馮 纓 張?zhí)鹛?孫曉陽

（江蘇大學管理學院 鎮(zhèn)江 212013）

高校作為向外界提供高等教育服務的社會組織，需不斷地與外界進行信息交互。為適應網絡時代的發(fā)展，全國越來越多的高校開始使用微信公眾號、新浪微博等社會化媒體與外界互動。高校官方微博逐漸成為高校向社會傳遞校園內部信息、與相關人士凝聚情感、向校內師生提供服務、全面展示高校綜合實力的重要渠道之一[1]。校方信息可借助微博的影響力以及其關注者的轉發(fā)影響力在網絡中傳播，進而影響到更多的人，從而產生更加深遠的影響力。

一般來說，高校微博影響力水平越高，信息傳播范圍越廣，越能引領輿論的發(fā)展方向，越能充分發(fā)揮高校對廣大學生的思想政治教育、價值觀念引導等作用。然而目前高校微博數(shù)量正處于快速增長階段，管理上出現(xiàn)了諸多不規(guī)范的問題，一定程度上導致高校微博影響力還不夠高。提高高校微博影響力顯得尤為格外重要且迫切。黨的十九大報告指出“高度重視傳播手段建設和創(chuàng)新，提高新聞輿論傳播力、引導力、影響力、公信力。加強互聯(lián)網內容建設，建立網絡綜合治理體系，營造清朗的網絡空間”[2]。因此，開展高校微博信息傳播特征研究，合理評價高校微博影響力顯得尤為重要。對高校微博影響力的研究，有利于提高高校官方微博影響力，對高校信息化建設有著重要的實踐意義，進而提升高校軟實力，營造和諧的網絡空間。

1 文獻綜述

近年來，隨著微博、微信等社會化媒體用戶數(shù)量持續(xù)穩(wěn)定增長，微博作為集媒體性與社交性于一身的信息傳播工具得到迅猛發(fā)展，受到包括高校在內的各類社會組織的青睞。影響力在社會化媒體微博領域的延伸，信息傳播影響力逐漸成為社會化媒體研究領域的熱點研究問題。一般來說，影響力是指以一種主體所樂于接受的方式，改變其他主體所樂于接受的方式，或改變其他主體的思想和行動的能力[3]。而高校社會化媒體信息傳播影響力是指高校借助社會化媒體平臺的用戶關系網絡進行信息傳遞和信息輻射時，以引起用戶社會認知、社會判斷、社會決策以及社會行為發(fā)生轉變的力度。

學者對高校社會化媒體影響力的研究，主要體現(xiàn)在研究對象和研究方法上的差異，杜葉龍[4]從微信平臺自身特征、用戶、服務方式及內容、傳播效果4 個維度構建影響力評價體系對高校圖書館微信公眾平臺傳播影響力進行評價。傅余洋子[5]通過Google 收集高校網站的鏈接及互鏈數(shù)據(jù)，運用相關性分析、主成分分析等方法對這些指標數(shù)據(jù)進行定量分析了解江蘇省高校網站的影響力。于洋洋[6]以多家高校官方微博為研究對象，在分析用戶行為特征之后多角度建立微博影響力綜合評價，利用主成分分析方法和聚類分析方法對高校影響力進行綜合評價研究。

在運用社會網絡分析對信息傳播影響方面的研究，Wang Kun[7]運用社會網絡分析中的小世界現(xiàn)象對微信用戶進行分析，以揭示微信關系網絡。李菲[8]利用社會網絡分析法中的點度中心性尋找輿情傳播核心，對移動網絡環(huán)境下輿情傳播特征、過程、規(guī)律進行實證研究。馮纓[9]從微博營銷信息傳播角度，對網絡的中心性分析、影響力指數(shù)、結構洞指數(shù)等進行研究。Luarn[10]認為社會網絡結構中心度會影響信息傳播的頻率。

綜上所述，現(xiàn)有的研究重點關注高校社會化媒體在某個具體領域的影響力研究，少有學者以高校微博作為信息傳播中的主要參與主體進行研究。大多對象為高校圖書館社會化媒體平臺，忽視了高校微博在信息傳播中的地位。另外，對高校微博影響力的研究，很少從社會網絡結構的角度出發(fā)對高校網絡的結構和網絡用戶之間的影響力測度。

本文以高校官方微博為研究主體，高校微博信息傳播網絡的參與者即行動者為研究對象?；谛畔鞑ズ蜕鐣W絡分析法對高校微博行動者的社會網絡結構進行測度，并結合網絡結構與網絡位置測度信息傳播影響力，進而探討其信息傳播規(guī)律及特征，并識別其中具有較高影響力的行動者，從而為加強信息控制和提高高校官方微博影響力引導提供參考。

2 高校微博信息傳播特點及影響力形成機制分析

2.1 高校微博信息傳播特點

2.1.1 信息傳播互動性 在高校微博信息傳播網絡中，高校作為信息源的主要發(fā)布者，網絡中的信息行動者會采取評論、轉發(fā)、點贊等互動行為進行信息交流與信息傳遞，從而在信息主體之間形成互動關系，且傳播過程中的信息主體具有自主選擇和加工信息的權利。

2.1.2 傳播方式多樣性 信息傳播方式的多樣性指高校通過發(fā)送文字、圖片、視頻等多種形式進行信息傳播。在信息傳播網絡中，信息傳播的呈現(xiàn)形式能夠影響到高校微博信息的傳播效果，如動態(tài)圖片和視頻傳播形式會吸引信息消費者關注，更容易激發(fā)更多行動者參與信息傳播，進而推動信息在傳播網絡中分解、傳遞、消費。

2.1.3 傳播目的具有針對性 傳統(tǒng)的高校信息主要通過“灌輸”式傳播，信息行動者只能被動接受信息。而高校微博信息以交互式進行傳播，傳播更具有針對性。高校微博運營部門可通過后臺管理用戶的關注、轉發(fā)、評論等行為，及時了解行動者信息需求以及信息偏好，進一步確定信息傳播群體，加快進行信息處理，從而提高信息傳播效率。

2.1.4 傳播信息具有權威性 高校微博作為與外界進行信息交流的官方渠道之一，信息發(fā)布具有權威性，代表官方的態(tài)度。在傳播校園信息、指導思想政治教育、引導輿論傳播等方面發(fā)揮著不可忽視的作用。高校微博運營狀態(tài)日益成為判斷高校權威性、美譽度和社會影響力的主要標志。

2.2 高校微博信息傳播影響力形成機制

在復雜的社會關系網絡中，各行動者之間需要借助信息傳播進行交互。根據(jù)西方學者的研究，信息傳播的基本要素包括信息傳播者、接受者、信息、媒介反饋[11]。德弗勒[12]在拉斯韋爾5W理論和申農—韋弗傳播理論等信息傳播理論的基礎上提出了信息傳播互動理論，他認為信息傳播過程應具有雙向性，即信息的傳遞者也有可能是信息的分解者。信息在互聯(lián)網上傳播同樣遵循傳統(tǒng)信息傳播理論，一般指以信息主體、信息、計算機網絡媒介及噪音為基本要素形成信息傳播網絡進行信息交互過程，信息傳播具有動態(tài)性、序列性以及結構化的特點[13]。

圖1 高校微博信息傳播模型

高校微博信息傳播網絡作為網絡信息傳播理論的具體運用之一，其構成要素包括高校微博信息、信息傳播主體、微博信息傳播技術、高校微博內外信息環(huán)境（見圖1）。在該信息傳播網絡中，高校微博信息的發(fā)布需要經過高校微博運營部門對信息進行篩選、加工及審核；基于網絡關系，信息傳播主體對信息進行傳遞、消費和加工等行為；高校微博信息內外部環(huán)境在信息傳播網絡中對信息主體的行為進行約束和規(guī)范，微博信息技術則提供了技術保障，進一步提高信息的傳播效率。信息主體即信息行動者之間的網絡關系和網絡位置不同，在信息傳播過程中各行動者的影響力也有所差異。因此根據(jù)高校微博信息傳播網絡特點，本研究從網絡關系、網絡結構與網絡位置三方面選取社會網絡分析的指標對高校微博影響力進行測度，更加深層次的了解各行動者之間的影響力。

3 社會網絡視角下高校微博信息傳播影響力分析

3.1 粉絲數(shù)量

在高校信息傳播網絡中，常見的網絡行動者關系有關注、轉發(fā)、點贊等。其中關注是指根據(jù)自身的興趣愛好或者現(xiàn)實存在的朋友關系點擊按鈕成為該賬號的粉絲。因關注關系而產生的微博粉絲數(shù)量在很大程度上會對高校微博賬戶發(fā)布信息的傳播范圍和廣度產生影響。

3.2 網絡位置分析

在社會網絡分析中，中心性著重分析個體在網絡結構中的重要程度?？闪炕瘋€人或者組織在其所在的社會網絡中擁有什么權力或者處于什么樣的地位，進而衡量行動者在信息傳播網絡中的影響力。中心性指標分為點度中心性、中間中心性和接近中心性。而這三類指標均包括中心度與中心勢兩類量化指標，中心度被廣泛用于測量行動者在網絡中的優(yōu)越性和特權性，而中心勢則用于測度網絡行動者的集中程度[14]。

在高校微博信息傳播網絡中，某一行動者與其他行動者直接相連的總數(shù)越多，則表示該行動者的點度中心度越大，則在信息傳播網絡中處于核心位置，擁有較高的權力且較大的影響力，對網絡中信息的交流程度和傳播強度影響較大。而社會網絡中的行動者處于其他行動者對捷徑上的頻數(shù)衡量中間中心度，其表示行動者對資源控制的程度。中間中心度的高低可以用來考察某個行動者作為傳播媒介的能力，對信息的傳播和擴散起到“橋梁”的角色。接近中心度則衡量某個行動者不受其他行動者控制的程度，某個行動者的接近中心度越小，在信息獲取時越不受他人控制；接近中心度大則表示該行動者與其他行動者距離都相對較遠，需要依賴其他行動者獲取信息。

3.3 網絡結構分析

網絡研究的另一個重要任務是對網絡結構分析，可通過網絡的整體結構和子群結構研究來揭示。其中，網絡整體結構分析是對網絡的整體性能進行描述，包括對行動者之間的穩(wěn)定性、緊密性及互動性進行分析等；而子群結構是探討不同的群體在網絡中的位置，解析子群內部之間和不同子群之間的關系，進一步揭示信息傳播網絡中各行動者之間關系模式。

3.3.1 網絡整體結構 網絡結構分析指標包括網絡密度、可達性、網絡凝聚力等，其中網絡密度的大小反映網絡中行動者之間聯(lián)系的緊密程度，其取值范圍從0 到1。網絡行動者之間的連線數(shù)越多，數(shù)值越接近1，則網絡密度越大，行動者之間信息互動越頻繁，網絡之間聯(lián)系越密切，成為傳播網絡中的核心可能性越大；網絡可達性一般用平均路徑長度來度量，平均路徑長度指網絡中任何兩個行動者之間途徑的平均長度。平均路徑長度越短，行動者之間建立聯(lián)系的路徑越短，行動者之間的聯(lián)系越緊密，信息傳遞效率越高；網絡凝聚力主要考察網絡的集團化程度，凝聚子群聚類系數(shù)可以測度網絡中凝聚子群存在的平均密度，以探究網絡的離散程度。

3.3.2 網絡子群結構研究 網絡子群研究可通過結構洞、核心——邊緣模型及影響力分析等指標。結構洞指網絡中至少由三個行動者之間的關系構成的一種特殊結構，該結構的存在能夠為“中間人”帶來利益和發(fā)展機會，結構洞的存在對高校微博信息傳播產生影響，在很大程度上拓寬高校社會化平臺信息傳播的廣度，從而測度高校社會化媒體影響力；核心——邊緣模型可以根據(jù)行動者的核心度確定其在信息傳播網絡中處于什么樣的位置，判斷出哪些行動者是意見領袖以及哪些行動者構成小團體，更加清晰地了解行動者自身的能力和素質；在社會網絡分析中，影響力的指標有卡茲影響力指數(shù)[15]、胡貝爾的影響力指數(shù)、泰勒的影響力指數(shù)三種考慮到間接關系的影響力指數(shù)，而胡貝爾的影響力指數(shù)不僅僅需要考慮行動者直接關注情況，也考慮到間接關注他人的情況。

4 實證分析

4.1 數(shù)據(jù)采集

本文選取北京大學官方新浪賬號“北京大學”為實證研究對象，北京大學會在官方新浪微博賬號上發(fā)布北京大學的權威信息，以此展示北大校園生活和服務廣大師生校友。北京大學新浪官方微博擁有粉絲量976 120 人，關注其他的微博賬號數(shù)為227，截止數(shù)據(jù)采集之日已發(fā)布22 903 條微博。本次將選取“北京大學”2019年4月12日發(fā)布的一條校園宣傳服務類微博，微博的內容為“#我在大學等你# #北大體驗#【首發(fā)!2019 來北大是種怎樣的體驗？】北大體驗系列宣傳片 | 選擇北大，是在選擇什么？在北大讀書是怎樣的體驗？湖光塔影？暢春園擼貓？和大佬聊學術？輔修打卡新世界？看視頻，找到屬于你自己的答案。[贊啊][贊啊][贊啊]”[16]。此條微博共有轉發(fā)1 383 條，評論319 條，點贊數(shù)為2 072 個，使用PKUVIS 微博可視化工具和集搜客采集數(shù)據(jù)，該條微博的采集時間從2019年4月20日到2019年5月1日，本研究旨在研究分析北京大學的新浪微博信息傳播影響力，因此采用社會網絡分析方法對其進行研究。

首先使用PKUVIS 微博可視化工具對該條微博的信息傳播路徑進行繪制（見圖2），采用搜集客軟件對轉發(fā)信息獲取用戶的轉發(fā)數(shù)據(jù)，按照粉絲數(shù)量進行降序編號（表1）。

圖2 北京大學新浪微博轉發(fā)路徑分析

表1 北京大學新浪微博轉發(fā)用戶列表

在該條新浪微博信息傳播網絡中，行動者（用戶）可以看做是網絡節(jié)點，各行動者通過轉發(fā)和關注其他行動者的微博發(fā)生聯(lián)系，本次信息采集時間內，選取二次轉發(fā)數(shù)≥1 的47 位行動者為研究樣本，“關注”是指由于興趣愛好或者現(xiàn)實生活中的朋友關系點擊關注按鈕以成為對方粉絲。在運用社會網絡分析軟件UCINET 之前，先將47 位行動者之間的關注關系構建矩陣，矩陣中行和列均代表二次轉發(fā)數(shù)≥1 的行動者，如果這些行動者之間存在關注關系，則矩陣中對應的值為1，否則值取0。最終得到47*47 相互關注關系的0-1二值矩陣。由此得出行動者的關注矩陣（見表2）和高校微博信息傳播社會網絡關系圖 （見圖3）。

表2 行動者的關注矩陣

圖3 高校微博信息傳播社會網絡關系圖

從圖3可以看出，行動者4、1、2、3、11在信息傳播網絡中處于中心位置，吸引了較多其他行動者的關注，這些行動者在網絡中屬于信息傳播與交流的“積極分子”，擁有較高的關注度。

4.2 網絡位置測量

4.2.1 點度中心性測度 根據(jù)關系矩陣，運用軟件進行點度中心度的分析（見表3），由表可知，行動者4 的點度中心度最高，表示該行動者擁有信息交流能力資源中控能力強，最高的權力，在信息傳播網絡中是最顯眼的個體，即擁有最高的權力和最具有傳播力的個體。緊接著點度中心度較高的是行動者1、3、2。從信息傳播路徑圖和轉發(fā)列表可知，行動者1、2、3 的粉絲量依次遞減，可進一步發(fā)現(xiàn)粉絲量與點度中心度之間的關系，即粉絲量越多，點度中心度不一定大。但行動者擁有較大的粉絲基礎，在微博信息傳播網絡中作用很大，“北京大學”官方微博賬號應該與粉絲量大的行動者建立聯(lián)系，從而使此信息傳播得更廣。

表3 點度中心度

在信息傳播網絡中，通過對點度中心度的測量，可以發(fā)現(xiàn)處于核心地位的行動者，在信息傳播過程中，其處于信息交流與傳播的關鍵點。具有一定的影響力，能夠與其他行動者之間產生密切聯(lián)系，影響信息在網絡中的傳播趨勢，從而進一步推動信息的傳播。

從表3可以看出微博行動者之間的網絡標準化點度中心勢為61.74%，表明該信息傳播網絡的點度中心度較大，行動者之間信息交流緊密，信息交流頻繁，中心勢越接近1，信息的流轉效力越高，從計算結果可以看出，此信息傳播網絡的中心趨勢比較聚集，即存在核心行動者。

4.2.2 中介中心性測度 根據(jù)關系矩陣，可測量到中間中心度（見表4），由表可知，行動者4 等行動者的中間中心度依次遞減，表明這些行動者處于微博信息傳播網絡的“中間人”位置上，中間中心度較高的行動者能夠控制不相鄰的行動者進行信息傳遞的能力，根據(jù)微博信息傳播網絡路徑和轉發(fā)用戶列表之分析可知，這些行動者同時也處于網絡的核心位置。并且擁有較高的粉絲量，行動者1、2、3 均對原微博信息進行了二次傳播，為擴大核心行動者的傳播影響力，對于“北京大學”官方微博賬號來說，這些行動者屬于信息傳播網絡的“橋梁”。

表4 中間中心度

同時，從表4的測量結果可知，其中中介中心度最高為167，最低為0，平均值為7.915，從中心度降序10 以后的行動者中間中心度均為0。從表5可知該網絡的中間中心勢是7.85% ，表明網絡整體中間中心度較低，絕大多數(shù)的行動者獲取信息及發(fā)布信息的能力低，甚至如行動者7 無法獲得信息的，需要借助其他的行動者獲取信息。表明該微博信息傳播網絡存在阻礙，便捷性較低。

表5 中介中心勢

4.2.3 接近中心性分析測度 根據(jù)關系矩陣，運用軟件可對微博信息傳播網絡的接近中心度進行分析（見表6），在網絡中存在獨立行動者27、44、47，因此該網絡屬于不完全連接網絡，接近中心度較大。表11 按照獲取信息接近中心度和發(fā)布信息接近中心度進行升序。由表可知，行動者4、1、3、2 在信息傳遞發(fā)面具有優(yōu)勢，行動者31、15、19、17 等能夠較快的獲取信息，這類行動者在信息傳播過程中，不需要進行過多的關注。核心行動者在提高自身能力以外，可以借助接近中心度低的行動者進行傳遞信息，需要在接近中心度高行動者身上投入更多的關注。

表6 接近中心度

從表7可知，在該信息傳播網絡中，行動者發(fā)布和獲取信息距離的最小值是 251 和1708，最大值為2 162 和2 162，平均距離為1 863.574，標準差是平均值的1/5 左右。表明該微博網絡信息傳播距離較長，信息不能更順暢的進行傳遞，信息爆發(fā)力不強。

表7 接近中心度分結果

4.3 網絡結構測度

4.3.1 網絡整體結構測度

（1）網絡密度測度

密度會對網絡中的每一個行動者產生影響，密度的測量有著重要意義。根據(jù)已知的矩陣圖，運用UCINET 軟件對信息傳播網絡進行密度的測量（見圖4），可得出該網絡行動者之間社會網絡的密度為0.0352，整個社會網絡的行動關系的標準差為0.1842。說明行動者之間的連線較少，信息在各個行動者之間傳播會遇到阻力，網絡成員之間的直接關系或者間接關系不緊密?？偟膩碚f，整個信息傳播網絡較為稀疏，行動者之間信息交流不頻繁。

圖4 北京大學新浪微博信息傳播網絡密度

（2）網絡可達性測度

根據(jù)關系矩陣，可得出該信息傳播網絡可達性距離（見表8），由表可知，整個傳播網絡的可達性為2.188，即行動者在進行信息傳播交流時，每個節(jié)點平均通過 2.188 個點與其他節(jié)點進行信息互動，其中信息從一個行動者與另外一個行動者直接取得聯(lián)系，不需要借助其他的行動者比例達到24.3%。對于其他節(jié)點之間存在間接關系，信息的傳遞僅需要通過1 個行動者或者2 個行動者即可進行交流互動。在該微博信息傳播行動者之間，中心聚集趨勢比較集中，周邊行動者分布比較疏散，但可通過較短的距離與其他的行動者進行交流。

表8 高校微博信息傳播網絡可達性測度

（3）網絡凝聚力測度

根據(jù)關注關系矩陣，可知微博信息傳播網絡的聚類系數(shù)為0.420，由此可見，微博網絡行動者間的整體凝聚性和集團化程度一般。從側面表明多數(shù)的行動者信息的交流范圍廣，形成小團體的可能性較大。

4.3.2 網絡子群結構測度

（1）結構洞測度

根據(jù)關系矩陣可計算信息傳播網絡的部分行動者的限制度（見表9），計算得出的數(shù)值越小，其限制度越小，存在的結構洞越多。由表4可知，行動者22、44、47 的限制度為0，存在的結構洞最多，這主要是因為這三個行動者在信息傳播網絡中屬于孤立的點，在個體網絡中開放性最高，任何行動者與其連即可形成結構洞，從而提高信息傳播的影響力。行動者4 的限制度為0.086，該行動者為“北京大學”官方微博，網絡的開放性高，有較多的結構洞存在，在進行信息的傳播時，信息的傳播不是直接通過直接聯(lián)系形成。官方微博賬號能夠在信息傳播時，盡可能的提高自身的影響力，占據(jù)更多的結構洞位置，就能夠縮短信息的傳播路徑，從而擴大信息的范圍。

表9 結構洞指數(shù)（限制度）

（2）核心—邊緣模型

利用UCINET 分析軟件，可判斷微博信息傳播網絡中哪些行動者屬于核心群體成員，哪些屬于邊緣群體，由表10 可知，核心群體行動者有1、2、3、4，核心群體成員之間聯(lián)系緊密且信息處于網絡的核心位置，在信息傳遞過程中起到主導作用，以此促進信息的互動交流。邊緣群體的行動者有5、6、7 等43 名。它們之間的聯(lián)系稀疏，甚至行動者27、44、47 之間基本上進行信息交流。

表10 核心—邊緣成員分析

由表11 可以看出，核心—核心行動者之間的密度為0.833，內部交流緊密，小團體信息嚴重。邊緣—邊緣行動者之間的密度為0.009，小團體不存在，核心-邊緣成員之間的密度為0.017，表明核心行動者對邊緣成員的聯(lián)系不密切，邊緣—核心成員的密度為0.0273，邊緣—核心行動者密度明顯高于核心-邊緣成員，邊緣行動者在信息傳播網絡中，并不是信息的被動接受者，為了獲得高質量的信息以滿足需要，也會向影響力較高的核心行動者自動獲取信息。

（3）影響力分析

根據(jù)關系矩陣，利用UCINET 軟件可進行信息傳播網絡的影響力指數(shù)測度，在考慮“輸出影響”和“輸入影響”的基礎上，選取胡貝爾指數(shù)進行分析（見表12）。由表可知，行動者31 對其他影響力最大且大于它受到其他的行動者影響力總和。這說明，行動者31 發(fā)出的影響大于得到的影響，在社會網絡中擁有最高的影響力指數(shù)。但可以看出排名前四的行動者之間“輸出影響”指數(shù)差距不大，作為“北京大學”在信息傳播網絡中對其他行動者的影響力指數(shù)排名為第四，但“輸入影響”指數(shù)排名第一，從信息傳播路徑圖中可以看出行動者1、行動者3，行動者2，均對信息進行了二次轉發(fā)傳播。因此“北京大學”官方微博在運用社會化媒體信息傳播時可采用一些有效途徑來增強自己的主體影響力，從而獲取較高關注量便于二次傳播。

表12 胡貝爾影響力指數(shù)

5 研究結論與啟示

5.1 研究結論

本研究結合社會網絡分析相關的理論，通過構建高校微博信息傳播網絡模型，借助社會網絡分析的指標測度行動者的網絡位置和網絡結構，探究“北京大學”官方微博為具體對象，研究信息傳播網絡中行動者的位置以及整個網絡的結構，討論網絡位置和網絡結構對信息傳播與擴散的影響，從網絡視角研究高校微博信息傳播特征。

（1）高校微博信息傳播網絡整體較為松散，集中趨勢不明顯，網絡中存在一些集散的行動者。高校微博可與其建立聯(lián)系，通過改變中心度來影響這些微博在信息傳播網絡中的行為模式，進而影響整個信息傳播的廣度。

（2）高效微博行動者的專業(yè)性、權威性、參與度等因素影響了其網絡位置和信息傳播的影響力?！邦^條新聞”、“新浪教育”“微博校園”為代表的微博，具有較高的專業(yè)性和權威性，擁有大量的粉絲量。其發(fā)布的信息能夠吸引廣大的微博用戶參與信息的交流互動，是高校信息傳播網絡的核心行動者，在信息傳播網絡中具有高影響力，但粉絲數(shù)量高，并不代表影響力越高，影響力不僅僅取決于行動者之間的關注，還與網絡位置自身的影響力有關。

（3）從網絡位置看，高校微博信息傳播網絡中存在不同位置關系的群體或者個體。這些群體及個體在學校傳播網絡中充當信息的發(fā)布者、信息的傳遞者以及信息的分解者等角色。

5.2 研究啟示

行動者之間錯綜復雜的關系形成高校微博信息傳播網絡，各行動者之間相互關系影響信息傳播效果即具有不同的位置和角色。在上述分析的基礎上，可以優(yōu)化高校信息傳播網絡，進而提高其信息傳播影響力。

（1）在信息傳播網絡過程中，以“內容為核心”為導向，優(yōu)質的信息內容才能引起受眾的情感共鳴和關系認同，高質量的信息能夠主動的吸引網絡用戶產生關注、轉發(fā)、評論、點贊等行為，其中關注行為構建粉絲效應，從而加強網絡的活躍度。

（2）巧妙運用“結構關系”可以提高信息傳播的影響力。高校信息傳播網絡中具有眾多處于信息控制優(yōu)勢的核心行動者，且大多處于信息傳播網的結構洞位置。高校官方微博與這些核心行動者取得聯(lián)系付出的成本更低，在信息傳播過程中應加強利用、引導和控制這些核心行動者。進而影響整個信息傳播的勢態(tài)。

（3）積極尋找高校信息傳播網絡中的核心行動者，即信息傳播意見領袖，意見領袖二次轉發(fā)行為時形成由中心向四周核裂變式傳播的效果，力量更大，產生的影響力更加深遠。高校微博媒體應合理利用這些意見領袖資源，積極調動意見領袖參與到微博的轉發(fā)中來。