基于社会网络分析的突发新闻报道“节点”式关系传播研究

张立刚 周志博

随着强关系社交平台的发展，互联网空间中的交往关系发生了变化，“圈子”式的互联网群体，成为信息扩散的控制主体［1-2］。在互联网“圈子”中，若无外界力量的干涉，舆论将趋向于被“圈子”内所偏好的信息主导。这就意味着舆论场域以及传播生态的格局正在被以微博、微信为代表的互联网“圈子”重构。突发危机事件发生后，网络“圈子”用户在信息传播的过程中通过用户之间的转发、评论、点赞、分享、讨论等行为，使基于关系连接的临时网络社群得以迅速形成，从而在大规模的关系网络中将危机事件信息在短时间内高效地扩散到其他群体［3］。

本文旨在剖析突发新闻报道在微博平台上的信息扩散模式，考察用户互动的“节点”式关系传播机制对突发新闻报道的影响。为进一步验证在危机传播中互联网“圈子”用户间的互动与关系转化规律，描述圈子用户在网络结构中的位置与角色特点，解析关键角色与位置的重要作用，本文采用社会网络分析法，并结合了具体的危机传播案例，在微博平台的关系圈子网络结构中验证关系网规模、结构等级度和关系转化效率三个变量的传播规律。

一、理论基础

（一）媒介丰富度理论

Daft和Lengel（1984）提出了媒介丰富度理论（media richness）理论，又称信息丰富度（information richness），该理论认为媒体信息的丰富度会影响用户的媒体选择和信息传播过程［4］。媒介的丰富度是一个媒介客观及固定的资产，同时代表媒介的讯息传播量及内容的能力。不同的媒介具有不同的讯息承载量，人们可依据沟通事由来选择媒介。

突发新闻报道作为媒体向公众提供突发性事件信息的主要方式，在传播过程中表现出传播速度快、覆盖范围广等特点，并呈现出自上而下、一对多的传播特征。基于互联网时代大规模“圈层网络”的建立，其“圈层网络”用户的多元性与互动关系的复杂性使得互联网群体传播出现各种不确定性。本文结合舆情传播的路径，即单级传播型、链式传播型、多级传播型三种基本模式［5］，对突发新闻报道在微博平台中的信息扩散模式进行分析，探索突发事件信息的传播规律。

（二）社会网络理论

网络是由参与者（亦称为“节点”）之间的关系组成，而社会网络理论描述了构成社交网络中的个体或者各个节点之间互动联系的结构和属性［6］。根据着眼点不同，社会网络理论有两大分析要素：关系要素和结构要素。关系要素关注个体和网络节点之间的社会性互动，即通过密度、强度、对称性、规模等来说明网络互动的行为和过程。结构要素关注网络节点的位置，探讨两个或两个以上的行动者与其他节点之间关系所折射出来的社会结构。关系要素和结构要素共同对信息的流动与个体间的社会关系有着重要的影响［7］。

在突发新闻报道的传播过程中，其网络结构可以结合个体网络结构和整体网络结构的相关测度指标进行研究。另外，根据李彪（2021）提出的关系性质、关系等级度、关系效率三个维度观点［8］，可从社会网络的角度将互联网“圈子”的指标分为三个方面，分别是关系规模（群成员）、关系效率（强弱关系）和关系等级度（意见领袖），不同社交互动圈子存在不同的互动机制，从而产生不同的传播效应。因此，关系传播过程就是通过关系性质、关系等级度、关系效率三个维度的用户互动过程，实现危机事件信息的有效编码、发送、传递、接受和解码。

二、研究方法与设计

社会网络分析法基于互动邻接所构造的关系数据，尝试在危机传播过程中寻找稳定的传播网络结构。在由邻接关系创建的关系网络中发现处于中心位置与靠近中心位置的传播节点，从而测量和描述突发危机信息在互联网“圈子”网络传播的过程和关键特征。

（一）数据来源

“温岭槽罐车爆炸”事故发生后，“央视新闻”“人民日报”“温岭发布”“温岭消防”“人民网”“新京报”等账号在新浪微博上第一时间发布事故消息，呼吁大家不要前往事故现场围观，给救护车、消防车让出通道。“温岭槽罐车爆炸”事件在爆发之初，其危机信息在第一时间内主要通过微博平台传播和扩散。由于该事件在微博平台上传播数据量非常大，为保证数据的有效性，研究采用滚雪球抽样法对该事件的新浪微博平台数据进行采集。

（二）数据处理

为保证信息的完整度和数据的质量，数据搜索的时间段锁定在2020年6月13日16：40至19：40，也就是爆炸事故从爆炸发生后的3个小时之内，并对重要信息节点进行样本选取。此次共搜集到10000条微博用户对该事件信息的发布、转发和评论数据，同时按以下标准排除干扰信息：排除与样本事件无关的内容；删除样本事件发生之前的内容；删除无实质性内容的数据；删除同一账号发布的相似内容或复制他人内容的数据，最后得到本研究拟探索分析的有效样本。

在上述获取数据样本的基础，以“温岭槽罐车爆炸”为事件关键词，搜索对该事件转发量排在前100的微博用户，并在其中随机选取“温岭发布”“央视新闻”“新京报”“人民日报”“澎湃新闻”5个用户作为信息源。紧接着，根据这5个微博信息源分别从每一条微博中再一次随机选择5个转发的微博用户，作为采集到的第2批样本，其中包括“中新经纬”“江宁婆婆”“浙江发布”“观察者网”“新京报我们视频”。按照这种方法依次类推，我们采集到了第3批样本、第4批样本、第5批样本……最后一共采集到59个微博用户数据。随后，将采集到的59个微博用户数据按照矩阵数据的规则要求建构网络矩阵数据，将59个行动者之间以行和列的形式进行赋值，即A与B发生转发或评论关系的则值为1，否则为0，最后本文建构出了59×59的微博用户互动矩阵。

三、数据分析

在社会网络传播生态系统中，危机事件的传播主体多元，传播路径与传播方向复杂多变，传播边界不断被冲破，加上互联网成员之间复杂的关系脉络，由此形成的圈子关系也极具复杂性和多变性，多层级的互动与多中心节点的传播网络结构决定了信息在传播网络中的传播效率。本文将Ucinet 6作为主要的社会网络分析工具，并借助NetDraw绘图功能对社会网络数据进行可视化描述。

（一）网络密度分析

密度测量是整体社会网络规模的重要指标，固定规模的节点连接线越复杂，整体网络社群图的密度就越大。表1是通过Ucinet 6对“温岭槽罐车爆炸”事件突发信息转发的网络图密度测量结果。

表1 转发网络图密度测量结果表

由表1可知，该网络的密度相对较小，59个微博用户之间的连线不是很多。可见成员之间缺乏频繁的互动，整体网络的完备性稍显不足。

（二）网络社群图分析

网络社群图用来描述网络群体成员之间的复杂关系，它是由点和线连接而成，可以反映出网络结构的对等性和分布特征。网络社群矩阵用来描述两个行动节点的“叠加”关系，比如可以用0和1值来表示节点之间是否存在连接关系。根据上文中构建微博用户59×59二值对称数据矩阵的结果，通过Ucinet 6软件中的NetDraw功能操作，得到“温岭槽罐车爆炸”事件突发信息转发关系的网络社群图（详见图1）。

图1 “温岭槽罐车爆炸”事件突发信息转发网络社群图

该网络社群图可以总体反映出“温岭槽罐车爆炸”事件在第一时间内，危机信息传播的总体特征、位置和角色等内容，尤其是“温岭发布”“央视新闻”“新京报”“人民日报”“新闻晨报”等节点处于信息传播网络的中心位置，他们与多个节点相联系，在突发信息的传播过程中起到关键的信息扩散作用。

（三）网络中心度分析

通过Ucinet 6软件计算得出，“温岭槽罐车爆炸”事件突发新闻转发网络中最具中心位置的信息节点是1号“温岭发布”、12号“央视新闻”、13号“新京报”、2号“人民网”等，他们的节点中心度数值都达到了10以上（见表2）。结果说明，当地政务微博与新闻资讯等账号对危机事件的突发新闻报道最具传播优势和最具传播权力，在突发信息的扩散过程中起到了非常突出的推动作用，它们能够连接全体成员来共同协作扩散传播。

表2 中心度结果（此处省略47个微博用户）

从突发新闻报道的传播路径来看，节点中心度较高的节点由单级传播模式与链式传播模式构成。具体来看，“温岭发布”作为中心度最高的节点，与次级节点“央视新闻”“人民日报”“新京报”“人民网”相连接，并呈现出以“温岭发布”为中心节点，次级节点分布在周围的单级传播模式，构成主流的政务和新闻资讯信息网络，在突发事件信息的扩散过程中呈现出关键作用。而“温岭发布”作为网络中的“意见领袖”，对局部的信息传播具有较强的影响力。此外，主流媒体组成的信息中心与自媒体账号连接的传播组合，使得突发新闻报道的信息得到范围上的扩大，推动信息传播层级的加深。

（四）接近中心性分析

接近中心性测量的是靠近中心节点的距离分布，考虑的是整体网络的互动能力。运用Ucinet 6软件进行接近中心性分析。

接近中心度测量的是某个行动者不受核心节点控制的程度，一般是测量意见领袖最有效的方法。一般来说，最不受影响和控制的行动者正是最接近高中心度的位置节点，其获取信息的能力越不容易受其他各节点的控制。在“温岭槽罐车爆炸”事件的突发信息传播网络中，越靠近信源位置的节点，如“江宁婆婆”“新浪浙江”“浙江发布”“文卿清輕”等这几个节点的接近中心性越高，其获取信息的能力就越独立，这些节点在突发信息的传播网络中与其他行动者间的信息互动，更能有效地传递信息，其作为意见领袖的作用则越明显。

从突发新闻报道的传播路径来看，接近中心性数值较高的节点形成了以“温岭发布”为中心节点，向四周扩散的单级与链式传播模式的复合路径。获取信息能力较强的节点在获取信息后，往往能够在社群内部形成次级传播网络，在单级传播模式与延伸的链式传播模式的组合作用下，实现突发新闻报道的信息更有效率地互动和传递。

（五）网络结构洞分析

一般用有效规模、效率、等级度、限制度四个指标来测量结构洞的数值。有效规模测量的是网络重复的程度，数据越大，其冗余度越小，重复度也就越小，越有可能存在结构洞。效率是测量某个行动者对其他个体的影响程度，数值越高，影响力就越大，也就越有可能存在结构洞。限制度是测量网络中各个节点之间联系程度和网络的闭合程度，数据越低，表示网络越开放，也越可能存在结构洞［9］。

在“温岭槽罐车爆炸”事件突发信息转发网络的结构洞分析中（见表3），根据限制度由小至大排序，可以看见排在前列的分别是“温岭发布”“新京报”“央视新闻”“人民日报”“人民网”“新闻晨报”“新京报我们视频”“浙江之声”。这些节点的有效规模相对较高，效率数值也处于高位、等级度位置也相对较高。尤其是“温岭发布”，其限制度最低，说明“温岭发布”所发布的信息重复度越低，第一手信息的来源越具有信息的发布优势。同时，“温岭发布”的效率和有效规模也最高，说明它在“温岭槽罐车爆炸”事件的突发信息传播网络中的位置至关重要。

表3 信息转发结构洞分析表

另外，等级度指标中，数值最高的是“央视新闻”，比“温岭发布”“人民网”等账号高出一倍，说明在此次危机事件的传播过程中，“央视新闻”更容易成为意见领袖。与之相反的是，个体网民用户在整体的网络结构中虽然结构洞数量和数值普遍偏低，但是像“文卿清輕”“牛乳奶汀”“知意的南风”等自媒体账号也占据相对重要的位置，说明除了像政务媒体和主流媒体，部分自媒体在突发事件的信息扩散中处于网络的重要位置。

四、结语

根据对“温岭槽罐车爆炸”事件的社会网络分析，揭示了类似“温岭槽罐车爆炸”这类突发事件在互联网“圈子”中的结构特征与信息扩散规律，主要发现如下：

第一，从中心度和接近中心性分析来看，研究发现“温岭发布”“央视新闻”“新京报”“人民日报”“新闻晨报”等节点处于信息传播网络的中心位置，不易受其他行动者的控制。在此过程中，信息传播路径由单级传播模式与链式传播模式构成。

第二，从接近中心性分析来看，类似“江宁婆婆”“新浪浙江”“浙江发布”“文卿清輕”等这几个节点的接近中心性最近，说明一些重要的微博实名账户与部分自媒体账户在突发事件信息的扩散过程中也起到重要的中介或者是意见领袖作用。接近中心性数值较高的节点形成了以中心节点为主，向四周扩散的单级与链式传播模式的复合传播路径。

第三，从网络结构洞分析来看，“温岭发布”“新京报”“央视新闻”“人民日报”“人民网”“新闻晨报”“新京报我们视频”“浙江之声”等这些节点的有效规模、效率、等级度位置相对较高，其第一手信息的来源与扩散就更具传播优势。除主流的政务和新闻资讯媒体外，自媒体账号借助互联网“圈子”社群关系的复杂性和多样性，在突发事件中与主流媒体协作推动突发新闻报道的信息扩散。

综上所述，随着移动互联网技术的不断发展，互联网“圈子”中的用户关系变得复杂且多变，用户互动与关系转化也成了危机传播中的必然现象。因此，研究对危机传播中用户互动与关系转化机制进行了有效探索，并从传播路径与网络结构角度对突发新闻报道在平台中的信息扩散进行了论证。在关系网络传播中，个体网民之间的身份区隔越小，危机传播的效应越显著，即那些在社会网络结构中靠近中心节点，或者与其他节点关系距离越近的个体，在信息过程中越容易起到中介或是意见领袖的作用。另外，在关系网络传播中，关系等级度越高，即在圈内地位越高、身份认证越权威、人格评价指数越高、专业技术水平越高、形象评价越好、社会知名度越高者，其危机传播的效应就越显著。也就是说，在社会网络结构中那些节点中心度越高的个体，越不容易受其他行动者的控制，其在第一时间生产与扩散信息的能力就越强。