基于SNA的高校微博信息交流實證研究
——以武漢高校為例

熊昊文 孫瑞英

（黑龍江大學信息管理學院 黑龍江哈爾濱 150080）

1 引言

隨著各種互聯(lián)網(wǎng)平臺的普及，人們早已不僅僅使用口頭語言進行交流了，而是廣泛的使用各類工具，例如維基百科的異步互動、知乎的問答、微博的關(guān)注互動等[1]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，微博已漸漸成為用戶信息獲取與信息交流最大的網(wǎng)絡社區(qū)平臺之一。對高校微博關(guān)注網(wǎng)絡的研究和分析有利于揭示高校之間的信息互動方式和網(wǎng)絡互動結(jié)構(gòu)。

本文采用社會網(wǎng)絡分析法，選取武漢地區(qū)本科院校官方微博為研究對象，從多個維度對武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡進行測度分析，對各高校的關(guān)注網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系進行探討，促進高校間的信息交流。

2 數(shù)據(jù)采集與可視化

2.1 數(shù)據(jù)采集

通過人工統(tǒng)計和排查，武漢46所本科院校中開通新浪微博的高校有38所。采集到38所高校微博之間的相互關(guān)注數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)采集截止時間為2018年11月30日）。建立有向二值矩陣，以38個武漢高校微博為節(jié)點，其中A(m,n)=1表示高校m關(guān)注高校n，A(m,n)=0表示高校m不關(guān)注高校n，對角線A(m,m)為1。利用Excel構(gòu)建武漢高校微博關(guān)注矩陣（見表1），并將矩陣導入UCINET進行社會網(wǎng)絡分析。

表1 武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡矩陣（部分）

2.2 鄰接矩陣可視化

運用UCINET中的NETDRAW組件，經(jīng)過可視化處理后建立行動者社群圖（見圖1）。從圖1可以直觀地看出，武漢理工大學、華中科技大學、武漢大學、武昌工學院等行動者處于關(guān)鍵位置，關(guān)注關(guān)系最多。

3 實證分析

3.1 網(wǎng)絡密度分析

密度指的是一個社會網(wǎng)絡圖中各個點之間聯(lián)絡的緊密程度[2]。在虛擬社區(qū)空間中，社區(qū)中各個成員之間聯(lián)系越多，即固定規(guī)模的節(jié)點之間的連線越多，該圖的密度就越大[3]。

在二值網(wǎng)絡圖中，網(wǎng)絡密度的取值范圍為[0，1]，若密度值等于0，表明在該網(wǎng)絡社區(qū)中的成員之間沒有任何關(guān)系；若密度值等于1，則說明該社區(qū)中的任意兩個成員都存在著互動關(guān)系[4]。但在現(xiàn)實情況下，實際圖的連接數(shù)要比完備圖的連接數(shù)小很多。Mayhew和Levinger利用隨機選擇模型分析指出，在實際的網(wǎng)絡圖中能發(fā)現(xiàn)的最大密度值是0.5[5]。整體網(wǎng)絡的密度越大，表明網(wǎng)絡成員間的互動越頻繁，聯(lián)系越緊密[6-7]。運用UCINET軟件對武漢高校關(guān)注網(wǎng)絡密度進行測度，得出武漢高校微博關(guān)注關(guān)系網(wǎng)絡的密度為0.3115，網(wǎng)絡中關(guān)系的標準差為0.4631。說明武漢高校關(guān)注網(wǎng)絡的整體完備性較低，38個高校主體之間連線較少，各高校較少發(fā)現(xiàn)存在有密切的、普遍的相互關(guān)系。

圖1 武漢高校關(guān)注網(wǎng)絡社群圖

3.2 中心性分析

3.2.1 點度中心度分析

點度中心度是指一個行動者與其他行動者直接關(guān)聯(lián)的能力[8]。點度中心度是用來衡量行動者在整個網(wǎng)絡中地位高低、權(quán)力大小的一項重要指標。由于武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡是有向的，所以點度中心度又被分為點入度和點出度[9-11]。點入度指行動者被關(guān)注行為的點數(shù)，點出度指行動者關(guān)注行為的點數(shù)。運用UCINET計算點度中心度得出表2。

表2 武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡的點度中心度（部分）

從表2可以看出，武昌工學院的點出度最大（點出度為29），其次是武昌理工學院、武漢工商學院（點出度高于20），說明他們在微博主動關(guān)注方面表現(xiàn)得較為積極，密切關(guān)注其他高校的微博動態(tài)；點入度最大的是武漢大學（點入度為29），其次是華中科技大學、武昌理工學院、華中師范大學、武昌工學院、中南財經(jīng)政法大學和武漢理工大學（點入度高于20），說明這些高校屬于武漢高校網(wǎng)絡群體中的焦點學校。

3.2.2 中間中心度分析

中間中心度是測量行動者對資源的控制程度。節(jié)點的中間中心度越高，表明該行動者越接近控制信息資源傳播的關(guān)鍵性位置[12-14]。表3為運用UCINET軟件對38所高校微博關(guān)注網(wǎng)絡的中間中心度測度結(jié)果。

從表3可以看出，中間中心度最高的是武昌工學院（中間中心度為226.176），其次是武昌理工學院、武漢體育學院、華中師范大學（中間中心度高于50），說明這些高校在武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡中處于控制信息的核心節(jié)點，充當著重要的“中介”角色。另外，還有3所高校的中間中心度值為0，說明這幾所高校處于武漢高校關(guān)注網(wǎng)絡的邊緣位置，起不到溝通其他院校的中間橋梁作用。

表3 武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡的中間中心度（部分）

3.3 核心—邊緣分析

核心—邊緣分析能夠看出哪些行動者處在網(wǎng)絡的焦點位置，哪些處在網(wǎng)絡邊緣[15-16]。對武漢高校進行核心—邊緣分析，結(jié)果如圖2所示。

圖2 武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡核心—邊緣分析

圖2為38所高校微博的核心—邊緣結(jié)構(gòu)劃分，其中1群體是網(wǎng)絡核心院校，有武漢大學、華中科技大學、中國地質(zhì)大學（武漢）、中南財經(jīng)政法大學等17所高校，這些高校之間有相對密切的關(guān)注，聯(lián)系緊密，構(gòu)成凝聚子群。2群體是邊緣院校，有武漢體育學院、湖北工業(yè)大學、中南民族大學等21所高校，這些院校之間存在較少的關(guān)系甚至不存在關(guān)系。

從核心—邊緣密度矩陣可得出，武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡中的核心院校與核心院校關(guān)系的密度為0.658；核心院校與邊緣院校關(guān)系的密度為0.218；邊緣院校與核心院校關(guān)系的密度為0.378；邊緣院校與邊緣院校關(guān)系密度為0.11。由此可見，核心院校與核心院校密度比較大，關(guān)系很緊密；邊緣院校與核心院校之間有建立關(guān)系的趨勢，但聯(lián)系依舊不大；邊緣院校與邊緣院校之間的聯(lián)系較少。

利用核心—邊緣分析也可以計算出各節(jié)點的核心度，從而能夠知道節(jié)點在網(wǎng)絡中準確的位置[17]。表4為微博核心度排名前10的高校。從表4可知，經(jīng)過1 000次迭代，核心—邊緣結(jié)構(gòu)的相關(guān)系數(shù)達到最大值0.495；核心度最大的節(jié)點是武昌理工學院和武昌工學院，核心度均為0.285。表明這兩所高校處于武漢高校微博網(wǎng)絡中的最核心區(qū)域，其與網(wǎng)絡中其他高校的微博相互關(guān)注最為頻繁。究其原因主要在于武昌理工學院和武昌工學院主動關(guān)注并掌控了其他院校的微博動態(tài)，并積極經(jīng)營自己的微博，吸引了眾多其他院校的關(guān)注。緊接著核心度較高的為中南財經(jīng)政法大學、武漢工商學院、華中師范大學、湖北商貿(mào)學院，核心度分別為0.236、0.223、0.220、0.220。

表4 武漢高校微博核心度（前10）

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

4.1.1 高校微博關(guān)注網(wǎng)絡的完備性較低

由于高校之間的關(guān)注比較松散，存在較多處于邊緣的產(chǎn)生弱連接關(guān)系的高校，加之很多高校間的關(guān)注關(guān)系是單向而非雙向的，且微博是個超大型的網(wǎng)絡社交平臺，微博的可關(guān)注類型多樣，所以導致高校微博關(guān)注網(wǎng)絡的整體密度較低。

4.1.2 “雙一流”院校影響力和控制力不強

通過點度中心度分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，點入度和點出度排名靠前的節(jié)點重合率很小。武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡中點入度和點出度雙高的節(jié)點只有兩所，分別是武昌工學院和武昌理工學院，且這兩所高校均為獨立院校。一些“雙一流”院校，如中南財經(jīng)政法大學、華中師范大學、武漢理工大學、華中科技大學和武漢大學，點入度均高于20，但點出度分別為14、13、9、7和7，說明了這些“雙一流”院校在微博的信息互動中掌握了更多的話語權(quán)，但它們往往不是信息接收者，而是信息互動中的發(fā)布者。通過中間中心度的分析結(jié)果能看出，中間中心度較高的院校分別是武昌工學院、武昌理工學院、武漢體育學院和華中師范大學，其中中間中心度較高的“雙一流”院校僅一所，中南財經(jīng)政法大學、中國地質(zhì)大學（武漢）、武漢大學、武漢理工大學、華中科技大學、華中農(nóng)業(yè)大學的中間中心度排名分別位于第9位、11位、17位、20位、21位和26位。通過這兩組結(jié)果發(fā)現(xiàn)，“雙一流”院校在高校關(guān)注網(wǎng)絡中的影響力和控制力不強，說明其中心地位并不是特別突出，與其他高校的交流互動不強。

4.1.3 地方高校微博的核心節(jié)點突出，分層化明顯

從核心—邊緣的分析結(jié)果來看，可將38所武漢高校微博按照核心度分為中心核心區(qū)、普通核心區(qū)和邊緣區(qū)三種區(qū)域。根據(jù)UCINET的計算結(jié)果，武漢高校微博關(guān)注網(wǎng)絡平均核心度為0.143；普通核心區(qū)和邊緣區(qū)以平均核心度的值作為劃分標準?；诖?，可得普通核心區(qū)為：0.143＜普通核心區(qū)＜0.285；邊緣區(qū)為：邊緣區(qū)＜0.143。

中心核心區(qū)、普通核心區(qū)和邊緣區(qū)的劃分如圖3所示。中心核心區(qū)：武昌理工學院、武昌工學院2所高校。普通核心區(qū)：中南財經(jīng)政法大學、武漢工商學院、華中師范大學、湖北商貿(mào)學院等19所高校。邊緣區(qū)：武漢設計工程學院、武漢紡織大學等17所高校。

圖3 三大區(qū)域劃分圖

三大區(qū)域的劃分結(jié)果與圖2的結(jié)果基本一致，同時也進一步驗證了武昌理工學院與武昌工學院在武漢高校網(wǎng)絡中處于核心位置。這個劃分方法更加精細地區(qū)分了每所高校在武漢高校關(guān)注網(wǎng)絡中的精確位置，同時也顯示了每個節(jié)點之間的分層性與凝聚性。

4.2 建議

4.2.1 發(fā)揮處于核心地位高校的作用

正如本文分析發(fā)現(xiàn)，中心性和核心度分析得到的關(guān)鍵節(jié)點具有很強的控制力和影響力，在高校關(guān)注網(wǎng)絡中擁有著至關(guān)重要的地位。網(wǎng)絡關(guān)系狀況、關(guān)系的緊密和穩(wěn)定程度是高校協(xié)同創(chuàng)新網(wǎng)絡發(fā)展的關(guān)鍵。高校以網(wǎng)絡為依托加強與其他網(wǎng)絡結(jié)點的知識信息交流，有利于促進信息和技術(shù)共享。所以應當充分發(fā)揮處于核心地位的高校的作用，使其在進行微博運營中多轉(zhuǎn)發(fā)其他高校有價值的知識與信息，尤其是“雙一流”院校的微博動態(tài)。同時，核心地位的高校也應當關(guān)注其他受關(guān)注度較低的院校，帶動這些院校積極參與微博互動，促進知識互補與信息交流。

4.2.2 加強“雙一流”院校的互動積極性

“雙一流”院校掌握著豐富的資源，其科研實力強，教學資源豐富，整體實力雄厚。與“雙一流”院校建立密切的互動聯(lián)系，有利于本地區(qū)高校資源共享、優(yōu)勢互補、共同發(fā)展。研究結(jié)果說明“雙一流”院校在高校微博互動中處于信息發(fā)布者的角色，擁有著較多的話語權(quán)，受關(guān)注度高，但與本地區(qū)其他院校建立互動關(guān)系的主動性不強。所以要建立良好的信息互動關(guān)系，應當加強“雙一流”院校的影響力和控制力，使其積極關(guān)注其他院校動態(tài)，發(fā)布多元化信息，適當轉(zhuǎn)發(fā)其他高校有效信息，打破地方高校之間的各種壁壘和邊界，使信息資源得到最大程度的開發(fā)利用。

4.2.3 提高處于邊緣地位高校的參與度

在關(guān)注核心地位高校的同時，也應當兼顧處于邊緣地位的高校。由于微博是一個大型的信息交流互動平臺，用戶龐大且類型多元化，娛樂類、生活類等信息泛濫。微博開發(fā)者可以有針對性地向這些較少關(guān)注其他高校的官微推薦其他高校的微博，從而使高校間能夠及時構(gòu)建關(guān)注關(guān)系，進一步有效地進行信息交流與互動。其次，邊緣地位高校應當積極經(jīng)營本校的微博，提升官微運營人員的運營能力，創(chuàng)作有價值的微博內(nèi)容。微博內(nèi)容可以穿插圖片、視頻等，使本校的微博能夠受到更多的關(guān)注和轉(zhuǎn)發(fā)，減少知識差距，提高高校間的知識交流和傳播。其他高校也應主動與處于網(wǎng)絡邊緣的高校進行互動，調(diào)動邊緣地位高校的積極性。