基于社会网络分析的微博意见领袖识别研究

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随着互联网和信息技术的快速发展,微博作为自媒体中的一员逐渐融入到人们的日常生活中,它的出现改变着人们获取信息的方式和渠道,为人们提供了新的交流、互动的平台。截至到2014年,国内新浪微博用户达到5亿,微博凭借着其门槛低,开放性高以及方便操作等优势成为了网络舆论的聚集地。微博空间中每天都有海量的信息冲击着用户的视线,然而就在生活节奏加快的今天,人们只能利用碎片化的时间浏览微博信息,因此微博意见领袖就开始浮出水面。拉扎斯菲尔德提出的“两级传播理论”认为,意见领袖在信息传递过程中起着桥梁的作用,他们积极的将重要的信息传递给受众,并在传递信息过程中附加上自己的意见和观点,是群体中的“活跃分子”。心理学中“群体服从理论”认为,“无论是动物或是人,聚集在一起都会产生一种自愿被领导的本能。”在微博空间亦是如此,微博用户们需要意见领袖为他们“指点迷津”,因此识别出哪些用户是意见领袖能够达到良好的传播效果,甚至可以引导舆论走向以及推动现实问题的解决。目前,国内外的学者对意见领袖的识别研究尚处于一种起步阶段,本文的研究是在“两级传播理论”、“群体服从心理理论”、“结构洞理论”等相关理论的基础上,通过借助社会网络分析这一社会学研究方法对意见领袖进行分析研究,并结合前人对意见领袖识别指标的研究,建了识别微博空间意见领袖的理论模型和数据模型,并提出相关研究假设。此次研究以“中国之声官方微博”中的“复旦大学投毒案”这一微话题为例,将参与该话题讨论的用户作为本次研究的样本,通过搜集参与用户之间的关系形成样本数据。利用UCINET软件对搜集的样本数据进行群体密度、点度中心度、中间中心性、以及接近中心性的分析,对假设进行检验;再运用层次分析法对各项指标的权重进行定量化,验证意见领袖识别的数据模型,最终通过计算出每位用户的意见领袖值并对它们进行排序,从而识别出在该话题中的意见领袖。
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