網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖識別模型構(gòu)建與實證分析

應(yīng)雨辰+紀(jì)浩+夢非

摘要：意見領(lǐng)袖在社交網(wǎng)絡(luò)中的作用越來越大，準(zhǔn)確識別和有效利用潛在的意見領(lǐng)袖對于傳播信息、引導(dǎo)輿論、輔助政府決策等具有重要意義。從中心性、影響力、活躍度出發(fā)，構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖識別模型，提出了采用社會網(wǎng)絡(luò)分析、灰色關(guān)聯(lián)分析對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖進(jìn)行測算的理論框架，并通過“章瑩穎事件”進(jìn)行實證分析。實驗結(jié)果表明，該模型能較為準(zhǔn)確地識別出網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖。通過觀察法發(fā)現(xiàn)，粉絲數(shù)量是形成意見領(lǐng)袖的基礎(chǔ)，原創(chuàng)帖和回復(fù)帖數(shù)量是鞏固意見領(lǐng)袖地位的重要因素。

關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖；社會網(wǎng)絡(luò)；灰色關(guān)聯(lián)；實證

DOIDOI：10.11907/rjdk.172410

中圖分類號：TP319

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號文章編號：16727800（2017）011016305

0引言

社交網(wǎng)絡(luò)指由社會成員之間的相互作用形成的相對穩(wěn)定的社會結(jié)構(gòu)，具有復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和信息動態(tài)傳播機(jī)制[1]。在社交網(wǎng)絡(luò)中，各節(jié)點間的地位并非對等，部分節(jié)點會對其它節(jié)點產(chǎn)生較大影響，能干預(yù)社交網(wǎng)絡(luò)的議程設(shè)置，對整個輿論發(fā)展起到關(guān)鍵導(dǎo)向作用，這類節(jié)點被定義為“意見領(lǐng)袖”（Opinion Leader）[2]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，在線社交成為人們?nèi)粘Ｉ畹谋匾?，近年來興起的自媒體更是人們結(jié)交好友、共享信息、表達(dá)觀點的重要渠道，并演變?yōu)樯鐣浾摰姆糯笃骱蜔狳c事件發(fā)布的主要平臺。通過網(wǎng)絡(luò)媒介，熱點新聞事件會迅速吸引網(wǎng)民關(guān)注，產(chǎn)生大量的交互式評論，在意見領(lǐng)袖的影響下，各類觀點會被逐漸引導(dǎo)、聚合，進(jìn)而形成具有傾向性的輿論。在此背景下，對網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖進(jìn)行識別是政府部門監(jiān)控輿情、引導(dǎo)言論、制定決策的基礎(chǔ)和前提。

1相關(guān)研究綜述

20世紀(jì)40年代，美國傳播學(xué)先驅(qū)拉扎斯菲爾德（Lazarsfield）在《人民的選擇》中提出“兩級傳播理論”，并在該理論中定義“意見領(lǐng)袖”概念，認(rèn)為意見領(lǐng)袖是在信息傳播和人際交往中少數(shù)具有影響力的活躍分子。隨后，意見領(lǐng)袖的作用和意義在各領(lǐng)域受到廣泛認(rèn)可，許多學(xué)者進(jìn)行了大量研究。

1.1意見領(lǐng)袖內(nèi)涵

早期的研究工作主要集中在意見領(lǐng)袖的內(nèi)涵、特征、作用等層面。如Burt等[3]研究政治意見領(lǐng)袖的內(nèi)涵和作用，認(rèn)為政治意見領(lǐng)袖是推動變革和決策的主要力量；Coulter[4]、Myers[5]及Vernette[6]等研究了意見領(lǐng)袖在市場營銷領(lǐng)域的特征和應(yīng)用；文獻(xiàn)[79]研究了意見領(lǐng)袖在創(chuàng)新傳播中的作用。國內(nèi)學(xué)者對意見領(lǐng)袖的研究起步較晚，如顧品浩等[10]以突發(fā)性公共事件為例，歸納了意見領(lǐng)袖特征，并為政府利用意見領(lǐng)袖、設(shè)置議程、制定引導(dǎo)策略提供了建議。謝新洲等[11]研究意見領(lǐng)袖的形成要素、存在問題和引導(dǎo)能力。進(jìn)入21世紀(jì)，Web2.0的迅猛發(fā)展催生了大量網(wǎng)絡(luò)社區(qū)，在互聯(lián)網(wǎng)時代下，國內(nèi)外學(xué)者對于意見領(lǐng)袖的研究主要轉(zhuǎn)移到對“網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖”識別和篩選方面。如Matsumura等[12]基于網(wǎng)民間的關(guān)注與被關(guān)注關(guān)系和評論內(nèi)容進(jìn)行定量研究，運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建“意見領(lǐng)袖影響力擴(kuò)散模型”（IDM），但實際可操性不強(qiáng)。高俊波等[13]采用離散數(shù)學(xué)中的圖論原理，以網(wǎng)絡(luò)平均路徑長度作為識別網(wǎng)絡(luò)論壇意見領(lǐng)袖的依據(jù)，但僅適合最大連通圖情況，不具通用性。Yu[14]等在圖論的基礎(chǔ)上對網(wǎng)民情感進(jìn)行分析，提出利用LeaderRank算法篩選意見領(lǐng)袖，從而提升了意見領(lǐng)袖識別的準(zhǔn)確性。與Yu[14]等人提出的LeaderRank算法相類似，Weng[15]等基于Twitter上網(wǎng)民的關(guān)注、評論和轉(zhuǎn)發(fā)行為，利用PageRank提出的TwitterRank算法，區(qū)分意見領(lǐng)袖和普通大眾。但是LeaderRank算法和TwitterRank算法實現(xiàn)難度較大，難以解決實際問題。另外，采用社會網(wǎng)絡(luò)分析原理和方法挖掘和識別意見領(lǐng)袖應(yīng)用廣泛 [1618]，這種方法的優(yōu)點是指標(biāo)較少、可操行較強(qiáng)，缺點是識別準(zhǔn)確率較低。

1.2意見領(lǐng)袖識別指標(biāo)體系

基于社會網(wǎng)絡(luò)方法的靜態(tài)指標(biāo)（度中心度、接近中心度、特征向量中心度）和基于影響力以及活躍度的動態(tài)交互指標(biāo)（粉絲數(shù)量、原創(chuàng)帖量、被轉(zhuǎn)發(fā)情況、活躍天數(shù)、用戶積分、關(guān)注量等）是較為常見的篩選意見領(lǐng)袖指標(biāo)，如表1所示。

基于社會網(wǎng)絡(luò)分析原理和方法建立意見領(lǐng)袖識別指標(biāo)是最常用的方法，從社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)中發(fā)現(xiàn)占據(jù)重要位置的節(jié)點及節(jié)點群，并將其視為有重要影響力的意見領(lǐng)袖[19]。常用指標(biāo)包括度中心度、接近中心度和特征向量中心度。運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法識別意見領(lǐng)袖的優(yōu)點是指標(biāo)較少、計算簡便，但缺點也相對明顯，即識別準(zhǔn)確度較低。馬寧、田雅儒[20]在社會網(wǎng)絡(luò)分析方法的基礎(chǔ)上將動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析方法（DNA）運用到意見領(lǐng)袖識別中，提出約50個測度指標(biāo)，既包括傳統(tǒng)的度中心度、接近中心度等指標(biāo)，也包括實際工作負(fù)載、交流/知識/資源一致度等動態(tài)網(wǎng)絡(luò)專有指標(biāo)。王佳敏、吳鵬[21]認(rèn)為意見領(lǐng)袖可以通過影響力和活躍度兩項指標(biāo)來衡量。用戶的影響力越大，發(fā)布的信息就越能得到回應(yīng)，便越有可能對其他用戶造成影響；活躍度指用戶參與特定主題討論的積極性，活躍度越高，與其他用戶形成互動越強(qiáng)烈，越利于觀點的傳遞。影響力通過粉絲量、被轉(zhuǎn)發(fā)量、被評論數(shù)及是否經(jīng)過認(rèn)證4項指標(biāo)表示。活躍度通過發(fā)帖量和關(guān)注人數(shù)兩項指標(biāo)表示。劉志明、劉魯[22]基于用戶影響力和用戶活躍度識別網(wǎng)絡(luò)中的意見領(lǐng)袖，和王佳敏等人的區(qū)別在于影響力和活躍度指標(biāo)的選擇上。方興東等[23]在影響力和關(guān)注度基礎(chǔ)上，增加思想力指標(biāo)來構(gòu)建識別網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的二級模型，增加“原創(chuàng)比例”和“思想力”判斷指標(biāo)，認(rèn)為意見領(lǐng)袖具有獨特的思維方式和情感傾向，這是與普通大眾區(qū)別的關(guān)鍵要素。還有學(xué)者基于意見領(lǐng)袖的特征構(gòu)建識別指標(biāo)，如Shoemaker等[24]從社會背景、人口特征、個性等方面研究了意見領(lǐng)袖的上百個特征。Rhee等[25]采用關(guān)注度和回復(fù)量研究意見領(lǐng)袖特征，將網(wǎng)絡(luò)用戶劃分為意見領(lǐng)袖、注意力收集者、安靜說服者及普通大眾4類。endprint

2意見領(lǐng)袖識別模型

本文在綜合前人構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖識別模型基礎(chǔ)上，將社會網(wǎng)絡(luò)分析（SNA）方法中的中心性指標(biāo)與用戶影響力、活躍度的動態(tài)指標(biāo)相結(jié)合，不僅避免了繁瑣的計算過程，而且能較為準(zhǔn)確地反映意見領(lǐng)袖特征，從而提高了判斷的精確性。

2.1指標(biāo)選取與模型設(shè)計

2.1.1基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的指標(biāo)選取

在社會網(wǎng)絡(luò)分析的中心性指標(biāo)中，點度中心度指某一節(jié)點在其與之直接相連的鄰居節(jié)點中的中心程度，用與其相連的節(jié)點數(shù)量衡量，反映該節(jié)點在一定范圍內(nèi)的中心程度[26]。推廣到社交網(wǎng)絡(luò)，如果博主有眾多相鄰用戶，則其具有較高的點度中心度，反之，點度中心度就低。接近中心性以距離為指標(biāo)衡量某一節(jié)點與其它節(jié)點聯(lián)系的程度[26]。該節(jié)點與其它節(jié)點距離越近，就表示此節(jié)點視野更好，更了解網(wǎng)絡(luò)信息的產(chǎn)生和流向。反之，如果距離較大，則接近中心性值越低，表示該節(jié)點與其它節(jié)點的聯(lián)系越稀疏。與點度中心度和接近中心度相比，中介中心度指節(jié)點對資源的控制程度[26]，反映整個社會網(wǎng)絡(luò)的集中程度，或者說整個網(wǎng)絡(luò)圍繞一個點或一組點運行的程度。在微博、天涯論壇等在線社交網(wǎng)絡(luò)中，如果某一用戶有較高的中介中心度，則其發(fā)布的觀點更容易影響其他網(wǎng)民，也較容易形成整個網(wǎng)絡(luò)的輿論和情感傾向。除點度中心度、接近中心度、中介中心度等指標(biāo)外，社會網(wǎng)絡(luò)分析還包括特征向量中心度等指標(biāo)，筆者認(rèn)為這些指標(biāo)與意見領(lǐng)袖關(guān)系不大，所以不選取。

2.1.2基于影響力和活躍度的指標(biāo)選取

影響力反映某一用戶對其他用戶產(chǎn)生影響的可能性[21]。在微博、天涯論壇等平臺，體現(xiàn)意見領(lǐng)袖影響力的指標(biāo)分別是粉絲數(shù)量和點擊次數(shù)。其中，粉絲數(shù)量是判斷用戶影響力最直接的依據(jù)，用戶擁有的粉絲數(shù)量和用戶被關(guān)注的程度成正比，即粉絲數(shù)量越多代表用戶有更高的關(guān)注度，發(fā)布的消息也就越有可能被更多的用戶接收到，從而能夠潛在影響消息發(fā)布后的評論、討論等行為。點擊次數(shù)也能反映影響力，點擊次數(shù)越高，用戶對發(fā)布消息的關(guān)注和認(rèn)可度越高，這種認(rèn)可會激發(fā)后續(xù)的轉(zhuǎn)發(fā)行為。微博、天涯論壇等社區(qū)的轉(zhuǎn)發(fā)行為以“信息級聯(lián)”方式進(jìn)行傳播，能快速產(chǎn)生連鎖式影響[22]。

活躍度表示某一用戶參與特定事件的積極性[21]。如用戶僅具備高影響力而不積極參與熱點事件的發(fā)言、討論，則不會成為意見領(lǐng)袖。所以，筆者將原創(chuàng)帖數(shù)量、回復(fù)帖數(shù)量作為直接反映意見領(lǐng)袖活躍度指標(biāo)。如果粉絲數(shù)量是形成意見領(lǐng)袖的基礎(chǔ)，那么原創(chuàng)帖則可稱之為意見領(lǐng)袖形成的必要條件。原創(chuàng)帖數(shù)量的高低不僅代表意見領(lǐng)袖參與熱點事件的積極程度，也是其思考力和價值觀的體現(xiàn)。意見領(lǐng)袖通過原創(chuàng)帖傳達(dá)自己的思想和觀點，進(jìn)而改變大眾對某一事件的認(rèn)知，最終形成傾向于意見領(lǐng)袖態(tài)度的輿論。而回復(fù)帖則反映意見領(lǐng)袖同大眾溝通的積極性，通過積極的回復(fù)，意見領(lǐng)袖所表達(dá)的具有傾向性的觀點會得到強(qiáng)化，鞏固其意見領(lǐng)袖地位。網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖識別模型見圖1。

3實證分析與檢驗

2017年6月9日，一則“中國訪美女碩士章瑩穎失聯(lián)數(shù)十天的消息”被披露，隨后各大媒體對此進(jìn)行了報道。一時間，大量網(wǎng)民就“章瑩穎失聯(lián)遭綁架”的消息表達(dá)了自己的看法，網(wǎng)民之間展開了激烈討論，直到一個月后的7月12日，該事件仍在不斷發(fā)酵。

3.1實驗數(shù)據(jù)獲取與處理

本實驗以“章瑩穎、女碩士、訪美學(xué)者、失聯(lián)、遭綁架”為關(guān)鍵詞，以全球最大的華人論壇“天涯社區(qū)”為數(shù)據(jù)抓取平臺，通過爬蟲軟件SoukeyNetget獲取自事件發(fā)生后所有的相關(guān)數(shù)據(jù)。截止到7月12日，共采集10 686條原創(chuàng)帖，包括230位天涯社區(qū)用戶和10萬余條回復(fù)信息，獲取每位用戶的粉絲數(shù)量、主帖數(shù)量、點擊次數(shù)、積分、登錄次數(shù)、最新登錄時間、發(fā)帖時間等數(shù)據(jù)。為便于后續(xù)實驗，按照表2的格式對數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理。

3.2實驗結(jié)果

3.2.1關(guān)聯(lián)系數(shù)計算

基于SNA計算用戶的點度中心度、接近中心度和中介中心度，同時根據(jù)抓取到的數(shù)據(jù)計算用戶影響力和活躍度對應(yīng)的指標(biāo)值。根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)分析法（定義一）設(shè)定理想化意見領(lǐng)袖序列作為本實驗的參考序列。設(shè)定理想意見領(lǐng)袖的參考序列標(biāo)準(zhǔn)值為：x0={1.000，1.000，1.000，1.000，1.000，1.000，1.000}。根據(jù)關(guān)聯(lián)系數(shù)計算公式得到各指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)系數(shù)值。部分?jǐn)?shù)據(jù)見表3。

3.2.2關(guān)聯(lián)度計算

根據(jù)關(guān)聯(lián)度計算公式測算關(guān)聯(lián)度，即γi=17[εi（1）+εi（2）+…+εi（7）]，其中i的取值對應(yīng)用戶數(shù)量。在本實驗中，i為1～230中所有的正整數(shù)。根據(jù)計算結(jié)果，選取關(guān)聯(lián)度值較高的10位用戶，如表4所示。

3.2.3社會網(wǎng)絡(luò)可視化展現(xiàn)

將用戶間的互動關(guān)系數(shù)據(jù)導(dǎo)入Ucinet軟件，經(jīng)NetDraw可視化工具處理后得到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，對中心性值較高的節(jié)點進(jìn)行篩選，得到圖2所示結(jié)果。

圖2社會網(wǎng)絡(luò)層意見領(lǐng)袖識別結(jié)果

3.3實驗結(jié)果分析

從天涯社區(qū)獲取本文實驗中關(guān)聯(lián)度值排前10名的節(jié)點數(shù)據(jù)，整理如表5所示。

（1）對表5數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到以下兩點信息：①關(guān)聯(lián)度排名靠前的用戶一般擁有規(guī)模龐大的粉絲群體，說明粉絲數(shù)量是形成網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的前提條件，但并非充要條件。因為排名第一的X36粉絲數(shù)量并不是最多，同樣，排名末位的X85粉絲數(shù)量也不是最少；②相對于粉絲數(shù)量，原創(chuàng)帖量和回復(fù)帖量是形成意見領(lǐng)袖更為關(guān)鍵的因素。從表5很容易發(fā)現(xiàn)原創(chuàng)帖量的排序恰好對應(yīng)用戶關(guān)聯(lián)度值的排序，雖然回復(fù)帖量的排序未顯示出與原創(chuàng)帖量一樣的整齊狀態(tài)，卻僅是少數(shù)節(jié)點出現(xiàn)偏差。鑒于上述兩點，筆者認(rèn)為，意見領(lǐng)袖的形成更多地依賴自身素質(zhì)，即意見領(lǐng)袖通常有著豐富的經(jīng)歷、專攻的術(shù)業(yè)、熱衷于時事，并且對事物的發(fā)展規(guī)律有深刻認(rèn)知。意見領(lǐng)袖的言論和態(tài)度往往能夠獲得人們的認(rèn)同，并依靠規(guī)模龐大的粉絲群體在短時間內(nèi)形成傾向性輿論。endprint

（2）圖2所示的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)直觀展現(xiàn)了中心性較高的節(jié)點。從圖中不難發(fā)現(xiàn)本文實驗有7個節(jié)點處于各個集群的中央，分別是X9、X11、X16、X19、X27、X36和X168，而其中的5個節(jié)點（X9、X11、X27、X36、X168）同時以高關(guān)聯(lián)度出現(xiàn)在表4中，這一現(xiàn)象說明以關(guān)聯(lián)度值來識別意見領(lǐng)袖的可取性，同時也表明本模型的7個指標(biāo)對于識別意見領(lǐng)袖的準(zhǔn)確性，說明灰色關(guān)聯(lián)分析法在篩選意見領(lǐng)袖領(lǐng)域的適用性。本文實驗共有研究對象230個，最終確定5名意見領(lǐng)袖，占比為2.17%，這一結(jié)果顯示出意見領(lǐng)袖的稀缺性，與“意見領(lǐng)袖”的內(nèi)涵一致，從側(cè)面反映出本模型對意見領(lǐng)袖識別的準(zhǔn)確性。此外，表5中的“登錄次數(shù)”指標(biāo)未納入意見領(lǐng)袖識別模型，但可將其列為驗證性變量，即通過觀察登錄次數(shù)檢驗意見領(lǐng)袖在一段時間的活躍程度，該指標(biāo)可作為一個重要信息。本文實驗中意見領(lǐng)袖的登錄次數(shù)均在500次以上，處于較高水平。

4結(jié)語

網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖作為影響網(wǎng)絡(luò)態(tài)勢發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點，在傳播信息和引導(dǎo)輿情方面起著越來越重要的作用。因此，準(zhǔn)確識別網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖并加以引導(dǎo)，對凈化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、輔助政府決策具有重大意義。

本文通過3個方面、7項指標(biāo)構(gòu)建出網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖識別模型，創(chuàng)新性地將灰色關(guān)聯(lián)分析作為計算意見領(lǐng)袖指標(biāo)值的方法，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化研究，進(jìn)一步提升了意見領(lǐng)袖識別的準(zhǔn)確性。本模型在設(shè)計時遵循以下3大原則：①繼承性。通過系統(tǒng)的文獻(xiàn)梳理與深入分析，本文選取之前研究中使用率最高的識別指標(biāo)，保證了指標(biāo)的可靠性和公認(rèn)性；②科學(xué)性。借助灰色關(guān)聯(lián)分析的計算方法和社會網(wǎng)絡(luò)分析的基本原理測算指標(biāo)值，并通過NetDraw可視化網(wǎng)絡(luò)分析軟件繪制社交網(wǎng)絡(luò)圖，使判斷結(jié)果更加直觀；③可操作性。本模型的3個中心性指標(biāo)值（點度中心度、接近中心度、中介中心度）均通過公式計算得到，4個交互性指標(biāo)值（粉絲數(shù)量、點擊數(shù)量、原創(chuàng)帖量、回復(fù)帖量）均通過爬蟲程序直接采集。

運用上述模型實證分析“章瑩穎事件”，發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖均具有相當(dāng)規(guī)模的粉絲，但粉絲數(shù)量僅是形成網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖的必要非充分條件，重要的是網(wǎng)絡(luò)意見領(lǐng)袖要具有一定的知識背景，經(jīng)常更新原創(chuàng)性文章，喜歡與網(wǎng)民進(jìn)行互動且具批判性思維，能在突發(fā)事件中對公眾的觀點和態(tài)度進(jìn)行干涉，形成具有傾向性的輿論。今后的研究主要考慮能否在本識別模型基礎(chǔ)上增加情感分析算法，按照“正面”、“中性”、“負(fù)面”或更多的情感，對意見領(lǐng)袖進(jìn)行分類，研究攜帶哪種情感的意見領(lǐng)袖會達(dá)成信息傳播的最大化。

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