Facebook注冊(cè)用戶的空間分布特征與影響因素

孫中偉　張淑媛　韋銳　田偉男

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)地理學(xué)研究已成為近年國(guó)際人文地理學(xué)研究的熱點(diǎn)之一，但對(duì)網(wǎng)站注冊(cè)用戶空間分布的研究很少。以世界最大的社交網(wǎng)站Facebook為研究對(duì)象，利用獲得的2012年注冊(cè)用戶規(guī)模數(shù)據(jù)，具體分析其空間分布特征與影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：①無論是在洲際層面還是國(guó)家層面，F(xiàn)acebook注冊(cè)用戶的規(guī)模與普及率分布都存在著巨大差異。其中前者的集中化指數(shù)高，且偏重發(fā)達(dá)國(guó)家和人口規(guī)模過億的國(guó)家；后者則是歐美、大洋洲和高收入國(guó)家相對(duì)偏高。②Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模主要受國(guó)家經(jīng)濟(jì)總量、人口數(shù)量和網(wǎng)民規(guī)模三個(gè)層面因素影響，普及率則主要受人均收入、人口層面的城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民普及率和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等層面因素影響。此外，網(wǎng)絡(luò)登錄工具變革、文化差異和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督制度也是影響其空間分布的重要因素。③由于成為Facebook注冊(cè)用戶的基本前提是其必須首先是網(wǎng)民，因此后者也相應(yīng)地成為影響前者空間分布最為直接的因素。其他因素主要通過作用網(wǎng)民進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)Facebook注冊(cè)用戶空間分布的影響。

關(guān)鍵詞：Facebook；注冊(cè)用戶規(guī)模；普及率；空間分布；影響因素

中圖分類號(hào)：K901 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

地理學(xué)是一門隨社會(huì)發(fā)展不斷演進(jìn)的學(xué)科。在農(nóng)業(yè)社會(huì)與工業(yè)社會(huì)階段，地理要素的種類、作用方式與強(qiáng)度各不相同，即地理學(xué)的功能和價(jià)值存在很大差異。在新信息與通信技術(shù)推動(dòng)下，地理學(xué)邁入信息社會(huì)階段并呈現(xiàn)出諸多新變化。首先，這種變化主要發(fā)生在作為地理學(xué)兩大分支的地理信息科學(xué)和人文地理學(xué)領(lǐng)域[1]，既表現(xiàn)為前者的誕生與興起，也包括后者的革新及其新分支信息與通信地理學(xué)的崛起；其次，信息與通信技術(shù)發(fā)展所帶來的信息/數(shù)據(jù)生產(chǎn)、獲取、處理、存儲(chǔ)、傳輸與交換變革，特別是由此引發(fā)的無形信息流功能與地位的增強(qiáng)、通信方式與形式的多元化，以及網(wǎng)絡(luò)空間的構(gòu)建是導(dǎo)致變化的根本原因，當(dāng)然其中也包括交通工具發(fā)展及交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)貢獻(xiàn)；再次，傳統(tǒng)地理學(xué)的關(guān)鍵概念都不同程度上發(fā)生了重構(gòu)，比如空間類型與形態(tài)[2]、人地關(guān)系中人與地的內(nèi)涵[3]、距離界定與跨越方式、尺度的全球化與空間相互作用等等；最后，地理學(xué)新的研究對(duì)象、方法與理論的發(fā)現(xiàn)，對(duì)傳統(tǒng)地理理論的適用性檢驗(yàn)，以及地理思維由現(xiàn)實(shí)向半現(xiàn)實(shí)半虛擬轉(zhuǎn)向是地理學(xué)者們的主要任務(wù)。

傳統(tǒng)地理學(xué)的理論建構(gòu)是以有形物質(zhì)、距離和實(shí)體空間為基礎(chǔ)的，是一種現(xiàn)實(shí)地理學(xué)。信息社會(huì)的“新”地理學(xué)則還需要考慮無形信息和虛擬空間，是一種半現(xiàn)實(shí)半虛擬的地理學(xué)。相應(yīng)地，探究現(xiàn)實(shí)地理空間與虛擬網(wǎng)絡(luò)空間的相互作用，特別是地理要素在網(wǎng)絡(luò)空間中的作用形式及地理表征，成為信息社會(huì)背景下地理學(xué)存在、傳承與創(chuàng)新的關(guān)鍵性命題。由于互聯(lián)網(wǎng)/網(wǎng)絡(luò)空間本身的建構(gòu)、運(yùn)行和作用發(fā)揮都離不開信息基礎(chǔ)設(shè)施及網(wǎng)民等物質(zhì)基礎(chǔ)，所以其具有地理意義并為開展相關(guān)研究提供了可能。網(wǎng)站作為組成網(wǎng)絡(luò)空間的基本單元，是地理學(xué)者結(jié)合物質(zhì)基礎(chǔ)開展互聯(lián)網(wǎng)地理研究的基本切入點(diǎn)之一。目前，國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果都不多，且主要針對(duì)一個(gè)或多個(gè)網(wǎng)站進(jìn)行。具體包括以Google網(wǎng)站為例的網(wǎng)絡(luò)空間與數(shù)字地方構(gòu)建及私有化問題[4]、颶風(fēng)桑迪信息在Twitter網(wǎng)站的傳播軌跡[5]、基于某些社交網(wǎng)站特別是新浪微博用戶關(guān)系的空間特征及城市網(wǎng)絡(luò)[6-13]、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物平臺(tái)中電子商鋪的空間分布[14-16]、留學(xué)網(wǎng)站對(duì)留學(xué)人流的導(dǎo)引作用[17]，以及綜合門戶網(wǎng)站首頁新聞評(píng)論者的時(shí)空分布[18]研究等。這些成果證明了網(wǎng)絡(luò)空間并非“地理虛無”之地，但地理要素的功能和地位與之前存在很大不同，需要開展更多研究予以完整、清晰的呈現(xiàn)。數(shù)據(jù)獲取難度大一直是制約該領(lǐng)域前進(jìn)的最大障礙。雖然人類已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代，且網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)獲取的工具和方式有了較大改善，但更多數(shù)據(jù)如何獲取，取得數(shù)據(jù)的方式是否道德以及科學(xué)性問題都值得進(jìn)一步商榷。

充分利用可獲取的一手或二手?jǐn)?shù)據(jù)，針對(duì)不同國(guó)別、不同類型的代表性網(wǎng)站開展多尺度、多視角研究，是展現(xiàn)信息社會(huì)地理學(xué)特征與意義的重要途徑。一方面，網(wǎng)站類型不同、同一類型中不同網(wǎng)站，以及網(wǎng)站的國(guó)別與服務(wù)對(duì)象不同，地理要素的作用方式及表征形式必然存在差異；另一方面，并非所有網(wǎng)站都有地理研究意義，往往注冊(cè)用戶規(guī)模大和被點(diǎn)擊瀏覽次數(shù)高的知名網(wǎng)站的地理含義及規(guī)律更顯著。此外，由于網(wǎng)絡(luò)空間的規(guī)模和重要性確定，以及對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)的真實(shí)作用發(fā)揮都通過具有實(shí)體與化身雙重屬性的網(wǎng)民來實(shí)現(xiàn)，因此注冊(cè)用戶的空間分布規(guī)律就成為網(wǎng)站地理學(xué)研究的基本著眼點(diǎn)之一，但一般情況下各網(wǎng)站都不公布詳細(xì)的用戶位置信息。在全球尺度層面，世界著名的Google、Yahoo、Facebook、Amazon和YouTube等由于注冊(cè)用戶規(guī)模龐大且地域分布廣泛成為研究首選。Facebook是在線社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站的典型代表，由馬克·扎克伯格及其哈佛大學(xué)室友在2004年2月共同創(chuàng)立，同年12月活躍用戶數(shù)就接近了100萬。其創(chuàng)立初衷是為哈佛學(xué)生提供實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)發(fā)送文字、圖片和相互評(píng)論的服務(wù)，之后逐漸對(duì)其他高校及人群開放，并于2006年9月26日對(duì)所有年滿13歲且持有一個(gè)有效電子郵件地址的網(wǎng)民開放。目前，F(xiàn)acebook已成為世界最大的社交網(wǎng)站和照片分享網(wǎng)站，注冊(cè)用戶規(guī)模已超過10億（其中約有9%的不實(shí)使用者），每天上傳照片3.5億多張。本文利用世界互聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站（http：//www.internetworldstats.com/）公布的2012年底Facebook國(guó)別注冊(cè)用戶分布數(shù)據(jù)，具體分析其空間分布特征及影響因素，進(jìn)而揭示其所蘊(yùn)含的地理規(guī)律。

1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)計(jì)算

1.1 指標(biāo)選取

本文對(duì)Facebook注冊(cè)用戶的空間分布研究兼顧用戶規(guī)模和普及率兩項(xiàng)指標(biāo)。其中，前者已通過世界互聯(lián)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站獲得，后者則通過前者除以各國(guó)人口數(shù)量得到。對(duì)Facebook注冊(cè)用戶分布影響因素的研究將區(qū)分定量和定性兩個(gè)層面。定量指標(biāo)數(shù)據(jù)的選取建立在對(duì)影響網(wǎng)民個(gè)人與國(guó)別網(wǎng)民分布因素分析基礎(chǔ)上。從網(wǎng)民個(gè)人角度講，影響其上網(wǎng)的因素主要包括網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施狀況、上網(wǎng)工具購(gòu)置費(fèi)用、上網(wǎng)資費(fèi)、個(gè)人網(wǎng)絡(luò)需求、網(wǎng)民上網(wǎng)技能和收入等；從國(guó)家角度講，影響網(wǎng)民空間分布的因素除了個(gè)人因素外，還要考慮國(guó)家需求與投資建設(shè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的能力、網(wǎng)絡(luò)信息設(shè)施就緒程度和人口規(guī)模等因素[19]。此外，各國(guó)的網(wǎng)民規(guī)模和普及率也在考慮之列。定性層面分析主要針對(duì)登錄工具、文化差異、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管制度等無法量化的因素進(jìn)行。

通過上述分析，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性和可替代性，最終確定的指標(biāo)涉及5個(gè)層面，具體包括國(guó)家經(jīng)濟(jì)總量層面（GDP、按購(gòu)買力平價(jià)衡量的GNI）、人均收入層面（人均GDP、按購(gòu)買力平價(jià)衡量的人均GNI）、人口層面（總?cè)丝?、城?zhèn)人口、農(nóng)村人口、城鎮(zhèn)化率）、網(wǎng)民層面（網(wǎng)民規(guī)模、網(wǎng)民普及率）、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施層面（網(wǎng)絡(luò)就緒指數(shù)，英文簡(jiǎn)稱NRI）。其中，通過世界銀行網(wǎng)站（http：//www.worldbank.org.cn/）獲得了2012年各國(guó)GDP、GNI、人均GDP、人均GNI、總?cè)丝?、城?zhèn)人口、農(nóng)村人口、城鎮(zhèn)化率和網(wǎng)民普及率數(shù)據(jù)；通過世界經(jīng)濟(jì)論壇網(wǎng)站（http：//www.weforum.org/）發(fā)布的《Global Information Technology Report 2013》獲得了2012年144個(gè)國(guó)家和地區(qū)的NRI數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)處理

對(duì)上述獲取數(shù)據(jù)的處理首先是將地區(qū)剔除掉，僅保留主權(quán)國(guó)家；其次，由于除NRI外其他數(shù)據(jù)相對(duì)較為全面，因此對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行完整性檢查，確定出170個(gè)主權(quán)國(guó)家進(jìn)行后續(xù)分析；最后，將NRI數(shù)據(jù)與170個(gè)國(guó)家進(jìn)行比照，最終將132個(gè)重合國(guó)家選出以備研究。之后的數(shù)據(jù)計(jì)算主要是相關(guān)系數(shù)、集中化指數(shù)和接近指數(shù)。

2 Facebook注冊(cè)用戶的空間分布特征

2.1 Facebook注冊(cè)用戶的洲際空間分布特征

170個(gè)國(guó)家的Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模已達(dá)9.25億，普及率為13.93%，但其在各洲的分布差異顯著（圖1）。①亞洲以2.90億的注冊(cè)用戶規(guī)模排名首位；②北美洲以43.70%的普及率排名第一，也是唯一超過40%的大洲；③注冊(cè)用戶規(guī)模由大到小的順序?yàn)閬喼蕖⒈泵乐?、歐洲、南美洲、非洲和大洋洲，其中前三者在2億以上，南美洲超過1億，非洲為0.50億，大洋洲僅有0.14億；④普及率由高到低的位序?yàn)楸泵乐蕖⒋笱笾?、南美洲、歐洲、亞洲和非洲，其中前三者在30%以上，歐洲為29.62%，后兩者則都低于10%。

2.2 Facebook注冊(cè)用戶的國(guó)別空間分布特征

2.2.1 各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模的空間分布特征

Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模的空間分布呈現(xiàn)以下特征（圖2）：①各國(guó)注冊(cè)用戶規(guī)模差別大，其中超過1億的僅有美國(guó)為1.66億，印度、巴西和印尼超過了5000萬；1000萬以上國(guó)家共21個(gè)，100萬～1000萬的57個(gè)，10萬～100萬的59個(gè)，剩余33個(gè)都在10萬以下。②注冊(cè)用戶國(guó)別空間分布的集中化程度很高，集中化指數(shù)為0.81，其中前5位國(guó)家占40.73%，前10位國(guó)家占56.50%。③除我國(guó)外，其他10個(gè)人口超1億國(guó)家的排名都比較靠前，包括前5位，15～30位國(guó)家4個(gè)，最低的孟加拉排名也在第45位。④發(fā)達(dá)國(guó)家的注冊(cè)用戶規(guī)模普遍較高，而發(fā)展中國(guó)家則差距很大。⑤Facebook注冊(cè)用戶和網(wǎng)民規(guī)模的接近指數(shù)為0.56，且分異現(xiàn)象嚴(yán)重。Facebook注冊(cè)用戶/網(wǎng)民規(guī)模的正常值為0.4～0.8，共有92個(gè)國(guó)家在此區(qū)間，且絕大多數(shù)歐美國(guó)家都在此范圍內(nèi)，但也存在較多異常情況。其中，有11個(gè)國(guó)家比值超過了1，印尼最高達(dá)到1.41；我國(guó)大陸地區(qū)網(wǎng)民數(shù)達(dá)到5.71億，占170個(gè)國(guó)家網(wǎng)民總數(shù)的23.81%，但Facebook注冊(cè)用戶則僅有63.33萬，排名第93位，比值僅有0.001，是所有國(guó)家中最低的。

2.2.2 各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶普及率的空間分布特征

Facebook注冊(cè)用戶普及率的空間分布特征如下（圖3）。①各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶普及率差別很大，其中僅有冰島超過了70%，其余國(guó)家中位于40%～60%的32個(gè)，20%～40%的53個(gè)，20%以下84個(gè)。②主要的歐美和大洋洲國(guó)家Facebook注冊(cè)用戶普及率高，而亞洲和非洲的絕大多數(shù)國(guó)家都偏低。③除日本和韓國(guó)外，其他發(fā)達(dá)國(guó)家的普及率都超過了30%。④在發(fā)展中國(guó)家，高收入國(guó)家的Facebook注冊(cè)用戶普及率相對(duì)偏高。⑤除極少數(shù)國(guó)家外，各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶普及率都較網(wǎng)民普及率有較大程度的下降，其中冰島二者均排名首位。

3 影響Facebook注冊(cè)用戶空間分布的因素

3.1 影響因素的定量分析

3.1.1 影響Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模分布的因素

Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模與可能影響因素的相關(guān)分析結(jié)果（表1）顯示，其與GDP和GNI強(qiáng)相關(guān)，與城鎮(zhèn)人口和網(wǎng)民規(guī)模中度相關(guān)，與其他因素弱相關(guān)。由于很多因素間存在交叉作用關(guān)系，故采用逐步多元線性回歸方法予以甄別。結(jié)果顯示（表2），網(wǎng)民規(guī)模、城鎮(zhèn)人口、GNI、農(nóng)村人口和GDP被選出，其中前兩者是最直接的影響因素。據(jù)此得到的規(guī)律是目前各國(guó)乃至各洲Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模的空間分布是經(jīng)濟(jì)總量、人口和網(wǎng)民規(guī)模三個(gè)層面多因素共同作用的結(jié)果，網(wǎng)民規(guī)模的作用是最直接也是最強(qiáng)的，同時(shí)又主要集中在城鎮(zhèn)化地區(qū)，這與現(xiàn)實(shí)狀況是相符的。首先，其他因素通過影響網(wǎng)民的分布進(jìn)而作用于Facebook的空間分布。已有研究成果證明了各國(guó)網(wǎng)民規(guī)模主要受該國(guó)網(wǎng)絡(luò)需求、網(wǎng)絡(luò)供給和人口規(guī)模的影響[19]。一方面，網(wǎng)絡(luò)需求和網(wǎng)絡(luò)供給受國(guó)家經(jīng)濟(jì)總量的影響比較大，不僅經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)信息和網(wǎng)絡(luò)的需求大，而且高經(jīng)濟(jì)總量在某種程度上可以保證對(duì)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入；另一方面，人口特別是城鎮(zhèn)人口數(shù)量不僅是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)總量增長(zhǎng)的重要原因，同時(shí)也界定了該國(guó)網(wǎng)民規(guī)模的上限與潛力。其次，城鎮(zhèn)化地區(qū)具有網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)好、價(jià)格偏低，城鎮(zhèn)居民科學(xué)文化素質(zhì)高、收入高、網(wǎng)絡(luò)需求高、上網(wǎng)技能高、網(wǎng)絡(luò)工具與資費(fèi)支付能力強(qiáng)等突出優(yōu)勢(shì)，初中期Facebook注冊(cè)用戶的分布肯定是以其為主體的。

3.1.2 影響Facebook普及率空間分布的因素

Facebook注冊(cè)用戶普及率與可能影響因素的相關(guān)分析結(jié)果（表1）顯示，其與人均GDP、人均GNI、城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民普及率和NRI均強(qiáng)相關(guān)。逐步多元線性回歸結(jié)果顯示（表2），網(wǎng)民普及率和城鎮(zhèn)化率是最直接的影響因素，其中前者作用最強(qiáng)。其他因素主要通過影響網(wǎng)民普及率和城鎮(zhèn)化率，進(jìn)而作用于各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶的普及率。首先，人均收入高往往意味著更高的網(wǎng)絡(luò)需求和社交需要，以及更強(qiáng)的上網(wǎng)工具與網(wǎng)絡(luò)資費(fèi)支付能力。雖然信息與通信技術(shù)制造業(yè)的成熟使上網(wǎng)工具購(gòu)置費(fèi)對(duì)網(wǎng)民網(wǎng)絡(luò)使用的限制在不斷降低，但偏高的網(wǎng)絡(luò)資費(fèi)和人均收入差異還是導(dǎo)致了世界范圍內(nèi)數(shù)字鴻溝的存在。國(guó)際電信聯(lián)盟發(fā)布的報(bào)告顯示[20]，在包括48個(gè)發(fā)展中國(guó)家的95個(gè)國(guó)家中，2012年每月固定寬帶價(jià)格占人均GNI的5%或更低，其中發(fā)達(dá)國(guó)家僅為1.7%，而發(fā)展中國(guó)家則高達(dá)30.1%。其次，各國(guó)在網(wǎng)絡(luò)使用與資費(fèi)方面的差異是由NRI不同導(dǎo)致的。如2012年發(fā)展中國(guó)家的固定寬帶普及率為6.1%，而發(fā)達(dá)國(guó)家已達(dá)27.2%。最后，城鎮(zhèn)地區(qū)及人口具有先天的網(wǎng)絡(luò)使用優(yōu)勢(shì)，以及更多的社交需要，且其與人均GDP之間具有明顯的對(duì)數(shù)關(guān)系[21]。

3.2 非量化影響因素分析

3.2.1 登錄工具

移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展使越來越多的用戶從桌面端向移動(dòng)端遷移，即越來越多的網(wǎng)民完全跳過桌面版本，通過移動(dòng)設(shè)備登錄Facebook。手機(jī)所具有的購(gòu)置價(jià)格與上網(wǎng)資費(fèi)偏低，聯(lián)網(wǎng)位置移動(dòng)靈活，以及可自由拍照上傳的優(yōu)勢(shì)，特別契合Facebook隨時(shí)隨地照片社交分享的主題功能。其極大地促進(jìn)了Facebook在全球及各國(guó)注冊(cè)用戶規(guī)模的增加和普及率的提高，特別是空間擴(kuò)散。據(jù)Facebook財(cái)務(wù)報(bào)告顯示[22]，截至2012年第四季度，F(xiàn)acebook每月活躍用戶數(shù)量增長(zhǎng)到11億，其中移動(dòng)用戶6.8億，純移動(dòng)用戶1.57億。Facebook移動(dòng)用戶分為“純移動(dòng)”和“桌面+移動(dòng)”兩種類型。后一種是目前Facebook注冊(cè)用戶主體，前一種往往是用戶自身的低收入不能支撐其購(gòu)置桌面電腦，而僅能選擇手機(jī)登錄。因?yàn)榧円苿?dòng)用戶主要分布在欠發(fā)達(dá)國(guó)家特別是其鄉(xiāng)村地區(qū)，所以可確定登錄工具的發(fā)展促進(jìn)了Facebook用戶由發(fā)達(dá)國(guó)家向欠發(fā)達(dá)國(guó)家，由城鎮(zhèn)向鄉(xiāng)村地區(qū)的蔓延。以印度為例，大量廉價(jià)智能手機(jī)的涌入促進(jìn)了該國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展以及Facebook用戶的猛增，目前超過80%的用戶通過移動(dòng)設(shè)備訪問Facebook。

3.2.2文化差異

文化差異是導(dǎo)致各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶空間分布差異的重要因素，其主要表現(xiàn)為網(wǎng)民差異、同類網(wǎng)站建設(shè)差異、Facebook進(jìn)入時(shí)間差異和語言差異。首先，各國(guó)文化的差異引發(fā)本國(guó)網(wǎng)民的文化特征和心理需求不同，特別是驅(qū)動(dòng)社交類網(wǎng)站成功的主導(dǎo)不是技術(shù)而是用戶，各國(guó)用戶習(xí)慣的差異直接導(dǎo)致Facebook受歡迎程度的不同。其次，各國(guó)都有自己本土的社交網(wǎng)站。這些社交網(wǎng)站建設(shè)成功與否將直接影響其與Facebook的競(jìng)爭(zhēng)。雖然其有在日本戰(zhàn)勝本土社交網(wǎng)站的成功案例，但即使進(jìn)入我國(guó)也未必能取代QQ的主導(dǎo)地位。第三，F(xiàn)acebook被允許進(jìn)入各國(guó)的時(shí)間不一致，其會(huì)影響到本國(guó)網(wǎng)民對(duì)Facebook認(rèn)可度的提高及注冊(cè)用戶的積累。最后，語言差異對(duì)某些國(guó)家Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模和普及率產(chǎn)生了至關(guān)重要的影響。英語是Facebook網(wǎng)站的主導(dǎo)語言，因此精通英語的網(wǎng)民一直是其注冊(cè)用戶的主體。目前，雖然Facebook已開發(fā)出多種語言界面供用戶自由選擇和設(shè)置，但主導(dǎo)語言仍為英語。由于語言的差異，會(huì)直接導(dǎo)致不同F(xiàn)acebook注冊(cè)用戶的社交圈差異，且對(duì)英語熟悉度高的網(wǎng)民更有成為注冊(cè)用戶的傾向性。作為發(fā)展中國(guó)家的印度、印尼和菲律賓能夠進(jìn)入Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模前10與此有直接關(guān)系，而作為發(fā)達(dá)國(guó)家的日本和韓國(guó)的Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模與普及率位序低也與此有關(guān)。

3.2.3網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管制度

各國(guó)在網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控與審查方面的差異，對(duì)Facebook注冊(cè)用戶的空間分布也產(chǎn)生了較大影響。網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控運(yùn)行于大多數(shù)國(guó)家，在一定程度上有著公民的授權(quán)和法律的監(jiān)督，通常只涉及信息的跟蹤和響應(yīng)，沒有權(quán)限干預(yù)信息的生產(chǎn)；網(wǎng)絡(luò)審查多以制度形式運(yùn)行信息管理權(quán)力，主要目的是抑制信息的生產(chǎn)和傳輸[23]。一國(guó)的網(wǎng)絡(luò)審查主要有國(guó)家防火墻和法律法規(guī)兩種手段[24]。一國(guó)主要是通過網(wǎng)絡(luò)防火墻對(duì)境外涉及敏感內(nèi)容的網(wǎng)站、IP地址、關(guān)鍵詞、網(wǎng)址等進(jìn)行過濾，從而導(dǎo)致國(guó)內(nèi)網(wǎng)民無法訪問某些國(guó)外網(wǎng)站或者網(wǎng)頁。網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管制度差異是導(dǎo)致各國(guó)Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模和網(wǎng)民數(shù)量變化不一致的因素之一，其中以我國(guó)大陸地區(qū)最突出。Facebook是我國(guó)大陸地區(qū)出于國(guó)家安全和穩(wěn)定考慮，通過中國(guó)網(wǎng)絡(luò)防火墻屏蔽從而導(dǎo)致網(wǎng)民無法正常訪問的網(wǎng)站之一。這也就是為何我國(guó)大陸地區(qū)網(wǎng)民規(guī)模排名世界首位，并且早在2008年6月20日Facebook就推出了簡(jiǎn)體中文版服務(wù)，但其注冊(cè)用戶卻僅有63.33萬，普及率更是倒數(shù)第一的根本原因。

4 結(jié)論

Facebook作為一個(gè)總部位于美國(guó)加利福尼亞州帕拉阿圖的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)網(wǎng)站，利用網(wǎng)絡(luò)空間可以跨越空間與距離的特性，集聚了超過10億的注冊(cè)用戶，構(gòu)建了一個(gè)超大的虛擬社區(qū)。通過對(duì)Facebook注冊(cè)用戶的空間分布研究得出以下結(jié)論：①無論是在洲際層面還是國(guó)家層面，F(xiàn)acebook注冊(cè)用戶的規(guī)模與普及率分布都存在著巨大差異。其中前者的集中化指數(shù)高，且偏重發(fā)達(dá)國(guó)家和人口規(guī)模過億的國(guó)家；后者則是歐美、大洋洲和高收入國(guó)家相對(duì)偏高。②Facebook注冊(cè)用戶規(guī)模主要受國(guó)家經(jīng)濟(jì)總量、人口數(shù)量和網(wǎng)民規(guī)模三個(gè)層面因素影響，普及率則主要受人均收入、人口層面的城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民普及率和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施等層面因素影響。此外，網(wǎng)絡(luò)登錄工具變革、文化差異和網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督制度也是影響其空間分布的重要因素。③由于成為Facebook注冊(cè)用戶的基本前提是必須是網(wǎng)民，因此后者也相應(yīng)成為影響前者空間分布最為直接的因素。一方面，其他因素對(duì)Facebook注冊(cè)用戶空間分布的影響主要通過作用網(wǎng)民分布實(shí)現(xiàn)；另一方面，F(xiàn)acebook注冊(cè)用戶與網(wǎng)民的空間分布具有較強(qiáng)的對(duì)應(yīng)性，但并非完全一致。④傳統(tǒng)地理要素對(duì)Facebook注冊(cè)用戶空間分布的影響以間接為主。其通過對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平、人口分布和文化差異等層面因素施加影響，進(jìn)而作用于網(wǎng)民特別是Facebook注冊(cè)用戶的分布。

本文針對(duì)地理空間與網(wǎng)絡(luò)空間的耦合點(diǎn)網(wǎng)民，利用Facebook注冊(cè)用戶的空間分布證明了網(wǎng)絡(luò)空間并非一個(gè)完全脫離傳統(tǒng)實(shí)體地理空間的“超空間”，傳統(tǒng)地理要素仍有意義，但發(fā)揮作用的途徑、方式和幅度都發(fā)生了較大變化。由于缺乏Facebook在世界各國(guó)的擴(kuò)散時(shí)間表，以及多年國(guó)別注冊(cè)用戶數(shù)據(jù)，因此該研究存在不能完整呈現(xiàn)影響要素指標(biāo)及其作用程度變化的局限。有鑒于Facebook發(fā)展至少已經(jīng)到了中期階段，且其注冊(cè)用戶的空間分布基本成型，我們可以確定本文的研究結(jié)論及其所揭示的地理規(guī)律具有較高的科學(xué)性和可信度。今后，不同網(wǎng)站網(wǎng)民空間分布規(guī)律的地理研究可從三方面著手。首先，在多年國(guó)別數(shù)據(jù)可獲得性前提下，較為完整地闡述Facebook注冊(cè)用戶的空間分布規(guī)律；其次，在全球?qū)用驷槍?duì)世界性的Twitter等社交網(wǎng)站，以及其他類型的著名網(wǎng)站開展對(duì)比性研究；最后，在國(guó)家層面選擇與本國(guó)不同類型的知名網(wǎng)站開展研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 孫中偉，王楊. 信息與通信地理學(xué)的學(xué)科性質(zhì)、發(fā)展歷程與研究主題[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展.2013，32（8）： 1266-1275.

[2] 孫中偉，王楊，田建文. 地理學(xué)空間研究的轉(zhuǎn)向：從自然到社會(huì)、現(xiàn)實(shí)到虛擬[J]. 地理與地理信息科學(xué)，2015，30（6）：112-116.

[3] 孫中偉，劉國(guó)寶，趙鑫，等. 信息社會(huì)下人地關(guān)系內(nèi)涵的轉(zhuǎn)變[J]. 中學(xué)地理教學(xué)參考，2007（10）：6-7.

[4] Zook M.A， Graham M.The creative reconstruction of the internet： Google and the privatization of cyberspace and DigiPlace[J]. Geoforum，2007，38（6）：1322-1343.

[5] Shelton T，Poorthuis A，Graham M，et.al.Mapping the data shadows of Hurricane Sandy： Uncovering the sociospatial dimensions of ‘big data[J]. Geoforum，2014，52：167-179.

[6] Eszter H.Whose space？ Differences among users and non-users of social network sites[J]. Journal of Computer Mediated Communication，2007，13（1）：276-297.

[7] 路紫，王文婷. 社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)社區(qū)中人際節(jié)點(diǎn)空間分布特征及地緣因素分析[J]. 地理科學(xué)，2011，31（11）：1293-1300.

[8] 甄峰，王波，陳映雪. 基于網(wǎng)絡(luò)社會(huì)空間的中國(guó)城市網(wǎng)絡(luò)特征[J]. 地理學(xué)報(bào)，2012，67（8）：1031-1043.

[9] 王波，甄峰，席廣亮，等. 基于微博用戶關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)信息地理研究[J]. 地理研究，2013，32（2）：380-391.

[10] 李清泉，常曉猛，蕭世倫，等. 中國(guó)城際社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)特征分析[J]. 深圳大學(xué)學(xué)報(bào)：理工版，2013，30（5）：441-449.

[11] 路紫，張秋孌，邢晨宇，等. 基于圖論的SNS社區(qū)中人際節(jié)點(diǎn)空間關(guān)系的中心性研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2013，33（12）：77-83.

[12] 田曉雪，路紫，韓瑞玲，等. 基于圖論的SNS社區(qū)人際節(jié)點(diǎn)等級(jí)特征[J]. 地理與地理信息科學(xué)，2014，30（1）：120-124.

[13] 常曉猛，樂陽，李清泉，等. 利用位置的虛擬社交網(wǎng)絡(luò)地理骨干網(wǎng)提取[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2014，39（6）：706-718.

[14] 汪明峰，盧姍. 網(wǎng)上零售企業(yè)的空間組織研究-以當(dāng)當(dāng)網(wǎng)為例[J]. 地理研究，2011，30（6）：965-974.

[15] 俞金國(guó)，王麗華，連顯淼. 電子商鋪空間分布規(guī)律及其影響因素探究——來自淘寶網(wǎng)的實(shí)證[J]. 地域研究與開發(fā)，2010，29（6）：34-39.

[16] 王賢文，徐申萌. 中國(guó)C2C淘寶網(wǎng)絡(luò)商鋪的地理分布[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展，2011，30（12）：1564-1569.

[17] 孫中偉，路紫. 中澳留學(xué)網(wǎng)站信息流對(duì)留學(xué)人流導(dǎo)引作用機(jī)理[J]. 地球信息科學(xué)，2007，9（6）：36-42.

[18] 孫中偉，任曉瑩，王偉嬌，等. 不同綜合門戶網(wǎng)站首頁新聞評(píng)論者的時(shí)空分布對(duì)比[J]. 世界地理研究，2015，24（1）：168-176.

[19] 孫中偉，楊陽，陸相林. 世界互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民的空間分布規(guī)律與影響因素[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（9）：1-7.

[20] 國(guó)際電信聯(lián)盟. 2013年世界信息通信技術(shù)事實(shí)與數(shù)字[R/OL]. http：//www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/facts/ICTFactsFigures2013-c.pdf， 2013-03.

[21] 陳明星，陸大道，查良松. 中國(guó)城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的國(guó)際比較[J]. 地理研究，2009，28（2）：464-474.

[22] Facebook. Facebook annual report 2012[R/OL]. https：//www.facebook.com/，2012-12-31.

[23] 闌夕. 互聯(lián)網(wǎng)審查的罪與罰[EB/OL]. http：//www.huxiu.com/article/18902/1.html， 2013-08-17.

[24] Warf B. Geographies of global internet censorship[J.GeoJournal，201176（1）： 1-23.

Abstract： Websites arent only components of cyberspace， but also one of basic breakthrough points for studying cyberspace or internet from the perspective of geography. Differences exist in types of websites， websites of the same category， countries to which websites belong and service objects， where it is inevitable that impacts and presentation forms of geographical elements arent totally identical. However， geographical rules will be unified as long as websites are adequately famous with a huge amount of users to browse， register and log in to them. Laws of spatial distribution of registered website users are the most fundamental focuses， while Facebook is definitely the optimal case for a global study. This paper explores spatial distribution of Facebook users by considering number and penetration of users. Factors affecting spatial distribution of Facebook users are quantitatively and qualitatively examined. Quantitative indicators are selected on the basis of analyzing factors impacting distribution of individual netizens and those from different countries. After research， conclusions are reached as follows in this paper. Firstly， at the continental or national level， number and penetration of Facebook users greatly differ. Centralization index of the former is high， inclined to developed countries and nations with over 0.1 billion population， while the latter index is relatively high in Europe， America， Oceania and high income countries. Secondly， number of Facebook users is mainly impacted by three aspects factors of GDP， population size and number of netizens. Penetration is primarily influenced by multiple level factors of per capita income， urbanization rate， internet penetration and network infrastructure. In addition， transformation of internet surfing tools， cultural differences and network supervision system are important factors affecting spatial distribution of Facebook users. Thirdly， a basic premise for one to become a Facebook user is that he must be a netizen. Thus， netizens is the most direct factor impacting the spatial distribution of Facebook users accordingly. On one hand， other factors mainly influence spatial distribution of Facebook users by affecting distribution of netizens. On the other hand， although spatial distribution of Facebook users and netizens correspond to each other to a great extent， it isnt totally consistent. Fourthly， traditional geographical elements have indirect impacts upon spatial distribution of Facebook users. They impose impacts upon distribution of netizens， especially of Facebook users by affecting national economic growth， population distribution and cultural differences， etc.

Key words： Facebook； number of Facebook users； penetration of Facebook users； spatial distribution； influencing factors