社会网络论文篇（1）

影响社会变化和发展的重要因素之一是信息的传播。这种传播的决定性因素与其说是传播的内容，不如说是传播媒介本身。由于网络带来的强烈冲击，各国学者都在对网络出现以后的社会从各个角度展开研究探讨。

媒介的社会影响研究“网络”与“信息社会”是两个时髦而又神奇的概念。“信息社会”的概念产生在二、三十年以前，而“网络”则是近几年的新概念。网络从本质上来讲只是一种信息传播的工具或平台，网络的重大意义在于它把越来越多的媒介联系在一起、整合到一起，整出了一个网络时代。信息社会的概念最早由日本学者林雄二郎在60年代末提出。这一概念随着信息科技的发展也发生了几次变化。90年代的“信息社会”则意味着媒介的融合和网络的发展。

关于媒介与社会发展的研究，传统的传播效果研究理论总有些捉襟见肘。从60年代起，西方传播学家就在探索一条更宏观的综合社会研究的道路。这当中，勒纳等人的大众媒介与社会发展的研究，罗杰斯的创新扩散研究等值得重视，这些研究又被称为“发展传播学”。这个课题的提出和第二次世界大战后的东西方冷战有着密切的历史渊源。战后美国推行了“马歇尔计划”即全球发展计划和一系列援外协定。这是一项跨学科、跨国界的研究。丹尼尔·勒纳在其《传统社会的消逝——中东的现代化》（1958），施拉姆在其《大众传播与国家发展——信息对发展中国家的作用》（1964）书中，他们都提出了基本的理论观点。

这类研究在90年代取得了新的突破进展，其代表人物是美国学者曼纽尔·卡斯泰尔。他给网络下的定义是：“网络就是一组相互联结的结点，结点到底是什么，要依赖于具体的网络而言。比如，在全球金融网络中，他们是股票交易所和其附属的高级服务中心。网络是一个开放结构，能无限扩展，所有的结点，只要他们共享信息就能联系。一个以网络为基础的社会结构是高度动态、开放的系统，在不影响其平衡的情况下更易于创新”[i]。卡斯泰尔还在《网络社会的崛起》一书中指出：作为一种历史趋势，信息时代的主要功能和方法均是围绕网络构成的，网络构成了我们社会新的社会形态，是支配和改变我们社会的源泉。

日本的信息科学研究把信息技术、计算机科学和社会信息科学整合到一起的综合研究，也在国际学术界独树一帜，值得借鉴和学习。

网络的出现使一直玄玄乎乎的信息社会概念好象一下子找到了定位，似乎网络就是信息社会，一时间“网络社会”、“知识社会”、“信息社会”、“虚拟社会”等等等等，众说纷纭，令人眼花缭乱。那么，我们究竟面对的和即将进入的是一个什么样的社会呢？下面我们从历史发展、社会结构和社会现象等几个视角来审视和思考这一问题。

作为历史发展阶段的信息社会许多社会发展的研究都在致力于怎样清楚地解明从工业社会向信息社会转变的过程和轨迹，给信息社会描述一个清晰的轮廓。但是这似乎并不是一件容易的事。

一种观点认为信息社会是继工业化社会以后的新的社会发展阶段。丹尼尔·贝尔是其代表人物，他在70年表的《后工业社会的到来》一书，提出了“有关西方社会的社会结构变化的一种社会预测”[ii]。但是，贝尔显然把握不住这一历史转折的深刻程度，无法以准确概念加以概括，所以用“后工业社会”一词来表述。贝尔之后，有托夫勒的《第三次浪潮》、奈斯比特的《大趋势》、莱昂的《新信息社会论》等很多有关信息社会的研究，但大多数研究并没有在贝尔的基础上前进多少，并没有解释清楚这种转变的过程和环节，也没有弄清楚推动着社会和经济转变的动力是什么。

日本学者长谷川把一个国家的现代化过程分为若干个发展阶段。信息化是继工业化、城市化、民主化、国际化等社会发展过程后的一个新阶段和新课题。见图1的描述。

信息社会的概念与信息化的概念是有一定区别的。信息社会是对社会的静态的描述，而信息化则是对实现信息社会目标的社会动态变化过程的描述。然而，两者又不是截然分开的。信息社会是信息化的结果，信息化过程总是与一定的信息社会模式联系在一起。“条条道路通罗马”，信息社会可以采取不同的信息化模式来实现。信息化是一个世界潮流，每一个国家、每一个民族，都以自己的方式，按照不同的道路，或快或慢地，或是较顺利、或是非常艰难地向信息社会这一目标迈进，在这个过程中也形成了不同的信息化模式。

在信息化的研究方面，卡斯泰尔也提出了一些富有创见的观点。他认为信息社会的形成是由一种新型的社会技术组织和资本主义重组所决定的，而新技术的运用和它们对社会组织的影响又决定了重组过程的特色[iii]。我们通过他的信息化理论得到一个启示，即除了科学技术的发展对一个国家的信息化产生直接影响外，由科学技术所带动的社会发展本身也会对信息化的进程也产生深远影响。

作为经济发展模式的信息社会社会结构分析是社会学和经济学研究惯用的方法，一般可以从经济、政治、文化等几个方面来分析一个社会的结构和特征。信息社会的结构特征表现为以下几个方面。

1、经济结构

信息时代的经济结构将从以工业为中心转向以信息产业为中心。我们可以从三个产业的比例构成中分析出来，也可以从就业情况分析出来。信息化还将促进产业结构的优化，这主要表现为信息的产业化与产业的信息化。一方面，被称为“第四产业”的信息产业正在迅速扩张，一系列与之相关联的新行业正在从无到有地迅速发展起来；另一方面，传统产业在数字技术革命的推动下正在不断地被信息化。从而使国民经济中信息生产所占的份额和劳动力比率逐年增加，直到超过农业、工业或服务业的比例。比如，英国、美国和意大利这三个国家在1970－1990年间制造业迅速下降，其下降幅度分别为35％下降到23％，26％下降到18％、27％下降到22％，同时农业日趋萎缩甚至消失。

信息化也使社会劳动就业结构发生变化，这表现为从事物质生产和体力劳动的人员逐渐减少，而从事信息生产和信息服务的人员逐渐增多，因此，人们把信息劳动者占社会劳动力的比重超过半数当作衡量一个社会是否进入信息社会的标志之一。

信息化这不仅是发达国家所要达到的目标，也是广大发展中国家所要达到的目标，因此，信息化的过程在很多国家往往表现为一种积极的社会发展规划。

2、政治结构

网络时代的政治结构的主要特征表现为信息的权力化，社会组织结构将进行大调整、大重组。传统的金字塔型、铁板一块和官僚型的组织框架被打破，代之以快速应变、灵活机动的网络化组织机构和形式。信息和信息技术是社会发展的主要动力，它也是新的权力源。信息社会的权力斗争将会围绕着争夺信息源展开，现实政治将不可避免地受到信息流的冲击，并将在国家之间以及社会水平上普遍表现出来。由于不同团体、阶层和个人的条件的不同，掌握信息资源的机会和能力是不同的。正如美国里根政府所明确表白的：“我们知道在现代世界上，对信息的处理和控制是实行征服的最重要武器之一。”

3、文化结构

由于信息环境多元化，网络时代的文化结构从中心文化转向多元文化。这可以从社会思潮和社会时尚的多样化来分析。信息社会与工业社会相区别的一个关键特征是，它没有停留在产业、劳动、科学、技术研究领域内的深化上，而是向教育、福利、娱乐、交往等广泛的精神领域和日常社会生活领域扩展。也就是说，它正向我们的整个生活渗透，我们的生活也被信息化了。

信息时代人的生活方式的变化首先表现在人们对待社会生活态度上发生的变化。在工业社会时代，人们注重效率、追求物质享受，用世俗的、理性的态度来思考和安排自己的生活。而在信息社会时代，人们更注重精神、更注重情感、更崇尚冒险。

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作为一种新社会现象的虚拟社会网络的发展不仅深刻地影响着我们的社会系统和经济结构的变化，同时还在影响着社会空间结构的变化，最显而易见的现象就是我们能看到的一些大都市的变化。纵横交错的网络使这些城市变为二元化，出现了一个虚拟的社会，信息化城市的崛起成为必然。在这个过程中，城市失去了原来的城区概念，突破了原有的物理空间，向郊区拓展，由信息网络构成的流动空间正逐渐取代原有的城市空间。在流动空间中，新的产业和新的服务性经济根据信息部门带来的动力运行，然后通过信息交流系统来重新整合；新的专业管理阶层控制了城市、乡村和世界之间相互联系的专用空间；生产和消费、劳动和资本、管理和信息之间发生着新的联系，从而创造出新的全球化经济。

虽然未来学研究的观点已经指出，由于卫星和光纤网络等通讯技术的发展，城市的版图在悄悄扩张的同时将逐步走向分散化，但这个变化的实际过程十分复杂，导致这一变化的因素也有很多，信息技术不过是其中的一种因素，我们必须深入地剖析这一变化过程和各种因素，才能理解新的空间结构的合理性和它的现代含义。

在网络社会的环境中，社会生产关系不再是一种实际存在，资本进入了单纯循环的多维空间，而劳动力由一个集中的实体变为千差万别的个体的存在。这也就是说，资本是在全球化的而劳动力则是个别化的。“从更广阔的历史前景看，网络社会代表了人类经验的巨大变化”。[iv]。那么，如何将原有的城市空间和新的流动空间连接起来呢？这需要在三个层面上把社会发展和空间规划进行同步结合：经济的、政治的和文化的。

在文化这一层面上，地方城市社会是从领土上加以界定的，应该保护它们的个性，保持它已建立的历史根基，而不管其经济和职能是否存在对信息空间的依赖。同时，城市也必须与其他城市保持充分的交流，克服部落主义的危险。

工业时代的社会机制在信息时代失去其意义和功能。财富、生产及金融的国际化使人们感到不安，他们无法适应公司的网络化和工作的个体化，而且又受到各种挑战。对家长制的挑战及家长制家庭的危机使文化失去了有序性，使个人不再感到安全，人们得不到心灵的慰藉和真实而神圣的东西，从而去寻求新的生活方式。

在对城市的虚拟空间进行管理和控制的过程中，政府仍然担当着重要角色。它只有通过强化自身角色才能对经济和政治组织施加影响，从而恢复地方社会在虚拟空间中的意义。

总之，网络等信息科技的发展把人类带入了一个新的时代。有些国家已经开始进入信息社会，更多的国家正在向信息社会过渡。这个过渡的过程一般被称之为“信息化”。信息化是一个深刻的社会变迁过程，在这个过程中，社会的政治、经济、文化等各个方面都将发生革命性的变化，经济结构从工业为中心转向信息产业为中心；政治结构从金字塔型转向网络型；文化结构从中心文化转向多元文化，后现代主义思潮是其代表。

因此，我们可以这样来理解信息化：信息化就是在现代信息科技发展的推动下，由工业化社会或其他发展阶段上的社会向以信息产业为主导和信息媒介高度普及的社会演进的过程。在这个过程中，，传统的物质生产方式逐渐收缩，被信息型、服务型生产方式所代替，知识和信息的作用大大突出。伴随着信息化进程的是整个社会的结构发生根本性变化，社会面貌和生活方式也发生巨大变化。

注释:

[i]ManuelCastells,TheRiseoftheNetworkSociety,p469,BasilBlackwellLtd.,1996.

社会网络论文篇（2）

2、Web资源信任增强选择模型(EMBST)

EMBST模型的处理流程如下:(1)社会网络关系的获取。根据用户所需Web资源的初步检索，抽取出全部功能性属性相同、非功能性属性不同的Web资源，然后对其中的各个子网进行拓展，使得有关联的、离散的初始社会网络相互连接起来，拓展处理算子见下文。(2)建立不同信任等级Web资源圈。结合下文中基于谱分割算子将这些不同的社团区分开来，在此基础上根据各个模块的信任度评价指标来确定不同信任等级。(3)社会网络映射。将形成的各个不同的局部的网络圈子映射到最早的检索结果中来，从而实现可信Web资源的选择。

3、Web资源信任增强选择算法

限于检索单个Web资源所获得的数量有限，这样会导致所得到的关系矩阵可能会比较稀疏，容易导致形成的社会网络存在很多孤立子网，而这些子网中部分子网在真实的网络环境中又是有关系的，所以本文将借助于更多的网络信息，通过社会网络的拓展处理算子对一些孤立的子网作进一步的拓展，以丰富原有Web资源社会网络关系。

3．1拓展处理算子

首先，矩阵G1中会引入很多的初始检索中无关的资源，将这些资源删除，重新整合关系资源，那么就得到了一个新的矩阵G2，如果在G2中有两个资源相似度为0，但同时G1中有资源认识他们，那么就可以利用中介位置的资源求取他们之间的相似度。

3．2基于信任度的谱分割算子

由于上面得到的关系矩阵，实际上是所有的Web资源混在一起的一种社会网络结构，因此需要运用相关的方法将其根据不同的信任级别区分开来，这里采用社会网络中的谱分割算法［11］(spectralpartition)将这些不同的社团区分开来，在此基础上根据各个模块的信任度评价指标来确定不同信任等级。

4、仿真实验和结果分析

4．1系统评价方法

这里采用B－Cubed评价方法［12］，具体描述如下，假设带搜索的Web资源或服务在搜索引擎上的返回的结果集合S的大小为M，对其进行人工划分的结果为K'，经过系统处理输出的结果为K″，K'(S)表示人工划分中包含S的集合，K″(S)表示系统输出划分中包含S的集合。

4．2实验设计

一个外出预定系统实例。客户端调用此组合服务进程，指定出发地、目的地、出发日期，最后返回执行结果到客户端。组合逻辑如图2所示:先执行计算里程服务S1，然后机票订购S2与汽车票订购S3选择执行，它们与宾馆订购S4可并发执行。假定每一个抽象服务分别包含了若干个具体服务，各个具体服务的信任度参数采用随机方法在一定范围内生成加手工修改方式(制造不可信节点随时间变化的欺骗行为)，参数取值范围设定为0＜R≤10。系统采取文件读入的办法，从事先准备好的文件读入仿真检索服务的执行结果。实验环境为100M局域网，算法运行微机配置为Inter(R)Pentium(R)DualE21401．6GHz处理器，1GB内存，操作系统为WindowsXPSP3，算法用Java实现。

社会网络论文篇（3）

本文的数据来源于新浪微博。因为新浪微博在热度、用户数量、活跃度等指标上居国内同类产品前列，且其对认证用户的分类明确，囊括了文中的研究对象，故基于该平台采集的数据进行研究具有现实性与代表性。考虑到按影响力和热议词筛选的榜单受到时间及偶然事件的影响较大，而按人气筛选的榜单则比较稳定，因此本文的数据从新浪微博风云榜板块中的人气榜单板块中提取。此外，为了分析政府、企业、微博名人、学校这四类主体内部的结构特征及互动关系，又将各主体划分为不同的行业或部门。本文首先选择粉丝数排行前5的行业或部门，再分别选取这些部门中粉丝数排在前20名的用户，对每个主体依次抽取100个样本数据。企业在人气榜单板块中按行业被分为21个模块，根据粉丝排名，本文抽取汽车交通、商场购物、金融服务、服装服饰和商场购物5个模块。而政府包含公安、外宣、司法、医疗卫生和交通部门，学校包含校友会、高校、中小学、出国留学和教育培训，微博名人则包含财经、商业、房产、科技和政府这5个模块。

1．2实证方法介绍

本文基于社会网络分析方法，通过统计各类主体中各用户之间的关注情况，得出用户间的二维关联矩阵，运用Ucinet软件刻画各主体的结构特征，并得出密度、内部派系及中心度等各类指标，进而探讨各个主体在信息传播、资源共享时如何发挥作用，内部如何运作，并发现关键节点人物。

2网络传播主体的网络结构分析

2．1网络传播主体的网络关系图谱

本文利用可视化手段得到的各类主体的网络关系图我们可以清晰的看到，政府子群联系比较紧密，且公安部门位于网络的核心，将各个部门连接起来。同时，基于政府的关联网络，最明显的关联分别有行业关联(平安中原、平安南粤、中国维和警察、安徽公安在线等)、区域关联(北京铁路、京港地铁、北京公交集团、北京地铁等)。这表明当前政府已经意识到了微博的重要作用，开始注重信息的公开化、透明化，使得网络信息更加明朗，传播效度更大。公安部门与人们的日常生活息息相关，其传播信息的日渐公正化、透明化决定了其在政府网络中的核心地位。根据资源依赖理论，如果一个企业同时与多个企业有直接的关联，那么该企业就占据了该行业或企业网络的资源中心位置。企业间的关系并没有像政府那样密集，但金融服务业的核心地位很明显，其几乎桥接起了整个网络，把不相关的行业间企业、不接壤的地区间企业连接起来。例如，中国银行信用卡(金融服务)将黛姿乐维品牌婚宴鞋(商场购物)和新浪汽车(汽车交通)连接起来。根据结构洞理论，占据中心位置的企业对资源流、信息流、知识流有着强大的控制权，说明金融服务板块在信息传递过程中起桥接作用［16］。同时用户对其所的信息有较高的信任度和热衷度，金融板块对信息的扩散也有重要的作用。根据同类相聚原则，同性质教育机构之间的联系相对比较紧密，例如，纽约大学与USNewsRankings、美国留学MBA、EducationUSA中国等相互关联。但总体来说，学校之间的关联比较松散，且独立个体比较多，说明教育机构之间交流较少，信息传递与转载的速度，名人子群主要以两个模块———财经和时尚为核心。说明这两种行业已经融入了微博名人的生活，表明随着人们生活水平的提高，人们的需求由追求物质上升到追求美，由单一娱乐偏好到相对复杂的理财偏好。同时，由于微博名人对信息具有一定程度的偏好，使得这两类信息相对其他信息的传播和扩散速度较快，能更快引发普通民众的关注，并在一定程度上引导舆论导向。由此可知，人们对

2．2政府、企业、微博名人、学校的网络结构特征

2．2．1网络密度(NetworkDensity)运用Uci-net软件分别对四个主体的网络密度进行测算得出，密度值由高到低分别为:政府、微博名人、学校和企业，相应密度值为:0．2112、0．0955、0．0252、0．0214。将密度值和画图软件NETDRAW所得出的4个主体的社会网络关系图进行比较，本文发现密度值和相应的社会网络图谱的图形特征是紧密一致的。当密度值大时，网络图形紧凑，密度值小时，网络图形松散。政府网络之间的交流最为密切，联系紧密。企业之间的关注最为松散，联系不强。

2．2．2派系分析本文采用Cliques分析法对各个行动者的网络进行凝聚子群分析，得出:

a．在派系规模最小值为11的情况下，政府网络中存在10个派系。政府网络相对比较集中，同时网络中子群重叠交叉的情况也会比较复杂，说明派系之间的共享成员比较多。我们发现每个派系都包含广州公安、平安北京、山西公安、平安南粤、河北公安网络发言、警民直通车－上海人，他们主要属于政府的公安部门，连接着外宣、司法、医疗卫生和交通部门，在网络中处于核心地位。同时，除了成都属于外宣部门外，各派系的成员全为公安部门，说明该部门间的联系十分紧密，而4个派系中都包含成都，说明成都与公安部门合作密切。

b．在派系规模最小值为3的情况下，企业网络存在3个派系，它们分别形成了3个完备子图，并且派系相互之间是独立的。每个派系中的成员都属于同一公司，它们之间的联系主要是母子公司关系，说明了企业与企业之间的联系并不是特别紧密，而企业内部沟通交流比较频繁。

c．在派系规模最小值为3的情况下，学校网络存在9个派系。网络中子群间是重叠交叉的关系，其中复旦大学为4个派系所共享;哈尔滨工程大学、哈尔滨工业大学招生办分别为3个派系所共享;武昌理工学院官方、华中科技大学分别为2个派系所共享。派系成员属于同所大学之间的联系或属于同行业之间的联系。构成派系的成员隶属高校、校友会和教育培训部门，说明了这三个部门之间的联系十分密切，而中小学与出国留学部门之间的联系比较松散。

d．在派系规模最小值为6的情况下，微博名人网络存在14个派系。派系之间是重叠交叉的关系，郎咸平、李开复、时尚潮人yinyin等为多个派系共享。派系主要由财经类和商业类的成员构成，财经类中，郎咸平为连接各个派系的核心人物;商业类中，时尚潮人yi-nyin、潮人丹娜、林_小志玲和时尚达达人人为连接各个派系的核心人物。这表明财经和商业类的内部联系比较紧密，而科技、房产和政府类的内部联系较少。同时，不同行业的微博名人之间的联系也比较少。

3．3政府、企业、微博名人、学校的网络结构对比

本文对点度中心性、点度中心势、中间中心性及整体中间中心势进行了测度与分析。中心度指标刻画了信息传递网络中的关键人物，分析中心度可找出处于核心位置的用户，即可辨别出哪些机构在信息传播过程中“权利”更大，能够在较大程度上影响信息传播。中心势指标刻画了信息传递网络的整体密度特征，通过分析中心势，我们可以描述整个网络的紧密程度或一致性。

2．3．1点度中心性分析针对政府而言，不同用户表现出不同的点入度和点出度。点入度表示关系“进入”的程度，在这里表示一个用户被其他用户“关注”的程度。点出度表示一个用户“关注”其他用户的程度［19］。政府网络中点入度比较高的用户为平安北京(56．000)、公安部打四黑除四害(52．000)、北京(53．000)，说明他们在整个网络中信息传播的过程中拥有较大的权力，其的消息为更多人所注意。针对企业而言，新浪汽车(13．000)、招商银行(12.000)、招商银行信用卡(8．000)为影响力最大的用户。与图2相匹配，说明金融企业在信息传递过程有较强的影响力，其的信息能够在网络中迅速传播。针对学校而言，复旦大学(23．000)、华中科技大学(17.000)、武汉大学、清华大学(16．000)点入度排名前三。说明高校成员对整个学校网络的影响最大，是学校网络信息的主要传播渠道。该几所学校均为211、985重点院校，在国内有较强的知名度，其名人效应会增强信息的关注程度与扩散程度。针对微博名人，潘石屹(44．000)、李开复(44．000)、雷军(33．000)等居于“被关注”关系的中心位置，是整个网络影响力最大的用户，他们消息为更多的人所接受，其对某些社会事件的评论会在一定程度上引导舆论导向。总之，用户影响排名由大到小依次为政府、微博名人、学校、企业，其内部用户对整个网络的影响力由高到低。因此，在抓核心人物时，我们应该关注政府与微博名人，这两类用户对引导舆论发展、传播正能量有较好的作用。

2．3．2点度中心势分析政府网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:35．802%和76.615%，说明了该网络的关注关系有很大的不对称性。企业网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:39．00和63．03%。不论是“关注”还是“被关注”的中心势都比较小，说明企业网络没有明显的集中趋势。学校网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:20．926%和13．784%。与企业相似，网络集中趋势比较低，关注关联关系比较少。微博名人网络的标准化点入度中心势和点出度中心势分别为:3.205%和3．297%。名人网络明显分散，联系不紧密，与其派系特征相匹配，派系过多且派系间的联系较少。总体而言，四个网络的中心势由大到小分别为:政府、学校、企业、微博名人，用户集中程度依次递减，整体联系逐步下降。

2．3．3中间中心性分析中间中心性刻画了用户间的依赖程度，高中间中心性用户在整个社会网络中的权利较大，能够在一定程度上控制信息的流动。政府网络中，平安辽宁、平安北京、豫法阳光的中间中心度比较高，说明其他各用户获取消息在很大程度上依赖于这些关键用户，他们在网络中权力较大，在很大程度上控制了信息的流动。同时，可以发现这些用户的点度中心性也都位于前列，说明该关键用户最有可能成连接政府网络中交流信息、沟通意见、协调行动的重要桥梁［20］。另有鼓楼微讯、上海的中间中心性指数为0，说明这些成员处于网络的边缘地带，对于信息的传递并不重要。在企业网络中，点出度中心度和中间中心度排名前8位的用户都包含新浪汽车，且新浪汽车的点入度也较高，说明该用户是整个网络的交流中心，处于网络的核心位置，能够很好地控制着其他用户间的交流及信息资源，在正能量的传播中起着重要作用。在学校网络中，中间中心度最高的8个节点分别是复旦大学、华南理工大学校友会、华中科技大学、复旦大学校友会、哈德斯菲尔德大学、中国人民大学校友会、北京王府学校。将中间中心度最高的节点与点度中心度最高的节点进行比较发现，中间中心度最高的8个节点中有5个出现在点出度最高的8个节点中。例如，复旦大学和武汉大学的点入度、点出度、中间中心度都较高，说明基于三种不同的中心度进行计算，武汉大学和复旦大学都是核心成员，表明它们既能影响他人的相互交往，又能与其他成员相互交流。在微博名人网络中，思想聚焦、IT观察猿、李开复的中间中心度是比较高的。但IT观察猿的点度中心度并不高，说明该用户与其他用户交流并不是很多，而其他各个用户利用其获取消息的依赖程度是比较高的。另有辣評娛樂圈、苏若琳的中间中心性指数为0，说明这些成员处于网络的边缘地带，对于信息的传递并不重要。

2．3．4整体中间中心势分析整体中间中心势越大，说明该网络中成员对其他网络成员之间的交往能施加的影响力越大［21］。企业、学校的整体网络中间中心势分别为8．32%、7．27%，指数偏低，说明这两类网络中缺少对其他节点有明显控制力的关键节点，缺乏较强的信息传递能力。因为如果整个网络中大部分的节点不需要别的节点作为桥接点，那么该网络有较强的信息传递能力。政府、微博名人网络的中间中心势分别为17．23%、12．22%，说明在政府、微博名人网络中，对其他节点具有较强控制力的节点分布比较集中，有较强的信息传递能力。4结论本文从关注微博用户网络的结构、密度、派系、中心性等出发，比较分析政府、企业、学校、微博名人这四类网络中内部用户的互动关系、个体用户的各项指标，为发现认识微博网络的形成和发展，及信息如何在网络中更有效的传播提供了帮助。经过分析之后得出:

a．政府网络的网络结构比较密集，信息是在一个具有强关系的小网络中传播，网络内部信息传递的效率较高。在政府网络内部，公安部门内部联系比较紧密，其桥接网络内部信息传播的作用凸显，处于政府网络的核心领导位置，是政府网络信息传递的关键人物，对信息的传递与扩散有较大的控制权力。然而政府网络的点度中心势很高，反映了政府群体过于集权，过分依赖少数群体，信息在网络的传播就容易被该群体垄断。因为点度中心势代表的是群体集权程度，如果一个群体的中心势很高，这个群体的互动实际上就很集权，几个关键人物就代表了整个社群的互动。此外，在派系分析中，政府网络的派系虽多，但各个派系都包含公安部门，再一次说明公安部门在政府网络信息传播过程中具有很强的影响力。这是因为随着社交媒体的兴起，人们开始关注社会各类法制事件，且公安部门的信息往往真实程度最高，故受到人们的青睐与信任。这说明政府网络要利用好社交媒体更好地传递信息，需提高各个部门的公信力度，提高其公开性与透明性，政府网络派系间应多交流，避免信息传递的单一性。

b．与政府网络的结构特征类似，微博名人网络的结构也比较密集，但却有别于政府网络呈现出来的包络性，网络内部有两个凸显且密集的子群。名人子群主要以财经与时尚为核心，体现了人们对信息有一定的偏向性。随着社会的发展和生活条件的改善，人们开始关注理财与精神需求。网络内部的关键人物主要是一些知名度较高的企业家或时评者，其名人效应使其在信息传递的过程中有较大的话语权。在微博名人网络内部，财经和商业类联系比较紧密，信息在二者内部传播较好，但部门间联系不紧密，导致信息在整个微博名人网络中的传播效率不足。网络派系过多，虽由一些关键人把派系间联系起来，但派系间呈现行业特征，其的信息内容较为独立，各派系间信息内容的交叉现象不明显，导致从整体来看，不同类别信息在微博名人网络中的流动有一定的障碍。此外，微博名人网络的中心势过低，这也意味着网络内部群体过于分散，使得互动分散而不集中，信息在子群内传递的效率较高，而在整体网络中传递的效率较低。这说明信息要在微博名人网络中更好地传播，需提高各类子群所信息的多样性，避免由于信息的独立性而造成信息传递中断。

社会网络论文篇（4）

2出版社微博社会网络关注矩阵及结构图

社会网络可以用社群图、关系代数、邻接矩阵等模型来描述，此网络中每一个出版社微博为一个节点，将用户之间的“关注”和“被关注”的关系通过邻接矩阵表达出来，形成一个15×15的互链网络的二值矩阵，其中“行”表示关注者，“列”表示被关注者。“1”表示关注关系存在，“0”表示关注关系不存在。得到的邻接矩阵如表1所示。通过Ucinet的Netdraw软件可以将微博互链网络关系图直观地表示出来，如图1所示。可以看出互链网络中存在着2个孤立的结点分别是中国人民大学出版社和中国公安出版，译林出版社、人民文学出版社、中信出版等居于互链网络的核心位置。

3结果分析

3.1密度分析

密度是衡量社会网络中各节点关系紧密程度的指标，在图论中用图形中实际存在的线与可能数量的线的比例来衡量。一般来说，关系紧密的节点合作行为较多，信息流通较易、情感支持也会较好;而关系疏远的节点，则常有信息不通、情感支持少、协作程度低等问题。密度值介于0和1之间，值越接近1则代表关系越紧密，越接近0则表示关系越疏远。可见密度为0.1714，标准方差为0.3769，说明出版社微博间存在着相互的连接和沟通，但密度值不大表明整体上该社会网络的联系不算非常紧密，相互交流的程度还有待提高，说明国内出版社在微博应用方面仍处于初级阶段。尽管微博在信息传播、营销宣传方面的巨大优势吸引了很多出版社尝试使用，但很多出版社思想层面对微博在出版行业的定位认识不清，行动层面也显得不够重视，没有大胆进行应用方面的探索。

3.2中心性分析

3.2.1点度中心性

点度中心性反映的是网络中那些相对于其他行动者而言处于中心位置的行动者，此概念来自于社会计量学的“明星”概念。一个中心点是指处于一系列关联“中心”的点，该点与其他各点具有诸多直接的联系，而处于网络边缘的节点则较少与其他节点相关联。某个节点的点度中心性最简单的测量方法是计算与该节点直接相连的其他节点的个数，数值越大其在网络中的地位越趋于中心。在有向图中，点度中心性还可以分为内点度中心性和外点度中心性。内点度中心性表示一个用户被其他用户“关注”的程度，外点度中心性表示一个用户“关注”其他用户的程度。在出版社微博互链有向网络中，前者指被关注的出版社微博节点总数，后者指该出版社微博关注的其他关联微博的节点总数。通过Ucinet的NetWork－Centrality－Degree得到出版社互链网络的内点度中心势为42.857%，外点度中心势为27.551%，中心势越接近1说明该网络越具备“集中”的趋势。可见该网络的整体中心势趋势较强，存在着网络核心。但内中心势数值较大，说明被“关注”的用户更具备集中的趋势。如表3所示，内中心度较高的节点为人民文学出版社、长江文艺－北京、译林出版社、广西师大社理想国，它们在网络中被其他节点关注较多，居于网络的核心位置，因此在网络信息传播的过程中拥有较大的权力，这些微博的信息更容易引起别人的注意。外中心度较高的节点为译林出版社、广西师大出版社、中信出版，表明这些微博关注其他微博的数量较多。其中译林出版社的内外点度中心度均较高，说明该微博受到其他成员的广泛关注，其微博有着较大的影响力和被认可度，同时该微博注重于其它微博的联系，形成了广泛的交际网。人民文学出版社和长江文艺－北京的内点度中心度较高，外点度中心度较低，特别是人民文学出版社外点度中心度为0，说明它们在网络中具有重要地位，但不能积极链接其它微博，不善于与人交流。中国人民大学出版社、中国公安出版的内外点度中心度均为0，说明它们的微博相对独立，不被其它成员关注，同时没有积极链接其它成员，缺乏与其他成员的交流沟通，在网络中处于边缘位置。

3.2.2中介中心性

中介中心性用来度量某个节点在整个网络中对信息流动或传播控制作用的大小，即信息从节点A传到节点B在多大程度上依赖于节点C。Freeman认为一个节点处于多对节点之间，那么它的度数一般较低，这个度数较低的节点可能起到重要的“中介”作用，因此有可能是网络的中心。中介中心性的研究是围绕“局部依赖性”建立的，其值越大，说明其在网络中的位置越重要。该出版社互链网络的中介中心性计算结果如表4所示，译林出版社、重庆出版社、长江文艺出版社、长江文艺－北京、广西师大社理想国中介中心性较高，其中译林出版社更是远远高于其他微博，中介作用最为突出。也就是说在信息传播的过程中其他出版社微博想要获得信息对上述几个微博的依赖程度较高。因此说明这些出版社微博在网络中的位置相对重要，能够在较大程度上控制信息的流动。但整个网络的中介中心度仅为13.99%，说明整个网络的大部分节点不需要别的节点作为桥节点就可以获得信息，整个网络的信息扩散范围较广，不易受到某个出版社微博的控制。

3.2.3接近中心性

在社会网络中，如果一个行动者在交往过程中较少依赖他人，则此人在网络中具有较高的核心地位，接近中心性就是基于网络节点的不受控制性而提出的测量指标，与上述两种中心度相反，该值越小说明该点距离其他各点越近，获取信息时越不易受其他节点的控制，其在网络中的相对独立性越高。由于该网络并不连通，因此基于网络的整体接近中心势不能被计算，从信息的难易程度来看，排名为人民文学出版社、长江文艺－北京、译林出版社、广西师大社理想国、长江文艺出版社、中信出版、重庆出版社、香港中国旅游出版社、广西师大出版社，排名越靠前越不易受他人控制，越具备独立性。从获取信息的难易程度排名为福建人民出版社、译林出版社与新华出版社、中信出版和广西师大出版社、重庆出版社与香港中国旅游出版社、长江文艺出版社、内蒙古文化音像出版社、广西师大社理想国、长江文艺－北京，排名越靠前获取信息越容易，独立性越强。

3.3凝聚子群分析

当网络中的某些行动者之间的关系特别紧密，以至于结合成一个次级团体时，这样的团体在社会网络中被称为凝聚子群。由于凝聚子群成员之间关系非常紧密，因此凝聚子群分析又被称为“小团体分析”。小团体分析将子群从整个网络中分离出来，以便了解特殊子群对整个网络的影响，并揭示节点之间实际存在的或潜在的关系。

3.3.1成分分析

成分分析是根据子群内外部成员之间的关系密度进行凝聚子群分析，如果一个图可以分为几个部分，部分内部成员间存在关联，各部分之间相互独立，则这样的部分就是成分。通过Ucinet的NetWork－Regions－Components－Simplegraphs，在Kindsofcomponents对话框中选择Weak(弱关联)，所得结果如表6所示。结果显示，在弱关联图形定义下，共有3个成分，其中第1个成分包含了13个节点，其成员为长江文艺出版社、译林出版社、中国青年出版社、新华出版社、重庆出版社、广西师大出版社、人民文学出版社、福建人民出版社、内蒙古文化音像出版社、香港中国旅游出版社、中信出版、广西师大社理想国、长江文艺－北京。它们之间通过一定的途径相连接，彼此间建立了较为密切的联系，另外2个出版社微博中国人民大学出版社和中国公安出版分别构成1个成分，它们是社群图中的孤立点。这一分析结果和图1显示的一致。

3.3.2k－丛分析

k－丛是建立在点度数基础上的，一个k－丛就是满足下列条件的一个凝聚子集，即在这样的子群中，每个点都至少与除了k个点之外的其它点直接相连。通过Ucinet的NetWork－Subgroups－k－Plex，此时Ucinet会把有向图当无向图处理。K值越小网络的最低规模越大则条件越严格。在Valueofk中对话框中填入2，MinimumSize中填入3，所得结果如图2所示。3k－plexesfound．1:译林出版社广西师大出版社香港中国旅游出版社2:译林出版社广西师大出版社中信出版3:译林出版社香港中国旅游出版社由柱状图可以看出，译林出版社、广西师大出版社、香港中国旅游出版社、中信出版构成了一个小团体，该团体内部成员间的互动较为紧密，交流互动积极主动，在一定程度上控制着信息的流动，并且在长期的交互过程中形成了稳定的交流模式。但该子群规模较小，仅仅少数微博建立了密切的联系，整个群体的互动性还不强。

3.3.3凝聚子群密度

凝聚子群密度主要用来衡量一个大的网络中小团体现象是否严重，这在分析组织管理问题时十分有用。如果一个企业的E－Iindex过高，表示该企业中小团体可能结合紧密并开始图谋小团体私利，从而伤害整个企业的利益。常见的情形是大团体很散漫，核心小团体却有高度的内聚力，或者大团体中有许多内聚力高的小团体，很可能出现小团体间互相争斗的情况。通过Ucinet的NetWork－Cohesion－E－Iindex，得出结果如表7所示。可见凝聚子群密度为0.188，一般来说凝聚子群密度取值范围为［－1，+1］，该值越接近+1意味着派系林立的程度越大;该值越接近－1，意味着派系林立的程度越小。现在该值大于0，表明出版社各微博间的互动并不局限于凝聚子群内部，子群间的互动也有一定的互动，但是该值较小与1差距较大，说明微博成员更趋向于在较小范围内互动，凝聚子群内部成员联系紧密，信息交流与分享较好，但与子群外部成员的沟通交流不足，这在一定程度上也影响了该社会网络的发展。

社会网络论文篇（5）

二、网络流行语的社会文化意蕴

网络流行语的生成与流行不仅仅是一种语言现象，同时蕴含着社会和文化因素，是一种社会文化现象，“这就好比把社会文化看做树，流行语文化特质是叶和花，各种流行语文化集丛是树枝，相互交错、强大的文化集丛形成文化模式，即树的主干，叶、花、枝、干构成树的整体，即社会文化系统。”网络流行语言反映出语言演化过程，更体现了现代化进程中的社会文化特点。下面以近年的具体网络流行语为例分析网络流行语的社会文化意蕴。网络流行语反映主流价值观取向。例如“中国梦”“正能量”“光盘”等网络流行语，这些词语本身是由主流媒体在民众中传播的，但是进入网络媒介后，也很快成为网络热词，这充分说明广大网民是有理性选择的，一旦认可了，就会给予广泛传播，这反映出现实社会文化的主流影响与民众的草根需求的切实结合。我们知道，“中国梦”提出之后，很快就与现实个人的“梦”结合起来，为实现共同梦想而凝聚力量。关于网络流行语的不少研究论述中，对这一方面的叙述和肯定的很少，片面认为在网络上流行出来的词语大多是带有被迫和讽喻性色彩的词语，是民众的被压制话语权的畸形反映，对此需要重视和研究的前提是要进行监督和引导。这些观点是不全面的。诚然，有部分的网络流行语具有一定消极影响，是需要引导的。但正是因为受到某些特定环境的限制，网民的质疑不能得到充分而直接的表达，必须做出某些语言上的掩饰和遮盖，才能表达出自己的质疑，因此，借代、隐喻和反讽的修辞手法，成了网民表达质疑的有效形式，并由此而能够实现话语的表达权力。我们要给公众以权力，创造出良好的舆论空间，建设出制度化的网络公共领域，才能实现真正的和谐，而非被屏蔽和反抗建构出来的“河蟹”。

社会网络论文篇（6）

一、问题的提出及理论回顾

（一）网络社会是一种二律背反的社会文化现象

网络这种突生的全球性资源、媒体、社会联结是一个整体，它由信息技术、网络技术、通讯技术和以数字形式流动的信息四个部分通过技术链接构成。网络是现实的，是现实人类社会发展的文明成果和一种新的技术条件与同构环境；同时，这种新的技术条件与同构环境，既为网络社会的产生提供了物质技术基础，又赋予了网络社会以人文精神。但需要指出的是：网络不是网络社会。网络社会的产生与发展包括两个方面的条件：一是技术条件??网络；二是社会条件??社会信息化过程产生信息化社会结果??有赖于以此为基础的新的交往与存在方式的形成；而且正是因为后者，网络社会是现实社会的延伸并具有和反映着现实社会的人文精神。

基于“虚拟?真实”范式，网络社会是一种二律背反的社会文化现象。正如学界已有的研究认为：“网络社会是现实社会的延伸并依存于现实社会”（戚攻，2000），网络社会又是一种“全新的社会存在方式”（童星等，2002）；网络社会是“我们潜在的家”（埃瑟 戴森，1998），网络社会又是一种“流动空间”（M．卡斯特尔，2001）；同时，网络社会是社会结构和社会行动两个人类活动的侧面产生交流的共同基础（M．卡斯特利斯，2000），网络社会又是“一种中观的技术结构”（戚攻，2004）等。

由网络社会二律背反的属性使然，网络社会既是人们能够借助以往经验和文化互动的新环境，又是需要人们重新认识的“另类空间”（胡泳，1999）。因而认知和揭示网络社会，就具有同源性与非同源性两种路径与方法。笔者提出同源性与非同源性命题，一方面是对网络社会、网络社会文化研究中存在的二律背反现象的性质的一种理论规制，并认为这一理论规制能更好和更准确地厘清研究的思路和方法，如网络社会与现实社会是同源性的，网络社会与现实社会又是非同源性的；另一方面，也是对“虚拟?真实”范式的一种修正。因为，“虚拟?真实”的研究范式及假设存在缺陷，如“虚拟”在中国文化中主要是指“不符合或不一定事实的，假设的”（引自《现代汉语词典》1978：1287-1288）而英文Virtual一词是指“实质上的、实际上的、事实上的（almost what is stated ;in fact thought not officially）”（引自《新英汉词典》1985：1572-1573）；而且“虚拟?真实”的研究范式，引导研究者侧重于一种“对立”或“区别”的视角，甚至诱导人们忽视??引导、矫正和规制网络社会文化的基元仍在现实社会文化中。

（二）网络文化与网络社会文化

“网络文化”与“网络社会文化”是两个相互联系但有区别的命题。网络是人类在社会发展中创造的一种物质技术条件或一种交往与互动的技术环境。在这个意义上，它属于广义的文化范畴。广义的文化与文明相近或相同，并包含着人们对自然界的开拓之意（郑杭生，1997）和“人类在复杂迷离的发展过程中所取得的成就”之意（顾小存，1982）。把网络本身作为一种文化进行研究和把网络这种物质技术结构及形态所孕育和表现的文化作为研究对象，二者是不同的（这里并不否定其联系）。这里的区别虽然细微，但却很重要。事实上，学界已有的研究包括笔者本人，都是当研究需要从网络的物质技术特性转向它的社会属性时，便在研究的逻辑理路上进行了转换的，即“网络??网络社会”、“网络文化??网络社会文化”。

一个理论命题有它特定的研究界域和对象，而命题的拓展或缩小（转换），实质是理论命题研究界域的重新确定。这种转换是必要的，因为这种转换提供了增强研究的科学性的基元，如笔者的《网络社会学研究》一书（戚攻，2001），如童星教授主持的国家社科基金课题《网络与社会交往》一书（童星等，2002），如黄少华教授的《重塑自我的游戏??网络空间的人际交往》一书等（黄少华，2002），都在研究中论述了该类理论命题的转换问题。

“网络文化”的研究界域主要在于它的技术特性及技术结构的功能揭示；而“网络社会文化”主要是研究网络社会这种新的社会存在及存在方式和由此形成的新的社会关系网络及人文精神。前文已经说到，网络是网络社会产生和发展的物质技术基础与条件，因而网络社会文化的研究，也包括对网络技术文化的特性及功能的考察。同时，我提出“网络社会文化”研究命题，还可以从三个“节点”理解：一是网络社会文化是现实社会政治和经济的反映；二是网络社会文化是网络社会存在及存在方式的反映；三是基于社会结构的视角，网络社会是一种中观的技术结构，它的社会属性提供了建构现实社会“宏观?中观?微观”结构链的条件，即网络社会作为一种中观的技术结构的社会属性，既可以转化为促进社会宏观结构变迁的重要机制（技术的），又可以转化为增强社会微观结构弹性的机制（人文的）。

（三）同源性与非同源性的研究视角

网络社会文化既是现实社会文化的一种延伸和投射，又是网络社会自身特性及存在方式的反映（戚攻，2001）。前者决定了网络社会文化的产生和发展与现实社会文化的发展具有同源性，并由此提供了人们基于现实社会文化的发展谱系与理论基元考察它（一种比较研究）的条件；后者强调网络社会相对于现实社会又是一种全新的社会存在方式，因而网络社会文化相对于现实社会文化，又具有非同源性的研究视角和理路。

同源性与非同源性的研究视角与路径，既不对立，也不分离，而是交叉与互补的关系。正如，基于同源性的视角与路径，我们可以得出网络社会文化是人类文化的组成部分的基本判断，并在研究中把网络社会文化纳入到人类文化的发展谱系中去“定位”；而基于非同源性的视角与路径，我们需要研究网络社会文化产生的不同条件、环境和它自身的规律与特殊性；同时，基于同源性和非同源性两个相互关联的视角及路径，我们能够考察网络社会与现实社会、网络社会文化与现实社会文化之间的同构关系及相互影响。

笔者注意到，在学界已有的网络社会与现实社会、网络社会文化与现实社会文化相关研究中，主要是侧重前者对后者影响的研究；而关于后者对前者的影响，以及二者的同构关系和相互影响的研究却较少。笔者认为，网络社会文化与现实社会文化之间，首先是一种同构和相互影响的关系。因为，网络社会结构比现实社会结构更具有扁平化的特征，这决定了网络社会更适宜于同构和更具有同构的特征，而且这种同构还培育着种跨文化主义意义上的互补关系。另外，同构是促进和谐的过程，但有同构并非就能实现和谐，而是同构的结果表现出共赢的趋势和特征时，事物的发展才能走向和谐。

同源性与非同源性命题，包含着两种不同但相互关联的研究方法与路径。正如，依照马克思主义原理??“一定的文化是一定社会的政治和经济的反映，又给予伟大的影响和作用于一定社会的政治和经济”（毛泽东，1990：663）。由此，基于同源性的方法和路径，我们能够“发现”：在网络社会文化发展的技术条件背后，既存在我们“努力建设因特网上的马克思主义阵地”的条件和重大机遇（周勇、邓新民，2001）；又潜在着西方发达国家霸权主义文化扩张的风险??Internet、Web、Windows视窗系统等，即这种风险在于：它悄然地解构着不同民族的文化和迫使不同民族参照他们的思维方式去认知文化。而基于非同源性的方法和路径思考问题，意味着我们不能机械地、教条主义式地套用“文化是一定社会经济和政治的反映”的基本原理，因为这种套用可能导致与网络社会文化内生的技术特性和特征的冲突。正如，当网络社会的生存环境及由此决定的人们的生存方式有别于现实社会时，如网络社区中的多元共生和多元同构的跨文化现象，既影响和改变着人们的思维方式与行为，又未必如现实社会文化那样具有直接的影响力（畅游网络世界并不等于畅游了现实世界）；如人们在网络社会中形成的某些观念文化和伦理道德，可以不需要或不能回到现实社会中去接受检验，即网络社会的虚拟性及技术特征，支持了网络社会文化发展与网络社会实践之间关系的“完整性”；如当人们在网络社会中形成的观念文化需要通过现实社会验证时，网络社会的所谓生存环境又是非完整性的（网络世界的爱情之花只能在现实社会结果），若由此套用“文化是一定社会经济和政治的反映”的基本原理，就可能潜在非科学的风险。

二、网络社会文化的同源性与非同源性引起的思考

笔者曾经提出，理论的发展与创新有同源性和非同源性两种路径及方法的观点（戚攻，2005）。这一观点既在于区别“传统?现代性”的研究范式，又在于回应理论研究中一直困惑的不同理论体系在逻辑传统、价值观及方法上存在冲突的问题。把“同源性和非同源性”命题适用于网络社会文化的研究是一种理论延伸。为此，笔者需要清理已有的研究和观点，进而提出分析网络社会文化的视角。

（一）理论创新的两种路径与困惑

基于理论系统具有开放属性和兼容特征的假设，笔者认为，任何一种理论体系的发展，在其逻辑关系上都包括同源性和非同源性两种路径。同源性理论创新主要指人们遵循理论原有的逻辑传统和价值观，对其修正、扬弃或做源于实践的补充；这种路径与方法，在理论上是确保“一脉相承”的逻辑语境不被解构，而在实践上是力求保持理论与实践之间的所谓和谐。非同源性理论创新主要指不同理论体系之间的关联与整合，即不同理论体系基于自身的开放性和兼容性。当不同理论体系整合时，如果人们仍然基于同源性的路径和方法做出选择或判断，那么人们首先需要回答两个问题：一是不同理论体系的理论前阶和逻辑传统的非同一性问题；二是这种非同一性是否会导致价值观的冲突。恩格斯在解释他和马克思创立科学社会主义理论的科学性问题时说：他们创立的理论，是“从已有的历史事实和发展过程中得出的确切结论”，并强调，“脱离这些事实和过程，就没有任何理论价值和实际意义”（恩格斯，1972：420）。可见，如果人们在不同理论体系整合中不考虑其非同源性的因素（理论假设的前阶、逻辑传统、价值体系及方法），那么理论发展的科学性就会面临挑战。正如，我们曾经把马克思主义的计划理论，从其论证该理论的科学前阶中“抽出”，或者说我们运用马克思主义计划理论，没有考虑他们论证计划理论科学性的那种社会发展条件和基础，结果是，我们基于计划理论的几乎所有的理论建构和实践，都先后在科学性问题上发生了“问题”。 由此，当网络社会是现实社会的延伸并依存在于现实社会时，网络社会文化的生产和发展，与现实社会文化是具有同源性关系的；这意味着我们能够基于现实社会文化的理论体系和逻辑传统、价值观对网络社会文化进行研究。但是，当网络社会又是一种全新的社会存在及存在方式的反映时，网络社会文化生产和发展的特殊性，又与现实社会文化存在着非同源性的关系。当我们面对网络社会文化客观上存在同源性和非同源性的理论基元时，我们能选择哪一种理论体系、价值观和方法去解读它？而且，基于一种特定的理论体系能否系统地分析和做出科学地评价特别是当我们把“网络社会文化”与“思想教育”两个命题紧密关联时。笔者注意到，当这些基础性的理论问题的研究还相对薄弱时，已有的研究徘徊于“虚拟?真实”、“社会实存?另类空间”的现象讨论是必然的。

（二）理论体系的逻辑场域和谱系

在制度文化具有刚性和国家主文化鲜明的通常情况下，人们在研究中遵循已有理论体系的逻辑场域和它的谱系，是一种普遍现象并且无可厚非。这种同源性的研究路径及方法，有利于国家主文化的张扬和增强理论与实践的和谐度，并在这一过程中建构和强化特定的逻辑场域和它的价值体系（一种惯习）。当一种理论体系的逻辑场域和谱系形成时，会对新的理论研究与实践发展产生强大的规制作用。正如，在网络社会文化的研究中，人们会自觉或不自觉地强调理论体系的逻辑场域和谱系“一脉相承”的同源性，即强调该理论系统的价值观和方法论。然而，当一种新的社会存在及存在方式，超越了某种理论体系的逻辑场域和它的谱系时，人们仍基于同源性的逻辑场域来审视这种新的社会文化现象，那么，人们在方法上必然是在做一种事前选择（主观判断和认定）；并且会基于一种理论体系的价值观，去解释另一理论体系的内生性关系，甚至不惜修正它的“规律”。正如，当我们把人们在现实社会中日益普遍的加班、加点的现象，视为或者解释为所谓“奉献精神”时，客观上是在用一种价值观规避《劳动法》的要义和“修正”市场经济的“等价交换”规律。

由此，当人们提出“网络社会文化与思想教育研究”，或者“网络文化与思想教育研究”命题时，主观上是希望基于我们熟悉和认同的理论做同源性研究，而且是希望把“网络社会文化”，放在“思想教育理论”的逻辑场域中“敲打”，从而为我所用。当然，这种同源性的研究路径和方法是具有现实合理性的。因为网络社会文化作为现实社会文化的一种延伸和投射，本身也存在阶级性的基元。然而，网络社会文化又是一种新的文化及现象，而且许多内容和形式并不包含特定的政治因素；同时，网络社会文化生产和发展的逻辑场域不同于现实社会文化，如跨域性、虚拟性、自由度、价值坐标等，因而研究网络社会文化及文化现象，必然存在着非同源性的路径和视角。笔者的观点是：研究网络社会文化及现象，需要同源性和非同源性的两种视角、理路和方法的考察。正如，当我们把网络社会文化的产生和发展，放在人类文化谱系、不同民族文化谱系、不同国家主文化谱系中去定位时，只有基于同源性和非同源性两种视角和方法，才能解释三重定位在价值系统上的统一与冲突问题；又如，对我们而言，“网络社会文化与思想教育研究”首先是一种同源性的比较研究，但我们也需要思考“网络社会文化”与“思想教育”之间客观存在的非同源性的发展场域、谱系和逻辑传统问题，以及在“网络社会文化与思想教育研究”的同一命题下与国际学界对话的问题。

（三）理论体系的张力问题

当一种理论被冠以“体系”之名时，说明这一理论体系具有张力。理论体系的张力与一定社会的经济、政治和文化发展相联系。因此，一种理论体系在一定社会发展条件下的张力有多大，不是一个无忧自扰的问题。笔者认为，从一定意义上说，一种理论体系的张力愈大，既源于它对于人类社会发展的规律性、科学性和方法论，又意味着这种理论体系本身具有某种“粗放性”，即一种理论体系的张力愈大，其体系的结构和内在的逻辑关系就可能愈不紧密，同时也意味着理论体系的价值系统可以“波动”的幅度也愈大。

理论创新的实质是实践创新，所以理论体系的张力与实践相联系。理论体系张力的显化有两种性质和路径：同源性和非同源性。当两种不同理论体系发生关系时，我们的路径选择与方法一般是把“共性寓于个性之中”，即基于一种理论体系的同源性，从另一理论体系中选择“精华”。然而，在这一过程中，我们是否需要思考那些“精华”产生的相关支持因素（逻辑因素）。如果相关的逻辑因素可以忽略，那么“精华”产生的逻辑条件与逻辑语境的不存在，是否也能确保这种选择的结果仍具有“精华”的品质？

由此，对于网络社会文化的研究，如果我们要将其纳入我们已有的文化发展谱系，并基于我们熟悉和认同的理论体系的价值系统来解读，那么，我们有必要思考一些相关的理论问题：如在坚持同源性的方法与路径时，思考我们熟悉的理论体系的张力，即它的价值观的区间有多大的问题；思考我们习惯的同源性研究方法与国际学界相关研究的回应和对话问题等。

（四）同源性与非同源性的方法与路径

当理论体系的张力主要表现为同源性路径与方法时，理论体系已有的“惯习?场域”，会要求人们事前检视理论的张力是否遵循原有的谱系和逻辑传统、方法论及价值观。

笔者认为，同源性研究方法的重要特征是“嵌入”，而非同源性研究方法的重要特征是“整合”。虽然二者是交替运用的，但二者毕竟存在区别。“嵌入”作为一种路径与方法有五个特征：一是以人们的主观选择为主；二是基于原有理论的价值观做事前择优；三是忽视不同理论体系的前阶和逻辑传统；四是基于原有理论的价值系统考察预期的实践结果；五是寻求不同理论谱系之间冲突的最小化。“整合”作为一种路径与方法也有五个特征：一是基于理论体系自身的开放结构；二是依据实践结果做事后择优或由实践择优；三是遵循不同理论体系内在规律的功能最大化原则；四是实践结果具有非预期性和风险增大；五是不同理论体系的价值观表现为一种“竞争”关系。

由此，网络社会文化既是现实社会政治和经济的一种反映，又是网络社会自身存在及存在方式的反映；因而研究网络社会文化及现象，包括同源性与非同源性的研究路径和方法。同源性与非同源性的研究路径和方法的交叉运用，既由马克思主义与时俱进品质使然，也是我们整合人类社会一切优秀文化成果的必然。在这个意义上，同源性研究是坚持“主义”的基本路径和张扬我们社会主文化的基本方法；没有这种坚持，非同源性研究会失去方向；同时，同源性研究也是存在局限的，如前文所述。因此，同源性与非同源性的研究路径与方法都不可偏废，尤其是在关于网络社会文化的研究中。

参考文献

戚攻，2000，《网络社会是社会学研究的新课题》，《探索》第2期

??，2004，《论网络社会在社会结构中的“位置”》，《社会》第2期

??，2001，《网络社会学研究》，四川：四川人民出版社

??，2001，《网络文化对现实文化的影响》，《探求》第4期

??，2005，《对和谐命题研究的十二个方面拓展》，《河北学刊》第2期

童星等，2002，《网络与社会交往》，贵州：贵州人民出版社

M.卡斯特尔，2001，《网络社会的崛起》，北京：社会科学文献出版社

埃瑟 戴森，1998，《2．0版数字化时代的生活设计》，海南：海南出版社

M.卡斯特利斯，2001，《论著提要》，《国外社会学》第3期2000，转引自《现代社会学》第5期

胡泳，1999，《另类空间》，北京：海洋出版社

1978，《现代汉语词典》，北京：商务印书馆（第2版）

1985，《新英汉词典》上海：上海译文出版社（新2版）

郑杭生主编，1997，《社会学概论新修》，北京：中国人民大学出版社

顾小存译，1982，《文明和文化》，北京：求实出版社

黄少华，陈文江，2002，《重塑自我的游戏?网络空间的人际交往》，兰州：兰州大学出版社

社会网络论文篇（7）

（一）突发性和应激性并重

网络民族主义的发生往往是毫无征兆的，呈现出突发性的特点。随着互联网的广泛普及，传统的传播媒体无论在传播速度上还是在传播内容上较之网络信息传播方式都难以望其项背，二者不可同日而语。在某一地方发生的民族主义事件，消息一旦被传到网络上就会铺天盖地地传播开来，形成一发而不可收拾的局面。因此，网络民族主义事件的传播呈现出突发性的特点就不言而喻了。与此同时，网络民族主义的这种突发性又导致了政府相关部门在处理网络民族主义事件时的应激性特点。尤其是影响较大的一些国际国内的重大事件，由于其容易转化成网络民族主义事件，引发网民的诸多反应，因而，一旦发生这类事件，为避免事态朝着不良方向发展，政府部门就必须时刻保持高度的灵敏性和反应性，注意疏导网民的不良情绪，从而引导网络民族主义事件朝着良性健康的轨道发展。

（二）理性与非理性相结合

从语言表达上看，网络民族主义的相关言论表达呈现出理性与非理性相结合的特点。有些网络民族主义言论的表达，尤其是那些逻辑严谨、文笔流畅、观点深刻、篇幅较长的上乘之作，很可能是出自学界的学者或带有官方背景的研究者之手，具有较大的影响力，被各大网站、论坛、博客甚至平面媒体频繁转载，这类文章较多表达了作者对国家利益和民族前景的担忧，体现了作者关于如何实现中华民族伟大复兴中国梦的深刻理性反思，“彰显着理性的光辉”。另一方面，有些网络民族主义言论的表达表现出很强烈的情绪化特征，许多网民大量使用暴力性语言，失之于极端和偏激，存在极端化倾向。这类言论表达者往往缺乏理性思考，其话语表达没有经过系统化理论化的构建，一时冲动只顾自己不良情绪的宣泄，而不考虑其言论所引起的严重后果。这足以证明，我国网络民族主义还处于初级的不成熟的发展阶段。

（三）大众化与体制外并行

从参与者的身份视角和人数多寡来看，网络民族主义具有大众化和体制外的特点。随着互联网技术的快速发展和我国经济水平的不断提高，越来越多的社会大众尤其是原来不掌握话语权的草根阶层和社会弱势群体能够借助英特网在公共场合来表达他们自己对社会上发生的某些事件的见解，以及发表对政府如何处理这些事件的观点进而对政府施压，并且逐步把网络视为他们表达观点的意见渠道和唯一认同的政治社会。另一方面，由于网络社会的虚拟性和开放性的特点，大多数网民往往倾向于以虚拟符号出现，隐藏自己的真实身份，“他们所依托的网络空间具有不可察觉的时空位置和形态，其网上交往活动不具有实体性和可触摸性”。即便如此，网络民意的表达依然会对政府部门的决策过程和整个国内舆论造成深刻的影响。这又使得网络民族主义呈现出体制外的特征。

（四）强烈的爱国主义意识

从网络民族主义者的言行来看，我国的网络民族主义衬托出网民强烈的爱国主义意识。通过对大多数网民的言行进行分析得知，不管他们的言行是否客观、理性，他们的初衷都是基于朴素而又强烈的爱国主义情感以及对本民族的热爱，出于对西方发达资本主义国家干涉我国内政、损害我国利益的愤慨，出于维护我国的国家利益和民族尊严的意愿，“其指向也多是损害中国国家利益和污蔑中国国家形象的言行，表达着对国家发展前景和生存发展空间的忧虑。”此外，由于网络本身所具有的虚拟性特点，部分网络民族主义者可能只在网络上发表其爱国言论，而不参与现实的行动，当然也不排除某些网民的极端偏激的不负责任的非理性观点，因此，不能将网络民族主义完全等同于网络爱国主义，虽然在很多情况下二者是可以划等号的。但是，即使是一些网民的比较极端的情绪化的由于一时感情冲动而发出的言论，在其背后深藏着的仍然是对国家强烈的爱国主义情感。毋庸置疑，爱国主义也是网络民族主义兴起的重要原因之一。

二、网络民族主义产生的社会生态环境分析

以社会生态学的视角来考察和分析网络民族主义，我们认为网络民族主义的产生不是一种孤立的行为，它是经济、政治、文化等多元社会生态环境因素相互作用、相互促进、相互影响的产物。

（一）网络民族主义产生的经济生态环境分析

在社会生态环境中，经济生态因素是影响网络民族主义产生的一个决定性因子，因为经济基础决定上层建筑。网络民族主义是社会生产力发展到一定历史阶段的产物。作为一种社会思潮，网络民族主义的兴起除了与本国经济的快速发展密不可分之外，还与经济全球化深入发展所造成的全球化与本国国家和民族利益的冲突息息相关。我国的网络民族主义就是在这种时代背景下产生的。众所周知，自改革开放以来，我国经济经过三十余年的持续高速增长，中国综合国力显著增强、国际地位大大提高，中国经济发展所取得的骄人成就举世瞩目，更为重要的是，广大人民的物质生活水平和精神层面的需求也随之得到改善和提升。此外，不容忽视的是，由于我国融入全球化的程度日益加深，使得我国在与世界交往的过程中，难免会出现一系列的碰撞和利益冲突。这一切因素都推动了我国网络民族主义的兴起和发展。首先，随着经济全球化向纵深持续发展，全球化与国家和民族利益的冲突难以避免，加之我国综合国力的不断增强和国际影响力的显著提升，必然要求在一些涉及到我国国家和民族利益的重大国际问题中掌握更多的话语权，中国网络民族主义的大量涉外言论中，无一不体现着这种维护国家和民族利益的初衷，“而其论证的前提无不是国家综合国力的增强”。其次，改革开放所带来的我国经济的长期繁荣和辉煌成就促使我国民众的民族自尊心和自信心日渐复苏，民族自豪感日益增强。伴随着这种民族意识的觉醒，中国民众的国家利益意识也随之觉醒，在与国际社会的一些利益冲突中，维护国家和民族利益的呼声日益高涨，形成了一种强大的不可忽视的网络舆论力量。再次，随着人们经济生活水平的不断提高，更多的中国民众开始接触到网络，使用网络的人群日益增多，更多的网民出于爱国意识开始加入到网络大军中发表他们对一些问题的观点和意见，甚至被呼吁加入到网络行动中。中国网络民族主义就是在这种经济生态环境下产生并不断发展壮大起来的。

（二）网络民族主义产生的政治生态环境分析

网络民族主义现象的产生与我国的政治生态环境有着千丝万缕的联系。一切对政治思想和政治行为产生影响的因素，我们都可以将其视作政治生态环境的范畴。把网络民族主义现象放到生态环境中去考察，最终目的是为了使其能够在社会生态环境中获得良性发展。整体来看，影响网络民族主义现象产生的政治生态因素主要包括以下几点：

1.总体上讲，我国政治民主化进程不断加快，广大民众政治参与的积极性大为增强。

改革开放以来，经过三十多年的发展，我国的民主政治建设较之以往有了较大进步，政治民主化进程不断加快，政治文明程度大大提高。相应地，随着我国政治民主化程度的不断提高，社会政治风气大为好转，社会民主、包容程度不断加强，我国广大民众的政治参与热情不断高涨，政治参与的积极性不断增强。我国网络民族主义的产生和发展就很好地印证了这一点，它也是我国政治文明不断进步的一个重要体现。民主的政治制度为广大民众积极参与网络活动营造了良好的社会氛围，他们网络参政议政的意识不断提高，网络政治参与的素质不断加强，这都对网络民族主义的产生和发展起到了积极的助推作用。

2.在涉内方面，当前中国社会正处于转型期的关键节点，处于改革的攻坚期和深水区，社会矛盾频发，问题层出不穷，一定程度上使人们对政府和社会都产生了不满情绪。

这是网络民族主义产生和发展的一个重要诱因。处于转型加剧期的当代中国，正处在爬坡过坎、攻坚闯关的关键时刻，社会矛盾和问题丛生，诸如住房问题、教育公平问题、腐败问题、就业问题、弱势群体利益维护问题等事关广大人民切身利益的社会问题，其中任何一个问题都足以引发网络上的舆论大战，激发人们的网络政治参与热情。其中不乏一些网民的极端言论，他们对政府怨声载道，对社会充满了仇恨心理，一定程度上影响了我党的执政形象，也不利于我国社会的和谐构建，更会误导我国网络民族主义的理性健康发展。因此，为消除人们对政府和社会的不满情绪，引导网络民族主义朝着健康的轨道发展，党和政府就要认真努力解决好这些事关民生和自身发展的社会问题。

3.在涉外方面，当有损中华民族整体利益的重大国际政治问题出现时，我国民众的爱国主义民族精神就会被激发出来。

这也是当前我国网络民族主义产生和不断发展的一个重要因素。“民族精神是一个民族的精神秉性、精神纽带和精神家园，是一个民族凝聚力和生命力的根本所在。”“民族精神反映在思想学说上就是民族主义，民族精神是内核，民族主义是外在表现形式。民族主义是对本民族的认同、归宿、忠诚的强烈思想意识和实践活动，是思想、学说、运动的统一。”毋庸置疑，中国民族主义就是对中华民族的认同，对中华民族利益的认同和捍卫。解读近年来愈演愈烈的网络民族主义，不难发现，针对一些国际争端事件的发生，无论是中日间、中美间，还是中韩间发生的一系列摩擦事件等，我国网民所发起的旨在维护我国民族尊严和国家利益的网络抗议运动，无不体现了中华民族强烈的爱国精神和自强不息的民族精神。凡是涉及到损害中华民族利益的一些国际争端和摩擦事件，我国的网络民族主义就会显现出其无比强大的威力和对外震慑作用。

（三）网络民族主义产生的文化生态环境分析

文化作为国家和社会发展的一种软实力，在当今这个时代，对一国社会的发展起着愈来愈重要的作用。文化对社会的影响无处不在，渗透于社会的各个要素之中。当前我国风起云涌的网络民族主义，与我国社会特定的文化发展有着密切的内在联系。具体来讲，主要表现在如下几个方面：

1.对中国传统文化的重新审视与反思推动了网络民族主义的产生和发展。

“中国传统文化是指中国历史上以个体农业经济为基础、以宗法家庭为背景、以儒家伦理道德为核心的社会文化体系。”我国的部分先进知识分子曾一度认为就是这种传统文化阻碍了我国现代化的历史进程，“是国家落后和民族屈辱的最深刻和最根本的原因”，主张摒弃传统文化、实行全盘西化。由此导致了一部分人对我国的传统民族文化持虚无态度，甚至形成了民族虚无主义和。这两种对待我国传统文化的态度是极为不正常的，也是有害的，因而，从上个世纪80年代末期开始，中国知识界对这两种社会思潮进行了批判，开始重新审视和反思中国的传统文化，“注重从中国传统文化中寻找民族复兴的力量源泉和精神家园，力图找到民族复兴与民族文化复兴的结合点”。在这种时代背景下，强大的民族主义潮流于上个世纪90年代初期开始形成，随着互联网的广泛普及，网络民族主义开始形成并不断发展壮大。

2.当前我国文化的繁荣发展也是网络民族主义勃兴的一个重要推手。

党的十七大报告指出，当今时代，文化越来越成为民族凝聚力和创造力的重要源泉、越来越成为综合国力竞争的重要因素，丰富精神文化生活越来越成为我国人民的热切愿望。因此，十七大报告明文规定要推动社会主义文化大发展大繁荣。党的十报告强调，文化是民族的血脉，是人民的精神家园。全面建成小康社会，实现中华民族伟大复兴，必须推动社会主义文化大发展大繁荣，兴起社会主义文化建设新高潮，提高国家文化软实力，发挥文化引领风尚、教育人民、服务社会、推动发展的作用。当前中国社会，从中央到地方，从政府到民间，都非常重视文化的繁荣发展问题。我国网络民族主义的勃兴就是我国文化繁荣发展的一种体现。随着全球化的持续深入发展，文化全球化已然成为一种不可避免的发展趋势。在中西方文化交流、交融、交锋的过程当中，由于不同文化的碰撞，形成了多元、多样、多变的社会思潮，网络民族主义思潮就是其中的一种。文化的繁荣发展助推了网络民族主义的兴起和高涨。而如何有效利用网络民族主义思潮为我国的文化、经济和政治服务，则是我们要认真思索的问题。

3.广大网民自身民主素质提高，网络政治参与的热情高涨。

这也是我国网络民族主义产生和不断发展的一个重要影响因素。随着我国公民受教育程度的不断提高，人们的知识文化水平较之过去有了很大的提升，自身民主素质得到显著提高，政治参与的热情与日俱增。更为重要的是，由于现在互联网的广泛普及，人们很容易就能接触到网络，加之现在手机的普遍流行，大多数民众基本上都是人手一机，与手机形影不离，他们即使不使用计算机，也可以使用手机上网，这就更增加了人们接触网络的机会，为他们的网络政治参与提供了极为便利的条件。无疑这会进一步推动网络民族主义的不断发展。无论是哪个领域的问题，不管是经济的、政治的，还是文化的、社会的，不论是内政还是外交，只要是人们感兴趣的问题，他们都可以利用自媒体在网络上各抒己见，自由发言、讨论，甚至有时会将网络上的言论化为现实当中的实际行动，凸显网络民族主义的巨大威力。但是我们要注意引导网络民族主义朝着理性健康的轨道发展，不能任其自由发展，否则后果将不堪设想。

社会网络论文篇（8）

2、CS推荐系统

2.1预备知识

2.1.1相关概念传统的推荐系统通常只考虑用户-项目评分矩阵来进行推荐。然而，在许多系统中，可以通过丰富的上下文信息来为推荐系统提供了新的信息维度。本文把上下文信息分为两类：（1）静态上下文，它描述用户的特性，例如年龄、性别、会员身份，角色等；或者是一种商品、种类、价钱、物理特性等；（2）动态上下文，是一种与等级相关的即时信息（例如当一个用户评价一个产品时，他的心情和位置信息）。另一方面，在线社交网络也带来一些其他资源，通过分析这些资源一个用户的喜好可以由与他有相同品味的朋友推断出。因此，本文试图系统地融合上下文信息和社交网络信息来改善推荐性能。用{U1,U2,...,Um}u表示用户集合，{V1,V2,...,Vn}v表示项目集合。所有用户可以根据自己的喜好为项目评分。假设分值为离散变量，范围为12{,,...}mLLLL。比如，许多推荐系统（如MovieLens）使用五分制进行评分（例如[1,2,3,4,5]）。用户uU对项目vV的评分表示为u,vR,所有的评分集合,{,v}uvuvR=RUuV构成一个用户-项目评分矩阵（如图1(a)）。正如上面提到的，假设对用户的每一个评分级iR都存在与其相关的上下文信息集合，用12{,,...}iCcc来表示。我们对每种类型的上下文信息的值域没有限制，也就是说，离散值和连续值都是合法的。在社会网络中将用户信息及用户之间的关系可以抽象表示为有向带权值的社会网络图的形式:G(V,E,C)。其中，V表示节点集合，每个节点代表网络中的用户个体；E表示边的集合，表示两个个体之间存在的关系；{}uvCc表示边的权重值，此值越大表示信任程度越大，本文将其定义为用户间的信任度。由于信任关系不是对称的，所以图中的边是有向的，网络图为有向图。2.1.2矩阵因式分解以上的矩阵，使得将矩阵因子相乘后可以重构或者近似原始矩阵。在推荐问题中，一个矩阵因式分解模型是将用户-项目评分矩阵R，mnRR（m是用户数量，n是项目数量）分解成一个用户特征矩阵U，mlUR和一个项目特征矩阵V，lnVR。TRUV（1）其中l是一个潜在特征向量的维度，它标志着一个用户或者一个项目的特征。对于一个用户a来说，的元素（即aU）衡量了用户对项目的兴趣度；对于项目b，的元素（即bV）衡量了和相应的潜在特征的相关程度。因此，TabUV表示用户和项目之间的关联度，即考虑了所有潜在特征后用户对项目的偏好度。为了计算，考虑到用户-项目评分矩阵的稀疏性，定义了以下的目标函数，即使预测评分与用户实际评分的误差最小化：T2i,j,,11argmin()mnijijjkIUVRUV（2）其中i,jI为一个指示变量，即如果用户i对商品j进行了打分，则为1，否则为0。另外，为了避免过度拟合，在公式中加入了规范化系数，即T222i,j,,11argmin()(||||||||)mnijijFFjkIUVRUVUV（3）其中2FA(A是XY的矩阵)是Frobenius范数，是通过2xyxyXYA计算得到。参数控制规范化的范围。公式3可以通过两种方式解得：（1）随机梯度算法(SGD)，通过迭代更新潜在用户特征因子和潜在项目特征因子。（2）交替最小二乘算法(ALS)，通过修正矩阵（或者）以优化（或者），并且轮转迭代。

2.2上下文感知的推荐模型

本节首先介绍一下如何结合上下文信息来提高推荐系统的推荐准确度，在此先暂不考虑社会关系。为了有效结合不同的上下文信息，我们使用一种具有较高学习精度的随机决策树算法。该算法的目标是对原始即用户-项目评分矩阵使用随机划分策略将相似用户或相似项目的评分划分到树的同一结点中，即将具有相似上下文的评分划分在一个组内。由于是在相似的上下文中产生，因此在相同组里的评分将会比在原始评分矩阵中的评分具有更高的相关性，有助于提高推测缺失值的准确性。对每个决策树中的每一个结点，利用公式（2）对评分矩阵进行基本的矩阵因式分解。经过分解之后，分别得到用户潜在特征向量与项目潜在特征向量（如图1(b)）。用户特征因子表明了用户在一些潜在主题上的兴趣分布，而项目特征因子代表了与这些主题相关的项目成员。为了划分评分矩阵，我们选择了一个潜在特征（如图1(b)的第二列）和随机选取了一个分割值（本例中假设选择的分割值为0.4）。设定之后，则当前的评分矩阵被划分为两部分，如图1(c)所示。在本例中，根据中第二个潜在特征向量和随机选定的分割值，评分矩阵被从第二行和第三行之间分割成了两部分。由于第一个和第二个用户的潜在特征值比较相似，因此他们给出的评分被决策树划分到同一个结点中。在为每个上下文信息构建决策树时，在树的每一层，算法都会从上下文信息集合C中随机选择一个上下文信息rc来划分评分矩阵（见图2）。具体来说，评分矩阵是根据的值进行划分的。例如，如果我们假设上下文信息是一周时间，则评分矩阵可以根据每一天（即从周日到周六，工作日或者周末）来进行有意义的划分。另一方面，如果的值没有任何语义信息，则我们首先要对每一个评分进行标准化到某一特定区间（如[0,1]），然后选择一个随机的阈值（如∈[0,1])来划分评分。一旦在树中的某一层上完成了评分划分，则随机选取的上下文信息rc就会从上下文信息集合中被删除：rCC/c，从而保证了一个上下文信息在一条路径上只作一次。尽管朋友能够提供有用的信息来帮助推荐系统为用户做出高质量的推荐，但现有的研究大部分都是在利用社会网络中所有的可用信息进行推荐，没有对这些信息进行细致的过滤；或者并没有深入的调查怎样精确计算用户之间的品味相似性。为了解决这些问题，本文引进一个新的社会规范化系数来对用户和他朋友之间的品味差异进行约束。在真实生活中，一个用户可能会有成百上千个朋友，因此同等对待朋友（或者朋友所给出的推荐信息）是没有意义的，因为其中的一些朋友可能与用户具有非常相似的品味，而与另一些朋友可能拥有完全不同的品味。在社会网络中，每一个用户u都会有邻居集合uN，用uvt表示节点对节点v的社会信任度，其取值范围在[0,1]之间。值为0表示完成不信任，值为1表示完成信任。在社会网络中，的值可以解释为用户u对用户的了解与信任程度。但由于该权值包含一些噪音数据，不能体现社会网络中的整体结构信息，这就类似于在网页分析中的忽略了网页的链接结构信息。但其实在一个信任网络中，如果某个用户信任大部分的用户，则其信任度应当被降低；反之，如果某个用户被大部分用户所信任，则其信任度应该被增强。

3、实验评估

3.1实验方法

3.1.1数据集豆瓣网()是中国最大的社交平台之一，许多人在这里分享对书、电影、音乐的评价。每个用户可以对书、电影、音乐进行评级（从一星到五星），表达他们对这些产品的喜好。在社交网络中如果某用户的评论被认为是有趣且有用的，则他就可能被其他用户所跟随。表1列出了数据集的统计数据。我们选择豆瓣的数据因为它不仅包含了相关的时间/数据和其它可推断的上下文信息，而且还包含了社会网络信息，因此非常适合用于评估应用了多种类型信息的CS算法的性能。从豆瓣数据集中，随机选择80%的评价来训练推荐模型，使用剩下的20%比较它们的性能。3.1.2比较对象本文将CS推荐系统和目前主流的几种推荐方法进行了对比实验：传统的基于上下文感知推荐系统RPMF[14]，基于社会网络的推荐系统SoReg[11]；应用基本的矩阵分解模型构建的推荐系统BMF[12]。与所有的上下文推荐系统相似，我们从数据集中可获得的上下文化信息中选取了五种类型的上下文信息：(1)小时信息，即用户给出评分的时刻；(2)日期信息，即用户给出评分的日期；(3)当一个评价被给出的时候，对目标商品产生“期待”的数量；(4)当目标用户评价一个特定商品时，其所给出评分的平均值；(5)目标商品所属的类别。3.1.3度量标准实验选取在推荐系统评价中经常使用的两个度量标准来比较不同推荐模型的性能：平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)。公式14和15分别给出两者的定义：

3.2实验结论

首先使用豆瓣网数据集来说明CS算法中不同参数值的选取对推荐性能的影响。经过交叉验证之后得到规则化常量=0.1。图3给出了当数据集的不同子集（如书数据，电影数据，音乐数据）被应用时，CS推荐模型的性能如何随着参数值的变化而变化，参数决定了有多少社会网络信息量被整合进CS推荐模型中（见公式11）。实验中设置在求解矩阵因式分解模型中潜在特征向量的维数为10，迭代求解次数为20。后续实验会给出这些变量的变化如何影响基于矩阵因式分解的推荐模型的性能。从图3可以看出随着值的增大，MAE和RMSE的值首先减少，接下来当到达一定阈值时（大约在=0.1处）其值变得相对稳定（只是轻微下降）。因此可能得出社交网络信息可以有效改善推荐质量的结论，并且=0.001是一个合适的阈值来很好地平衡用户-项目评分矩阵和社交网络信息。接下来，验证上下文信息数量对推荐性能的影响。这一点可以通过控制决策树的高度来实现。也就是说，如果设树的高度为1，则只有一种类型的上下文信息在树的划分时被使用；如果设树的高度为4，表示所有的上下文信息都被应用到推荐系统中来。图4给出了不同数量上下文信息的实验结果。从图4中可以看出在所有情况下，上下文信息越多则会产生越高的推荐精度，即MAE和RMSE的值越小。实验结果表明上下文信息很大程度上改善了推荐系统的性能，另一方面，从实验结果中可以看出本文所选取的上下文信息是非常有用的。最后，将CS推荐系统和其他推荐系统的性能在豆瓣网数据集上做对比实验。在做对比实验之前，需要决定两个重要的参数的取值，即潜在特征向量的维度和基于矩阵因式分解模型的迭代次数。首先固定迭代次数为10，观察潜在特征向量在不同维度下的MAE取值，如表1所示。发现随着维度的增加MAE的值在减少，这意味着随着维度的增加将会产生更高的推荐。但是当维度增加到大约10时，推荐质量的改进甚小。因此在实验中，为推荐算法的潜在特征向量维度设置为10。同理，本文为所有基于矩阵因式分解模型的迭代次数设置为20，因为更多的迭代次数并没有降低MAE的值，反而会产生更高的开销。参数一量确定，下面就分别使用书数据、电影数据、音乐数据和整个豆瓣网数据来比较不同推荐模型的推荐性能。表2给出了对比结果。从图5可以看出，本文提出的CS推荐模型所有的实验数据中都比其他推荐模型更加精确。所有基于矩阵因式分解的推荐模型都明显优于传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法，这表明了矩阵因式分解技术在推荐领域的优势。实验结果也表明综合考虑上下文信息和社会网络信息比只考虑某一种信息类型的推荐模型（如SoReg和RPMF）具有更高的推荐质量。

社会网络论文篇（9）

如Krackhardt和Porter发现,“离职的员工会使留在组织中的朋友组织承诺降低”。[11]张勉（2008）等通过“采用个体网问卷调查的方式，考察了组织中朋友网络结构对于组织认同的影响”，实证“研究发现，朋友在组织中分布的部门越广泛,或者处在越高的管理层级,那么个体的组织认同感就越强，对于和朋友沟通频繁的个体来说,朋友网络地位和文化认同的正相关关系会显著增强。”5还有学者认为，“社会网络有助于传递准确的信息并形成稳定的心理契约”。社会网络的规模和强连接会对心理契约产生积极作用，尤其对于新员工,社会网络在建立心理契约上起到积极作用（KathrynL.Engel，2008）。[12]

二、社会网络对员工行为的作用研究

员工行为是组织行为学研究的重点，有学者认为，基于社会网络范式的员工行为研究将是未来管理研究的新视角（武欣等，2005）。[13]由于社会网络分析的介入，使我们对员工行为有了进一步的认识：员工的离职行为、利他行为、创新行为、道德行为以及破坏行为等都受到其社会网络的影响。Mitchell（2001）等人提出了“工作嵌入(JobEmbeddedness)”的概念,并且证实了工作嵌入相对于态度变量能更好地解释离职。6Mossholder等人（2005）认为，“网络中心性作为工作嵌入的具体表现能够降低离职可能性。”[14]王振源,戴瑞林（2011）通过文献整理后发现，个体在社会网络中的位置、社会网络的结构形态等都对离职产生影响，因此，在“考察员工主动离职时,不能仅仅关注员工的工作态度或者工作本身的因素,还应当考虑非正式工作关系的重要作用”。7员工利他行为也被称为个体组织公民行为，社会网络对个体组织公民行为有重要的影响。Bowler（2002）认为，“网络个体的结构和权威性与组织公民行为的实施呈负相关关系，与组织公民行为接受成正相关关系；第三方影响与组织公民行为呈正相关关系；正式组织的规模与组织公民行为的实施和接受都呈负相关关系。”8有学者从实证角度验证了社会网络对员工组织公民行为的影响（侯德娟，2005；张斌等，2011），相关研究表明，情感网络程度中心性对员工个体的组织公民行为有积极影响;情感网络中介中心性对组织公民行为存在负向影响。[15]不仅如此，社会网络也会促进员工创新并因此提高创新能力，黄昱方等（2013）经过实证后得出，创业团队的社会网络会影响员工的创新能力，即团队外部社会网络联系强度与创新能力负相关,团队外部社会网络结构空洞与创新能力正相关。

社会网络的构成也可能抑制不端行为的发生。有学者提出,与陌生人相比,当行动者的行为关系到与自己有强连带关系的人的时候,行动者会更容易意识到事件的道德本质,更不容易做出非道德行为。因为强连带关系的建立是缓慢递增的，时间成本会阻碍非道德行为的发生（Brass，1998）。[17]李永强等（2010）通过相关文献研究提出，关系结构、关系类型对员工非道德行为将产生重要影响。[18]除了研究社会网络对员工行为的正面作用外，也有学者从负面角度研究了社会网络对员工行为的负面影响，结果显示，社会网络中的行为与结构特征如同伴的破坏行为等对员工工作场所破坏行为有显著影响（RuolianFang，2010）

社会网络论文篇（10）

2赛事舆情社会网络结构

斯坦利•沃瑟曼、凯瑟琳•福斯特［25］分析认为，社会中的人、组织彼此间关系可以表述为相互作用的关系模型或规律，这种个人、组织之间关系将对彼此产生影响。社会网络分析不仅可以描述行动者个体与其周边邻居之间错综复杂的关系和连接，并且可以借助计算机工具对行动者和组织成员之间进行可视化建模，使研究者更加直观清楚地了解行动者的关系和关系图式［27］。基于社会网络分析，行动者之间相互作用，可以用一种基于关系模式或规则进行表述，然而WEB技术发展，传统的社会关系模式已经难以适应，通过量化和可视化两个角度对社会行动者实体关系进行研究，社会网络分析最常选用社群图和社群矩阵两种研究方法，已经成为社会网络分析重要方向。社群图通过节点和连接线描述行动者之间关系，社群矩阵分析行动者角色及其关系。体育赛事舆情事件传播行动者之间的信息传播有接受也有传出，为此赛事舆情事件传播表述需要采用有向图。突发赛事舆情事件传播社会网络传播模型通常采用关系矩阵和社会网络分析结构图。本文研究对象仅为体育赛事网络传播舆情传播，研究该事件网络传播集合内部各个行动者之间的关系，也就是1—模网络。社会网络分析时，整体网结构、行动者在整体网地位和角色以及网络内部结构特征都是1—模网络分析重要内容［21］，这也是本文的研究内容。社会网络分析研究自20世纪40年代在社会理论和实证发展之间因为缺乏中层理论而发展起来的，20世纪80、90年代受到多个学科的重视，时至今日，社会网络分析提供了很多用于结构测量的参数［28］。按照网络规模可以将其分为整体网络结构、局域网络分析和个体网络分析［29］。本文测度赛事舆情事件传播，对体育赛事舆情传播网络模型进行分析和研究，分析1－模网络整体结构。网络整体结构主要通过行动者之间紧密关联程度进行描述，即密度和中心度，密度反映整体网络凝聚力的总体水平。巴恩斯研究了随机网络模型，指出网络图密度最大值为0．5［30］。Lauman，Marden［31］对网络整体结构研究指出:整体网络中核心结点极其重要，可通过分析核心结点数量及链接结点测度核心结点的重要性。整体社会网络核心结点测量为中心度测度提供了可能和大量的参数，行动者中心度和组群中心势就是社会网络中心最常用的两个参数。Proctor和Loo-mis［32］认为行动者中心度和组群中心势是分析行动者中心位置的指标，反映其在社会网络中具有怎样的权利以及中心点位，这也是早期社会网络分析理论的主要观点。中心度反映行动者与其他行动者联系紧密程度，反映该行动者在整体网络传播过程中的重要程度，在整体网络中拥有“权力”大小。整体网络中行动者点度中心度就是该行动者直接联系行动者数目。说明整体网络集中趋势为中心势，中心势描述整体网络差异性程度，整体网络中心势描述额该网络整体的集中趋势。由于行动者在整体网络角色和地位不同，起到作用也各异。斯坦利•沃瑟曼［25］、罗家德［28］等在对整体网络进行分析研究时指出，社会网络是通过结构等价描述和探讨个体行动者在整体网络中的地位和角色，如何嵌入到整体中网络中的，两个行动者接受和发向网络中所有其他行动者的关系是相同的，那么它们结构等价。Burt［33］通过研究指出欧几里得距离法通过度量成对行动者传播距离来测度整体网络行动者角色和地位。成对行动者距离构成观测矩阵，矩阵中的每个元素度量的是行行动者与列行动者的欧几里得距离。在整体网络中，并不是所有的行动者直接联系，通过中介传播必不可少，Burt将这种非直接并通过中介传播的联系定义为结构洞［33］，结构洞也是描述行动者位置和角色重要概念。结构洞的存在使得部分处于中间位置的行动者居于重要的联络位置，因而在整体网络中对资源和信息流动具有重要的作用。结构洞计算相对复杂，目前关于结构洞计算主要有两种方法:Burt的结构洞计算和Borgetti中间度计算，结构洞计算测量主要是测量有效规模、效率、限制度以及等级度，限制度在整体网络结构洞测量中最为重要，是指该行动者在整体网络中在多大程度上拥有运用结构洞的能力或者协商能力［29］，测量数值越大，限制能力越大，测量数值越小，行动者跨越结构洞可能性越大，结构非冗余信息源能力也越强［34］。在社会结构网络中，联系越紧密，联系关系越强，越易受关系的限制，在舆情传播过程中，弱联系有利于信息传递。组成整体网络基本要素就是行动者及子群，测评行动者、子群关系，是测度整体网络内部结构不可或缺的重要手段。凝聚子群在整体网络测度中扮演着重要的角色，是整体网络中行动者之间具有较强、直接、紧密、经常的或者积极关系的行动者子集合［25］。在舆情传播网络中，凝聚子群指该社会网络行动者之间关系特别紧密，结合成为一个内部结构的团体，从而成为交流传递信息的集合。本文采用κ－核分析凝聚子群，κ－核是每个节点至少与一定数量(κ)相邻结点链接形成凝聚子群，凝聚子群内部行动者关系紧密，有利于信息传播和分析;不同凝聚子群行动者交叉重叠则更加有利于信息的扩散。

3实证研究

3．1“广州马拉松”舆情事件概况

2012年11月18日，广东省广州市举办马拉松比赛，10公里选手陈杰和5公里选手丁喜桥比赛中突发休克，最后经抢救无效先后死亡。人民网、新华网、新浪网、凤凰网等新闻网站在第一时间报道了相关新闻，赛事组委会也通过各类渠道积极对外消息。由于体育赛事本身受体人群庞大，经微博等自媒体爆炸式传播，形成强劲舆论影响力，仅新浪微博上与广马死亡事件有关的微博就达到135万条之多。本次赛事受到了政府官员、媒体、医疗行业等等关注。2012年11月18日当天，随着第一名运动员猝死，舆情掀起了一个小高峰;2012年11月25日，第二名运动员经抢救无效死亡后，掀起舆情传播高峰。随着组委会信息公开，舆情在此刻达到高峰后逐步下降。2012年11月26日，广马引起的新闻报道共1520篇，网名跟帖179万次条。广马舆情，主题事件影响大，波及范围较广，传统媒体在整个事件扮演着信息源等不可或缺的重要角色，赛事组委会和广州市体育赛事主办单位积极应对，及时公布信息，尤其是在后半阶段，国内主流媒体正面引导和宣传，在一定程度上挽回了赛事负面影响。赛事组委会积极与媒体沟通，并通过新媒体及时公布信息，成为本次舆情事件应对的关键点。

3．2数据处理与采集

3．2．1社会网络分析概念描述本研究用关联矩阵表示舆情传播网络结构，节点表示舆情传播行动者，边表示行动者之间关系。基于赛事舆情事件传播速度快，为此假设赛事舆情传播在某一节点时间内，为静止状态［4］。分别用+1和0表示舆情传播系统的两种观点，即在初始状态下，系统中所有用户的意见被随机设为+1和0，进而对网络传播链接进行计量［21］。基于社会网络舆情传播分析主要就是对网络结构、角色地位进行分析，本文选择测量对整体网络结构、行动者网络角色和地位、整体网络内部结构［4，35］进行测量和分析。整体网络结构分析参数为密度、中心度和中心势，行动者角色和地位参数主要为欧几里得参数和结构洞限制度，整体网络内部结构参数为κ－核。3．2．2赛事舆情网络传播数据采集本文以2012年广州马拉松舆情事件为研究对象，选取公共信息发表平台和个人信息交换平台进行数据截取。公布信息平台选取了40个节点，包括新华网、人民网、大洋网、南方都市网、网易、新浪、腾讯新闻等以新闻传播为主线的信息平台;选取了天涯网、猫扑网、搜狐论坛、凤凰论坛、百度贴吧等以论坛和交流社区为主线的公共信息平台，以优酷网、土豆网、凤凰视频网、百度视频、酷六网等以视频为信息平台。选取自媒体舆情行动者40个，主要来源于微博、博客、微信等自媒体，通过挖掘各结点之间关联线以及评论进行数据采集。信息传播由信息源往受体方向传播，信息员向受体传播的方向性，为有向社会网络结构。舆情传播过程中，信息源将信息传递给受体，受体在一定程度上又将影响信息源，表现为一种互动关系模式。在有向社会网络关系中，信息受体既可以反作用影响信息源，也可能并不发送信息影响信息源，为此存在单向网络和双向网络。通过网络循证数据，整理排列出80×80互动关系矩阵，运用PAJEk软件进行可视化分析，生成广马有向舆情传播结构图，具体见图1。

3．3整体网络结构侧度

3．3．1密度分析密度是社会网络分析常用指标，尤其是在无向网络分析中，指网络实际连接数量与理论可能存在最大连接数量之间的比值，密度越大，表明行动者之间连接越密切，信息交流就更为顺畅;密度越低，情况相反。由于密度受测评传播网络规模的影响，社会网络最大联系数为N×(N－1)，当增加一个行动者时，增加的社会网络最大连接数较大，但实际连接数相对固定，尤其是在网络规模较大时。为此社会网络分析专家引进了点度概念用语测评社会网络密度，点度是指在社会网络中，行动者所拥有最大连接数量。通过Pajek软件测量广马舆情事件密度可知，平均密度(矩阵)为0．156，平均点度为24．95，即一个行动者将与24．95个邻居进行信息互动，实现信息传播。由此可见，在广马舆情事件结构图中，各节点相互联系紧密。尤其是传统公共媒体间存在信息互动，这成为推动广马事件迅速传播最直接原因，扩大广马舆情事件传播范围和影响力，增加受关注程度，造成关注过于集中，给广马赛事带来不良的影响。3．3．2点度中心性分析点度中心度是基于行动者与它接邻行动者节点数，节点入度是邻接至行动者的节点数，出度是邻接到自行动者的节点数。在社会网络中，点度中心度出度是扩张性测度，入度则是接受性测度。对出度测量，有利于掌握信息扩展的途径，对入度的测度，有利于掌握信息发展的态势。表1为广马舆情事件点度中心度的测度数据。广马舆情事件传播节点的点度范围4～95，整体传播点度密度为0．45472，lc老蔡通过网络传播邻居数量最少，在社会网络中，相对孤立，对网络传播产生的影响最小;以人民网为代表的大众传媒，出入度较高，网络传播邻居的数量最大，影响相对较大，成为网络传播有力推手。3．3．3行动者距离在社会网络中，行动者距离是用来描述一个行动者到另一个行动者之间最短距离，也称为“测地线”，尤其是在六度空间理论发展起来之后，行动者距离在社会网络分析研究中，具有举足轻重的地位。图2显示，广马舆情网络结构图中，各行动者之间的距离，其中最大距离以76号行动者“联合早报”到17号行动者“静如山岳”为代表，最大距离值为12，最小为1，大部分行动者之间的距离为1和2。在舆情信息传播过程中，传播距离越短，传播速度就越大，造成的影响力也越大。整个广马舆情传播的平均距离为2．93833，信息传播速度较快。

3．4行动者在整个网络中的地位和角色

3．4．1行动者整体结构等测度———相似性检验行动者整体结构等价用来说明两个行动者接受或发向网络中其他行动者的关系是相同的，那么认为其在结构上是等价的，主要是测评行动者在网络结构中多大程度上的相似。图3通过Pajek测度的相关系数图。通过图3可知，除了在对角线相关系为1外(行动者与自己在结构上是完全对等的)，非对角线元素中没有等于1的元素，这也就是说在建议关系上没有结构等价的行动者。其他行动者之间相关系数各不相同，行动者等价结构也各不相同，各自在社会网络中影响力也各不相同。为此行动者相互替代之后，必然会影响到整个网络传播，为此结构等价性较小，可替代程度也较小。由此可见，传统媒体在网络传播依然起到至关重要的作用，传统大众媒体在舆情传播中也同样具有重要的作用，不能被取而代之。3．4．2结构洞分析结构洞主要用于测评社会结构网络非直接联系以及关系断链的现象，由于社会网络结构传播过程中，行动者之间非直接联系，造成行动者信息传播的缺失，从网络整体看好像网络结构中出现了洞穴，结构洞存在使得处于中间位置的行动者居于重要的位置。为此本文根据结构洞特征，对广马舆情事件结构洞指数和中间中心性进行测度。在结构洞测度中，主要测度社会网络限制度。社会网络限制度是衡量一条纽带的重要性或独占性指标，代表了一个行动者与邻接行动者关系的比例，占这个行动者对所有行动者管理的比例。限制度是指行动者与对方的关系会对对方产生的影响，这种限制取决于行动者对方强连接节点与行动者之间的纽带强度。图4是通过Pajek测度的广马舆情事件限制图(图4)。从图4可知，广马舆情网络结构中，存在大量的传播结构洞，各指标之间的限制度程度不一至，说明了信息传播的制约性，各自受制约的程度大小不一至，最大为62号“体育咨询榜”，受64号“zg赵哥”约束性达12%，这就意味着62号“体育资讯榜”有12%的信息是通过“zg赵哥”这个行动者传播出去的。通过图4可知行动者受结构洞影响力约束相对较小，这说明行动者在舆情信息传播过程中，行动者接收多个行动者的信息，不易受单一其他自媒体或传统媒体的影响。点度中介度就是在网络中所有其他行动者之间的测地线，经过该行动者的测地线比例，对信息传递起到重要的中介作用，也就是占据更为重要的中心位置。通过表2可知，大洋网、搜狐新闻和星岛新闻点度中介度相对较高，点度中介度值分别为0．146023、0．122810和0．109847，在整个网络传播过程中起到重要的中介作用。这说明这些网络占据较多信息资源，并为扩大自媒体提供了大量的信息交流平台，从而促使信息资源资源共享和信息资源的传播。但通过表2可知，整体网络中介中心势并不高，这说明在广马舆情事件中，直接信息传播在整体网络中占据重要的位置，受中介影响较小。

3．5整体网络内部结构测度

κ－核就是每个节点至少与一定数量κ的其他节点相邻接的子图，来界定舆情传播中存在的小团体数量，κ－核界定了相对密集的子网络，相对密集κ－核有利于信息在子网络传递。测度结果显示，广马舆情事件κ－核的最大值为17，结点数共有17个，占全部节点21．25%。通过图5可知，κ－核的值在15级以上的占整个舆情网络的66．25%，说明在该舆情事件中存在联系紧密的凝聚子群，该子群在整个网络中处于中心位置，通过彼此信息的互动，掌握大量的舆情信息，通过凝聚子群约束性进而占据了传播途径的重要节点。

4结论与建议

通过研究表明:广马舆情事件传播网络中整体密度较高，传统媒体和自媒体信息互动传播频繁;各行动者信息互换距离较短，从而导致信息传播速度较快。通过对行动者整体网络结构等价性的侧度发现，行动者在整体网络中地位和角色相对独立，虽有结构洞的存在，但约束力相对较小，对信息传播制约有限，尤其是点度中介值较低，说明信息以直接传播较多。通过对整体网络内部结构测度，发现广马舆情事件广泛存在凝聚的子网络，子网络存在加速了信息在子网络行动者间的共享和交换，从而促生多中心的传播网络结构。

4．1组建多中心并行舆情网络结构

由于举国体制以及政府办赛等原因，我国发生体育赛事舆情事件，信息传播的主要途径是主办方新闻会，经由传统媒体进行传播，具有信息传播渠道单一性以及传播时间阶段性的特点，显然不能适应体育赛事突发舆情事件的复杂性特点以及自媒体网络传播迅速发展的需要。构建并行化、连续性的多中心网络结构，替代机械、僵化、费时的信息传播管理模式，实现并行舆情网络管理流程，提高舆情管理者对传播环境的感知能力和适应能力，确保对舆情事件反应的及时性和准确性。体育赛事舆情事件发生时，不同利益主体将从不同的角度传播信息，强调网络传播不同利益主体共同利益和协助重要性，在舆情传播管理中尤为重要。由于互连网络技术发展，打破传统的单一的、面对面的信息传播途径，扩展了多元主体在时间和空间上实现多元灵活组合的可能，多元主体相互依赖，共享信息，形成动态网络信息管理系统。将原有信息管理传播网络纳入体育赛事突发舆情事件管理系统，增强信息管理深度和广度，建立横向舆情评估体系，实现突发舆情事件管理的即时性、完整性和通达性，完善多中心并行舆情监控与协同应对。

4．2关注舆情事件网络引导时机

突发舆情危机时，当持某一观点信息源占据优势时，网络受众就会迅速靠拢，形成“集聚效应”［36］。突发舆情事件主要体现在个体信息交换以及信息共享之后的群体，这种群体行为属于非常规状态下由于信息不对称所引发的好奇、恐慌心理，导致的临时性、非正式的弱关系。舆情事件在社会中受关注程度越高，这种临时的、不稳定弱关系就越容易形成。在社会网络结构中，社会公众既是信息受体，也是信息的传播者，通过自身将信息传播到其他结点。基于社会网络舆情网络分析不仅关注信息内容，更关注信息传播者与受体之间的关系，在进行舆情监控管理过程中，选择合适时机，选择关键位置，通过舆情引导的方法对舆情发展进行干预，将在较短时间内改变或引导受众的观点，起到较好的舆情引导作用。同时建立透明的舆情传播平台，促进受众在透明的平台下理流和理性探索，支持理性化的多样性，提高公信力。