基于复杂网络的微博网络舆情图谱分析方法研究

贾红雨　赵雪燕　邱晨子

[摘要]本文针对微博网络舆情的控制和引导问题，提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据，生成用户节点网络关系图谱，通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析，定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点，作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据，采用复杂网络分析工具Genhi。验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。

[关键词]网络舆情；复杂网络；图谱分析方法；舆情控制引导

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2015.03.012

[中图分类号]G250.252 [文献标识码]A [文章编号]1008-0821（2015）03-0064-04

微博拥有庞大的用户群，由于其传播过程具有广泛性和快捷性，如不能有效地控制和引导舆情传播，会造成较大的负面影响。这已成为专家学者关注的热点问题。针对微博网络的裂变式、及时性以及圈群性等特点，借鉴复杂网络的概念，以微博用户间的关系代替社会关系，以用户节点代替个人，贾红雨等建立起了微博网络的概念，验证了微博网络的无标度性，而复杂网络的图谱分析方法在表现网络中节点间、节点与边以及边与边的复杂连接关系方面具有形象直观，一目了然的效果，本文首次将基于复杂网络的图谱分析方法运用到微博网络的分析中，应该是一次有益的尝试。

目前，随着复杂网络理论的深入探究，该方法应用范围十分广泛，专家学者们在竞争情报、知识管理、图书馆资源配置、学科热点、引文分析、科研人员合著、网络链接、博客网络等方面展开了一系列研究。在微博网络舆情方面，复杂网络分析方法已经被应用到微博舆情复杂网络构建，传播机制和演变阶段分析等方面，金鑫等应用复杂网络分析方法构建了微博社会网络；康书龙基于微博网络中用户行为及关系，应用复杂网络分析，评估微博网络节点影响力；熊会会应用复杂网络分析方法，对微博客的拓扑结构进行分析，提出了微博网络信息传播模型。

本文旨在以复杂网络理论和微博用户间的评论及转发关系的用户关系数据为基础，构建微博网络舆情的图谱模型，利用复杂网络Gephi软件，通过模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析，定性或定量地评估出微博社区中的舆情控制关键节点，给出控制和引导影响力强、具有领导作用的关键用户节点的建议，提高正确信息的传播效果，及时发现和阻止负面舆情的传播，维护正常的微博社区秩序，避免引起网民的恐慌，维护社会的稳定和安全。endprint