短視頻創作者虛擬空間對地理空間的依賴性探究
——以嗶哩嗶哩彈幕網為例

韋 祎，程思琪，張馨月，朱華晟

（北京師范大學 地理科學學部，北京 100875）

隨著社會經濟和數字技術的持續發展，中國以互聯網為基礎的數字產業增長快速（中華人民共和國文化和旅游部，2017；馬述忠 等，2018）。作為重要的數字產業部門，數字影音產業也呈現勢不可擋的發展態勢（肖宇 等，2018）。其中，短視頻具有娛樂性高、門檻低的特點，迅速被廣大群眾接受，并逐漸形成以抖音、快手、嗶哩嗶哩彈幕網三大平臺為代表的中國短視頻產業發展格局（徐綺雯，2021）。相較于傳統經濟，包括短視頻行業在內的數字經濟顯示更強的區位靈活性，日益完善的信息技術網絡縮短了不同主體間的時空距離，構建了一個有別于地理空間的虛擬交流網絡（Rainie and Wellman, 2012）。其結果是否意味著虛擬空間對地理空間的依賴性在不斷減弱？這個話題又再度被熱議。研究認為虛擬空間有別于地理空間，但同時兩者之間存在一定互動、依存關系。多數研究從宏觀、理論層面解析虛擬空間中的地理內涵，缺少對兩類空間屬性的比較、以及分部門或分領域的案例分析（張楠楠 等，2002；龔建華 等，2010）?；诖?，本文以短視頻創作者為研究對象，試圖為回答這個問題提供新的事實依據。

1 文獻概述

在互聯網快速興起的背景下，用戶能參與互聯網虛擬社區的互動，并通過各種交互行為構建互聯網社區網絡（丁飛，2010）。相對于人類生存活動所在的現實空間或地理空間，這些以互聯網、廣域網為基礎形成的社區網絡屬于“虛擬空間”范疇。虛擬空間雖然與人類活動高度相關（Kitchin,1998），且以地理空間為基礎（馮健 等，2021），但當它脫離地理位置時，實際上是“反空間”的，相較地理空間靈活性更強（Albanna et al., 2016），它既不是地理空間的簡單模仿，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系成為地理學研究的重要議題。已有研究認為，虛擬空間是現實地理環境的表達、模擬、延伸與超越（龔建華 等，2010），但也會對地理空間產生作用，進而引起地理空間的變化。例如，社交媒體可以將虛擬流動轉移到城市中人口的流動，這就為研究者提供了重要依據，可以將地理空間中的城市人口流動作為社交媒體平臺中虛擬空間的流動關系來研究（Mahsa and Ehsan, 2022）。因此，信息社會的城市空間被看作是一種地理空間與虛擬空間相互依存、相互交織的復合式空間（張楠楠 等，2002）。

新一代數字技術的迅猛發展帶來更加多元化的虛擬空間，其中的內容生產及消費活動與地理空間的關系變得更加復雜。而且，在虛擬空間中，各類用戶之間的互動屬于內容供給與輸出的一部分，在很大程度上突破時空的限制，還帶來新的社會結構關系（常曉猛，2014）?；谏鐣W絡結構分析的研究顯示，該類虛擬空間在網絡結構上呈現非均衡性，頭部內容生產者之間的聯系更為緊密，并存在層級化或斷裂性的關系（霍麗麗 等，2021）；若將單個生產者的虛擬網絡位置投射到地理空間上，則存在顯著的地區差異性（孫厚權 等，2014）。然而，由于缺少將兩類空間屬性參數比較分析的研究，因此該類研究缺少富有地理學意義的結論或觀點。

相較于簡單的互聯網互動社區，近年來迅速崛起的短視頻平臺集內容創作、傳播平臺以及社交生態于一體（王爍，2022）。隨著短視頻行業的發展，短視頻創作者數量不斷增加，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影響層次性更強。首先，作為具身化生產和體驗的媒介，短視頻內容創作突出身體、物理空間、感官體驗，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值（孫瑋，2020）。其次，短視頻創作者所處的地理位置、區域特征以及他們在地理上的互動影響創作者的創作類型與具體內容。而且，短視頻創作者在具有差異化的創作需求驅動下，也可能主動選擇新的地理空間。另外，短視頻作為媒介將位置從城市物理空間中剝離、移動，使其虛幻化（Giddens, 1991），其豐富多元的視頻內容和虛擬化的單位個體互動方式，建構出一個虛擬化的沉浸式空間。這樣的虛擬空間允許短視頻創作者進入，進行作品傳播與創作聯動，并不斷向人們所處的現實物理空間延伸（王文靜，2022）。尤其短視頻產業鏈日益完善，出現團隊協作和公司經營等運營模式，不斷將線上產品和服務向線下延伸，促使虛擬空間與地理空間之間的聯系不斷增強。隨著越來越多的大眾參與短視頻創作，以及高內容質量的頭部短視頻創作者（指播放量在百萬以上，已形成一定粉絲規模和IP影響力的短視頻創作者）不斷涌現，無論是公開的還是相對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），既將短視頻創作和互動召回到地理空間，還促進地理空間與虛擬空間的融合?；诔鞘芯坝^制作的短視頻內容不僅受到本地居民關注，同時還增強了非本地觀眾的互動意識與旅游意愿（梁金鳳，2019），大大提高了游客進入該地地理空間的意愿，城市印象在大眾生產與傳播的影像中得以體現（鄧元兵 等，2021）。同時有研究表明，城市對社交媒體的響應和實施能力將對當地的旅游吸引力產生顯著影響（Marchesani et al., 2024）。盡管數字技術的升級促使地理空間與虛擬空間的討論不斷深入，但目前多數研究從宏觀、理論層面詮釋虛擬空間中的地理內涵。而以細分產業為基礎，通過度量刻畫兩類空間的特征屬性，分析虛擬空間與地理空間的相互關聯或依賴關系的研究較少。因此，本研究結合短視頻產業，綜合構建短視頻創作者地理空間與虛擬空間屬性的系列參數，并運用相關性分析和社會網絡分析，分析短視頻創作者的兩類空間屬性之間的關系，以探究地理空間屬性對虛擬空間建構的影響，即虛擬空間對地理空間的依賴性。以期對地理空間和虛擬空間的關系研究作出邊際貢獻。

2 數據、指標與方法

2.1 數據獲取

本研究聚焦的短視頻平臺為中國年輕世代高度聚集的文化社區和視頻網站嗶哩嗶哩彈幕網（以下簡稱“B 站”），選擇依據包括2 點：1）根據B 站2022年發布的第四季度財報，其月均活躍用戶已達3.26 億人次，日均活躍用戶達9 280 萬人次（新浪科技，2023），在中國短視頻市場中占有重要地位。2）B 站PUGV（Professional User Generated Video，專業用戶創作視頻）內容品類的蓬勃發展，使之與抖音、快手等附加眾多直播帶貨、廣告短視頻的平臺不同，在短視頻生產方面更為專業化、流程化?？紤]到數據獲取的可行性，本研究對象為2018—2021 年B 站官方評定的頭部創作者“年度百大UP主”（以下簡稱“UP主”），UP主雖數量較少，但產出了眾多高質量視頻作品，在創作性、影響力、專業性方面受到B站官方的認可；此外，UP主的創作活動與過程涉及拍攝、運營等環節，需要一定人員、產業、資本以及地方（政策）環境的支持，能反映其所在城市的短視頻行業活躍度和發展基礎。受可得數據限制的影響，目前以UP 主為對象的相關研究均基于有限樣本進行分析（霍麗麗 等，2021；高志立 等，2021）。

首先利用B 站平臺檢索出2018—2021 年UP 主名單，剔除不同年份被重復評定的創作者后剩余250人。之后，利用Python獲取“百大UP主”名單中UP 主B 站主頁公開信息（包括UID、IP 地址、粉絲數量）和該群體2018—2021年發布視頻的視頻頁面公開基本信息（包括視頻播放量、彈幕量、評論數、收藏人數、投幣數、轉發人數、點贊數、視頻數等，信息示例見表1），并通過人工搜集整理“百大UP主”之間的合作聯動情況（與其他“百大UP”主合作創作短視頻數量，以視頻頁面的合作創作為標志）。最后，剔除IP 地址無法精確到地級市的UP 主。同時，考慮到B 站在國外及港澳臺地區普及率較低，UP 主數據難以代表該類區域短視頻創作、發展情況，因此剔除IP 地址位于國外及港澳臺地區的UP 主。最終剩余有效研究對象共223人。

2.2 指標選擇與量化

2.2.1 虛擬空間 本研究聚焦以UP 主發布短視頻為主要活動的虛擬空間，通過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）的評價體系為基礎，結合本研究各UP 主信息，保留視頻量（Count）、喜愛度（Fond）、互動性（Interaction）3個維度（由于收集視頻量數據時對應的發布時間會被限制，同時視頻量可以表征UP主更新頻率信息，因而剔除“更新頻率”這一維度），并結合所得數據的特征對二級指標進行取舍；此外，在對高志立等的評分體系進行歸一化與取整處理的同時，考慮到“年度百大UP 主”群體中粉絲數量存在較大差異，適當增大UP 主粉絲數指標的權重，最終得到本研究影響力評分體系（表2）。其中，視頻量為各UP 主在2018—2021 年發布的視頻數量；喜愛度側重觀眾對短視頻及其創作者的喜愛、關注程度，由UP主粉絲數量、視頻點贊數等信息加權計算得到；互動性側重短視頻激發觀眾輸出自身觀點與感受的強度，由視頻評論量與彈幕量加權計算得到。

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

根據全體UP 主影響力得分（式1），運用自然斷點法將其分為6個影響力等級（levelif）。

式中：Influence 為UP 主影響力得分；wci為視頻量下各二級指標對應權重；Count 為視頻量下各二級指標對應值；wfi為喜愛度下各二級指標對應權重；Fondi為喜愛度下各二級指標對應值；wii為互動性下各二級指標對應權重；Interactioni為互動性下各二級指標對應值。

中心度（Centralityv）描述該虛擬空間中UP 主與其他UP 主之間的互動情況，包括共同創作、轉發對方視頻、在其他UP 主視頻下評論等?？紤]到廣告商投放廣告的合作形式與創作者之間聯動合作行為存在差異，本研究只關注2個及以上關聯UP主之間的聯動，即共同創作。中心度參考已有研究通過社會網絡分析（周克，2019），在UP主互聯網絡中求解UP 主中心度，并采用接近性中心度計算方法，某個UP 主的中心度為到其他所有結點最短距離均值的倒數：

式中：Centralityvi為UP 主i在全部UP 主互連網絡中的中心度；N為UP 主互連網絡中的結點數量；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（levelct）、地理可達性（Centralityg），衡量UP主在地理空間中的屬性，并進一步研究虛擬空間與地理空間的關系。

地理位置依托研究對象IP地址，精確到地級市尺度。地理等級根據國務院（2014）印發的《關于調整城市規模劃分標準的通知》，以城區常住人口為統計口徑，將研究對象所在的39個城市劃分為6個等級（表3）。將研究對象城市等級作為其地理等級，以研究地理空間位置的經濟發展水平差異對其創作的影響。地理可達性描述UP主在地理空間中與其他UP主實際接觸的便利程度，通過UP 主所處地級市在城市間高鐵網絡中的中心度確定該UP 主的地理可達性。采用社會網絡分析，計算各個城市在地理網絡中的接近性中心度，表征該城市在地理網絡的地理可達性。

表3 研究對象所在城市等級劃分Table 3 Classification of cities where research objects are located

2.3 研究方法

2.3.1 相關分析 利用已定義的UP 主地理等級與影響力等級，求取二者的斯皮爾曼相關系數r，進行相關性研究。以探究UP 主所在城市經濟發展水平是否對其短視頻創作產生的虛擬影響力存在約束。斯皮爾曼相關系數為：

式中：leveifi為某UP 主影響力等級；levelcti為該UP主地理等級；n為UP 主數量。當r∈（0, 1］時表示二者具有正相關關系，越接近1 正相關程度越強，說明更高的城市等級對UP 主影響力具有正向推動促進作用；當r∈ [-1, 0) 時表示二者具有負相關關系，越接近-1負相關程度越強，說明城市經濟發展水平對UP主影響力具有反向抑制作用；當r接近0時，表示二者相關程度不明顯，即地理等級對UP主影響力等級約束作用不明顯。

2.3.2 社會網絡分析 參考運用網絡分析的相關研究（霍麗麗 等，2021），使用中心度衡量UP主在群體中的互聯情況：一個UP主與其他UP主的合作廣度越大、頻次越高，該UP 主越處于互聯網絡的中心位置，其中心度也越高。根據UP 主群體間的聯動數據，以UP 主為結點（NodeUP），以與該UP 主之間的聯動為邊（EdgeUP），根據2 個UP 主之間的聯動次數（t）計算邊的距離權重（weightUP），從而建立UP 主互聯網絡，并通過網絡分析方法，計算UP主在互聯網絡中的中心度（C）。

將同一城市的UP主作為一個整體，類比UP主互聯網絡，從城市層面建立城市虛擬互聯網絡和地理網絡：虛擬互聯網絡以存在UP 主的城市為結點（Nodecity），城市中UP 主群體之間的聯動為邊（Edgecity），根據2個城市UP主群體之間的聯動次數（t）計算邊的距離權重（weightcity）；地理網絡以存在UP 主的城市為結點（Nodeg），城市之間高鐵交通聯系為邊（Edgeg），兩城市之間的高鐵通行時間為邊的權重（weightg）。

2.3.3 V2R 指數構建 在城市虛擬互聯網絡中，以單個城市為基準，構建V2R指數以進一步衡量城市間虛擬距離與地理距離的關系。

首先，對城市之間虛擬網絡距離weightcity、地理距離dist進行標準化處理：

式中：xz為標準化后結果；x為需要進行標準化處理的數據；xmin為需要進行標準化處理的數據序列中的最小值，xmax為最大值。該處分別對城市之間虛擬距離weightcity和地理距離dist進行標準化處理。

之后，建立指數V2R：

式中：weightcz為標準化后的虛擬網絡距離；distz為標準化后的地理距離。

當V2R＜0 時，該邊在地理空間中的距離更遠，即構成該邊的兩城市雖在地理空間中距離較遠，但在虛擬互聯網絡中的聯系較頻繁；當V2R＞0時，該邊在虛擬互聯網絡中的距離更遠，即構成該邊的兩城市雖在地理空間中距離較近，但在虛擬互聯網絡中的聯系較少；當V2R=0時，該邊在地理空間與虛擬互聯網絡中的距離相當。

3 結果分析

3.1 相關度分析

3.1.1 相關度計算結果 223位研究對象虛擬屬性喜愛度、互動性、視頻量與地理等級相關度計算結果分別為-0.098、0.035、-0.116，表明研究對象的虛擬屬性與地理等級存在相關性，但極不顯著，與假設不符。為探究原因，將UP 主數量與城市等級關系進行可視化處理（圖1），發現存在25個城市均只有1 名頭部UP 主的極端情況。UP 主在不同等級城市中的分布數量差異可能是導致兩等級間相關性不顯著的原因。

圖1 UP主數量與城市等級關系Fig.1 Relationship between number of uploaders and level of city

3.1.2 研究對象分組與分析結果 為降低不同城市中研究對象的數量差異對兩等級相關性討論造成的干擾，將研究涉及的40座城市根據其包含的UP主數量分為3組，各組主要分析目標具有差異。其中，認為只包含1位UP主的城市具有一定共同特征，將其列為A 組，共25 個，用以分析城市等級對應UP主等級關系；包含2～20位UP主的城市為B 組，共12 個，用以分析不同等級城市內部UP 主等級變化規律；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，聚焦高等級城市內部UP 主等級分布情況。假設UP 主數量將導致各城市存在性質差異，各組內部變化規律具有同一性。由于B組城市數量和UP 主數量對應關系更豐富，利于展現UP 主的地理等級與其在虛擬空間中的影響力等級間的變化規律，因此以B 組為基準組，對3 組城市所包含的UP 主影響力等級變化進行組內與組間的對比分析。

由前期分析結果可知，UP 主發布視頻數量對其虛擬等級的表達效果最差，因此僅以UP 主喜愛度為橫軸，互動性為縱軸，以標準化處理后的虛擬指標值為坐標，建立UP 主虛擬屬性變化空間。首先，對含2～20名UP主的基準組B 組進行相關性分析（圖2）。B 組共包含研究對象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主虛擬屬性喜愛度、互動性與地理等級相關度計算結果分別為-0.187、-0.007，呈現更明顯的負相關關系。結合圖2可知，位于超大城市的UP主數量更多，且呈現虛擬等級框架跨度大、影響力等級領先的特點，說明超大城市良好地包容了不同虛擬等級的UP 主。而特大城市、Ⅰ型大城市和Ⅱ型大城市的UP 主喜愛度與互動性變化范圍隨城市等級下降而逐漸縮減。城市規模越大，城市內UP 主影響力等級范圍越廣，分布越分散。

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

以B組為基準，參照分析僅含1名頭部UP主的A組城市兩等級相關性規律（見圖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，分布囊括規模體系為中、大等級城市。A 組UP 主虛擬屬性喜愛度、互動性與地理等級相關度計算結果分別為0.185、0.351，呈現較明顯的正相關關系。首先，A 組UP 主中雖然存在虛擬等級較高的極少數個例，但相對B組整體水平較低、影響力等級變化范圍較?。ㄒ妶D2），符合在B組研究中得出的基礎結論。其中虛擬等級綜合坐標最高的UP 主是位于河北省保定市的“手工耿”，雖然在虛擬等級方面較A 組表現出一定的突破性，但其原創短視頻內容具有濃厚的本地鄉土特色，其短視頻內容和粉絲吸引機制與所在城市聯系緊密。

當k≤10時，計算值為模型值，用于檢驗模型是否正確。當檢驗模型正確時，取k>10，就可對未來進行預測。

同理對C 組進行分析，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 主與基準組B 組的兩等級相關性規律相符，同時C 組最頭部UP 主虛擬等級坐標遠大于其他UP主，最頭部UP主虛擬等級領先性顯著。北京和上海作為中國發展最快、最具代表性的超大城市，為各影響力水平較高的UP主提供了發展環境，在短視頻行業發展方面展現可觀前景。

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

綜上所述，在UP 虛擬等級與地理等級相關性方面存在以下規律：1）不同等級城市中，UP主影響力等級分布情況存在差異，城市規模越大、等級越高，UP主影響力等級分布范圍越分散，如北京、上海中有若干UP 主影響力等級明顯高于基準組；2）高等級頭部UP主多位于超大城市，等級較低的城市極少出現高等級頭部UP 主，可能與城市經濟發展基礎、短視頻創作氛圍有關；3）雖然虛擬網絡平臺在一定程度上可為UP 主突破地理限制吸引粉絲量賦能，但其影響力等級的高低與變化范圍仍難脫離地理空間中城市等級的影響。

3.2 中心度分析

3.2.1 UP 主虛擬空間網絡的地理空間映射 為進一步探究短視頻創作者虛擬網絡是否與地理距離、城市等級等屬性有關，將UP 主虛擬空間網絡在地理空間進行映射。聚焦重點的頭部UP 主，以地級市為單位進行更小尺度的分析?？紤]到UP 主相較于活躍用戶具有創作屬性，在創作過程中存在聯動行為，因此，以視頻創作中涉及的聯動行為為基礎進行虛擬網絡構建。首先，關注UP 主虛擬網絡結點，比較頭部UP 主聯動中心度與其在地理空間中對應城市的中心度（圖4），發現UP 主所在城市中心度與UP 主在虛擬互聯網絡中的中心度沒有明顯的相關關系。推測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弱。

圖4 UP主虛擬互聯網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 主虛擬空間網絡結點方面，并未表現出與地理空間中的城市中心度相對應。初步推測，短視頻平臺為UP主之間的聯動提供虛擬空間，可在一定程度上削弱地理空間中實際城市距離對UP主間聯動合作的阻礙。

考慮UP主虛擬空間網絡中各結點之間的聯系，對研究涉及的全體UP 主間聯動所形成的虛擬互聯網絡進行可視化，求解各UP主中心度分布（表4），并對UP 主聯動網絡進行子網絡拆解。在拆解過程中，認為單次聯動的發生具有一定偶然性，不能代表聯動UP 主之間穩定的合作關系。因此，設定聯動閾值為1，即當UP主之間聯動次數≤1時，認為兩位UP 主之間聯系不緊密，刪除相應連結；當聯動次數＞1時，保留連結。最終得到若干聯動子網絡，和若干未形成聯動子網絡的UP主（圖5）。

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

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

在同一聯動子網絡中，UP 主地理距離較近，甚至位于同一城市。為進一步探究UP 主聯動子網絡層面虛擬空間與地理空間關系，選取包含UP 主數量最多的聯動子網絡，并將其呈現在地理空間中（圖6）。

圖6 UP主數量最多的聯動子網絡映射至地理空間Fig.6 Largest virtual subnetwork mapping to geospatial space

最大聯動子網絡的中心位于上海，與該中心存在密切聯系的UP 主來源于位于珠三角、成都、北京。但從UP 主數量和聯動頻率看，相較于跨省聯動，該網絡主要由上海內部UP 主之間的頻繁聯動構成?？梢?，將聯系較緊密且包含一定數量UP 主的群體作為研究對象時，UP 主虛擬空間網絡對地理空間的依賴性較為明顯，表現為子網絡多由距離較近的UP主組成，且在子網絡中，地理距離越近，聯動障礙越小、聯動越頻繁。實際上，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，在上海能結識行業人脈，與其他UP 主聯動更方便。這在一定程度上反映頭部UP 主群體對于上海短視頻創作環境、資源的認可，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 城市虛擬互聯網絡映射至地理空間Fig.7 Virtual network of cities mapping to geospatial space

3.2.1小節中最大聯動子網絡的表現一致。以長三角地區的杭州為例，相較于與長沙之間的距離，其與位于珠三角地區的深圳在地理距離上更遠，但杭州與深圳之間的聯動頻次明顯高于其與長沙的聯動頻次。因此，在城市聯動層面，并未表現出和城市內部一致的地理距離相關性，即距離更近的城市間的UP主聯動頻次不一定更多。

在城市虛擬互聯網絡中，4 個中心均經濟發展水平較高，其中心城市北京、成都、上海、深圳地理等級均較高。為探究該網絡在地理空間的映射是否與等級屬性相關，分別以上海、北京為中心，將在城市虛擬互聯網絡中與中心城市有直接聯動的部分網絡映射到地理空間（圖8）。分別計算網絡各邊V2R指數（表5），V2R指數＞0為城市間UP主聯動的虛擬網絡距離大于地理網絡距離，V2R 指數＜0為聯動UP主的城市間地理網絡距離更大。

圖8 虛擬網絡結點映射位置與實際地理位置比較Fig.8 Comparison between virtual network and geospatial network of cities

表5 城市虛擬網絡中與上海、北京相連城市V2R指數Table 5 V2R index of cities connected with Shanghaiand Beijing in virtual network of cities

比較城市虛擬空間網絡中各結點在地理空間映射后與其實際地理位置產生的距離偏差，可以發現等級較高的城市多表現為映射后虛擬距離更近，等級較低城市則相反。如在以上海為中心的互聯網絡中，廣州、廈門、重慶均體現為虛擬空間聯動距離縮減，而淄博、唐山等則體現為虛擬空間聯動距離增加。以北京為中心的互聯網絡規律與上海相似。經濟發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，但在虛擬空間網絡中仍與中心城市聯系更為緊密。因此，位于不同城市的UP主聯動受地理距離影響較弱，受所在城市經濟、文化發展水平影響作用顯著。

綜上，基于UP 主的虛擬空間互聯網絡表現出較強的距離相關性，其聯動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網絡中，地理距離主導作用減弱，城市等級決定作用增強。

4 結論與討論

4.1 結論

本研究聚焦近年來火速崛起的短視頻行業，以頭部短視頻創作者為樣本，通過對虛擬空間和地理空間的屬性特征進行量化，運用斯皮爾曼相關系數及社會網絡分析等方法，探討虛擬空間對地理空間的依賴性。結果表明，以短視頻行業為代表的新興數字產業依托互聯網技術構建虛擬空間，在一定程度上確實削弱減少了地理距離等真實空間要素的限制，但并不意味著虛擬空間可以脫離地理空間的約束，事實上虛擬空間對實體地理空間仍具有依賴性。具體有以下3點結論。

首先，頭部短視頻創作者虛擬空間等級與地理空間等級僅存在弱正相關關系。一方面，創作者的虛擬空間活動受地理空間位置的限制削弱，導致兩類空間等級的相關性較弱；另一方面，高等級城市創作者的虛擬等級跨度更大，即規模較大的城市內部短視頻創作者在虛擬空間流量水平上跨度更大，兩者顯示一定相關性。該類城市不僅能為高虛擬等級的創作者提供有利的創作、發展空間，對較低等級的創作者也更加包容，因而更具有集聚優勢。

其次，頭部短視頻創作者虛擬空間網絡關系建構具有地理鄰近性和等級指向。這主要體現為同一城市內部頭部短視頻創作者之間的聯動頻率相較不同城市之間的創作者聯動頻率更高；同時，對于不同城市之間的創作者，其聯動頻率受地理距離影響因素較弱，所在城市等級的影響作用較強。虛擬空間互聯網絡中心均出現在經濟、文化發展水平較高城市。

最后，頭部短視頻創作者的虛擬空間活動受其所在城市經濟、文化水平等因素影響顯著。高等級屬性的城市經濟發展領先，能為創作者提供更優質的資源和氛圍，因而能吸引不同等級的頭部創作者；而身處較低等級城市的創作者通過結合本土文化特色的方式，利用地理空間特性，也可以保障其創作內容的獨特性與創作過程的持續性。

4.2 討論

當前已有文獻多從宏觀、理論層面詮釋虛擬空間中的地理內涵，本文則基于新興的短視頻產業，通過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關系，這可以看作是對現有研究的拓展和補充。本研究既表明數字時代網絡空間構建仍受到地理空間影響，證實“地方”仍具有存在意義，同時也透露基于關系、認知、偏好等因素的非地理鄰近性可能對虛擬空間網絡建構產生影響；而且非地理因素與地理空間屬性交織共存、相互作用，可能導致兩類空間關系在不同類別的城市有不同的表現。然而，這些深層機制還有待進一步討論和檢驗。此外，本研究還存在3點不足。1）聚焦嗶哩嗶哩彈幕網頭部短視頻創作者，雖然這類樣本具有典型性，但由于樣本數量有限且缺乏體量龐大的其他類型創作者，結論是否具有廣泛意義，還有待基于更多樣本進行檢驗，以及與其他平臺的對比研究。2）未關注不同類別創作者組間差異，本研究樣本中屬于現實生活和游戲分析類別的創作者比例較高，前者受城市環境、文化氛圍等地理空間屬性的影響更大。然而由于樣本數量少，并未深入挖掘行業異質性帶來的影響及其內在原因，未來值得進一步探討。3）短視頻創作者早期多以個體形式進行發展，但隨著短視頻用戶規模與流量的指數增長，出現多頻道網絡共同經營發展的模式，對其地理空間屬性和虛擬空間屬性的影響值得進一步關注。