新媒体时代汽车自媒体微博信息传播网络研究

杨磊 魏书琪

摘 要 基于社会网络分析视角，结合汽车自媒体微博账号之间的“关注”与“被关注”信息传播的网络矩阵，从网络密度和距离分析、中心性分析和凝聚子群分析三个方面对微博汽车自媒体信息传播网络进行分析，研究发现微博上在汽车自媒体之间联系紧密，整体上呈现去中心化趋势，尚未形成派系对立的局面。

关键词 汽车自媒体；社会网络分析；微博；信息传播

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）19-0007-03

新媒体背景下，移动通信技术的不断进步和受众对汽车信息需求的不断增加，为汽车自媒体的发展提供了机遇。尤其是在微博、微信、抖音等新媒体平台上，碎片化的内容和个性化推送方式更是大大丰富了受众对于汽车自媒体信息的接触。目前，汽车自媒体主要以汽车测评、汽车行业资讯、汽车改装、二手汽车交易等为主要传播内容，媒体影响力上已经超过传统的汽车官方网站以及汽车媒体，在一定程度上影响用户的汽车购买意愿、汽车品牌观念以及品牌口碑等[1]。微博平台通过个体用户“节点”，基于兴趣、职业、教育背景等路径，形成虚拟社会网络，汽车大V的微博网络关系在一定程度上决定了汽车信息传播的深度和广度[2]。社会网络分析法（social network analysis，缩写为SNA），是一种用来分析不同社会个体、单位、群体等构成的社会网络的结构和属性[3]。本文基于社会网络分析法，通过Ucinet软件导入关系矩阵，从网络的密度和距离、网络中心性以及网络凝聚子群等指标入手，探究汽车自媒体的社会网络关系对微博汽车信息传播的影响。

1 研究设计

1.1 研究框架

本文的研究框架如图1所示。

1）通过社会网络密度分析，从整体上把握微博汽车自媒体社会网络中各个节点之间连接的紧密程度。同时，关注网络中节点之间的距离，了解该网络中一个节点信息传递到另一个节点的难易程度。

2）通过微博汽车自媒体账号的关注与被关注，构建微博汽车自媒体社会网络，计算该网络中各个节点的点度中心度，得出网络中的重要行动者；计算该网络的中介中心度，研究一个汽车自媒体在多大程度上处于其他两个自媒体之间，得出网络中各个节点具有的控制能力；计算该网络的接近中心度，了解该网络中各个行动者到其余行动的距离之和，得出各个节点的不受其他节点控制的能力。

3）通过社会网络凝聚子群分析，划分汽车自媒体社会网络中关系特别紧密的次级团体，研究该网中次级团体内部的特征以及与其他次级团体的关系。

1.2 社会网络构建

1）数据选择。新浪微博汽车领域中“汽车大V榜”是对微博汽车领域自媒体影响力的一种排行，影响力指数根据汽车自媒体账号的日活跃度、曝光能力、内容质量及粉丝互动水平等综合计算得出，能够反映汽车自媒体在微信上信息传播的影响力，具有一定的权威性。本文选取2021年7月的新浪“汽车V影响力榜”中排名前五十的自媒体账号作为研究样本。

2）数据收集。通过python技术，对排名前五十的汽车自媒体账号进行关注和被关注关系的爬取，在此基础上，建立50×50的关系网络，如果两个账号之间存在关注关系，用“1”表示，若不存在关注关系，则用“0”表示，最后形成微博汽车自媒体关注网络表[4]。

3）数据处理。将汽车自媒体关系网络矩阵导入社会网络分析软件Ucinet中，进行网络密度分析、网络距离分析、中心度分析以及凝聚子群分析，通过各项分析数据，对微博汽车自媒体信息传播网络进行分析。

2 社会网络分析

2.1 网络密度与距离分析

将关系矩阵导入到Ucinet软件中，进行Network—Cohesion—Density—Old Density Procedure操作，计算出该网络的整体密度为0.460 8，表明微博上汽车自媒体群体整体上连接紧密，有利于汽车信息传播。通过Network—Cohesion—Distance操作，得出该网络的平均距离为：1.543，说明该网络关系中两个节点之间平均间隔1.543个节点，即一个节点向另个节点传播信息时消息传播距离不超过两个人。同时，该网络基于距离的凝聚力=0.733，該指标范围0至1，值越大表示该网络群体内聚性越强。

2.2 中心性分析

1）点度中心度。通过Ucinet软件的netdraw功能将微博汽车自媒体间的关注网络进行可视化操作，如图2所示，箭头的指向表示用户关注的方向，若节点A指向节点B，则自媒体A关注了自媒体B，反之，则被关注。我们将一个节点指向其他节点的箭头的数量记做节点的点出度（outdegree），一个节点被其他结点所指的箭头的数量记做点入度（indegree）。通过计算，我们发现“陈震同学”“萝卜报告”“韩路”“初晓明”等自媒体账号点入度较高，说明他们受到较多其他自媒体的关注，在汽车信息传播网络中处于中心地位，拥有较大的话语权。整个网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为：41.566%和47.813%（中心势越靠近1，则整体网络越具有集中趋势），整体而言，该网络“关注”与“被关注”的中心势都比较高，两种用户都有明显的集中趋势。

2）中介中心度。一个节点在传播网络中需要通过关键节点与其他节点建立联系，中介中心度测量的是每个节点对其他节点之间建立联系的控制能力，这种能力会影响该网络的信息传播和扩散。通过Ucinet计算中介中心度，发现“韩路”“高彦will”“醉醒轩主”“萝卜报告”等自媒体账号的中介中心度较高，说明该网络中其他用户在获得信息时对上述的几个节点的依赖较高。但Ucinet计算得出网络的整体中介中心势仅为3.03%，说明该信息网络中的节点基本上不需要通过其他节点也能获取和传播信息，汽车自媒体之间的直接关注较多。

3）接近中心度。接近中心度测量的是网络中行动者到其他节点的距离之和，测量值越小，说明该节点受其他节点的控制越小。通过计算，“inFarness”指标数值较小的自媒体为：“陈震同学”“萝卜报告”“PS3保罗”“袁启聪”等，表明上述账号发布和传播信息时更独立，不易受他人的影响；“outFarness”指标数值较小的账号为：“百车全说三刀”“高彦will”“菲林公路”“方成说进口车”等，表明上述账号在信息获取时比较容易，独立性强，不易受其他自媒体账号的控制。同时，该网络整体的接近中心势较高，Network in-Centralization为47.39%，Network out-Centralization 为57.57%，表明该网络中的大多数节点在信息发布和接受时较少受到其他节点的控制，拥有较强的独立能力。

2.3 凝聚子群分析

Ucinet软件中，进行Network—Roles& Positions—Structural—Concor操作，得出该网络中的小团体，结果如图3所示。

从图3中可以看出，该网络中存在8个小团体，其中第一团体大多数为微博汽车自媒体的头部博主，粉丝多，影响力较大，如“陈震同学” “胡永平”“初晓明”等；第三个团体多为汽车测评账号，如“蔡市场”“爱擎海”“萝卜报告”等。通过计算的出凝聚子群的密度为：0.207，说明该群体中存在的小团体的派系林立的情况不明显。

3 研究结论

通过对微博中影响力排名前五十的汽车自媒体账号的社会网络分析，本文得出以下结论：

1）汽车自媒体已经在微博平台上形成了网络社群，通过关注的方式，建立起汽车信息微博传播网络。从网络的整体网络密度和距离可以看出，该信息网络连接紧密，传播速度快，传播范围广。

2）虽然不同节点在汽车自媒体账号在微博信息传播的影响力不同，头部自媒体账号处于该网络的核心地位，但是该网络整体上呈现去中心化的趨势，个体节点很难控制和被其他节点控制信息的传递，该网络中的行动者有着很强的自主性和独立性，这是自媒体与传统媒体的一个重要区别。

3）微博中汽车自媒体群体形成的小团体比较健康，团队内部成员来源广，内容多样，风格多变，可以互相交流汽车信息，扩大微博汽车信息的传播网络，不同的团体间相互联系，尚无派系林立的情况，汽车自媒体群体交流和谐，利于汽车知识和信息的扩散。

参考文献

[1]李鹏飞.“充值”与“被充值”：汽车自媒体的传播伦理困境[J].当代传播，2018（3）：103-105.

[2]平亮，宗利永.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[J].图书情报知识，2010（6）：92-97.

[3]林聚任.社会网络分析：理论、方法与应用[M].北京：北京师范大学出版社，2009：1-5.

[4]ZHANG Y.Understanding the sustained use of onlinehealth communities from a selfdetermination perspective[J].Journal of the association for information science andtechnology，2016，67（12）：2842-2857.