楊磊 魏書琪

摘 要 基于社會網(wǎng)絡(luò)分析視角，結(jié)合汽車自媒體微博賬號之間的“關(guān)注”與“被關(guān)注”信息傳播的網(wǎng)絡(luò)矩陣，從網(wǎng)絡(luò)密度和距離分析、中心性分析和凝聚子群分析三個方面對微博汽車自媒體信息傳播網(wǎng)絡(luò)進行分析，研究發(fā)現(xiàn)微博上在汽車自媒體之間聯(lián)系緊密，整體上呈現(xiàn)去中心化趨勢，尚未形成派系對立的局面。

關(guān)鍵詞 汽車自媒體；社會網(wǎng)絡(luò)分析；微博；信息傳播

中圖分類號 G2 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 2096-0360（2021）19-0007-03

新媒體背景下，移動通信技術(shù)的不斷進步和受眾對汽車信息需求的不斷增加，為汽車自媒體的發(fā)展提供了機遇。尤其是在微博、微信、抖音等新媒體平臺上，碎片化的內(nèi)容和個性化推送方式更是大大豐富了受眾對于汽車自媒體信息的接觸。目前，汽車自媒體主要以汽車測評、汽車行業(yè)資訊、汽車改裝、二手汽車交易等為主要傳播內(nèi)容，媒體影響力上已經(jīng)超過傳統(tǒng)的汽車官方網(wǎng)站以及汽車媒體，在一定程度上影響用戶的汽車購買意愿、汽車品牌觀念以及品牌口碑等[1]。微博平臺通過個體用戶“節(jié)點”，基于興趣、職業(yè)、教育背景等路徑，形成虛擬社會網(wǎng)絡(luò)，汽車大V的微博網(wǎng)絡(luò)關(guān)系在一定程度上決定了汽車信息傳播的深度和廣度[2]。社會網(wǎng)絡(luò)分析法（social network analysis，縮寫為SNA），是一種用來分析不同社會個體、單位、群體等構(gòu)成的社會網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和屬性[3]。本文基于社會網(wǎng)絡(luò)分析法，通過Ucinet軟件導(dǎo)入關(guān)系矩陣，從網(wǎng)絡(luò)的密度和距離、網(wǎng)絡(luò)中心性以及網(wǎng)絡(luò)凝聚子群等指標(biāo)入手，探究汽車自媒體的社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對微博汽車信息傳播的影響。

1 研究設(shè)計

1.1 研究框架

本文的研究框架如圖1所示。

1）通過社會網(wǎng)絡(luò)密度分析，從整體上把握微博汽車自媒體社會網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點之間連接的緊密程度。同時，關(guān)注網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間的距離，了解該網(wǎng)絡(luò)中一個節(jié)點信息傳遞到另一個節(jié)點的難易程度。

2）通過微博汽車自媒體賬號的關(guān)注與被關(guān)注，構(gòu)建微博汽車自媒體社會網(wǎng)絡(luò)，計算該網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點的點度中心度，得出網(wǎng)絡(luò)中的重要行動者；計算該網(wǎng)絡(luò)的中介中心度，研究一個汽車自媒體在多大程度上處于其他兩個自媒體之間，得出網(wǎng)絡(luò)中各個節(jié)點具有的控制能力；計算該網(wǎng)絡(luò)的接近中心度，了解該網(wǎng)絡(luò)中各個行動者到其余行動的距離之和，得出各個節(jié)點的不受其他節(jié)點控制的能力。

3）通過社會網(wǎng)絡(luò)凝聚子群分析，劃分汽車自媒體社會網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系特別緊密的次級團體，研究該網(wǎng)中次級團體內(nèi)部的特征以及與其他次級團體的關(guān)系。

1.2 社會網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

1）數(shù)據(jù)選擇。新浪微博汽車領(lǐng)域中“汽車大V榜”是對微博汽車領(lǐng)域自媒體影響力的一種排行，影響力指數(shù)根據(jù)汽車自媒體賬號的日活躍度、曝光能力、內(nèi)容質(zhì)量及粉絲互動水平等綜合計算得出，能夠反映汽車自媒體在微信上信息傳播的影響力，具有一定的權(quán)威性。本文選取2021年7月的新浪“汽車V影響力榜”中排名前五十的自媒體賬號作為研究樣本。

2）數(shù)據(jù)收集。通過python技術(shù)，對排名前五十的汽車自媒體賬號進行關(guān)注和被關(guān)注關(guān)系的爬取，在此基礎(chǔ)上，建立50×50的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，如果兩個賬號之間存在關(guān)注關(guān)系，用“1”表示，若不存在關(guān)注關(guān)系，則用“0”表示，最后形成微博汽車自媒體關(guān)注網(wǎng)絡(luò)表[4]。

3）數(shù)據(jù)處理。將汽車自媒體關(guān)系網(wǎng)絡(luò)矩陣導(dǎo)入社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件Ucinet中，進行網(wǎng)絡(luò)密度分析、網(wǎng)絡(luò)距離分析、中心度分析以及凝聚子群分析，通過各項分析數(shù)據(jù)，對微博汽車自媒體信息傳播網(wǎng)絡(luò)進行分析。

2 社會網(wǎng)絡(luò)分析

2.1 網(wǎng)絡(luò)密度與距離分析

將關(guān)系矩陣導(dǎo)入到Ucinet軟件中，進行Network—Cohesion—Density—Old Density Procedure操作，計算出該網(wǎng)絡(luò)的整體密度為0.460 8，表明微博上汽車自媒體群體整體上連接緊密，有利于汽車信息傳播。通過Network—Cohesion—Distance操作，得出該網(wǎng)絡(luò)的平均距離為：1.543，說明該網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中兩個節(jié)點之間平均間隔1.543個節(jié)點，即一個節(jié)點向另個節(jié)點傳播信息時消息傳播距離不超過兩個人。同時，該網(wǎng)絡(luò)基于距離的凝聚力=0.733，該指標(biāo)范圍0至1，值越大表示該網(wǎng)絡(luò)群體內(nèi)聚性越強。

2.2 中心性分析

1）點度中心度。通過Ucinet軟件的netdraw功能將微博汽車自媒體間的關(guān)注網(wǎng)絡(luò)進行可視化操作，如圖2所示，箭頭的指向表示用戶關(guān)注的方向，若節(jié)點A指向節(jié)點B，則自媒體A關(guān)注了自媒體B，反之，則被關(guān)注。我們將一個節(jié)點指向其他節(jié)點的箭頭的數(shù)量記做節(jié)點的點出度（outdegree），一個節(jié)點被其他結(jié)點所指的箭頭的數(shù)量記做點入度（indegree）。通過計算，我們發(fā)現(xiàn)“陳震同學(xué)”“蘿卜報告”“韓路”“初曉明”等自媒體賬號點入度較高，說明他們受到較多其他自媒體的關(guān)注，在汽車信息傳播網(wǎng)絡(luò)中處于中心地位，擁有較大的話語權(quán)。整個網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)化點入度中心勢和點出度中心勢分別為：41.566%和47.813%（中心勢越靠近1，則整體網(wǎng)絡(luò)越具有集中趨勢），整體而言，該網(wǎng)絡(luò)“關(guān)注”與“被關(guān)注”的中心勢都比較高，兩種用戶都有明顯的集中趨勢。

2）中介中心度。一個節(jié)點在傳播網(wǎng)絡(luò)中需要通過關(guān)鍵節(jié)點與其他節(jié)點建立聯(lián)系，中介中心度測量的是每個節(jié)點對其他節(jié)點之間建立聯(lián)系的控制能力，這種能力會影響該網(wǎng)絡(luò)的信息傳播和擴散。通過Ucinet計算中介中心度，發(fā)現(xiàn)“韓路”“高彥will”“醉醒軒主”“蘿卜報告”等自媒體賬號的中介中心度較高，說明該網(wǎng)絡(luò)中其他用戶在獲得信息時對上述的幾個節(jié)點的依賴較高。但Ucinet計算得出網(wǎng)絡(luò)的整體中介中心勢僅為3.03%，說明該信息網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點基本上不需要通過其他節(jié)點也能獲取和傳播信息，汽車自媒體之間的直接關(guān)注較多。

3）接近中心度。接近中心度測量的是網(wǎng)絡(luò)中行動者到其他節(jié)點的距離之和，測量值越小，說明該節(jié)點受其他節(jié)點的控制越小。通過計算，“inFarness”指標(biāo)數(shù)值較小的自媒體為：“陳震同學(xué)”“蘿卜報告”“PS3保羅”“袁啟聰”等，表明上述賬號發(fā)布和傳播信息時更獨立，不易受他人的影響；“outFarness”指標(biāo)數(shù)值較小的賬號為：“百車全說三刀”“高彥will”“菲林公路”“方成說進口車”等，表明上述賬號在信息獲取時比較容易，獨立性強，不易受其他自媒體賬號的控制。同時，該網(wǎng)絡(luò)整體的接近中心勢較高，Network in-Centralization為47.39%，Network out-Centralization 為57.57%，表明該網(wǎng)絡(luò)中的大多數(shù)節(jié)點在信息發(fā)布和接受時較少受到其他節(jié)點的控制，擁有較強的獨立能力。

2.3 凝聚子群分析

Ucinet軟件中，進行Network—Roles& Positions—Structural—Concor操作，得出該網(wǎng)絡(luò)中的小團體，結(jié)果如圖3所示。

從圖3中可以看出，該網(wǎng)絡(luò)中存在8個小團體，其中第一團體大多數(shù)為微博汽車自媒體的頭部博主，粉絲多，影響力較大，如“陳震同學(xué)” “胡永平”“初曉明”等；第三個團體多為汽車測評賬號，如“蔡市場”“愛擎海”“蘿卜報告”等。通過計算的出凝聚子群的密度為：0.207，說明該群體中存在的小團體的派系林立的情況不明顯。

3 研究結(jié)論

通過對微博中影響力排名前五十的汽車自媒體賬號的社會網(wǎng)絡(luò)分析，本文得出以下結(jié)論：

1）汽車自媒體已經(jīng)在微博平臺上形成了網(wǎng)絡(luò)社群，通過關(guān)注的方式，建立起汽車信息微博傳播網(wǎng)絡(luò)。從網(wǎng)絡(luò)的整體網(wǎng)絡(luò)密度和距離可以看出，該信息網(wǎng)絡(luò)連接緊密，傳播速度快，傳播范圍廣。

2）雖然不同節(jié)點在汽車自媒體賬號在微博信息傳播的影響力不同，頭部自媒體賬號處于該網(wǎng)絡(luò)的核心地位，但是該網(wǎng)絡(luò)整體上呈現(xiàn)去中心化的趨勢，個體節(jié)點很難控制和被其他節(jié)點控制信息的傳遞，該網(wǎng)絡(luò)中的行動者有著很強的自主性和獨立性，這是自媒體與傳統(tǒng)媒體的一個重要區(qū)別。

3）微博中汽車自媒體群體形成的小團體比較健康，團隊內(nèi)部成員來源廣，內(nèi)容多樣，風(fēng)格多變，可以互相交流汽車信息，擴大微博汽車信息的傳播網(wǎng)絡(luò)，不同的團體間相互聯(lián)系，尚無派系林立的情況，汽車自媒體群體交流和諧，利于汽車知識和信息的擴散。

參考文獻

[1]李鵬飛.“充值”與“被充值”：汽車自媒體的傳播倫理困境[J].當(dāng)代傳播，2018（3）：103-105.

[2]平亮，宗利永.基于社會網(wǎng)絡(luò)中心性分析的微博信息傳播研究：以Sina微博為例[J].圖書情報知識，2010（6）：92-97.

[3]林聚任.社會網(wǎng)絡(luò)分析：理論、方法與應(yīng)用[M].北京：北京師范大學(xué)出版社，2009：1-5.

[4]ZHANG Y.Understanding the sustained use of onlinehealth communities from a selfdetermination perspective[J].Journal of the association for information science andtechnology，2016，67（12）：2842-2857.