微信群会话网络结构及成员角色划分研究

李 纲 李显鑫* 巴志超 杜智涛(.武汉大学信息资源研究中心，湖北 武汉 43007；.中国社会科学院大学新闻传播学院,北京 00089)

移动互联网时代，以微信为代表的社交即时通讯工具蓬勃发展。据2017年腾讯公司发布的《微信用户&生态研究报告》显示，截至2016年12月，微信月活跃用户已多达8.89亿，用户黏性逐步上升，重度用户呈现显著增长[1]，其表现出非常可观的用户基础和发展态势。微信作为多元化立体式沟通平台，与微博、BBS论坛等以内容为核心、以信息传递的裂变式与碎片化特征为主的瀑布型弱关系社交平台不同，其以用户人际关系为核心，通过强弱关系交叉连接形成社交关系网，从而实现信息的生产与传递。其侧重于私密性闭环交流而非公开性扩散传播，建立起用户间对等的双向交流关系而非不对等的多向度错落关系[2]，从而表现出强大的用户粘性，在平台属性、信息传播机制及用户行为方式等方面都表现出不同于传统社交工具的特征。

微信群聊作为微信的一个重要功能模块，目前已成为网络群体生活的新形态，加入微信群也几乎变成网络生活的“规定动作”。微信群以人际交往中的“圈子文化”为基础，通过整合群体生活的现实资源形成各种类型的微信群，群内部成员通过会话交流形成的复杂网络结构涉及不同的用户群体、用户行为及关联方式等。不同于微信私聊的点对点即时沟通，微信群聊更多地体现为多对多的话题交流，会话过程呈现出话题无限“漂移”与话语无限“流动”的特征[3]。同时，不同成员在微信群中扮演着不同的角色，群聊过程中的话语并非简单的文字输入，而是真实个体在网络空间的具体呈现[3]，其往往代表着成员身份的各个要素，如年龄、性别、职业等，而这种身份符号的差异性就必然造成微信群中用户行为及其关联的多样性。因此，基于成员活跃度划分其角色类型，并分别以静态和动态视角分析微信群的宏观网络整体特征、内部微观子结构以及基于时间序列的结构演化特征对把握人际关系和角色类型具有重要意义。对微信群内部会话网络结构的剖析，既是对移动互联网环境下虚拟社区理论和会话分析理论的有效补充，也有助于对微信群社交网络中信息传播机制以及用户行为等方面的进一步探索。

由于微信群的传播较为封闭，后台大数据因涉及个人隐私或商业机密导致难以获取[4]，所以目前对于微信的研究发展比较缓慢且尚处于探索阶段，主要侧重于微信信息传播机制[5-7]、微信用户行为分析[8-10]、微信使用动机[11]及其在各行业领域的应用研究[12-14]等方面，研究更多地集中于微信群外围，如基于微信朋友圈、公众号等营销策略方面的研究，而缺乏对微信群内部网络拓扑结构、成员角色关联及话题演变等方面的探讨。因此，本文着眼于微信群内部会话过程中的网络结构及成员角色类型，以虚拟社区分析理论和会话分析理论为基础，通过获取微信群中的真实样本数据，采用社会网络分析和内容分析等方法进行分析，利用主成分分析法计算成员活跃度以划分其角色类型，设计基于成员共同回应行为和相互回应行为的成员关联强度算法并构建微信群会话交流网络，进而以静态和动态视角对微信群网络拓扑结构特征及动态演化规律进行分析。

1 相关研究工作

1.1 虚拟社区分析

虚拟社区的定义最初由Rheingold在1993年提出，指在计算机信息技术的支持下由参与者互动交流所形成的网络空间[15]，具有表达自由、多对多交流及广泛互动等特点[16]，其价值基于成员的会话交流得以实现[17]。虚拟社区并非其成员间的简单群体聚集，其内蕴含成员的归属感与认可度，具有较高的用户黏性。Macmillan等[18]将该黏性解释为虚拟社区感，是成员关于身份、归属感及与社区内互动交流的个人感受[19]。Kim[20]等进一步将虚拟社区感划分为成员感、影响力和沉浸感3个维度，分别表示成员归属感、成员间影响力及成员参与度。而虚拟社区感的形成则以社会资本为基础，Nahapiet等[21]认为社会资本是个体或群体所形成的社会网络关系中所有资源的总和，并将其划分为结构维(网络节点、布局及组织关系等)、关系维(信任、互惠等)和认知维(共同语言背景等)3个维度。

微信群作为网络群体生活的新形态，为成员互动交流提供支持，而成员对群内角色的认同使其产生对群聊的归属感，即成员感。同时，微信群内成员并非相互独立的个体，在会话交流过程中受彼此个人地位、话语表述力及社会活动力等方面的影响，即存在成员间影响力。除此之外，微信群具有“强迫式观看”的倾向[3]，成员对群内活动具有一定热衷度与沉浸感。而作为虚拟社会网络的微信群内同样存在社会资本，具有共同认知的成员通过会话交流过程形成复杂网络结构，成员在该网络中作为节点存在，节点间形成了复杂的关联方式及组织关系。综上，虚拟社区感及社会资本的结构维、关系维等要素为本文深入分析微信群会话网络结构及划分成员角色类型提供理论依据。

1.2 会话分析理论

会话是发生在两人或多人之间的言语交际活动，Nofsinger[22]认为互动性是其基本特性，会话中的交际双方通过不断承担某种会话角色来确立其社会角色并构建社会关系。会话分析起源于Sacks[23]等学者对自然语言的分析，他们认为会话参与者必须遵循既定规则而非随意讲话。会话分析即为研究会话参与者的互动过程，透过杂乱无章的会话表面现象探究其结构及结构背后的规律[24]。梁卉[25]、王宏军[26]及沈燕[27]将会话结构划分为整体结构与局部结构两部分。整体结构指一个完整会话活动在其展开过程中依照交际要求所形成的功能模式，包括会话的开始、维持及结束整个过程，而局部结构则指参与者接连交替的局部发言，包括发言者联系、话轮交替及构成连贯话语的方式等。而Halliday[28]则认为会话过程涉及交际角色和交换物两组变量。

在微信群中，作为会话交际者的成员间具有极强的互动性，其依托话轮转换围绕话题展开多对多交流，通过相互关联形成的蕴含复杂结构与行为规律的社交关系网涉及不同的用户群体、生产内容及关联方式，在整体和局部结构及所蕴含的规律方面具有独特性，因此将微信群会话纳入到会话分析理论框架下既可以拓宽传统会话分析的理论研究，又有助于对微信群内部结构及会话规律的探索。综上，本文以相关会话分析理论为基础，从成员角色及网络结构两个方面对微信群会话过程进行分析。

1.3 虚拟社交网络结构特征分析

虚拟社交网络拓扑结构即网络节点在物理和逻辑层面连接关系的直观呈现[29]，其对把握社交网络中信息传播规律、网络舆情演化机理及人际交往模式等具有重要意义。目前学者主要针对Facebook[30]、Myspace[31]、人人网[32]及微博[33]等社交网络从网络静态结构特征及动态结构演变特征两方面进行分析，前者主要包括以Freeman[34]为代表的网络整体结构测度、以Doreian[35]为代表的子群测度及以Granoverter[36]和Harrison[37]为代表的自我网络中心测度3类参数，涉及社交网络密度、点度中心性及结构对等性等指标，而后者则是考察社交网络拓扑结构基于时间序列的动态变化。Golder等[30]对Facebook网络静态结构特性进行分析发现其度值中值符合“150法则”，且该结果与Ellison等[38]研究结果相一致。Kumar等[39]对Flickr的静态网络结构及动态演化特征进行研究，发现其网络密度随时间演化具有非单调性，总体经历增大、减小及稳定3个阶段，同时，Mislove等[40]发现线性优先选择对于其出度及入度均成立。

通过总结相关研究发现，不同衡量维度及测度参数的侧重点有所差异，仅凭单一维度或依靠单一参数往往难以全面反映在线社交网络的拓扑结构特点，需要动静态结合并综合多个参数加以分析。因此，本文结合网络静态结构特征及动态演化特征并综合网络整体结构、内部子群结构及自我网络中心测度参数对微信群社交网络进行分析，充分挖掘其网络拓扑结构生成的关键特征并实现对其成员角色划分等方面的研究。

2 微信群成员角色划分及关系度量

2.1 微信群成员角色划分

在微信群会话交流过程中，成员彼此间实际存在或潜在有一种互动模式，这种模式即群内数字化的人、人际关系及群体组织对现实的延伸及身份的映照，而正是成员背后身份地位等社会资本的差异导致成员在微信群会话交流过程中活跃程度、扮演角色及所做贡献的不同。部分成员活跃度较高且位于群内信息传播的“中枢位置”，既能通过自身对群聊的信息贡献行为为其他成员的决策提供信息参照，又能通过借鉴、吸收和消化群内其他成员意见进行自我完善，对微信群会话过程的“议题设置”及“议程干涉”起到了重要作用，同时存在部分成员恰恰与之相反，其对微信群会话交流更多持“观望”态而非积极投身其中，其“不参与”行为显然不利于微信群会话交流的可持续发展。因此，为更深入考察微信群内成员人际互动的关系形态、揭示成员内在行为规律并探讨微信群以“精神为纽带”为特征的独特形态与图谱，有必要对微信群会话交流过程中成员角色进行识别划分。

本文基于成员活跃度对微信群成员角色进行划分，分别从成员参与度、黏度及其与群内成员交流紧密度3个维度进行考察。其中，成员对微信群会话交流过程的参与度是对成员群聊主动贡献的最直观体现，主要涉及成员发言量、成员参与话题数及成员发起话题数3个指标；而成员对群聊的黏度则间接体现了其对微信群会话交流的维系程度，主要以发言天数为衡量指标从时间维度对其交流行为进行考察；最后，成员与群内成员的交流紧密度揭示了其在群内会话过程的“嵌入”程度，是成员活跃度更深层次的体现，主要涉及与该成员进行直接交流的成员数及其交流次数2个指标。综上，本文将微信群成员活跃度的衡量指标抽取为以下6项：V1发言量、V2发言天数、V3参与发言话题数、V4发起话题数、V5与该成员进行直接交流的成员数、V6该成员与其他成员进行直接交流的次数。可以看到，本文所选微信群成员活跃度衡量指标具有全面性，但又不可避免地存在一定繁琐性，而考虑到主成分分析可以通过变量变换的方法将相关变量变为若干不相关的综合指标变量，从而实现数据的降维及问题的简化，因此本文选取主成分分析法对微信群成员活跃度进行计算进而划分其角色类型。首先选取微信中发言量位于前10名的成员指标数据作为分析样本，利用SPSS及主成分分析法对其进行数据标准化和降维因子分析获取各成分初始特征值描述并提取主成分，且最终基于主成分表达式构建主成分综合模型，所得公式如(1)所示：

(1)

其中，计算可得β1=4.71，β2=0.79，F1、F2为提取的2个主成分对应的表达式(各主成分系数如表1所示)。可以看到，F1的取值对综合主成分值的影响较大，而F2的取值对综合主成分的影响较小。

表1 主成分系数表

2.2 微信群成员关系度量

微信群会话交流网络并非单一关系网，而是由成员强弱关系交织而成，既存在成员通过点对点@功能建立的强关联关系，又不乏成员依托话轮交替围绕话题展开多对多交流时产生的弱关系连接，具有强关系的成员互动较为亲密，其个人社会网络同质性较强，更可能具有较多的感情维系，而具有弱关系的成员间个人网络异质性较强，感情维度较弱。虽然弱关系没有强关系所具有的高度信任及忠诚等特征，但其因成员彼此间异质性较强而在促进信息传递方面起到重要作用：一方面对个体而言，弱关系是造成社会流动的重要资源，更多信息通过弱关系而非强关系流向个体；另一方面对微信群整体而言，弱关系对微信群会话过程中信息的流动与共享具有重要推动作用。微信群会话交流过程中强弱关系的存在既是对成员人际交往关系的映照，又是微信群复杂会话网络的形成基础。因此，为深入挖掘基于强弱关系交织的微信群会话网络结构、揭示成员人际交互关系并探索其行为背后蕴含的规律，有必要对微信群会话网络中的成员关系进行度量。

考虑到成员关系通过成员交互得以反映，因此本文对成员关系强度的测量从成员相互回应行为及共同回应行为2个维度进行考察。成员相互回应行为是对成员间交流关系的最直观体现，包括成员相互回应发言数和话题数两方面指标，成员相互回应发言数越多及话题数越多，在一定程度上表明其交流关系越强。成员共同回应行为则反映了二者行为的相似度，是对成员间交流关系的间接体现，成员共同回应话题数越多，表明其兴趣相似度越高，具有较强的情感维系度，因而同样在一定程度上表明其交流关系越强。可以看到，微信群会话交流过程中的成员关系与成员间的相互回应率和共同回应率均呈正相关关系。因此，首先定义成员关联强度计算公式如(2)所示：

Relation(i,j)=λ1·α(i,j)+λ2·β(i,j)

(2)

其中α(i,j)与β(i,j)分别表示成员间的相互回应率与共同回应率，λ1+λ2=1，此处取λ1=λ2=0.5。同时，借鉴TF-IDF算法计算词对文献重要性的思想，构建相互回应率及共同回应率计算公式如(3)、(4)所示：

(3)

(4)

其中，MStopic(i,j)表示成员i和成员j回应的话题数之和，TStopic(i,j)表示二者发起的话题数之和，MSpeech(i,j)表示二者相互回应发言数之和，TSpeech(i,j)表示二者的总发言数，CRtopic(i,j)表示二者共同回应话题数，TRtopic(i,j)表示二者回应话题数之和，CSpeech(i,j)表示二者在相同话题下的总发言数。对微信群会话交流过程中成员关系的度量为深入分析微信群会话网络结构及成员互动规律奠定了基础。

3 实验分析

3.1 数据来源及处理

本文选取研究者加入或组建的8个微信群作为分析对象，并选取其中的一个微信群进行深度案例分析。表2显示各微信群的基本信息，其中，各微信群成立的时间都在2016年11月1日之前，从而保证研究具有足够的时间跨度。各微信群的平均规模为85人，平均消息量为6 007条，以保证研究样本的充分性和有效性。通过采集不同微信群内部的会话交流数据作为分析文本，每个文本内容都包含成员ID、消息发布时间、消息类型以及消息具体内容等字段。另外，研究中涉及个人隐私的数据均遵循“先匿名编号再计算”的原则。

表2 各微信群的基本信息

3.2 微信群成员角色分析

根据计算所得成员活跃度值将微信群QB内的成员划分为核心参与者(F>10)、活跃者(3

在微信群QB中，成员A1是该群内的核心参与者，即微信群信息交流过程中的活跃度最高者，结合微信群会话交流具体内容发现，该成员往往是群聊的话题发起者，且通常得到较为广泛的回应，具有一定规模的“从属者”和“附和者”，通过进一步了解可知该成员信息来源渠道较多且具有较强的独立思考能力和言语表达能力，作为微信群的“意见领袖”起到了交流带动者及观点引导者的作用，这与其在现实生活中的身份、地位等社会资本要素相关，对微信群会话交流过程的可持续发展起到了举足轻重的推动作用。成员A4、A6、A17等属于活跃者，是活跃度仅次于核心参与者A1的成员群体，其对群聊具有较高的参与度，因而同样对微信群会话交流的可持续发展具有重要作用，但是活跃者群体中不同成员的交流行为存在一定的差异性，结合微信群会话交流具体内容来看，成员A4、A5在会话交流过程中更多作为话题的发起者，主动参与性较强，但其引起的回应规模及效应不及核心参与者A1，考虑到在微信群会话交流过程中，发起话题者都希望能够获得更多的回应，回应者的“追随”或认可会为其带来成就感及满足感，因而他人的回应情况显然会影响话题发起者今后对群聊的参与程度与互动行为，这也是成员通过他人关注及评价构建自我主体并强化和肯定自我身份及形象特征的表现，因而该部分成员虽与核心参与者A1一样更多担任话题发起者的角色，但其由于回应者的不足而产生对参与群聊行为的弱化心理，因而活跃度不及核心参与者A1，同时存在成员A17等另外部分活跃者，该部分成员同样积极参与到微信群会话交流过程中，但因身份地位等社会资本因素的影响，其“倾诉欲”较强，往往作为回应者而非具有强影响力的话题发起者存在，且其偶尔作为话题发起者时所引起的讨论效果并不佳，因此可以看到，微信群会话交流过程中的“意见领袖”与活跃者并不等同，二者存在一定的差异性，不能仅凭成员活跃度判定其对微信群会话的重要程度。而成员A19、A34、A36等是该群内的半活跃者，虽然相较于核心参与者和活跃者其地位和影响力均较低，但仍处于整个微信群会话交流相对重要的位置，在会话交流过程中具有一定的“话语权”，且其既能够借助交流过程获取自身所需信息，又可以在一定程度上为微信群交流“建言献策”，大多集“信息贡献型”和“信息获取型”于一身。成员A26、A71等是该群内的潜水者，该部分成员更多呈“围观”态而非发言状，具有较强的“窥视欲”而非参与感，但对微信群仍然具有一定的关注度，必要时会投身于微信群会话交流中，但其更倾向于从群内获取信息而非贡献信息，属于典型的“获取型成员”，在一定程度上并不利于微信群会话交流的持续发展。成员A73、A85、A86等是该群内的疏离者，该部分成员群体完全游离于会话交流过程之外，对微信群基本上“漠不关心”，其“不参与”行为势必会产生对微信群会话交流平衡态势的“威胁”。因此，为更好地促进微信群内部的会话交流、增强微信群整体的凝聚力与向心力，核心参与者及活跃者应加强对潜水者及疏离者群体的关注，使其更多参与到微信群会话交流过程中并逐渐向核心成员靠拢，通过促进其与群内成员的互动增强其在微信群中的自我认同感，从而充分促进微信群内部文化认同程度的提高和会话交流过程的可持续发展。

3.3 微信群会话网络静态结构分析

本文以微信群QB中的成员为节点，以成员交流关系作为边，并将计算所得成员间关联强度赋予边权重构建微信群内会话交流网络(如图1所示)。图中节点的位置越居中及面积越大，表明该成员越在该微信群会话网络中居于重要位置，且节点周围的连线越密集则表明该成员与群中其他成员联系越亲密。

图1 微信群QB会话交流网络结构图

首先，从整体网络结构角度来看，微信群QB社会网络存在着人际关系局部趋中性与整体分散性并存的特征。成员A1位于整个网络的核心位置，且其周围存在着较为密集的连线，形成了集中性的局部网状结构，表明成员A1在微信群QB中居于重要地位，与其他成员之间的联系较为紧密，同时，在整个会话交流网络外围存在着由部分零散成员形成的稀疏关系，表明该微信群社会网络同时存在着分散性。计算可得该网络的整体网络密度为0.038，标准差为0.099，表明该微信群内部分散交流居多，单个节点与其他节点的交流有限，是一个较为稀疏的网络，同时通过微信群QB内节点间平均距离为1.583可知，微信群QB会话网络中任意两节点间最多通过其他两个节点即可相互联系，符合“六度分割理论”，具有小世界效应的特点，表明该微信群社会网络所构成的会话交流环境较好，成员之间具有很好的信息沟通渠道。

其次，从个体局部网络测度角度对该微信群会话交流网络结构进行分析。本文对微信群QB内各成员会话交流行为的各项参数进行统计(见表3)。可以看到，成员A1是微信群QB中的核心人物，成员A1的点度中心度最高且远高于位于第二位的成员，表明成员A1在微信群QB中处于绝对中心位置，拥有较高的权力与地位，与成员A1在现实生活中的身份、权威度等社会资本因素相关，且其在会话交流过程中与其他成员的互动联系较为紧密，结合其拥有最大的个体网规模(65)及较多的直接或间接关系总数(2 384)可知该成员在会话交流过程中形成了一定规模的人际关系网，具有较强的信息传播及扩散能力，对微信群QB的会话交流过程具有举足轻重的作用，同时可以看到，成员A1具有远高于其他成员的中介中心度，表明其在整个社会网络中处于非常重要的连接性位置，其对微信群内信息传播渠道具有一定的“把控力”，作为“媒介者”的能力较强，在微信群会话交流过程中充当了“桥”的作用，即其他成员间互动交流对该成员具有较大依赖性。除此之外，成员A1具有群内最高的特征向量中心性，考虑到特征向量中心性所蕴含的节点重要性同样取决于邻居节点重要性的思想，发现该微信群会话交流网络存在“优先连接”现象。结合成员A1具有最高活跃度可知，虽然微信群内“意见领袖”并不等同于活跃者，但成员活跃度与其在微信群内的中心性存在一定相关性。微信群QB中较为核心的成员还有A4、A5等，其点度中心度和中介中心度虽远不及成员A1，但是相较于群内其他成员来说仍具有较明显的中介作用及与其他成员间的紧密联系，在微信群内部信息的传播与共享中起到了重要作用，并且可以看到，成员A3的点度中心度仅为6.28，但其中介中心度却高达197.80，仅次于成员A1位于群内成员中介中心度的第二位，表明该成员在微信群QB中与其他成员间的直接联系并不多，但其对群内会话交流过程具有强大的调节力及控制力，“桥梁”作用较为明显，结合微信群会话交流过程中的弱关系分析发现，该成员对群内较强异质性成员的连接能够充分促进其间的信息交流与共享，对加强整个微信群内部的信息扩散传播及知识共享具有重要作用。

表3 微信群QB中成员的网络参数指标

最后，从内部子群结构角度对该微信群会话交流网络结构进行分析。对微信群QB会话交流网络进行凝聚子群划分得到14个派系，其为微信群成员在会话交流过程中因互利互惠关系所结而成，派系内部成员同质性较强，交流沟通较为频繁，而派系之间成员异质性较强，信息交流与传递的机会较少，因而可以看出该微信群中信息的传播与交流具有较大凝聚性。而所得各派系规模为3或4，均普遍偏小，认为原因在于派系的构成要求其内任意两个成员间均有关联，而互惠性难以在大规模群体中维持，因此当派系中成员超过一定数量时就难以保证各成员间的关联。同时发现派系间具有一定重叠度，其中，成员A1存在于10个派系中，成员A4、A5也各出现于3个派系中，而同时存在于多个派系的成员显然对微信群会话交流及群体凝聚性起到重要作用，结合成员群体中介性的分析发现该部分共享成员的中介中心性均相对较高，表明该部分派系成员在微信群内部的会话交流中具有较强的主动性并在一定程度上控制着群内信息的传递与分享，对桥接不同派系异质成员及信息方面起到重要作用。但规模为86人的微信群QB的派系成员仅有21人，群中存在65人并未出现于任何派系之中，该群仅在不足四分之一的成员间建立了较为密切的联系，表明该群成员对会话交流的整体参与度不强，与上文所得高达50%的成员扮演潜水者角色的结果相吻合。除此之外，本文通过计算成员的核心度揭示其在整个社会网络中的位置，并采用核心——边缘分析将该微信群内的所有成员进一步划分为核心人物、半边缘人物以及边缘人物3种类型。通过对微信群QB“核心——边缘结构”的测量发现，微信群QB中核心度最高者为成员A1，作为该群中的核心人物存在，与其扮演的核心参与者角色相吻合，表明A1对微信群内部信息的传递与成员的交流具有较强“支配”作用，且在该微信群的85位非核心成员中，A5、A4、A9等35位群成员的核心度高于平均核心度(0.026)，即作为半边缘人物存在，其能够将左右两侧处于边缘位置和核心位置的成员更加紧密地连接起来，起到了“局部桥”的作用，有助于信息在整个微信群社会网络中的扩散与传播，促进了微信群内部会话交流的可持续发展，而边缘人物即为其他50位成员与其他成员间的距离较远，结合图2可以看到该部分成员大多处于会话交流网络的外围，积极主动性不强，基本处于“被支配”的地位，与微信群会话交流保持着“若即若离”的关系。

3.4 微信群会话网络动态结构演化分析

微信群会话交流过程具有动态演化性，为进一步分析成员通过交互行为形成的会话交流网络基于时间序列的演化状态，本文将微信群QB自2016年6月2日至2017年3月26日全部时间域按月划分为10个时间段，对不同时间段的相关网络结构特征进行统计(见表4)，并绘制特定时间段(3～4月，11～12月)的会话交流网络结构图(如图2所示)。

表4 不同时间段微信群QB网络结构指标

图2 不同时间段微信群QB网络结构

可以看到，9～10月时间段微信群网络成员数(55)和关系数(2684)达最大值且远高于其他时间段，且由表3可知，该时间段内节点平均度达到最大值(48.80)，表明微信群QB在9～10月时间段成员参与度最高且成员彼此间互动较为频繁，其通过微信群会话交流过程形成了较为紧密的联系，而通过k-核方法提取凝聚子群发现该时间段会话交流网络k核最高级数为51且k核人数为52，表明9～10月微信群QB出现k值为51仅52人构成的团体，成员两两间均具有良好互动关系，进一步表明该时间段微信群QB会话交流网络结构非常密集。而在9～10月以前时间段中，网络节点数和关系数随时间呈现逐渐下降趋势，同时可以看到，对应网络的平均度、平均聚类系数及最大k值均随时间减小，表明在微信群QB成立的前3个时间段内，群内会话交流呈现出不增反减的态势。具体来看，微信群QB成立初期即6～7月时间段，节点数(36)及关系数(819)仅次于9～10月的会话“巅峰”期，最大k值(26)及k核人数(27)同样仅次于9～10月时间段，表明微信群成立初期群成员整体对微信群会话交流具有一定参与度且产生k值为26仅27人的紧密小团体，但由表4可知，该时段内微信群会话交流网络密度仅为0.65，结合会话交流具体内容发现，微信群成立初期成员整体未形成较强的凝聚力，彼此间交流多为“寒暄式”社交，因而此时会话交流网络较为稀疏、整体网络密度较小，但由于该群内存在已具有一定“感情基础”的部分成员，该部分成员在进群初期较易形成“抱团”现象，因此在整体较为稀疏的会话交流网络中产生了较为紧密的小团体。而微信群QB经过群成立初期的“寒暄”式社交后逐渐沉寂，在7～8月和8～9月时间段微信群内会话交流活动较少，成员更多通过对群内会话交流的“观察”增强熟悉感与认同感，而在经过一定的累积效应后于9～10月时间段内达到会话交流的“巅峰”。而微信群QB经过9～10月时间段的会话交流巅峰后，会话交流并无明显上升或下降趋势，而是呈现出不断波动状态，其中11～12月和2～3月时间段会话交流网络的平均路径长度(1.00)最小，即以上两个时间段会话网络中所有节点对间的平均最短距离最小，虽然11～12月和2～3月时间段会话交流网络的节点数及关系数较少，成员整体参与度不高，但其网络直径及网络密度均位于所有时间段的前2名，表明其参与会话交流的成员间具有较强的互动，形成了较为紧密的网络结构，与其分别具有k值为13仅14人构成的小团体及k值为8仅9人构成的小团体相一致，此时段的微信群会话交流网络具有较强的信息传输性能与效率。结合图2(b)11～12月时间段微信群QB网络结构图可知，该时间段微信群QB内的成员大多徘徊于微信群会话交流网络的边缘位置，呈“观望”态而非积极投身于会话交流过程中，会话交流网络外围呈现出明显的“涟漪状”结构，但参与会话交流的A11、A3、A6、A7等14位成员彼此相互关联，形成了较为紧密的互动关系，与外围成员形成鲜明对比，且该时间段的微信群会话交流网络以成员A11为中心，表明A11在该时间段会话交流过程中具有更多的话语掌控权，以核心人物身份存在，充分发挥了“意见领袖”的作用，对微信群内部议程设置及议题引导等具有举足轻重的作用，结合静态网络结构分析发现，虽然成员A11在全时间段的整体会话交流网络中具有一定的活跃度，但其并非以核心人物存在而是处于网络的中间位置，表明微信群会话交流过程中的核心人物同样具有动态性，其随时间演化因话题及成员关系等要素而处于不断变动中，存在一定的时间依赖性。对比图2(a)3～4月时间段微信群QB网络结构图可以看到，该时间段微信群会话交流不同于11～12月时间段具有明显的会话中心成员，但其同样形成了较为明显的小团体且该小团体以成员A16而非成员A11为核心人物，进一步验证了微信群会话交流过程中核心人物具有时间依赖性的结论。

因此，根据上述分析可以看到，微信群会话交流网络具有随时间演变的动态性，其网络规模(节点数、关系数)、网络直径及平均聚类系数等网络参数均处于不断变动中，且微信群核心成员同样具有时间依赖性，其在不同时段受成员关系及话题等因素的影响具有动态演化性，而除此之外，与全时间域的微信群会话交流网络一样，不同时间段微信群会话交流网络均存在整体稀疏而局部紧密的特点。同时可以看到，微信群不同时间段会话交流网络存在一定的相似性，在微信群QB 10个时间段中，尽管其各项网络参数指标值参差不齐，但各时间段网络最大k值与其对应k核人数的差均为1，即所有时间段微信群QB会话交流网络中均存在k值为n且仅n+1人的紧密小团体，表明微信群会话交流网络所具有的整体稀疏而局部紧密的特点存在稳定性。因此，对于微信群会话交流网络动态结构演化的分析既是对其静态拓扑结构特征分析的补充，又有助于在对微信群会话交流过程及成员行为的深度剖析。

4 结论与展望

本文研究对微信群的成员角色、会话网络静态结构特征及动态结构演化进行剖析，以社会网络分析及内容分析方法为基础，利用主成分分析法构建成员活跃度综合模型，将微信群内成员角色划分为核心参与者、活跃者、半活跃者、潜水者及疏离者五种类型，发现成员在微信群内具有不同的地位、扮演着不同的角色；基于成员共同回应行为与相互回应行为设计成员关联强度算法并以成员为节点、以成员交互关系为边、将成员关系强度赋予边权重构建微信群内部会话交流网络，进一步以静态及动态视角对微信群内部静态结构及动态演化做出分析从而挖掘微信群成员在会话交流过程中的内在关系，分析发现微信群内部沟通具有不均衡性，整体会话分布呈现出明显的长尾分布形态，且其社会网络符合“六度分割理论”；微信群内部成员的活跃度与其中心性地位存在着一定的偏差性，认为微信群成员的地位及影响力不仅与其活跃度相关，还与该成员的发言内容等因素相关；微信群会话交流网络具有动态演化性且核心成员具有时间依赖性。

本文的不足之处在于：①数据存在样本局限性，未通过规模大数据全面揭示微信群内部结构的相关规律；②研究仅局限于微信群内部的会话结构，并未涉及对其会话交流内容的深度挖掘与分析；③未对微信群成员活跃度与中心性地位存在差异性的原因等做进一步地分析与探讨。下一步将深入分析微信群会话的文本内容，探究微信群内部话题演化等问题，并结合会话内容及行为网络的结构特征深入探究微信群中活跃度最高的成员、群主以及“意见领袖”之间的关系。