关于网络理论与微博分析

谢楠

摘要：对微博用户的行为进行研究和分析，并尽力掌握微博社交网络的演化规律，从理论上和实证上充分了解微博用户行为的规律和形成与作用机理，可以为研究基于微博的信息发布与扩散规律提供研究基础和参考体系，是非常有社会意义的。因此本论文的研究在理论上还具有较强前瞻性、实用性、创新性等理论研究价值。

关键词：社交网络随机网络

作为信息时代的一种典型的社会型信息服务与传播方式，微博在实现平等的多元化的以及快捷的信息发布与传播方面起到了不可替代的作用，打造了全新的信息交流平台，随着微博的广泛应用，给人类的社会生活与人与人之间的交流和沟通带来了一种新的有效机制。但是微博这种信息平台在为人们的生活带来方便与改变等好处的同时，也带来了一些负面的影响。各种各样的信息看法，真的假的事件和报道，统统汇集到微博中来，不同的观点在这里摩擦、传播、扩散，拉近了人与人之间距离的同时，也降低了谣言制造的成本。因此研究微博的用户行为，是信息时代社会交流协作方式的一种重要的理论研究方法体系。

1社会网络理论与微博研究

社会网络是一种较年轻的社会学研究方法体系，主要通过关注社会参与者之间的相互联系与相互作用等连接关系来研究社会学。社会网络的奠基人乔治齐美尔就开始于从社会总人与人互动的角度来构建并分析社会网络，认为只有当大量的社会参与者开始互动行为时，社会才能够产生并存在，人与人的关联与交互构成了社会。英国的阿尔弗雷德布朗是最早提出“社会网络”概念的研究者，布朗认为社会网络是“实际存在的人际关系网络”。社会网络是社会的基本层面结构，人类正是通过社会网络中的连接与交互保持着彼此的联络。在他的研究之后，研究者又从不同的研究角度出发对社会网络进行了多种多样的定义，巴瑞威尔曼将社会网络描述为“由某些个体间的社会关系构成的相对稳定的系统”，该观点认为社会网络的本质是关系的集合。

上世纪七八十年代后国内学者受国外的相关研究的影响与启发，也开始对社会网络在社会学方面的应用研究。袁方认为，社会网络是指社会中代表个体的点，以及点具有的属性加上点和点之间已经存在或者将要发生的交互关系的集合。文献将社会网络定义为“处于一个系统内的组成者以实现信息或资源交换目的的交互过程中建立的多种多样的关联的集合。”朱亚玉认为，社会网络是指社会参与者之间存在的直接或間接关系以及这些参与者本身所组成的合集。刘军认为代表社会行动者的点以及表示社会行动者之间的关联的边构成了社会网络。从上述学者对社会网络的不同定义可以看出，社会网络关注的是将社会抽象为一种网络系统后，其中的点和边分别用来代表社会参与者以及他们之间的关联与交互，则社会网络可以理解为在一个社会系统中的社会成员间的交互与关联而组成的一种网络系统。

Twitter创始人William是微博社会网络基本看法的先行者，他面向微博系统的实践构建了社会网络的组成原理与运行机制。随着微博的大量应用，科学家也以微博为研究客体展开了社会网络方面的多种研究，并形成了多种方法体系与相关认知。国内方面，研究者们的研究工作集中在真实物理世界与信息虚拟空间中的社会之间的联系和比对以及社交网络的微博式表征这两个角度。刘宏杰研究并分析了微博作为社会网络的特征，发现微博社会网络与现实社会的对应关系的存在，并根据实证研究提出微博对用户在现实社会中的交互与关联已经产生了影响，并具备了社会宏观效应。黎悦为交互关系为主要研究角度，对比了微博关系网络与现实社会网络，发现关注行为方面，与现实网络有很强的对应关系，用户对现实生活中的朋友大部分也会在微博中关注;而对于影响力方面的对比表明，那些在现实社会具有较高影响力的微博用户在微博的交互行为所形成的网络中不可能影响力很低。这个研究结论证明了微博是物理世界社会网络的虚拟化表示，物理世界中的人与人的交互关联以微博为载体而发生了扩展。因此，微博社会网络是物理世界真实社会网络的一种信息化表征，真实的社会网络中的物理关联是微博社会网络中关联的基础，反过来，微博社会网络也会作用于物理世界的人与人的关系。

微博社会网络既然是物理世界社会网络的一种信息化扩展，那么微博社会网络就会具备真实社会网络的基本特征和作用机理，物理世界中的人与人的关联通过微博为载体发生作用，可以增强互动加强连接，信息空间的关系可以作用于物理空间，施加影响。另外，物理世界社会关系网络中的连接的强弱程度也同时作用于在微博中的用户关系，兴趣点比较接近的微博用户可以自发的形成社团，形成在虚拟空间中的社会群体，并影响微博用户彼此间的交流互动;而在微博社交网络中，有一些少数微博用户在关系网络中具备交互中心式的影响力，这些用户在微博网络中的信息传播和交换中占据绝对的优势地位，并有一定的调节控制能力，可以对其他用户的观点形成和走向产生重大影响。

2复杂网络理论与微博研究

存在组成成分之间的相互作用和关联关系的系统，往往可以抽象成为一种网络的形式进行表示，不仅限于社会网络，在自然界，甚至技术界存在着大量的系统，可以表示为网络模型。20世纪初，Erodos和Renyi提出了一种节点之间以概率模型来确定是否存在关系两边的ER随机网络模型。在上世纪末，Watts和Strogatz基于对大量实例网络的研究提出一种小世界网络模型，随后Barabasi和Albert又提出一种无尺度网络模型，以这两个网络模型为起点，共同代表了一门新兴的交叉学科网络科学的诞生，这一类既非规则网络，又非随机网络的复杂网络，成为了网络科学的主要研究对象，甚至是研究手段。

社交网络这一类在信息空间中存在的复杂系统，因为其固有的社会网络结构，是一种典型的复杂网络系统，一直以来是网络科学的重点研究领域和研究对象。张彦超等基于SIR传播模型研究了社交网络中信息的传播，建立了研究模型，以网络传播动力学研究了社交网络的传播方程，通过实验仿真了信息在社交网络中的宏观传播，实验结果表明信息源节点的度值越大，则信息在网络中传播扩散开来就越容易也月迅速。而在另一项研究中，使用传播模型研究了社交网络中遥言的传播机制，同时根据网络中交互关系的强弱建立了加权边的传播模型边权在这里是一个表示节点被传染病感染容易程度的概率值，研究发现弱关系连边在扩大谣言传播范围加快传播速度方面没有明显的正向作用，但是，如果在网络模型中删除一些弱关系连边之后，网络中的信息传播却会受到相对明显的反向作用。此外，有研究发现，将复杂网络的免疫策略应用于社交网络，可以对网络中信息的扩散起到明显抑制作用。虽然在对社交网络的研究中发现了大量的相近特征与特性，但针对不同的实例也都表现出了一些明显的差别，并不能够建立一种统一的通用模型，就可以应用于所有的一类系统。在研究社交网络上的信息传播机制，分析网络特征与信息传播的关系，进而实现对社交网络上的信息传播进行预测与控制还是一个尚待解决的重要课题。

同时，现有的以微博等社交网络数据为基础的用户行为分析及相关研究，大部分都是对范在用户的一个普遍规律的寻找和研究，少有针对某种特殊人群的深入挖掘和关注。在理论上为针对性的社交网络用户行为分析探索可行的技术路线。

参考文献

[1]郑兰，微博客世界中用户间互动对用户微博使用行为的影响研究[D].北京邮电大学，2012.

[2]弗里曼.社会网络分析发展史[M].中国人民大学出版社，2008.