基于SNA的网络舆论领袖确定方法研究

一、引言网络舆情是由于各种事件的刺激而产生的通过互联网传播的人们对于该时间的所有认知、态度、情感和行为倾向的集合。

随着互联网的迅猛发展，网络媒体也成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。

网络舆论以网络为载体，凭借其直接性、突发性、偏差性等特点也得到快速发展，但同时正因为网络舆论的特殊属性，使得当其面对一些热点事件的存在时往往会加入一种情绪化的意见，容易形成点燃一片舆论的导火索。

由于网络舆论中发言者身份的隐蔽并且缺少类似常规媒体的规则限制和有效监督，网络自然而然地成为一些网民发泄情绪的空间，这也使某些现实社会中的片面认识容易通过网络舆论加以传播。

正因为网络舆论带来了许多以往的舆论形式所不具有的严峻问题，针对网络舆论的监督引导的研究的重要性也日益体现。

我国学者主要以传统舆论学的研究方法和理论研究网络舆论。

传统的舆论学研究成果是研究网络舆论的基础，比较有代表性的是舆论测量理论：舆论的变化是可以测量的，人们利用统计方法获得舆论的各项指数以此把握舆情状况。

舆论测量包括舆论调查和舆论动态预测两部分。

舆论不断在变化，意见有很大的浮动性、动态性和相对性。

运用各级级差显示人们态度的数量对比，能真实准确地再现社会意识形态。

［１］对应于上述理论，我国目前对网络舆论的管理方法主要有：１、订立相关的法律，来限制网络舆论过大的自由度。

２、运用伦理道德的宣传，促使网民的自律。

３、运用政府的管理手段，做出一些应对网络舆论危机的措施。

４、使用网络技术，对网络舆论进行监督管理。

［２］当然，这些方法在控制网络舆论危机方面，确实是有一些作用，但是由于网络的高速性、匿名性、超越时空性等等的这一众特殊的性质赋予了网络舆论强大的爆发力，这是传统舆论控制手段无法真正有效对网络舆论进行管理的。

显然，网民成千上万，把网络舆论全盘掌控，几乎是不可能的事。

管理网络舆论最有效的是控制舆论导向，而网络舆论领袖就是拥有这种能力的人。

于是问题转移到网络舆论领袖的确定上来。

社会网络分析（ｓｏｃｉａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＮＡ）是一套用来分析多个个体通过相互联系构成的网络的结构、性质以及其他描述该网络的属性的分析方法的集合［３］。

运用社会网络分析方法对网络上采集的数据进行系统的定量分析，可以较好地把握社会网络的组成结构以及其中各成员的关系，进而找到网络舆论领袖，达到控制网络舆论导向的目的。

本文将利用社会网络分析理论分析某一具体的网络舆论危机事件，通过寻找舆论领袖寻找等方法达到网络舆论舆情控制的目的。

二、网络舆论领袖确定的方法社会网络分析中存在两种不同思路，分别为“关系取向”和“地位取向”。

关系取向关注的焦点是个体所拥有的直接和间接联系，并据此来确定个体所在的凝聚性亚群体以及个体所能影响到的特定他人。

这一概念涉及到关系强度、多元性、对称性、方向性等。

用于衡量个体在网络中地位的则有卓异性（ｐｒｏｍｉｎａｎｃｅ）、中心性等。

［４］通过社会网络分析的方法来确定网络舆论领袖的关键是对各个网友即每个行动者的中心性即个人在网络中的重要性与对他人的影响进行分析研究。

因此，本文所强调的是“关系取向”的社会网络分析方法。

如果一个行动者与社会网络中较多的人有直接的关联，即这个人处于这个网络的中心，比处于这个网络边缘的人有更大的可能拥有影响他人的权力，这个人对于这一社会网络也就更为重要。

而点的度数中心度所计量的便是这种点与点之间的直接关系的数目。

由于文本中的新闻事件是采用的论坛中的帖子，所以社会网络的结点就是帖子的发表者与回复者，而节点间的连线就是回复关系，连线的权重就是回复的次数。

［５］把回复记为点出度，把被回复记为点入度，拥有点入点出度越高的行动者就称其为点的度数中心度较高。

而点的度数中心度越高的行动者越有可能作为该社会网络的中心，对于本文的问题，这个行动者更有可能成为网络舆论领袖。

中间性的概念主要是由弗里曼教授提出的。

这一概念主要测的是一个点有多大程度上位于图中其它点的中间，用以说明该点是否起到重要的中介作用。

中间中心度便是由这一概念衍生而出。

［６］一个点相对于其它两点的中心度指的是：连接任意两点有若干条捷径，其中通过途径中某个点的捷径条数，即为这一点的中心度。

一个点的中间中心度衡量的是它占据社会网络的位置，中心度越高，说明通过该点的路径数越多，也就是它在这个网络中所占据的位置越重要。

社会网络分析中的中间中心度主要有两种，一种是线的中间中心度，一种是点的中间中心度。

两者的区别是：线代表路径，也就是关系，线的中间中心度所对应的是关系在社会网络中所占据的地位；点代表的是成员，点的中间中心度所对应的是成员个体在社会网络中所发挥的作用。

本文的研究是为了确定网络舆论领袖，所指的是社会网络的成员，因此需要进行的是点的中间中心度的计算与比较。

点的中间中心度表现在社会网络中是指个人能在多大程度上控制他人的交往，多大程度影响他人的思想行为。

成员在社会网络中的中间中心度越高，说明更多的其他成员的交流途径要通过他，这说明他在整个社会网络中处在更为中心的位置，他有更大的机会来改变或控制其他成员的思维与行动。

而这一点与该成员的点入度和点出度大小并没有直接的关系。

因此，运用点的中间中心度更有说服力。

具体的，假设把点ｊ与点ｋ之间的捷径数目用ｇｊｋ来表示，把另外一点ｉ对ｊ点和ｋ点交往能力的控制能力大小记为ｂｊｋ（ｉ）（即ｉ点处于ｊ点与ｋ点之间的概率），点ｊ和ｋ之间通过ｉ点的捷径数目记为ｇｊｋ（ｉ），则有ｂｊｋ（ｉ）＝ｇｊｋ（ｉ）／ｇｊｋ。

若将点ｉ的绝对中心度用ＣＡＢｉ来表示，把相应图中所有点对的中间度ｂｊｋ（ｉ）加起来，我们就可以得到点ｉ的绝对中心度，见公式１：ＣＡＢｉ＝ｎｊΣｎｋΣｂｊｋ（ｉ），ｊ≠ｋ≠ｉ并且ｊ＜ｋ（１）与上面类似的，可以给出一个加权的指数，即标准化的中间中心度，也称之为相对中心度。

弗里曼已经证明，只有在星形网络的情况下，图中的点的中间中心度才可能达到如下的最大值，详见公式２：Ｃｍａｘ＝（ｎ２－３ｎ＋２）／２（２）因此点ｉ的相对中间中心度ＣＲＢｉ可以通过以下的式子得到：ＣＲＢｉ＝ＣＡＢｉｎ２－３ｎ＋２（３）该式子的取值范围在０到１之间，并且该值可用于比较图中点的中间中心度。

尽管点的中间中心度计算较为复杂，但通过ｕｃｉｎｅｔ社会网络分析软件可以很方便地将之计算出来。

它所测度的是一个行动者在多大的程度上控制他人之间的交往。

它可以很直观地把一个人对于整个社会网络的影响力大小用数字的形式表现出来，因此，尤其是对于网络舆论领袖的确定，它是一个具有十分重要参考价值的参数。

三、实验验证本文以天涯社区“河大义工”发表的关于李刚事件的热点帖为例，利用社会网络分析软件ｕｃｉｎｅｔ对上述事件做出的相应分析，找到网络舆论领袖。

本文面临的是确定分析研究对象的问题。

一个帖子的回复者与回复次数成百上千，其数量过于庞大，如果都作为研究对象来对待，将加基于SNA的网络舆论领袖确定方法研究南京航空航天大学经济管理学院余重远李珊赵文李瑞［摘要］网络舆论随着互联网技术的高度发展对于现实社会的影响越来越大，有着逐渐超越传统媒介影响力的趋势。

也是因为这一点使得有关部门越来越难以对网络舆论进行有效地控制。

事实证明，一些普通的手段诸如封号、删帖对于网络舆论的影响无异于杯水车薪，没有目标的行动只会事倍功半。

网络舆论的产生通常是由网络舆论领袖所发起，如果能够将之确定，便可以针对其制定一系列的方案，有的放矢。

笔者提出一种以社会网络分析为主的快速确定网络舆论领袖的方法。

实验证明，运用此方法来进行网络舆论领袖的搜索，将大大提高工作的效率。

［关键词］网络舆论危机社会网络分析舆论领袖确定作者简介：余重远（1990-），男，南京航空航天大学本科生，会计学专业；李珊（1977-），女，东南大学经管学院博士，管理科学工程专业，讲师，主要研究方向：数据挖掘，电子商务；赵文（1991-），男，南京航空航天大学本科生，公共事业管理专业；李瑞（1991-），男，南京航空航天大学本科生，机械工程自动化专业。

（下转第３９页）大其错综复杂的程度。

这样一来，不但分析研究的难度会成倍的增加，由于网络过于复杂与庞大，各角色之间的关系会很不明显，如此社会网络研究达不到确定网络舆论领袖的目的，研究也就失去了意义。

因此，在研究之前，要先把范围缩小到便于分析研究的程度。

首先，网络领袖热衷于发表自身对热点事件的独到见解，并以之影响或引导他人成为自己的拥护者，进而影响事件的发展走向或是引发关注。

由于对热点帖的回复与关注者数量巨大，网络信息更新速度比较快，一个时间点所发表的见解，很快就会被海量的其他信息淹没，能够拥有的阅读者数量极为有限，同时引发关注的几率也就大大降低了。

因此，作为一个要引发大量关注，起到决定性影响作用的网络舆论领袖，其首要条件是有较高的发言次数。

其次，拥有较高的发言次数的网友，一般都比较活跃，通过对他们进行分析也较为容易找出各个角色之间的关系。

所以我们把研究对象确定为拥有较高发言次数的网友，将数量定为２０。

因为这一个数量所圈定的范围小，分析起来较为方便，又拥有足够的分析对象，可以组成一个较为完整的网络。

本文获取的数据按照回复次数排列如表１所示。

表１研究对象及回复次数根据他们各自之间的情况如表２所示。

表２李刚事件回复情况统计图１社会网络直观图通过表１，不难看出有一些网友虽然回复次数较高，但是各自之间却没有互相回复的行为，并没有展开讨论，如“登临少驻”、“星辰Ｙ”、“Ｔ吸血鬼Ｔ”等等这些网友他们的回复次数与被回复次数都是０，说明他们并没有参与这个社会网络，对于这个网络没有影响。

他们就属于我们在前面所提到的围观者。

他们热衷于跟帖关注，却很少会参与到意见的交流中，他们游离于社会网络之外，不对网络结构起作用，对社会网络分析而言是不必要的元素，将他们忽视便可以得到更为清晰简洁的网络关系数据列表，如表３所示。

删除围观者的数据以后，可以看到，剩余的网友都至少有一次参与了讨论，他们之间构成了一个较为完整的舆论的小社群网络。

但是只是从这一个表中不容易看出他们彼此之间具体的联系，如果要将这个网络具象化表现出来，利用社会网络分析软件ｕｃｉｎｅｔ，很容易得到如图１的一张社会网络直观图。

如图１所示每一个点都表示一个发言者，带箭头的线段表示回复关系，箭头所指方向表示回复方向或是点入点出的关系。

通过图－１，就可以很直观的了解到这一网络社群中，各成员之间回复与被回复的联系。

在上图中网络成员被分成了明显的一大一小两个团体，并由“米有银子”和“真正爱国读历史”连接起来，组成一个较大的网络。

在这张图中，可以看到不同的成员在网络互动中进行的活动，也可以比较清楚地辨析出各成员之间联系的密集程度的差异。

但是单单凭借直接观察，由于网络较为复杂，却难以准确分析各成员在社群中所扮演的角色，这就需要用到定量分析来进行处理了。