關于社會網絡分析的研究溯源及其在傳播學領域的應用分析

黃舒岳

摘要： 以20世紀末21世紀初Barabdsi團隊在《自然》和《科學》上發表的幾篇重要論文為線索，探討社會網絡分析（social network analysis）的前世與今生，重點研究符合冪律分布的無標度網絡和其他類似模型，系統回顧和評述了有關社會網絡分析所發表的國內外論文中最為重要的研究主題及其相關研究成果，并對介紹和評價新研究方法的論文進行了綜述。社會網絡及其所發表的相關研究的論文在推動和引領國內外社會科學各領域的不斷進步、促進國內外各行業研究水平的迅速提高上，做出了積極的、不可或缺的貢獻。

關鍵詞： 社會網絡分析;基礎理論;應用研究;無標度網絡

1. 社會網絡分析的研究綜述

網絡科學是一項十分繁雜而系統的工作，同時涉及自然科學與社會科學，尤其涉及計算機科學、信息科學、語言學、傳播學、社會學、管理學和心理學等多學科的交叉[1-3]。而基于此所產生的一系列的社會網絡的分析方法更是備受關注，近幾年來，由于網絡科學多次運用到社會科學的研究中來，特別是計算機科學與傳播學相結合的計算傳播學吸引了國內外多領域的學者和專家參與研究。

“社會網絡”指的是社會行動者及其間關系的集合。也可以說，一個社會網絡是由多個點（社會行動者）和各點之間的連線（行動者之間的關系）組成的集合。用點和線來表達網絡，這是社會網絡的形式化界定[4]。社會學中對于社會網絡的研究已經有了較長的歷史 。

1967年5月，美國哈佛大學社會心理學家Stanley Milgram[5]通過嚴密的社會學實驗后給出的推斷是：地球上任意兩個人的平均距離是6。這就是著名的“六度分隔”假說（six egrees of separation）。1973年，Granovetter[6]提出了經典的“弱連接”理論（the weak link），對“六度分隔”做一步解釋，他發現將個人行為置于人際關系互動網絡中，強聯系多的人會陷入信息傳遞的小圈子中，而弱聯系在信息的搜索和新信息的獲取上更具有價值。1998年，康奈爾大學的Watts和Strogat[7]表述了社會網絡的小世界特性并建立了小世界網絡模型——一類具有較短的平均路徑長度又具有較高的度的網絡的總稱。在這篇文章中，作者證明了蠕蟲秀麗隱桿線蟲的神經網絡、美國西部的電網和電影演員的協作圖都屬于小世界網絡。隨著互聯網的快速發展，人們對此研究也越來越深，1999年計算機科學Faloutsos[7]三兄弟發現了互聯網冪律（internet power law），并簡潔地描述了節點輸出度等圖屬性的偏態分布，并實現協議的設計和性能分析。這些都推動互聯網拓撲發生器從1.0進入2.0時代。2005年，Nomingos[8]等又提出了節點影響力分析的基本算法，Kelnpe等將社會網絡通過建模構建形成圖，Fortunato研究了幾種網絡媒介下的模型，例如強連通圖、無標度網絡、隨機圖等。

2.傳播學視域下社會網絡分析的應用

隨著研究的深入，傳播學者開始將社會網絡作為一種分析方法，以求解決社會中的實際問題。近年來，用社會網絡分析法分析網絡輿情中節點與節點之間的關系的研究越來越多。

康偉[9]就運用社會網絡分析方法研究突發事件輿情傳播的網絡結構特征及關鍵節點識別，探究輿情傳播的網絡結構、節點位置及相互關系對信息的傳播路徑、傳播速度及傳播范圍的影響等問題。榮貴等[10]以某大型建設監理項目為例， 基于社會網絡分析構建了項目治理的社會網絡模型， 并分析了項目利益相關方在網絡中的嵌入方式、網絡結構特性和其治理策略之間的相互影響。作為當前中國的輿論主戰場，微博的研究更受關注，平亮和宗利永[11]就基于社會網絡理論，結合微博用戶之間的“關注”與“被關注”構建網絡拓撲關系，分別從點度中心性、中間中心性和接近中心性三個方面對微博社會網絡的中心性進行了分析。蔣侃等[12]運用社會網絡分析方法，選取“3.15”江淮汽車“生銹門”事件的新浪微博數據作為樣本，從整體社會網絡、內部子結構和個體結構三個層次分析企業網絡輿情的網絡結構特征，探究輿情網絡結構的變化與網絡輿情演化之間的關系，并提出企業危機事件網絡輿情管理建議。胥琳佳和屈啟興[13]就通過2016年山東疫苗事件的微博信息，進行數據匹配清洗剔除后隨機抽取2000條信息作為研究樣本，研究發現擁有更多粉絲的、對社會網絡有更高個人影響的博主發布的微博信息更容易被轉發，帖子內容中含有更多積極情緒的和社交內容詞匯的信息更容易被轉發。

3.總結與展望

回顧無標度網絡這二十年的歷程，SNA相關研究既有從方法視角對相關研究的質疑和商榷，也有對一段發展時期中的利弊得失。社會網絡分析同時涉及自然科學與社會科學，尤其涉及計算機科學、信息科學、傳播學、社會學和心理學等多學科。由于學科交叉性，多學科交叉人才就成為了關鍵，例如，將計算機科學、傳播學和社會學等學科相結合成為一種社會計算科學，可以更好更高效的解決更多實際問題。信息技術的飛速發展，特別是云計算、社交網絡、社會媒體以及信息獲取技術的進步，數據正以巨大的速度迅速增長和積累，大數據時代已經到來。社會計算作為一種數據密集型科學，在收集和分析數據的廣度、深度以及規模上都產生了巨大的影響，社會計算作為一種新的計算范式，產生了一個新的跨學科研究與應用領域，其廣闊的研究內容與應用已引起了學術界和工業界的廣泛關注。

參考文獻：

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[7]W. D J and S. S H， “Collective dynamics of ‘small-world’ networks，” 1998.

[8]SANTO and F. J. I. J. o. M. P. C， “ON THE CONSENSUS THRESHOLD FOR THE OPINION DYNAMICS OF KRAUSE–HEGSELMANN，” vol. 16， no. 2， pp. 259-259， 2005.

[9]黃軼雯， “突發事件治理中政府對網絡輿論的引導——以”7·23”動車追尾事故為例，” 華人時刊旬刊， vol. 000， no. 001， p. 14， 2015.

[10]丁榮貴， 劉芳， 孫濤， and 孫. J. 中國軟科學， “基于社會網絡分析的項目治理研究——以大型建設監理項目為例，” no. 06， pp. 132-140， 2010.

[11]平亮 and 宗. J. 圖書情報知識， “基于社會網絡中心性分析的微博信息傳播研究——以Sina微博為例，” vol. 000， no. 006， pp. P.92-97， 2010.

[12]蔣侃， 唐竹發， and 張. J. 情報雜志， “基于微博的企業網絡輿情結構測度與分析--以”3.15”江淮汽車”生銹門”事件為例，” vol. 000， no. 004， pp. 112-116，111， 2014.

[13]胥琳佳 and 屈. J. 現代傳播：中國傳媒大學學報， “突發公共衛生事件中社交媒體內容與社會網絡結構對轉發行為的影響，” vol. 40， no. 11， pp. 155-160， 2018.

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