探析数据可视化技术在微博应用中的特征

康磊　陈婷

摘 要：基于微博为当下最炙手可热的社交平台，学者于微博的研究日渐深入，针对目前传统传播学理论解析的局限性，提出利用数据可视化的手段，通过对可视化图像进行直观形象的分析，能够更好地摸索出微博的传播规律。本文首先介绍了微博研究的发展脈络，又分析了视觉信息的作用，最后着重阐述了微博中用户关系和微博传播路径类型的可视化方法应用，认为结合可视化技术进行微博研究对政府进行舆论控制具有一定的理论指导意义与社会意义。

关键词：微博；传播模式；数据可视化

1 微博研究问题的提出

自美国的Twitter于2008年传入中国，新浪微博等国产微博客陆续推出，并在去中心化、开放互动化、媒介一体化的Web 3.0交相辉映的互联网时代摧枯拉朽。据统计，截至2013年，以新浪微博为代表的微博客注册用户早已赶超5亿，于是，凭借超高人气的微博产业链也悄然形成，主要以新闻发布、广告营销、电子商务等服务为主，由此而滋生利益纠葛也无可厚非。^[1]一时间，书店的热销榜上也出现了“微博”的身影，李开复的《微博：改变一切》、朱海松的《微博的碎片化传播：网络传播的蝴蝶效应与路径依赖》等等，诉诸从微博的影响力度、传播模式、营销战略等各个剖面展开研究，一探微博的魔力之源。但究竟是什么支撑起了它的辉煌呢？溯流穷源，于新媒体时代别树一帜的传播模式责有所归。

于是，人们开始在传播学中搜寻理据支点。德国学者马莱茨克的场模式是较为成熟的模型，他认为传受双方存在于一个极复杂的“社会磁场”中，且均受到个人结构、媒介组织和社会环境的约束而进行互动传播。^[2]投射到微博的传播中，每个博主在发表或转发微博前往往要进行个性化的“内容选择”、接受媒介环境中的“讯息约束”和“媒介约束”，之后甚至要承受舆论下的“心理压力”。但马莱茨克模式忽略了微博典型的自媒体特征，其理据略不充分。后来，人们又借用罗杰斯和金凯德在网络初兴时期提出的辐合模式，于微博的自媒体环境下，传播者无信源和信宿明确之分，所以被统称为参与者，双方共同创造、不断分享、相互理解与赋义，同道中人则趋于辐合。^[3]但也存在着局限性，仅适合分析参与者较少的传播活动。之后，国内以张庆永为代表的学者也提出了诸多微博客的传播模型，依旧无法彻底全面细致地领悟它。如何才能直观、准确和有效地勾勒出隐藏在微博客后的传播形态已然吸引了各方学家探索。

2 视觉信息的作用

人类用视觉感知色彩、明暗、大小、形状等近乎80%的外界信息。记忆大师以图像作为记忆挂钩，与记忆要素结合，打造记忆宫殿，实现了海量的信息记忆。学龄儿童被引导利用结合联想的右脑图像记忆法背单词、学知识，也取得了显著的成效。书画大家则乐忠于外出采风，饱尝视觉之宴，创造灵感之作。经历史考证和实践证明，人类的洞察力、联想力和创造力绝大部分来源于视觉信息的刺激。

在数媒技术竹苞松茂的今日，可视化早已不是一个陌生的字眼。从最初的科学计算之中的可视化、科学可视化，到信息可视化，再到如今的数据可视化，已然历经了半个多世纪的探索与发展。从名称的演变便可感受到其研究对象的日益清晰化，研究领域的愈发成熟化。目前，基于几何投影和绘画的平行坐标法、面向像素的颜色匹配技术、利用枝形延展的图标表示法，还有依据数据层次划分空间的树图技术都是较为主流的可视化技术。^[4]能根据多维数据集的分布特点，对应生成独特的可视化图像。在医学诊断、油气勘探、气象预报、生物科技、商务金融和虚拟现实等领域都有广泛应用。^[5]其技术特点和优势显而易见，数据的多维呈现形象直观、数据的关联表达主次明确、数据的艺术效果美妙绝伦、数据的沟通控制智能快速。当下，网络社交大行其道，海量的数据令我们茫无端绪。如何让隐匿在其中的传播机制和信息知识显露已成为时代的探究课题。于是，数据可视化在人与数据间架起了沟通的桥梁，揭示了看似杂乱无章其实暗藏玄机的数据背后的科学规律。而微博作为新媒体时代的宠儿，其数据信息毫无疑问在数量上是庞大的、内容上是丰富的，凭借数据可视化的有利之势必能在信息传播研究领域有所突破。

3 数据可视化于微博研究中的应用

以个体为媒体单位的节点式传播是自媒体时代的典型特征。人民大学的喻国明教授将节点形象地分为三类，即核心节点、桥节点、长尾节点，他们依次为建立关键论点信息且拥有超高人气地位的起源者、二次传播信息且人气较高的扩散者和人气较弱且通过前两者进行二次或多次传播获取信息的接受者。^[6]据统计，每时每刻都有成千上万个节点在线活跃在微博这一巨大的社交场中。而微博上的可视化应用，则是基于节点，试图以更好的方式展现节点之间的关系、节点之间的传播路径，即分为用户关系的可视化和微博传播路径的可视化两个方面。

（1）用户关系的可视化。我们利用关注与被关注的关系，用可视化的方式呈现出用户的社交圈，本文作者通过在微博中实践操作可视化技术，总结得出如图1的可视化流程。首先，从微博客中读取数据并解析，然后采用算法计算出用户所属社交圈并生成数据文件，最后将数据文件导入可视化系统，生成可视化分析图。以微博用户史玉柱（微博名为“史玉柱大闲人”）为例，可视化处理得到如图2的社交圈。通过该图，我们可以直观地观察其所属的社交网络人脉构成与分布。若能恰当利用圈子关系，就能为圈内用户了解和拓展人脉提供帮助。例如，图中东方宾利集团下属的一些模特如果想认识圈子内的一些“大咖”，如知名演员文章，传统方式下是很难知道通过谁是比较好的方式，而社交圈子的可视化让其一目了然地了解到通过史玉柱就可以方便地联系到文章。在用户关系的可视化过程中，还可以对关注对象和粉丝的性别、地域分布、粉丝数趋势等进行分析。事实上，这些可视化的方式在帮助用户更加清楚地了解自己的人脉的同时，对学者们深入分析微博的传播形态也提供了有力的支持。并且人们可以利用用户的关系来推测用户本身的属性，了解用户的兴趣等，进行个性化推荐。

（2）微博传播路径类型的可视化。微博用户的低门槛性和信息传播的公开性形成了具有微传播特色的微博舆论。它是一个通过微博中的“虚拟人际关系网络”扩散、讨论的传播过程。微博中关系网络高度复杂，舆论传播路径冗杂，几无规律可言，但利用可视化方法形象化处理与理解大规模数据，可以有效地发现隐藏在信息内部的特征和规律。^[7]随着微博中“关系”的复杂化，微博传播逐渐演化为漩涡蔓延型、星系扩散型和节外生枝型。^[8]漩涡蔓延型模式是微博传播最基本的模式之一。其基本结构特征为围绕某一发起讨论的微博为中心，形成“漩涡”状。2013年6月28日张小娴发布了内容为“早上看花花不老，土耳其的郁金香。我来看花时，花也在看我吗？”的微博，截至2014年3月16日，其转发量为2287，转发路径可视化后就是一个典型的漩涡，如图3。通常这种类型的微博事件内容比较单一，没有明显的冲突，也没有激烈的争论。

星系扩散型模式属于多方发生论争形成的散点传播模式。直观表现为有若干环状漩涡，且各漩涡互相连接，呈“散点状”。选取2013年4月16日随手拍发布的内容为“#随手拍#听说4月22日微博又有值得围观的‘拍片儿大事啦？童鞋们，手机、相机准备好，想怎么拍就怎么拍，啪啪啪啪，用快门声来迎接即将到来的狂拍盛宴吧！”的微博，截至2014年3月16日，转发量1568，可视化路径呈星系扩散型，如图4。其在中心话题之外又产生了若干个子话题，并且子话题在相应的小群体中得到了一定范围的传播，影响力较大并且涵盖范围较广。

节外生枝型是在传播时出现强势意见领袖介入话题的情况，由此形成了一个或多个显著的、辐射广泛的、规模较大的传播中心，使微博传播的中心发生偏移。选取2014年2月16日大左发布的内容为“北爱，我来了！集体求虐，据说会爱到不能自拔……你们看了吗？@陈思诚@佟丽娅”的微博，截至2014年3月16日，转发量270，转发轨迹可视化后如图3～5呈节外生枝型。图中明显呈现了两个传播中心，即陈思诚和佟丽娅，由于其名人效应而成了该条微博的强势意见领袖，使得传播发生偏移。这说明在微博的传播过程中，由于新的意见领袖的参与，在初始话题之外又产生了一个或多个辐射广泛、规模較大的传播中心，从而舆论的中心发生偏移，舆论的传播态势和排布规律会产生相应的变化。

在上述基于微博传播路径的可视化图中，每一个圆点代表一条微博，点越大表示被转发的次数越多，每一条辐射线则代表两端圆点的转发与被转发关系，外侧圆点转发内层圆点，同时采用不同的颜色区分出不同圆点所处的转发层级。总的来看，可视化只是运用了绘画中最基本的造型元素点、线和色彩，但不同于一般的绘画，图像中的点、线和色彩是被赋予意义和经由符号化的存在着，看似纯粹却隐藏了许多复杂的数据信息，这也正是其艺术魅力所在。^[9]此外，微博传播路径的可视化对帮助学者进行用户数据挖掘和探索传播规律起到了不可忽视的作用，可一目了然地找到转发爆发中心点所处的位置。对于政府来说，如果能够很好地可视化热点事件微博的转发路径，抓住主要的传播节点，找到其中的传播规律，就可以更好地管控微博，控制舆论，并能在紧急关头及时地采取措施进行危机公关。

4 结语

数据可视化为微博的深入研究开辟了一条新径，具有深远的理论指导意义与社会意义。它利用视觉信息的直观性和形象性，激发了学者的研究热情，并依靠数据信息的准确性，以更精确的形式揭示了微博的传播机制，对于提高政府的舆论监控效率提供了强有力的技术支持，对于建设健康和谐的信息社会产生了积极的推动作用。在这样一个崇尚美的时代，可视化技术遮起了数据裸露的躯干，披上了图像艺术的外衣，是技术与艺术的呼应。它证明了摧枯拉朽的功能技术并不意味着枯燥乏味，美轮美奂的艺术表达也不寓意着翻番复杂。而是借助艺术之手和技术之笔，掌握着美学与功能的平衡，勾勒着信息传播时代的宏伟蓝图，诉说着隐藏于数字技术与虚拟艺术之间的秘密。

参考文献：

[1] 百度百科.“微播（微型博客）”词条[DB/OL].http：∥baike.baidu.com/subview /1567099/11036874.htm？fr=Aladdin.

[2] 董璐.传播学核心理论与概念[M].北京大学出版社，2010（07）：35-37.

[3] 刘丽芳.微博客的传播特征与传播效果研究[D].浙江大学，2010（05）：11-17.

[4] 刘勘，周晓峥，周洞汝.数据可视化的研究与发展[J].计算机工程，2002（08）：1-3.

[5] 石昊苏，韩丽娜.数据可视化技术及其应用展望[A].全国自动化新技术学术交流会会议论文集（一）[C].2005（11）：39-40.

[6] 钟舟.微博客的传播特征与传播模式[D].中南大学，2012（05）：17-18.

[7] 党永杰.新浪微博用户关系研究[D].华中师范大学，2013.

[8] 韩运荣，高顺杰.微博舆论传播模式探究[J].现代传播（中国传媒大学学报），2012（07）：35-39.

[9] 张宇雷，刘湘琳.基于视觉元素的数据可视化感性特征的探讨[J].设计艺术研究，2012（06）：23-26.

作者简介：康磊，哈尔滨工业大学媒体技术与艺术系硕士研究生。

陈婷，哈尔滨工业大学媒体技术与艺术系硕士研究生。