虚拟社区网络传播机制分析

曹依霏，孟 韬

（东北财经大学 萨里国际学院，辽宁 大连 116023）

虚拟社区网络传播机制分析

曹依霏，孟 韬

（东北财经大学 萨里国际学院，辽宁 大连 116023）

虚拟社区的网络舆情现象对各类组织产生了重要影响。应用虚拟社区网络传播机制的模型，利用社会网络研究理论中的嵌入理论，对虚拟社区的结构嵌入、关系嵌入以及认知嵌入与网络信息的传播效果之间的关系进行实证研究，从而解释虚拟社区中网络舆情现象迅速蔓延的原因。研究结论表明，网络的关系强度、同嗜性、参与者的共同愿景及网络的传染性对虚拟社区网络信息的传播效果有显著正向影响。

虚拟社区；传播机制；社会网络

当前网络信息技术的发展已经进入以互联网用户互动与分享为特征的Web2.0时代，并表现出了新的网络信息传播形式与特征。作为Web2.0的典型形式，虚拟社区已经成为了人们应用网络来传播与获取信息的重要工具。但是，虚拟社区及微博等互联网传播工具的广泛使用所带来的网络舆情现象产生了“蝴蝶效应”，给诸多组织带来了管理危机和重大影响，如近年来发生的双汇瘦肉精事件、达芬奇家居事件、郭美美事件等。2011年发生的郭美美事件无疑是虚拟社区网络传播引发舆情现象的典型案例，此事牵扯出了诸多机构及其高层管理者，最终导致大众对红十字总会的信任危机，使中国红十字会名誉严重受损。以郭美美事件为代表的网络舆情事件的传播机制是什么？如何利用虚拟社区规避网络舆情带来的负面影响？对于虚拟社区网络传播机制的研究可用于解释网络舆情现象形成并迅速蔓延的原因，从而帮助非营利组织、企业以及政府更好的进行信息传播、形象宣传与危机处理。

一、理论综述与假设

目前，嵌入性理论已经成为了社会网络分析领域中的一个核心理论。嵌入性理论认为人类的一切行为及制度都是受到其所拥有的社会关系影响的。嵌入可以分为结构性、关系性及认知性嵌入三大视角。

（一）结构嵌入与网络信息传播效果

结构性嵌入研究强调个体所处的网络结构对虚拟社区参与者传播信息行为的影响。两个个体间的结构嵌入为个体间相关联的程度。结构嵌入不但关注网络作为一个整体的结构与关系，还关注网络中的个体作为一个节点在网络中的位置及重要程度。本文选取网络中心度这一变量进行测量。

网络中心度是一个重要的个体结构位置的指标，它可以用来判断个体在其所在网络中是处于中心位置还是边缘位置。网络中心性高的个体往往拥有与其他参与者更多的直接联系，因此更容易与他人形成合作关系并进一步形成集体行为[1]。个体中心性越高知识共享行为越频繁。基于以上学者的研究成果，本文

提出假设：

H1：网络中心度正向影响网络信息的传播效果。

（二）关系嵌入与网络信息传播效果

关系性嵌入研究强调个体在其所处的网络中与其他个体在交流与互动过程中所形成的人际关系网对网络中个体行为的直接影响。本文在以往学者研究的基础上，同样引入关系强度这一变量，并同时引入同嗜性这一变量，描述了同嗜性对网络个体间信任关系的重要性，来分析网络关系嵌入特征。

1.网络关系强度

关系强度是研究整个网络特征的传统关键性指标，自Granovetter发表了《弱连带的力量》之后，对于关系强度的研究一直是社会学、管理学研究领域中的一个重要组成部分。网络关系强度通常用来表示网络中个体之间联系的强弱。个体间的互动越频繁，他们就更会通过不同的渠道进行互动，因此个体间的关系也就越紧密，即形成了强连带[2]。在关系强度高的社会网络中，个体间的亲密程度就较高，彼此之间越信任，目标与想法也比较相似，那么个体间的交流就越频繁，信息传递的速度也就越快[3]。基于以上学者的研究成果，本文提出假设：

H2：网络的关系强度正向影响网络信息的传播效果。

2.网络的同嗜性

同嗜性是指网络中个体间的相似性。很多学者已经将同嗜性作为基础来解释传播网络。研究表明个体更倾向于选择与自己相似的个体交流，因为这样可以减少互动过程中可能发生的冲突[4]。许多学者也对同嗜性与关系嵌入下的传统变量信任之间的关系做出了研究。因为相似性可以使传播变得更加的简单，增加传播行为的可预测性，并促进传播网络中的信任和互惠[5]。网络同嗜性与信息可信度之间也有着直接和间接的联系，从而会直接影响到消费者对信息价值的判断。基于以上学者的研究成果，本文提出假设：

H3：网络的同嗜性正向影响网络信息的传播效果。

（三）认知嵌入与网络信息传播效果

认知性嵌入研究强调个体所形成的价值观，语言，愿景，文化，行为等是受周边环境和自身认知影响和引导的。本文引入共同愿景及传染性两个变量来研究认知嵌入。

1.共同愿景

共同愿景的研究强调虚拟社区参与者对在互动过程中形成的共同愿望及目标的认知。共同愿景对于社会网络组织的作用在于它将没有利益交叉的个体联合起来，让他们为了同一个目标或愿望被充分的动员起来并采取相应的集体行为，创造出众人一体的感觉。虚拟社区中的个体之所以会积极的参与到信息的共享和传递中正是因为他们有着相同的愿望和目标，并且他们了解他们的行为对愿望和目标的达成有推进的作用。因此，本文提出假设：

H4:网络参与者的共同愿望正向影响网络信息的传播效果。

2.传染性

传染理论研究强调个体的态度和行为会受到社会网络中其他个体的影响。通常情况下，个体更容易和同一社交圈内的人达成共识。研究表明一个组织的成员对信息的理解情况受到他们关系亲密的同事的态度的显著影响[6]。且当面对不确定或全新的情况时，人们更容易受到社会传染的影响[7]。基于以上学者的研究成果，本文提出假设：

H5：网络的传染性正向影响网络信息的传播效果。

综上所述，本文的基本理论模型如下图所示。

本文的理论模型图

二、研究方法

（一）相关变量的测度

本文在借鉴了国内外学者的成熟量表的基础上设计出了完整的问卷，相关变量的测度如下：1.中心度的测量借鉴了Batjargal、Giuliani的量表；2.关系强度借鉴了Granovatter、Burt的量表；3.同嗜性借鉴了Gilly、Brown、Broderick、Lee的量表；4.共同愿景借鉴了Stewart、Gosain、Hertel的量表；5.传染性借鉴了Rice、Krackhardt、Porter的量表；6.网络信息的传播效果借鉴了Rice、Krackhardt、Porter的量表。

（二）问卷设计与发放

本次问卷以郭美美事件作为大的调查背景，第一部分是相关变量的调查，采用Likert量表1到7，让被调查者根据自己在郭美美事件中的参与经历来对每个描述进行判断。第二部分是对被调查者个人基本信息的调查。本研究采用网上调研的方式进行，被调查对象主要包括天涯社区、郭美美事件QQ讨论群中郭美美事件的参与者。本次共回收问卷374份，有效问卷共336份，有效率为89.8%。

三、研究结果

（一）信度与效度检验

经过SPSS软件分析得知：网络中心度、关系强度、同嗜性、共同愿景、传染性、参与者传播行为的Cronbach’a系数分别为 0.718、0.895、0.775、0.822、0.800、0.843，均大于0.7，即全部达到了可接受水平。因此，本文中涉及到的各个变量都具有较高的可信度。

效度检验与因子分析结果表示各变量KMO值均大于0.65，Bartlett球形度检验显著性均为0.000，说明各变量有较好的构建效度。通过正交旋转后发现因子解释方差基本上都大于55%，说明各题项可以很好的解释各个变量，且各个变量设置较为合理。

（二）回归分析

最优回归分析结果中的R为0.741，R2为0.550，AdjustedR2为0.544，说明已解释的变差占总变差的55.0%。并且F值为101.008，F统计值的显著性概率为0.000，由此可以看出总体回归效果显著。由下表的最优回归分析可以得知，共同愿景、传染性、关系强度与同嗜性对虚拟社区参与者传播信息的行为有显著的正向影响，验证了假设H2-H5。此模型解释了方差变异的54.4%，较为理想。

最优回归分析表

四、管理建议

目前，如何利用虚拟社区达到最优的形象宣传效果的同时，最大程度的规避网络舆情现象给非营利组织、政府与企业声誉造成的影响无疑成了管理上的一大难题。在上述研究结论的基础上，本文在网络舆情的防范与处理方面为非营利组织、政府与企业提出几点管理建议以供参考。

（一）网络舆情防范

1.可以充分利用虚拟社区参与者具有同嗜性的特点，建立自己的公共主页、兴趣小组、粉丝团等，注重企业形象的宣传。定期将组织的价值观、愿景、甚至资金流向等信息发布在上面，来增强受众对非营利组织、政府与企业的认识和了解，在群众心中树立起良好的组织形象。

2.在建立了公共主页、兴趣小组及粉丝团的基础上，应引导及促进与虚拟社区成员间的良性互动，增强网络间个体的关系强度。实时的将组织的计划和近况向群众汇报，增加群众组织的信任及认同，保持良好的互动关系，以便在舆情爆发初期及时引导舆论的发展方向。

3.通过与虚拟社区成员的互动，即时的了解受众的共同愿景，了解民意、尊重民意。一旦发现网络中出现对组织形象不利的信息时，应派遣专门的舆情应对小组与相关的信息发布者进行有效的沟通，从源头上净化不良信息。时刻掌握网络舆论的发展方向，防患于未然。

（二）网络舆情处理

1.相关组织应建立专门的网络舆情处理平台，建立有效的应对机制。在危机发生时，及时分析舆情的现状，组织人员在网上发布对组织有利的信息，拿出证据来澄清事实，并对不实的信息给予反击。同时也要实时的了解群众的舆论动向，调整反馈及应对机制，将危机及网络舆情产生的负面影响降到最小。

2.利用虚拟社区成员间态度及行为的传染性，在舆情爆发后及时在公共平台中发布澄清组织形象的信息，首先重拾那些平时保持良好互动的网民对组织的信任和认可，通过网络的传染性，让这些参与者对组织的积极口碑去影响社区内的其他参与者，形成良性循环，以达到抑制负面舆论的效果。

[1]Nahapiet.J,Ghoshal.S.Social capital,Intellectual capital,and Organizationaladvantage[J].The Academy ofManagementReview, 1998(2)：242-266.

[2]Haythornthwaite.C.Tie Strength and the ImpactofNew Media[M]. Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences, Los Alamitos, CA: IEEE Computer Society,2001：11.

[3]Rindfleisch.A,Moorman.C.The Acquisition and Utilization of Information in New Product Alliances:A Strength-of-Ties Perspective[J].JournalofMarketing,2001(2)：1-18.

[4]Sherif.M,Superordinate goals in the reduction of intergroup conflicts[J].American JournalofSociology,1958(6)：349-356.

[5]Brass.D.J,A social network perspective on human resources management[J].Research in Personnel and Human Resources Management,1995(1)：39-79.

[6]Fulk.J,Schmitz.J,Ryu.D,Cognitive elements in the social construction of communication technology [J].Management Communication Quarterly,1995(3)259-288.

[7]Rice.R.E.Using network concepts to clarify sources and mechanisms of social influence[J].Progress in Communication Sciences，1993(12)：43-62.

【责任编辑 赵 伟】

G206

A

1674-5450（2014）05-0168-03

2014-05-26

国家自然科学基金项目（71272052）；中国博士后科学基金项目（20110491524）

曹依霏，女，辽宁沈阳人，东北财经大学企业管理硕士研究生；孟韬，男，陕西汉中人，东北财经大学教授，经济学博士，主要从事网络组织与组织理论研究。