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以社会网络分析法探讨BBS中的互动

作者:admin 来源:未知 更新时间:2019-12-10 15:36

  本文运用社会网络分析方法对BBS的互动特性进行了分析,具体是以人民网强国社区“中日论坛”为研究个案,从对BBS的规模、密度、中心性的分析中,获得BBS的内部互动情况。

  BBS(网络论坛)作为一种最典型的虚拟社区,给人们营造了一个群体交往的新空间。当然,BBS并不仅是一个供人们在网上进行交流沟通的地方,它还需要经历一系列的社会化过程,如交换信息、建立身份、产生信任、维持社区秩序。而在这些过程中,互动都是必不可少的。此外,互动性还是把握BBS状态的一个关键指标。全面把握BBS中的互动情况,对于BBS的管理者和用户来说都十分有用。对于前者来说,了解互动情况可以帮助其发现BBS发展中的弱点,从而据此采取行动,设计策略,做出改进,促进BBS的更好发展。对于后者来说,了解自身在BBS中的位置和角色,可以帮助他们有针对性的改进自己在BBS中的参与方式。可以说,互动既是形成BBS的基本前提又是BBS的最核心内容,对BBS的深入认识首先建立在对BBS中互动的认识与理解的基础之上。因此,本文尝试运用社会网络分析方法,以人民网强国社区“中日论坛”为个案,借由实际案例,对BBS中的互动特性进行初步探讨。

  社会网络分析(SNA,SocialNetworkAnalysis)起源于20世纪30年代英国的人类学研究,成熟于20世纪70年代,它是在人类学、心理学、社会学、图论和统计学等学科基础上发展起来的一门新兴学科。社会网络分析主要是用来研究行动者彼此之间的关系,通过对行动者之间的关系进行描述与分析,研究这些关系所蕴含的结构以及它们对行动者和整个群体的影响。目前,最常使用的社会网络分析软件为Ucinet。

  社会网络分析较不注重行动者的个人特征,关心的是人与人、群体与群体、以及组织与组织间的关系结构和模式,着重分析社会联结层面的结构特性、以及人际互动的模式。其研究重点在于网络或联结关系的内容与结构,包括网络结构的密度、中心性,以及关系网络所传递的资源特性等等。群体中的人际关系与互动型态具有多元化的面貌,不同的网络结构性常会影响群体的运作,因此社会网络分析观点适合解释群体层面的现象。因此,从这个意义上来说,本文采用社会网络分析方法来研究网络论坛是可行的。

  在进行社会网络分析时,当节点不多时,可以用社群图表示行动者之间的关系,图中的节点代表行动者,线代表节点间的关系;当节点较多时,只能借助数学方法,把行动者之间的关系数据用社群矩阵表示和分析。社群矩阵一般由方阵组成,方阵的对应行和列代表相同的分析对象,表格中的某个单元格代表的是两个实体间的某种关系。一般的说,行代表某种关系的发送者,列代表某种关系的接受者。

  社会网络分析己发展出相当多的指标,Fombrun将网络指标分成三大类,分别是交换内容(情感、影响、情报及物品与服务等)、联结性质(联结的强度、互惠性等)、以及结构特性(规模、密度、集群、开放或封闭、距离和可达性、明星、疏离者、桥、看门者以及孤立者)①。本文的研究目的主要是通过对BBS中的各个ID所形成的互动网络的分析,来探讨BBS的互动特征,因此选定三个指标:规模(Size)、密度(Density)、中心性(Centrality)。

  方壮志认为,“网络的概念毫无疑问,也许就是其规模,规模是个人网络最具代表性的定义。对于特定的个人或群体,其网络包括所有一起直接联系的个人以及它们之间的联系。因此,特定的个人与他人之间的联系构成了他的网络规模。”②在BBS中,如果与某个ID存在讨论关系的有2人,因此,其交往规模为2。如果一个ID,既不回复别人的帖子,其帖子也不被别人回复,那么,其交往规模为0。

  网络密度指的是网络体成员间彼此互动的联系程度,亦即群体成员彼此互动的平均程度。密度高就表示网络中的任何一个成员和成员的联结关系多,密度低就是每一个成员间相互联结较少。当群体的网络密度值越高,成员的互动程度也越高。成员彼此之间的互动程度越高,产生的信息与资源交换就会增加,而且当一个群体中有互动时,成员就会分享价值、信念或目标,也容易产生情绪感染,因此对群体运作可能有正向影响。相反地,群体的网络密度值越低,成员彼此的互动程度也就越低,表示成员之间的联结少或是只限于少数成员之间有互动,如此会对对群体的运作及结果产生较不良的影响。

  网络中心性可分成二种,个人中心性(Individualcentrality)与群体中心性(Groupcentrality)。个人中心性属于个人层面的指针,是指各个成员在该社会网络中拥有大量联带的程度,也就是该成员和网络中成员彼此联系的情况,个人中心性越高者,代表和成员间的联系越密切。群体中心性则是群体层面的指针,此指针是计算网络中各成员的个人中性和拥有最高中心性者之间的差异,以代表整个社会网络中心性程度。群体中心性可以反映网络成员彼此联系的紧密程度,当网络的群体中心性高时,表示成员间联系紧密,群体互动情况越好。群体中心性还可以反映群体中的集权程度,如果一个网络的群体中心性很高,表示群体互动主要环绕在少数人身上,则整体互动情况有待改善。

  本研究采取个案研究法,选取人民网强国社区“中日论坛”进行历时跟踪研究。之所以选择“中日论坛”是因为:首先,中日论坛创建于2000年1月18日,是强国社区的成熟论坛之一。与旅游、情感、爱好等论坛相比,作为时政论坛之一的中日论坛的讨论气氛比较严肃,论坛参与者比较稳定。其次,从参与方式上来看,中日论坛兼具强国论坛(浅水区)和强国论坛(深水区)的特色,帖子长度可长可短,不像深水区那样要求帖子字数必须在1000字以上,因此可以避免样本选择出现偏差。最后,中日论坛的讨论主题明确,所有话题围绕中日关系展开。根据笔者2008年的长期观察,中日论坛的参与者比较稳定,上贴量适中,日主贴量一般在100个以内,讨论气氛活跃,热帖的回复层级最多可达到30级。

  考虑到本研究的目的,借鉴澳门大学社会科学及人文学院与中国大学调查统计研究所(SSI)合作进行的“全球中文研究项目”的抽样方案(柯惠新,黄可,谢婷婷,2005),本研究采用分层多阶段抽样。

  研究总体为中日论坛2008年7月1日至2008年12月31日期间的所有帖子和用户。2008年7月1日至2008年12月31日共有26周,其中23个月内周(88%),3个跨月周(12%)。取6周样本,按照月内周和跨月周所占比例,则需要抽取1个跨月周和5个月内周。抽样采用分层抽样方法,即视月内周和跨月周为2个不同层,分别建立月内周和跨月周抽样框。采用简单随机抽样的方法,分别抽取1个跨月周和5个月内周。原则上每个月抽取一个样本,重复的月份放弃,重新抽取。最后抽取的样本如下:2008年7月7日—7月13日(月内周),2008年8月4日—8月10日(月内周),2008年9月15日—9月21日(月内周),2008年10月27日—11月2日(跨月周),2008年11月17日—11月23日(月内周),2008年12月22日—12月28日(月内周)。在该时间段内,中日论坛共有57个ID(参与者的身份名称)参与互动。

  然后,再对这57个ID在该时间段内所形成的互动网络资料进行处理。第一步,是把57个ID进行依次编号,形成一个与ID一一对应的编码表,这样一方面把具体的ID转变成数字便于处理,另一方面也便于根据数字编号查找对应的ID;第二步,在Ucinet6.O中的矩阵编辑表中建立一个57×57的关系矩阵(其中行为回复者,列为被回复者),如果1对2有回复,那么就在1行2列的交叉格中记1,没有回复的记为O,对角线上的格为空,这样就得到一个具体的有向邻接矩阵。

  互动网络的规模是指互动网络的大小,对于BBS而言,可以用互动网络全部成员的平均连接度的大小来表示。其具体计算方式是,互动网络中的点度总和除以该网络中的成员数。