(lǐng)袖。

反對(duì)者網(wǎng)中不存在唯一突出的節(jié)點(diǎn),“布瑞恩·克拉斯”(Brian Klaas)、“約翰·弗格森”(John Fugelsang)、“大衛(wèi)·羅斯科普夫”(David Rothkopf)、“安迪· 斯拉維特”(Andy Slavitt)、“凱爾·格里芬”(Kyle Griffin)等人的中心性指標(biāo)比較接近。這說(shuō)明反對(duì)者網(wǎng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)于信息的傳播度和控制度都不高,失去任意節(jié)點(diǎn)對(duì)傳播路徑和傳播效率的影響不大。

(3)對(duì)貿(mào)易戰(zhàn)持中立態(tài)度的子群中不存在明顯的輿論領(lǐng)袖

從表5和表6可看出,入度中心性和中介中心性的排名前10的節(jié)點(diǎn)重合度較低,比如入度中心性排名第一的節(jié)點(diǎn)CNN,其中介中心性已經(jīng)排在10名開(kāi)外。這說(shuō)明,中美貿(mào)易爭(zhēng)端信息的Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)中,可傳播范圍的廣度與對(duì)信息的控制強(qiáng)度之間不存在直接聯(lián)系,即使某輿論領(lǐng)袖能較多的向外傳遞信息,也不能說(shuō)明這個(gè)節(jié)點(diǎn)本身對(duì)資源較強(qiáng)的控制能力。因?yàn)橹辛⒁庖?jiàn)者多為傳統(tǒng)媒體組織,他們傳播的都是事件的最新進(jìn)展。

四、研究結(jié)論

本研究通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)分析的研究方法,探尋涉華輿情的極化現(xiàn)象及其社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、影響力和信息傳播行為。主要發(fā)現(xiàn):

(一)整體網(wǎng)絡(luò)分析

在中美貿(mào)易戰(zhàn)正式打響之前,兩國(guó)貿(mào)易爭(zhēng)端的信息在Twitter上形成了緊密相連的傳播網(wǎng)絡(luò),因此,傳播速度較快。

1.中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter信息傳播網(wǎng)絡(luò)中存在核心—邊緣結(jié)構(gòu)

位于核心區(qū)域的節(jié)點(diǎn)包括持中立意見(jiàn)的“美聯(lián)社”“紐約時(shí)報(bào)”“華盛頓郵報(bào)”“BBC”等傳統(tǒng)媒體組織,占據(jù)了核心區(qū)域的半壁江山(50%)。

就我國(guó)媒體而言,持有反對(duì)立場(chǎng)的“環(huán)球時(shí)報(bào)”“人民日?qǐng)?bào)”已進(jìn)入核心網(wǎng)絡(luò)；而“新華社”“中國(guó)日?qǐng)?bào)”尚在邊緣網(wǎng)絡(luò)。

2.核心—邊緣結(jié)構(gòu)中的態(tài)度分布

持中立意見(jiàn)和反對(duì)意見(jiàn)的輿論領(lǐng)袖占據(jù)了整個(gè)中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter傳播網(wǎng)絡(luò)的核心位置。支持者主要居于邊緣區(qū)域,在核心區(qū)域的占比較小。但例外的是持支持意見(jiàn)的“比爾·米切爾”“泰勒·澤德”等媒介及藝術(shù)從業(yè)者占據(jù)了核心區(qū)域。

這說(shuō)明在中美貿(mào)易談判前夕,對(duì)貿(mào)易爭(zhēng)端持中立和反對(duì)意見(jiàn)的公眾在Twitter整體網(wǎng)絡(luò)中占主體地位,因此能更大范圍的傳播自身意見(jiàn)；而支持把貿(mào)易摩擦演變?yōu)橘Q(mào)易戰(zhàn)的多數(shù)公眾仍是相關(guān)信息傳播的邊緣群體,但不乏影響力大者居于核心位置。

(二)子群網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)論

存在明顯的按態(tài)度劃分的小團(tuán)體現(xiàn)象。

1.從群體內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)看。群體內(nèi)部聯(lián)系更緊密。三個(gè)群體的平均路徑都小于整體網(wǎng)平均路徑,這說(shuō)明群體內(nèi)部信息傳播速度快。其中,中立者和反對(duì)者群體密度更大,內(nèi)部聯(lián)系比較緊密；支持者群體密度較小,內(nèi)部成員之間的交流較少。群體內(nèi)部聯(lián)系緊密是社交媒體回音室效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)群體極化的重要基礎(chǔ)。

2.從群體互動(dòng)的角度來(lái)看。支持者與反對(duì)者團(tuán)體的互斥現(xiàn)象嚴(yán)重。支持者群體和反對(duì)者群體的連接密度極小,都拒絕與對(duì)方進(jìn)行交流、互動(dòng),這說(shuō)明二者互斥現(xiàn)象嚴(yán)重。相比較而言,支持貿(mào)易戰(zhàn)群體更為封閉,它與中立者和反對(duì)者群體聯(lián)系都不太緊密；而反對(duì)者群體相對(duì)開(kāi)放,與中立者群體等聯(lián)系較為緊密。

3.中立者群體最為開(kāi)放。中立者群體與支持、反對(duì)群體的主動(dòng)及被動(dòng)連接密度都較大,因此,極易與其他群體發(fā)生聯(lián)系。他們多關(guān)注事實(shí)議題(如特朗普簽署總統(tǒng)備忘錄,中美兩國(guó)公布征稅商品清單)。值得注意的是,他們較少對(duì)事件進(jìn)行歸因歸咎的分析。可以看出,中立者獨(dú)特的“橋梁”作用,對(duì)涉華輿情的引導(dǎo)具有重要意義。

(三)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)論

尚無(wú)全局性的信息控制者,但媒介及藝術(shù)相關(guān)者的意見(jiàn)控制顯著。

1.媒介組織是中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter信息的主要傳播者,但對(duì)信息的控制力弱

值得警惕的是,傳媒組織的社交賬號(hào)雖然占據(jù)核心區(qū),并成為中美貿(mào)易爭(zhēng)端Twitter信息的主要傳播者,但由于其中介中心性較低,因此媒介組織對(duì)信息的控制力不強(qiáng)?？v觀全網(wǎng),中介中心性整體較低,尚無(wú)節(jié)點(diǎn)對(duì)整體網(wǎng)絡(luò)信息形成控制力。

2.媒介及藝術(shù)相關(guān)者能輕易接觸和控制情緒性意見(jiàn)

媒介及藝術(shù)工作者如詹妮弗·雅各布斯、肖恩·唐南和大衛(wèi)·羅斯科普夫等人的出度中心性、外接近中心性和中介中心性三個(gè)指標(biāo)都相對(duì)較高,這說(shuō)明他們能輕易接觸大量有關(guān)信息,并且對(duì)信息擁有極強(qiáng)的控制力,而他們多以情緒性意見(jiàn)傳播為主。一定程度上,這說(shuō)明了社交網(wǎng)絡(luò)上仍是非理性的、情緒的聲音占據(jù)主導(dǎo)地位。

媒介工作者常分析貿(mào)易爭(zhēng)端帶來(lái)的后果(如“影響全球貿(mào)易流通、爆發(fā)新一輪冷戰(zhàn)”等)。藝術(shù)工作者在傳播相關(guān)信息時(shí),則常摻雜強(qiáng)烈的個(gè)人情感(如“總統(tǒng)做得好,應(yīng)該打擊中國(guó)的囂張火焰”)或是武斷的原因判斷(由“特朗普挑起的貿(mào)易戰(zhàn)”),故受到很多人關(guān)注。

3.支持貿(mào)易戰(zhàn)的群體中存在唯一突出的輿論領(lǐng)袖

比較而言,中立與反對(duì)群體中都不存在顯著意見(jiàn)領(lǐng)袖,而支持貿(mào)易戰(zhàn)的群體中卻存在顯著的、且唯一的意見(jiàn)領(lǐng)袖“比爾·米切爾”。比爾·米切爾是Pscp.Tv的主持人,他一直不遺余力地支持和宣傳特朗普及其政策。他在Twitter個(gè)人簡(jiǎn)介中也包含標(biāo)簽#TrustTrump#,背景是特朗普宣傳“美國(guó)第一”(America First)。他認(rèn)為中國(guó)的崛起威脅了美國(guó)的霸主地位,渴望特朗普重塑美國(guó)第一。因此,他對(duì)中國(guó)抱有很強(qiáng)的敵視,認(rèn)為此次爭(zhēng)端是由中國(guó)挑起,稱特朗普的制裁為“反擊”。他十分關(guān)注貿(mào)易戰(zhàn)給對(duì)美國(guó)的積極影響,比如由此帶來(lái)的股票上漲、美國(guó)人民團(tuán)結(jié)振奮等現(xiàn)象。

(四)反思

本研究?jī)H聚焦于2018年5月1日之前中美貿(mào)易爭(zhēng)端的相關(guān)信息。自5月3日起,中美啟動(dòng)第一輪貿(mào)易談判。經(jīng)過(guò)三輪談判后,兩國(guó)已經(jīng)發(fā)布了聯(lián)合聲明,并且達(dá)成了一系列談判成果。然而,特朗普政府說(shuō)毀約就毀約。6月15日,特朗普政府宣布對(duì)價(jià)值500億美元的中國(guó)進(jìn)口產(chǎn)品征收25%的關(guān)稅,這進(jìn)一步加劇了全球兩大經(jīng)濟(jì)體之間的貿(mào)易爭(zhēng)端。

直至2018年12月1日,中美兩國(guó)元首會(huì)晤達(dá)成新的共識(shí),停止加征新的關(guān)稅；美方原先對(duì)2000億美元中國(guó)商品加征的關(guān)稅,2019年1月1日后仍維持在10%,而不是此前宣布的25%；對(duì)于仍加征的關(guān)稅,雙方將朝著取消的方向,加緊談判,達(dá)成協(xié)議。

中美貿(mào)易談判一波三折,此次共識(shí)可以被認(rèn)為是這場(chǎng)持續(xù)大半年的中美貿(mào)易戰(zhàn)的“暫時(shí)停火”,但中美在貿(mào)易領(lǐng)域的博弈并未結(jié)束?？梢哉f(shuō),中美貿(mào)易失衡是結(jié)構(gòu)性的問(wèn)題,不可能在短時(shí)間內(nèi)得以解決。那么今后,兩國(guó)的貿(mào)易摩擦包括大大小小的貿(mào)易戰(zhàn)將會(huì)是常態(tài)。那么,中美貿(mào)易爭(zhēng)端后續(xù)階段是否也存在意見(jiàn)的極化？不同階段是否存在不同的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？持不同意見(jiàn)的個(gè)人或群體是否會(huì)發(fā)生變化？本研究尚有進(jìn)一步深入的空間,尤其引入時(shí)間變量來(lái)構(gòu)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)圖,將更有利于描述和解釋國(guó)際社交媒體環(huán)境下涉華議題極化現(xiàn)象的輿情走勢(shì)和變化。

注釋:

① We Are Social是全球知名社交媒體傳播公司,Hootsuite是全球知名的社交媒體管理平臺(tái)。

②DigitalIn2018:World’sinternetuserspassthe4billionmark,https://wearesocial.com/blog/2018/01/global-digital-report-2018.

③ [美]凱斯·桑斯坦:《網(wǎng)絡(luò)共和國(guó)——網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中的民主問(wèn)題》,黃維明譯,上海出版集團(tuán)2003年版,第50頁(yè)。

④ Van Alstyne,M.,& Brynjolfsson,E.(2005).Globalvillageorcyber-Balkans?Modelingandmeasuringtheintegrationofelectroniccommunities.Management Science,51(6),851-868.doi:10.2307/20110380.

⑤ Itai Himelboim,Marc A.Smith,Lee Rainie,Ben Shneiderman,Camila Espina(2017).ClassifyingTwitterTopic-NetworksUsingSocialNetworkAnalysis.Social Media + Society.January-March,1-13.

⑥ Axel Maireder,Brian E.Weeks,Homero Gil de Zu?n? iga3,Stephan Schlo¨ gl1,(2017).BigDataandPoliticalSocialNetworks:IntroducingAudienceDiversityandCommunicationConnectorBridgingMeasuresinSocialNetworkTheory.Social Science Computer Review.Vol.35(1):126-141.

⑦ 彭蘭:《微博客的信息傳播機(jī)制分析》,《中國(guó)網(wǎng)絡(luò)傳播研究》，2011年。

⑧NumberofmonthlyactiveTwitterusersworldwidefrom1stquarter2010to1stquarter2018 (inmillions).https://www.statista.com/statistics/282087/number-of-monthly-active-twitter-users/.

⑨ The top 500 sites on the web[EB/OL].https://www.alexa.com/topsites.