社会网络分析在数据新闻领域的应用

□ 杨建强

社会网络分析在数据新闻领域的应用

□ 杨建强

在“数字战争”日益激烈的背景下，大数据给我们思考问题、分析问题的方式带来了重大影响。数据新闻属于大数据时代中发展迅速的产业，具有很强的互动性、纵深性及可视性，可为受众提供更优良的新闻阅读体验。社会网络分析是对事物间关系深入研究的分析方法，可通过数据可视化方式来对事物之间或人物之间的关系加以表达。本文介绍社会网络分析及数据新闻的概念，探讨社会网络分析在数据新闻中的应用，以期为数据新闻工作人员提供一定的参考。

社会网络分析；大数据；可视化；数据新闻

信息爆炸式增长使得大规模产生、应用、分享数据的时代逐渐拉开帷幕，数字洪流已经以不可计算的速度渗透到我们生活中的方方面面。大数据时代，我们所有的行为都被数字影响，也都被数据资料所记录，同时大数据的兴起也导致我们的生活习惯、思维方式发生着重要变化。新闻传播产业也受到了大数据的影响，使得数据新闻得以兴起和流行。早在1981年，英国《卫报》上出现了第一条数据新闻报道，虽然因条件限制，其数据量、技术手段与现阶段的数据新闻相差甚远，然而两者的报道理念是相同的。目前国外很多主流媒体都已开展了数据新闻业务，而我国近几年数据新闻也得到了明显的发展。

社交网络分析是一种社会科学研究方法，重点是对事物间的关联展开分析，这和数据新闻领域通过挖掘数据来反映人物与人物、事件与事件关系的思路是相符的，同时社会网络分析工具也可为数据新闻中的数据分析工作提供巨大便利。本文将结合笔者的一些工作经验，探讨社会网络分析在数据新闻中的应用。

一、社会网络分析概述

社会网络分析是由社会计量学家格奥尔格·齐美尔和埃米尔·涂尔干等人在1930年提出的概念，与统计学家的观念明显不同。他们认为，社会并非是散在个体随意组合的简单集体中，而是包含个体同时也包含个体所有的各种文化、经济及社会关系。伴随着计算机技术的发展，很多社会网络分析工具逐渐问世，如Gephi、Pajek和Ucinet。

虽然社会网络分析属于社会科学的研究措施，然而其具有广泛的应用范围，如市场营销、国际政治、国际关系、传播及舆情等均可应用。社会网络分析涉及学科也很多，主要包括新闻传播、经济学、数学、人类学、社会学、政治学及统计学。因其横跨多个学科与领域，出于学术研究的需求，这种研究方法已形成自身组织，也就是“社会网络分析国际网络”。

二、数据新闻介绍

数据新闻也即新闻数据化，属于新闻报道中的一种新兴方式，是在真实有效的海量数据（也就是大数据）基础上，经由缜密数据分析，通过网络、手机等大众媒体手段，采取更为有趣而直观的方式（如数据图片）对新闻事件予以呈现的新闻报道方式。数据新闻是在受众新闻阅读需求逐渐提高的背景下产生的，具有很强的纵深性、互动性及可视性，可以为受众更为深入、全面而直观地解读新闻。数据新闻表达形式主要有数据地图、新闻图解及数据可视化等，应用最多的是数据可视化。

例如在中国教师工资的新闻报道中，普通的新闻模式是：2014年9月10日统计显示，我国教师年薪为6971美元，在全球范围内居于末位。这一传统报道模式只能反映事情的基本状况。数据新闻可通过数据对事件发展规律加以反映，揭示事物的隐性问题。而网易的数据新闻报道中，通过数据对比显示全球范围内教师工资状态及我国教师工资情况，并能反映教师在我国民众心中的地位，蕴含了巨大的信息量，可明显提高对受众的吸引力。

三、社会网络分析在数据新闻领域的应用

（一）利用社会网络分析革新数据新闻的表达形式

数据新闻已经历了多年发展，目前主流数据可视化是借助折线图、饼状图及集柱状图等进行表达，受众已经感受到一定程度的审美疲劳。这就需要数据新闻工作人员勇敢创新，为受众提供更符合体验需求、更有创造性的新闻作品，而这离不开社会网络分析的应用。

社会网络分析可对不同事物之间的联系展开研究，并且通过可视化方式呈现给受众，其借助节点间连线和距离、节点大小等来对不同事物的关系与状态加以反映，因此一张图可蕴含大量信息。事物间关系可涉及事件和事件、国家和国家、人和人之间，范围广泛。不同事物间关系的设定可从客观上直接获取，如文章引用的关系、转发评论的关系及微博关注的关系等。

（二）借助社会网络分析从不同层面观察研究对象

在数据新闻中应用社会网络分析时，可运用社会网络分析从三个层面对事物本身、事物与事物的关系等展开观察，分别是微观上个体角色、中观上子群网络、宏观上整体结构，同时可借助部分社会网络分析指标来计算研究对象。宏观上整体结构指的是对社会网络有一个整体的把握，可掌握整个网络的规模及节点关系的疏密情况，可通过测地线、直径及密度等指标，从横向角度分析同一类型不同网络的对比，从纵向角度分析网络动态演化。子群网络指的是凝聚子群，是一群因相斥或对立或相同等因素而产生互动的一个群体，与其他群体相比，这类群体更具备关注价值。在体现凝聚子群时，可借助模等凝聚子群、K-核及派系等指标将之和其他节点区分，或对某一节点单独提取，这同样需要科学的布局。个体角色观察的是在整体网络中具有重要作用的某些个体，也许这个个体在信息交流中所占据的位置最为重要，也可能是这个个体有最多的互动关系，也可能是这个个体互动邻点的质量较高，这一节点可借助中介中心度、点度中心度等指标计算后获得。

（三）将社交网络分析与其他可视化技术结合起来灵活应用

同时，社交网络分析可结合其他可视化技术一起运用。Max Galka结合交互地图和社交网络，对不同国家间的共同防御条块的签约关系加以反映，或借助不同颜色来对各大洲国家地理位置加以反映，以线条来表示条约建立情况，而节点大小设定的依据是不同国家的人口情况。一旦我们点击美国，就能看到有很多国家和美国建立了共同防御条约，而且这些国家以东亚地区、西欧地区及南美洲较多。通过这种可视化表达，数据新闻可获得优于文字罗列的报道效果。

四、社交网络分析的应用案例

在2016年8月，王宝强离婚事件引起轩然大波，成为微博中最为热门的一个事件。抓取这一热门事件中的主要人物王宝强、宋喆、马蓉、杨慧等人的微博，导入不同人物之间的关系，可以获取人物关系的表格。通过社交网络分析中的“块模型”进行聚类、上色，之后合理布局，对文字距离适当调整，即可获得四个主要人物的关注关系社会网络可视图。在这一可视图中，可经布局，分模块显示四个人物的共同关注、三三关注、两两关注及单独关注，从中可挖掘出更多信息。局部放大社交网络图，可以发现宋喆和马蓉共同关注的信息主要有两种，一类是奢侈品，如范思哲官方微博、阿玛尼等一线奢侈品牌，另一类是装潢类微博。自这一事件曝光后，媒体立刻就爆出这两人“共同购房”的信息并以照片佐证。而在声援王宝强的明星中，李晨、黄晓明、佟丽娅、陈思诚等发声最早并给予王宝强公开支持，经社会网络图分析，可知王宝强、马蓉、杨慧等的共同关注是契合的，从中我们可以了解到这四个主人公的关注点及朋友圈。

五、结语

数据新闻历经多年已经获得了十分迅速的发展，而与传统文字表达相比，社会网络分析法可对不同事物之间的关系进行更为客观的梳理，获得的结果也更具说服力。相较于其他可视化图表形式，社会网络分析蕴含信息的能力更强，可更为简单直接地呈现事物间的关系，同时也更符合受众的阅读习惯及行为。另外这一方法可从不同维度、不同层次深度挖掘数据，获取潜在信息。我们相信，在数据新闻逐渐发展下，社会网络分析方法也会发挥更大的作用。为应对这一改变，我们新闻工作者不仅应保持较高的新闻敏感度，同时还需不断提升编程基础，熟练应用可视化工具，并掌握社会科学研究方法，从而顺应时代的变化与新闻工作的需求，助推新闻事业平稳、有序、可持续发展。

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(作者单位：福建法治报社)