基于社會網(wǎng)絡分析的微博用戶研究

顏雅倫 王斌

摘 要：根據(jù)微博時尚美妝用戶間的互相關(guān)注關(guān)系構(gòu)建了用戶關(guān)注網(wǎng)絡，并用社會網(wǎng)絡分析方法進行分析，識別出具有高影響力的美妝博主。通過社會網(wǎng)絡分析工具 Ucinet分析了50位微博美妝博主所構(gòu)成網(wǎng)絡的網(wǎng)絡密度，中心性和凝聚子群，同時引入網(wǎng)絡權(quán)力計量模型，識別出了在網(wǎng)絡中居于核心地位的具有高影響力的美妝博主。結(jié)果發(fā)現(xiàn)美妝博主的影響力不與粉絲量呈正相關(guān)，且美妝博主間的互動并不頻繁，發(fā)布的微博更多在于提升知名度或者宣傳美妝產(chǎn)品。需要加強和其他博主的聯(lián)系，積極探索美妝博主的流量變現(xiàn)方式。

關(guān)鍵詞：社會網(wǎng)絡分析;微博;美妝博主;中心度

中圖分類號：F27 ? ? 文獻標識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.04.022

0 引言

新浪微博是國內(nèi)最為活躍的社交網(wǎng)絡之一，據(jù)《2018微博用戶發(fā)展報告》表明，截至2018年9月，新浪微博月活躍用戶增至4.62億，日活躍用戶增至2億，在國內(nèi)微博社區(qū)處于領先地位，微博社交網(wǎng)絡是用戶互動和信息傳播的重要渠道，對國家安全穩(wěn)定與社會和諧發(fā)展都具有深遠的影響。微博是目前中國時尚和美妝領域，最具影響力的社交媒體平臺。據(jù)《2018微博用戶發(fā)展報告》表明，微博現(xiàn)有時尚美妝泛興趣用戶4.2億，其中90后人數(shù)突出，00后增速明顯;多數(shù)為生活在一二線城市的單身、年輕、高知識女性。微博時尚美妝的合作機構(gòu)數(shù)量同比增長465%，由2017年的55家增長到256家以上，美妝社交電商蓬勃發(fā)展。目前在運營的美妝自媒體號超過百萬數(shù)量，另外微博、小紅書、直播平臺、抖音等催生了大批網(wǎng)紅IP美妝品牌的誕生。并且企業(yè)與網(wǎng)紅IP的簽約授權(quán)深度合作成為常態(tài)化。這些美妝博主們“粉絲經(jīng)濟”強大，他們的推薦在很大程度上影響了消費者的購買行為。

在微博社會網(wǎng)絡中，每個用戶是整個微博網(wǎng)絡中的一個節(jié)點，用戶通過關(guān)注、點贊、評論、轉(zhuǎn)發(fā)等操作與其他用戶建立聯(lián)系，每個用戶與其他用戶之間建立的一對一、一對多的聯(lián)系組成了整個微博網(wǎng)絡。信息得以在微博中廣泛的傳播，就依賴于各個用戶之間的聯(lián)系。例如，在用戶所建立的關(guān)注關(guān)系網(wǎng)絡中，用戶A發(fā)布了一條信息，便能通過微博平臺將這條信息傳遞給關(guān)注用戶A的所有用戶，當一個用戶被多個用戶關(guān)注并具有一定影響力時，由該用戶的發(fā)布的信息將會得到更廣泛有力的傳播。因此，找尋網(wǎng)絡中的核心用戶對信息傳播、輿論控制均具有重要作用。學者從不同的角度對微博中的核心用戶展開了研究，例如宋恩梅（2012）選取新浪微博“時尚”下的50位用戶作為研究樣本，分別建立并比較了“相互關(guān)注”與“共同關(guān)注”網(wǎng)絡下核心用戶的關(guān)系，對微博下某一標簽下核心用戶的確立提供了參考。陳遠（2015）根據(jù)社會網(wǎng)絡中結(jié)構(gòu)洞位置，中心度位置和邊緣位置對虛擬社區(qū)，博客和QQ群中的意見領袖角色進行識別，與網(wǎng)絡中公認的意見領袖進行比較，得出網(wǎng)絡意見領袖與社會網(wǎng)絡中位置的關(guān)系。馬寧（2014）首次將動態(tài)網(wǎng)絡分析法應用到網(wǎng)絡意見領袖的識別研究中，并應用相關(guān)測度指標識別出網(wǎng)絡輿論中的六類不同特點意見領袖：焦點人物、傳播人物、活躍人物、潛在活躍人物、討論帖獨占人物和關(guān)鍵詞獨占人物。

1 數(shù)據(jù)收集與矩陣構(gòu)建

本文選取2019年10月22日微博“美妝”標簽下博文熱度排名的前50位用戶作為研究對象（排除掉企業(yè)用戶與個人用戶），以手工錄入的方式收集這50位用戶之間的相互關(guān)注的情況，并建立50*50*的微博美妝用戶關(guān)注關(guān)系矩陣，如表1所示。

2 社會網(wǎng)絡結(jié)果分析

網(wǎng)絡位置是行動者之間關(guān)系建立的結(jié)果，是社會網(wǎng)絡分析中的一個關(guān)鍵變量。本文采用UCINET軟件對表1的矩陣進行分析。首先，根據(jù)50位用戶在統(tǒng)計當天（2019年10月22日）粉絲數(shù)的排名確定其序號。其次，從密度、中心性、凝聚子群等三個方面來具體分析矩陣所反映的微博社會網(wǎng)絡屬性，其中中心性由點度中心性、接近中心性、中介中心性、特征向量中心性四個方面來衡量。

2.1 密度

網(wǎng)絡密度指的是網(wǎng)絡中各節(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度，一個網(wǎng)絡的密度與網(wǎng)絡中各節(jié)點的聯(lián)系緊密程度呈正相關(guān)關(guān)系，該網(wǎng)絡中各節(jié)點之間的聯(lián)系越緊密，該網(wǎng)絡的密度越大。整體網(wǎng)絡的密度越大，該網(wǎng)絡越有可能對網(wǎng)絡中節(jié)點的態(tài)度、行為等產(chǎn)生影響。本文通過UCINET軟件繪制了相互關(guān)注網(wǎng)絡可視化結(jié)構(gòu)圖（如圖1）。其中從A指向B的箭頭表示A“關(guān)注”B，某個節(jié)點圍的箭頭越密，說明該節(jié)點受到更多的關(guān)注，在網(wǎng)絡中的傳播力和影響力越強，該節(jié)點可能是行業(yè)中的權(quán)威。在現(xiàn)實生活中，0.05的社會網(wǎng)絡密度已說明行動者間的聯(lián)系比較密切。通過軟件分析得出，由微博美妝用戶關(guān)注關(guān)系矩陣所反映的網(wǎng)絡密度為0.1286。我們可以認為，微博美妝用戶社會網(wǎng)絡的網(wǎng)絡密度較高，用戶之間的關(guān)注關(guān)系較密切。處于中心位置的幾個用戶——小豬姐姐zz、仇仇-qiuqiu、陳萵筍等關(guān)注了很多用戶，同時也被很多用戶關(guān)注，當信息在該網(wǎng)絡傳播時，他們能對信息的傳播起相對大的促進作用。

2.2 中心性

中心性是一個重要的個人結(jié)構(gòu)位置指標，經(jīng)常被用于評價一個人在團體中的重要程度，體現(xiàn)他地位的優(yōu)越性或特權(quán)性。根據(jù)測定中心度方法的不同，可以分為點度中心性（Degree centrality），接近中心性（Closeness centrality），中介中心性（Betweenness centrality）、特征向量中心性（eigenvector centrality）等。

（1）點度中心性。點度中心性常用來衡量誰在團體中成為最主要的中心人物，在網(wǎng)絡中點度中心性高的用戶，往往在網(wǎng)絡中也占用主導地位。在微博社會網(wǎng)絡中，由于用戶的關(guān)注關(guān)系是有向的，因此需要考慮到用戶之間關(guān)注的方向，由此引入入度與出度的概念。入度表現(xiàn)一個人的被關(guān)注程度，點入中心度高的人在這個網(wǎng)絡中具有很高的聲望，體現(xiàn)了一個人的吸引力。入度高的人有可能會引導這個網(wǎng)絡圈交流的內(nèi)容、視角、深度、廣度等問題，成為信息傳播的源頭。出度表現(xiàn)一個人關(guān)注他人的程度。點出中心度高的人在這個網(wǎng)絡中具有較強的交際性，體現(xiàn)了一個人的積極性，在網(wǎng)絡中能夠從很多的其他成員那里獲得豐富的信息，可以看出，Elsa大姐姐與栗子超可愛耶較關(guān)注他人的信息，能從其他博主發(fā)布的內(nèi)容中獲取較多信息。此外，網(wǎng)絡中心勢也是衡量中心度的重要參數(shù)之一，微博美妝用戶關(guān)注關(guān)系網(wǎng)絡的標準化點入度是38.942%，標準化點出度是41.025%。可以看出，美妝用戶主動關(guān)注他人的趨勢較被他人關(guān)注的趨勢略明顯，但兩者相差不大，說明網(wǎng)絡中的用戶略傾向于從其他用戶發(fā)布的內(nèi)容中獲取信息。

（2）接近中心度。接近中心度指的是網(wǎng)絡中一個用戶與其他用戶的接近程度。衡量的是單個節(jié)點在傳播信息的過程中不依賴他人的程度，也就獨立傳播信息的能力。接近中心度的值小的用戶在網(wǎng)絡中更不容易受他人影響，獨立傳播信息的能力更強。博妞_Bonny的接近中心度在50位用戶中最高，其中內(nèi)遠離性為287，外遠離性為2450，說明博妞_Bonny發(fā)布的信息更容易被傳播到其他用戶，而她本身卻最不容易受他人影響。而小豬姐姐zz的外遠離性只有410，在微博中獲取信息相對容易。

（3）中介中心度。中介中心度測量的是節(jié)點占據(jù)的網(wǎng)絡路徑數(shù)量，也就是一個用戶在多大程度上位于網(wǎng)絡中其他任意兩用戶的“中間”。若用戶A、B傳遞消息必須通過用戶C，那么用戶C就在一定程度對用戶A、B間的信息傳遞就有了控制作用，若用戶C拒絕傳遞消息，則用戶A、B無法交流。一個用戶處于的網(wǎng)絡路徑越多，這個用戶的中介中心度就越高，他控制相鄰兩個用戶交往的能力越強，說明他在網(wǎng)絡中處于重要地位。一個用戶的中介中心度的值越大，其他用戶對其依賴性就越強。中介中心性高的用戶能在較大程度上影響并控制該網(wǎng)絡中信息傳播。從表2可以看出，其他節(jié)點想要在網(wǎng)絡中獲取信息，則比較依賴小豬姐姐zz、Pony__樸惠敏、蟲蟲Chonny等中介中心度較高的博主，說明他們在網(wǎng)絡中處于“橋梁”位置，對信息有較強的控制能力。網(wǎng)絡中的標準化中介中心勢為21.32%，說明此網(wǎng)絡中的節(jié)點對信息傳播具有一定的控制作用，每個節(jié)點都能獨立傳播信息，也會參考其他節(jié)點的信息。也就是說，一方面網(wǎng)絡中的用戶通過原創(chuàng)內(nèi)容來提升用戶黏性;另一方面也會參考學習其他用戶在網(wǎng)絡中發(fā)布的信息。

（4）特征向量中心度。特征向量中心度是衡量網(wǎng)絡中節(jié)點影響的指標。它將相對分數(shù)分配給網(wǎng)絡中的所有節(jié)點，基于這樣的概念：與高分節(jié)點的連接比對低評分節(jié)點的相等連接對該節(jié)點的得分貢獻更大。也就是說，一個節(jié)點的重要性既取決于其相鄰節(jié)點的數(shù)量，也取決于其相鄰節(jié)點的重要性。進行特征向量研究并不關(guān)注具體的模式結(jié)構(gòu)，而是基于網(wǎng)絡的總體結(jié)構(gòu)，找到最核心的用戶。Elsa大姐姐的特征值較高，被Elsa大姐姐關(guān)注的用戶也會被分配到更多的特征值。

2.3 凝聚子群

凝聚子群是行動者之間具有較強、直接、緊密、經(jīng)?；蚍e極的關(guān)系的子集合。當網(wǎng)絡中某些行動者之間的關(guān)系特別緊密，以至于結(jié)合成一個次級團體時，社會網(wǎng)絡分析稱這樣的團體為凝聚子群。如圖2所示，本文的虛擬網(wǎng)絡的凝聚子群分成了8個小群體，從圖中可以看出，8個小群體的用戶分布較為均衡，結(jié)合其城市和粉絲數(shù)量來看，在同一城市且粉絲量接近的用戶更容易形成小群體，并且更有可能達成合作。而后，兩個小團體間通過某個核心用戶連接了起來，但并未建立更深層次的聯(lián)系，各個小團體逐步形成4個子群，最終的結(jié)果是形成整個網(wǎng)絡。核心用戶間的強強聯(lián)合，有助于覆蓋到更多的用戶關(guān)注該群落，構(gòu)建龐大的信息傳播體制。對普通用戶而言，網(wǎng)絡中核心用戶的結(jié)合會使更具有公信力的信息更快地傳播，不僅能夠快速有效的控制網(wǎng)絡輿論，也能在品牌營銷中形成廣泛的覆蓋面積。但當前的微博美妝網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)較為松散，缺乏一定的凝聚力。

3 討論與結(jié)論

本文通過對新浪微博的顯著用戶—美妝博主形成的網(wǎng)絡進行研究，借助 Ucinet 工具對網(wǎng)絡密度、中心性、凝聚子群等參數(shù)進行分析，結(jié)合網(wǎng)絡權(quán)力計量模型對微博美妝博主進行了初步的排序。排名第一的Elsa大姐姐的點出度和中介中心度很高，說明在網(wǎng)絡中表現(xiàn)積極，更加關(guān)注他人，在網(wǎng)絡信息傳播中處于“橋梁”的位置，但她的粉絲量僅在50位博主中排名38，此外，被篩選出的十位有影響的核心用戶僅有兩位是按粉絲量排名的前十名，可以發(fā)現(xiàn)，微博美妝用戶的影響力并不單純依賴于粉絲量的多少，更可能是因為注冊微博時間較早而導致粉絲量高。簡單分析排名前十的美妝博主的發(fā)布內(nèi)容發(fā)現(xiàn)，美妝博主主要針對人們對“想要變美”的痛點為用戶提供服務，美妝博主發(fā)布的內(nèi)容大多以種草、教程、測評、仿妝、摯愛推薦、抽獎為主，一方面發(fā)布原創(chuàng)內(nèi)容提升用戶黏性;另一方面通過抽獎積極地宣傳推廣自己，以提升自身的粉絲數(shù)量以及擴大知名度。美妝博主發(fā)布內(nèi)容以原創(chuàng)為主，但博主之間的互動較少，關(guān)注關(guān)系可能代表著該博主想要跟隨熱點或模仿學習，但博主之間沒有形成緊密的合作關(guān)系。需要加強和其他博主的聯(lián)系，積極探索美妝博主的流量變現(xiàn)方式。本文選取的樣本數(shù)據(jù)較為簡單，而且并未考慮到用戶發(fā)布的內(nèi)容所帶來的影響，所以研究結(jié)果不能代表微博整體網(wǎng)絡的特性。下一步的研究可以在擴大數(shù)據(jù)量的基礎上，加入微博用戶發(fā)布的具體內(nèi)容進行分析。

參考文獻

[1]宋恩梅，左慧慧.新浪微博中的“權(quán)威”與“人氣”：以社會網(wǎng)絡分析為方法[J].圖書情報知識，2012，（03）：43-54.

[2]陳遠，劉欣宇.基于社會網(wǎng)絡分析的意見領袖識別研究[J].情報科學，2015，33（04）：13-19+92.

[3]馬寧，田儒雅，劉怡君，等.基于動態(tài)網(wǎng)絡分析（DNA）的意見領袖識別研究[J].科研管理，2014，35（08）：83-92.

[4]胡海青，張寶建，張道宏.網(wǎng)絡能力、網(wǎng)絡位置與創(chuàng)業(yè)績效[J].管理工程學報，2011，25（04）：67-74.

[5]王炎龍，劉葉子.基于社會網(wǎng)絡分析的公益機構(gòu)微博信息傳播網(wǎng)絡研究[J].新聞界，2019，（08）：21-26.

[6]平亮，宗利永.基于社會網(wǎng)絡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.

[7]徐儷鳳.基于社會網(wǎng)絡分析方法的網(wǎng)絡權(quán)力計量模型研究[J].當代經(jīng)濟，2016，（21）：120-122.