基于SNA的高校微博信息交流实证研究—以武汉高校为例

　　摘要：文章主要目的在于揭示高校间的信息交流现状，促进各高校的信息共享与知识传递。以武汉地区高校官方微博为研究对象，采集各高校间相互关注的数据，建立关注矩阵，基于社会网络分析理论，运用Ucinet软件和Netdraw软件绘制出微博关注网络社群图，并分别从整体密度、距离、中心性、凝聚子群和核心—边缘等方面对网络结构进行了测度分析。结果表明高校在关注网络中的特征存在差异，同时为提高高校微博网络信息交流提出了建议。

　　关键词：社会网络分析;高校;信息交流;微博

　　1引言

　　随着各种互联网平台的普及，人们早已不仅仅使用口头语言进行交流了，而是广泛的使用各类工具，例如维基百科的异步互动、知乎的问答、微博的关注互动等[1]。随着互联网的飞速发展，微博已渐渐成为用户信息获取与信息交流最大的网络社区平台之一。对高校微博关注网络的研究和分析有利于揭示高校之间的信息互动方式和网络互动结构。

　　本文采用社会网络分析法，选取武汉地区本科院校官方微博为研究对象，从多个维度对武汉高校微博关注网络进行测度分析，对各高校的关注网络结构之间的关系进行探讨，促进高校间的信息交流。

　　2数据采集与可视化

　　2.1数据采集

　　通过人工统计和排查，武汉46所本科院校中开通新浪微博的高校有38所。采集到38所高校微博之间的相互关注数据(数据采集截止时间为2018年11月30日)。建立有向二值矩阵，以38个武汉高校微博为节点，其中A(m,n)=1表示高校m关注高校n，A(m,n)=0表示高校m不关注高校n，对角线A(m,m)为1。利用Excel构建武汉高校微博关注矩阵，并将矩阵导入UCINET进行社会网络分析。

　　2.2邻接矩阵可视化

　　运用UCINET中的NETDRAW组件，经过可视化处理后建立行动者社群图。可以直观地看出，武汉理工大学、华中科技大学、武汉大学、武昌工学院等行动者处于关键位置，关注关系最多。

　　3实证分析

　　3.1网络密度分析

　　密度指的是一个社会网络图中各个点之间联络的紧密程度[2]。在虚拟社区空间中，社区中各个成员之间联系越多，即固定规模的节点之间的连线越多，该图的密度就越大[3]。在二值网络图中，网络密度的取值范围为[0，1]，若密度值等于0，表明在该网络社区中的成员之间没有任何关系;若密度值等于1，则说明该社区中的任意两个成员都存在着互动关系[4]。但在现实情况下，实际图的连接数要比完备图的连接数小很多。Mayhew和Levinger利用随机选择模型分析指出，在实际的网络图中能发现的最大密度值是0.5[5]。整体网络的密度越大，表明网络成员间的互动越频繁，联系越紧密[6-7]。

　　运用UCINET软件对武汉高校关注网络密度进行测度，得出武汉高校微博关注关系网络的密度为0.3115，网络中关系的标准差为0.4631。说明武汉高校关注网络的整体完备性较低，38个高校主体之间连线较少，各高校较少发现存在有密切的、普遍的相互关系。

　　3.2中心性分析

　　3.2.1点度中心度分析

　　点度中心度是指一个行动者与其他行动者直接关联的能力[8]。点度中心度是用来衡量行动者在整个网络中地位高低、权力大小的一项重要指标。由于武汉高校微博关注网络是有向的，所以点度中心度又被分为点入度和点出度[9-11]。点入度指行动者被关注行为的点数，点出度指行动者关注行为的点数。

　　3.2.2中间中心度分析

　　中间中心度是测量行动者对资源的控制程度。节点的中间中心度越高，表明该行动者越接近控制信息资源传播的关键性位置[12-14]。

　　4结论与建议

　　4.1结论

　　4.1.1高校微博关注网络的完备性较低

　　由于高校之间的关注比较松散，存在较多处于边缘的产生弱连接关系的高校，加之很多高校间的关注关系是单向而非双向的，且微博是个超大型的网络社交平台，微博的可关注类型多样，所以导致高校微博关注网络的整体密度较低。

　　4.1.2“双一流”院校影响力和控制力不强

　　通过点度中心度分析结果发现，点入度和点出度排名靠前的节点重合率很小。武汉高校微博关注网络中点入度和点出度双高的节点只有两所，分别是武昌工学院和武昌理工学院，且这两所高校均为独立院校。一些“双一流”院校，如中南财经政法大学、华中师范大学、武汉理工大学、华中科技大学和武汉大学，点入度均高于20，但点出度分别为14、13、9、7和7，说明了这些“双一流”院校在微博的信息互动中掌握了更多的话语权，但它们往往不是信息接收者，而是信息互动中的发布者。

　　通过中间中心度的分析结果能看出，中间中心度较高的院校分别是武昌工学院、武昌理工学院、武汉体育学院和华中师范大学，其中中间中心度较高的“双一流”院校仅一所，中南财经政法大学、中国地质大学(武汉)、武汉大学、武汉理工大学、华中科技大学、华中农业大学的中间中心度排名分别位于第9位、11位、17位、20位、21位和26位。通过这两组结果发现，“双一流”院校在高校关注网络中的影响力和控制力不强，说明其中心地位并不是特别突出，与其他高校的交流互动不强。

　　4.2建议

　　4.2.1发挥处于核心地位高校的作用

　　正如本文分析发现，中心性和核心度分析得到的关键节点具有很强的控制力和影响力，在高校关注网络中拥有着至关重要的地位。网络关系状况、关系的紧密和稳定程度是高校协同创新网络发展的关键。高校以网络为依托加强与其他网络结点的知识信息交流，有利于促进信息和技术共享。所以应当充分发挥处于核心地位的高校的作用，使其在进行微博运营中多转发其他高校有价值的知识与信息，尤其是“双一流”院校的微博动态。同时，核心地位的高校也应当关注其他受关注度较低的院校，带动这些院校积极参与微博互动，促进知识互补与信息交流。

　　4.2.2加强“双一流”院校的互动积极性

　　“双一流”院校掌握着丰富的资源，其科研实力强，教学资源丰富，整体实力雄厚。与“双一流”院校建立密切的互动联系，有利于本地区高校资源共享、优势互补、共同发展。研究结果说明“双一流”院校在高校微博互动中处于信息发布者的角色，拥有着较多的话语权，受关注度高，但与本地区其他院校建立互动关系的主动性不强。所以要建立良好的信息互动关系，应当加强“双一流”院校的影响力和控制力，使其积极关注其他院校动态，发布多元化信息，适当转发其他高校有效信息，打破地方高校之间的各种壁垒和边界，使信息资源得到最大程度的开发利用。

　　参考文献：

　　[1]金洁琴,赵乃瑄.网络社区驱动的高校图书馆信息资源流转与整合研究[J].图书馆论坛,2015,35(4):69-74.

　　[2]吕正英.突发公共事件网络传播博弈分析[D].上海:上海交通大学,2011.

　　[3]贾慧真.基于SNA的“武汉暴雨事件”政府网络舆情治理研究[D].武汉:华中师范大学,2017.

　　[4]林祎韵.突发公共事件中微博意见领袖的社会网络分析[D].广州:暨南大学,2015.

　　[5]MAYHEWBH,LEVINGERRL.SizeandtheDensityofInteractioninHumanAggregates[J].AmericanJournalofSociology,1976,82(1):86-110.

　　[6]杨红岗,杨林.基于社会网络分析的国内外机构知识库比较研究[J].新世纪图书馆,2013(9):53-57.

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