国外Twitter相关研究进展及其对我国微博研究的启示——兼论未来微博媒介社会学研究的几点设想

□ 唐魁玉 张 旭

国外Twitter相关研究进展及其对我国微博研究的启示
——兼论未来微博媒介社会学研究的几点设想

□ 唐魁玉 张 旭

2006年Twitter(推特)在美国建立，此后短短几年间便风靡全世界，我国的微博平台在此种浪潮之下也随之产生并获得极大发展。目前，国外有关Twitter的研究相对成熟，就研究方法而言主要存在定性与定量两种方法，就研究数据的收集而言主要为研究者亲自收集，或者使用一些机构和研究者已经收集好的数据集。国外Twitter的研究存在不少的问题，研究前提方面主要包括Twitter研究数据的代表性、伦理性问题，数据收集阶段会面临数据收集技术、权限等瓶颈，在数据的整理上会遭遇数据的异质性问题。近年来，国内有关微博研究也取得了较大发展，但仍存在一定不足，需要积极借鉴国外Twitter的研究的有益成果。对于未来的微博媒介社会学研究，要更加注重社会学研究中分析手段和实验手段的结合，注重多种数据收集分析方法和策略的结合，注重微博数据与其他社交平台数据的结合。

Twitter 微博 互联网 社交网络

一、作为社交平台的Twitter和微博的兴起

众所周知，互联网自20世纪90年代兴起以来，已经历“大爆炸”式发展。即使是作为“互联网之父”的Tim Berners-Lee爵士在20几年前也无法想象互联网会在人们的生活中扮演如此重要的角色——人们热衷于通过互联网与全世界的民众进行交流，分享自己的观点、经历与生活。毫无疑问，近些年来随着互联网的迅猛发展和普及，一些里程碑式的软件和网页被创造出来，极大地改变了人们的日常生活。以联络工具为例，从最初的电子邮件到即时通讯软件，再到现在的社交网络平台，这些工具使得人和人之间的联络变得极为便利。现如今手机网络的快速发展更是使这种联络变得随时随地、触手可及。

网络化生活的便利将人们从传统的“真实世界”的互动转向了新的在线联络。这种转变也同时影响了社会研究者的兴趣，越来越多的研究者正倾向于将人们在网络上的行为纳入到他们自身的研究范围之中。[1]社交网络平台(如外国的Facebook、Twitter和我国的人人网、新浪微博等)又由于具有更大的开放性和实时性，更是吸引了大量社会研究者的目光。微博作为一种交流渠道，它是由原来的博客(Blog)进化而来的自媒体平台。具体说来，人们通过在微博平台上发布少于140字的文字、图片和链接等信息分享他们的看法和动态。美国人Evan Williams于2006年10月创建了Twitter网站，开创了全球微博服务的先河。自此以后，Twitter用户数急剧增长，现如今月活跃用户已经达到了3.02亿。[2]相比Twitter在世界其他各国的寡头式发展，微博平台在中国的发展则显得“百家争鸣”。中国的微博服务从早期的饭否、滔滔开始，逐渐发展为门户网站微博，如新浪微博和腾讯微博。新浪微博和腾讯微博都在开通不到一年半的时间内达到了1亿的用户数。[3]

微博平台在全世界的高速发展也聚焦了许多社会研究者的目光。截止2013年12月，关于Twitter的英文论文数已经达到1537篇，其中与人文社会科学相关的有370篇。[4]又比如，截止2015年4月30日，通过中国知网搜索关键词“微博”，可以获得7711个结果，其中更有一些文章获得了较多次数的引用。从学科分布角度来看，这些研究多分布于计算机、政治、传媒、教育和安全等方面，[5]鲜有专门的社会学研究。但即使如此，这些研究对于关于微博以及其他社交平台的社会学研究而言仍然具有很大的借鉴意义。

鉴于目前学界对微博的研究已较多，因此我们有必要借助国外Twitter研究的文献阐述Twitter研究的发展，分析其中的问题，并结合当前社会学研究者们对于自媒体平台的研究成果，对于未来微博演变的历程和社交网络遗产加以总结。

在对国外Twitter研究进行综述之前，我们简要介绍一下关于微博和微博平台的源流。2006年Twitter的创始人Evan Williams首次提出了微博这一概念。尔后，美国学者高恩卡和乔杜里从技术应用的角度对微博进行了定义：一种集合了手机传感器、无线网络、信息处理和空间可视4种元素的多媒体博客；[6]Kaplan和Haenlein则从传播学角度对微博给出了另外的定义：“微博是一种基于互联网的交换工具，允许用户之间交换短片内容，如句子、图像和视频链接等。”[7]微博主要提供以下几种基本功能操作：一是针对微博内容，有发表(发表文字、图像、视频和链接等)、转发(将他人的某条微博转载到自己的主页下)、回复(在他人微博下发表观点)、赞(表示赞同微博中的观点或者赞扬微博中描述的行为)等四种功能操作；二是针对微博用户，有关注(帮助随时关注某特定用户的动态)、取消关注(不再随时关注某特定用户的动态)，@(在自己的微博中提到他人并通知被提到的人)、站内信(与其他用户进行其他人不可见的对话)等四种功能操作；三是针对热门话题的标签功能(用户在发布微博的时候加上标签表示该条微博与某一热门话题相关)。可以说，无论是Twitter还是我国的新浪微博、腾讯微博所具有的上述技术社会功能，都将以技术认识论的方式成为我们探索微博演变规律的方法或策略。

二、国外Twitter研究的进展及问题

1.研究进展

自从2007年第一篇关于Twitter的研究论文发表，研究者们逐渐增加了对Twitter的研究兴趣，来自政治、语言、传媒、计算机科学、信息科学和文化研究等学科的研究者都纷纷加入到对这一问题的研究中来。自2007年以来，每年有关Twitter研究的新增英文论文较上一年度都有所增长。[8]截止2013年12月，通过Scopus检索，关于Twitter的研究论文有1537篇，其中在计算机科学学科下有919篇，在社会科学学科下有370篇。这些社会科学学科下的论文又分属于语言、政治、传播、教育等学科，[4]同时，这些论文的学科类属并不单一，一篇论文可能同时分属于两个或更多的学科。由此可以看出有关Twitter的社会科学研究已经模糊了学科之间的界限，一篇社会科学范畴内的关于Twitter的研究可能同时使用多个学科的研究路径。

从方法上来讲，对Twitter的研究大体上可以分为定性与定量两种类型。有些研究者们认为通过社交网络平台数据进行研究的方法只是传统定性和定量研究方法的附属品；也有研究者认为，通过计算机技术手段在社交网络平台上收集数据进行研究是社会学研究的新方法。[9]如果采用这后一种说法，社会科学的研究方法又可以被大体分为三类：民族志方法、统计学方法以及计算机方法。[10]民族志方法为定性研究方法，通过文献研究以及访谈获得信息；统计学方法为传统的定量研究方法；而计算机方法则主要为通过使用计算机技术手段进行定量的统计以及定性的分析。在网络社会行为的研究中，人种志方法往往出现在统计学方法和计算机方法之前，而在Twitter研究中，计算机方法却是最先出现的。[11]计算机方法之所以最早出现在Twitter研究中，不仅仅是由于Twitter是基于计算机技术而产生的，而且还因为在Twitter开始兴起的时候，计算机技术已经发展到可以进行大数据分析的程度。[12]

无论使用哪一种研究方法，Twitter研究的第一步必定是收集数据。而研究中的数据可以是研究者亲自收集的，也可以来源于一些机构和研究者已经收集好的数据集。如果研究者并没有计算机的相关背景，以至于无法亲自收集数据，他们也可以使用Twitter和一些数据机构已经收集好的数据集，[13]而后根据自己的目的，进行整理和筛选。应该说，最初这种提供数据的服务极为有限，数据收集也往往成为一些不具备计算机背景的研究者们的瓶颈。同时，一些商业公司也需要这些数据为基础进行市场调查和评估。Twitter和一些机构正是通过这些需求看到了数据的商业价值，因而才有计划地收集、开发这些数据，以方便研究者和商业公司使用。而对于那些有相当计算机技术的研究者或者与有计算机背景研究者合作的研究者而言，Twitter数据的收集通常可以采用不同的方法。比如使用某些现有软件[14]或者创造一个新的数据收集程序。一些研究者使用了Twitter提供的开放平台端口(API)，但是这种方法只能够在一定时间范围内进行关键词的检索，并且搜索结果的数目被限制在1500条以内，这使得通过API收集的数据体积极为有限。[15]当然，这对于有些研究者来讲并不算是障碍，因为不是所有研究者都通过API收集Twitter数据，也不是所有研究都需要体积庞大的数据。

对于之后的数据整理和分析，则主要还是依靠计算机手段。因为除了一些使用少量数据的研究，Twitter研究的数据量对于人工整理和分析都是几乎不可能的。这无疑也需要研究者们拥有相当的计算机技术或者有计算机背景的合作者。

当Twitter的用户数达到了一定程度之后，许多政治学研究者的一个重要应用是试图使用Twitter数据去预测选举结果。这些研究都拥有一个共同的前提性假设：Twitter用户已经发展到足够规模，这些大规模用户的政治交流可以作为代表整体的样本。[16]同时，Twitter的发展也使Twitter成为了一个被广泛选择的社交平台和一个更大传媒生态学的组成部分，从而，研究者的研究对象也从整个Twitter网络转变为Twitter社区中主导的各种社会现象。

由于Twitter的开放性方针，Twitter用户在理论上可以查看其他所有用户的基本信息和发布的动态，这也使得Twitter研究比Facebook研究在参与者保护问题上更加为人所诟病。因为Facebook可以选择信息和动态仅对好友可见，而且事实上越来越多的用户确实也正在选择信息仅对好友可见。[17]但是同时，这也使得Facebook的信息开放性变得极为有限，增加了研究者收集信息的难度。而研究者们也逐渐意识到Twitter研究在一定程度上损害了用户的隐私权。用户隐私权的保护仅仅依靠用户注册时简单的用户协议是远远不够的，现如今，一些研究者正在思考根据原有社会科学研究参与者的保护条例，结合现如今网络平台数据的普遍研究方法，起草适用于网络平台研究的参与者保护条例。而这将为日后的网络平台研究，尤其是Twitter研究的发展产生巨大的推动作用。

2.Twitter相关研究中的问题

Twitter的相关研究虽然对学者研究网络生态和网络社会行为产生了巨大的推动作用，但在这些研究中也同时出现了一些亟待解决的问题。国外使用Twitter数据的社会科学研究虽然涵盖了多个学科，但这些研究具有一些共性的问题值得我们关注，这些问题往往会限制关于Twitter的社会学研究的发展。本部分将这些共性问题大体分为两方面叙述，分别是研究前提中的问题和研究实际操作步骤中的问题。

许多研究者认为，Twitter研究得以成立的基础在于Twitter极大的用户数，这使得使用Twitter数据的研究结果具有推广到更广大群体的可能性。但要将Twitter研究的结果应用于更广大群体须具有一个非常重要的前提，即Twitter相关研究的样本是否可以代表其他民众。即使使用Twitter数据进行分析已经被验证可以预测选举的结果，但是这并不代表其他的Twitter研究也具有相同的效果。学者们对于Twitter数据代表性的质疑主要体现在两点：(1)Twitter用户是否可以代表全体民众；(2)样本中的Twitter用户是否能够代表全体Twitter用户。[18]这两点的不确定降低了Twitter研究结果的可推广性。当然，这种质疑本身的有效性也缺乏进一步的研究支持，因为一些Twitter研究本身已经使用了极大的数据，研究者们无法获得更大量的数据用以验证Twitter研究的结果是否具有代表性。

对于Twitter研究结果的有效性问题，事实上已经有很多学者讨论过。但是在Katrin·Weller的研究中，她所选取并分析了应用排行前25位的英文研究论文，发现基本没有论文在其中讨论Twitter相关研究中的伦理问题。[4]现今很多学者忽略了对用户隐私的保护，认为社交网络平台的数据理所当然是可以随意取用的。而且一些专注于社交网络平台数据收集的机构，也完全没有在收集数据之前告知用户。诚然现在并没有针对社交网络平台用户数据安全性的研究保护条例，但是研究者应该对其予以重视。社交网络平台的用户也逐渐意识到了在大数据时代，自己在网络上的信息安全正在受到威胁，而这种意识觉醒将影响学者对数据的可接近性或网络文化的接近性。比如在Facebook平台上，越来越多的用户选择信息仅对好友开放。现如今Twitter数据可以作为研究者们的数据来源，很大一部分原因是由于Twitter极大的开放性。如果Twitter用户也要求Twitter平台对个人信息进行动态的保护，日后使用Twitter数据的研究将更加难以达成。

在Twitter研究的实际操作步骤中，也存在许多问题限制着Twitter研究的发展。在数据收集阶段，研究者一般使用一些程序来收集数据。而设计和使用这些软件成为了一些研究者收集Twitter数据的障碍。因为这些软件的使用群体并不十分广泛，在使用上常常需要一些高级的计算机知识，而社会科学研究者往往不具备计算机学科的背景。这使得许多研究者退而求其次不再追求自己收集数据，转而使用一些机构和研究者已经收集好的数据。而这些数据往往不具有实时性，对研究信息的实时传播方向等方面作用较小。此外，一些研究者虽然不具备相应的计算机背景，但是仍然想要实时的数据，就往往倾向于使用Twitter开放平台的API端口。但是Twitter的API只能收集相对于整体来讲极小部分的数据。[18]而且，Twitter的API的使用权限经常变化，研究者们所能收集到的数据体积也会随之变化。要想收集全部数据，只有和Twitter合作的一些机构才能获得完整的数据收集权限。[19]

当获得了数据收集的权限，开始了数据收集，研究者们又会发现新的问题。Twitter数据的收集包含很多方面，不仅仅是发布的微博内容本身，更包含了用户的信息如地理位置以及所关注的用户和关注这个用户的其他用户。其中地理位置的信息具有最大的不确定性。在发布微博的过程中，一些用户可以选择标出当前的地理位置，而另一些用户则可能选择隐藏地理位置信息。对于这些隐藏地理位置信息的用户，研究者们只能通过用户个人信息中所填写的城市等信息获得大致的地理位置，而这些信息由用户自行填写，可能出现非真实地理位置的填写或者用户并未填写这些信息。这对于研究在一定地理范围之内出现的社会现象会造成比较大的影响。对于通过GPS定位标志出的地理位置，也可能由于与其他城市或地区同名而产生误解。[20]同时，用户所发表的动态经常具有时效性。比如，用户在微博中发表了一个链接，并对链接的内容发表了看法。当研究者们收集数据时，这个链接可能已经失效，这会导致研究者们无法得知用户的看法究竟是对哪些社会现象产生的。

当完成收集数据或者找到已经收集好的数据后，研究者开始对数据进行整理。在这个过程中，处理数据的异质性是一个很重要的步骤。在Twitter平台上，用户发布的动态可以包括文字、图片、链接和视频。这些因素综合在一起，构成了用户当时的动态。用户在一条微博中，综合了四个因素中的越多因素，对这条微博信息的整理就会越困难。如果只单单分析其中的文字因素，就很有可能产生对用户看法的误解。而数据量越大，综合了多种因素的微博数目越大，数据的异质性也就越高。[21]

一些使用已经收集好的数据集的研究者们，往往需要在这些数据集中进行随机抽样以形成研究样本。但是这在Twitter研究中也是比较困难的。因为无法在已经收集好的数据中辨别出想要研究的整体。[22]比如，研究者想要研究某一职业的人对一个特定社会现象的看法，就首先需要在这些数据中找出从事这个职业的全部用户。一些从业者可能在个人信息或者动态中标注了自己的职业，而另外一些从业者可能从未在个人信息或者动态中提到过自己的职业。即使用户在个人信息或者地理位置方面显示出自己的职业，这些信息也极有可能由于权限问题无法被研究者所获得。假如仅仅在已经知晓职业的用户中进行抽样，则这个样本极有可能相对于整体不具有较高的代表性，换言之，这个研究的结果极有可能无法推广到整体。即使假设所有用户都曾在个人信息或者动态中标注过自己的职业，研究者们也很有可能因为技术上的限制无法保证整体的完全性。另外，由于数据量庞大而无法使用人工处理，将关于某个特定社会现象看法的微博样本进一步细化分类也基本没有实现的可能。[23]

需要指出的是，以上所提出的还只是一些研究者在论文中所反映出来的一些普遍性问题，并不能涵盖有关Twitter研究中所存在的全部问题。至于更多的网络社会事实和问题，则有待于相关学者在以后的研究中陆续发现和解释。

三、中国微博研究进展及Twitter研究带来的几点启示

截止至2015年4月30日，通过中国知网检索，关键词中含有微博的论文共有7711篇，其中社会学与统计学学科下共有63篇。其中第一篇论文出现在2011年5月。[5]在这63篇论文中，2011年发表有7篇，2012年有10篇，2013年有22篇，2014年有22篇，剩余2篇为2015年发表。

在社会学界，对微博有兴趣的研究者正在逐渐增加。在这63篇论文中，大部分论文都是非实证性研究，作者在论文中对微博中发生的一些事件或现象表达看法，或者通过一些社会学理论去尝试解释微博中发生的社会现象，并提出对一些不良现象的解决办法。比如，陈爽等人的文章初步探讨了微博信息的情绪效应与唤起程度对信息传播的影响问题。[24]这个研究虽然应用到了微博的元素，但并没有使用微博的数据，并且依然使用着传统的社会学研究方法。微博的介入仅仅是作为区分对照组和实验组的影响性因素。一般来说，在开始的几年里，微博研究还没有多少学术含量。许多研究往往停留在对微博现象的描述和功能的解释上，发表的论文层次也不高。自2014年开始，中国社会学界正式开始了对微博数据的使用。对于微博数据的收集，研究者们主要依靠三种方式：一是从微博页面观察到的微博、转发以及回复数量；二是通过API端口的简单收集和通过爬虫技术收集到一些复杂数据；三是使用已经收集好的数据集和语料库。同时，一些使用微博开放平台API端口数据的研究者表示，在API端口是无法进行搜索操作的，因为微博仅对于商业合作伙伴开放此类权限。[25]这些实证研究主要是通过建立模型和算法对微博内容、微博信息传播等进行分析，或者发现和分类微博社区中的特定团体。[26]这些研究在计算机和数学技术上极为专业，是无其他背景和合作者的社会学家很难达到的。这也在一定程度上限制了我国微博社会学研究的发展。而且这些论文主要只是为社会学研究者提供了一种方法，社会学家要怎样应用这些方法则还需要更深入的研究。另外，在全部63篇论文中，并没有研究提及微博用户的问题，可见中国的社会学家还未重视这一研究领域。

应该说明的是，国外有关Twitte研究给国内微博相关研究带来的启示很多，主要包括以下几点：一是研究方法的混合性(兼有定量和定性方法)和多样性，为国内的微博研究提供了方法论和认识论的借鉴；二是研究成果在商业、政治和文化上的应用导向，为国内微博研究成果的运用提供了广阔前景；三是研究的社交网络意义建构重点和问题意识，为国内的微博研究提供了媒介社会学或数码符号学方面的意义启示；四是研究所展示的全球化背景，为国内的微博研究提供了进行不同微博平台比较研究的可能性；第五，即使Twitter和微博的演变规律和必将出现的式微状况，决定了微博是有生命周期的，但是外域社交网络的研究仍将有助于国内微博研究的学术积累，同时对网络民族志或文化遗产的社会记忆保留有着重要作用。

四、对未来微博媒介社会学研究的几点设想

我们对微博研究的成果虽然已经非常可观，然而对于微博的相关研究并不会就此终止。当各大微博平台经历了爆炸式的用户增长及用户流失之后，稳定下来的用户群具有更加明显的群体特征(例如面向大众的倾诉欲)，并且会形成更加一致的群体行为(比如更愿意发表某方面的动态)。而这些对于未来的自媒体研究有着十分重要的意义。对于未来的微博媒介社会学研究，有以下的设想和建议：

(1)将社会学研究中的分析手段和实验手段结合起来。现在世界上对于微博的研究主要体现在使用微博的大量数据建立数学模型，进而可以简单地分析更多的数据。如果将传统社会学研究中的实验方法与现如今主要使用的分析手段结合在一起，可能对网络社会行为学产生更加深入的了解。如2009年在百度贴吧中出现的一篇名为“贾君鹏，你妈妈喊你回家吃饭”的帖子获得了网友的大量关注和回复。最后此贴被证实与魔兽世界的游戏运行方有关，贾君鹏是一个虚构的人物。但作为一个突发性的网络事件，这个帖子突显出了中国网民的许多特点。如果在微博用户中选出实验组和对照组，并对其使用微博的过程给予不同的事件，然后观察两组用户的不同反应，则对更加深入了解微博用户的行为模式有一定意义。但是在实验过程中要保护参与者不受伤害，具体的实验将如何操作则有待于研究者们进一步探索。

(2)将多种数据收集和分析的方法和策略结合起来。微博平台以互联网为基础，又同时影响人们生活的许多方面。如前文所述，微博研究的兴起已经使各学科之间的界限越来越模糊。微博研究会呈现出越来越多的多元性和交叉性趋向。例如，若分析一个大数据集内微博的情绪指数，就需要数学知识进行建模分析，然后再使用计算机技术进行机器学习并结合语言学知识进行语义分析，从而获得用户对意见事情的情绪反应。如果再将这些情绪反应与事件的分类相连，则可以应用社会学研究方法得出事件分类与情绪指数的普遍联系。当然，要完成这类研究，仅仅依靠一个学科的知识是远远不够的，而学者们往往无法同时兼顾如此多的学科背景。因此，想要在微博平台上完成更大的研究，就需要多学科学者之间的合作，将多学科的方法和策略结合在一起。

(3)将微博数据与其他社交平台的数据结合起来。要知道，无论我们多努力，可以被收集的微博数据依然无法脱离微博的功能架构。在经过研究者长时间的多次研究而无法获得更加有创新性结果的时候，我们要做的事情就是要学会融合其他媒体的数据。如果将微博数据与其他社交平台的数据加以比较分析，比如我国的人人网、微信和国外的Facebook，YouTube等结合起来一起分析，则不仅可以在网络社交平台之间进行对比性研究，比如研究不同网站活跃用户的不同网络行为模式，或者对不同事物分类的情绪指数等；还可以获得比单一平台用户信息更加广泛的甚至可以扩展到全部网民的数据信息。

总体来看，微博在我国的迅速发展引起了包括社会学者在内的研究者的广泛关注，其相关研究虽然时间短，但就深度和广度而言已经达到了一定的水准。当然，微博并不是单独存在的，而是我国网络社会环境的一部分，与社会环境和其他网络平台有着千丝万缕的联系。结合多种研究方法，结合多个网络平台将为网络社会学的研究打开一扇新的大门。而为了更好地研究这些数据，网络平台也应该适当改变一下当前对于普通研究者的数据获取权限。当然，一些机构也可以参考外国的机构的做法，将一些数据收集好之后作为数据集提供给研究者。在这些有利条件下，我国的微博和自媒体研究必将进入一个更高的水平。

[1]FRY A.Helping the Public See the Value of Social Research Using Social Media [J].International Journal of Market Research,2014,56(4).

[2]Twitter使用情况.https://about.twitter.com/zh-hans/company[2015-04-30].

[3]阳淼.新浪微博用户数突1亿，今年将加大投入——中新网http://www.chinanews.com/it/2011/03-03/2880117.shtml[EB/OI].[2015-04-30].

[4]WELLER K.What Do We Get from Twitter—and What Not? A Close Look at Twitter Research in the Social Sciences [J].Knowledge Organization,2014,41(3).

[5]中国知网搜索结果.http://epub.cnki.net/kns/brief/default_result.aspx[2015-04-30].

[6]GAONKAR S.and CHOUDHURY R R.Micro-blog: Map-casting from Mobile Phones to Virtual Sensor Maps [Z].2007.

[7]KAPLAN M A.and HAENLEIN M.Users of the World,Unite! The Challenges and Opportunities of Social Media [J].Business Horizons,2010,53(1).

[8]TINATI R.,HALFORD S.,CARR L.and POPE C.Big Data: Methodological Challenges and Approaches for Sociological Analysis [J].Sociology,2014,48(4).

[9]ACKLAND.Web Social Science: Concepts,Data,and Tools for Social Scientists in the Digital Age [M].Los Angeles: SAGE,2013.

[10]GIGLIETTO F.,ROSSI L.and BENNATO D.The Open Laboratory: Limits and Possibilities of Using Facebook,Twitter,and YouTube as a Research Data Source [J].Journal of Technology in Human Services,2012(30).

[11]HUBERMAN.,ROMERO D M.and WU F.Social Networks that Matter: Twitter under the Microscope [R].First Monday,2009,14(1),Retrieved from http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/2317/2063.

[12]JAVA A,SONG X.,FININ T.and TSENG B.Why We Twitter: Understanding Microblogging [J].Network,2007(1).

[13]THORSON K.,DRISCOLL K.,EKDALE B.,EDGERLY S.,GAMBER L.,THOMPSON L G.,SCHROCK A.,SWARTZ L.,VRAGA E.and WELLS C.[J].YouTube,Twitter and the Occupy Movement: Connecting Content and Circulation Practices.Information,Communication & Society,2013(16).

[14]ALEXANDRA S.and LANCE B W.Social Media and the Organization of Collective Action: Using Twitter to Explore the Ecologies of Two Climate Change Protests [J].Communication Review,2011(14).

[15]RYONG L.and EDEN L.Measuring Geographical Regularities of Crowd Behaviors for Twitter-Based Geosocial Event Detection [A].ZHOU X.,LEE W C.,PENG W C.and XIE X.GIS’ 10 18thSIGSPATIAL International Conference on Adrances in Geographic Information Systems San Jose,CA,USA—November 03-05,2010 [C].New York: ACM,2010.

[16]LASSEN D S.and BROWN A R.Twitter: The Electoral Connection? [J].Social Science Computer Review,2010,29(4).

[17]BOYD D.and ELLISON N B.Social Network Sites: Definition,History,and Scholarship [J].Journal of Computer-Mediated Communication,2008,13(1).

[18]BRUNS A.and STIELITZ S.Twitter Data: What Do They Represent? [J].Information Technology,2015,57,Retrieved from http://snurb.info/files/2014/Twitter%20Data.pdf.

[19]TAKHTEYEV Y.,GRUZD A.and Wellman B.Geography of Twitter Networks [J].Social Networks,2012.

[20]LEETARU K H.,WANG S.,CAO G.,PADMANABHAN A.and SHOOK E.Mapping the Global Twitter Heartbeat: the Geography of Twitter.First Monday,2013,18(5),Retrieved from http://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/view/4366/3654.

[21]PETROV C S.Osborne M.and LAVRENKO V.Streaming First Story Detection with Application to Twitter [A].Kaplan R M.HLT’ 10 Human Language Technology: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics [C].Stroudsburg,PA: Association for Computational Linguistics,2010.

[22]LASORSA D L.,LEWIS S C.and HOLTON A E.Normalizing Twitter: Journalism Practice in an Emerging Communication Space[J].Journalism Studies,2012,13.

[23]RITTER A.,COLIN C.and DOLAN B.Unsupervised Modeling of Twitter Conversation [A].Kaplan R M.HLT’ 10 Human Language Technology: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics [C].Stroudsburg,PA: Association for Computational Linguistics,2010.

[24]陈爽、周明洁、张建新.微博信息的情绪效价与唤起程度对信息传播的影响 [A].第十五届全国心理学学术会议论文摘要集 [C].2012.

[25]葛彦菲.基于社会网络分析的涉农微博交流特性研究——以新浪“农业行业”微群为例 [D].南京农业大学,2012.

(责任编辑：黄鹏进)

国家社会科学基金重点项目“社会范畴重释与中国社会发展模式研究”(10ASH001)、教育部人文社科项目“同妻社群生活适应问题的虚拟社会人类学研究”(12YJA840022)的阶段性成果。

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1243(2017)01-0082-007

作者：唐魁玉，哈尔滨工业大学社会学系教授、博士生导师，兼任中国社会学会理事、中国网络社会学会副会长、中国生活方式研究会副会长，主要研究方向：网络社会学及虚拟社会人类学；张旭，哈尔滨工业大学博士研究生，University of Maryland,Baltimore County(马里兰大学巴尔地摩分校)实用社会学硕士，主要研究方向：网络社会学和社会信息系统。邮编：150090