短視頻創(chuàng)作者虛擬空間對(duì)地理空間的依賴性探究
——以嗶哩嗶哩彈幕網(wǎng)為例

韋 祎，程思琪，張馨月，朱華晟

（北京師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)部，北京 100875）

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和數(shù)字技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，中國(guó)以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)快速（中華人民共和國(guó)文化和旅游部，2017；馬述忠 等，2018）。作為重要的數(shù)字產(chǎn)業(yè)部門，數(shù)字影音產(chǎn)業(yè)也呈現(xiàn)勢(shì)不可擋的發(fā)展態(tài)勢(shì)（肖宇 等，2018）。其中，短視頻具有娛樂(lè)性高、門檻低的特點(diǎn)，迅速被廣大群眾接受，并逐漸形成以抖音、快手、嗶哩嗶哩彈幕網(wǎng)三大平臺(tái)為代表的中國(guó)短視頻產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局（徐綺雯，2021）。相較于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)，包括短視頻行業(yè)在內(nèi)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)顯示更強(qiáng)的區(qū)位靈活性，日益完善的信息技術(shù)網(wǎng)絡(luò)縮短了不同主體間的時(shí)空距離，構(gòu)建了一個(gè)有別于地理空間的虛擬交流網(wǎng)絡(luò)（Rainie and Wellman, 2012）。其結(jié)果是否意味著虛擬空間對(duì)地理空間的依賴性在不斷減弱？這個(gè)話題又再度被熱議。研究認(rèn)為虛擬空間有別于地理空間，但同時(shí)兩者之間存在一定互動(dòng)、依存關(guān)系。多數(shù)研究從宏觀、理論層面解析虛擬空間中的地理內(nèi)涵，缺少對(duì)兩類空間屬性的比較、以及分部門或分領(lǐng)域的案例分析（張楠楠 等，2002；龔建華 等，2010）?；诖?，本文以短視頻創(chuàng)作者為研究對(duì)象，試圖為回答這個(gè)問(wèn)題提供新的事實(shí)依據(jù)。

1 文獻(xiàn)概述

在互聯(lián)網(wǎng)快速興起的背景下，用戶能參與互聯(lián)網(wǎng)虛擬社區(qū)的互動(dòng)，并通過(guò)各種交互行為構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)社區(qū)網(wǎng)絡(luò)（丁飛，2010）。相對(duì)于人類生存活動(dòng)所在的現(xiàn)實(shí)空間或地理空間，這些以互聯(lián)網(wǎng)、廣域網(wǎng)為基礎(chǔ)形成的社區(qū)網(wǎng)絡(luò)屬于“虛擬空間”范疇。虛擬空間雖然與人類活動(dòng)高度相關(guān)（Kitchin,1998），且以地理空間為基礎(chǔ)（馮健 等，2021），但當(dāng)它脫離地理位置時(shí)，實(shí)際上是“反空間”的，相較地理空間靈活性更強(qiáng)（Albanna et al., 2016），它既不是地理空間的簡(jiǎn)單模仿，也不能完全取代地理空間的功能（張楠楠 等，2002）。兩類空間之間的相互依賴關(guān)系成為地理學(xué)研究的重要議題。已有研究認(rèn)為，虛擬空間是現(xiàn)實(shí)地理環(huán)境的表達(dá)、模擬、延伸與超越（龔建華 等，2010），但也會(huì)對(duì)地理空間產(chǎn)生作用，進(jìn)而引起地理空間的變化。例如，社交媒體可以將虛擬流動(dòng)轉(zhuǎn)移到城市中人口的流動(dòng)，這就為研究者提供了重要依據(jù)，可以將地理空間中的城市人口流動(dòng)作為社交媒體平臺(tái)中虛擬空間的流動(dòng)關(guān)系來(lái)研究（Mahsa and Ehsan, 2022）。因此，信息社會(huì)的城市空間被看作是一種地理空間與虛擬空間相互依存、相互交織的復(fù)合式空間（張楠楠 等，2002）。

新一代數(shù)字技術(shù)的迅猛發(fā)展帶來(lái)更加多元化的虛擬空間，其中的內(nèi)容生產(chǎn)及消費(fèi)活動(dòng)與地理空間的關(guān)系變得更加復(fù)雜。而且，在虛擬空間中，各類用戶之間的互動(dòng)屬于內(nèi)容供給與輸出的一部分，在很大程度上突破時(shí)空的限制，還帶來(lái)新的社會(huì)結(jié)構(gòu)關(guān)系（常曉猛，2014）。基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析的研究顯示，該類虛擬空間在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上呈現(xiàn)非均衡性，頭部?jī)?nèi)容生產(chǎn)者之間的聯(lián)系更為緊密，并存在層級(jí)化或斷裂性的關(guān)系（霍麗麗 等，2021）；若將單個(gè)生產(chǎn)者的虛擬網(wǎng)絡(luò)位置投射到地理空間上，則存在顯著的地區(qū)差異性（孫厚權(quán) 等，2014）。然而，由于缺少將兩類空間屬性參數(shù)比較分析的研究，因此該類研究缺少富有地理學(xué)意義的結(jié)論或觀點(diǎn)。

相較于簡(jiǎn)單的互聯(lián)網(wǎng)互動(dòng)社區(qū)，近年來(lái)迅速崛起的短視頻平臺(tái)集內(nèi)容創(chuàng)作、傳播平臺(tái)以及社交生態(tài)于一體（王爍，2022）。隨著短視頻行業(yè)的發(fā)展，短視頻創(chuàng)作者數(shù)量不斷增加，并在地理空間中形成一定分布格局（黃楚新 等，2020），虛擬空間與地理空間的互動(dòng)影響層次性更強(qiáng)。首先，作為具身化生產(chǎn)和體驗(yàn)的媒介，短視頻內(nèi)容創(chuàng)作突出身體、物理空間、感官體驗(yàn)，并且能使人的感官融入城市物理空間，因而具有地理空間價(jià)值（孫瑋，2020）。其次，短視頻創(chuàng)作者所處的地理位置、區(qū)域特征以及他們?cè)诘乩砩系幕?dòng)影響創(chuàng)作者的創(chuàng)作類型與具體內(nèi)容。而且，短視頻創(chuàng)作者在具有差異化的創(chuàng)作需求驅(qū)動(dòng)下，也可能主動(dòng)選擇新的地理空間。另外，短視頻作為媒介將位置從城市物理空間中剝離、移動(dòng)，使其虛幻化（Giddens, 1991），其豐富多元的視頻內(nèi)容和虛擬化的單位個(gè)體互動(dòng)方式，建構(gòu)出一個(gè)虛擬化的沉浸式空間。這樣的虛擬空間允許短視頻創(chuàng)作者進(jìn)入，進(jìn)行作品傳播與創(chuàng)作聯(lián)動(dòng)，并不斷向人們所處的現(xiàn)實(shí)物理空間延伸（王文靜，2022）。尤其短視頻產(chǎn)業(yè)鏈日益完善，出現(xiàn)團(tuán)隊(duì)協(xié)作和公司經(jīng)營(yíng)等運(yùn)營(yíng)模式，不斷將線上產(chǎn)品和服務(wù)向線下延伸，促使虛擬空間與地理空間之間的聯(lián)系不斷增強(qiáng)。隨著越來(lái)越多的大眾參與短視頻創(chuàng)作，以及高內(nèi)容質(zhì)量的頭部短視頻創(chuàng)作者（指播放量在百萬(wàn)以上，已形成一定粉絲規(guī)模和IP影響力的短視頻創(chuàng)作者）不斷涌現(xiàn)，無(wú)論是公開(kāi)的還是相對(duì)隱私的生活空間都逐漸在短視頻虛擬空間中得到展演（孔晨光，2022），既將短視頻創(chuàng)作和互動(dòng)召回到地理空間，還促進(jìn)地理空間與虛擬空間的融合?；诔鞘芯坝^制作的短視頻內(nèi)容不僅受到本地居民關(guān)注，同時(shí)還增強(qiáng)了非本地觀眾的互動(dòng)意識(shí)與旅游意愿（梁金鳳，2019），大大提高了游客進(jìn)入該地地理空間的意愿，城市印象在大眾生產(chǎn)與傳播的影像中得以體現(xiàn)（鄧元兵 等，2021）。同時(shí)有研究表明，城市對(duì)社交媒體的響應(yīng)和實(shí)施能力將對(duì)當(dāng)?shù)氐穆糜挝Ξa(chǎn)生顯著影響（Marchesani et al., 2024）。盡管數(shù)字技術(shù)的升級(jí)促使地理空間與虛擬空間的討論不斷深入，但目前多數(shù)研究從宏觀、理論層面詮釋虛擬空間中的地理內(nèi)涵。而以細(xì)分產(chǎn)業(yè)為基礎(chǔ)，通過(guò)度量刻畫(huà)兩類空間的特征屬性，分析虛擬空間與地理空間的相互關(guān)聯(lián)或依賴關(guān)系的研究較少。因此，本研究結(jié)合短視頻產(chǎn)業(yè)，綜合構(gòu)建短視頻創(chuàng)作者地理空間與虛擬空間屬性的系列參數(shù)，并運(yùn)用相關(guān)性分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，分析短視頻創(chuàng)作者的兩類空間屬性之間的關(guān)系，以探究地理空間屬性對(duì)虛擬空間建構(gòu)的影響，即虛擬空間對(duì)地理空間的依賴性。以期對(duì)地理空間和虛擬空間的關(guān)系研究作出邊際貢獻(xiàn)。

2 數(shù)據(jù)、指標(biāo)與方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取

本研究聚焦的短視頻平臺(tái)為中國(guó)年輕世代高度聚集的文化社區(qū)和視頻網(wǎng)站嗶哩嗶哩彈幕網(wǎng)（以下簡(jiǎn)稱“B 站”），選擇依據(jù)包括2 點(diǎn)：1）根據(jù)B 站2022年發(fā)布的第四季度財(cái)報(bào)，其月均活躍用戶已達(dá)3.26 億人次，日均活躍用戶達(dá)9 280 萬(wàn)人次（新浪科技，2023），在中國(guó)短視頻市場(chǎng)中占有重要地位。2）B 站PUGV（Professional User Generated Video，專業(yè)用戶創(chuàng)作視頻）內(nèi)容品類的蓬勃發(fā)展，使之與抖音、快手等附加眾多直播帶貨、廣告短視頻的平臺(tái)不同，在短視頻生產(chǎn)方面更為專業(yè)化、流程化?？紤]到數(shù)據(jù)獲取的可行性，本研究對(duì)象為2018—2021 年B 站官方評(píng)定的頭部創(chuàng)作者“年度百大UP主”（以下簡(jiǎn)稱“UP主”），UP主雖數(shù)量較少，但產(chǎn)出了眾多高質(zhì)量視頻作品，在創(chuàng)作性、影響力、專業(yè)性方面受到B站官方的認(rèn)可；此外，UP主的創(chuàng)作活動(dòng)與過(guò)程涉及拍攝、運(yùn)營(yíng)等環(huán)節(jié)，需要一定人員、產(chǎn)業(yè)、資本以及地方（政策）環(huán)境的支持，能反映其所在城市的短視頻行業(yè)活躍度和發(fā)展基礎(chǔ)。受可得數(shù)據(jù)限制的影響，目前以UP 主為對(duì)象的相關(guān)研究均基于有限樣本進(jìn)行分析（霍麗麗 等，2021；高志立 等，2021）。

首先利用B 站平臺(tái)檢索出2018—2021 年UP 主名單，剔除不同年份被重復(fù)評(píng)定的創(chuàng)作者后剩余250人。之后，利用Python獲取“百大UP主”名單中UP 主B 站主頁(yè)公開(kāi)信息（包括UID、IP 地址、粉絲數(shù)量）和該群體2018—2021年發(fā)布視頻的視頻頁(yè)面公開(kāi)基本信息（包括視頻播放量、彈幕量、評(píng)論數(shù)、收藏人數(shù)、投幣數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)、點(diǎn)贊數(shù)、視頻數(shù)等，信息示例見(jiàn)表1），并通過(guò)人工搜集整理“百大UP主”之間的合作聯(lián)動(dòng)情況（與其他“百大UP”主合作創(chuàng)作短視頻數(shù)量，以視頻頁(yè)面的合作創(chuàng)作為標(biāo)志）。最后，剔除IP 地址無(wú)法精確到地級(jí)市的UP 主。同時(shí)，考慮到B 站在國(guó)外及港澳臺(tái)地區(qū)普及率較低，UP 主數(shù)據(jù)難以代表該類區(qū)域短視頻創(chuàng)作、發(fā)展情況，因此剔除IP 地址位于國(guó)外及港澳臺(tái)地區(qū)的UP 主。最終剩余有效研究對(duì)象共223人。

2.2 指標(biāo)選擇與量化

2.2.1 虛擬空間 本研究聚焦以UP 主發(fā)布短視頻為主要活動(dòng)的虛擬空間，通過(guò)UP 主在該虛擬空間中的影響力和中心度屬性，定義每位UP 主在該空間的“位置”。

影響力主要描述UP 主在該虛擬空間的知名度高低和流量大小。以高志立等（2021）的評(píng)價(jià)體系為基礎(chǔ)，結(jié)合本研究各UP 主信息，保留視頻量（Count）、喜愛(ài)度（Fond）、互動(dòng)性（Interaction）3個(gè)維度（由于收集視頻量數(shù)據(jù)時(shí)對(duì)應(yīng)的發(fā)布時(shí)間會(huì)被限制，同時(shí)視頻量可以表征UP主更新頻率信息，因而剔除“更新頻率”這一維度），并結(jié)合所得數(shù)據(jù)的特征對(duì)二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行取舍；此外，在對(duì)高志立等的評(píng)分體系進(jìn)行歸一化與取整處理的同時(shí)，考慮到“年度百大UP 主”群體中粉絲數(shù)量存在較大差異，適當(dāng)增大UP 主粉絲數(shù)指標(biāo)的權(quán)重，最終得到本研究影響力評(píng)分體系（表2）。其中，視頻量為各UP 主在2018—2021 年發(fā)布的視頻數(shù)量；喜愛(ài)度側(cè)重觀眾對(duì)短視頻及其創(chuàng)作者的喜愛(ài)、關(guān)注程度，由UP主粉絲數(shù)量、視頻點(diǎn)贊數(shù)等信息加權(quán)計(jì)算得到；互動(dòng)性側(cè)重短視頻激發(fā)觀眾輸出自身觀點(diǎn)與感受的強(qiáng)度，由視頻評(píng)論量與彈幕量加權(quán)計(jì)算得到。

表2 B站UP主影響力指標(biāo)Table 2 Influence index of uploaders in Bilibili

根據(jù)全體UP 主影響力得分（式1），運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將其分為6個(gè)影響力等級(jí)（levelif）。

式中：Influence 為UP 主影響力得分；wci為視頻量下各二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重；Count 為視頻量下各二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)值；wfi為喜愛(ài)度下各二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重；Fondi為喜愛(ài)度下各二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)值；wii為互動(dòng)性下各二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)權(quán)重；Interactioni為互動(dòng)性下各二級(jí)指標(biāo)對(duì)應(yīng)值。

中心度（Centralityv）描述該虛擬空間中UP 主與其他UP 主之間的互動(dòng)情況，包括共同創(chuàng)作、轉(zhuǎn)發(fā)對(duì)方視頻、在其他UP 主視頻下評(píng)論等。考慮到廣告商投放廣告的合作形式與創(chuàng)作者之間聯(lián)動(dòng)合作行為存在差異，本研究只關(guān)注2個(gè)及以上關(guān)聯(lián)UP主之間的聯(lián)動(dòng)，即共同創(chuàng)作。中心度參考已有研究通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（周克，2019），在UP主互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中求解UP 主中心度，并采用接近性中心度計(jì)算方法，某個(gè)UP 主的中心度為到其他所有結(jié)點(diǎn)最短距離均值的倒數(shù)：

式中：Centralityvi為UP 主i在全部UP 主互連網(wǎng)絡(luò)中的中心度；N為UP 主互連網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)點(diǎn)數(shù)量；weightij為UP 主i與UP 主j之間的最短虛擬距離。

2.2.2 地理空間 選取UP 主在地理空間中的部分屬性：地理位置（確定其他地理空間變量的基本屬性）、地理等級(jí)（levelct）、地理可達(dá)性（Centralityg），衡量UP主在地理空間中的屬性，并進(jìn)一步研究虛擬空間與地理空間的關(guān)系。

地理位置依托研究對(duì)象IP地址，精確到地級(jí)市尺度。地理等級(jí)根據(jù)國(guó)務(wù)院（2014）印發(fā)的《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑，將研究對(duì)象所在的39個(gè)城市劃分為6個(gè)等級(jí)（表3）。將研究對(duì)象城市等級(jí)作為其地理等級(jí)，以研究地理空間位置的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對(duì)其創(chuàng)作的影響。地理可達(dá)性描述UP主在地理空間中與其他UP主實(shí)際接觸的便利程度，通過(guò)UP 主所處地級(jí)市在城市間高鐵網(wǎng)絡(luò)中的中心度確定該UP 主的地理可達(dá)性。采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析，計(jì)算各個(gè)城市在地理網(wǎng)絡(luò)中的接近性中心度，表征該城市在地理網(wǎng)絡(luò)的地理可達(dá)性。

表3 研究對(duì)象所在城市等級(jí)劃分Table 3 Classification of cities where research objects are located

2.3 研究方法

2.3.1 相關(guān)分析 利用已定義的UP 主地理等級(jí)與影響力等級(jí)，求取二者的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)r，進(jìn)行相關(guān)性研究。以探究UP 主所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是否對(duì)其短視頻創(chuàng)作產(chǎn)生的虛擬影響力存在約束。斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為：

式中：leveifi為某UP 主影響力等級(jí)；levelcti為該UP主地理等級(jí)；n為UP 主數(shù)量。當(dāng)r∈（0, 1］時(shí)表示二者具有正相關(guān)關(guān)系，越接近1 正相關(guān)程度越強(qiáng)，說(shuō)明更高的城市等級(jí)對(duì)UP 主影響力具有正向推動(dòng)促進(jìn)作用；當(dāng)r∈ [-1, 0) 時(shí)表示二者具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，越接近-1負(fù)相關(guān)程度越強(qiáng)，說(shuō)明城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)UP主影響力具有反向抑制作用；當(dāng)r接近0時(shí)，表示二者相關(guān)程度不明顯，即地理等級(jí)對(duì)UP主影響力等級(jí)約束作用不明顯。

2.3.2 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析 參考運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)分析的相關(guān)研究（霍麗麗 等，2021），使用中心度衡量UP主在群體中的互聯(lián)情況：一個(gè)UP主與其他UP主的合作廣度越大、頻次越高，該UP 主越處于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心位置，其中心度也越高。根據(jù)UP 主群體間的聯(lián)動(dòng)數(shù)據(jù)，以UP 主為結(jié)點(diǎn)（NodeUP），以與該UP 主之間的聯(lián)動(dòng)為邊（EdgeUP），根據(jù)2 個(gè)UP 主之間的聯(lián)動(dòng)次數(shù)（t）計(jì)算邊的距離權(quán)重（weightUP），從而建立UP 主互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)分析方法，計(jì)算UP主在互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的中心度（C）。

將同一城市的UP主作為一個(gè)整體，類比UP主互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，從城市層面建立城市虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和地理網(wǎng)絡(luò)：虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)以存在UP 主的城市為結(jié)點(diǎn)（Nodecity），城市中UP 主群體之間的聯(lián)動(dòng)為邊（Edgecity），根據(jù)2個(gè)城市UP主群體之間的聯(lián)動(dòng)次數(shù)（t）計(jì)算邊的距離權(quán)重（weightcity）；地理網(wǎng)絡(luò)以存在UP 主的城市為結(jié)點(diǎn)（Nodeg），城市之間高鐵交通聯(lián)系為邊（Edgeg），兩城市之間的高鐵通行時(shí)間為邊的權(quán)重（weightg）。

2.3.3 V2R 指數(shù)構(gòu)建 在城市虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，以單個(gè)城市為基準(zhǔn)，構(gòu)建V2R指數(shù)以進(jìn)一步衡量城市間虛擬距離與地理距離的關(guān)系。

首先，對(duì)城市之間虛擬網(wǎng)絡(luò)距離weightcity、地理距離dist進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

式中：xz為標(biāo)準(zhǔn)化后結(jié)果；x為需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)；xmin為需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)序列中的最小值，xmax為最大值。該處分別對(duì)城市之間虛擬距離weightcity和地理距離dist進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

之后，建立指數(shù)V2R：

式中：weightcz為標(biāo)準(zhǔn)化后的虛擬網(wǎng)絡(luò)距離；distz為標(biāo)準(zhǔn)化后的地理距離。

當(dāng)V2R＜0 時(shí)，該邊在地理空間中的距離更遠(yuǎn)，即構(gòu)成該邊的兩城市雖在地理空間中距離較遠(yuǎn)，但在虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系較頻繁；當(dāng)V2R＞0時(shí)，該邊在虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的距離更遠(yuǎn)，即構(gòu)成該邊的兩城市雖在地理空間中距離較近，但在虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)系較少；當(dāng)V2R=0時(shí)，該邊在地理空間與虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的距離相當(dāng)。

3 結(jié)果分析

3.1 相關(guān)度分析

3.1.1 相關(guān)度計(jì)算結(jié)果 223位研究對(duì)象虛擬屬性喜愛(ài)度、互動(dòng)性、視頻量與地理等級(jí)相關(guān)度計(jì)算結(jié)果分別為-0.098、0.035、-0.116，表明研究對(duì)象的虛擬屬性與地理等級(jí)存在相關(guān)性，但極不顯著，與假設(shè)不符。為探究原因，將UP 主數(shù)量與城市等級(jí)關(guān)系進(jìn)行可視化處理（圖1），發(fā)現(xiàn)存在25個(gè)城市均只有1 名頭部UP 主的極端情況。UP 主在不同等級(jí)城市中的分布數(shù)量差異可能是導(dǎo)致兩等級(jí)間相關(guān)性不顯著的原因。

圖1 UP主數(shù)量與城市等級(jí)關(guān)系Fig.1 Relationship between number of uploaders and level of city

3.1.2 研究對(duì)象分組與分析結(jié)果 為降低不同城市中研究對(duì)象的數(shù)量差異對(duì)兩等級(jí)相關(guān)性討論造成的干擾，將研究涉及的40座城市根據(jù)其包含的UP主數(shù)量分為3組，各組主要分析目標(biāo)具有差異。其中，認(rèn)為只包含1位UP主的城市具有一定共同特征，將其列為A 組，共25 個(gè)，用以分析城市等級(jí)對(duì)應(yīng)UP主等級(jí)關(guān)系；包含2～20位UP主的城市為B 組，共12 個(gè)，用以分析不同等級(jí)城市內(nèi)部UP 主等級(jí)變化規(guī)律；包含38 位UP 主的北京和包含73 位UP 主的上海共同列為C 組，聚焦高等級(jí)城市內(nèi)部UP 主等級(jí)分布情況。假設(shè)UP 主數(shù)量將導(dǎo)致各城市存在性質(zhì)差異，各組內(nèi)部變化規(guī)律具有同一性。由于B組城市數(shù)量和UP 主數(shù)量對(duì)應(yīng)關(guān)系更豐富，利于展現(xiàn)UP 主的地理等級(jí)與其在虛擬空間中的影響力等級(jí)間的變化規(guī)律，因此以B 組為基準(zhǔn)組，對(duì)3 組城市所包含的UP 主影響力等級(jí)變化進(jìn)行組內(nèi)與組間的對(duì)比分析。

由前期分析結(jié)果可知，UP 主發(fā)布視頻數(shù)量對(duì)其虛擬等級(jí)的表達(dá)效果最差，因此僅以UP 主喜愛(ài)度為橫軸，互動(dòng)性為縱軸，以標(biāo)準(zhǔn)化處理后的虛擬指標(biāo)值為坐標(biāo)，建立UP 主虛擬屬性變化空間。首先，對(duì)含2～20名UP主的基準(zhǔn)組B 組進(jìn)行相關(guān)性分析（圖2）。B 組共包含研究對(duì)象88 名，其中共51名位于超大城市，26名位于特大城市，9名位于Ⅰ型大城市，2名位于Ⅱ型大城市。B組UP主虛擬屬性喜愛(ài)度、互動(dòng)性與地理等級(jí)相關(guān)度計(jì)算結(jié)果分別為-0.187、-0.007，呈現(xiàn)更明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。結(jié)合圖2可知，位于超大城市的UP主數(shù)量更多，且呈現(xiàn)虛擬等級(jí)框架跨度大、影響力等級(jí)領(lǐng)先的特點(diǎn)，說(shuō)明超大城市良好地包容了不同虛擬等級(jí)的UP 主。而特大城市、Ⅰ型大城市和Ⅱ型大城市的UP 主喜愛(ài)度與互動(dòng)性變化范圍隨城市等級(jí)下降而逐漸縮減。城市規(guī)模越大，城市內(nèi)UP 主影響力等級(jí)范圍越廣，分布越分散。

圖2 A組和B組城市UP主影響力等級(jí)分布Fig.2 Influence level distribution of uploaders in cities of group A and group B

以B組為基準(zhǔn)，參照分析僅含1名頭部UP主的A組城市兩等級(jí)相關(guān)性規(guī)律（見(jiàn)圖2）。A組城市共包含25名UP主，其中1名位于超大城市，5名位于特大城市，各有9、7、3名位于Ⅰ型大城市、Ⅱ型大城市和小城市，分布囊括規(guī)模體系為中、大等級(jí)城市。A 組UP 主虛擬屬性喜愛(ài)度、互動(dòng)性與地理等級(jí)相關(guān)度計(jì)算結(jié)果分別為0.185、0.351，呈現(xiàn)較明顯的正相關(guān)關(guān)系。首先，A 組UP 主中雖然存在虛擬等級(jí)較高的極少數(shù)個(gè)例，但相對(duì)B組整體水平較低、影響力等級(jí)變化范圍較小（見(jiàn)圖2），符合在B組研究中得出的基礎(chǔ)結(jié)論。其中虛擬等級(jí)綜合坐標(biāo)最高的UP 主是位于河北省保定市的“手工耿”，雖然在虛擬等級(jí)方面較A 組表現(xiàn)出一定的突破性，但其原創(chuàng)短視頻內(nèi)容具有濃厚的本地鄉(xiāng)土特色，其短視頻內(nèi)容和粉絲吸引機(jī)制與所在城市聯(lián)系緊密。

當(dāng)k≤10時(shí)，計(jì)算值為模型值，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠裾_。當(dāng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驼_時(shí)，取k>10，就可對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

同理對(duì)C 組進(jìn)行分析，該組城市為包含38 位UP主的北京與包含73位UP主的上海（圖3）。C組城市中UP 主與基準(zhǔn)組B 組的兩等級(jí)相關(guān)性規(guī)律相符，同時(shí)C 組最頭部UP 主虛擬等級(jí)坐標(biāo)遠(yuǎn)大于其他UP主，最頭部UP主虛擬等級(jí)領(lǐng)先性顯著。北京和上海作為中國(guó)發(fā)展最快、最具代表性的超大城市，為各影響力水平較高的UP主提供了發(fā)展環(huán)境，在短視頻行業(yè)發(fā)展方面展現(xiàn)可觀前景。

圖3 C組城市（北京、上海）UP主虛擬等級(jí)分布Fig.3 Influence level distribution of uploaders in cities of group C( Beijing, Shanghai)

綜上所述，在UP 虛擬等級(jí)與地理等級(jí)相關(guān)性方面存在以下規(guī)律：1）不同等級(jí)城市中，UP主影響力等級(jí)分布情況存在差異，城市規(guī)模越大、等級(jí)越高，UP主影響力等級(jí)分布范圍越分散，如北京、上海中有若干UP 主影響力等級(jí)明顯高于基準(zhǔn)組；2）高等級(jí)頭部UP主多位于超大城市，等級(jí)較低的城市極少出現(xiàn)高等級(jí)頭部UP 主，可能與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)、短視頻創(chuàng)作氛圍有關(guān)；3）雖然虛擬網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在一定程度上可為UP 主突破地理限制吸引粉絲量賦能，但其影響力等級(jí)的高低與變化范圍仍難脫離地理空間中城市等級(jí)的影響。

3.2 中心度分析

3.2.1 UP 主虛擬空間網(wǎng)絡(luò)的地理空間映射 為進(jìn)一步探究短視頻創(chuàng)作者虛擬網(wǎng)絡(luò)是否與地理距離、城市等級(jí)等屬性有關(guān)，將UP 主虛擬空間網(wǎng)絡(luò)在地理空間進(jìn)行映射。聚焦重點(diǎn)的頭部UP 主，以地級(jí)市為單位進(jìn)行更小尺度的分析?？紤]到UP 主相較于活躍用戶具有創(chuàng)作屬性，在創(chuàng)作過(guò)程中存在聯(lián)動(dòng)行為，因此，以視頻創(chuàng)作中涉及的聯(lián)動(dòng)行為為基礎(chǔ)進(jìn)行虛擬網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。首先，關(guān)注UP 主虛擬網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)，比較頭部UP 主聯(lián)動(dòng)中心度與其在地理空間中對(duì)應(yīng)城市的中心度（圖4），發(fā)現(xiàn)UP 主所在城市中心度與UP 主在虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的中心度沒(méi)有明顯的相關(guān)關(guān)系。推測(cè)是所采用的研究方法使位于同一城市的UP 主地理中心度相同，但相同地理中心度的UP主的虛擬中心度集中趨勢(shì)弱。

圖4 UP主虛擬互聯(lián)網(wǎng)中心度與所在城市地理空間中心度Fig.4 Virtual centrality and geospatial centrality of uploaders

因此，就UP 主虛擬空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)方面，并未表現(xiàn)出與地理空間中的城市中心度相對(duì)應(yīng)。初步推測(cè)，短視頻平臺(tái)為UP主之間的聯(lián)動(dòng)提供虛擬空間，可在一定程度上削弱地理空間中實(shí)際城市距離對(duì)UP主間聯(lián)動(dòng)合作的阻礙。

考慮UP主虛擬空間網(wǎng)絡(luò)中各結(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系，對(duì)研究涉及的全體UP 主間聯(lián)動(dòng)所形成的虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行可視化，求解各UP主中心度分布（表4），并對(duì)UP 主聯(lián)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行子網(wǎng)絡(luò)拆解。在拆解過(guò)程中，認(rèn)為單次聯(lián)動(dòng)的發(fā)生具有一定偶然性，不能代表聯(lián)動(dòng)UP 主之間穩(wěn)定的合作關(guān)系。因此，設(shè)定聯(lián)動(dòng)閾值為1，即當(dāng)UP主之間聯(lián)動(dòng)次數(shù)≤1時(shí)，認(rèn)為兩位UP 主之間聯(lián)系不緊密，刪除相應(yīng)連結(jié)；當(dāng)聯(lián)動(dòng)次數(shù)＞1時(shí)，保留連結(jié)。最終得到若干聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)，和若干未形成聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)的UP主（圖5）。

圖5 UP主虛擬網(wǎng)絡(luò)示意圖（a）與拆分后UP主虛擬子網(wǎng)絡(luò)（b）Fig.5 Virtual network of uploaders (a) and virtual subnetwork of uploaders (b)

表4 不同城市等級(jí)中UP主中心度分布Table 4 Distribution of uploaders' centrality in different city levels

在同一聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)中，UP 主地理距離較近，甚至位于同一城市。為進(jìn)一步探究UP 主聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)層面虛擬空間與地理空間關(guān)系，選取包含UP 主數(shù)量最多的聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)，并將其呈現(xiàn)在地理空間中（圖6）。

圖6 UP主數(shù)量最多的聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)映射至地理空間Fig.6 Largest virtual subnetwork mapping to geospatial space

最大聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)的中心位于上海，與該中心存在密切聯(lián)系的UP 主來(lái)源于位于珠三角、成都、北京。但從UP 主數(shù)量和聯(lián)動(dòng)頻率看，相較于跨省聯(lián)動(dòng)，該網(wǎng)絡(luò)主要由上海內(nèi)部UP 主之間的頻繁聯(lián)動(dòng)構(gòu)成?？梢?jiàn)，將聯(lián)系較緊密且包含一定數(shù)量UP 主的群體作為研究對(duì)象時(shí)，UP 主虛擬空間網(wǎng)絡(luò)對(duì)地理空間的依賴性較為明顯，表現(xiàn)為子網(wǎng)絡(luò)多由距離較近的UP主組成，且在子網(wǎng)絡(luò)中，地理距離越近，聯(lián)動(dòng)障礙越小、聯(lián)動(dòng)越頻繁。實(shí)際上，2020年百大UP 主“力元君”曾在視頻中表示，其于2018 年搬到上海定居的原因在于約50%的知名UP 主聚集在上海，在上海能結(jié)識(shí)行業(yè)人脈，與其他UP 主聯(lián)動(dòng)更方便。這在一定程度上反映頭部UP 主群體對(duì)于上海短視頻創(chuàng)作環(huán)境、資源的認(rèn)可，并最終形成受地理空間距離因素影響較大的空間分布格局。

圖7 城市虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)映射至地理空間Fig.7 Virtual network of cities mapping to geospatial space

3.2.1小節(jié)中最大聯(lián)動(dòng)子網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)一致。以長(zhǎng)三角地區(qū)的杭州為例，相較于與長(zhǎng)沙之間的距離，其與位于珠三角地區(qū)的深圳在地理距離上更遠(yuǎn)，但杭州與深圳之間的聯(lián)動(dòng)頻次明顯高于其與長(zhǎng)沙的聯(lián)動(dòng)頻次。因此，在城市聯(lián)動(dòng)層面，并未表現(xiàn)出和城市內(nèi)部一致的地理距離相關(guān)性，即距離更近的城市間的UP主聯(lián)動(dòng)頻次不一定更多。

在城市虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，4 個(gè)中心均經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，其中心城市北京、成都、上海、深圳地理等級(jí)均較高。為探究該網(wǎng)絡(luò)在地理空間的映射是否與等級(jí)屬性相關(guān)，分別以上海、北京為中心，將在城市虛擬互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中與中心城市有直接聯(lián)動(dòng)的部分網(wǎng)絡(luò)映射到地理空間（圖8）。分別計(jì)算網(wǎng)絡(luò)各邊V2R指數(shù)（表5），V2R指數(shù)＞0為城市間UP主聯(lián)動(dòng)的虛擬網(wǎng)絡(luò)距離大于地理網(wǎng)絡(luò)距離，V2R 指數(shù)＜0為聯(lián)動(dòng)UP主的城市間地理網(wǎng)絡(luò)距離更大。

圖8 虛擬網(wǎng)絡(luò)結(jié)點(diǎn)映射位置與實(shí)際地理位置比較Fig.8 Comparison between virtual network and geospatial network of cities

表5 城市虛擬網(wǎng)絡(luò)中與上海、北京相連城市V2R指數(shù)Table 5 V2R index of cities connected with Shanghaiand Beijing in virtual network of cities

比較城市虛擬空間網(wǎng)絡(luò)中各結(jié)點(diǎn)在地理空間映射后與其實(shí)際地理位置產(chǎn)生的距離偏差，可以發(fā)現(xiàn)等級(jí)較高的城市多表現(xiàn)為映射后虛擬距離更近，等級(jí)較低城市則相反。如在以上海為中心的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，廣州、廈門、重慶均體現(xiàn)為虛擬空間聯(lián)動(dòng)距離縮減，而淄博、唐山等則體現(xiàn)為虛擬空間聯(lián)動(dòng)距離增加。以北京為中心的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)規(guī)律與上海相似。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與文化水平較高的城市，即使在地理空間中距離中心城市更遠(yuǎn)，但在虛擬空間網(wǎng)絡(luò)中仍與中心城市聯(lián)系更為緊密。因此，位于不同城市的UP主聯(lián)動(dòng)受地理距離影響較弱，受所在城市經(jīng)濟(jì)、文化發(fā)展水平影響作用顯著。

綜上，基于UP 主的虛擬空間互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出較強(qiáng)的距離相關(guān)性，其聯(lián)動(dòng)頻次主要由地理距離決定；而在以城市為單位的虛擬空間互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，地理距離主導(dǎo)作用減弱，城市等級(jí)決定作用增強(qiáng)。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本研究聚焦近年來(lái)火速崛起的短視頻行業(yè)，以頭部短視頻創(chuàng)作者為樣本，通過(guò)對(duì)虛擬空間和地理空間的屬性特征進(jìn)行量化，運(yùn)用斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等方法，探討虛擬空間對(duì)地理空間的依賴性。結(jié)果表明，以短視頻行業(yè)為代表的新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)依托互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建虛擬空間，在一定程度上確實(shí)削弱減少了地理距離等真實(shí)空間要素的限制，但并不意味著虛擬空間可以脫離地理空間的約束，事實(shí)上虛擬空間對(duì)實(shí)體地理空間仍具有依賴性。具體有以下3點(diǎn)結(jié)論。

首先，頭部短視頻創(chuàng)作者虛擬空間等級(jí)與地理空間等級(jí)僅存在弱正相關(guān)關(guān)系。一方面，創(chuàng)作者的虛擬空間活動(dòng)受地理空間位置的限制削弱，導(dǎo)致兩類空間等級(jí)的相關(guān)性較弱；另一方面，高等級(jí)城市創(chuàng)作者的虛擬等級(jí)跨度更大，即規(guī)模較大的城市內(nèi)部短視頻創(chuàng)作者在虛擬空間流量水平上跨度更大，兩者顯示一定相關(guān)性。該類城市不僅能為高虛擬等級(jí)的創(chuàng)作者提供有利的創(chuàng)作、發(fā)展空間，對(duì)較低等級(jí)的創(chuàng)作者也更加包容，因而更具有集聚優(yōu)勢(shì)。

其次，頭部短視頻創(chuàng)作者虛擬空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系建構(gòu)具有地理鄰近性和等級(jí)指向。這主要體現(xiàn)為同一城市內(nèi)部頭部短視頻創(chuàng)作者之間的聯(lián)動(dòng)頻率相較不同城市之間的創(chuàng)作者聯(lián)動(dòng)頻率更高；同時(shí)，對(duì)于不同城市之間的創(chuàng)作者，其聯(lián)動(dòng)頻率受地理距離影響因素較弱，所在城市等級(jí)的影響作用較強(qiáng)。虛擬空間互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中心均出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、文化發(fā)展水平較高城市。

最后，頭部短視頻創(chuàng)作者的虛擬空間活動(dòng)受其所在城市經(jīng)濟(jì)、文化水平等因素影響顯著。高等級(jí)屬性的城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)先，能為創(chuàng)作者提供更優(yōu)質(zhì)的資源和氛圍，因而能吸引不同等級(jí)的頭部創(chuàng)作者；而身處較低等級(jí)城市的創(chuàng)作者通過(guò)結(jié)合本土文化特色的方式，利用地理空間特性，也可以保障其創(chuàng)作內(nèi)容的獨(dú)特性與創(chuàng)作過(guò)程的持續(xù)性。

4.2 討論

當(dāng)前已有文獻(xiàn)多從宏觀、理論層面詮釋虛擬空間中的地理內(nèi)涵，本文則基于新興的短視頻產(chǎn)業(yè)，通過(guò)度量虛擬空間與地理空間的屬性特征，定量揭示出虛擬空間與地理空間的弱正相關(guān)關(guān)系，這可以看作是對(duì)現(xiàn)有研究的拓展和補(bǔ)充。本研究既表明數(shù)字時(shí)代網(wǎng)絡(luò)空間構(gòu)建仍受到地理空間影響，證實(shí)“地方”仍具有存在意義，同時(shí)也透露基于關(guān)系、認(rèn)知、偏好等因素的非地理鄰近性可能對(duì)虛擬空間網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)產(chǎn)生影響；而且非地理因素與地理空間屬性交織共存、相互作用，可能導(dǎo)致兩類空間關(guān)系在不同類別的城市有不同的表現(xiàn)。然而，這些深層機(jī)制還有待進(jìn)一步討論和檢驗(yàn)。此外，本研究還存在3點(diǎn)不足。1）聚焦嗶哩嗶哩彈幕網(wǎng)頭部短視頻創(chuàng)作者，雖然這類樣本具有典型性，但由于樣本數(shù)量有限且缺乏體量龐大的其他類型創(chuàng)作者，結(jié)論是否具有廣泛意義，還有待基于更多樣本進(jìn)行檢驗(yàn)，以及與其他平臺(tái)的對(duì)比研究。2）未關(guān)注不同類別創(chuàng)作者組間差異，本研究樣本中屬于現(xiàn)實(shí)生活和游戲分析類別的創(chuàng)作者比例較高，前者受城市環(huán)境、文化氛圍等地理空間屬性的影響更大。然而由于樣本數(shù)量少，并未深入挖掘行業(yè)異質(zhì)性帶來(lái)的影響及其內(nèi)在原因，未來(lái)值得進(jìn)一步探討。3）短視頻創(chuàng)作者早期多以個(gè)體形式進(jìn)行發(fā)展，但隨著短視頻用戶規(guī)模與流量的指數(shù)增長(zhǎng)，出現(xiàn)多頻道網(wǎng)絡(luò)共同經(jīng)營(yíng)發(fā)展的模式，對(duì)其地理空間屬性和虛擬空間屬性的影響值得進(jìn)一步關(guān)注。