中国省级政府微博的社会网络分析

2018-07-17 01:50沙勇忠苏有丽

暨南学报(哲学社会科学版) 2018年6期

沙勇忠, 苏有丽

一、引　言

作为电子政务发展到现阶段的一种新形式，近年来政务微博不仅在提高政府信息公开水平、提升政府行政效率方面表现突出，而且在舆论监督、应急救援、畅通民意、促进政府转型等方面也起到越来越重要的作用。2009年，中国首家政务类微博——湖南省桃源县官方微博“桃源网”诞生，随后的几年里，政务微博呈井喷式增长势头。据人民日报和新浪微博联合发布的《2016年人民日报政务指数微博影响力报告》，截至2016年年底，经过新浪认证的政务微博已经超过16.4万个。国务院办公厅《关于进一步加强政府信息公开回应社会关切提升政府公信力的意见》(国办发〔2013〕100号)指出，“各地区各部门应积极探索利用政务微博、微信等新媒体，及时发布各类权威政务信息”。政务微博一般分为两类：一类是各级政府和政府机构设立的微博，一类是政府官员和社会人士围绕公共事务而设的微博。其中，各级政府所设立的政府官方微博，是代表政府进行信息发布和意见沟通的官方网络互动平台，在政务微博中占有特殊的地位，尤其是省级政府官方微博，处于中央和地方之间的承接位置，肩负着树立政府形象和引领下属机构和部门发展政务微博的责任，可以反映出该地区的行政理念和电子政务建设水平，因此，研究中国省级政府官方微博的关系网络及其结构特征，对洞察中国政务微博的发展状况和生态关系具有重要意义。

从有关研究来看，国外学者主要关注政府使用微博等社交媒体的模式、特征，以及政务微博的使用对政府管理产生的影响和作用等。Tamara A. Small通过对加拿大政务微博的内容分析，给出加拿大政府机构使用微博的特征。Khan等人研究了基于G2C和G2G的韩国中央政府使用微博的模式和政策。Suk Kyoung Kim等人运用Twitter数据探究政务微博对政府信任的作用。Panagiotis Panagiotopoulos等人以2011年英国暴乱发生后当地政府使用Twitter为例，通过结构和内容分析方法，分析了减少暴乱影响和社区重建中的政民协作。Adam J. Saffer等人研究发现，组织的微博互动水平是构建在线组织公共关系的关键因素，会影响组织关系的质量。Deborah Agostino以119个意大利城市为研究对象，分析了微博等社交媒体的使用对公众参与的影响和贡献。国内学者的研究主要集中在政务微博的定位、关注关系、个案研究、对策建议等方面。于松明通过考察南京地区政务微博，分析了取得效果的原因和存在的不足，并预测了政务微博未来发展趋势。陈瑾等人从政务微博发展现状入手，分析了地方政府机构微博存在的不足，并提出了推动地方政府机构政务微博发展的对策建议。在政务微博的网络关注关系研究方面，王秀红对上海与武汉政务微博群中互相关注的网络关系进行了比较研究，给出二者的差异和特征。詹骞以北京地区政务微博为研究对象，运用社会网络分析方法分析了北京地区政务微博意见领袖圈的特征。可以看出，无论是国外还是国内的研究，尚未有对一个国家地方政府整体政务或政府微博关系的研究。

本文以“新浪微博”平台政府官方微博为例，对中国省级政府微博进行社会网络分析(Social Network Analysis，SNA)。在研究视角上将中国省级政府微博置于整个中国政府微博的关系网络环境下进行，对比分析省级政府微博的小网络和整个政府微博的大网络，从宏观、中观、微观三个层面，分别考察网络整体属性、网络子结构属性和网络个体属性，以期揭示中国省级政府微博关系网络的结构特征和信息交流状况。

二、数据来源与研究方法

(一)数据来源

本文选取中国最具影响力的微博平台“新浪微博”作为研究数据来源。于2016年9月30日，从机构认证用户中选择搜索关键词“政府新闻办”爬取相关网页，共获取到467条政府官方微博用户信息。经人工排查和处理，得到425条有效政府官方微博信息，再以粉丝数超过2万为阈值，得到211个政府微博，对微博所属省份和行政级别进行标注，得到其中27个省级政府微博，这样，27个省级政府微博构成本文的研究样本，211个政府微博代表整体政府微博作为比较研究样本。需要说明的是，广西壮族自治区、辽宁省、内蒙古自治区和海南省在新浪微博平台或没有开通或由于没有明确注明是政府官方微博，不在本文的27个省级政府微博样本范围之内。政府微博用户之间的加关注和被关注等粉丝信息通过调用新浪微博API接口获得。

(二)研究方法

社会网络分析方法(SNA)以行动者及其相互间的关系作为研究内容，通过对行动者之间的关系模型进行描述，分析这些模型所蕴含的结构及其对行动者和整个群体的影响。作为一种实证研究方法，它将行动者作为矩阵元素建立关系矩阵加以量化处理，分析的对象是社会网络中的关系，认为行动者之间的关系是资源流动的渠道。

微博用户之间的关注和被关注关系构成社会网络。政府官方微博作为特定的微博群体，它们的关系网络是政府社会关系维系和信息流通的重要载体。对中国省级政府官方微博开展社会网络分析，一方面，能够窥探出各省、市、自治区政府对微博等社交媒体的应用程度以及它们在社会网络中的地位差异；另一方面，可以在一定程度上反映出它们之间的联系和交流状况，这对于我国省级政府优化社交媒体应用策略具有重要参考价值。

社会网络分析要根据获取到的各政府微博之间的关注数据，构建整个政府官方微博关系网络邻接矩阵。如果两微博之间存在关注关系，则对应的矩阵元素为1，否则为0。可形式化表述为，用

表示该矩阵中的元素，则

=1，表示第

个用户关注第

个用户；

=0，表示第

个用户没有关注第

个用户。本文最终形成一个(211×211)矩阵。由于关注关系和被关注关系是双向关系，因此，该矩阵是一个非对称矩阵，

≠

。

三、结果分析

作为进一步分析的基础，通过导入中国政府官方微博关系网络邻接矩阵构建关注关系有向图，共211个节点，形成3 097条有向连边。其中每个节点代表一个政府微博，两节点间存在连边，代表存在关注关系。节点的入度表示政府微博被关注的数量，节点的出度表示该政府微博关注网络中其他节点的数量。在此关系网络的基础上，运用UCINET软件进行网络密度和小世界效应分析，从宏观层面考察省级政府官方微博关系网络总体属性；进行派系特性和分簇特性分析，从中观层面揭示其子结构特征；进行中心性分析，从微观层面描述网络个体的特征。

(一)网络总体特性分析——宏观层面

1.K-cores分析

为了探析各省级政府微博在整个政府微博关系网络中所处的位置，对整个中国政府微博的关系网络进行K-cores分析。K-cores分析用以描述网络的层次结构特征，用节点的核数表示节点在图中的深度，即图中每一个点的相邻节点的个数大于等于

，称此网络存在K核。选择

为25，进行K-cores分析(见图1)，其中节点的大小与节点度数成正比。各省级政府微博中，只有青海发布、西藏发布和清新福建不在K核中。

图1　中国政府官方微博关系网络K核(k≥25)

可以看出，大部分中国省级政府微博在整个中国政府微博关系网中处于核心地位，它们与很多其他政府微博建立了联系，发布的信息传播扩散到其他政府微博，以及从其他政府微博获取信息的渠道均畅通。

2.密度分析

为了进一步验证和测量省级政府微博节点之间关联的紧密程度，对由27个省级政府微博构成的关系网络和整个政府微博关系网络分别进行密度分析。网络密度定义为“实际关系数”与“理论上的最大关系数”的比值。在包含

个行动者的有向关系网中，实际存在

条关系数，由于关系总数在理论上的最大可能值是

(

-1)，因此该网络密度是

(

-1))。经计算，得到27个省级政府微博关系网的网络密度是0.515 7，而整个政府微博关系网的网络密度是0.069 9。可见，相较于整个政府微博关系网节点间关系的松散，省级政府微博的关系网聚集程度突出，说明中国省级政府官方微博相互之间联系紧密、信息流通量大。

3.小世界效应验证

图2　中国省级政府微博关系网络节点接近中心度分布

小世界现象(small-world phenomenon)即“六度分隔”理论。进行小世界效应验证，计算得出各省级政府官方微博关系网络的平均最短路径即平均距离是1.52。如图2所示，从该关系网络各节点的接近中心度分布可以看出，除去一个异常点黑龙江发布，其余省级政府官方微博到其他节点的平均距离介于1到2之间。而整个政府官方微博关系网络的平均最短路径即平均距离是2.46。可见，中国省级政府微博关系网络小世界效应非常显著，信息经过非常小的步数就传播到其他省级政府微博用户，省级政府微博之间具有便捷畅通的信息通路。

(二)凝聚子群分析——中观层面

凝聚子群(cohesive subgroups)分析关注群体内部子结构状态，从中找出具有相对较强、直接、紧密、经常或者积极关系的行动者集合，揭示社会行动者之间实际存在的或者潜在的关系。可从节点之间的可达性、互惠性、子群内外关系等不同的角度进行分析。

1.互惠性角度

凝聚子群分析中的派系是从互惠性的角度进行分析，定义为图论中的“最大完全子图”，即在这些点构成的派系集合中，任何点对之间均有一条边相连，并且该派系不能被其他任何派系所包含。对27个省级政府微博构成的社会网络进行派系分析，得到36个强派系(strong cliques)。表1显示了前10个派系，微博名称用省份名称简写代替。在这些派系子集合中，省级政府微博相互直接关联，而不少省级政府微博处于多个重叠派系中，说明它们与大部分派系成员联系密切，在整个省级政府微博关系网中发挥了主导作用。

表1　中国省级政府微博关系网络派系分析

2.子群内外关系的角度

首先进行成分分析，然后通过块模型分析从子群内外关系的角度进行凝聚子群划分。成分分析用以找寻那些内部之间存在关联而与其他部分不存在任何关联的子结构。本文进行“强成分”分析，即任何节点之间存在严格的双向连通路径。结果显示，27个省级政府微博均在一个成分中，表明任何两个省级政府微博之间都是双向连通的。块模型中每个位置的各个行动者相互之间都具有结构对等性。本文采用CONCOR迭代相关收敛法，结果显示整个网络划分为8个规模不一的子群。省级政府微博分布在其中的4个子群中(见图3)。

图3　中国省级政府官方微博凝聚子群分布

可以看出，北京发布、四川发布、新疆发布、广东发布等12个省级政府微博属于子群一，它们均是中心性比较突出的微博。上海发布、江苏发布、贵州发布在子群二中，仅次于子群一。清新福建、青海发布、山西发布、黑龙江发布、湖北发布等11个省级政府微博属于子群三，它们的度数中心性和中间中心性相比子群一中的省级政府微博明显偏低。子群四中仅包含唯一的省级政府微博浙江发布。

为了验证CONCOR分析结果，对网络进行了核心/边缘分析，结果大体一致，即那些属于子群一的省级政府微博均被标注为核心节点，那些被标注为边缘的节点均包含在子群三中。浙江发布尽管在子群四中，但是其核心程度相对较高，究其原因是与浙江发布同属于子群三的成员全部是来自浙江省的政府微博，它们相互之间聚集程度高，相对弱化了浙江发布与其他省级政府微博的关联。这说明浙江发布与该省下属政务微博之间联系紧密，凝聚力强。综合上述分析，中国省级政府官方微博大体可分为两类，分别为核心活跃类和相对边缘类。以上海发布为首，新疆发布、微博云南、北京发布、四川发布等子群一、二、四成员属于核心活跃类，而清新福建、青海发布、黑龙江发布等子群三成员属于相对边缘类。

(三)中心性分析——微观层面

中心性分析是对个体行动者权力的量化分析，从节点自身的角度测度节点结构位置，评价节点在网络中的地位，看是否重要或处于核心。本文在整个中国政府微博关系网络中，分析各省级政府微博的点度中心度(degree centrality)、中间中心度(betweenness centrality)和接近中心度(closenessCentrality)。

1.点度中心度

点度中心度定义为网络中与该节点有直接关系的节点数目，拥有高点度中心度的节点是这个网络中活跃的中心节点。计算结果表明，各省级政府微博的点度中心度差异明显，上海发布的出度数、入度数均最大，随后的北京发布、浙江发布、四川发布、新疆发布、广东发布等均拥有较高的点度中心度，而青海发布、西藏发布、清新福建排在末尾(见表2)。

表2　中国省级政府官方微博点度中心度分析

2.中间中心度

处于许多其他点对最短的途径上的点具有较高的中间中心度，它关注一个点作为媒介者的能力，用以测量行动者对资源控制的程度。上海发布中间中心度为8 305.922，拥有明显高于其他节点的中间中心度，是起到沟通其他节点桥梁作用的重要节点，在该网络中信息流通控制能力最强；其次为新疆发布(3 631.806)、山东发布(3 151.407)、浙江发布(2 845.043)、广东发布(2 714.484)、四川发布(2 149.02)、重庆微发布(1 702.524)、北京发布(1 589.729)，这些政府微博在网络中亦处于信息流通的枢纽位置，具有较强的信息传播控制能力，它们促进和加速了信息的流通。而排名靠后的是黑龙江发布(27.755)、西藏发布(26.325)、宁夏发布(13.29)、青海发布(1.39)、清新福建(0.479)。

3.接近中心度

与中间中心度测量行动者对信息流通控制的程度对应，接近中心度关注某一行动者与网络中所有其他行动者的接近程度，测量的是行动者在信息的传播过程中不依赖他人、不容易受到他人控制的程度。通过比较短的路径与许多其他点相连的点具有较高的接近中心度。中国省级政府微博中，上海发布的入度远离度和出度远离度最低，分别是1 193和909，即其发布的信息传递到网络中其他所有点的距离之和是1 193，其获取其他所有点的信息的距离之和是909，表明它无论是传递自己发布的信息还是获取其他节点的信息，经过的距离都比其他节点要短，在获取和传播信息中独立性很强。而西藏发布(1 372,1 097)、青海发布(1 451，1 081)的入度远离度和出度远离度均明显偏高，排在最后。

4.相关性分析

经过观察中心性分析结果，发现那些中心性突出的微博节点的总粉丝数(被关注数)、总关注数及所发微博总数往往也相应较高。因此将微博用户的总微博数、总关注数、总粉丝数与点度中心度、中间中心度、接近中心度进行Pearson相关性分析。结果显示，中国省级政府官方微博的总粉丝数与出度、入度、中间中心度、入度远离度、出度远离度之间的相关系数分别为0.673、0.456、0.548、-0.53、-0.612(*表示在0.05水平上显著相关，**表示在0.01水平上显著相关)；总关注数与出度、入度、中间中心度、入度远离度、出度远离度之间的相关系数分别为0.714、0.697、0.779、-0.572、-0.650；所发微博总数与出度、入度、中间中心度、入度远离度、出度远离度之间的相关系数分别为0.866、0.400、0.513、-0.489、-0.885。可见，总粉丝数、总关注数、所发微博总数与其在中国政府微博关系网络中的点度中心度、中间中心度正相关，与接近中心度负相关。这说明那些越拥有很多粉丝、关注其他微博、发布信息频繁的活跃政府官方微博，往往在中国政府微博关系网络中越具有较高的聚集程度，越起到很强的信息传播媒介作用，而且传播信息到其他政府微博和获取其他政府微博信息的能力越强，影响力越大。

四、结论与建议

(一)结论

1.大部分省级政府微博在整个中国政府微博关系网中处于核心地位，具备了影响、作用于其他政府微博的能力和条件。它们从其他政府微博获取信息和传播信息到其他政府微博的渠道畅通，影响力较大。

2.省级政府微博相互之间联系紧密，具有明显的小世界效应。各省级政府微博聚集程度较高，用平均不到2步的距离就可将信息传播到其他省级政府微博。

3.各省级政府微博在个体网络地位和影响力方面等级差异显著，大体可分为核心活跃类和相对边缘类两类。上海发布无论是作为媒介的能力还是传播信息的独立程度，都超过了其他中国省级政府官方微博，以上海发布为首的新疆发布、微博云南、北京发布、四川发布等属于核心活跃类，而清新福建、青海发布、黑龙江发布等属于相对边缘类。

4.部分省级政府微博非常重视与该省下属其他政府微博之间的互动，发挥了引领统合作用，它们之间内部联系紧密，凝聚力强，浙江发布在这方面的表现尤为突出。

5.在省级政府微博中，拥有越多粉丝、越多关注其他微博、越频繁发布信息的活跃微博，往往在省级政府微博社会网络中的地位越高，在信息流通中越起到枢纽作用，对其他微博的依赖性越低。

(二)建议

1.进一步强化省级政府微博的信息引领作用。一是省级政府微博更加主动地发挥其桥梁媒介作用，加强省级政府微博之间以及与不同子群政务微博之间的联通，增强微博之间的可达性；二是通过资源共享和业务协同建立工作上互动紧密的一些派系，增强省级政府微博之间以及省级政府与下属政府微博之间的互惠性；三是强化省级政府微博的服务功能，建立与公众的良性互动关系，对公众关注的热点问题有及时准确的回应，通过服务互动提高公众的信任度和关注度。

2.与社会网络舆论领袖建立联系是扩展影响力的一个有效途径。与中国各政府微博的联系只是提高中国省级政府微博影响力的一个方面，可以考虑与拥有较高网络声望和较大网络话语权的网络名人建立关系。本文所构建的社会网络边界是政府微博网络，而现实中各省级政府微博不仅与其他政府微博发生相互联系，还和其他微博进行交流互动。有些粉丝是公共事务领域的微博领袖，拥有较高网络声望，影响力大，他们的存在也会增强省级政府微博的影响力。

3.加强政府自身建设是省级政府微博发展的根本。微博是政府提供公共服务的一种方式，其发展水平从根本上依赖于政府的整体治理水平和公共服务能力。省级政府有良好的政府形象和公信力，只有有效提高了政府行政效率和公共服务质量，官方微博才会拥有众多粉丝，才会吸引更多的用户关注。对微博本身的建设来说，加强官方微博所发信息的内容质量、表达风格、更新频率以及互动水平，按照用户需求及信息行为特点优化微博信息传播和管理，是促进中国省级政府微博稳健发展和提升信息辐射力的重要途径。