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视听2021.5|新闻与传播在新媒介环境的迭代演进中，新闻真实基于不同报道主体相互作用、相互影响，在不同媒介方式、符号系统、文本叙事的有机互动呈现中形成“有机真实”这一新观念、新视野①。

而作为“社会之公器”的传播媒介亦依托网络数字机制的权利重塑，在推动“多元真实”表达与真实观念的发展新突破的同时，衍生出经由“媒介逼视”重构进而加剧“客观真实”“媒介真实”“主观真实”②的递延偏差，并通过设计与制造“传媒事件”主动介入新闻舆论的聚焦与走向，形成一定的自身资源与媒介权力的滥用，从而导致他者私人空间的过度公开与解读，扰乱媒体社会职能的正常运行。

在互联网聚合效应的催促下，层出不穷的媒体逼视事件是新闻娱乐化浪潮下媒介权力异化的产物，在媒体生存、注意资本博取及商业利益的驱使下，媒介于“传媒组合”架构体系下“导演”事件，致使“事件媒介化”，改变媒介框架与受众解码机制。

媒介逼视背后深层建构的“策划主导‘传媒事件’”机制，在某种程度上亦可视作新闻传播路径及媒体报道手段的创新，是新闻媒体引导社会舆论、调节公共领域、塑造传媒品牌形象的有效途径，但其带来的结果良莠并存，值得商榷；操作不当与立意偏颇所引起的多方负面效应亦难以操控，在网络虚拟场景与多维传媒矩阵推演的互动仪式链中，加剧传媒生态的失横与媒介权力异化，背离公众对媒体职能履行的期待，引发社会对于媒介权力过度膨胀与滥用的反思及担忧。

因此，对于媒体报道行为与新闻伦理的深究探讨，重塑“真实”的价值构建与媒介话语运行逻辑显得尤为重要。

一、媒介逼视与新闻真实交错：媒介功能的失调与社会权利的异化当今传媒生态发展及新闻传播领域的报道真实主要存在“反映真实、再现真实向建构真实的变化”以及“‘客观真实观念’向‘对话真实观念’的变化”两种新观念变革，过去单一职业的新闻传播主体变成了类型意义上的“三元主体”共在结构③。

“后新闻业时代”在总体结构上形成趋向“共享”新闻资源、“共产”新闻文本、“共绘”新闻图景的“共同”主体景象，由此，一方面在某种程度上抵消了一部分主流媒体报道的极端偏向与错误的舆论导向，但另一方面也意味着获得客观事实曲折性的加剧与权利泛化带来的隐私侵犯和“失真”，促成“媒介逼视”现象的产生、转型与升级。

女强人亦美丽盘点美女CEO她们是商场是叱诧风云的CEO，他们亦是充满自信的美丽女人。

让我们对国内的美丽女强人们，进行一下盘点吧！陈晓薇陈晓薇15岁时考入中国科学技术大学少年班，后赴美留学取得匹兹堡大学生物化学博士学位，加州大学人类遗传博士后。

现任第九城市总裁。

郗慧林郗慧林天才少女。

14岁上大学，19岁成为大学教师，21岁独闯华尔街并让自己的资本迅速增加到1000万美元，27岁创办国内首家大型网络教育机构——校园在线教育集团，30岁掌控6000万美元企业资产。

董思阳董思阳“商界在线”形象代言人，互联网第一个形象代言的商界美女，亚洲智慧女性副会长，香港凤博国际集团董事长，上海凤博餐饮有限公司执行总裁，中国喜客多连锁餐饮公司的执行总裁。

达贝妮达贝妮曾经被誉为“淘宝女王”，是中国网络拍卖平台捧出的第一颗明星。

在网上已销声匿迹一年多后，以惊艳的身份再次出现在it江湖，而这次她的身份是视频搜索网站Pcpie的CEO。

张琼张琼毕业于华东政法大学，2003毕业于斯坦福商学院，是我国改革开放后最早一批证券执业律师，现任亚商咨询CEO、泛亚投资公司CEO 。

陈敏薰陈敏薰台湾上市公司理降纤维公司的董事长的女儿，现任世界第一高楼台北101大楼的CEO，被誉为最有台北味的知性女性之一。

付文丽付文丽天地控股有限公司总裁，学习计算机编程出身，曾是一名计算机教师，从房地产开发的普通员工开始，一步步走过来，至今10年来，在房地产行业开发了多种物业形态，都以精准的市场定位及产品定位取得了出色的业绩。

胡敏珊胡敏珊创造过一夜之间销售百万手表的奇迹，香港的“钟表女王”，她的丰富经历被传誉为钟表界几近传奇的故事。

杨澜杨澜中国家喻户晓的节目主持人，现任阳光媒体投资控股有限公司主席，阳光媒体投资控股有限公司是国内领先民营媒体企业之一，现持有11家亚洲地区媒体类企业公司之股份。

短视频新闻中“新黄色新闻”现象探究作者：裴悦文来源：《新闻世界》2024年第01期【摘要】随着短视频在新闻报道中的应用，网络上渐渐出现了一种由各种鸡毛蒜皮的小事组成的新闻短视频，这些被媒体贴上黄色大字标题配以网友评论或当事人采访的“新黄色新闻”大多呈现出低质量、同质化等特点。

“新黄色新闻”的大量涌现离不开受众偏好的变化、UGC内容创作为媒体带来大量素材，以及媒体逐利等因素。

这类短视频给媒体形象带来一定程度的负面影响。

新闻媒体在融合发展的当下，应破除对数据流量的过度追求，发挥好守望社会的作用。

【关键词】短视频新闻；主流媒体；新黄色新闻近期，有这样一种短视频大量涌现在社交媒体平台上，同时在一些主流媒体短视频账号中也屡见不鲜。

这是一种以黄色大字幕作为标题并加以简单“采访”的短视频，其时长较短，内容浅薄，却总能获得非常亮眼的传播数据。

这类视频被受众称为“新黄色新闻”，也成为舆论关注的焦点。

“新黄色新闻”短视频呈现出什么样的特点？究竟缘何泛滥于互联网？这一现象又会对新闻业带来哪些影响，以及对主流媒体在生产新闻短视频的过程中带来哪些新思考？本文将从这三个方面来探究。

一、“新黄色新闻”——黄色新闻的短视频新形态黄色新闻的说法滥觞于19世纪末美国两位著名报业大亨威廉·赫斯特与约瑟夫·普利策之间的商业竞争，赫斯特的《新闻报》同普利策的《世界报》抢夺以“黄孩子”为主角的连载漫画的作者群，因而把以这两个报纸为代表的具有煽情性的新闻报道类型称为黄色新闻。

[1]这是一种以夸张、煽情的内容来吸引读者眼球，为传媒带来注意力经济，并通过低售价、高发行量赢得高利润的办报模式，给当时的美国受众带来严重的负面影响。

“新黄色新闻”说法继承于“黄色新闻”一词，目前学界对此并没有较为明确的定义，但早在互联网自媒体发展初期，周丽君曾对自媒体时代网络黄色新闻泛滥的现象作过研究，认为标题党泛滥、内容低俗化、原创抄袭等自媒体乱象都是当前网络黄色新闻的表现。

少数女大学生把同性恋当时尚文章一：少数女大学生把同性恋当时尚阅读注释：拉拉一词来自于英语中的“lesbian”（蕾丝边），是中国女同性恋者通用的昵称。

根据在同性关系中所扮演的角色的不同，拉拉的身份又分为“T”和“P”，“T”代表主动角色，而“P”则代表被动角色。

重庆。

在高校聚集的沙坪坝区是拉拉的集中出没地。

19岁的June便是其中之一。

酒吧并不是专门的拉拉吧，只是June和圈子里的一些朋友固定到这里来玩，慢慢地加入这个群体的拉拉就多了起来。

这一群人年龄普遍较小，基本上都不过20上下，一群青春的女孩，“哈韩”的装扮在人群中格外显眼。

June坦言自己的“拉龄”已经有三年时间，从中学时就开始和女生交往。

最早的时候，在酒吧里看到两个美女亲密地依偎着坐在一起，吸引了所有人的眼球，当时，便觉得“酷极了”。

于是便去剪了头发，换上了中性的装束，慢慢地在酒吧里也开始吸引拉拉的目光。

June的性启蒙教育June的第一个女友是在重庆渝中区的一间同志吧认识的。

那个时候，重庆还没有一家纯粹的拉拉酒吧。

在渝中区某体育场附近，有一间同志吧，虽然以男同性恋者为主，但也间或有拉拉出现于此。

在那里，June遇到了来自沙坪坝某高校的一名拉拉。

当看到她坐在角落一支接一支地抽着Malboro，直接用瓶子喝着CORONA LIGHT，用目空一切的眼光俯视众生的时候，June觉得自己和她相比相形见绌。

于是，当那个拉拉拿着酒瓶走到她面前请她喝酒时，June几乎是受宠若惊。

之后的日子里，June甘心情愿地在她的面前做P，并从她那里学会了一支接一支地抽Malboro，学会了用瓶子喝啤酒。

她开始在同学面前公然宣称自己是一名拉拉，并不断邀请喜欢的女生到酒吧去玩。

慢慢地，June的身边聚集起一些前卫的女生，June说，每当她们一群人在重庆最繁华的道路上招摇过市时，总会吸引无数人的注目，而周围的同学，也对她们这一群体充满了羡慕和向往，这让她感到莫大的满足。

基金项目:浦东新区卫生系统重点专科(艾滋病防治)(PWZzk2017-13)第一作者简介:金樱枝,在职硕士,主管医师,主要研究方向:艾滋病性病防治与研究通信作者:肖绍坦,副主任医师,Email:stxiao@ ㊃论㊀著㊃应用新媒体技术估计上海浦东新区男男性行为者规模的初步研究金樱枝,陈盼盼,辛辛,宋爱红,肖绍坦上海市浦东新区疾病预防控制中心,复旦大学浦东预防医学研究院,上海㊀200136摘要:目的㊀探讨运用新媒体技术,对浦东新区男男性行为者(MSM)网络人群规模进行估计,了解新媒体软件使用频率㊁HIV检测及高危行为调查,为艾滋病防制工作提供依据㊂方法㊀利用同志交友软件获取在浦东新区内的网络MSM 人群注册信息,于2019年3月28日和4月11日这两天五个时间点,分别对登陆同志交友软件的MSM展开计数,通过比对登录名和注册信息,确定被计入的MSM,采用捕获-再捕获法计算网络MSM人群规模㊂同时对在线MSM进行问卷调查㊂结果㊀浦东新区当地MSM网络人群规模约为13174(95%CI:9672~16676)㊂多性伴比例占72.5%㊂经有序多分类logistics分析,年龄㊁文化程度㊁是否听过艾滋病的讲座㊁是否在VCT门诊接受过艾滋病的宣传教育是艾滋病了解程度的影响因素㊂结论㊀新媒体技术为估计MSM人群规模提供了新的技术手段,MSM人群防范艾滋病风险意识仍需加强,在网络信息化时代,新媒体技术在艾滋病健康宣传教育工作中的作用值得进一步研究㊂关键词:男男性行为者;人群规模;新媒体技术;捕获-再捕获法;高危行为中图分类号:R195㊀文献标识码:A㊀文章编号:1006-2483(2021)03-0080-04㊀DOI:10.3969/j.issn.1006-2483.2021.03.019 Size estimation of MSM population in Pudong New Area usingnew media technologyJIN Yingzhi,CHEN Panpan,XIN Xin,SONG Aihong,XIAO ShaotanShanghai Pudong New Area Center for Disease Control and Prevention,Pudong Preventive Research Institute,Fudan University,Shanghai㊀200136,ChinaCorresponding author:XIAO Shaotan,Email:stxiao@Abstract:㊀Objective㊀To explore the use of new media technology to estimate the size of the online MSM population in Pudong New Area,to understand the frequency of new media software use,HIV testing and high-risk behavior,and to provide a basis for AIDS prevention and control.㊀Methods㊀The online MSM registration information in Pudong New Area was collected through a gay dating APP.At five time points on March28and April11,2019,MSM who logged into the gay dating APPwere counted.The MSM were confirmed by comparing the login name and registration information.The capture-recapture (C-R)method was used to calculate the MSM population size.Meanwhile,a questionnaire survey was conducted on the online MSM.㊀Results㊀The MSM population size in Pudong New Area was estimated at13174[95%CI:9672~16676] through the C-R method.The proportion of multiple sexual partners accounted for72.5%.According to the ordered multi-classification logistics analysis,age,education level,experience of attending a talk on AIDS,and experience of receiving AIDS publicity and education in the VCT clinic were the influencing factors of AIDS awareness.㊀Conclusion㊀New media technology provided new technical means for estimating the size of MSM population.The MSM populationᶄs awareness of AIDS risk and prevention still needs to be strengthened.It is worthy of further studies on the role of new media technology in AIDS prevention and health education in the future.Keywords:MSM;Population size estimation;New media technology;Capture-recapture;High-risk behavior㊀㊀目前,我国AIDS以性传播为主,男男性行为者已经成为艾滋病病毒(Human immunodeficiency virus,HIV)的主要传播人群之一[1]㊂2018年上海市疾病预防控制中心研究显示上海市新报告HIV病例中男男同性传播比例已达到58%㊂MSM人群已成为艾滋病防控工作中的重点人群,故对该人群进行规模估计,将有助于对该人群中的艾滋病疫情现况进行系统的评估,最终为艾滋病防治资源的合理配置提供科学依据[2]㊂近年来,随着互联网技术的发展和智能手机的普及,社交软件为同志交友提供了新型的方式,且相比传统交友方式,社交软件有着可移动㊁便捷等特点,逐渐成为MSM寻找性伴侣的理想场所[3]㊂微信㊁陌陌和Blued等社交媒体已在人际交往中广泛使用[4]㊂Blued为专门针对MSM开发的一款男同社交软件,并在我国的MSM中广泛使用,该软件的注册用户目前已超过2700万[5]㊂为准确掌握浦东新区MSM人群规模,有效开展MSM人群干预,使用Blued结合捕获-标记-再捕获法(Capture-recapture method,简称C-R法)对浦东新区网络MSM人群基数进行估计㊂1㊀对象与方法1.1㊀对象㊀研究对象为目前在上海市浦东新区活动的男男性行为者㊂纳入条件为18周岁以上,既往有男性之间的插入肛交史或口交史㊂1.2㊀方法1.2.1㊀捕获方法㊀根据C-R法基本原理[6],假设从一个总数为N的特定环境中的生物群落中随机捕获数量为M的第1个生物样本,全部标记后释放㊂经过一段时间后再从该特定环境中的生物群落中随机捕获第2个数量为n的生物样本,其中带有标记的个体数量m,如果捕获的样本是独立的,则关系如下:M/Nˑ100%=m/nˑ100%㊂通过同志社交软件Blued,分别在2019年3月28日㊁4月11日9时㊁12时㊁16时㊁20时㊁22时五个时间点进行搜索和捕获㊂以浦东新区36个街镇42家社区卫生服务中心为研究点,方圆1~5km内使用同志社交软件的MSM作为捕获对象,明确MSM 的活跃时间点以及浦东新区网络MSM人群规模估计㊂1.2.2㊀估算方法㊀考虑到捕获网络中男男活跃人群数量的样本例数较小,为了减少对于小样本的偏性,研究采用Chapman等提出的无偏倚估计公式,计算出该地区网络MSM的人群基数及95%可信区间(Confidence interval,CI)[6]㊂其计算公式为: N=[(Na+1)(Nb+1)/(m+1)]-1,95%CI为: Nʃ1.96Var(N),其中Var(N)= (Na+1)(Nb+1)(Na-m)(Nb-m)(m+2)2(m+2),Na为第一次捕获,Nb为第二次捕获,m为标记人数㊂由于登录Blued的MSM会因内部个体的同质性而降低估计值,因此研究对MSM人群规模估计值计算及95% CI均按照四舍五入的原则进行调整㊂1.2.3㊀问卷调查㊀在线问卷调查Blued使用者,了解其人口学特征㊁软件使用频率㊁HIV检测及性行为调查㊂2㊀结㊀果2.1㊀网络MSM人群基数估计2.2.1㊀第1次捕获与标记㊀2019年3月28日9时收集在线标记数838条㊁剔除重复标记数37条,有效数据801条;12时收集在线标记数758条㊁剔除重复标记数50条,有效数据708条;16时收集在线标记数733条㊁剔除重复标记数28条,有效数据705条;20时收集在线标记数721条㊁剔除重复标记数68条,有效数据653条;22时收集在线标记数821条㊁剔除重复标记数46条,有效数据775条形成第1次捕获与标记㊂2.2.2㊀第2次捕获与标记㊀2019年4月11日9时收集在线标记数797条㊁剔除重复标记数31条,有效数据766条;12时收集在线标记数693条㊁剔除重复标记数20条,有效数据673条;16时收集在线标记数732条㊁剔除重复标记数56条,有效数据676条;20时收集在线标记数698条㊁剔除重复标记数80条,有效数据618条;22时收集在线标记数784条㊁剔除重复标记数38条,有效数据746条形成第2次捕获与标记㊂2.2.3㊀浦东新区网络MSM人群基数估算㊀利用公式计算得出浦东新区网络MSM人群在不同的时间点的估计数:9时人群基数为4155人(95%CI: 3879~4431);12时人群基数为5029人(95%CI: 4587~5471);16时人群基数为6126人(95%CI: 5515~6737);20时人群基数为9872人(95%CI: 7079~12665);22时人群基数为13174人(95% CI:9672~16676)(表1)㊂表1㊀C-R法对浦东新区网络MSM人群基数估计Table1㊀C-R estimation of MSM population base in Pudong New Area人数9时12时16时20时22时第一次捕获801708705653775第二次捕获766673676618746标记14794774044人群规模及95%CI4155(3879~4431)5029(4587~5471)6126(5515~6737)9872(7079~12665)13174(9672~16676)2.2㊀浦东新区网络MSM一般人口学特征㊀在剔除掉Blued在线登陆者中两次捕获的重复人员后,对353名在线使用者进行了问卷调查,得到相关人口学信息,其中<30岁以下人群占55.24%;上海户籍占40.23%;大专及以上文化程度人群占62.04%;暂无配偶人群占75.64%(包含未婚70.25%,离异4.82%,丧偶0.57%);公司㊁事业单位职员占45.33%,在校学生调查11.05%㊂2.3㊀MSM人群使用Blued社交软件的情况及艾滋病相关知信行特征㊀通过调查显示经常使用Blued 社交软件的MSM占30.62%;86.14%的调查对象表示使用Blued社交软件的目的是为了聊天交友,单纯为了约人发生性行为占13.86%;所有调查对象中从未有非商业非固定性行为的人数仅占25.17%㊂59.77%的调查对象对艾滋病表示了解,28.90%发生性行为时不会使用安全套,37.11%不会定期检测HIV,25.78%从不担心会感染HIV,72.52%的调查对象交往过2个及以上的男朋友(表2)㊂2.4㊀浦东新区网络MSM人群艾滋病知识了解程度影响因素分析㊀以了解艾滋病程度作为应变量(了解=1,部分了解=2,不了解=3),以年龄㊁文化程度㊁婚姻状况㊁职业㊁是否听过艾滋病的讲座㊁是否在VCT门诊接受过艾滋病的宣传教育等因素作为自变量,进行有序多分类的logistic回归分析㊂结果显示:年龄㊁文化程度㊁是否听过艾滋病的讲座㊁是否在VCT门诊接受过艾滋病的宣传教育是艾滋病了解程度的影响因素(表3)㊂表2㊀浦东新区网络MSM人群艾滋病有关知信行特征(N=353)Table2㊀Characteristics of AIDS related knowledge,belief and behavior of MSM in Pudong New Area(n=353)调查项目人数构成比(%)了解艾滋病程度㊀了解21159.77㊀部分了解13638.53㊀不了解6 1.70是否听过艾滋病的讲座㊀是17950.71㊀否17449.29是否在VCT(艾滋病自愿咨询检测)门诊接受过艾滋病的宣传教育㊀是18050.99㊀否17349.01发生性行为时是否戴安全套㊀会25171.10㊀不会10228.90㊀是否会定期检测HIV吗㊀会22262.89㊀不会13137.11是否担心自己感染HIV㊀一点不担心9125.78㊀有一点担心20056.66㊀非常担心6217.56交过男朋友数量(个)㊀19727.48㊀28824.93㊀ȡ316847.59㊀㊀注:非商业非固定性行为,指非男女朋友关系或非夫妻关系并且无金钱交易的人相约见面然后发生性关系㊂表3㊀网络MSM人群艾滋病了解程度有序多分类logistic回归分析Table3㊀logistic regression analysis of AIDS awareness of MSM变量β值标准误χ2值P值OR值OR值的95%置信区间下限上限了解艾滋病程度㊀了解-0.41 1.650.060.80---㊀部分了解 3.69 1.70 4.730.03ә---年龄组(岁)㊀<30-0.730.34 4.660.03ә0.490.250.94㊀ȡ300文化程度㊀高中及以下0.700.27 6.760.01ә 2.01 1.19 3.40㊀大专及以上0婚姻状况㊀未婚0.20 1.680.010.91 1.220.0633.08㊀已婚0.87 1.680.270.61 2.380.0963.43㊀离异0.96 1.730.310.58 2.600.0977.01㊀丧偶0职业㊀在校学生0.160.490.100.75 1.170.45 3.03㊀自由职业者-0.050.360.020.890.950.48 1.91㊀公司㊁事业单位职员-0.520.35 2.280.130.600.30 1.17㊀其它0是否听过艾滋病的讲座㊀是-1.090.2914.350.00ә0.340.200.59㊀否0是否在VCT门诊接受过艾滋病的宣传教育㊀是-0.710.28 6.360.01ә0.490.280.85㊀否0㊀㊀注:әɤ0.05㊂3㊀讨㊀论鉴于智能手机和网络的普及,MSM人群使用同志社交软件(App,如Blued㊁Jackᶄd㊁Grindr等)交友或寻找性伴已形成一种趋势㊂国外也有一些文献类似报道[7-8],如南加州大学的Chan LS在近期的文献中报道MSM的性伴数量以及无套性行为与男男移动交友软件(Grindr,Jackᶄd和SCRUFF)有明显关系,应加强进一步研究㊂这些软件可通过全球定位系统(GPS)确定每位登录者之间的距离,为开展MSM网络人群规模估计提供了可能,为进一步开展MSM艾滋病预防干预活动提供客观数据支持㊂新媒体技术调查过程实施简单,节省人员物质成本,适合因传统文化道德规范下,害怕暴露身份而不愿意进入实地活动场所的MSM人群或没有MSM人群实地活动场所的地区开展人群基数估计工作[9-10]㊂通过C-R法在交友软件得出的人群规模高于其他人在MSM活动场所对上海㊁苏州的MSM人群规模估计㊂研究是以社区卫生服务中心为中心点进行网络调查,得出的人群规模低于单飞[11]等在音乐吧㊁浴池㊁茶室各类较具规模的MSM活动场所,利用MSM手机交友软件对人群规模进行估计㊂浦东新区由于地域经济发展原因,多为中央商务区(Central Business District,CBD),实地MSM活动场所多处于浦西,故以社区卫生服务中心为中心估计浦东新区MSM人群基数更贴切MSM人群在浦东的日常活动情况㊂研究仅调查使用Blued社交软件的MSM对象,未调查其他同志社交软件使用情况,故浦东新区实际MSM人群数量要高于此次研究结果,因此暂不能代表浦东新区MSM的总体㊂结果外推浦东新区MSM人群规模时,需要进一步研究确定网络MSM人群与总MSM人群之间的比例㊂调查对象中有40.23%属于本市户籍,人群流动性大,已婚有配偶占24.36%,这与其他人等人的调查结果类似,提示MSM人群流动性大,由于传统文化的影响,仍有很高比例的MSM选择与异性结婚,其患病风险进一步扩大到女性人群㊂调查发现71.10%调查对象发生性行为时会使用安全套,坚持使用安全套的比例高于无锡地区[2]㊂通过分析研究发现是否在VCT门诊接受过艾滋病的宣传教育是艾滋病了解程度的影响因素,艾滋病自愿咨询检测(VCT)是与MSM建立长期信任关系的重要途径㊂目前,我国MSM定期VCT的比例较低㊂在MSM人群艾滋病疫情不断上升时期,可以考虑通过行政手段对Blued等软件进行干预,对使用者提示健康知识㊁暴露预防用药以及HIV检测相关信息,对遏制MSM人群中艾滋病的快速流行可能起到一定的作用㊂国外已有相关研究,通过使用约会应用程序,传递艾滋病预防信息㊂在年轻黑人使用app 比非用户HIV检测率更高,这可能预示着未来生物医学预防的成功应用,例如暴露前预防㊂基于新媒体技术的同志社交软件,可因自身特点解决在实地开展MSM人群规模估计时的困难,结合C-R法的原理和方法,为估计MSM人群规模提供了新的思路和技术手段㊂同时提示在网络信息化时代,利用此类新媒体技术,进行艾滋病健康宣传教育工作的价值值得进一步研究㊂利益冲突㊀所有作者均声明不存在利益冲突参考文献[1]㊀中国疾病预防控制中心性病艾滋病预防控制中心性病控制中心.2018年第3季度全国艾滋病性病疫情[J].中国艾滋病性病,2018,24(11):1075.[2]㊀孟晓军,王旭雯,尹寒露,等.基于男同社交媒体的无锡市市区男男性行为者规模估计研究[J].中国艾滋病性病,2019,25(5):468-471.[3]㊀王海东,张璐,周莹,等.男男性接触者社交软件的使用和性行为特征及性传播疾病关系的系统综述[J].中国全科医学,2019,22(32):3969,3973-3974.[4]㊀金莹莹,徐杰,江震,等.应用交友软件调查大学生男男性行为者HIV检测现状及相关因素[J].中华流行病学杂志,2017,38(5):629-633.[5]㊀CAO B L,ZHAO P P,BIEN C,et al.Linking young men whohave sex with men(YMSM)to STI physicians:a nationwidecrosssectional survey in China[J].BMC infec Dis,2018,38(1):228.[6]㊀International working group for disease monitoring andforecasting.Capture-recaptureand Multiple-record systemsestimationⅡ:applications in human disease[J].Am JEpidemiol,1995,142(10):1059-1068.[7]㊀CHAN L S.The Role of Gay Identity Confusion and Outness inSex-Seeking on Moble Dating Apps Among Men Who Have SexWith Men:A Conditional Process Analysis[J].J Homosex,2017,65(5):622-637.[8]㊀CAO B,LIU C,STEIN G,et al.Faster and Riskier Online Contextof Sex Seeking Among Men Who Have Sex With Men in China[J].Sex Transm Dis,2017,44(4):239-244.[9]㊀黄玉满,沈智勇,万孝玲,等.广西艾滋病感染者/患者抗病毒治疗及时性影响因素分析[J].中国热带医学,2017,17(11):1089-1092.[10]㊀宋爱红,陈盼盼,周晓林,等.不同类型毒品使用者性病艾滋病相关危险行为分析[J].中国热带医学,2017,17(6):585-589.[11]㊀单飞,罗丹,黄竹林,等.应用手机交友软件估计长沙市男男性行为人群规模[J].中国公共卫生杂志,2017,33(3):349-351.(收稿日期:2021-03-21)(本文编辑:赵珣)。

(2023·11)XINWEN AIHAOZHE随着移动通信技术的发展,网络直播作为当下新媒体的重要形式,其内涵、类别与形态发生了巨大变化。

当下引发热议的网络直播更多指的是利用移动互联网、流媒体技术进行的现场视频直播,“人人皆可参与”“实时互动”成为网络直播的重要特点。

根据CNNIC 发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》:截至2022年12月,我国网络直播用户规模达到7.51亿。

网络直播即时传播、实时互动的特点,能够让相隔千里、互不相识的人与人之间建立联结,彼此交流,“形成了时间消灭空间、构成‘空间坍塌’的态势”。

[1]而这种时空分离形成了新的信息传播、社会感知、社会关系的变化符合“脱域”特征。

一、网络直播的脱域性“脱域”是英国社会学家吉登斯提出的概念,意指“社会关系从彼此互动的地域性关联中,从通过对不确定的时间的无限穿越而被重构的关联中脱离出来”[2]。

(一)网络直播当中的时空分离吉登斯认为时空分离是脱域过程的初始条件。

所谓“时空分离”也就是“跨越广阔的时间和空间领域的社会关系的联合并一直到包括全球体系的状况”。

[3]脱域是由时空分离所造成的“虚化”和“缺场”引起的,从而能跨越广阔的时间—空间距离去重新组织社会关系。

网络直播作为现代社会的传播媒介,形成了一种全新的传播情境。

从空间上看,“互联网逻辑的空间拓展彻底摆脱了对空间近邻的依赖性”[4],模糊了“在场”与“缺席”的界限。

以“刘畊宏现象”为例,后疫情时代处于封控状态下的居民在现实空间中相互分离,而网络直播突破了原有的时空限制,将任意两个甚至多个位置或场所链接起来,创造了“虚拟空间”,实现了不同空间的实时互动。

从时间上看,直播的实时互动让不同地域的用户在同一时间内几无障碍地“同频”交流,为彼此的情感沟通、建构新的社会关系提供了条件。

刘畊宏直播间的粉丝或许无所谓谋面,但彼此互称“畊宏女孩”。

刘畊宏每周五次的直播健身,更像是粉丝情感与关注点的相互连带,粉丝通过观看直播和参与健身完成彼此间的互动仪式。

计算机与现代化㊀２０１９年第２期ＪＩＳＵＡＮＪＩＹＵＸＩＡＮＤＡＩＨＵＡ总第２８２期文章编号:１００６￣２４７５(２０１９)０２￣０１２３￣０４收稿日期:２０１８￣０７￣０９ꎻ修回日期:２０１８￣０７￣２４作者简介:陈婧怡(１９９４￣)ꎬ女(回族)ꎬ江苏南京人ꎬ硕士研究生ꎬＣＣＦ会员(９４１５３Ｇ)ꎬ研究方向:社交网络信息传播建模ꎬＥ￣ｍａｉｌ:４６５２６４８７５＠ｑｑ.ｃｏｍꎻ徐名海(１９７６￣)ꎬ男ꎬ副教授ꎬ博士ꎬ研究方向:复杂网络建模与信息传播模型ꎬＥ￣ｍａｉｌ:ｄ０２０７＠ｎｊｕｐｔ.ｅｄｕ.ｃｎꎻ杨溪(１９９１￣)ꎬ男ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向:社交网络用户决策模型分析ꎬＥ￣ｍａｉｌ:７０７９１５０５４＠ｑｑ.ｃｏｍꎻ杜帆(１９９４￣)ꎬ男ꎬ硕士研究生ꎬ研究方向:车辆网络建模ꎬＥ￣ｍａｉｌ:１６４７６６７７５７＠ｑｑ.ｃｏｍꎮ一种改进的ＨＫ社交网络建模方法陈婧怡ꎬ徐名海ꎬ杨㊀溪ꎬ杜㊀帆(南京邮电大学通信与信息工程学院ꎬ江苏南京２１０００３)摘要:随着对复杂网络研究的不断加深ꎬ社交网络建模成为研究热点之一ꎮ在Ｈｏｌｍｅ和Ｋｉｍ(ＨＫ)网络模型的基础上ꎬ提出一种改进的ＨＫ社交网络演化模型ꎬ不仅考虑了 偏好连接 ㊁ 三角结构 的传统社交网络演化机制ꎬ还在网络中新增节点的同时考虑了 内部演化 和 外部延展 ２种不同的网络链路增长模式ꎬ并在传统的单向生长的网络结构基础上ꎬ创新性地提出节点度饱和与链路刷新的网络动态演化方式ꎮ仿真结果显示ꎬ改进后的ＨＫ模型其度分布呈现幂律分布特征ꎬ具有较大的聚类系数与较小的平均最短路径长度ꎬ同时满足小世界效应与无标度特性ꎬ整个社交网络模型在链路的建立与阻断过程中呈螺旋式生长ꎬ能更好地再现真实社交网络的结构特征ꎮ关键词:复杂网络ꎻＨＫ模型ꎻ网络演化ꎻ度分布ꎻ聚类系数中图分类号:ＴＰ３９３㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀ｄｏｉ:１０.３９６９/ｊ.ｉｓｓｎ.１００６￣２４７５.２０１９.０２.０２２ＡｎＩｍｐｒｏｖｅｄＨＫＳｏｃｉａｌＮｅｔｗｏｒｋＭｏｄｅｌｉｎｇＭｅｔｈｏｄＣＨＥＮＪｉｎｇ￣ｙｉꎬＸＵＭｉｎｇ￣ｈａｉꎬＹＡＮＧＸｉꎬＤＵＦａｎ(ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓꎬＮａｎｊｉｎｇ２１０００３ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｅｐｅｎｉｎｇｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓꎬｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｎｇｈａｓｂｅｃｏｍｅｏｎｅｏｆｒｅｓｅａｒｃｈｈｏｔｓｐｏｔｓ.ＢａｓｅｄｏｎＨｏｌｍｅａｎｄＫｉｍ(ＨＫ)ｍｏｄｅｌꎬｗｅｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＨＫｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ.Ｗｅｎｏｔｏｎｌｙｃｏｎｓｉｄｅｒ ｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｒｉａｎｇｕｌａｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ꎬｂｕｔａｌｓｏｃｏｎｓｉｄｅｒｔｗｏｎｅｔｗｏｒｋｇｒｏｗｔｈｐａｔｔｅｒｎｓｎａｍｅｄ ｉｎｔｅｒｎａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｔｅｒ￣ｎａｌｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｗｈｅｎａｄｄｉｎｇｎｅｗｎｏｄｅｓｉｎｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ.Ａｃｒｅａｔｉｖｅｗａｙｏｆｎｅｔｗｏｒｋｄｙｎａｍｉｃｅｖｏｌｕｔｉｏｎｉｎｃｌｕｄｉｎｇｎｏｄｅｓｓａｔｕｒａｔｉｏｎａｎｄｌｉｎｋｓｒｅｆｒｅｓｈｉｎｇｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｂａｓｅｄｏｎｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｏｎｅ￣ｗａｙｇｒｏｗｔｈｎｅｔｗｏｒｋ.Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌｈａｓｐｏｗｅｒ￣ｌａｗｄｅｇｒｅｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎꎬｌａｒｇｅｒｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔａｎｄｓｍａｌｌｅｒａｖｅｒａｇｅｓｈｏｒｔｅｓｔｐａｔｈｗｈｉｃｈｓａｔｉｓｆｉｅｓｓｍａｌｌ￣ｗｏｒｌｄｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｓｃａｌｅ￣ｆｒｅｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ.Ｔｈｅｗｈｏｌｅｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｉｓｓｐｉｒａｌｉｎｇｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｌｉｎｋｂｕｉｌｄｉｎｇａｎｄｂｌｏｃｋｉｎｇａｎｄｒｅｐｒｏｄｕｃｅｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒｅａｌｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｂｅｔｔｅｒ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋꎻＨＫｍｏｄｅｌꎻｎｅｔｗｏｒｋｅｖｏｌｕｔｉｏｎꎻｄｅｇｒｅｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎꎻｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ０㊀引㊀言近年来ꎬ随着互联网的发展ꎬ社交网络的研究引起越来越多学者的兴趣[１￣７]ꎮ社交网络作为复杂网络的一种ꎬ其不仅具有复杂网络中各种拓扑结构㊁复杂动力学行为及网络特征ꎬ还涉及心理学㊁社会学等诸多领域ꎬ是一个学科交叉㊁多样化的研究课题[８￣１０]ꎮ研究社交网络的特征首先必须重现真实的社交网络ꎬ构建合理的社交网络模型是研究的基础与关键ꎮ在现有的社交网络模型中ꎬＷａｔｔｓ和Ｓｔｒｏｇａｔｚ提出的ＷＳ小世界网络模型[１１]以及Ｂａｒａｂａｓｉ和Ａｌｂｅｒｔ提出的ＢＡ无标度网络模型[１２￣１３]是公认的经典社交网络模型ꎮ前者具有高聚类系数和相对较短的平均路径长度ꎻ后者有严重的异质性ꎬ即存在少量具有大节点度的节点和大量具有小节点度的节点ꎬ并且随着时间的推移这种两极分化会愈加严重ꎬ度分布呈现幂律分布特征ꎮ真实的社交网络是一种同时具有高聚类性和度的幂律分布这２种特征的复杂网络[１４]ꎬ尽管上述２种经典网络模型都在某一方面有很好的表现ꎬ却无法同时满足这２种特征:ＷＳ模型的度分布呈现泊松分布特征ꎬ而ＢＡ模型的聚类效应表现不明显ꎬ这都与现实的社交网络存在很大差异ꎮ１２４㊀计㊀算㊀机㊀与㊀现㊀代㊀化２０１９年第２期为了更好地再现真实的社交网络ꎬＨｏｌｍｅ和Ｋｉｍ不仅继承了ＢＡ模型中的 偏好连接 (ＰｒｅｆｅｒｅｎｔｉａｌＡｔｔａｃｈｍｅｎｔꎬＰＡ)[１５]性质ꎬ还创新性地引入了 三角结构 (ＴｒｉａｌＦｏｒｍａｔｉｏｎꎬＴＦ)的概念ꎬ又称作 熟人引荐 机制ꎬ提出了ＨＫ模型[１６]ꎮＨＫ模型不仅具有较高的聚类系数㊁较短的平均路径长度ꎬ其度分布也呈现幂律分布的特征ꎬ是小世界特性与无标度特性的统一ꎮ尽管ＨＫ模型已经取得了比较好的效果ꎬ但是它的问题也是明显存在的[１７￣１９]ꎮ比如ꎬ在网络生长的过程中新生成的链路总是只产生在新旧节点之间且是一个定值ꎬ但在实际网络中ꎬ人们很可能与朋友的朋友建立联系[２０￣２１]ꎬ即已有的社交网络也会不断在内部进行发展ꎬ随着网络规模的扩大这种发展也会呈加速趋势[２２]ꎻ另外ꎬ网络的动态变化总被默认为是单向增长的ꎬ事实上人的精力是有限的ꎬ即节点度不会呈无限增长的趋势ꎬ会产生饱和状态ꎬ此时再要发展新的关系就必须抛弃现有的一些比较脆弱的关系ꎮ本文考虑网络内部演化与外部延展㊁非线性增长以及节点度饱和与链路刷新的情况ꎬ提出一种改进的ＨＫ社交网络模型ꎬ弥补现有ＨＫ模型的不足ꎮ１㊀模型算法１.１㊀ＨＫ模型算法传统的ＨＫ模型算法过程如下:１)初始状态下ꎬ网络中有ｎ０个节点与０条链路ꎮ２)每经过一个时间步长ꎬ网络中增加一个节点与ｍ条链路ꎮ３)在新增的ｍ条链路中ꎬ一条是以ＰＡ步骤加入的ꎮ４)其余的ｍ－１条链路是以Ｐｔ概率进行ＴＦ步骤或以１－Ｐｔ概率重复ＰＡ步骤ꎮ５)重复步骤２~步骤４ꎬ直到网络中的节点数达到指定的最大值ꎮ从以上模型算法不难看出ꎬＨＫ网络中只在新旧节点之间存在链路的增长(外部延展)ꎬ而在真实社交网络中ꎬ现有网络中节点的内部演化也是网络生长的重要一环ꎻｍ的值是一个常数ꎬ即认为网络的生长总是线性的㊁匀速的ꎬ而实际网络的演化是随着节点数与链路数的增加ꎬ即网络规模的不断扩大而呈现加速趋势的ꎻ在步骤２~步骤４的不断迭代中ꎬ各节点度随着节点数的不断增加总是单向增长的ꎬ实际上人与人的关系并不仅是建立联系ꎬ还有阻断联系ꎬ即存在节点度饱和与链路刷新的动态演化过程ꎮ基于上述思想ꎬ提出改进的ＨＫ模型如下ꎮ１.２㊀改进的ＨＫ模型算法本文提出的改进ＨＫ模型算法过程如下:１)初始状态下ꎬ网络中有ｎ０个节点ꎬ它们呈现随机连接ꎮ２)每经过一个时间步长ꎬ网络中增加一个节点与ｍ条链路ꎬｍ的值与这一时刻的网络规模相关ꎬ表示为:ｍ＝∂Ｎ０ɖＮ０ꎬ㊀ｍ⩾１其中ꎬ∂ɪ(０ꎬ１)为可调节因子ꎬＮ０为这一时刻网络中的节点数ꎮ３)在新增的ｍ条链路中ꎬ一条是以ＰＡ步骤加入的ꎬ具体表现为新加入的节点选择现有网络中的一个旧节点与之相连ꎬ即在新节点与现有网络之间产生一条链路ꎬ旧节点的选择遵循择优原则ꎬ其概率表示为:ＰＡ＝ｋｔðＮ０ｉ＝１ｋｉ其中ꎬｋｔ为某一旧节点的节点度ꎬ分母为现有网络中所有节点的节点度之和ꎮ这里的择优原则表示新加入的节点更倾向于与现有网络中节点度较大的点产生联系ꎮ４)有ｍ０条链路以Ｐｔｏ概率进行ＴＦ步骤或以１－Ｐｔｏ概率重复ＰＡ步骤ꎬ具体表现为:将步骤３中选择的优节点的所有邻居节点看作一个推荐网络ꎬ新节点随机选择其中某些节点进行基于三角结构的连接ꎬ或重复步骤３中的择优连接ꎬ概率表示为:Ｐｔｏ＝１－ＰＡ这一步骤看作是网络中链路的外部延展ꎮ５)其余的ｍ－ｍ０－１条链路以概率Ｐｔｉ产生在新节点加入前的网络节点之间ꎬ具体表现为:每个节点将与自身直连的节点称为一级邻居ꎬ将所有与一级邻居直连的节点称为二级邻居ꎬ二级邻居可看作是源节点的潜在邻居ꎬ本步骤的链路就产生在每个节点与其潜在邻居之间ꎮ每个节点对邻居的选择也遵循择优原则ꎬ这里的择优原则表示为每个节点更倾向于与拥有更多共同一级邻居的潜在邻居产生联系ꎬ其概率表示为:Ｐｔｉ＝ðωｉɘωｊｋｉ其中ꎬωｉ为某一节点的一级邻居集合ꎬωｊ为该节点某个二级邻居的一级邻居集合ꎬΣ在这里表示计算上述两者交集中的节点个数ꎬｋｉ为该节点的节点度ꎬ这一步骤看作是网络中链路的内部演化ꎮ６)为网络中的每个节点都设置一个节点度上限ꎬ根据邓巴数的概念[２３]ꎬ即人类智力将允许人类拥有稳定社交网络的人数是１５０人左右ꎬ在这里本文将每个节点的节点度上限设为１５０ꎮ当某个节点的节点度达到该上限后则认为该点的节点度达到饱和ꎬ其必然要与某些一级邻居断链来为下一步网络演化提供空间ꎬ而其它不饱和节点也会以一定的概率Ｐｄ与一级邻居断链ꎬ这个概率与其节点度成正比ꎬ具体表现为:㊀２０１９年第２期陈婧怡ꎬ等:一种改进的ＨＫ社交网络建模方法１２５㊀Ｐｄ＝ｋｉ１５０被断链的一级邻居是那些与源节点耦合度Ø较小的节点ꎬ这里的耦合度与源节点和一级邻居间的共同邻居数成正比ꎬ即:Ø＝ðωｉɘωｋｋｉ其中ωｋ为源节点某个一级邻居的一级邻居集合ꎮ设置某一可调因子βɪ(０ꎬ１)ꎬ被断链的一级邻居在所有一级邻居耦合度排名靠后的βｋｉ个节点中选取ꎮ７)重复步骤２~步骤６ꎬ直到网络中的节点数达到指定的最大值Ｎꎮ从以上模型算法可以看出:改进的ＨＫ模型网络演化生长的每个时间步中ꎬ增加的链路数是不同的ꎬ与当前网络的规模大小正相关ꎬ呈现加速增长的趋势ꎻ增加的链路也不只产生在新旧节点间ꎬ旧节点之间也会不断产生新的链路ꎻ节点间也不只存在链路的建立ꎬ还存在链路的阻断ꎮ在现实社交网络中ꎬ人与人之间关系的变化是不规律的ꎬ呈现出局部动态稳定ꎬ整体规模螺旋式上升的特点ꎮ本文中改进的ＨＫ模型算法可以对这些真实情况有较好的反映ꎮ２　仿真及结果为了对提出的模型进行有效性验证ꎬ本文的实验部分采用ＭＡＴＬＡＢ仿真工具进行ꎮ在实验过程中ꎬ采用以下参数设置:１)初始化网络节点ｍ０＝５ꎬ相互间随机连接作为初始链路ꎮ２)最大节点数取Ｎɪ{１００ꎬ５００ꎬ１０００ꎬ２０００ꎬ５０００ꎬ１００００}ꎮ３)内部演化的发生概率设为０.２ꎮ４)每一时间步增加链路数的可调因子∂＝０.０５ꎬ耦合度排名的可调因子β＝０.１ꎮ图１㊀Ｎ＝１００的度分布图２㊀Ｎ＝１０００的度分布图３㊀Ｎ＝１００００的度分布如图１~图３所示ꎬ在改进ＨＫ算法的作用下ꎬ拥有不同节点数量级规模的社交网络呈现出的度分布都近似呈现出幂律分布的特征ꎬ幂律指数在２~３间变化ꎬ并且随着网络规模的增大ꎬ节点度的两极分化愈加明显ꎬ在考虑了节点度饱和与链路刷新的情况下消除了网络中拥有巨大节点度的节点ꎬ符合实际社交网络的特征ꎮ图４㊀平均最短路径如图４所示ꎬ相比于传统ＨＫ算法ꎬ在改进ＨＫ算法的作用下ꎬ网络具有更短的平均最短路径ꎬ网络规模较小时平均最短路径随着网络规模的增大而增１２６㊀计㊀算㊀机㊀与㊀现㊀代㊀化２０１９年第２期大ꎬ达到一定规模后有下降的趋势ꎬ总体稳定在不超过６的范围ꎬ这满足小世界网络的特征ꎬ与真实社交网络的情况相符ꎮ如图５所示ꎬ相比于ＨＫ算法ꎬ在改进ＨＫ算法的作用下ꎬ网络的聚类系数随着网络规模的增大不断下降ꎬ但下降趋势更加平缓ꎬ并总体维持在一个相对更高的聚集度范围ꎬ这种高聚类属性(Ｃ>０.０５)是由ＴＦ步骤中的内部演化与外部延展２种增长模式共同作用下形成的ꎬ它也满足小世界网络的特征ꎬ与真实社交网络的情况相符ꎮ图５㊀聚类系数３　结束语对社交网络的建模与真实社交网络越接近ꎬ越有助于研究人员对复杂网络进行准确㊁深入的研究ꎮ本文提出的改进ＨＫ模型是在传统ＨＫ模型的基础上进行优化ꎬ考虑了不同的网络演化模式及节点度饱和与链路动态刷新的情况ꎬ更符合现实社交网络特征ꎮ仿真结果显示ꎬ该模型同时满足小世界和无标度特性ꎬ消除了网络中的巨大度节点ꎬ其链路数随着网络规模的扩大在建立与阻断的过程中呈螺旋式增长ꎬ与现实社交网络更接近ꎮ参考文献:[１]㊀ＳＴＲＯＧＡＴＺＳＨ.Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].Ｎａ￣ｔｕｒｅꎬ２００１ꎬ４１０:２６８￣２７６.[２]㊀ＮＥＷＭＡＮＭＥＪ.Ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｃｏｍｐｌｅｘｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＳＩＡＭＲｅｖｉｅｗꎬ２００３ꎬ４５(２):１６７￣２５６.[３]㊀ＦＡＮＧＢＸꎬＪＩＡＹꎬＨＡＮＹꎬｅｔａｌ.Ａｓｕｒｖｅｙｏｆｓｏｃｉａｌｎｅｔ￣ｗｏｒｋａｎｄｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄｉｓｓｅｍｉｎａｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ].ＣｈｉｎｅｓｅＳｃｉｅｎｃｅＢｕｌｌｅｔｉｎꎬ２０１４ꎬ５９(３２):４１６３￣４１７２.[４]㊀周涛ꎬ柏文洁ꎬ汪秉宏ꎬ等.复杂网络研究概述[Ｊ].物理ꎬ２００５ꎬ３４(１):３１￣３６.[５]㊀方锦清.网络科学的理论模型探索及其进展[Ｊ].科学导报ꎬ２００６ꎬ２４(１２):６７￣７２.[６]㊀何宇ꎬ赵洪利ꎬ杨海涛ꎬ等.复杂网络演化研究综述[Ｊ].装备指挥技术学院学报ꎬ２０１１ꎬ２２(１):１２０￣１２５.[７]㊀许进ꎬ杨扬ꎬ蒋飞ꎬ等.社交网络结构特性分析及建模研究进展[Ｊ].中国科学院院刊ꎬ２０１５ꎬ３０(２):２１６￣２２８.[８]㊀赵东杰ꎬ何宇ꎬ杨海涛ꎬ等.基于演化涌现的复杂信息网络设计优化[Ｊ].科技导报ꎬ２０１１ꎬ２９(３６):２３￣２７.[９]㊀蒙在桥ꎬ傅秀芬.基于在线社交网络的动态消息传播模型[Ｊ].计算机应用ꎬ２０１４ꎬ３４(７):１９６０￣１９６３.[１０]莫娴ꎬ钱京梅ꎬ吴茜.具有社团特征的社交网络建模方法[Ｊ].通信技术ꎬ２０１８ꎬ５１(２):３７６￣３８０.[１１]ＷＡＴＴＳＤＪꎬＳＴＲＯＧＡＴＺＳＨ.Ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｄｙｎａｍｉｃｓｏｆ ｓｍａｌｌ￣ｗｏｒｌｄ ｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].Ｎａｔｕｒｅꎬ１９９８ꎬ３９３(６６８４):４４０￣４４２.[１２]ＢＡＲＡＢＡＳＩＡＬꎬＡＬＢＥＲＴＲꎬＪＥＯＮＧＨ.Ｍｅａｎ￣ｆｉｅｌｄｔｈｅｏ￣ｒｙｆｏｒｓｃａｌｅ￣ｆｒｅｅｒａｎｄｏｍｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＰｈｙｓｉｃａＡ:ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓꎬ１９９９ꎬ２７２(１￣２):１７３￣１８７.[１３]ＢＡＲＡＢＡＳＩＡＬꎬＡＬＢＥＲＴＲ.Ｅｍｅｒｇｅｎｃｅｏｆｓｃａｌｉｎｇｉｎｒａｎ￣ｄｏｍｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].Ｓｃｉｅｎｃｅꎬ１９９９ꎬ２８６(５４３９):５０９￣５１２.[１４]ＮＥＷＭＡＮＭＥＪꎬＳＴＲＯＧＡＴＺＳＨꎬＷＡＴＴＳＤＪ.Ｒａｎｄｏｍｇｒａｐｈｓｗｉｔｈａｒｂｉｔｒａｒｙｄｅｇｒｅｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｉｒａｐｐｌｉｃａ￣ｔｉｏｎｓ[Ｊ].ＰｈｙｓｉｃａｌＲｅｖｉｅｗＥ:ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌꎬＮｏｎｌｉｎｅａｒꎬａｎｄＳｏｆｔＭａｔｔｅｒＰｈｙｓｉｃｓꎬ２００１ꎬ６４(２)ꎬｄｏｉ:１０.１１０３/ＰｈｙｓＲｅ￣ｖＥ.６４.０２６１１８.[１５]ＮＥＷＭＡＮＭＥＪ.Ａｓｓｏｒｔａｔｉｖｅｍｉｘｉｎｇｉｎｎｅｔｗｏｒｋｓ[Ｊ].ＰｈｙｓｉｃａｌＲｅｖｉｅｗＬｅｔｔｅｒｓꎬ２００２ꎬ８９(２０)ꎬｄｏｉ:１０.１１０３/ＰｈｙｓＲｅｖＬｅｔｔ.８９.２０８７０１.[１６]ＨＯＬＭＥＰꎬＫＩＭＢＪ.Ｇｒｏｗｉｎｇｓｃａｌｅ￣ｆｒｅｅｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｔｕｎａｂｌｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ[Ｊ].ＰｈｙｓｉｃａｌＲｅｖｉｅｗＥ:ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌꎬＮｏｎｌｉｎｅａｒꎬａｎｄＳｏｆｔＭａｔｔｅｒＰｈｙｓｉｃｓꎬ２００２ꎬ６５(２)ꎬｄｏｉ:１０.１１０３/ＰｈｙｓＲｅｖＥ.６５.０２６１０７.[１７]王丹ꎬ井元伟ꎬ郝彬彬.扩展ＨＫ网络结构与同步能力的研究[Ｊ].物理学报ꎬ２０１２ꎬ６１(２２):１４８￣１５５.[１８]王丹ꎬ金小峥.可调聚类系数加权无标度网络建模及其拥塞问题研究[Ｊ].物理学报ꎬ２０１２ꎬ６１(２２):５３７￣５４５.[１９]徐玉珠ꎬ张达敏ꎬ曾成ꎬ等.改进ＨＫ网络演化模型的研究[Ｊ].电子科技ꎬ２０１６ꎬ２９(３):１０６￣１０９.[２０]ＪＯＳＴＪꎬＪＯＹＭＰ.Ｅｖｏｌｖｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｓｗｉｔｈｄｉｓｔａｎｃｅｐｒｅｆｅｒ￣ｅｎｃｅｓ[Ｊ].ＰｈｙｓｉｃａｌＲｅｖｉｅｗＥ:ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌꎬＮｏｎｌｉｎｅａｒꎬａｎｄＳｏｆｔＭａｔｔｅｒＰｈｙｓｉｃｓꎬ２００２ꎬ６６(３)ꎬｄｏｉ:１０.１１０３/ＰｈｙｓＲｅ￣ｖＥ.６６.０３６１２６.[２１]ＬＩＸꎬＣＨＥＮＧＲ.Ａｌｏｃａｌ￣ｗｏｒｌｄｅｖｏｌｖｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌ[Ｊ].ＰｈｙｓｉｃａＡ:ＳｔａｔｉｓｔｉｃａｌＭｅｃｈａｎｉｃｓａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａ￣ｔｉｏｎｓꎬ２００３ꎬ３２８(１￣２):２７４￣２８６.[２２]崔爱香ꎬ傅彦.加速增长的ＨＫ网络演化模型[Ｊ].计算机科学ꎬ２０１５ꎬ４２(４):３７￣３９.[２３]ＤＵＮＢＡＲＲＩＭ.Ｓｏｃｉａｌｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｎｔｈｅｉｎｔｅｒｎｅｔ:Ｔｅｓｔｉｎｇｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｎｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｚｅ[Ｊ].ＰｈｉｌｏｓｏｐｈｉｃａｌＴｒａｎｓ￣ａｃｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅＲｏｙａｌＳｏｃｉｅｔｙＢ:ＢｉｏｌｏｇｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓꎬ２０１２ꎬ３６７(１５９９):２１９２￣２２０１.。

摘 要同性恋群体从古至今，一直存在于人类发展的进程中，但却一直处于边缘地带，尤其是女同性恋群体，据统计其在同性恋总人口中仅为男同性恋者的一半左右，使之更容易被边缘化。

但是随着互联网的发展，不仅加速了人们获取信息的速度，也使人们能够逐渐去了解到边缘群体，同时也提供了一个较为宽松自由的空间给这样的群体。

随着粉红经济，也就是以同性恋群体为目标消费者而带动发展的经济的出现，也带动了同性恋社交媒体的发展。

在人类即将步入web4.0的今天，社交媒体的发展空前繁荣，但是同性恋社交媒体的发展却刚刚开始展露头脚，这不仅仅是一个新的市场，对于各学科的研究学者来说，这也是一个新的研究领域和方向。

所以笔者将研究的目光投向对女同社交媒体的研究，因为中国的女同性恋者由于受到传统文化的熏陶和影响，以及中国人骨子里内敛和中庸的个性，所以女性比男性在社交、发声、承认身份等方面更加的困难。

但是网络的发展给了女同性恋者一个很好的发声和交流虚拟空间和平台。

社交媒体不断发展的今天，女同性恋者也逐渐有了更多的选择去利用不同的网络手段去交友、去找寻自己的圈子、去了解和认同自己。

本文通过使用访谈法、问卷调查和虚拟民族志的方法对当前网络中主要的几类女同社交媒体的使用者、使用动机和需求、具体的使用行为以及作为平台方，用户在使用中所存在的优劣势进行分析，研究这些使用者的特点，以及她们是如何去选择并使用这些媒体，她们的使用需求是什么，从而探寻其背后的深层原因有哪些，并通过分析当前这些女同社交媒体所存在的优势和劣势，为女同社交媒体的发展去提出一些建议。

本研究结果显示，女同社交媒体的发展，为女同性恋者提供了一个在虚拟空间社交和活动的场所，使之有一个相对自由的活动空间，基本满足其认知、情感、认同、解压等方面的需求，并且女同社交媒体的发展也为打破亚文化和主流文化的壁垒提供了一个很好的桥梁，但仍然存在一些问题亟待解决，专业内容占比较低，低龄化问题严重，资金流动不稳定，直播管理较弱以及恶意营销等情况依旧存在，需要合理的解决，从而为女同性恋者提供一个积极向上的健康社交环境。

大规模超骑聚爱情行为感知与识别方法研究随着社交网络的普及，大规模超骑聚爱情行为（Massive Superemeet Love Affair，简称MSLA）的发生频率有所增加。

然而，对于这种行为的感知和识别方法的研究还相对薄弱。

本文将针对大规模超骑聚爱情行为，探讨感知和识别的方法，以提供有效的研究工具和指导。

首先，为了感知和识别大规模超骑聚爱情行为，我们需要了解其定义和特征。

大规模超骑聚爱情行为是指在社交网络中，一群人同时对一个特定个体表达无条件的爱情或崇拜。

这种行为通常具有以下特征：规模庞大、持久性强、感情表达集中，以及人群集中关注某一特定个体。

其次，为了感知和识别大规模超骑聚爱情行为，我们可以采用以下方法：1. 社交网络分析：通过分析社交网络中的群体关系和互动行为，可以感知到大规模超骑聚爱情行为的存在。

例如，可以通过网络爬虫收集用户的社交网络数据，并对数据进行分析，发现群体中对特定个体的关注和互动程度的增加。

2. 文本分析：通过分析社交网络中用户的文本内容，可以辅助识别大规模超骑聚爱情行为。

例如，可以通过自然语言处理技术，提取用户对特定个体的情绪表达、情感信息和用词频率等数据，从而判断是否存在大规模超骑聚爱情行为。

3. 图像分析：对于使用图片或视频进行感知和识别大规模超骑聚爱情行为的方法，我们可以借助计算机视觉技术。

通过图像分析，可以识别社交网络中对特定个体的大量照片和视频的出现频率，以及对特定个体的情感表达。

4. 模式识别：利用机器学习和数据挖掘技术，可以建立模型并训练算法，自动感知和识别大规模超骑聚爱情行为。

通过提取和分析大规模数据集中的特征和模式，可以准确判断是否存在大规模超骑聚爱情行为。

最后，为了实现大规模超骑聚爱情行为的感知和识别，我们需要克服一些挑战：1. 数据隐私：在收集和分析社交网络数据时，需要注意用户的数据隐私问题，保护用户的个人信息和隐私权益。

2. 数据规模：大规模超骑聚爱情行为通常伴随着庞大的数据量，需要高效的数据处理和分析技术，以应对庞大数据集的挑战。

〔摘要〕后现代女性主义运动在元宇宙社区中采取了两种话语路径以抵抗男权秩序。

第一种路径是通过使用中性的“Ta ”话语来实现边缘群体（赛博格、同性恋、双性人等）在主流社会的平等融入。

这一路径在元宇宙社区中建立了一个更具包容性和多元性的认知框架和文化秩序。

第二种路径是在科学技术层面构建元宇宙社区“Ta ”气质概念，以解构“男人/女人”二元不平等的社会秩序。

从元宇宙社区主体生存角度来看，“Ta ”这一流行语不是一个简单的词汇游戏，而是具有思想史意义上的社会观念革新。

然而，尽管后现代女性主义运动在元宇宙社区中通过“Ta ”话语努力促进平等和社会观念革新，但其面临的悖论也凸显了在追求变革的道路上所遭遇的困难和挑战，需要不断探索更全面的解决方案。

〔关键词〕Ta ；后现代女性主义；元宇宙社区〔基金项目〕国家社会科学基金重大项目（20&ZD299）；中央高校基本科研业务费项目华东师范大学人文社会科学青年跨学科创新团队项目（2021QKT003）〔作者简介〕甘莅豪，华东师范大学传播学院教授，博士生导师。

〔中图分类号〕G206〔文献标识码〕A〔文章编号〕1001-6198（2024）01-0229-08甘莅豪【传播与文化】在元宇宙社区中，我们目睹了一种引人注目的现象，即对数字人、跨性别者、不知性别者、游戏NPC 以及女性和男性账户的称呼开始普遍采用了一个流行语——“Ta ”，而不再使用传统的性别指代词“她”或“他”①。

这种语言现象突显了元宇宙社区中性别认同和语言使用的变革，引发了广泛的关注和讨论。

这种新兴的语言实践在元宇宙社区扩散开来，表明了人们对性别概念的重新审视和重新定义。

传统意义上的性别二元对立逐渐受到质疑，人们开始思考性别多样性和非二元性别的存在。

这种趋势与当代后现代女性主义的核心理念相契合，即批判性地审视和挑战二元性别的固化观念，并提倡包容性、多样性和平等性别关系的①根据喻国明采用的元宇宙定义：“一个集体虚拟共享空间，由虚拟增强的物理现实和物理持久的虚拟空间融合而创造，包括所有虚拟世界、增强现实和互联网的总和”，现存人机交往的集体虚拟共享空间，比如Roblox 等沙盒游戏、维基虚拟开源社区、META 等虚拟社交平台等，均为元宇宙社区。