基于小世界与结构洞理论的政务微博信息传播效率及案例分析*

张 坤 姜 景 李 晶 王文韬

（安徽大学管理学院 合肥 230601）

1 理论背景及研究概况

小世界理论也被称为六度分离理论，具体是指一个人和任意一个陌生人之间的间隔人数不超过六个，即最多只需六个中间人我们就能认识任何一个陌生人[1]。20世纪60年代，美国的心理学教授Stanly Milgram进行了一个连锁信件实验，用来衡量世界上任意陌生人之间最多需要多少中间人就可以建立联系，该实验被称为小世界实验，是对小世界现象最早的研究[2]。小世界理论自问世以来都发展得不温不火，并未引起业界人士的广泛关注，直到WS模型[3]、NW模型[4]等的陆续提出才重新引发业界人士研究的热情。小世界现象存在于许多网络之中，其特征是拥有较高的聚类系数和较小途经长度均值[5]，因此聚类系数和平均路径长度是测量小世界网络的重要指标。“结构洞”通常被社会网络理论定义为行动者之间的非冗余联系，具体是指在社会网络中某些节点和部分节点有直接联系，但与其它节点无直接联系或联系间断的现象，从整体上看网络结构似乎出现了洞穴[6]。1992 年，美国社会学家Burt首次提出了“结构洞”理论，根据 Burt的结构洞理论，其指标应包括有效规模、效率、限制度及等级度四个方面，可以用来分析信息传播中弱关系的强度[7]。微博也称微博客（MicroBlog）,是一个基于用户关系的分享、传播及获取信息的平台。微博以其微内容、微形式的特性和传播速度快、时效性强、互动性强等优势发展迅速，已成为新时代广受欢迎的新型媒体[8]。而政务微博作为创新社会治理的有效方式，是政府与公众沟通互动的桥梁，也是政府应对突发事件、解决舆情危机的新的舆情阵地，得到了政府的支持和公众的认可。

继2011年政务微博迎来发展元年之后，政务微博发展态势良好，根据《2017年上半年人民日报·政务指数》的结果，截至2017年6月30日，经新浪平台认证的政务微博总数达到了171 411个，相比2016年底增加了6 889个[9]。政务微博影响力日益增强，近年来引起了学者的广泛关注。如孙厚权等人从社会网络的密度、中心性、位置等方面对政务微博意见领袖的社会结构进行分析，揭示了政务微博意见领袖的现状[10]；孙晓燕等人研究发现与公众互动频繁、公众感兴趣的、可信而又有用的政务微博不仅能增加公众对政府的了解，还能提升公众对政务微博的满意度,改善公众对政府形象的评价[11]；崔金栋等人利用社会网络分析法对我国政务微博发展情况中的发达地区和欠发达地区进行了多项指标分析，并据此提出针对性建议,以指导和促进微博等新媒体在我国政务工作中的利用[12]。与政务微博有所不同的是信息传播一直以来都是图书情报领域关注的重点，随着自媒体时代的到来和社会网络的日益深化，学者研究信息传播的热情受到刺激，因而与信息传播紧密相连的效率问题也重新回到人们的视野当中。赵英从社会网络视角对企业内信息传播的影响因素进行探索发现，社交媒体的使用对提高企业信息传播的效率和质量具有促进作用[13]。韩冰等人对我国图书馆使用微平台提供移动信息服务的情况进行分析后提出我国图书馆移动信息服务可以将具有信息传播广泛性的微博平台和具有深度沟通优势的微信平台进行整合，优势互补，进而提高移动信息服务的传播效率[14]。吴江等人对在线医疗社区中用户的交互网络与行为进行研究发现，该类社区中虽然信息传播效率较高，但也存在着社区用户少、用户联系不密切、信息交换不平衡等弊端[15]。

总体而言，当前政务微博的相关研究主要集中在意见领袖分析、作用分析、具体案例分析等方面, 对信息传播效率的分析主要集中在企业社会网络、图书馆信息服务网络、医疗虚拟社区等领域，而对政务微博间的信息传播效率进行实证研究的文献比较少见。因此，文章以新浪微博政务排行榜中部分政务微博为研究对象，从小世界和结构洞理论视角对政务微博间信息传播效率进行实证研究，旨在提升政务微博信息传播效率和应对突发事件的能力，进而促进政务微博的良性发展。

2 案例分析

2.1 数据获取与处理

文章将新浪微博作为数据采集平台，以2017年5月抽取的新浪平台发布的新浪微博政务影响力排行榜[16]中排名前50位的政务微博ID作为案例，即文章的分析样本。分别统计这50个政务微博ID中的每一个ID与其他49个ID间的关注情况，构造出50×50政务微博ID间有向关注的二值邻接矩阵，如表1所示。篇幅限制，表1只列出了部分数据。表1中行（i）代表关注者，列（j）表示被关注者，若某行用户关注某列用户，则对应的行列的元素值Zij用1表示，否则对应表格填入0。需要说明的是当i=j时Zij（即表格中对称斜线上的数值）表示的是第i行的关注者关注的其他49位政务微博ID的总数。

表1 政务微博有向关注矩阵（部分）

2.2 数据分析

2.2.1 社群图分析

（1）共现图谱分析。社群图是将网络中的节点与连线构成一个可视化的知识图谱来展示群体成员间关系的形式[17]。利用上述的50×50邻接矩阵构造政务微博信息传播社群图，如图1所示。图1中，每个节点代表一个政务微博ID，节点之间的连线表示两ID之间的关注关系，双箭头表示两ID互相关注，单箭头表示单向关注，箭头指向被关注的政务微博ID。政务微博ID的双向关注是指关注者和被关注者都能了解对方发布的信息，双方都既是信源也是信宿，信息能够在二者之间有效传播。单向关注表示关注者可以看到被关注者的信息，而被关注者却不了解关注者的信息，此时关注者仅作为信宿，被关注者充当信源，角色单一，因而信息不能在二者之间有效传播。从图1可以看出网络中存在许多仅关注其他节点而不被其他节点所关注和仅被其他节点关注而不关注其它节点的单向关注节点，这些节点的存在使得网络信息传播的效率受到限制。

（2）中介中心度分析。图1是以中介中心度为指标形成的网络图，因此图形中节点越大，节点的中介中心度越高。所谓节点的中介中心度是指该节点出现在其他点对最短路径上的频数，是一个行动者对其他行动者的控制能力的指数表示[18]。从社群图中看出广州公安、上海发布、中国旅游、平安北京、中国维和警察、公安部打四黑除四害等节点的中介中心度明显高于其他节点，说明这些节点常常扮演“中间人”的角色，作为信息传播的桥梁或中转站，在政务微博社群中作用突出。

（3）网络密度分析。一般来说，社群图网络的密度值越高越有利于信息的传播，密度低往往会造成信息传播效率差。利用网络密度计算路径算出社群图网络传播的密度值为0.268，说明政务微博信息传播网络较为稀疏，节点之间联系不紧密，不利于政务信息的有效传播。

图1 政务微博信息传播社群图

2.2.2 小世界指标分析

（1）聚类系数分析。聚类系数是用来衡量社会网络图中节点集聚程度的系数，反映了相邻两成员之间关系范围的重合程度[19]。在网络图中，节点i的聚类系数Ci可用公式（1）求得，其中k表示与节点i所有相邻的节点的个数，而n表示节点i所有相邻节点间相互连接的边的个数。根据公式（1）得到案例网络的聚类系数为0.648，为客观对案例中的政务微博数据进行分析，文章参照案例中的数据模拟出一组虚拟数据，以便于对数据进行比较。沿随机生成网络路径构建一个与原矩阵相似的虚拟矩阵，令该矩阵的点出度（Outdegree）和连线数都与原矩阵相同，点出度设置为13，连线数设置为900，再按照上述相同的方法计算出虚拟矩阵的聚类系数为0.258。显然，案例网络的聚类系数0.648远高于虚拟网络的聚类系数0.258，说明政务微博信息传播网络的聚类系数较大，信息从一位用户传送到另一位用户较容易，信息的传播效率更高。对案例网络中节点的聚类系数进行统计得到表2，表2显示，豫法阳光、证监会发布等节点的聚类系数高达0.9，说明这些政务微博ID发布的信息几乎能够传播到其他所有节点，但也存在精彩河南、青岛市旅游局官方微博等聚类系数仅有0.333的不利于整个网络信息传播的节点。若要提升整个网络的信息传播效率，首先要提高精彩河南、青岛市旅游局官方微博等节点的聚类系数，因为这类节点聚类系数低，提升空间大。

表2 案例网络节点聚类系数统计

（2）平均路径长度分析。平均路径长度是用来测量任意两节点间距离的平均值，反映的是网络的连通程度和各成员间的离散程度[20]。在网络图中，平均路径长度L的测量可用公式（2）计算，其中n表示网络中的节点数量，d(i,j)表示连接网络中两个节点i和j的最短捷径上的边数。根据公式（2）计算得到实际邻接矩阵的平均路径长度为1.678，虚拟网络的平均路径长度为1.746，显然，虚拟网络的平均路径长度大于案例网络的平均路径长度。对案例网络节点平均路径长度相关信息进行分析得到表3。从表3中可以看出政务微博ID中距离为1的情况出现了900次，占出现总次数的36.7%；距离为2的情况出现次数最多，为1 438次，占出现总次数的58.7%；距离为3的情况出现最少，为112次，占出现总次数的4.6%。案例网络中各成员间平均通过1.678条连线即可取得联系，说明政务微博ID群体间信息传播距离较短，信息传播速度快、效率高。

表3 案例网络节点平均路径长度相关信息

将案例中的实际网络与虚拟网络的具体指标参数进行对比分析，得到表4。表4显示在点出度和网络连线数基本完全相同的情况下，案例网络的聚类系数远高于虚拟网络的聚类系数，而案例网络的平均路径长度却小于虚拟网络，该结果验证了案例中政务微博网络内的信息传播具有明显的小世界性质。

表4 案例网络与虚拟网络的网络参数对比

2.2.3 结构洞指标分析

（1）有效规模（ES）。有效规模指标是用来衡量某结构洞节点的重要程度，节点中有效规模的值越高，则冗余度越小，越处于网络中的核心位置，该节点存在结构洞的可能性也越大[21]。公式（3）用来测量节点i的有效规模。在该公式中，j表示节点i的相邻节点，q代表与节点i和j都邻接的节点，Piq和Pjq表示节点q在节点i与节点j的邻接节点中所占权重比例，n指节点i的度数中心度。测量得知，节点中广州公安有效规模最大为21.37，接下来依次是上海发布、平安北京、中国维护警察、公安部打四黑除四害，说明这几个节点均处于网络的核心地位，其信息的发布更容易对其他节点产生控制力。

（2）效率（EF）。测量结构洞时某节点的效率等于该节点的有效规模除以该点在个体网络中的实际规模，用来描述某节点对网络中其他相关节点的影响力，节点中效率值越高，其对网络中其他成员的影响越大，存在结构洞的可能性也更高[22]。节点i的效率可用公式（4）计算。其中n表示节点数量，Si表示该个体网络的大小。计算发现，效率最高的节点是精彩河南和青岛市旅游局官方微博（0.778），其次为河北省旅游发展委员会、善行河北、山东省旅游局官方微博，究其原因可能是这些节点都是一些贴近生活的旅游类政务微博，更容易受到其他节点的关注，其所传播的信息对其他政务微博的影响也较大。

（3）限制度（C）。限制度指标是结构洞指标中最为重要的指标，它测量的是网络中某节点与其他节点直接或间接联系的紧密程度，该指标值越小，表示其所受约束越小，处于网络核心位置的可能性越大，也越有可能存在结构洞[23]。但这并不表示限制度越小越好，因为有可能会出现限制度为0的孤立节点，而孤立节点并不存在结构洞。限制度的计算公式如公式（5）所示，其中Piq是节点i投入到节点q占i投入总关系的比例，Piq表示节点q投入到节点j占q投入总关系的比例。测量发现，限制度最小的是上海发布（0.103），除此之外，中国维和警察及广州公安等节点的指标值也较小，说明这些节点不易受其他行动者的影响和约束，具有较强的独立性。观察得知网络中有效规模指数较大的节点其限制度指标值也较小，说明这些政务微博占据了较多的结构洞，并能够通过结构洞掌握非冗余信息进而推动网络中信息的传播。

（4）等级度（HI）。等级度指标衡量的是节点的限制性展开程度，某节点的等级度指数越高，说明在该点的范围内，约束力越集中于该点[24]。节点i的等级度HI可用公式（6）求得，其中，N表示i的个体网络中的节点数量，Cij表示节点的限制度，C/N表示每个节点限制度的均值，Nln(n)代表最大可能的总和值。由于该政务微博网络中存在着小团体，因此一些节点在其所属的小团体中等级度指数很高。计算得知，福州市旅游局、善行河北等节点的等级度远高于其他节点，可能是由于这些节点只关注了很少的几个节点，也只被很少的几个节点所关注，因此这些节点在其所处的网络中等级度指数较高。

利用公式（3）（4）（5）（6）对案例网络的结构洞指标进行测量，得到表5，篇幅所限，表5仅呈现部分数据。从表5的测量结果可看出，公安部打四黑除四害、广州公安等公安类政务微博及精彩河南、善行河北等旅游类政务微博拥有更多的结构洞，在网络中扮演着“意见领袖”角色，具有更高的影响力和控制力，因此这类政务微博的存在有利于提高或保持信息传播的效率。

2.3 研究结论

（1）案例中政务微博整体网络密度低，联系不密切，无法在信息发布过程中形成政务微博矩阵的联动优势，不容易做到政务微博的合作共进、同步发声。网络中存在部分仅关注其他节点而不被其他节点关注或仅被其他节点关注而不关注其他节点的政务微博，这类政务微博由于仅是单向关注，没有同时具备信源和信宿两种属性，角色单一，实现的信息传播也自然具有其单向性的局限。

（2）政务微博信息传播网络具有明显的小世界性质，该网络在保持高聚类系数的同时也缩短了网络的平均路径长度。网络中存在着广州公安等中介中心度较高的节点和豫法阳光等聚类系数较高的节点，这类节点常常作为信息传播的“中转站”或“端点”，在网络中起到“长程连接”的作用，对加速信息的传播具有促进作用。

（3）政务微博信息传播网络中公安部打四黑除四害等公安部门类政务微博和精彩河南等旅游机构类政务微博占据了更多的结构洞，与其他政务微博建立了更广泛的联系，许多其他政务微博信息的传播都要依赖于这两种类型的政务微博，这两类政务微博在信息传播网络中，扮演着“意见领袖”的角色，对提高或保持信息传播的效率具有重要作用。

3 结语

在网络化和信息化时代，只有主动、公开透明地揭露事实才能在处理突发危机事件中更具有话语权。笔者提出以下建议以提升政务微博信息传播效率和应对突发事件的能力。

作为代表政府形象和立场的政务微博，应建立开放协同的合作网络，增加各类政务微博之间的关注关系，使其同时具备信源和信宿两种属性，努力实现信息全通达，同时尽快建立起覆盖全国、机制联动的政务网络，确保信息能在不同地区、不同领域间快速共享和交互。具体来说，在突发事件舆论发展期，政府官方微博要利用好突发事件“黄金4小时”法则，通过“早报事实，缓报原因”的手段，在第一时间发布权威信息以揭露事实，避免谣言滋长，并尽快查明事件发生始末，给公众以解释。

识别网络中处于“中转站”或“端点”位置的关键节点，并利用这些节点具有的“长程连接”作用来实现政务信息的快速传播和政务微博的合作共进、共同发声，使政府各相关职能部门当突发事件出现时能够“一站式”联动（也即集群联动），从而保持高效合作、同步发力，进而提高政府解决突发事件、应对舆论危机的响应能力与处置能力。但作为政务信息集散地的政务微博，并非一个部门就能解决所有问题，需要打破各职能部门“信息孤岛”现状，促进政务微博集群化发展。具体来说，可以通过建立联合微博发布厅的方式来实现微博集群联动，如成立以“北京发布”为核心的“北京微博发布厅”等便是微博集群联动的典型代表。

利用和发挥好扮演着“意见领袖”角色的公安部门和旅游机构类政务微博的作用，利用其高影响力和高控制力来活跃整个政务微博信息传播网络。一方面提高政务微博相关工作人员的专业水平，严格审查这类微博发布的信息质量，防止对公众产生负面影响。另一方面，可以利用这些特殊节点主动设置微话题，引导舆论热点，积极传播正能量，从而建立有效的谣言规避机制和矛盾疏导机制，强化政务微博处理突发事件时在信息公开、官民互动等引导社会舆论方面的重要作用。

（来稿时间：2017年9月）