问答社区评论区用户关系研究

段诗萌

摘 要 知乎一直以来的定位是社交化问答社区，其口号为“与世界分享你的知识、经验和见解”。为了更深入地了解知乎用户的交互关系与互动状况，选取知乎社区“知识付费”话题作为文章的研究对象，抓取该话题下的回答及对应评论区的用户数据并进行编码处理，利用社会网络分析法进行分析，通过从网络基本属性、凝聚子群、中心性三个维度进行考量，发现在该话题下参与成员的互动不多、只有个别成员较为活跃并与他人进行互动、整体上关于话题的讨论是围绕几个人展开。

关键词 问答社区；知乎；用户关系

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）216-0162-02

1 研究背景及研究思路

随着互联网的不断发展，人们越来越多地依靠网络来获取知识。在以“百度知道”“新浪爱问”为代表的第一代问答社区基础之上涌现出以“知乎”“悟空问答”“企鹅问答”为代表的第二代问答社区，第二类问答社区的社交属性更强、社群问答氛围更加浓厚，往往对于一个问题能够提供质量更高的答案，吸引了大量的用户参与其中进行讨论。

知乎网于2011年1月26日正式上线，截至2015年3月，知乎已拥有1 700万注册用户，月独立访客接近1亿，全站累计产生，10多万个话题领域包含350万个问题。依据Alexa2015年3月17日的数据，知乎网中国排名为第47名，全球第266名，日均在网站停留时间为9分57秒。从以上数据可以看出，知乎已经成为国内第二代问答社区中规模最大、发展最完备的问答社区，因此本文选取知乎社区作为研究对象。

文章选取知乎问答社区下的“知识付费”话题作为研究对象，在精华区中选取前3个问题（问题内容一致的选取在排序在前面的一道问题）作为样本。抓取这3个问题的前3个回答者以及回答下的所有评论者作为原始数据。利用社会网络分析的方法对数据进行分析。

社会网络分析以社会行动者及其相互关系作为研究内容，通过对行动者的关系模型进行描述，分析这些模型所蕴含的结构以及它们对行动者和整个群体的影响。

本文将每一个问题及其对应回答、评论作为一个网络，分别形成3个网络。在每一个网络中对每一个参与者进行编号，该问题的第一个回答者为n1，对该条回答进行评论的人按照默认顺序分别被编号为n2、n3、n4、……，第二个回答者及其对应评论者按顺序继续进行编号。以相互之间的评论和回复关系建立矩阵。之后利用社会网络分析软件Ucinet分别对每个网络的数据进行处理，分别从社会网络结构的基本属性、凝聚子群和中心性3个角度进行分析研究。

2 研究结果

2.1 社会网络基本属性分析

社会网络分析的基本属性指标反映了网络的结构特征，通过Ucinet对3个网络进行处理可以得到如下的3个社群图，如图1、图2、图3。

每个互动关系图中的点和参与问答的人是一一对应的，如果二者之间有互动则会产生连线，箭头则表示关系的方向，如果n1回复了n2，则箭头由n1指向n2，如果连线数量较多，则表示互动频繁，关系较为紧密。反之，互动关系图左側孤立的点则是与他人没有任何联系。

通过以上3个问题对应的互动关系图可以看到，3个网络中节点的联系都较为松散，只有个别的成员与他人互动较多，如图1中的n1、n4、n14，图2中的n133、n148、n174，图3中的n1、n14、n27、n112、n140。这些活跃用户中还有一部分为该问题的回答者，如图1中的n1，图2中的n174，图3中的n1、n112、n140。由此可以看出，在“知识付费”这一话题下的讨论主要是集中在个别参与者上，并且以该问题的回答者为核心展开讨论。

2.2 凝聚子群分析

凝聚子群分析是社会网络分析的一种分析方法，凝聚子群是指“满足如下条件的一个行动者子集合，即在此集合中的行动者之间具有较强的、直接的、紧密的、经常的或者积极的关系”。

本文主要选取建立在子群内外关系基础上的成分分析着手进行研究。

成分分析主要关注的是该群体内部所有成员的关系强度，并和外部成员关系强度频次进行比对，具体来说，就是构成每一个成分的内部成员之间存在着联系，但成分与成分之间却没有联系。通过上面3个网络的互动关系图可以看出，不考虑孤立节点，图1共分为11个成分，最右侧的成分是一个较大的部分，包括了20%左右的成员，其他的成分则多为几个成员构成的小团体；图2共分为23个成分，最大的成分是包含14个成员。除此之外，有7个包含5-8个成员的成分，剩余的成分则多为包含2个成员的；图3共分为13个成分，最大的成分包含27个成员，其他则是包含几个成员的小团体。总体而言，3个网络中孤立的节点较多，比较大的成分包含的成员人数也并不多，最多只占总数的20%左右，可见该话题下问题的讨论多集中在以个别成员主导的小团体身上，往往只是几个成员之间的意见交流，大部分人和网络中的其他成员交流不多。

2.3 中心性分析

中心性这一指标主要是考量该成员在群体中所处于的中心位置和所拥有的权利，本研究选取点度中心度这一指标进行分析。

点度中心度就是测量与某节点直接联系的节点的个数，由此来判断该节点的中心位置情况。如果与该节点相联系的节点数目较多，则说明该点越处于中心的位置。通过对点度中心度的测量可以发现：“知识付费”这一话题在网络1中：点入度的平均值是0.0505，最小值是0.000，最大值是6.000；点出度的平均值是0.0505，最小值是0.000，最大值是6.000。有32个人的点入度比平均值大，有33个人的点出度比平均值大，点入度最大的人是n4，点出度最大的人是n1，可见在网络1中，点出度和点入度的情况比较相似，即主动去与他人产生互动的人数与吸引到其他人来回复自己的回答或评论的人数相近。

3 结论

“知乎”目前是国内最大的社交型问答网站，本文以“知乎社区”为研究对象，选取“知识付费”话题下精华区的前3个问题为样本进行研究，借助Ucinet软件对数据进行分析，通过软件绘制出的社群图以及相关数据可以看出，在“知识付费”这一话题下的讨论主要是集中在个别参与者上，并且以该问题的回答者为核心展开讨论，成员之间的联系比较稀疏，成员之间的交流程度还不是十分深入；3个问题网络的平均距离都在3以内，即该网络中的成员平均通过不到3个人就能与网络中的其他人产生联系，都具备小世界的特点，便于新信息的传递和分享。

文章的研究也有一定的局限性，此次研究选取的样本数量有限，虽然选取的这些问题是精华区比较有代表性的问题，但并不能代表整个“知乎社区”的情况，不能将结论推广至更大的范畴，后续的研究可以扩大样本的数量进行更深一步的研究。

参考文献

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