基于SNA的煤矿生产事故舆情传播与管理研究*

孙曙英孙卓君

（1.西安科技大学安全管理研究所，陕西省西安市，710054；2.教育部西部矿井开采及灾害防治重点实验室，陕西省西安市，710054；3.西北大学新闻传播学院，陕西省西安市，710127）

基于SNA的煤矿生产事故舆情传播与管理研究*

孙曙英1，2孙卓君3

（1.西安科技大学安全管理研究所，陕西省西安市，710054；2.教育部西部矿井开采及灾害防治重点实验室，陕西省西安市，710054；3.西北大学新闻传播学院，陕西省西安市，710127）

针对大数据背景下煤矿生产事故舆情传播的特性，选取云南曲靖市煤矿透水事故为例，从社会网络分析（SNA）的角度分析了煤矿事故舆情传播的网络结构，使用UCINET软件从原始数据转换后的关系矩阵中得出舆情网络图谱，并从节点中心性、网络平均路径、凝聚系数和结构洞4方面对煤矿事故舆情传播的特征进行了分析，针对煤矿事故舆情的控制与管理提出了建议，以求从源头上弱化煤矿事故网络舆情的不可控性。

社会网络分析 关系矩阵 网络结构 舆情传播 煤矿事故

近年来，移动互联、社交网络、电子商务等极大地拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据迅速膨胀、变大，世界已然进入到了大数据时代。大数据时代的到来，为舆情的传播拓展了一个全新的阵地——互联网，这个被称为 “第四媒体”的网络媒体在各种突发事件的信息传播上表现出了强大的影响力。形形色色的突发事件信息以互联网为平台，通过新闻跟贴、论坛发贴、微博或微信转发等方式迅速形成网络舆情，并经由网络传播产生发散和衍生效应，促使社会情绪合流、快速共振后形成突发事件的网络舆情危机。原本就是事故多发频发、倍受社会各界关注的煤炭行业，在大数据时代背景下，在新媒体传播环境下，煤矿事故的舆情传播也呈现出了新的特征，舆情信息的处置已经成为煤矿生产事故管理极为重要的内容，这对煤矿灾害舆情传播的研究提出了新的要求。从2010年山西霍州煤电矿难、2012年山西王家岭煤矿透水事故、2012年四川攀枝花肖家湾煤矿 “8·29”瓦斯爆炸、2013年湖南益阳市安化县洞天村煤矿地质灾害和2014年云南曲靖“4·7”、“4·21”等典型矿难的舆情治理中可以看出，煤矿生产事故的舆情传播及其治理面临着越来越多的困难和挑战。

网民在互联网中交换或分享有关煤矿事故的信息，并通过互动关系动态地影响着信息传播的路径、速度及变异性等，形成复杂互动的社会网络。因此，本文试图采用社会网络分析方法（Social Network Analysis，简称SNA）对云南曲靖“4.7”和“4·21”两起煤矿生产事故信息传播网络的拓扑结构进行测度，分析该舆情网络的整体结构、内部子结构和个体结构，揭示煤矿事故舆情网络传播的结构特征与动力机制，把握煤矿生产事故网络舆情传播演变规律，为更大范围和更复杂的煤矿灾害突发事件网络舆情管理提供理论和实践参考。

1　社会网络分析方法概述

社会网络分析是研究一个社会网络中的整体或部分的结构特征和该网络成员相互之间关系的一整套理论、方法和技术。社会网络分为微观自我中心社会网络和宏观整体社会网络。自我中心社会网络分析是个体（个人或组织）如何通过一个网络（现实空间或虚拟空间）建立关系、获得资源，并发现网络节点之间的差异和成员间的互动频率等，揭示网络规模、关系的类型、关系的强度等，研究的是社会个体的关系；而整体社会网络分析是社会网络中行动者通过已有的这种关系进行互动交流产生信息的流动并形成一定的能量，影响除行动者以外的参与者，其衡量的是社会网络的整体结构。本文从整体社会网络视角进行分析，选取了反映网络整体结构特征的指标，常用的有网络密度、网络平均路径长度、节点中心性、聚集程度、结构洞等，其中前4个指标是整体结构测度，最后一个指标是位置角色分析。

2　基于SNA的煤矿生产事故舆情网络结构特征分析

2.1案例回顾

2014年4月，云南曲靖市先后发生了“4·7”和“4·21”两起煤矿生产事故。4月7日凌晨，云南曲靖市麒麟区东山镇下海子煤矿发生透水事故，几分钟后，官方微博 “央视新闻”就发出第一条消息，紧接着就有地方性网络媒体 “云南网”、“广州日报”和大量网友在微博中评论转发，粗略统计，一天后微博的转发评论量达到500多条，此时，该事件被较多群体获悉，形成一定舆情热度。在舆论的监督下，曲靖市政府启动了应急预案，成立了事故救援指挥部。面对众多记者的跟踪报道，4月17日下午，云南曲靖下海子煤矿透水事故救援指挥部发布消息，称遇害人员的数量有增无减。4月21日凌晨，中国独家报道的记者从云南省曲靖市富源县政府了解到，富源县后所镇红土田煤矿发生瓦斯爆炸事故，14人被困井下。由一起事故增加为两起事故，曲靖煤矿事故这一敏感词的关注度飙升。当天上午8时，凤凰视频发布新消息，称找到了13名遇难者的遗体，直接经济损失达到1498万元。顿时舆论哗然，各大新闻网站、视频网站等相继开始报道，QQ、微信等个人空间、微博、博客开始转载转发评论，社会各界开始声讨笔伐，舆情达到空前高度。在民众舆论的压力和媒体好奇心的驱使下，官方对云南曲靖 “4·7”和 “4 ·21”煤矿重大责任事故展开了密集调查，5月7日最高人民检察院对11名涉嫌玩忽职守、滥用职权的国家机关工作人员进行正式立案侦查。

这起煤矿生产事故信息的传播路径可简要概括为:央视新闻微博首发→网站转载→网友转帖、评论→全国多家媒体关注→网站设立专题→中央媒体发力→官方回应→媒体评论→媒体继续报道→网友再议→部分媒体后续报道。媒体在煤矿事故信息的传播中发挥了充分优势，通过文字、图片、视频等形式在移动手机、电视、互联网等多个平台传递信息。积极迎合社情民意的需求挖掘信息源，将事件的不同关注层面细化分类。

2.2案例事件舆情网络结构特征分析

鉴于煤矿生产事故舆情在网络空间中主要通过新闻网站（政府、商业、国外、地方新闻网站）、时事论坛、BBS及网络社区、个人空间等进行信息发布和传播，以上述两起煤矿事故信息传播为例，在传统媒体和新媒体中交叉选取了60个节点，如表1所示，通过搜索信息传播的来源，确定两两节点之间是否具有转发关系，若节点与节点之间有关系则用 “1”表示，反之则用 “0”表示，并将其关系矩阵导入Ucinet软件生成舆情传播网络关系，如图1所示。

表1　云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络节点

图1　云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社群图

2.2.1网络密度分析

密度旨在汇总节点n之间实际存在的连接数L（实际图的连接数）与最大可能存在的边的连接数n（n-1）/2（完备图的连接数）的比重，即网络密度，公式为:

式中:D——网络密度；

L——实际存在的连接数；

n——汇总节点。

该指标能够测度社会网络成员之间信息传播的互动程度。结点之间连线越多，图的密度越大。由60个传播节点组成的云南曲靖 “4·7”和 “4· 21”矿难舆情社会网络的密度为0.1915254。因为每个行动者维持关系都要消耗时间和精力，他能维持的关系是有上限的，所以整个图的密度会随着节点的增多而降低。实际网络图中能发现的最大密度是0.5。因此密度0.1915254表明云南矿难舆情社会网络节点之间存在紧密的信息交流。

2.2.2网络平均路径长度

由于所建立的云南曲靖矿难社会网络是一个不完全连通的网络，在具体分析中突发事件舆情社会网络的路径长度为该网络所有存在路径相连的结点之间的平均最短距离。通过Ucinet软件对云南曲靖矿难舆情社会网络的平均路径长度进行分析，得出云南曲靖矿难社会网络的平均路径长度为2.020，说明在云南曲靖矿难社会关系网络中，只要经过2个传播节点，任意两个传播节点之间就能进行相互交流；基于平均路径长度的凝聚力指数为0.577，该指数与网络的凝聚力成正比，值的大小范围为 ［0，1］，凝聚力指数越靠近1，表明该网络越具有凝聚力。因此，可以判断云南曲靖矿难网络的凝聚力处于中等偏上水平。

2.2.3中心性分析

（1）点度中心性。一般情况下，点度中心性高的行动者在社会网络中处于核心地位，其影响力大，能够直接或间接影响甚至控制其他结点成员之间的活动；反之，点度中心性较低的行动者在网络结构图中处于边缘地位，其影响力不大甚至不构成影响。通过中心性分析可以对结点成员的权力进行量化研究，从而找到社会网络中的核心结点和边缘结点，更好地认识社会网络的特性。表2是云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络点度中心性测度的结果。

从表2可知，在云南曲靖矿难舆情社会网络中绝对点出度的最大值为24，是第11号节点 “新闻频道”，说明其信息来源较广，能够接收到更多煤矿事故的信息；绝对点入度的最大值为18，是11号、9号和13号节点，说明了 “新闻频道”、“人民日报微博”、“和讯新闻”在网络中较活跃，其他节点与这3个点的互动较频繁，所以这3个节点在网络中处于核心地位，其行为会影响到其他节点的行为；点度中心性排名比较靠后的传播节点处于边缘地位，很少与其他节点进行交流，互动性不好。

表2　云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络点度中心性测度

（2）中间中心性。中间中心性旨在衡量一个节点起到桥梁作用的大小，一个节点的中间中心性高，说明该节点出现在很多其他节点的最短连线上，也就意味着越多的节点必须经由该节点联系。云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络的中间中心性见表3。表3数据表明，在云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络中，13号节点的中间中心性值最高，位于多个其他节点的最短路径上，故 “和讯新闻”在该网络上起到了桥梁的作用，多个其他节点对它具有较高的依赖性，因此使得 “和讯新闻”这一网络成员控制信息流动的权利更大。

表3　云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络的中间中心性

（3）接近中心性。接近中心性考察一个点传播信息时不靠其他节点的程度。当行动者越是离其他人接近，在传播信息的过程中就越是不依赖其他人。因为一个非核心成员必须通过其他人才能传播信息，容易受制于其他节点。因而，如果一个节点与网络中其他各点的距离都很短，则该点是整体的重心点。“4·7”和“4·21”云南矿难舆情社会网络的接近中心性见表4。从表4可知，编号60的节点排名第一，其接近中心性的点入度为174，指向该点的边数是174，代表它发布的信息传递到其他所有点的距离之和为174；而接近中心性的点出度为3540，由该点出发的点的边数是3540，代表它获取其他所有点信息的距离和为3540；60号节点发布信息容易但获取信息就很困难。根据节点从发布信息到其他节点的难易程度，排列前3的节点依次是 “百世兴努力蔷QQ空间”、 “农城外人贴吧”和 “28推社区”。根据节点从其他节点获取信息的难易程度，排列越靠上的节点数值越大，获取信息越困难。排列越靠下的节点数值越小，获取信息越方便。

表4　“4·7”和“4·21”云南矿难舆情社会网络的接近中心性

2.2.4聚集系数分析

整体网络的密度越大，聚集系数越高，意味着网络中的联系越紧凑，网络中各节点之间的彼此连接稠密，网络对节点的态度、行为、观念等产生的影响也越大，各类信息、知识、技术等资源在整个网络中可以通过畅通的连接渠道达到广泛的传播。表5是采用Ucinet软件对云南曲靖“4·7”和“4 ·21”矿难舆情传播整体网络进行聚集系数测度的结果。

表5数据显示所有节点网络聚集系数的平均值为0.235，简称为加权聚集系数。聚集系数大于0，反映了云南曲靖矿难舆情的传播在整体网络中存在一些紧密的小团体，但这些小团体与小团体间的联系不强，所以网络加权聚集系数值不太高。对关系矩阵做细致观察，不难发现一些排在后面的节点与排在前面的节点联系较为松散，主要表现为云南曲靖矿难舆情社群图中大部分节点之间的联系并非直接联系，而是经过了很多个节点的传递后才存在的联系，导致节点之间较分散，连接相对较弱。因此，选取的60个行动者（网民或民间组织或网媒等）对云南曲靖矿难事故舆情的关注度并不是高度集中的，虽然这60个网络成员对于矿难事件的发布都有参与，但传播最终达到受众目标较慢且形成的传播效果不显著，所以网络聚集程度和传递性整体不理想。

表5　云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情网络聚集系数

2.2.5结构洞测度

结构洞是指两个关系人之间的非重复关系，彼此之间存在结构洞的两个关系人向网络贡献的利益是可累加的，而非重叠的，即充当结构洞的用户可以把另外两个互相没有联系的用户联系到一起，起到一个桥梁作用。结构洞的位置优势对信息共享具有重要意义。结构洞测度包括有效规模、效率、限制度、等级度、中间中心性等衡量指标的测量。一个节点的有效规模等于该节点构成的最大范围的网络实际规模去除其中的冗余部分。一个节点的效率等于该节点的有效规模与实际规模之比。网络节点的效率越高，则该节点对该网络中其他节点的影响程度越大。一个节点受到的限制度越小则意味着这些节点占据结构洞越多，不易受控于其他节点，获取资源方便且独立。等级度衡量限制度在多大程度上集中于一个节点上。

表6　云南曲靖 “4·7”和 “4·21”矿难舆情社会网络结构洞分析

表6是云南曲靖“4·7”和“4·21”矿难舆情社会网络结构洞分析结果。有效规模排名前三位的依次为 “人民日报微博”、“央视网”、“中国广播网”，有效规模值分别是34、28、25。反映了其实际网络规模大，在云南曲靖矿难舆情网络中处于核心地位。效率排名前三位的分别为 “人民日报微博”、“央视网”和 “中国广播网”，可见效率与有效规模在实际规模一定的条件下正相关，节点的效率越高则其本身的行为对其他节点的影响越大。限制度是反映节点的独立性程度的指标，该值越小，在网络中占据的结构洞越多，即占有的非冗余资源越多，对其他节点具有较强的控制力。

3　煤矿生产事故舆情传播控制与管理建议

以上研究分析表明，煤矿生产事故的舆情传播网络呈现互动网络状结构。网络整体密度与信息流通效率和关联程度较高，同时也体现出多中心多主体结构特征。结构洞的存在表明间接关系在信息传播过程中发挥重要作用。目前，煤矿生产事故的社会关注度越来越高，一旦发生事故，舆情就会通过网络媒体快速传播，在社会上引起强烈反响，其中有些网民可能会借机发布偏激言辞，宣泄自己的不满情绪，形成极端观点，甚至出现虚假信息，使矿难舆情信息的传播真假难辨，严重干扰公众对矿难事件的理解，也加大了煤矿生产事故的善后处置难度。因此，政府和煤矿企业必须针对煤矿生产事故的舆情传播新特点，把握关键环节，加强舆情的控制与管理。

3.1煤矿生产事故舆情传播控制建议

（1）发挥处于核心地位意见领袖的作用。在煤矿生产事故网络舆情传播过程中，选择合适的时间、恰当的传播媒介，引入意见领袖等舆情引导者，通过对矿难事件中微博形成的舆情信息进行干预和引导，来改变网络节点对信息的转发、相互之间的关注以及对社会网络的评论，减少谣言的传播，遏制负面舆论的发展。

（2）挖掘具有桥梁作用的网络行动者。当一个群体与另一个群体很少发生关系，这时就要重视处于两群体之间的桥梁成员。该建议的提出是基于云南曲靖矿难舆情网络中间中心性较高的成员具有很好的与其他成员的沟通潜力，故此应充分挖掘出桥梁作用的成员，并将其在线上或线下进行聚拢和集合形成一个桥梁群体，进而就能够打通原本两两互无关系的群体，将真实的、正能量方面的消息传播到一些较为封闭的群体，防止虚假信息的传播。

（3）兼顾处于边缘地位的网络成员。通过测度云南曲靖“4·7”和“4·21”煤矿生产事故舆情网络结构的接近中心性，发现接近中心性的点入度和点出度最大值是60号节点，60号节点是个人舆论平台，所以此时它扮演的角色是公民记者，起到一定的舆论引导作用。点出度最大说明该网络成员获取信息较困难，此时它处于边缘地位。所以，忽略这些边缘地位的网络成员是不明智的，可见有其短必有其长。

（4）定位跟踪存在结构洞的网络成员。为数不多的网络行动者占据了煤矿生产事故舆情网络中最有优势的部位，掌握了在这个网络群体当中的话语权，通过他们能使信息更快更完整的散发出去，网络中的其他参与者和行动者都会收到信息的传递。定位跟踪这些网络成员，有利于从源头把控舆论的导向，掌握舆情的主动权。

3.2煤矿生产事故舆情管理建议

（1）重视舆情作用，加强监测预警。舆情引导在煤矿生产事故的处置中作用巨大，必须善待媒体、善用媒体，巧妙地借助舆情的作用化危为机。要建立有效的网络舆情监测和预警机制。在舆情监测环节，可以引入第三代语义网技术。在舆情预警环节，因舆情的形成需要一个过程，目前有很多证券公司采用精密软件抓取主要财经媒体的市场观点，形成一个 “舆情指标”，通过智能识别提取相关信息并判断每篇文章对市场的观点，将每篇文章的观点分为几大类，并赋予每类不同的权重，将权重汇总，统计出市场整体倾向。煤矿生产事故的舆情预警应当模仿证券公司的做法。

（2）抓住第一时间，发挥首因效应。煤矿生产事故的社会关注度极高，在煤矿事故发生之初政府和煤矿企业就要及时发声，先入为主，赢得话语权，公布事故真相，正确引导舆情，避免受众产生错误的第一印象。受众最初接触到的信息和最后接收到的信息对其产生的印象较大。要制造和挖掘正面的网络舆论，并将其尽可能的堆放在一个关键的时间节点上，这个关键的时间节点主要集中在舆情传播阶段的始末即舆情爆发期和消散期。政府可以建立新闻发言人制度，利用新闻发布会第一时间澄清事实和给出合理解决方案。

（3）主动真诚对话，避免鸵鸟思维。煤矿生产事故的舆情应对切忌沉默不语，沉默即等于认可。对于政府和煤矿企业来说，如果不主动出击，任由煤矿生产事故的危机舆论自然发展，事件很快就会失控，很容易陷入被动局面。所以政府应尽量利用自己的权威地位和相对充裕的信息资源给予网民帮助，将各种小道消息和不良谣言及时化解，消除公众的疑虑，对事故处置中体现出的人性光辉给予认可，也可在微博上设置答疑专栏，借此树立亲民形象。还可通过引入信访对话机制缓解与民众的矛盾，对受害者提出的信访事项，举行公开听证，通过答疑辩论、共同商议化解民众与政府的矛盾，从而降低负面舆论。

（4）设置开放性议程，转移网民焦点。在云南曲靖“4·7”和 “4·21”矿难事件舆情潜伏期，由央视或其他主流媒体主导，设计讨论议程，开放公众讨论，通过放大对煤矿行业操作陋习和安全系数低的矿井设备的讨论，唤醒社会强化煤矿作业安全的意识，征询公众对煤矿安全监测和应急反应机制方面的意见和建议，这样不仅可以把公众情绪从对矿难批评宣泄牵引到更具有建设性的方向，也在一定程度上弱化了负面舆论能量，公众在感受到参与的尊重后会自发转移焦点，形成网络上传递正能量的势力。在煤矿生产事故舆情应对中，应广泛借鉴这一做法。

（5）重视网媒应用，挖掘民间力量。在煤矿生产事故的舆情管理控制中，网络媒体作为大众舆论场可以采用多种方式进行积极主动的舆论引导，这样可以有效地从正面引导煤矿生产事故舆情的传播，化解公众对矿难的怨气，使公众冷静、理智地看待煤矿灾害事故，为妥善处置煤矿生产事故营造良好的氛围。

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Study on public opinion dissemination and management of coal mine disaster based on the SNA

Sun Shuying1，2，Sun Zhuojun3
（1.Safety Management Research Institute of Xi'an University of Science and Technology，Xi'an，Shaanxi 710054，China；2.Key Laboratory of Western Mine Exploitation and Hazard Prevention，Ministry of Education，Xi'an，Shaanxi 710054，China；3.School of Journalism&Communication of Northwest University，Xi'an，Shaanxi 710127，China）

Aiming at the characteristics of public opinion dissemination of emergency under the background of big data，taking coal mine flooding events of Quqing of Yunnan province as instance，network structure of public opinion dissemination of coal mine disaster was analyzed from social network analysis（SNA）way.Network spectrogram of public opinion was obtained from relation matrix transformed from original data using the UCINET software，the characteristics of public opinion dissemination of coal mine disaster were analyzed in detail from node centricity，average path from the node，condensation coefficient and structural holes.The suggest directing at the control and management of public opinion of coal mine disaster was proposed in order to weaken the uncontrollability of public opinion of coal mine disaster from the source.

social network analysis，relation matrix，network structure，public opinion dissemination，coal mine disaster

TD791

A

孙曙英（1965-），男，山西屯留人，西安科技大学能源学院博士研究生。

（责任编辑 张艳华）

国家自然科学基金项目（71273208，71271169），博士学科点专项科研基金项目（20126121110004）