智慧社区运营的主体识别与社会网络分析

赵国超，吴佩一，虞晓芬

（1.浙江工业大学 管理学院, 浙江 杭州 310023；2.浙江工业大学 中国住房和房地产研究院, 浙江 杭州 310023）

智慧社区运营的主体识别与社会网络分析

赵国超1，2，吴佩一1，虞晓芬1，2

（1.浙江工业大学 管理学院, 浙江 杭州 310023；2.浙江工业大学 中国住房和房地产研究院, 浙江 杭州 310023）

伴随着对社区治理的关注，如何通过提升社区的智能化保障居民生活的安全性、舒适度以及提升公众的参与水平已经成为当前的热点问题。传统的智慧社区运营管理理论仅考虑少数利益主体，并未关注多方利益主体，且大多研究未涉及多方利益主体的网络关系。基于此，从社区智慧运营“需求-供给-调控”等维度识别智慧社区运营的主体要素，深入调查智慧社区运营的利益主体，构建关系矩阵并绘制社会网络结构图，基于UCINET 6.0软件分析网络的密度、中心性以及影响力，识别关键因素并提出多维度的政策建议，为多方参与下的智慧社区协同发展提供理论支撑。

智慧社区；社会网络分析；多方参与

0 引言

近年来，智慧社区作为智慧城市研究和实践的延伸，广受社会各界关注。智慧社区运营作为社区全寿命周期中持续时间最长、资源消耗最多的阶段已成为国内外学者的研究热点，主要涉及信息技术、居民行为以及社区治理3个层面。文献［1-3］基于对硬件设备和软件系统的分析，认为智慧社区运营期间仍存在服务获取方式单一、技术成本过高、个人隐私和公共信息泄露等问题；ABHISHEK等［4］认为，新加坡的智能家居技术未将人们的行为和感知作为设计功能的一部分，文献［5-6］通过分析智慧社区居民的利益诉求，认为居民在社区智能化过程中缺失归属感和参与感，对新技术的理解和应用能力不足；MITAL等［7］认为，未能对社区进行可持续性管理导致了服务中断或软件服务质量下降；文献［8-9］通过调研指出，当前我国智慧社区运营存在政府主导性过强的问题。此外，部分研究涉及智慧社区运营主体构成及其关系的范畴，如王晶晶［10］从利益相关者的角度分析了案例智慧社区的绩效评价结果；陈立文等［11］分析了智慧社区运营体系以及各利益相关者的责任。

智慧社区运营仍存在以下3点问题亟待解决：（1）人与人、人与社区之间的相对孤立现状不同程度阻碍智慧社区发展，迫切需要对智慧社区运营的参与主体进行合理的分析与定位；（2）传统的智慧社区运营管理理论仅考虑少数利益主体，并未关注多方利益主体；（3）通常，不同主体之间存在不同程度的关联，大多研究尚未涉及多方利益主体的关联关系。针对以上问题，本文从“需求-供给-调控”等维度识别智慧社区运营的主体要素，深入调查智慧社区运营的利益主体，构建关系矩阵并绘制社会网络结构图，结合社会网络分析法（SNA），通过UCINET 6.0软件分析网络的密度、中心性以及影响力，识别关键主体并提出多维度的政策建议，为多方参与下的智慧社区协同发展提供理论支撑。

1 利益主体分析

智慧社区是在数据时代下利用移动互联网、物联网、云计算、大数据与人工智能等新一代信息技术，通过对社区现有服务资源的整合，形成基于信息化、智慧化的社区管理模式，是一种以现代科学技术为支撑的社区管理和服务创新模式，可为社区居民提供便利、智能的生活、生产环境与服务［2，6］。智慧社区与一般社区存在显著的区别，其利益主体增加了系统集成商以及部分智慧服务提供商，且具有信息基础设施网络化、生活服务便利化、社区管理与公共服务信息化、小区管理智能化和家居管理智能化五大特点［10］。智慧社区运营涉及多方利益主体，其中内部参与方包括居民、物业公司、业主委员会，外部参与方包括政府、地产开发商、系统集成商、服务提供商、电信运营商等，各主体成员通过监管、服务、收付费、提供信息等业务联系在一起，形成智慧社区运营利益共同体（图1）。

图1 智慧社区运营利益共同体Fig. 1 Smart community operation interest community

由图1可知，智慧社区运营的主体要素包含“需求-供给-调控”3个维度：（1）需求方，居民作为智慧社区运营的重要参与者，为智慧社区运营提供了稳定的用户流量并参与其建设与完善；（2）供给方，包含社区物业、地产开发商等，通过识别居民的需求，为其提供智能化服务平台，以保障其居住安全与舒适。部分地产开发商逐渐向社区服务商角色转变，通过成立物业公司或与专业的运营商合作负责社区的运营工作，提供高品质的管理服务；系统集成商主要负责安防系统、计算机网络系统的集成，并进行设备和系统的维护，为智能化平台的建设提供技术支撑；电信运营商为智慧社区的运营提供网络支持，向社区提供网络服务并收取费用；服务提供商则为智慧社区运营提供物业、商业、医疗等服务平台；（3）调控方，政府在利益共同体中主要充当引导者的角色，对智慧社区运营进行监管、指导以及科学合理地发放补贴。在社区智慧运营过程中政府主要起以下作用：一是为智慧社区的宣传建立良好的形象，并实时监管智慧社区的运营；二是完善智慧社区建设制度的顶层设计；三是向智慧社区科学地发放政府补贴，以维持其运营的可持续性。可见，智慧社区运营主要依靠政府引导，在居民、地产开发商、物业公司、服务提供商等主体的共同参与下，逐渐形成智慧化运营的整体网络，通过协调不同主体之间的利益关系，整合资源，最终形成利益共同体，实现智慧社区的资源共享与信息联通。

2 网络模型构建

社会网络分析法（SNA）是一种用于研究社会学关系的定量分析方法［11］。基于各利益主体之间的复杂性关系，采用SNA模型构建可视化网络结构，形象、客观地描述影响智慧社区运营的各利益主体间的关系及其各影响因素间的关系，从而精准优化智慧社区运营体系，协调各主体的利益。

2.1 样本的选取

首先，明确参与方的信息获取重点，通过获取关联数据和属性数据，构建智慧社区建设社会网络模型。本研究智慧社区调研采用滚雪球式访谈方式，访谈对象主要为智慧社区运营参与方的典型代表，包括街道办、科技公司、运营商的工作人员等，通过访谈相关专业人员，了解并科学分析智慧社区运营的痛难点。根据核心参与方反映其他主体的影响因素，指出与其相关联的其他利益主体，并对其采用同样的访问方式，重复此过程直到没有利益主体被指出。

由于杭州市智慧社区建设以安置房小区建设、老旧小区改造和智慧社区新建为主，分别对应政企合作型、政府主导型和企业主导型的建设运营模式，因此分别对不同建设模式下的智慧社区项目进行案例研究，旨在推广杭州市智慧社区建设。在杭州高锦科技有限公司的协助下，选取了由该公司参与建设的利一家园、铭都雅苑等政企合作型安置房小区，柏枝巷小区、王马巷小区等政府主导型老旧小区，金地宋都都会钱塘、龙湖春江天越等企业主导型新建商品房小区作为调查样本。

访谈主要由两部分组成：第一部分是勾选不符合样本社区的影响因素并补全所缺少的影响因素；第二部分是判别影响智慧社区运营效率和质量的因素及相互关系。

2.2 影响因素的提取

通过实地调研发现，各样本社区在运营过程中存在技术应用水平不足、政府职能分割和协同不足、系统碎片化、决策者未考虑完全、普通行动者参与度不足等问题。结合有关智慧社区运营的文献分析与行业资深从业者多方论证［12-18］，将我国智慧社区运营的影响因素所属风险划分为标准缺失风险、行为主体风险、信息安全风险以及技术应用风险四大类，见表1。

表1 智慧社区运营的影响因素清单Table 1 List of factors affecting smart community operations

2.3 网络结构图的绘制

各影响因素间存在3种基本关系：互相独立、单方影响以及相互影响［19］，基于问卷分析，采用0-1型结构矩阵表示各影响因素间的相互关系，形成关系矩阵，用UCINET 6.0软件绘制影响因素网络结构图，如图2所示。不同颜色节点对应不同的相关方，如红色代表政府，黄色代表居民，浅蓝色代表物业，深蓝色代表电信运营商，绿色代表地产开发商，黑色代表业主委员会，棕色代表系统集成商，粉色代表服务提供商。

图2 影响因素网络结构Fig.2 Network structure of influencing factors

由图2可知，各影响因素间联系较为频繁，其中政府和居民处于网络连线密集区。为进一步定量分析各影响因素间的关联程度，需用软件进行针对性的量化分析。

3 网络指标分析

将影响因素关系矩阵导入UCINET 6.0软件，得到网络图的密度为0.207 5，说明该社区运营利益主体之间的关系不是特别紧密。为探索如何有效地降低各利益主体对智慧社区运营的不利影响，提高智慧社区运营和基层治理的效率，分别进行网络关联性分析、网络相关方分析和网络影响力分析。

3.1 网络关联性分析

用出度测度某因素影响其他因素的数量，用入度测度某因素被其他因素影响的数量，用UCINET 6.0软件计算各影响因素的出度、入度及其标准值，出度排名前5的因素如表2所示。

表2 网络出入度分析Table 2 Analysis of network input and output

为更形象地表示各影响因素的传导关系，将其出度和入度绘制成网络传导图（图3）。带箭头的线表示影响因素的传导方向，基于象限的划分可将影响因素分为4类：

图3 各影响因素出度和入度网络传导图Fig.3 Network conduction diagram of input and output of influencing factors

（1）先导性因素（位于第四象限），此类因素的出度较高而入度较低，如E1，E2，C1，A3，D2和G2。其易对其他因素产生影响，但不易受其他因素影响。政府对技术应用的顶层规划设计与地产开发商对管理评估方案的制订以及网络技术与服务系统存在的问题等外部作用在政策、技术、管理层面影响了智慧社区运营，并常常引发其他阻碍因素的产生，应该重点减少此类因素的出现。

（2）核心影响因素（位于第一象限），如B2。此类因素出度和入度均较高，需优先对其进行有效控制。如果智慧社区无法为居民提供完善的智慧生活、物业等服务，则将丧失其与一般社区的根本区别，影响政府及企业打造智慧社区的良好口碑。

（3）结果性因素（位于第二象限），如B1，B4，此类因素出度低、入度高，易受其他因素的影响而不易影响其他因素，属于居民这一重要利益主体，符合其在社区中极易受影响的地位，应通过控制先导性因素遏制此类因素的发生。

出现这种结果的原因可能是居民对智慧社区的理解不深，缺乏对新技术应用的参与热情以及对自身信息安全的保护。因此，政府应鼓励物业加强对智慧社区中居民个人信息安全保护以及有关智慧服务、智慧场景设计的宣传及培训力度，让居民了解智慧服务、智慧场景的设计过程和初衷，从而提升居民提出有效建议的能力以及对智慧社区的认可度。

（4）如果将位于第一、二、四象限的因素定义为强影响因素，那么位于第三象限的因素则为弱影响因素，其出度和入度均较低，暂不用优先控制。

3.2 网络相关方分析

通过比较各利益主体的出度和入度，掌握其对智慧社区运营的影响，从而有针对性地提出优化建议。各利益主体的出度和入度统计结果如表3所示。

表3 各利益主体的出度和入度统计结果Table 3 Statistical results of input and output of interest subjects

由表3可知，政府和地产开发商的出度较高，说明两者的行为较易影响智慧社区运营的其他利益主体，在智慧社区的高质量运营中起领头作用，这充分体现了政企合作的重要性。其原因可能是政府与地产开发商参与了整个智慧社区的规划和运营，具有把控重要信息、资源的优势。入度最高的为居民，说明居民最易受其他利益主体行为的影响，属于网络中的敏感方，说明居民参与度与满意度是智慧社区运营的关键评价指标。

3.3 网络影响力分析

网络关联性分析仅反映某因素受影响以及影响其他因素的数量，而对较多与其他因素有关联的因素不一定具备较强的影响力，为进一步分析各因素的影响力，引入卡兹指数得到各利益主体的关键影响因素，结果如表4所示，其中，Row S 为卡兹指数矩阵行总和，表示对应利益主体影响其他利益主体的指数，Col S为卡兹指数矩阵列总和，表示对应利益主体受其他利益主体影响的指数。

表4 卡兹指数分析结果Table 4 Analysis results of Katz index

在各利益主体中，Row S较高的因素分别为A3，B2，C1，D2，E2，F1，G2及H1。综合分析卡兹指数与图3，此8个因素除F1和H1外，其余均位于第一、二象限，出度较高，具有较强的影响力，在网络传导图中占据主导位置。

4 治理策略

政府、居民以及地产开发商分别作为调控、需求以及供给三方面的重要代表，对智慧社区运营的其他利益主体具有较显著的影响或较易受其他利益主体影响。为推动多方利益主体参与下的智慧社区协同发展，结合所调研的杭州市智慧社区运营现状，从“调控-供给-需求”3个维度提出如下建议：

（1）从调控方角度看，应完善技术应用的顶层规划设计，统筹各部门协调运作，切实发挥政府的宏观调控作用。卡兹指数分析（表4）表明，对技术应用的顶层规划设计和部门未能统筹（A3）具有较强影响力，因此应充分发挥政府作用，完善相应的规划设计和管理标准，统筹各部门在社区运营中的工作，避免政府内部的碎片化引起应用的碎片化，以及由此带来的信息孤岛和重复建设问题。同时，将政府指导与公众参与相结合，统一不同时期的智慧平台，避免数据的重复录入和平台的重复建设，实现社区信息的共融共享。

（2）从需求方角度看，以人的需求为导向提供技术服务迫在眉睫，只有切实完善和提升智慧社区为居民提供智能化服务与质量，精准把握居民日常生活中的急难点，才能真正实现政府服务于民的目标，并体现智慧社区较一般社区具有的核心优势及竞争力。结合网络出入度的统计分析结果（表3），居民较易受其他利益主体行为的影响，属于网络中的敏感方，因此必须充分考虑居民需求，按需配置智慧产品，以提高居民的感受度和参与度。结合网络传导图（图3），智慧社区服务较少且功能尚待完善（B2）的出度排名靠前，且位于传导图第一象限，是居民影响力最大的因素之一，属于核心影响因素，因此应有针对性地组织社区活动，鼓励居民应用智慧技术，从而更好地实现技术的完善与推广。

（3）从供给方角度看，应激励地产开发商与时俱进，充分利用移动通信技术，打造具有自身特色的智慧服务平台，提高服务质量。结合出、入度的统计分析，地产开发商是社区智慧运营的两大主导方之一，因此可以由政府单独建立智慧社区服务平台转向二者合作建立平台。结合网络传导图，未能及时对运营中存在的问题进行逐项整改并督查问责（E2）的出度居首位，位于传导图第四象限且影响力较强，因此要加强平台设计的智能化业务板块，如安防、消防、停车、维修维护等，并设置邻里互助、社区活动、跳蚤市场等，以加强小区居民之间的沟通联系，丰富智慧社区的服务。同时，依据卡兹指数分析结果，对物业公司的监管不足（F1）以及缺乏物业管理标准体系（C1）具有较强影响力，因此应在平台中加入业主委员会对物业的定期评价打分系统，以及物业管理标准体系的公示信息与建议渠道。

此外，电信运营商、系统集成商以及服务提供商作为其他重要供给方，也对社区智慧运营产生一定影响，要引导电信运营商、系统集成商以及服务提供商拓宽系统接入和服务获取的方式。根据出入度与网络传导图，信息网络技术未全面覆盖（D2）、服务系统接入和服务获取方式单一（G2）2个因素的影响力较大，且为先导性因素，因此应在智慧社区全面覆盖信息网络技术，并逐步探索未来5G网络在智慧社区中的试点运营。系统集成商要解决归属不同厂商的系统难以相互兼容、不同系统之间无法交互等问题。根据卡兹指数分析，缺乏服务反馈（H1）是服务提供商影响力较大的重要因素，因此对服务提供商在拓展服务获取方式的同时，应建立社区线下商业以及O2O线上商业服务的反馈渠道。

5 结论

自1992年智慧社区的理念提出以来，智慧社区运营已成为国内外学者关注的热点。为推动多方利益主体参与下的智慧社区协同发展，从“需求-供给-调控”等维度识别智慧社区运营的主体要素，并以杭州市6个典型智慧社区项目为研究对象，结合文献研究构建社会网络模型，识别关键主体并提出多维度的对策建议。研究表明，智慧社区运营的关键主体为政府、居民和开发商，其所对应的关键影响因素分别为对技术应用的顶层规划设计和部门未能统筹（A3）、智慧社区服务较少且功能尚不够完善（B2）、未能及时对运营中存在的问题进行逐项整改并督查问责（E2）。智慧社区运营亟待解决的问题是如何有效激发居民的参与热情，通过政府与地产开发商的主导以及与其他利益主体的合作，构建多方参与的智慧社区运营利益共同体。

［1］LI X， LU R X，LIANG X H， et al. Smart community：An internet of things application［J］. IEEE Communications Magazine， 2011，49（11）：68-75. DOI：10.1109/MCOM.2011.6069711

［2］宋煜. 社区治理视角下的智慧社区的理论与实践研究［J］. 电子政务， 2015（6）：83-90. DOI：10.16582/j.cnki.dzzw.2015.06.002

SONG Y. Theoretical and practical research on smart community from the perspective of community governance［J］. E-Government，2015（6）： 83-90. DOI：10.16582/j.cnki.dzzw.2015.06.002

［3］钱坤. 社区治理中的智慧技术应用：理论建构与实践分析［J］. 当代经济管理， 2020，42（4）： 64-70. DOI：10.13253/j.cnki.ddjjgl.2020.04.010

QIAN K. Application of intelligent technology in community governance： Theoretical construction and practice analysis［J］. Contemporary Economic Management， 2019，42（4）： 64-70. DOI：10.13253/j.cnki.ddjjgl.2020.04.010

［4］ABHISHEK B， HANSEN M，CHAN C M. Energy conservation through smart homes in a smart city：A lesson for Singapore households［J］. Energy Policy，2017， 104：230-239. DOI：10.1016/j.enpol.2017. 01.032

［5］田亚鹏，金占勇，康晓辉，等. 智慧社区运营管理中的利益相关者及其利益诉求分析［J］. 价值工程， 2018，37（35）：39-40.

TIAN Y P， JIN Z Y，KANG X H， et al. Analysis of stakeholders and their interests appeal in intelligent community operation management［J］. Value Engineering， 2018， 37（35）：39-40.

［6］张庆玲，马英. 论社区治理视角下的智慧社区的发展［J］. 社会研究， 2019（9）：65-67. DOI：10.3969/j.issn.1002-2589.2019.09.025

ZHANG Q L， MA Y. On the development of smart community from the perspective of community governance［J］. Social Research， 2019（9）：65-67. DOI：10.3969/j.issn.1002-2589.2019.09.025

［7］MITAL M， PANI A K. Cloud based management and control system for smart communities： A practical case study［J］. Computers in Industry， 2015， 74：162-172. DOI：10.1016/j.compind.2015.06.009

［8］陈自立. 智慧社区治理的实践经验与关键问题［J］. 江汉大学学报（社会科学版）， 2016，33（3）： 24-28.

CHEN Z L. Practical experience and key issues of smart community governance［J］. Journal of Jianghan University （Social Science Edition）， 2016，33（3）： 24-28.

［9］马博轩. 智慧社区建设：杭州滨江区实证研究［D］. 杭州：杭州师范大学， 2019.

MA B X. Smart Community Construction： An Empirical Study of Hangzhou Binjiang District［D］. Hangzhou： Hangzhou Normal University，2019.

［10］王晶晶. 利益相关者视角下智慧社区运行绩效评价研究［D］. 南京：东南大学， 2019.

WANG J J. Research on Performance Evaluation of Smart Community Operation from the Perspective of Stakeholders［D］. Nanjing： Southeast University，2019.

［11］陈立文，赵士雯. 智慧社区运营管理体系及平台构建研究：基于利益相关者视角［J］. 当代经济管理，2018， 40（8）：37-42.

CHEN L W， ZHAO S W. Research on smart community operation management system and platform construction：From the perspective of stakeholders［J］. Contemporary Economic Management， 2018，40 （8）： 37-42.

［12］纪江明，葛羽屏. 基于“三网一云”理念的上海智慧社区发展策略研究［J］. 城市发展研究， 2016，23（8）： 119-124.

JI J M， GE Y P. Research on the development strategy of Shanghai smart community based on the concept of quot;three networks and one cloudquot;［J］. Urban Development Research， 2016，23（8）： 119-124.

［13］井小鹏，张菲菲. 基于智慧社区评价指标体系便民服务平台评析：以上海“智慧闵行”为例［J］. 科技创新与生产力，2015， 23（2）：37-40.

JING X P， ZHANG F F. Evaluation and analysis of convenience service platform based on smart community evaluation index system： Taking quot;smart Minhangquot; in Shanghai as an example［J］. Scientific and Technological Innovation and Productivity， 2015，23（2）： 37-40.

［14］张锋. 以智能化助推城市社区治理精细化研究：基于上海杨浦区控江路街道的实证分析［J］. 城市发展研究，2019， 26（3）：6-9.

ZHANG F. Research on promoting refinement of urban community governance with intelligence： An empirical analysis based on Kongjiang Road street， Yangpu district，Shanghai［J］. Urban Development Research，2019， 26（3）：6-9.

［15］王方舟. 试论北京物业管理产业“智慧化”发展战略［J］. 北京社会科学， 2012（2）：10-15.

WANG F Z. On the quot;intelligentquot; development strategy of Beijing property management industry［J］. Beijing Social Sciences， 2012（2）：10-15.

［16］王轲. 中国城市社区治理创新的特征、动因及趋势［J］. 城市问题， 2019（3）：67-76.

WANG K. Characteristics，motivation and trend of urban community governance innovation in China［J］. Urban Issues，2019（3）： 67-76.

［17］刘泉. 技术产品应用视角下智慧社区分类及综合发展［J］. 国际城市规划， 2020（1）：1-11.

LIU Q. Classification and comprehensive development of smart communities from the perspective of technology product application ［J］. International Urban Planning， 2020（1）：1-11.

［18］吴胜武. “智”聚“慧”生：海曙区智慧社区建设与运行模式初探［J］. 城市发展研究，2013， 20（6）：5-7.

WU S W. Gathering quot;wisdomquot; and quot;wisdomquot; students： A preliminary study on the construction and operation mode of smart community in Haishu district［J］. Urban Development Research， 2013， 20（6）：5-7.

［19］刘军. 社会网络分析导论［M］. 北京：社会科学文献出版社， 2004.

LIU J. Introduction to Social Network Analysis［M］. Beijing： Social Science Literature Press，2004.

［20］陈嘉清. 基于社会网络分析的BIM跨组织应用研究［D］. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2019.

CHEN J Q. Research on BIM Cross Organizational Application Based on Social Network Analysis［D］. Harbin： Harbin Institute of Technology，2019.

Subject identification and social network analysis of intelligent community operation

ZHAO Guochao1,2, WU Peiyi1, YU Xiaofen1,2

（1. School of Management，Zhejiang University of Technology，Hangzhou310023，China；2. China Academy of Housing amp; Real Estate，Zhejiang University of Technology，Hangzhou310023，China）

Following the emphasis on community governance, the issue of how to ensure the security and comfort of residentsapos; life and public participation by improving the intelligence of communities has become a hot topic. The traditional operation and management theory of intelligent community considers only a few subjects and pays no attention to multi-interest subjects. Moreover, most literatures concern little on the network relations of multi-interest subjects. In order to solve this problem, the main elements of the intelligence community are recognized from the regulation of demand-supply-regulation. Furthermore, an in-depth investigation of the stakeholders of smart community operation is carried out to build relationship matrix and draw social network structure. With UCINET software, we analyze the network density, centrality and influence, identify key subjects and put forward the policy recommendations from multi-dimensional in order to provide theoretical support for the coordinated development of intelligent community under multi-agent participating.

intelligent community; social network analysis; multi-agent participation

D 669.3

A

1008⁃9497（2022）03⁃384⁃07

10.3785/j.issn.1008-9497.2022.03.016

2021⁃02⁃22.

国家自然科学基金资助项目（71904175）.

赵国超（1987—），ORCID：https：//orcid.org/0000-0003-1421-7916，男，博士，助理研究员，主要从事社区可持续发展研究， E-mail：zhaoguochao0907@163.com.