基于社交網(wǎng)絡(luò)的信息傳播的研究現(xiàn)狀分析

◎李莉杰 賀艷芳 趙曉華

(河南開封科技傳媒學(xué)院，河南 開封 475001)

隨著計(jì)算機(jī)的快速發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)在社交、即時(shí)通信、直播、短視頻、在線教育等方面滿足了民眾的工作、學(xué)習(xí)、娛樂等需求。在2021年8月份發(fā)布的第48次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》[1]中提到，截至2021年6月份，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到10.11億，短視頻用戶規(guī)模達(dá)8.88億。我國民眾已經(jīng)習(xí)慣從網(wǎng)絡(luò)上獲得信息，并且進(jìn)行信息交流。網(wǎng)絡(luò)給人們的生活帶來了巨大的便利。

本文從研究信息傳播的特點(diǎn)入手，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)用戶的特點(diǎn)，分析和總結(jié)社交網(wǎng)絡(luò)在掌握和控制網(wǎng)絡(luò)輿情中的應(yīng)用，從而全面了解社交網(wǎng)絡(luò)在控制網(wǎng)絡(luò)輿情中的作用。

一、理論基礎(chǔ)

網(wǎng)絡(luò)輿情是網(wǎng)絡(luò)用戶對于社會(huì)發(fā)生或存在的問題所表述或持有的信念、態(tài)度、意見和情緒等表現(xiàn)的總和。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)信息具有傳播速度快的特性，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)輿情能夠迅速形成，會(huì)對社會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。而且，隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，以及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的普及，網(wǎng)絡(luò)媒體已經(jīng)被認(rèn)為是繼報(bào)紙、廣播、電視之后的“第四媒體”。因此，網(wǎng)絡(luò)也已經(jīng)成為反映社會(huì)輿情的主要載體之一。

網(wǎng)絡(luò)輿情和傳統(tǒng)輿情相比，具有發(fā)展快速、形式多樣的特點(diǎn)。在社會(huì)和網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展中，各種問題可能會(huì)被網(wǎng)絡(luò)加以放大，因而網(wǎng)絡(luò)輿情治理也引起了國家和社會(huì)的高度關(guān)注。截至2021年6月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到10.11億，比2020年12月提升了1.2個(gè)百分點(diǎn)。而隨之而來的就是網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)輿情等問題。網(wǎng)絡(luò)視頻、網(wǎng)絡(luò)直播的用戶量也是極大的增加。

社交網(wǎng)絡(luò)輿情是基于社交網(wǎng)絡(luò)展開的網(wǎng)絡(luò)信息傳播，是社會(huì)輿情的一種形式，是依托于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)對社會(huì)熱點(diǎn)、焦點(diǎn)事件以及突發(fā)問題發(fā)表態(tài)度以及觀點(diǎn)的集合。傳統(tǒng)的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)有微博、QQ等。隨著自媒體和短視頻的出現(xiàn)，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)也涵蓋了以抖音、快手為代表的短視頻和直播平臺(tái)，也有以百度論壇、微博、知乎、微信等文字為主的自媒體平臺(tái)。

社交網(wǎng)絡(luò)輿情是依存于社交網(wǎng)絡(luò)的，隨著社交網(wǎng)絡(luò)和輿情的發(fā)展，其具有以下幾個(gè)特征。

(一)信息量大、互動(dòng)性高、即時(shí)性強(qiáng)

社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)會(huì)促進(jìn)信息的傳播，并且具有評論等交互性，實(shí)時(shí)性比較強(qiáng)[2]。

(二)速度快、波及廣、影響大

網(wǎng)絡(luò)本身具有傳播速度快的特點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)用戶會(huì)在短時(shí)間內(nèi)快速聚集，共同關(guān)注、參與、分享、傳播同一個(gè)熱點(diǎn)話題或網(wǎng)絡(luò)事件，從而產(chǎn)生大量的相關(guān)信息。

(三)輿情用戶利益選擇性傳播特點(diǎn)突出

隨著社會(huì)的發(fā)展，輿情用戶會(huì)被更加具體地劃分，從而其利益選擇特征更加突出，在輿情傳播過程中，具有不同的角色，例如“跟隨者”“意見領(lǐng)袖”等。由于獲取到的信息的不對等性，跟隨者(微博中稱之為“粉絲”)會(huì)根據(jù)自己的需求進(jìn)行選擇性傳播獲取的信息。因此，弱勢群體或者說利益受損者的利益會(huì)損失較大。

(四)用戶聚合分化特征比較明顯

社交網(wǎng)絡(luò)將現(xiàn)實(shí)人際網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空間扁平化，為現(xiàn)實(shí)距離遙遠(yuǎn)的人的交流提供了可能。在20世紀(jì)60年代時(shí)，已經(jīng)存在“六度分割理論”，該理論是指用戶可以通過朋友的朋友認(rèn)識(shí)整個(gè)社交平臺(tái)上的其他人。但是隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，有人指出，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上用戶之間的距離從6縮小到4。人們之間的交流更加便利，但是網(wǎng)絡(luò)信息的傳播也加速了以意見領(lǐng)袖(網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn))為中心，形成聚集化網(wǎng)絡(luò)社群，同時(shí)可能會(huì)不斷衍生出輿情。

二、互聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)群體

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，移動(dòng)4G、5G時(shí)代的到來，各類自媒體如雨后春筍般涌現(xiàn)出來。根據(jù)用戶在線下存在的社交關(guān)系，可以將社交平臺(tái)劃分為熟悉人群社交平臺(tái)和陌生人群社交平臺(tái)。基于熟悉人群社交平臺(tái)，組成了熟悉人群網(wǎng)絡(luò)社交群體；基于由陌生人群社交平臺(tái)，組成了陌生人群網(wǎng)絡(luò)群體。

(一)熟悉人群網(wǎng)絡(luò)群體

以微信、QQ為主的即時(shí)通信媒體是近幾年使用頻率極高的網(wǎng)絡(luò)社交媒體。在微信、QQ等上面進(jìn)行交流的，是典型的“熟悉人群”。這類社交平臺(tái)上面的用戶是具有一定的熟悉度的，形成了比較穩(wěn)定的社交群體。經(jīng)常使用電子郵件進(jìn)行交流的，也是具有一定的認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)的，同樣是屬于“熟悉人群”。由熟悉人群構(gòu)成的社交群體，是比較穩(wěn)固的社交群體，具有較強(qiáng)的意見認(rèn)同性。其意見領(lǐng)袖是具有較強(qiáng)的號召力的。

(二)陌生人群網(wǎng)絡(luò)群體

與微信、QQ等熟悉人群使用的社交平臺(tái)相對應(yīng)的是陌生人群使用的社交平臺(tái)，例如論壇、貼吧、微博、小紅書等文字形式的社交平臺(tái)，還有B站、抖音、快手等視頻平臺(tái)，以及直播形式的社交平臺(tái)。這種社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的人群，在現(xiàn)實(shí)世界中幾乎沒有重疊的社交網(wǎng)絡(luò)，他們之間的信息傳遞是短暫的，且具有碎片化的特點(diǎn)。但是這些人群獲得的信息是有局限的，容易受到信息發(fā)布者的干擾。同時(shí)，受眾的觀點(diǎn)也容易受到意見領(lǐng)袖的引導(dǎo)。

三、網(wǎng)絡(luò)輿情的研究現(xiàn)狀

隨著社交網(wǎng)絡(luò)用戶的增多，社交平臺(tái)的增加，大量的人員在社交網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)和評論信息，普通網(wǎng)民也是網(wǎng)絡(luò)輿情信息的傳播者，也可能成為網(wǎng)絡(luò)輿情的關(guān)鍵人物或者意見領(lǐng)袖。

在2012年以后，國外關(guān)于社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究成果開始增加，并且從理論研究層面發(fā)展到了實(shí)踐層面，對社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究可以歸類為用戶行為研究、傳播模型研究、不同社交媒體的輿情傳播研究和輿情信息安全。從2010年1月1日到2021年12月31日，基于CNKI期刊全文數(shù)據(jù)庫，以“網(wǎng)絡(luò)輿情”或者以“網(wǎng)絡(luò)輿論”的“治理”“監(jiān)督”為檢索主題詞，選擇“或者”作為邏輯關(guān)系式，選擇“精確”為檢索條件，共檢索到5萬多條文獻(xiàn)記錄。網(wǎng)絡(luò)輿情是跨學(xué)科的研究，不同的研究視角，構(gòu)建不同的策略。目前，系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)、大數(shù)據(jù)、突發(fā)事件、微博等也是國內(nèi)學(xué)者研究的重點(diǎn)。另外，通過知識(shí)圖譜分析網(wǎng)絡(luò)輿情的相關(guān)研究，也是當(dāng)前國內(nèi)的熱點(diǎn)話題。目前，社交網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)輿情方面的研究方向如下。

(一)基于知識(shí)圖譜的網(wǎng)絡(luò)輿情研究

知識(shí)圖譜也被稱為科學(xué)知識(shí)圖譜、領(lǐng)域可視化等，是可以表達(dá)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過程和組織關(guān)系圖形，使用更加直觀的可視化方法表達(dá)知識(shí)資源以及載體[3]。利用知識(shí)圖譜構(gòu)建出基于大數(shù)據(jù)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情主題圖譜，可以對輿情的復(fù)雜關(guān)系、輿情的演進(jìn)過程進(jìn)行可視化分析，并識(shí)別出其中存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高事前預(yù)警和事后監(jiān)控的效率，更好地調(diào)整輿情調(diào)控策略。

利用知識(shí)圖譜對抗擊疫情期間的意見領(lǐng)袖的熱點(diǎn)話題進(jìn)行檢查和分析，也可以利用知識(shí)圖譜研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的社交網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)輿情，從知識(shí)圖譜的理論分析、應(yīng)用分析、構(gòu)建分析、可視化分析等方面出發(fā)，分析目前社交網(wǎng)絡(luò)輿情的研究熱點(diǎn)。

(二)基于信息生態(tài)系統(tǒng)的社交網(wǎng)絡(luò)輿情傳播

網(wǎng)絡(luò)信息傳播過程與傳染病傳播過程具有相似的規(guī)律。網(wǎng)絡(luò)信息傳播的模型分為傳染病動(dòng)力學(xué)模型、計(jì)算機(jī)病毒傳播模型和謠言傳播模型。傳染病傳播有幾種經(jīng)典的傳播模型，分別是SI模型——只有感染者I和易感染者S；SIR模型——易感染者S、感染者I和免疫者或恢復(fù)者R；SIS模型——易感染者S、感染者I。在這三種經(jīng)典模型中，都是感染、免疫、再次感染等。當(dāng)然在此基礎(chǔ)上，還有幾種改進(jìn)模型，例如增加了潛伏期或者遺忘潛伏者E、記憶等機(jī)制?；诖耍梢詫魅静∧Ｐ蛻?yīng)用到輿情控制中，例如利用SIR模型，可以將用戶分為未轉(zhuǎn)發(fā)、轉(zhuǎn)發(fā)者，已經(jīng)轉(zhuǎn)發(fā)過但帖子消失或者被淹沒者。從這些動(dòng)力學(xué)模型可以了解信息傳播的過程，即可了解網(wǎng)絡(luò)輿情的發(fā)展過程。

利用傳播動(dòng)力學(xué)可以有助于了解網(wǎng)絡(luò)信息傳播的規(guī)律，了解輿情發(fā)展的過程。信息傳播也是隨著網(wǎng)絡(luò)和時(shí)間進(jìn)行變化的。因此，有些學(xué)者關(guān)注到了時(shí)序網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的演化。例如李峰等關(guān)注到了時(shí)序網(wǎng)絡(luò)視角下的網(wǎng)絡(luò)輿情演化模型，這個(gè)模型是結(jié)合SIR模型建立的信息擴(kuò)散的智能體模型[4]。在這個(gè)模型方法下，為每位用戶建立智能體模型，賦予靜態(tài)屬性和動(dòng)態(tài)的屬性，并且構(gòu)建了社交平臺(tái)上的用戶智能體模型以及用戶之間的關(guān)系模型，演化多智能體的信息擴(kuò)散，同時(shí)他們也提出用戶轉(zhuǎn)發(fā)信息的行為偏好是導(dǎo)致信息擴(kuò)散結(jié)果難以預(yù)測的最大原因。同樣的，李峰在2018年也研究過小世界網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下謠言傳播對產(chǎn)品定價(jià)的影響，在2019年做過小世界網(wǎng)絡(luò)下病毒式信息傳播的仿真分析。

在信息傳播的過程中，則會(huì)出現(xiàn)一些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，這些關(guān)鍵結(jié)點(diǎn)會(huì)影響事情的發(fā)展或者導(dǎo)致事件快速的傳播。利用傳播網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可以對網(wǎng)絡(luò)新聞引用量進(jìn)行預(yù)測，有助于對網(wǎng)絡(luò)輿情進(jìn)行監(jiān)管[5]。因此，在輿情事件的發(fā)酵以及快速傳播過程中，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)是重要的一環(huán)。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的影響力比普通網(wǎng)民的影響力大，而且普通網(wǎng)民會(huì)在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)發(fā)或者在發(fā)表的文章下面進(jìn)行評論，進(jìn)而也會(huì)推動(dòng)事件的發(fā)酵。意見領(lǐng)袖普遍為專家等，他們的法律意識(shí)強(qiáng)、道德觀念也較強(qiáng)，影響力巨大。關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或者說意見領(lǐng)袖的文章、視頻、評論，對普通網(wǎng)民具有引導(dǎo)性的作用。因此，有學(xué)者利用意見領(lǐng)袖的概念，提出基于社交網(wǎng)絡(luò)的輿情傳播控制模型。在傳染病的監(jiān)控策略中，選擇監(jiān)控關(guān)鍵結(jié)點(diǎn)可以進(jìn)行傳染病的早期檢測，以及對傳染病進(jìn)行暴發(fā)預(yù)測。因此，在預(yù)防傳染病的過程中需要發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵結(jié)點(diǎn)。因此，時(shí)序網(wǎng)絡(luò)上基于友誼悖論的傳染病哨兵結(jié)點(diǎn)(關(guān)鍵結(jié)點(diǎn))的選擇策略的研究，同樣可以應(yīng)用到信息傳播中。有的學(xué)者基于時(shí)序網(wǎng)絡(luò)層間同構(gòu)率動(dòng)態(tài)演化進(jìn)行建模分析，同時(shí)提取網(wǎng)絡(luò)各個(gè)層間的連接關(guān)系和逼近關(guān)系，對關(guān)鍵結(jié)點(diǎn)辨識(shí)的綜合貢獻(xiàn)率，然后建立模型，最終利用特征向量中心性發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵結(jié)點(diǎn)。

(三)網(wǎng)絡(luò)輿情文本分析

在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，網(wǎng)絡(luò)用戶針對于每個(gè)視頻或者文字內(nèi)容進(jìn)行評論，表達(dá)自己的觀點(diǎn)。但是由于獲取到消息的不對等，評論者等會(huì)根據(jù)意見領(lǐng)袖或者內(nèi)容發(fā)布者發(fā)布的內(nèi)容進(jìn)行評論，從而表達(dá)出自己的觀點(diǎn)。但是，情感會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生不同的變化，用戶從信息的被動(dòng)接受到主動(dòng)進(jìn)行獲取和傳播，然后對熱點(diǎn)問題表達(dá)相應(yīng)的觀點(diǎn)、情緒和態(tài)度。因此，可以通過對社交網(wǎng)絡(luò)用戶的情感進(jìn)行分析，并對情感演化規(guī)律進(jìn)行分析，從而能夠幫助輿情監(jiān)管者了解輿情走勢，并進(jìn)行針對性的引導(dǎo)和管控。

因此，通過對網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行文本分析，可以了解網(wǎng)民的情緒變化，從而有利于監(jiān)管部門及時(shí)地了解到網(wǎng)民的感情傾向，采取針對性的措施引導(dǎo)網(wǎng)民的情緒，進(jìn)而消除網(wǎng)絡(luò)輿情。王飛以分析微博文本的情感傾向?yàn)槟繕?biāo)，采集信息，并對其進(jìn)行預(yù)處理，針對社交網(wǎng)絡(luò)影響的最大化，融合用戶行為分析的網(wǎng)絡(luò)微博內(nèi)容進(jìn)行了情感分析，構(gòu)建出輿情分析與語境模型和原型系統(tǒng)[6]。除了微博數(shù)據(jù)，也有將景點(diǎn)的評論作為研究對象，然后通過領(lǐng)域詞典和LDA模型實(shí)現(xiàn)了對文本的情感分析，并且采用了詞頻分析挖掘出積極評論和消極評論之間的關(guān)聯(lián)，從而可以為景區(qū)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)和決策提供數(shù)據(jù)支持和理論支撐。也可以對正向和負(fù)向情感大類進(jìn)行更深層的情感小類劃分，分別構(gòu)建大類情感分類的模型和小類情感分類的模型，并且融合多種粒度的模型，得到詞句的特征，然后獲取文本的多層次情感特征，從而實(shí)現(xiàn)對文本的多情感分析。

但是網(wǎng)絡(luò)信息傳播的過程中，一些網(wǎng)民在使用互聯(lián)網(wǎng)的過程中創(chuàng)造出來的新詞，在某些情況下，充當(dāng)了關(guān)鍵詞的角色，表達(dá)了一種復(fù)雜的情感。有人關(guān)注到了這些新詞，提出了基于TopWORDS算法的新詞特征提取及識(shí)別方法，并且加以改進(jìn)，對這些詞進(jìn)行了可視化分析和LDA主題分析。

四、結(jié)語

在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，由于網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，社交網(wǎng)絡(luò)的生態(tài)治理和輿情監(jiān)控需要適用新時(shí)代發(fā)展的需求。本文在關(guān)注到網(wǎng)絡(luò)信息傳播情況的基礎(chǔ)上，進(jìn)行總結(jié)，將網(wǎng)絡(luò)信息傳播情況進(jìn)行了劃分。相關(guān)的研究者不僅僅研究信息傳播，也有研究傳播內(nèi)容的。對于研究信息傳播內(nèi)容而言，從目前的研究成果看，輿情監(jiān)控主要是針對于文本內(nèi)容的，關(guān)于視頻等影音內(nèi)容的研究比較少。而關(guān)注到社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，可以預(yù)測熱點(diǎn)話題的流量，也可以對熱點(diǎn)內(nèi)容進(jìn)行監(jiān)管。針對社交網(wǎng)絡(luò)輿情，對文本內(nèi)容、視頻、音頻等多種數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控是目前關(guān)注的熱點(diǎn)。隨著5G的發(fā)展，短視頻等產(chǎn)生的輿情可能會(huì)是今后關(guān)注的重點(diǎn)問題。