经济新常态下新媒体对新疆旅游信息的传播研究——以微博为例

杜泠枫 甄俊杰 阿尔阿依·托力肯（新疆大学经济与管理学院）

■ 引言

随着通讯科技与互联网的发展与进步，手机、电脑等移动通信工具成为每个人的必需品，网络社交刮起新浪潮，由此带来抖音、微信、微博等新媒体的崛起与繁荣。微博，作为一个能够进行文字、图片、视频等多形式信息传播的社交网络平台，近些年来成为新媒体的中坚力量。截止2019年底，新浪微博月活跃用户到达5.16亿，日活跃用户增长至2.22亿。每一个微博用户在点赞、评论与转发之间，实现了信息的传播，构建了小型社会网络。

其次，我国经济的稳步增长，人民休闲娱乐意识的逐渐增强，旅游逐渐成为全民风尚，我国国内出游人数也节节攀升。2019年全年，我国国内游人数达到60.06亿人次，同比增长8.4%；新疆接待游客数突破2亿人次，同比增长41.6%。大力推进旅游发展的同时，如何利用新媒体进行旅游信息宣传也成为了各界关注的焦点。西安为我们展现了如何利用新媒体进行旅游宣传，制造话题热点，进而带动旅游经济发展。2018年西安凭借“摔碗酒”跻身“网红”城市，2019年凭借“大唐女子”不倒翁的表演再次跻身热点话题，引起游客争相前往。这些瞩目的增长引发了思考，如何使新疆旅游产业能够得到更好的推广效果成为我们关注的问题。对此，为了促进新疆旅游更加繁荣发展，使新疆旅游信息得到更好地传播效果，本文从社会网络视角出发，利用社会网络分析方法，以微博上发布的宣传新疆旅游的博文为研究对象，以转发关系构建社会网络，借此探究新媒体对新疆旅游信息的传播特征、传播过程与传播规律。

■ 文献综述

随着互联网的广泛应用，为了解释网络背景下信息传播特征，利用社会网络分析法分析网络舆情信息传播的研究逐渐丰富。李菲等（2017）利用新浪微博“大学生抑郁症高发”话题作为实证案例，对其出度、入度、中间中心性、接近中心性等进行分析，为网络舆情监管提出相关建议。王炎龙等（2019）对微博中公益机构用户的信息传播展开研究分析，以相互关注关系作为联结关系，进行其社会网络密度、网络结构等方面的分析。另一方面，利用社会网络分析方法进行旅游领域的研究成为学界热点。刘冰等（2013）采用问卷调查的方式，以旅疆游客是否到访新疆各个景区为关系数据，进行了整体网络与个体网络特征分析，由此得出新疆旅游已经形成了以喀纳斯景区为中心的目的地网络。王俊等（2017）运用社会网络分析法与回归分析法，测算分析了我国31个省市、自治区的旅游经济空间结构，构建面板数据，回归分析了各地区旅游经济空间网络结构指标对旅游发展水平差异的影响。

■ 研究设计

（一）数据来源

新浪微博中有许多旅游博主、美食博主进行了新疆旅游信息的传播，以文字、图片、视频等形式呈现。我们以“新疆旅游”为话题进行检索，考虑到社会网络分析数据量要求的前提下，我们最终选择新浪微博发起的“我和我的家乡”活动博文为例，探究该博文下的转发评论网络关系。

（二）数据收集与处理

社会网络分析法利用关系数据进行研究，本文以转发作为用户与用户之间的联结关系，利用爬虫接入微博抓取数据，获取该博文下进行转发的用户名、用户ID、转发时间等相关信息，整理成相应的信息字段库。为保护用户信息，本文按照点度中心性降序对节点的用户名进行编号。社会网络分析方法要求对大量数据进行分析运算，一般采用相应的软件进行辅助处理。本文采用Gephi软件对所选取博文进行社会网络基本特征、中心性等的分析。

■ 数据分析

在社会网络研究中，三个方面常被学者们所关注，分别是节点关系、网络结构与网络地位。关系为节点与节点的联结条件，是形成社会网络的基础。网络结构的分析主要分为整体网络结构与子群网络结构的研究。本文首先从整体网络特征分析展开对网络密度、网络直径等进行分析讨论。其次，利用点度中心性、中间中心性指标进行社会网络位置分析。

（一）社会网络基本特征

首先，分析该网络的密度。网络密度是网络中节点连接密切度，信息交流频繁度的表征，按照关系连接是否有向分为有向网络密度和无向网络密度。其大小由两方面所决定，即网络中的节点数与关系连接数。通过Gephi软件的运算，得到该网络的密度为0.002。依据社会网络分析法中的界定，网络密度达到0.05表明节点间联系程度较为密切，网络中各个成员交流频繁。对于此网络来说密度较低，存在行动者联系不紧密、频率过低的情况。其次，该网络节点有413个，但边只有416条。网络直径为5，说明从初始传播者到最终接受者经历了五次传播。除去数据收集时爬虫对转发数目爬取的不完全性影响，该网络边的数目较少，传播直径较小，充分说明了网络中成员联系的不紧密特征。

（二）中心性分析

（1）点度中心性。点度中心性是用来衡量网络中节点的传播强度的指标，采用节点转载与被转载次数总和表示。某节点点度中心性越高，代表该节点交往能力越强，具有较高的传播能力和影响能力。表1为本文选取博文点度中心性排名前五的用户。从表中可以看出，用户名为微博用户1的点度中心性最高，在网络中的影响力最大，推动了网络结构的形成。总体来看，各个节点的入度较低，出度较高，可能是因为我们只爬取了转发数据导致的。

表1 点度中心性前五的用户

（2）中间中心性。中间中心性是对节点在网络中信息控制能力的刻画，用一个节点担任其它两个节点之间最短路桥梁的次数表征。若某一节点位于较多网络路径上，其充当着传播中重要的“桥梁”作用，影响着信息传递的长度与广度。表2展示了网络中中间中心性较高的节点信息。从表中可以看出微博用户1为最高的中间中心度的节点。

表2 中间中心性前五的用户

■ 结论

本文采用社会网络分析方法，借助爬虫技术，对微博中关于新疆旅游的博文进行检索，最终对选取的博文转发网络进行了基本属性、中心性分析。研究发现：（1）微博中“新疆旅游”话题下的发文众多，但拥有较高转发量、点赞量与评论量的微博较少。相关部门应重视利用新媒体进行新疆旅游信息传播的力度与强度，积极地引导、制造新疆旅游的话题性与引爆点，促进潜在游客群体进一步认识大美新疆。（2）意见领袖确实给“新疆旅游”带来了一定热度的讨论，但通过转发网络分析，发现传播受众较窄，传播有效性有待增强。