基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的政務(wù)微博影響力研究

封紅旗，雷晨陽，楊長春，袁 敏

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基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的政務(wù)微博影響力研究

封紅旗，雷晨陽，楊長春，袁 敏

以南京發(fā)布的政務(wù)微博為樣本,建立一個專門的數(shù)據(jù)庫，分析其網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)特點，探討集群對政務(wù)微博信息擴散與影響力的作用。研究旨在豐富政府微博擴散理論，幫助政務(wù)微博建立模塊化的、社區(qū)化的微博集群，擴大政務(wù)微博的影響力，為政務(wù)微博的發(fā)展和推廣建言獻策。

社會網(wǎng)絡(luò)；輿情指標(biāo)；政務(wù)微博

微博，是一種通過關(guān)注機制分享簡短實時信息的廣播式社交平臺。截至2015年底，微博平臺認證的政務(wù)微博達到152 390個，微博已成為最大的政務(wù)信息發(fā)布新媒體平臺。2015年各微博平臺所發(fā)布的政務(wù)微博信息達到2.5億，閱讀量達到1 117億之多。伴隨著國務(wù)院提出“互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)”的概念，政務(wù)微博已經(jīng)成為政府日常工作中十分重要的一部分，政務(wù)微博營運水平的高低也成為了衡量政府部門行政能力的重要指標(biāo)[1]。微博的本質(zhì)就是微博用戶之間所構(gòu)建的一種社會網(wǎng)絡(luò)，信息的擴散都在這一社會網(wǎng)絡(luò)上完成。政策擴散理論認為，政府采用或效仿某項新政策不只受到所在政府特征的影響，還會受到其他政府的影響。政務(wù)微博承載著政府和民眾之間的互動功能，是一種具有清晰社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的社會平臺[2]。政務(wù)微博網(wǎng)絡(luò)集群中的個體間存在相互作用，逐漸形成社區(qū)化、模塊化的的政務(wù)微博集群，以擴大政務(wù)微博的影響力，得到政府的支持和民眾的認可[3]。

相較于我國學(xué)者對微博的研究，國外學(xué)者對twitter的研究走在學(xué)術(shù)的前沿。Haewoon Kwak等[4]通過對Twitter樣本網(wǎng)絡(luò)的分析，探討了微博社會網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點與傳統(tǒng)的在線社區(qū)的異同。Krishnamurthy等[5]改進了社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，分析了Twitter用戶的特征，對政府如何參與社交網(wǎng)絡(luò)做出了延展性研究。Blonedl等[6]對微博網(wǎng)絡(luò)的集聚性進行了研究并改進了算法。在國內(nèi)，平亮等[7]通過對一組新浪微博用戶的觀察，對微博社會網(wǎng)絡(luò)的中心性進行了分析，田占偉等[8]利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論方法，按照行業(yè)屬性對網(wǎng)絡(luò)進行分類，探討了信息傳播的特性，宋恩梅等[9]對新浪微博名人堂“標(biāo)簽”進行分類，對如何確定核心用戶進行了討論。目前，對政務(wù)微博的討論集中在其傳播特點、功能、輿情監(jiān)控等方面，直接針對政務(wù)微博信息擴散與影響力的研究還不多見，特別是基于中國國情的政務(wù)微博創(chuàng)新的實證研究還值得深入。

因此，本文以南京發(fā)布的政務(wù)微博為樣本 ,建立了專門的數(shù)據(jù)庫，分析其網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)特點，探討集群對政務(wù)微博信息擴散與影響力的作用。通過這一研究 ,旨在應(yīng)用和豐富政府微博擴散理論，幫助政務(wù)微博建立模塊化的、社區(qū)化的政務(wù)微博集群，幫助擴大政務(wù)微博的影響力，為政務(wù)微博的發(fā)展和推廣建言獻策。

一、 微博復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模塊化模型的構(gòu)建

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是刻畫和研究復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和行為的關(guān)鍵。微博用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是一種典型的復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)。定義復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的屬性有網(wǎng)絡(luò)的密度、群聚系、度分布等。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是由很多“節(jié)點”和“邊”組成，“節(jié)點”即真實世界中的個體，“邊”是指個體間的相互聯(lián)系。微博社會網(wǎng)絡(luò)中的“節(jié)點”是微博平臺上的用戶，連接微博社會網(wǎng)絡(luò)中“節(jié)點”的“邊”即表示“節(jié)點”之間的關(guān)系，在微博中用戶之間的相互關(guān)注構(gòu)成了“節(jié)點”之間的聯(lián)系，由此我們可用一個共現(xiàn)矩陣來表示“節(jié)點”和“節(jié)點”的關(guān)系[10]。在這個共現(xiàn)矩陣中，“0”表示行用戶沒有關(guān)注列用戶，“1”表示相互關(guān)注了的用戶。完成該共現(xiàn)矩陣后，我們把它導(dǎo)入Ucinet社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件，由此得到復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。微博網(wǎng)絡(luò)是一個集聚性很強的復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)。本文采取的是Blondel提出的復(fù)雜社會網(wǎng)絡(luò)模塊化最優(yōu)算法，根據(jù)兩階段重復(fù)迭代的方法，對微博網(wǎng)絡(luò)進行模塊化分解[6]。

二、實驗

在全國城市政務(wù)微博競爭力排行榜上，南京連續(xù)兩年勇奪競爭力指數(shù)第一，其政務(wù)微博傳播力、互動力和競爭力三項指數(shù)位居第一，總體發(fā)展?fàn)顩r持續(xù)保持在全國領(lǐng)先水平[11]。其行業(yè)領(lǐng)域覆蓋面廣，綜合影響力強。所以，本文選取南京發(fā)布政務(wù)微博為實例進行研究，構(gòu)建基于南京發(fā)布政務(wù)微博的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。截止到2015年12月，南京市在新浪微博平臺共有機構(gòu)政務(wù)微博918個。原創(chuàng)微博信息達到179 461條，粉絲總數(shù)1 821.6萬。市級部門(單位)和各區(qū)共開設(shè)100個政務(wù)微博，其中市級民生部門34個，市級綜合部門55個，區(qū)級發(fā)布政務(wù)微博11個。各區(qū)共開設(shè)政務(wù)微博818個，其中區(qū)屬部門有563家。 本文用JAVA語言編寫數(shù)據(jù)接口程序，通過新浪微博技術(shù)開放平臺提供的API接口，獲取了2016年3月底之前南京相關(guān)政務(wù)微博的相互關(guān)注列表共894個節(jié)點，并構(gòu)建894個節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系。

(一)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

通過Ucinet社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件及NetDraw信息可視化軟件，繪制了以南京發(fā)布為中心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖(如圖1)。分析發(fā)現(xiàn)，“綜合政務(wù)類”等9個群體均具有明顯的抱團現(xiàn)象，而“其它”類群體沒有抱團現(xiàn)象。這些抱團群體內(nèi)的個體普遍通過強關(guān)系互相連接，而群體與群體之間，則通過弱關(guān)系維持。其中涵蓋南京各區(qū)縣公安局及下屬工作隊、派出所的“司法警務(wù)”類團體顯現(xiàn)出最強的集聚性，“文化和生活服務(wù)”“交通資訊”“綜合政務(wù)”也具有很強的集聚性。而“社區(qū)”這一群集則根據(jù)地域分布的不同，形成小簇的聚集。

(二)模塊化分析

通過程序模擬聚類，將南京發(fā)布為中心的微博分成了10個群集(見表1)。

這10個微博群集具有以下特點：第一，由51個微博構(gòu)成的“相關(guān)知名政務(wù)媒體微博”群集，包括了北京發(fā)布、上海發(fā)布等其它大城市的綜合政務(wù)微博和人民日報、南方周末等大眾傳媒，這些全國知名的政務(wù)微博和大眾傳媒在其它社會網(wǎng)絡(luò)群體中常處于核心地位，是和其它網(wǎng)絡(luò)信息傳遞和溝通的橋梁。第二，“綜合政務(wù)”群集是由南京各區(qū)縣黨政機關(guān)發(fā)布的政務(wù)微博，包括教育、環(huán)保、國防、醫(yī)療機構(gòu)等，主要面向市民公開政務(wù)數(shù)據(jù)和信息，并行微博問政，行政管理功能。第三，根據(jù)政務(wù)微博發(fā)展趨勢，形成了“青年組織”“交通資訊”“文化和生活服務(wù)”“司法警務(wù)”“商務(wù)與市場”“旅游”等六大領(lǐng)域性群集，提供各自領(lǐng)域的政務(wù)公開和便民信息主題服務(wù)；上述六個模塊加上“綜合政務(wù)類”模塊，基本對應(yīng)了2015年人民網(wǎng)輿情監(jiān)測室所發(fā)布的《2015年上半年新浪政務(wù)微博報告》中所提到的排名次序。當(dāng)前較熱門的群集主要包括公安系統(tǒng)、交通、旅游、青年團體等民生類政務(wù)微博。第四，由82個個體組成的社區(qū)群集主要由南京市各區(qū)縣地方街道辦事處、社區(qū)居民委員會、村委會等主導(dǎo)的微博組成。這體現(xiàn)了南京發(fā)布的政務(wù)微博網(wǎng)絡(luò)縱向深度的發(fā)展趨勢。第五,“其它”主要是由官員個人微博組成的群集。

圖1 以南京發(fā)布為中心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

模塊編號模塊性質(zhì)特點節(jié)點數(shù)/個模塊1相關(guān)知名政務(wù)媒體國內(nèi)知名媒體及其它城市知名政務(wù)微博組成51模塊2綜合政務(wù)以“南京發(fā)布”為代表，包括教育、建設(shè)、監(jiān)察、國防等微博群體291模塊3文化和生活服務(wù)“南京氣象”“南京文化發(fā)布”等民生及文化生活類微博群體149模塊4青年組織南京市各區(qū)共青團及其它青年組織45模塊5交通資訊以“南京地鐵”為代表的南京市地鐵、公路交通資訊類微博構(gòu)成的群體47模塊6司法警務(wù)以“江寧公安在線”為代表的司法及警務(wù)部門79模塊7商務(wù)與市場涵蓋經(jīng)融、市場、價格監(jiān)測在內(nèi)的政務(wù)群體73模塊8旅游以“南京鐘山風(fēng)景區(qū)”為代表的旅游類微博構(gòu)成的群體50模塊9社區(qū)南京市各社區(qū)及街道辦事處等組織構(gòu)成的群體82模塊10個人及其它組織其它各類型的群體，例如一些行政人員的個人微博27

(三)輿情指標(biāo)分析

本文引入點度中間性、中間中間性、接近中間性、特征向量中間性(eigenvectors)、頁面排序指數(shù)(pagerank)、權(quán)威性指數(shù)(authority)和指向權(quán)威性指數(shù)(hub)作為微博網(wǎng)絡(luò)中心性的衡量標(biāo)準。這七個指標(biāo)分別描述了節(jié)點的影響力、節(jié)點對信息資源的控制程度、節(jié)點信息傳播的速度、節(jié)點的綜合影響力、節(jié)點的重要程度和相鄰節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。微博本質(zhì)上是一種在線社會網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)決定了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的“權(quán)利”大小，而衡量中心性的七個指標(biāo)則是描述“權(quán)利”大小的一種比較理想的方法。集聚系數(shù)主要反映網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間集結(jié)成團的程度，在本文中，主要用來衡量以“南京發(fā)布”為中心的十個集群的集聚性。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輿情指標(biāo)同樣是利用Ucinet社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件對所采集到的數(shù)據(jù)樣本進行分析，通過分析七個衡量中心性的度量指標(biāo)和集聚系數(shù)指標(biāo)，我們得出了南京發(fā)布社會網(wǎng)絡(luò)的各類輿情指數(shù)(見表2)。

表2 南京發(fā)布社會網(wǎng)絡(luò)中各輿情指數(shù)分析

通過分析輿情指標(biāo)統(tǒng)計量及南京發(fā)布的政務(wù)微博網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖得出，南京發(fā)布的政務(wù)微博社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有如下的特點：第一，@南京發(fā)布的輿情指標(biāo)顯著大于其它政務(wù)微博值，@南京發(fā)布處于絕對統(tǒng)治地位。第二，從點度中間性指標(biāo)看，網(wǎng)絡(luò)中具有很大影響力的節(jié)點比較少。第三，中間中間性指標(biāo)反應(yīng)出，資源由極少數(shù)個體掌控。在整個網(wǎng)絡(luò)中只有個別的節(jié)點能相對自由地傳播或分配信息資源，而絕大多數(shù)節(jié)點處在被動接收信息的狀態(tài)。第四，從緊密中間性指標(biāo)反應(yīng)出，消息的傳遞也較為暢通，網(wǎng)絡(luò)中個體間的獨立性有限。第五，從集聚系數(shù)可看出抱團集聚現(xiàn)象突出。大部分節(jié)點的集聚系數(shù)都較大，形成明顯的群集。

(四)模塊化輿情指標(biāo)分析

通過對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輿情指標(biāo)體系的整體研究發(fā)現(xiàn)，南京發(fā)布社會網(wǎng)絡(luò)模塊化很強。所以，本文進一步研究了網(wǎng)絡(luò)的各模塊輿情指標(biāo)體系(見表3)，并試圖找出網(wǎng)絡(luò)中的活躍節(jié)點。

表3 各模塊輿情指標(biāo)比較

由表3可知：“司法警務(wù)”“綜合政務(wù)”“交通資訊”直接影響力最大，其信息的創(chuàng)新擴散速度最快，其點度中間性分別達到了31、27 和25，接近中間性分別為1.965 0、1.972 0和1.980 1。其中，公安系統(tǒng)政務(wù)微博矩陣規(guī)模最為龐大，是目前發(fā)展規(guī)模最大的政府職能領(lǐng)域。同時，這三類微博群集也分別位于資源控制能力前三名，中間中間性分別達到121.30、124.02和80.21。從綜合評價來看，特征向量中間性、權(quán)威性和指向權(quán)威性指標(biāo)反應(yīng)出“交通資訊”“司法警務(wù)”“綜合政務(wù)”是信息擴散與獲取資源最為有效的群集；而頁面排序指數(shù)則認為“司法警務(wù)”“綜合政務(wù)”政務(wù)微博活躍度很高，其所傳播擴散的政務(wù)信息量很大。

表4排列出輿情指標(biāo)值排名前十位的政務(wù)微博。不計重復(fù)出現(xiàn)的情況，共計有15個政務(wù)微博上榜。對比表3發(fā)現(xiàn)，擁有多個大綜合影響力的個體集群創(chuàng)新擴散速度更快、范圍更廣。在上榜名單里，有6個微博屬于“交通資訊”類群集；有5個微博屬于“綜合政務(wù)”類群集；“司法警務(wù)”類、“綜合政務(wù)”類和“交通資訊”類群集在網(wǎng)絡(luò)中進行創(chuàng)新擴散的效率較高、活躍度大。

表4 輿情指標(biāo)節(jié)點排名前十

總而言之，公安部和司法部門政務(wù)微博數(shù)量多、個體素質(zhì)也較高，表明公安部和司法部門政務(wù)微博的擴散速度較快，正發(fā)揮著案件偵破、辟謠、維穩(wěn)等作用，有效提升了政法系統(tǒng)在網(wǎng)民和群眾中的形象。而相比之下，團委、稅務(wù)、國防機構(gòu)、醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的微博活躍程度較低，需要提升集群性運營水平，以利于其信息擴散，擴大其在民眾中的影響力。

三、結(jié)論

南京發(fā)布的政務(wù)微博已經(jīng)形成了較為成熟的社會網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系對政務(wù)微博的信息擴散在橫向、縱向上有顯著促進作用，而且網(wǎng)絡(luò)中的小部分核心成員會對公共信息的發(fā)布和輿情引導(dǎo)有極大影響。結(jié)合研究形成的指標(biāo)數(shù)據(jù)可得如下結(jié)論：

第一，政務(wù)微博矩陣協(xié)作是未來一大發(fā)展趨勢，集群效應(yīng)能極大提升問政效果。政務(wù)微博不應(yīng)當(dāng)是單個存在的“信息孤島”，而應(yīng)當(dāng)是一個戰(zhàn)略傳播環(huán)境下立體協(xié)同的“聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)集群”。通過分析以南京發(fā)布為中心的10個群集我們可以看出，依據(jù)地域、行政級別、部門給政務(wù)微博分類，形成群集更有利于政務(wù)微博的創(chuàng)新擴散。政務(wù)微博集群，不僅使便民服務(wù)信息更加多元化，而且也拓寬了輿情反映渠道，在引導(dǎo)輿論，及時解決網(wǎng)民實際問題等方面具有重要作用。

第二，意見領(lǐng)袖在政務(wù)微博創(chuàng)新擴散過程中起著重要的中介作用。在南京發(fā)布的幾個活躍圈子中，官方微博的典型代表和體制內(nèi)的意見領(lǐng)袖，在微博平臺上更新內(nèi)容積極，將各種便民舉措發(fā)布到微博上，及時解答網(wǎng)友提問。意見領(lǐng)袖在制造熱點話題、提升政務(wù)微博信息擴散、辟謠等方面具有重要作用，甚至有比政務(wù)微博本身更強的傳播效果。

第三，政務(wù)創(chuàng)新擴散在橫向上表現(xiàn)為同級政府間的相互競爭和學(xué)習(xí)。根據(jù)政府職能劃分形成政務(wù)微博的集聚現(xiàn)象越明顯，政府與外部環(huán)境的信息交換和溝通越頻繁，獲取外部環(huán)境同類組織創(chuàng)新的信息就越多、越豐富，政務(wù)微博影響力提升的機會就越大，對應(yīng)的職能部門處理突發(fā)事件與信息公開的能力越強。

第四，上下級政府微博間縱向擴散，實現(xiàn)向大眾傳播政務(wù)信息功能。這種縱向擴散體現(xiàn)了當(dāng)前政務(wù)微博分層級建制的發(fā)展方向，表現(xiàn)為上下級政務(wù)信息樹狀傳播擴散的過程。政務(wù)微博先由一個級別高的行政部門發(fā)布，再由下面的地方行政單位進行轉(zhuǎn)發(fā)或評論，能更好地實現(xiàn)信息由“窄播”到“廣播”的大眾傳播過程。

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Research on the Influence of Government Affairs MicroblogBased on Modularity of Complex Network

Feng Hongqi,Lei Chenyang,Yang Changchun,Yuan Min

This paper sets Nanjing government affairs microblog as a sample, sets up a special database, analyzes characteristics of the network organization structure,and explores the influence of the cluster on the information diffusion of government affairs microblog. This research aims at applicating and enriching the diffusion theory of government affaires microblog, helping to establish the modularized and community oriented government affairs microblog cluster, expanding the influence and making suggestion for the development and generalization of the government affairs microblog, so as to make recommendations for how to extend the channels for public opinion reflection and lead the outside public opinion by the government affairs microblog.

social network; public opinion index; government affairs microblog

封紅旗，常州大學(xué)商學(xué)院副研究員，碩士生導(dǎo)師；雷晨陽，常州大學(xué)商學(xué)院碩士研究生；楊長春，常州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師；袁敏，常州大學(xué)商學(xué)院碩士研究生。

國家自然科學(xué)基金項目“微博熱點話題傳播模型及可視化研究”(61272367/F020511)；江蘇省科技廳項目“后互聯(lián)網(wǎng)時代中英文社會媒體實時分析、聚類、搜索國際合作研究”(BZ2201002)。

G206.2

A

10.3969/j.issn.2095-042X.2016.06.006

2016-07-03；責(zé)任編輯:沈秀)