虛擬社區(qū)中的參政議政群體挖掘研究

陳 鵬， 陳京民

(河海大學商學院， 江蘇 南京 211100)

0 前 言

互聯(lián)網(wǎng)由于其信息發(fā)布傳播的快速、便捷、隱匿性，成為許多民眾表達自己真實想法的重要場所，也逐漸成為了許多民眾參與政治活動的重要場所,這些以相同興趣聚集起來的參政群體正成為推動行政決策民主化、科學化的一支重要力量，而且這些參政群體隨著網(wǎng)絡參政交流時間的延續(xù)，政見相同的參與者會逐漸聚集在一起，形成類似現(xiàn)實世界中的黨派.因此，對這些網(wǎng)絡參政群體的結構進行分析，成為網(wǎng)絡參政研究中一個值得關注的問題.

社會網(wǎng)絡分析方法主要用于描述和測量行動者之間的關系，構建出由這些關系建立起的整體結構，然后對其結構進行進一步分析，研究分析者所關注的社會問題.使用社會網(wǎng)絡分析法進行虛擬參政群體分析時，需要采用參政群體之間的關系數(shù)據(jù)進行分析.這些關系將多個參政者聯(lián)系成為一個更大的參政關系系統(tǒng)，反映了整個參政群體之間的關系的特性.

社會網(wǎng)絡分析可以從兩個不同特色的研究取向進行：整體網(wǎng)絡分析方法和自我中心網(wǎng)絡分析.從數(shù)據(jù)收集上來看整體網(wǎng)絡分析方法主要使用提名選擇法、參數(shù)選擇法與循環(huán)選擇法等各種選擇方法；從數(shù)據(jù)整理上來看，整體網(wǎng)絡分析主要采用社會矩陣方法與社會圖示法.社會矩陣是一個N×N的(0，1)矩陣.N代表群體的人數(shù)，橫行代表參政選擇者，縱行代表參政被選擇者，在選擇者與被選擇者交叉的地方標出選擇結果，最后就可以得到參政群體的整體網(wǎng)絡矩陣.通過解剖由這些整體網(wǎng)絡結構所表示的群體基本結構，可以了解群體中的網(wǎng)絡分布情況，區(qū)分群體在網(wǎng)絡中的不同地位.

1 虛擬社區(qū)中的參政特點分析

人民網(wǎng)的強國論壇是中國網(wǎng)絡媒體創(chuàng)辦的第一個時政論壇，也被譽為“最著名的中文論壇”.注冊用戶總計超過110萬，最高同時在線人數(shù)突破214萬.因此，選取強國論壇具有代表性與典型性，有助于我們研究當前網(wǎng)絡參政的群體結構.

在這個虛擬參政社群中存在ID會員和游客這兩種角色類型，并以發(fā)帖、看帖和回帖3種行為方式互動.發(fā)帖人根據(jù)自己的政見發(fā)帖分享其對時政熱點的看法建議；看帖人根據(jù)自己的興趣瀏覽相關主題，有時根據(jù)自己的政治觀點來評價發(fā)帖人所表述的觀點，而回帖人的觀點有時候可能也會被另一回復者評判而被回復，從而產(chǎn)生深層次的互動交流.隨著交流時間的延續(xù)，政見相同的參與者會逐漸聚集在一起，形成較為緊密的小群體.例如，以2007年10月12日的陜西“周老虎”造假事件為例，網(wǎng)友在社區(qū)發(fā)帖，指出這組照片有PS過的嫌疑.隨即網(wǎng)民們針對照片的真假展開了討論.很快，網(wǎng)絡言論分為旗幟鮮明的“打虎”和“挺虎”兩派，雙方成員分別闡述自己的理由，駁斥對方的觀點.由此，可以推測在長期的參政探討中，各成員也會形成類似現(xiàn)實世界中的黨派群體.

虛擬參政群體的黨派特征信息都隱藏在以平均每月大約6 000左右的帖子串為存在形式的文本數(shù)據(jù)之中，為分析這些虛擬參政群體的結構，就需要挖掘出參政群體中各個派系的成員和核心領袖.借助社會網(wǎng)絡分析方法，通過基于整體視覺的網(wǎng)絡分析，可以得出由全部會員及其相互間各種不同的聯(lián)系所組成的網(wǎng)絡結構和派系分布，進而結合各個成員的不同屬性進行具體構成元素及其特點的挖掘.

2 虛擬參政群體挖掘

2.1 虛擬參政網(wǎng)絡的總體構建分析及可視化

整體網(wǎng)絡資料的收集必須有一個明確的邊界.然而，BBS虛擬社群的成員總處于或增或減的流動變化中.通過對不同時間段的成員間互動關系作橫截面的考察，可以揭示互動網(wǎng)絡結構的發(fā)展狀況，由此抽取了從2009年10月1日至2010年1月1日共3個月的樣本數(shù)據(jù)作為分析來源.

圖1 整體網(wǎng)絡的可視化展示

以圍繞一個主貼所形成的帖子串為單位，進行互動關系的資料，最后得出規(guī)模為101×101的關系矩陣.將數(shù)據(jù)輸入UCINET6.20社會網(wǎng)絡分析軟件，得出參政網(wǎng)絡的總體概況分析：整體規(guī)模為101，整體密度為0.157 0，網(wǎng)絡中關系的標準差為0.535 0；網(wǎng)絡中兩點間的平均距離為2.198，建立在“距離”基礎上的凝聚力指數(shù)為0.417.由此，可以看出整體網(wǎng)絡的參與者之間的聯(lián)系不太緊密，整體凝聚力比較弱.借助UCINET軟件進行可視化描述，可以形象地展示出參政群體的整體概況(圖1).

2.2 虛擬參政群體的派系挖掘

社會網(wǎng)絡意義上的群體是指在既定目標和規(guī)范的約束之下彼此互動、協(xié)同活動的一群社會行動者，而凝聚子群是指整體結構中由一小群具有相對較強、直接、緊密和經(jīng)常關系的行動者組成的次級群體.在參政網(wǎng)絡中，成員間相互聯(lián)系構成了不同的參政群體；具有相同政見的成員通過頻繁互動的強關系構成不同的次級小群體，類似于現(xiàn)實中的不同參政團體，但是這些小群體卻隱匿在整體參政網(wǎng)絡的輪廓下.如圖1所示，具體的派系群體就隱藏在這個整體網(wǎng)絡之中，無論從文字信息還是關系矩陣都無法直接得到群體的分布及特征信息.

借助網(wǎng)絡分析方法，可以快速地找出這些參政小群體，并勾勒出群體的具體面貌.社會網(wǎng)絡分析中對這種子群體的處理有多種方法，如根據(jù)關系的互惠性、根據(jù)成員之間的可達性或接近性等，不同的方法根據(jù)不同的網(wǎng)絡屬性對群體的凝聚性進行量化處理：

(1)派系分析.派系是建立在互惠性基礎上的凝聚子群，是最基本的凝聚子群概念.但派系這一概念有4個缺點：首先是派系的定義太嚴格，其次是派系的規(guī)模受到點的度數(shù)的限制，再次是現(xiàn)實社會中出現(xiàn)的派系規(guī)模都比較小，最后是不能反映出派系中的成員之間在地位上的區(qū)別.而且在網(wǎng)絡參政中，成員間的關系未必是直接的，很多時候都是間接的.因此，在具體分析中采用由派系推廣出來的n-派系分析方法.

由前面的整體網(wǎng)絡數(shù)據(jù)及派系分析可知網(wǎng)絡參政者之間的聯(lián)系相對比較松散，所以首先進行小群體的2-派系分析.載入數(shù)據(jù)，結果得出205個小派系，派系數(shù)量太多，不具有實際意義.同時，派系的成員之間存在著大量的重疊，隱藏了具體凝聚子群的結構.針對這種情況，阿爾巴(R.D.Alba)等人提出了社會圈的概念，利用滾雪球的方法降低派系數(shù)量，從而得到較為明確的結構特征.在UCINET中利用共享成員方法按等級進行深入的聚類分析，其結果如圖2所示.

圖2 共享成員的層次聚類圖

圖3 派系共享成員表

該結果給出了101個行動者共同隸屬于派系的聚類分析表，然后利用派系-派系共享成員矩陣方法分析每一對“派系”共同擁有的行動者數(shù)目，結果如圖3所示.

針對“派系共享成員”矩陣再次進行聚類分析，并基于不同顯著性水平的比較得出整體網(wǎng)絡中存在著3個凝聚子群(每個數(shù)字代表參政者的編號)：

第一個子群成員有：8，18，88.

第二個子群成員有：5，41，44，47，79，92，99，100.

第三個子群成員有：6，9，13，17，23，24，25，27，28，29，31，32，35，36，38，39，45，50，51，53，54，58，59，60，61，63，64，66，68，69，70，71，72，74，78，80，85，87，93，94，101.

由此，可以初步看出網(wǎng)絡中比較活躍的成員及互動比較頻繁的小團體.其中第三個子群體的成員太多，還可以從其他屬性作進一步的分析，但是分析結果已經(jīng)給出了參政團體的基本概況.由于不同概念的子群在對互惠關系的要求上各有不同，在實際分析時也就有了各自的優(yōu)劣，為此需要借助其他概念的子群分析方法來對比驗證以上分析結果.

圖4 共享成員的層次聚類圖

(2)k-叢分析.與派系不同，k-叢的概念建立在以度數(shù)為基礎的凝聚子群之上.這種凝聚子群是通過限制子群中的每個成員的鄰點個數(shù)而得到的，在一定程度上反映了群體中個人與其它人聯(lián)系的緊密程度，彌補了n-派系不穩(wěn)健的缺點，更加體現(xiàn)了凝聚力的思想.

網(wǎng)絡參政者之間的聯(lián)系相對比較松散，但是在子群體內(nèi)部的凝聚力相對較大.設定k值為2，最小規(guī)模為3，分析結果給出了199個小規(guī)模的k-叢，同樣利用共享成員方法進行等級聚類分析，其方法同上所述，其聚類結果如圖4所示.

基于不同顯著性的比較，將參政群體分裂為4個凝聚子群(每個數(shù)字代表參政者的編號)：

圖5 參政網(wǎng)絡中的派系圖

第一個子群成員有：8，18，88.

第二個子群成員有：5，23，24，29，31，35，38，41，44，47，51，53，60，63，92，99，100.

第三個子群成員有： 6，9，25，32，39，59，70，74，78，80，85，93.

第四個子群成員有： 13，17，28，36，50，54，58，61，66，68，69，71，72，87，94，101.

對比以上兩種方法的分析結果，可以發(fā)現(xiàn)兩次分析的結果大致一致，相比較而言k-叢分析的分裂層次更深，將n-派分析中的大群體分解成為了兩個聯(lián)系更為緊密的子群體.通過子群體內(nèi)部關系的緊密型和可達性的綜合比較，借助可視化分析，可以確定在網(wǎng)絡參政群體中存在著4個聯(lián)系緊密的參政團體，其成員間的聯(lián)系如圖5所示.

3 結論

通過對人民網(wǎng)強國論壇討論版中的虛擬參政者之間由發(fā)帖、回帖形成的社會網(wǎng)絡的實證研究，得出了以下結果:

(1)從3個月內(nèi)參政成員的約15 000條發(fā)帖信息中，運用社會網(wǎng)絡分析方法得出了由所有參政者聯(lián)結構成的網(wǎng)絡關系結構圖.通過整體關系的研究，把個體間聯(lián)系、“微觀”網(wǎng)絡與大規(guī)模的社會系統(tǒng)“宏觀”結構結合起來，可為參政關系的深入分析提供基礎.

(2)在虛擬社群中，存在大量邊緣的、流動性的以IP標注的網(wǎng)絡參政者，無法管理.社群中主干則為一穩(wěn)定的會員，他們參與度高，在與社群成員長期大量的廣泛互動中積累了一定的聲望，具有更大的影響力.

(3)在整體的虛擬網(wǎng)絡參政社群中存在兩種結構并行的狀態(tài)，即既存在一個松散的、扁平化的、去中心性的總體結構，也存在很多個聯(lián)系較為緊密的、權力集中的核心子群.

(4)通過實驗分析論證，社會網(wǎng)絡分析方法能夠對一個錯綜復雜的參政網(wǎng)絡進行細致分析，挖掘出其中具體的特點. 社會網(wǎng)絡分析方法還可以獲取參政群體的整體結構及一些基本特征.以此為基礎，可以更深入地挖掘具體參政子群體中的領袖、重要成員、參政效率等信息，以進一步對網(wǎng)絡參政議政群體進行分析.

參考文獻

[1] 羅家德.社會網(wǎng)絡分析講義[M].北京:社會科學文獻出版社，2005.

[2] 劉 軍.整體網(wǎng)分析講義[M].上海:上海人民出版社，2009.

[3] 丁連紅，時 鵬.網(wǎng)絡社區(qū)發(fā)現(xiàn)[M].北京:化學工業(yè)出版社，2008.

[4] 劉 軍.社會網(wǎng)絡分析導論[M].北京:社會科學文獻出版社，2004.

[5] 陳向東，方 群.Blog虛擬學習社區(qū)的社會網(wǎng)絡研究[J].電化教育研究，2008，(1)：40-44.

[6] Tracy, C.R, &Joy, K.Prestige. Centrality and learning:a social network analysis of an online class[J].Communication Education, 2005,10(2):56-60.

[7] Dinah M Boyd，Nicole B Ellison. Social network sites:definition, history and scholarship[J].Journal of Computer-mediated Communication，2008,13(1):210-230.

[8] Hopcroft J,Khan O, Kulis B,etal. Tracking evolving communities in large linked networks[J]. Proc.of the National Academy of Science, 2004, 101(1):5 249-5 253.