关于社会网络分析的研究溯源及其在传播学领域的应用分析

黄舒岳

摘要： 以20世纪末21世纪初Barabdsi团队在《自然》和《科学》上发表的几篇重要论文为线索，探讨社会网络分析（social network analysis）的前世与今生，重点研究符合幂律分布的无标度网络和其他类似模型，系统回顾和评述了有关社会网络分析所发表的国内外论文中最为重要的研究主题及其相关研究成果，并对介绍和评价新研究方法的论文进行了综述。社会网络及其所发表的相关研究的论文在推动和引领国内外社会科学各领域的不断进步、促进国内外各行业研究水平的迅速提高上，做出了积极的、不可或缺的贡献。

关键词： 社会网络分析;基础理论;应用研究;无标度网络

1. 社会网络分析的研究综述

网络科学是一项十分繁杂而系统的工作，同时涉及自然科学与社会科学，尤其涉及计算机科学、信息科学、语言学、传播学、社会学、管理學和心理学等多学科的交叉[1-3]。而基于此所产生的一系列的社会网络的分析方法更是备受关注，近几年来，由于网络科学多次运用到社会科学的研究中来，特别是计算机科学与传播学相结合的计算传播学吸引了国内外多领域的学者和专家参与研究。

“社会网络”指的是社会行动者及其间关系的集合。也可以说，一个社会网络是由多个点（社会行动者）和各点之间的连线（行动者之间的关系）组成的集合。用点和线来表达网络，这是社会网络的形式化界定[4]。社会学中对于社会网络的研究已经有了较长的历史 。

1967年5月，美国哈佛大学社会心理学家Stanley Milgram[5]通过严密的社会学实验后给出的推断是：地球上任意两个人的平均距离是6。这就是著名的“六度分隔”假说（six egrees of separation）。1973年，Granovetter[6]提出了经典的“弱连接”理论（the weak link），对“六度分隔”做一步解释，他发现将个人行为置于人际关系互动网络中，强联系多的人会陷入信息传递的小圈子中，而弱联系在信息的搜索和新信息的获取上更具有价值。1998年，康奈尔大学的Watts和Strogat[7]表述了社会网络的小世界特性并建立了小世界网络模型——一类具有较短的平均路径长度又具有较高的度的网络的总称。在这篇文章中，作者证明了蠕虫秀丽隐杆线虫的神经网络、美国西部的电网和电影演员的协作图都属于小世界网络。随着互联网的快速发展，人们对此研究也越来越深，1999年计算机科学Faloutsos[7]三兄弟发现了互联网幂律（internet power law），并简洁地描述了节点输出度等图属性的偏态分布，并实现协议的设计和性能分析。这些都推动互联网拓扑发生器从1.0进入2.0时代。2005年，Nomingos[8]等又提出了节点影响力分析的基本算法，Kelnpe等将社会网络通过建模构建形成图，Fortunato研究了几种网络媒介下的模型，例如强连通图、无标度网络、随机图等。

2.传播学视域下社会网络分析的应用

随着研究的深入，传播学者开始将社会网络作为一种分析方法，以求解决社会中的实际问题。近年来，用社会网络分析法分析网络舆情中节点与节点之间的关系的研究越来越多。

康伟[9]就运用社会网络分析方法研究突发事件舆情传播的网络结构特征及关键节点识别，探究舆情传播的网络结构、节点位置及相互关系对信息的传播路径、传播速度及传播范围的影响等问题。荣贵等[10]以某大型建设监理项目为例， 基于社会网络分析构建了项目治理的社会网络模型， 并分析了项目利益相关方在网络中的嵌入方式、网络结构特性和其治理策略之间的相互影响。作为当前中国的舆论主战场，微博的研究更受关注，平亮和宗利永[11]就基于社会网络理论，结合微博用户之间的“关注”与“被关注”构建网络拓扑关系，分别从点度中心性、中间中心性和接近中心性三个方面对微博社会网络的中心性进行了分析。蒋侃等[12]运用社会网络分析方法，选取“3.15”江淮汽车“生锈门”事件的新浪微博数据作为样本，从整体社会网络、内部子结构和个体结构三个层次分析企业网络舆情的网络结构特征，探究舆情网络结构的变化与网络舆情演化之间的关系，并提出企业危机事件网络舆情管理建议。胥琳佳和屈启兴[13]就通过2016年山东疫苗事件的微博信息，进行数据匹配清洗剔除后随机抽取2000条信息作为研究样本，研究发现拥有更多粉丝的、对社会网络有更高个人影响的博主发布的微博信息更容易被转发，帖子内容中含有更多积极情绪的和社交内容词汇的信息更容易被转发。

3.总结与展望

回顾无标度网络这二十年的历程，SNA相关研究既有从方法视角对相关研究的质疑和商榷，也有对一段发展时期中的利弊得失。社会网络分析同时涉及自然科学与社会科学，尤其涉及计算机科学、信息科学、传播学、社会学和心理学等多学科。由于学科交叉性，多学科交叉人才就成为了关键，例如，将计算机科学、传播学和社会学等学科相结合成为一种社会计算科学，可以更好更高效的解决更多实际问题。信息技术的飞速发展，特别是云计算、社交网络、社会媒体以及信息获取技术的进步，数据正以巨大的速度迅速增长和积累，大数据时代已经到来。社会计算作为一种数据密集型科学，在收集和分析数据的广度、深度以及规模上都产生了巨大的影响，社会计算作为一种新的计算范式，产生了一个新的跨学科研究与应用领域，其广阔的研究内容与应用已引起了学术界和工业界的广泛关注。

参考文献：

[1]J. Franklin， “The elements of statistical learning： data mining， inference and prediction，” The Mathematical Intelligencer， vol. 27， no. 2， pp. 83-85， 2005.

[2]W. Zhou， A. C. Bovik， H. R. Sheikh， and E. P. Simoncelli， “Image quality assessment： from error visibility to structural similarity，” IEEE Trans Image Process， vol. 13， no. 4， 2004.

[3]D. W. Huang， B. T. Sherman， and R. A. J. N. P. Lempicki， “Systematic and integrative analysis of large gene lists using DAVID bioinformatics resources，” vol. 4， no. 1， p. 44， 2009.

[4]刘军， “社会网络分析导论，” 社会科学文献出版社， 2004.

[5]J. Travers and S. J. P. T. Milgram， “The small world problem，” vol. 1， no. 1， pp. 61-67， 1967.

[6]M. S. G. J. A. J. o. Sociology， “The Strength of Weak Ties 1，” vol. 78， no. 6， pp. 1360-1380， 1973.

[7]W. D J and S. S H， “Collective dynamics of ‘small-world’ networks，” 1998.

[8]SANTO and F. J. I. J. o. M. P. C， “ON THE CONSENSUS THRESHOLD FOR THE OPINION DYNAMICS OF KRAUSE–HEGSELMANN，” vol. 16， no. 2， pp. 259-259， 2005.

[9]黄轶雯， “突发事件治理中政府对网络舆论的引导——以”7·23”动车追尾事故为例，” 华人时刊旬刊， vol. 000， no. 001， p. 14， 2015.

[10]丁荣贵， 刘芳， 孙涛， and 孙. J. 中国软科学， “基于社会网络分析的项目治理研究——以大型建设监理项目为例，” no. 06， pp. 132-140， 2010.

[11]平亮 and 宗. J. 图书情报知识， “基于社会网络中心性分析的微博信息传播研究——以Sina微博为例，” vol. 000， no. 006， pp. P.92-97， 2010.

[12]蒋侃， 唐竹发， and 张. J. 情报杂志， “基于微博的企业网络舆情结构测度与分析--以”3.15”江淮汽车”生锈门”事件为例，” vol. 000， no. 004， pp. 112-116，111， 2014.

[13]胥琳佳 and 屈. J. 现代传播：中国传媒大学学报， “突发公共卫生事件中社交媒体内容与社会网络结构对转发行为的影响，” vol. 40， no. 11， pp. 155-160， 2018.

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