突發(fā)事件輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別

突發(fā)事件輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別

1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論及危機(jī)傳播信息社會(huì)和網(wǎng)絡(luò)社會(huì)的到來，除了改變傳統(tǒng)觀念和社會(huì)形態(tài)外，還增加了不穩(wěn)定性和風(fēng)險(xiǎn)。世界范圍內(nèi)的各種突發(fā)事件呈現(xiàn)常態(tài)化、多元化和系統(tǒng)化的特點(diǎn)。公共危機(jī)已經(jīng)不再外在于社會(huì),而成為社會(huì)結(jié)構(gòu)中的內(nèi)在構(gòu)成要素。在公共突發(fā)危機(jī)事件的發(fā)生、發(fā)展和變異過程中,網(wǎng)絡(luò)媒體和網(wǎng)民群體主動(dòng)或隨機(jī)地以網(wǎng)絡(luò)為平臺(tái),通過新聞跟貼、論壇發(fā)貼、微博轉(zhuǎn)發(fā)等方式進(jìn)行信息收集、分析和交流后,形成了基于事件或變異的網(wǎng)絡(luò)輿情,網(wǎng)絡(luò)輿情具有形成的自發(fā)性風(fēng)暴性、內(nèi)容的龐雜性海量性和論點(diǎn)的分散性多元性等特點(diǎn)。現(xiàn)有以剛性干預(yù)為主要手段,以傳統(tǒng)權(quán)威組織為管理層級(jí)的被動(dòng)回應(yīng)模式,難以適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督的壓力,經(jīng)常在管理上陷入“一對(duì)多”、“慢對(duì)快”、“點(diǎn)對(duì)面”的困境。信息社會(huì)的動(dòng)態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)各級(jí)組織提出了突發(fā)事件輿情管理的新挑戰(zhàn),尤其是微博的出現(xiàn)和普及,不僅使得信息能夠在較短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)較大范圍的傳播,也打破了傳統(tǒng)的以政府為主體的“單級(jí)”信息傳播控制模式。如何在多媒體交互式參與的多極化信息傳播模式下實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件的網(wǎng)絡(luò)輿情有效預(yù)防與應(yīng)對(duì),是目前的理論研究熱點(diǎn)和實(shí)踐難題。在突發(fā)事件信息的傳遞與交流中,各種以信息為媒介的觸發(fā)、耦合、并發(fā)、轉(zhuǎn)化關(guān)系的存在,在突發(fā)事件的組織與個(gè)體之間形成了具有特定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦缘木W(wǎng)狀結(jié)構(gòu)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論中的節(jié)點(diǎn)與位置分析為突發(fā)事件輿情管理的研究提供了一個(gè)新視角。在學(xué)術(shù)界,網(wǎng)絡(luò)輿情與應(yīng)急管理研究作為一個(gè)新興的交叉研究熱點(diǎn),吸引了傳播學(xué)、社會(huì)學(xué)、管理學(xué)、數(shù)學(xué)和通信等多學(xué)科學(xué)者的廣泛關(guān)注。西方學(xué)者在傳播學(xué)及社會(huì)學(xué)領(lǐng)域的相關(guān)研究始于保羅·F·拉扎斯菲爾德的“二級(jí)傳播理論”(后發(fā)展為“多級(jí)傳播”學(xué)說),他通過不斷改進(jìn)抽樣調(diào)查技術(shù)和量化分析方法,將社會(huì)學(xué)和傳播學(xué)結(jié)合起來,指出了作為大眾媒體和廣大社會(huì)之間中介的“意見領(lǐng)袖”,可以通過信息來影響媒體的“流動(dòng)”,并影響到各自的追隨者。傳播理論在20世紀(jì)末開始對(duì)信息傳播的影響及網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行大量定量研究。Helsloot和Ruitenberg從危機(jī)的屬性、公眾的應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)、性別、社會(huì)定位等方面分析了危機(jī)信息對(duì)不同群體的心理和行為影響。FionaDuggan和LindaBanwell構(gòu)建了危機(jī)中的信息傳播模型,模型對(duì)于理解危機(jī)信息擴(kuò)散的影響因素起到重要作用,提出在危機(jī)信息傳播過程中,信息發(fā)送者的編碼規(guī)則起到主導(dǎo)作用。Berelson認(rèn)為傳播就是信息的傳遞,并不一定被接收或理解,所謂“網(wǎng)絡(luò)”是通過人和群體之間的傳播創(chuàng)造出來的社會(huì)結(jié)構(gòu),并分為正式網(wǎng)絡(luò)和新興網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)這一領(lǐng)域的理論研究一般被認(rèn)為是從Mllgram提出著名的“六度分割”思想開始的,1973年,Granovetter又提出了經(jīng)典的“弱連接”理論,其研究重點(diǎn)在于將個(gè)人行為置于人際關(guān)系互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中觀察,強(qiáng)調(diào)行動(dòng)者通過社會(huì)網(wǎng)絡(luò)不斷地進(jìn)行信息交換、情報(bào)搜集時(shí),強(qiáng)聯(lián)系多的人會(huì)陷入信息傳遞的小圈子中,而弱聯(lián)系在信息的搜索和新信息的獲取上更具有價(jià)值。1997年ThomaBirkland從分析危機(jī)傳播的新視角提出了焦點(diǎn)事件理論。1998年,康奈爾大學(xué)的Watts和Strogat表述了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的小世界特性并建立了小世界網(wǎng)絡(luò)模型,Elgazzar對(duì)演進(jìn)規(guī)則做了定義。1999年,Barabdsi和Albert又提出了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的無標(biāo)度性并建立了無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)模型。綜合看,社會(huì)學(xué)方面研究采用鄰接矩陣和社群圖表示社會(huì)網(wǎng)絡(luò),利用一些如密度、中心度、模塊度等的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)來挖掘網(wǎng)絡(luò)中的團(tuán)體、明星節(jié)點(diǎn)等。Nomingos以及Rieharson提出了節(jié)點(diǎn)影響力分析的基本算法,Kelnpe等將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)通過建模構(gòu)建形成圖,Fortunato研究了5種網(wǎng)絡(luò)媒介下的模型,分別為全連通圖、方格、無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)圖和星型圖。近年來,學(xué)界進(jìn)一步將網(wǎng)絡(luò)的分析范式與危機(jī)信息傳播相結(jié)合。Lubitz的研究表明,在突發(fā)事件中低效的信息流將會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失及人員傷亡?；诰W(wǎng)絡(luò)能力的應(yīng)急響應(yīng)比傳統(tǒng)基于層級(jí)的響應(yīng)具有更多優(yōu)勢(shì),可以為應(yīng)急管理提供一個(gè)信息平臺(tái),以提高管理效率和情境適應(yīng)性。NaimKapucu提出網(wǎng)絡(luò)分析評(píng)估響應(yīng)組織之間的關(guān)系,協(xié)調(diào)應(yīng)急行動(dòng)。Harikesh在2010年利用自然實(shí)驗(yàn),提出網(wǎng)絡(luò)行為影響的新準(zhǔn)則,并充分強(qiáng)調(diào)意見領(lǐng)袖的作用。國內(nèi)學(xué)者進(jìn)行的相關(guān)研究中較有代表性的有:安世虎等和李鵬翔等運(yùn)用刪除法,分別提出了基于無權(quán)網(wǎng)絡(luò)和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)價(jià)方法,其思路是基于節(jié)點(diǎn)的重要性等價(jià)于節(jié)點(diǎn)刪除后對(duì)網(wǎng)絡(luò)的破壞性;許進(jìn)等基于“節(jié)點(diǎn)的重要性等價(jià)于該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接而使其具有的顯著性”提出了較為系統(tǒng)的“核與核度理論”;劉浪提出了節(jié)點(diǎn)重要度計(jì)算的優(yōu)先等級(jí)法;曾大軍提出基于異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的傳播模型;北京郵電大學(xué)方濱興院士提出了基于事件的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)演化分析框架;另外,人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室、北京交通大學(xué)網(wǎng)絡(luò)輿情安全研究中心和中國傳媒大學(xué)網(wǎng)絡(luò)輿情研究所等研究機(jī)構(gòu)對(duì)輿情監(jiān)測進(jìn)行了研究。綜上所述,國內(nèi)外的研究成果表明,由于突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情的研究領(lǐng)域交叉性比較強(qiáng),不同學(xué)科的研究側(cè)重點(diǎn)不同,如通信和計(jì)算機(jī)領(lǐng)域主要從研究文本挖掘及方法計(jì)算角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行復(fù)雜的技術(shù)研究,管理學(xué)和傳播學(xué)更多從特征、影響因素、管理監(jiān)督、傳播過程和媒體角色等方面進(jìn)行定性研究,近年來,將二者進(jìn)行有機(jī)結(jié)合跨學(xué)科研究是目前學(xué)界熱點(diǎn)。本文運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法,以具有典型代表意義的突發(fā)事件為案例分析和實(shí)證分析對(duì)象,對(duì)網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行數(shù)據(jù)收集統(tǒng)計(jì),研究網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系、網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)及分層結(jié)構(gòu),進(jìn)而通過相關(guān)參數(shù)測度來分析突發(fā)事件輿情傳播的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、各級(jí)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的位置對(duì)輿情信息的傳播路徑與速度的影響,試圖從更本質(zhì)角度把握網(wǎng)絡(luò)輿情演變規(guī)律,為突發(fā)事件輿情管理按節(jié)點(diǎn)作用不同進(jìn)行引導(dǎo)控制的政策提供理論和實(shí)踐依據(jù)。2突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播的分析方法社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(SocialNetworkAnalysis,簡稱為SNA)是適應(yīng)研究社會(huì)結(jié)構(gòu)和社會(huì)關(guān)系需要而發(fā)展起來的一種分析方法。主要分析某一特定空間范圍內(nèi)行動(dòng)者的關(guān)系狀況,尋找關(guān)系的特征以及發(fā)現(xiàn)關(guān)系對(duì)組織的影響。在社會(huì)學(xué)中,社會(huì)結(jié)構(gòu)是在各不相同的層次上使用的。它既可用以說明微觀的社會(huì)互動(dòng)關(guān)系模式,也可說明宏觀的社會(huì)關(guān)系模式。也就是說,基于SNA不僅能研究群體內(nèi)部結(jié)構(gòu)和人際關(guān)系等單一微觀網(wǎng)絡(luò),也可應(yīng)用到包括經(jīng)濟(jì)生活在內(nèi)的全部社會(huì)領(lǐng)域的宏觀網(wǎng)絡(luò)研究中?；ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下突發(fā)事件信息作為一種異化情境下的特殊信息形態(tài)存在于復(fù)雜互動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)之中,信息管理主體與傳播主體、主體間關(guān)系以及傳播途徑共同構(gòu)成基于事件信息的網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)成員接收信息的同時(shí)也在發(fā)送信息,通過不同網(wǎng)絡(luò)成員的嵌套和勾連,信息在更大范圍內(nèi)進(jìn)行傳播,漸漸結(jié)成一張龐大的社會(huì)學(xué)意義上的“群體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”。通常用節(jié)點(diǎn)表示社會(huì)行動(dòng)者(SocialActor),社會(huì)行動(dòng)者可以是任何一個(gè)個(gè)體或組織,用邊來連接這些節(jié)點(diǎn),邊表示突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)信息傳播的路徑,兩個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)連接表明有關(guān)系,同時(shí)關(guān)系的強(qiáng)弱可以通過關(guān)系的強(qiáng)度計(jì)算來體現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)成員多數(shù)情況下并非來自同一個(gè)組織或同一個(gè)領(lǐng)域,因此成員間的聯(lián)系多呈現(xiàn)一種弱聯(lián)系。在研究信息交流時(shí),基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中弱聯(lián)系的探索更加重視人的因素,更能反映信息交流和傳播的本質(zhì)。突發(fā)事件輿情網(wǎng)絡(luò)是一種社會(huì)網(wǎng)絡(luò),所以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的一些網(wǎng)絡(luò)屬性也適用于網(wǎng)絡(luò)輿情研究。本文提出的分析方法主要包括兩部分,即突發(fā)事件輿情傳播網(wǎng)絡(luò)測度和網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析。突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播模型的構(gòu)建可以使用關(guān)系矩陣和SNA的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。模型的建立流程如下:網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的確定→網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的確定→數(shù)據(jù)的搜集和處理→網(wǎng)絡(luò)模型的建立與輸出→關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別與分層。具體如圖1所示。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析提供了很多參數(shù),按用途大致可以分為網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)測度和位置角色測度兩類。其中網(wǎng)絡(luò)密度、可達(dá)性和聚類系數(shù)是反映網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征的指標(biāo)?？蛇_(dá)性考察一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)的互聯(lián)能力,通過網(wǎng)絡(luò)的連通性識(shí)別其是否具有小世界效應(yīng),小世界效應(yīng)影響到信息傳播經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)數(shù),影響到經(jīng)過的中轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)數(shù),影響到傳播所需要時(shí)間的長短以及其它。如果網(wǎng)絡(luò)中一部分個(gè)體之間相互聯(lián)系緊密,那么這部分個(gè)體構(gòu)成了一個(gè)小團(tuán)體的可能性很大,即網(wǎng)絡(luò)中存在某種群落結(jié)構(gòu)。通過聚類系數(shù)的計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中凝聚子群存在的平均密度。測度結(jié)果有助于把握整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的離散程度,識(shí)別局部中心。網(wǎng)絡(luò)中的個(gè)體存在于網(wǎng)絡(luò)中,因其位置不同使得其角色意義不同,處于不同位置的節(jié)點(diǎn)所掌握和控制的資源能力與數(shù)量有巨大差異。有的個(gè)體處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置,有的個(gè)體處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置,有的個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中還扮演著“橋梁”的角色。因此,突發(fā)事件輿情信息網(wǎng)絡(luò)也可以表示成“關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)-普通節(jié)點(diǎn)”的分層結(jié)構(gòu),這一分層識(shí)別在本文是通過“K-核分析”實(shí)現(xiàn)的。中心性與中介性則是計(jì)算節(jié)點(diǎn)在團(tuán)體網(wǎng)絡(luò)中角色的主要指標(biāo)。在中心性分析中,通過計(jì)算各個(gè)節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度、接近中心度來反映中心性指數(shù)。中介性屬性是指其它節(jié)點(diǎn)的最短路徑通過本節(jié)點(diǎn)的頻數(shù),反映該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)間溝通和控制能力。接近度值反映的是信息通過節(jié)點(diǎn)到達(dá)其它節(jié)點(diǎn)的難易程度,而中介性反映的是信息流通時(shí)對(duì)節(jié)點(diǎn)的依賴性。上述參數(shù)的計(jì)算與測度旨在從不同的角度揭示個(gè)體對(duì)于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的重要程度。另外,因?yàn)橥话l(fā)事件中各節(jié)點(diǎn)關(guān)系是相互的,所以對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了對(duì)稱化處理,突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中采用了無向圖。3網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析的sna下“7.23”和“s”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分析3.1“7.23”車輛錯(cuò)誤信息傳播分析3.1.1關(guān)于事故處理的態(tài)度和調(diào)查工具2011年7月23日20時(shí)34分,D301次動(dòng)車組列車運(yùn)行至甬溫線上海鐵路局管內(nèi)永嘉站至溫州南站間雙嶼路段,與前行的杭州站開往福州南站的D3115次動(dòng)車組列車發(fā)生追尾事故,后車四節(jié)車廂從高架橋上墜下。事故共造成40人死亡,172人受傷,直接經(jīng)濟(jì)損失19371.65萬元。7月24日鐵道部在官方網(wǎng)站透露,經(jīng)初步了解,事故原因是雷擊造成設(shè)備故障導(dǎo)致的,詳細(xì)情況正在進(jìn)一步調(diào)查,同時(shí)宣布免去上海鐵路局局長、黨委書記和分管局長的現(xiàn)任職務(wù),對(duì)事故遇難者表示哀悼,對(duì)受傷旅客和死傷人員家屬表示慰問。此舉引發(fā)大量負(fù)面情緒,加之信息發(fā)布不及時(shí)不透明,新聞發(fā)言人所發(fā)表言論不當(dāng)?shù)仍蛟獾骄W(wǎng)友的一致批判。新浪微博上關(guān)于對(duì)事故處理情況滿意度的調(diào)查顯示,90%以上的網(wǎng)民認(rèn)為處置不力。質(zhì)疑和責(zé)難主要集中在事故發(fā)生的真實(shí)原因、事發(fā)8小時(shí)后是否停止救援、傷亡人數(shù)與善后賠償處理、列車殘骸處理、中國高鐵安全、鐵道部新聞發(fā)布會(huì)及流媒體表現(xiàn)等焦點(diǎn)事件上。7月28日上午,溫總理實(shí)地察看事故現(xiàn)場并召開中外記者會(huì),強(qiáng)調(diào)要求事故調(diào)查全過程公開、透明,給群眾一個(gè)負(fù)責(zé)任的交代,得到了一致認(rèn)可。多家媒體進(jìn)行了直播,輿情向好。7月28日,國務(wù)院調(diào)查組召開全體會(huì)議,成員包括有關(guān)部門單位、地方負(fù)責(zé)人和多領(lǐng)域?qū)＜?。調(diào)查組表示,事故原因的調(diào)查已經(jīng)全面展開,爭取9月中旬向社會(huì)公布。9月21日,新華社發(fā)布國務(wù)院調(diào)查組的進(jìn)展,表示仍有許多技術(shù)、管理等方面問題要深入分析和驗(yàn)證,調(diào)查報(bào)告的形成仍需一段時(shí)間。12月25日調(diào)查組認(rèn)定,“7·23”事故是一起因列控中心設(shè)備存在嚴(yán)重設(shè)計(jì)缺陷、審查把關(guān)不嚴(yán)、雷擊導(dǎo)致設(shè)備故障后應(yīng)急處置不力等因素造成的責(zé)任事故。原因是:通信信號(hào)研究設(shè)計(jì)院在設(shè)備研發(fā)中管理混亂,通信信號(hào)集團(tuán)公司履責(zé)不力,致使為溫州南站提供的設(shè)備存在嚴(yán)重設(shè)計(jì)缺陷和重大安全隱患。鐵道部在設(shè)備招投標(biāo)、技術(shù)審查、上道使用等方面違規(guī)操作、把關(guān)不嚴(yán),致使其上道使用。雷擊導(dǎo)致列控中心設(shè)備和軌道電路發(fā)生故障,錯(cuò)誤的控制信號(hào)顯示,使行車處于不安全狀態(tài)。上海鐵路局相關(guān)作業(yè)人員安全意識(shí)不強(qiáng),未認(rèn)真正確地履行職責(zé),故障處置工作不得力。建議給予鐵道部等單位54名責(zé)任人員黨紀(jì)政紀(jì)處分。3.1.2微博成為主導(dǎo)輿論格局的核心突發(fā)事件網(wǎng)絡(luò)輿情傳播階段通?？煞譃槭录绊懗跏计凇鞑U(kuò)散期和衰退終結(jié)期。在“7·23”動(dòng)車事故的案例中第一階段信息包括了事故發(fā)生前7分鐘,溫州居民@Smm_苗通過微博發(fā)出動(dòng)車行駛緩慢的消息,這條微博也成為眾多網(wǎng)友質(zhì)疑24日新華社通稿的事故發(fā)生時(shí)間為20:27的重要依據(jù)。隨后在事故發(fā)生13分鐘時(shí),乘客@羊圈圈羊發(fā)出第一條求助微博,轉(zhuǎn)發(fā)突破十萬次。事故發(fā)生12小時(shí)后,微博上相關(guān)討論量已突破200萬條,其中尋人的轉(zhuǎn)發(fā)量超過了50萬條?！罢憬⌒l(wèi)生廳”、“浙江省血液中心”等多家官方微博也連夜實(shí)時(shí)發(fā)布消息。但鐵道部在搶險(xiǎn)救援過程中由于信息發(fā)布問題及新聞發(fā)言人的言論不當(dāng)遭到網(wǎng)友的批判,使“我反正信了”和“這是生命的奇跡”已經(jīng)作為“高鐵體”被網(wǎng)友廣泛傳播。鐵道部的新聞發(fā)布會(huì)將網(wǎng)絡(luò)輿情推向了高潮,使網(wǎng)絡(luò)輿情由開始的事件影響初始期進(jìn)入了輿情的傳播與擴(kuò)散期。據(jù)7月26日人民網(wǎng)每日輿情熱點(diǎn)數(shù)據(jù)顯示,熱門新聞跟帖最高的五條新聞、論壇熱帖前三名和微博熱門話題前五位均與動(dòng)車事故相關(guān),百度百科、百度知道均已出現(xiàn)相關(guān)詞條解釋,有關(guān)新聞1600多篇,微博181萬余條,7月26日輿情達(dá)到頂峰后呈下降趨勢(shì)。27日,除珠海政協(xié)委員陳利浩的微博轉(zhuǎn)推數(shù)達(dá)到943282之外,與此事件相關(guān)的微博轉(zhuǎn)推數(shù)和評(píng)論已大幅減少。28日溫總理實(shí)地察看事故現(xiàn)場并召開中外記者會(huì)后,網(wǎng)民情緒有所緩和穩(wěn)定,網(wǎng)上輿情首次出現(xiàn)積極態(tài)勢(shì)。截止7月28日10時(shí),中國傳媒大學(xué)網(wǎng)絡(luò)輿情研究所的分析監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示,有關(guān)溫州動(dòng)車追尾事件直接相關(guān)報(bào)道共有17595篇,參與轉(zhuǎn)載的網(wǎng)站有468家,這些新聞報(bào)道總共獲2845626條網(wǎng)民評(píng)論,另有論壇主帖92796篇,博客文章53495篇,以“溫州動(dòng)車追尾”為關(guān)鍵詞的微博有9616248條。在本次事件中,傳統(tǒng)媒體和主流媒體的反應(yīng)速度和關(guān)注相對(duì)遲緩,事故發(fā)生后第4天才有新聞主播評(píng)論。7月24日凌晨,新華網(wǎng)、人民網(wǎng)仍未有相關(guān)頭條報(bào)道?！度嗣袢?qǐng)?bào)》、《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》、《光明日?qǐng)?bào)》與《解放軍報(bào)》的次日頭條標(biāo)題都未有動(dòng)車事故的相關(guān)內(nèi)容刊登。以微博、博客和論壇等為代表的網(wǎng)絡(luò)交往平臺(tái),在信息傳播速度、廣度和便捷性等方面的優(yōu)勢(shì),加上其龐大的用戶數(shù)量,改變了傳統(tǒng)輿論格局的力量對(duì)比,成為引領(lǐng)輿論的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。微博相關(guān)討論量在7月25日達(dá)到高點(diǎn),共有1090000條;傳統(tǒng)媒體的報(bào)道在7月26日達(dá)到高點(diǎn),共有1360000條網(wǎng)頁信息,微博比傳統(tǒng)媒體早一天到達(dá)高點(diǎn),“7·23”事件也成為了證明微博影響力的標(biāo)志性事件,但微博和媒體報(bào)道數(shù)量趨勢(shì)基本同態(tài)。在網(wǎng)絡(luò)輿情的傳播與擴(kuò)散期中,“新浪新聞”等網(wǎng)絡(luò)新聞媒體在公共輿論平臺(tái)信息的傳播過程中占據(jù)了重要位置,通過對(duì)事件的信息發(fā)布、微博和博文的轉(zhuǎn)發(fā)從而引起關(guān)注與思考,官方信息的傳播與擴(kuò)散也首先是通過各個(gè)公共輿論平臺(tái)進(jìn)行發(fā)布的,并且信息的可信度要高于其他信息來源,因此其主要作用是微博客無法替代的。個(gè)人輿論平臺(tái)中明星“姚晨”、“浙江同省會(huì)”、“珠海政協(xié)委員陳利浩”關(guān)于“7·23”動(dòng)車事故的微博都引起了大量網(wǎng)民和網(wǎng)絡(luò)媒體的關(guān)注,其發(fā)布的信息通過轉(zhuǎn)發(fā)、關(guān)注的方式達(dá)到擴(kuò)散的目的,如“姚晨”的關(guān)注量達(dá)到1000萬,“浙江同省會(huì)”的信息推轉(zhuǎn)數(shù)達(dá)到50萬,“珠海政協(xié)委員陳利浩”的微博轉(zhuǎn)發(fā)量達(dá)到100多萬。但微博傳播方式中存在馬太效應(yīng),意見領(lǐng)袖與其他草根博主受關(guān)注度存在巨大差異,表明了節(jié)點(diǎn)的作用不同。由于微博采用的是單向的“關(guān)注”和“被關(guān)注”關(guān)系,這種形態(tài)使得微博上用戶既能建立起以現(xiàn)實(shí)生活中親朋好友為基礎(chǔ)的強(qiáng)關(guān)系,同時(shí)也有基于共同興趣愛好、共同行業(yè)等因素建立起來的弱關(guān)系,強(qiáng)弱關(guān)系的打通滿足了用戶多層次的需求,使其具有輿情熱點(diǎn)發(fā)酵和生成的優(yōu)勢(shì)。但是突發(fā)事件通常具有信息不對(duì)稱及不透明的特點(diǎn),事件進(jìn)程中社會(huì)各方都迫切需要權(quán)威部門的動(dòng)態(tài)信息,傳統(tǒng)媒體在公眾心目中具有相對(duì)更高的公信力,因此,傳統(tǒng)媒體的輿論引導(dǎo)功能依然是社會(huì)總體輿論環(huán)境的主流,往往在關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)上起到推動(dòng)或消解輿論的作用。3.2“7.23”車輛錯(cuò)誤網(wǎng)絡(luò)的輿論傳播結(jié)構(gòu)圖及主要節(jié)點(diǎn)的測量3.2.1公共輿論平臺(tái)的節(jié)點(diǎn)分布在“7·23”動(dòng)車事故中,網(wǎng)絡(luò)輿情主要通過公共網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和個(gè)人信息發(fā)布平臺(tái)進(jìn)行信息的傳播交流。通過滾雪球的方法分別對(duì)兩個(gè)平臺(tái)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)的選取,如在微博客中,首先選取三個(gè)節(jié)點(diǎn):Smm_苗、楊峰陳碧、姚晨,通過當(dāng)日信息的轉(zhuǎn)發(fā)和被關(guān)注選出部分節(jié)點(diǎn),依次類推。本文選取公共輿論平臺(tái)中的34個(gè)網(wǎng)站及其微博客為節(jié)點(diǎn),包括以人民網(wǎng)、新華網(wǎng)、新浪新聞、騰訊新聞等為主的新聞網(wǎng);以天涯社區(qū)、凱迪社區(qū)、強(qiáng)國論壇為主的論壇和社區(qū)類;以鳳凰視頻、優(yōu)酷網(wǎng)為主的音視頻網(wǎng)。選取個(gè)人輿情平臺(tái)的55個(gè)博客主和微博主作為節(jié)點(diǎn),主要是以新浪博客、網(wǎng)易博客為主的博客和以新浪微博、騰訊微博為主的微博客。節(jié)點(diǎn)聯(lián)系值(邊的值)在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中衡量節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系的緊密程度,其取值在公共網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)和博客主要是瀏覽次數(shù)、評(píng)論次數(shù)和通過微博客的轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量;在微博客中則主要是關(guān)注與被關(guān)注數(shù)量、轉(zhuǎn)發(fā)與評(píng)論次數(shù)。在此基礎(chǔ)上,通過各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系構(gòu)建了鄰接矩陣。該矩陣的可視化結(jié)果見圖2。3.2.2信息可達(dá)性測度(1)網(wǎng)絡(luò)密度測度。密度表示的是網(wǎng)絡(luò)成員間信息傳播的互動(dòng)程度,測量密度需要考察社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖中實(shí)際存在的連接數(shù)與最大可能存在的連接數(shù)之比。在一個(gè)包含n個(gè)點(diǎn)的無向圖中,最大可能存在的連接數(shù)是n(n-1)/2,因此無向圖的密度計(jì)算公式是:l為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖實(shí)際存在連接數(shù),n為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。表1為運(yùn)用軟件Pajek對(duì)“7·23”輿情傳播整體網(wǎng)鄰接矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行密度測度的結(jié)果。根據(jù)表1結(jié)果顯示,在由89個(gè)傳播節(jié)點(diǎn)組成的“7·23”事故輿情網(wǎng)絡(luò)中,實(shí)際存在的連接數(shù)為716條,即只有716對(duì)節(jié)點(diǎn)之間存在聯(lián)系,且網(wǎng)絡(luò)的密度為0.183。Mayhew和Levinger指出,在現(xiàn)實(shí)情況下,實(shí)際圖的連接數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于完備圖的連接數(shù),利用隨機(jī)選擇模型分析測量出網(wǎng)絡(luò)圖最大密度值是0.5。因此測定結(jié)果表明了在“7·23”動(dòng)車事故輿情傳播網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)之間連接較緊密,存在普遍的、密切的交流關(guān)系,信息交流緊密。(2)可達(dá)性測度。測量可達(dá)性的指標(biāo)是直徑(Diameter)和平均路徑。網(wǎng)絡(luò)的直徑D為網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的距離的最大值。在一個(gè)存在孤立點(diǎn)的圖中,網(wǎng)絡(luò)表示“在圖中最大關(guān)聯(lián)圖,即一組任意兩點(diǎn)都能互相連接的個(gè)體集合的規(guī)?！?。直徑短,表示信息可以通過較少步驟或節(jié)點(diǎn)傳播到整個(gè)網(wǎng)絡(luò)。表達(dá)式為:dij為網(wǎng)絡(luò)中兩個(gè)節(jié)點(diǎn)i和j之間的距離,是連接這兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑上的邊數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度L是連接網(wǎng)絡(luò)內(nèi)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短關(guān)系鏈中的節(jié)點(diǎn)平均個(gè)數(shù)。有研究表明,如果網(wǎng)絡(luò)具有小世界效應(yīng),那么對(duì)于固定的網(wǎng)絡(luò)平均度,平均路徑長度L的增加速度與網(wǎng)絡(luò)規(guī)模n的對(duì)數(shù)成正比,信息轉(zhuǎn)移效率與網(wǎng)絡(luò)平均路徑成反比。較短的平均路徑意味著信息傳播迅速、互動(dòng)性強(qiáng)、更新快。網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度表達(dá)式為:其中n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)。表2為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”輿情傳播整體網(wǎng)鄰接矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行直徑測度的結(jié)果。結(jié)果說明,在“7·23”動(dòng)車事故輿情網(wǎng)絡(luò)中無不可達(dá)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)直徑D為4,平均路徑L為1.97,即在輿情網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)最長通過4個(gè)節(jié)點(diǎn)將信息傳播到網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點(diǎn)。且每個(gè)節(jié)點(diǎn)平均通過1.97個(gè)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息的交流,說明了信息在“7·23”動(dòng)車事故輿情網(wǎng)絡(luò)中依托節(jié)點(diǎn)的傳播較為便利,速度較快。(3)聚類系數(shù)測度。聚類系數(shù)由Watts等提出,用來刻畫復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性,其物理意義是網(wǎng)絡(luò)集團(tuán)化的程度。聚類系數(shù)Ci定義為一個(gè)節(jié)點(diǎn)i的相鄰點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)與總共可能存在的邊數(shù)之比,該值介于0到l之間,且值越大說明網(wǎng)絡(luò)的整體凝聚性越強(qiáng)。公式為:Ei為節(jié)點(diǎn)i相鄰點(diǎn)之間實(shí)際存在邊數(shù),ki為與節(jié)點(diǎn)i直接相連的節(jié)點(diǎn)數(shù)。表3為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”輿情傳播整體網(wǎng)進(jìn)行聚類系數(shù)測度的結(jié)果。結(jié)果表明,“7·23”網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的平均值為0.137,該平均凝聚系數(shù)較低,即意味著多數(shù)節(jié)點(diǎn)之間信息的交流范圍較窄,或網(wǎng)絡(luò)中可能存在一些連接比較緊密的團(tuán)體,即網(wǎng)絡(luò)可能存在一些群落結(jié)構(gòu),而群落之間的連接相對(duì)較弱。7.23輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖顯示,網(wǎng)絡(luò)中存在較為緊密的團(tuán)體,且分散的節(jié)點(diǎn)較多,因此導(dǎo)致平均凝聚系數(shù)較低。12號(hào)“新周刊”的聚類系數(shù)最大,為0.346,即與“新周刊”相連的節(jié)點(diǎn)中,有34.6%的節(jié)點(diǎn)之間存在直接交流,說明了與“新周刊”相連的節(jié)點(diǎn)集群化程度高。52號(hào)“五岳散人”的成對(duì)組數(shù)最多,為482。由于聚類系數(shù)表示節(jié)點(diǎn)的鄰接點(diǎn)之間存在的可能性大小,實(shí)際存在邊數(shù)不變的話,規(guī)模越小,聚類系數(shù)越大。在信息傳播交流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中,可能會(huì)存在成對(duì)數(shù)少,但聚類系數(shù)大的情況,如“Haitaode”的成對(duì)數(shù)僅為150對(duì),聚類系數(shù)為0.223,排在第17位。3.2.3網(wǎng)絡(luò)中心度分析(1)點(diǎn)度中心性測度。點(diǎn)度中心度描述的是一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)直接交互、聯(lián)系的能力。直接交互能力越強(qiáng),點(diǎn)度中心度越高,該節(jié)點(diǎn)越接近于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的中心,社會(huì)地位越高,權(quán)力越大。其表達(dá)式為:其中,Xij是0或1,代表節(jié)點(diǎn)j是否與節(jié)點(diǎn)i有信息交流,n是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)。點(diǎn)度中心勢(shì)是指圖的總體整合度或者一致性。如果一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中“點(diǎn)的點(diǎn)度中心度差異很大”,則該網(wǎng)絡(luò)的向心趨勢(shì)就較為明顯,說明了該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖具有較大的中心勢(shì),存在關(guān)鍵性節(jié)點(diǎn),并且該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)之間交流緊密。其表達(dá)式為:其中,CDi是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心度,CDmax是所有節(jié)點(diǎn)的CDi的最大值,n為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)。表4為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”輿情傳播整體網(wǎng)鄰接矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)度中心性測度的結(jié)果。從表4中可以看出“7·23”輿情網(wǎng)絡(luò)的整體點(diǎn)度中心勢(shì)為0.301,表明該輿情網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心性較大,網(wǎng)絡(luò)的向心趨勢(shì)明顯,并且存在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的中心關(guān)鍵點(diǎn)。點(diǎn)度中心度最大為28號(hào)“新浪微博”,為42,說明了該節(jié)點(diǎn)的點(diǎn)度中心度最高,擁有的權(quán)利最大,即信息資源掌控能力和信息交流能力強(qiáng),與眾多節(jié)點(diǎn)之間存在交流。緊隨其后的是52號(hào)“五岳散人”、7號(hào)“鳳凰網(wǎng)”、71號(hào)“李承鵬”、83號(hào)“閭丘露薇”,分別為39、35、35、35。說明“7·23”事件中意見領(lǐng)袖的影響力較強(qiáng)。(2)中介中心性測度。中介中心度衡量了一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為媒介的能力,也就是占據(jù)在其他兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間最短路徑上的能力,即測度該節(jié)點(diǎn)作為“橋”存在的能力大小。占據(jù)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)或者團(tuán)體之間最短路徑連接點(diǎn)“橋”的位置越多,則該節(jié)點(diǎn)的中介中心度越高,越多的節(jié)點(diǎn)就必須通過它進(jìn)行聯(lián)絡(luò)。中介中心度的表達(dá)式為:gjk為點(diǎn)j和k間存在的最短路線數(shù)目,gjk(ni)表示包含行動(dòng)者ni的兩個(gè)行動(dòng)之間的最短路線數(shù)目。中介中心勢(shì)是指在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中中介中心度最高的節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)中介中心度的差距。該節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的差距越大,則網(wǎng)絡(luò)的中介中心勢(shì)越高。其表達(dá)式為:CBi是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的中介中心度,CBmax是CBi的最大值。表5為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”輿情傳播整體網(wǎng)進(jìn)行中介中心性測度的結(jié)果。由表5可見,“7·23”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)的中介中心勢(shì)為0.122,表明該網(wǎng)絡(luò)的連通性高,信息交流密切,存在“橋”。最大中介中心勢(shì)為0.132,為28號(hào)“新浪微博”,作為個(gè)人輿論平臺(tái)和個(gè)人交流空間的“新浪微博”在“7·23”輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中起到非常重要作用,如果失去該節(jié)點(diǎn),那么經(jīng)過“新浪微博”的所有最短路徑就會(huì)改變,擁有多條最短路徑的節(jié)點(diǎn)對(duì)就將失去一條獲取信息捷徑,而對(duì)于經(jīng)過該節(jié)點(diǎn)的唯一一條最短路徑的節(jié)點(diǎn)對(duì)來說,節(jié)點(diǎn)之間信息的傳播就需要經(jīng)過更多的步驟。(3)接近中心性測度。接近中心度測量的是行動(dòng)者不受他人控制的程度。其測量公式為:接近中心勢(shì)則關(guān)注核心節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)距離分布,從路徑角度考慮網(wǎng)絡(luò)信息交流能力,它測量的是整個(gè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖的中心性程度,其數(shù)值越接近0,說明成員之間的信息依賴程度越強(qiáng)。表達(dá)式為:n為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù),CCi為第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的接近中心度,CCmax為CCi最大值。表6為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”輿情傳播整體網(wǎng)進(jìn)行接近中心性測度的結(jié)果?！?·23”輿情整體網(wǎng)絡(luò)的接近中心勢(shì)為0.279,說明“7·23”動(dòng)車事故輿情網(wǎng)絡(luò)中,信息資源被節(jié)點(diǎn)或者小團(tuán)體控制和壟斷的可能性較小,即輿情網(wǎng)絡(luò)上每個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)布的信息,都能比較順利地傳播到其他節(jié)點(diǎn)。在輿情網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的接近中心勢(shì)最大值為0.652,是28號(hào)節(jié)點(diǎn)“新浪微博”,其下依次為52號(hào)“五岳散人”和7號(hào)“鳳凰網(wǎng)”,分別為0.642、0.624,測度結(jié)果與點(diǎn)度中心性和中介中心性測度排序結(jié)果基本一致,說明排序位置靠前的節(jié)點(diǎn)在獲取信息時(shí)不易受其他點(diǎn)的控制,在傳遞信息方面更加容易和順暢。3.2.4核心-邊緣分析(1)K-核分析。如果一個(gè)子群中的全部節(jié)點(diǎn)都至少與該圖的K個(gè)其他節(jié)點(diǎn)連接,則稱這樣的子群為K-核心網(wǎng)絡(luò)。輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖的核心是根據(jù)節(jié)點(diǎn)間相互聯(lián)系而形成的,由于節(jié)點(diǎn)間信息傳播對(duì)象和聯(lián)系的數(shù)目不確定,因此由龐大節(jié)點(diǎn)數(shù)目構(gòu)成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中,并不一定存在同比例的“核心”節(jié)點(diǎn)數(shù)量。圖3為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”輿情傳播鄰接矩陣數(shù)據(jù)進(jìn)行K-核分析生成的輿情網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。K-核分析中K值越小,K-核越松散,K值越大,K-核越緊密,通過分析得到“7·23”動(dòng)車事故輿情網(wǎng)絡(luò)的最大K值為13,節(jié)點(diǎn)數(shù)目為35個(gè),數(shù)據(jù)說明了在該輿情網(wǎng)絡(luò)圖中存在聯(lián)系緊密的“凝聚子群”,在整個(gè)輿情網(wǎng)絡(luò)圖中所占比例超過39%,并且這些節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的點(diǎn)度中心度較大。因此可以認(rèn)為該“子群”在輿情網(wǎng)絡(luò)圖中占據(jù)了重要位置,并主導(dǎo)了信息的交流。輿情網(wǎng)絡(luò)圖的13-核節(jié)點(diǎn),如28號(hào)“新浪微博”,與網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)信息交流次數(shù)總共為42,其中有24個(gè)核心節(jié)點(diǎn),說明了核心節(jié)點(diǎn)的信息交流不僅限于核心部分,也會(huì)與邊緣區(qū)域的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息交流。(2)核心-邊緣分析。核心-邊緣結(jié)構(gòu)是由若干節(jié)點(diǎn)相互聯(lián)系構(gòu)成的一種中心緊密相連、外圍稀疏分散的特殊結(jié)構(gòu)。StephenP.Borgatti和MartinG.Everett歸納了核心-邊緣結(jié)構(gòu)的3個(gè)特點(diǎn),即核心-邊緣結(jié)構(gòu)是一種不能分割為多個(gè)互斥子群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu);核心-邊緣網(wǎng)絡(luò)可分成核心塊和邊緣塊;處于核心塊的節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系緊密,處于邊緣塊的節(jié)點(diǎn)之間聯(lián)系較稀疏,且均有與核心節(jié)點(diǎn)建立關(guān)系的傾向。核心-邊緣局部關(guān)聯(lián)模型表示核心成員與邊緣成員之間存在一定數(shù)目的關(guān)系。關(guān)聯(lián)模型如下:在等式中,αij表示在觀察的數(shù)據(jù)中關(guān)系的存在與否,如果節(jié)點(diǎn)i和j存在關(guān)系,則αij=1,否則為0。Ci指的是行動(dòng)者i所隸屬的類型(核心或者邊緣),δij指的是一種關(guān)系在理想情況下的存在與否。利用輿情網(wǎng)絡(luò)的初始賦值矩陣獲得C的各個(gè)值,從而使得與公式對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣和模式矩陣之間的相關(guān)系數(shù)最大。所獲得的C值即為每個(gè)節(jié)點(diǎn)的核心度。表7為運(yùn)用Pajek軟件對(duì)“7·23”事故進(jìn)行核心-邊緣結(jié)構(gòu)模型相關(guān)系數(shù)測量的結(jié)果。從表7可知,經(jīng)過1000次迭代以后,核心-邊緣模型的相關(guān)系數(shù)ρ達(dá)到最大值0.481。當(dāng)ρ達(dá)到最大值時(shí),表明了這種結(jié)構(gòu)就是一個(gè)核心-邊緣結(jié)構(gòu)。在表7中,28號(hào)“新浪微博”的核心度最大,為0.293,表明了“新浪微博”處于信息資源交流核心區(qū)域,和其他節(jié)點(diǎn)的信息交流深度與廣度最大,核心度其下依次為6號(hào)“騰訊網(wǎng)”、59號(hào)“姚晨”、48號(hào)“童大煥”,分別為0.269、0.267、0.258。其中59號(hào)“姚晨”、48號(hào)“童大煥”由于核心度高,并且其博文或者微博具有典型代表性,為大多數(shù)網(wǎng)民認(rèn)可,在該輿情傳播網(wǎng)絡(luò)中扮演了“意見領(lǐng)袖”的角色。3.3核心度:基于中心-邊緣的分析在輿情網(wǎng)絡(luò)位置角色的測度與分析中,可以通過K-核分析與核心-邊緣分析對(duì)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別與分層,由圖3可見,13-核中共有35個(gè)節(jié)點(diǎn),其中26個(gè)節(jié)點(diǎn)核心度超過平均核心度0.083,并且這些節(jié)點(diǎn)在輿情網(wǎng)絡(luò)位置中心性測度中都表明了處于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)位置。核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析是通過計(jì)算行動(dòng)者的核心度來量化行動(dòng)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中所處的位置,本文將節(jié)點(diǎn)分為中心核心、普通核心和邊緣三種類型。根據(jù)計(jì)算結(jié)果分析,由于第四位“童大煥”和第五位“鳳凰網(wǎng)”的核心度相差較大,因此得到中心核心區(qū)域?yàn)楹诵亩扰琶?的點(diǎn);普通核心區(qū)域與邊緣區(qū)域則選取平均核心度作為劃分指標(biāo),軟件計(jì)算結(jié)果為0.083。中心核心區(qū)域:“騰訊網(wǎng)”等1個(gè)新聞網(wǎng),“新浪微博”等1個(gè)微博客平臺(tái),“姚晨”、“童大煥”等2個(gè)網(wǎng)民,總共4個(gè)節(jié)點(diǎn)。普通核心區(qū)域:“鳳凰網(wǎng)”、“財(cái)經(jīng)網(wǎng)”等3個(gè)新聞網(wǎng),“新周刊”、“南方都市報(bào)”等5個(gè)傳統(tǒng)媒體類網(wǎng)站,優(yōu)酷、土豆等3個(gè)視頻網(wǎng),天涯社區(qū)、貓撲社區(qū)等2個(gè)論壇和社區(qū),“騰訊微博”等1個(gè)微博客平臺(tái),“趙普”、“鄧飛”等16個(gè)網(wǎng)民,總共28個(gè)節(jié)點(diǎn)。邊緣區(qū)域:網(wǎng)易網(wǎng)、搜狐網(wǎng)等7個(gè)新聞網(wǎng),南風(fēng)窗、南都周刊等3個(gè)傳統(tǒng)媒體類網(wǎng)站,搜狐視頻等4個(gè)視頻,鳳凰論壇等6個(gè)論壇和社區(qū),新浪博客等6個(gè)博客,“網(wǎng)易微博”等2個(gè)微博客平臺(tái),作業(yè)本、大記者張斌等29個(gè)網(wǎng)民,總共有57個(gè)節(jié)點(diǎn)。在核心-邊緣分析中,根據(jù)邊的數(shù)量和邊的權(quán)重來計(jì)算核心度。因此,作為信息交流的平臺(tái)的“新浪微博”由于微博客的數(shù)量龐大,且通過它實(shí)現(xiàn)了大部分的信息交流,其核心度值最高,處于中心核心區(qū)域,是本次事件中的最關(guān)鍵節(jié)點(diǎn);“姚晨”處于中心核心區(qū)域則是由于她的微博關(guān)注高轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)多,同時(shí)作為娛樂明星,粉絲數(shù)量和名聲的支持也是支撐“姚晨”作為中心核心區(qū)域的重要因素;“@Smm_苗”的微博數(shù)量轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)超過10萬,但在輿情網(wǎng)絡(luò)圖中,與“@Smm_苗”進(jìn)行信息交流的節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少,因此位于邊緣區(qū)域。由表可以看出,處于中心核心區(qū)域和普通核心區(qū)域的網(wǎng)民數(shù)量超過了50%,并且他們的信息交流大部分是通過微博客和博客。尤其是“姚晨”、“童大煥”等意見領(lǐng)袖在微博客平臺(tái)上的積極參與,