中国地震  2019, Vol. 35 Issue (2): 399-407
我国地震部门微博社会网络分析
闫晓美, 梁向军, 张正霞, 王宁     
山西省地震局, 太原 030021
摘要:运用社会网络分析法,选择我国各省影响力较高且具有代表性的地震部门官方微博作为研究对象,构建社会网络关系图,利用UCINET软件,分别从中心度、凝聚子群等方面进行深入分析和研究,进而探讨地震部门官方微博的推广应用及合作交流情况,并提出具有可行性的发展建议。
关键词地震部门    官方微博    社会网络    
Social Network Analysis on the Official Microblog of the Earthquake Department of China
Yan Xiaomei, Liang Xiangjun, Zhang Zhengxia, Wang Ning     
Shanxi Earthquake Agency, Taiyuan 030021, China
Abstract: The earthquake departments in China have begun to carry out the government affairs with the help of official Microblog. Using the social network analysis method, the study selected the official Microblog of provincial earthquake departments with high influence and representative as research objects, and constructed the social network relationship map. Applying UCINET software, in-depth analysis and research were carried out among varied aspects such as centrality and cohesive subgroups, and comprehensive discusses were made on the promotion and application of official Microblog in earthquake departments, and their relevant cooperation and exchanges. Then feasible development suggestions were put forward.
Key words: Earthquake department     Microblog     Social network    
0 引言

防震减灾工作一直受到各国政府的高度关注。近年来,世界各地地震频发,人们对地震相关信息的关注度越来越高。尤其在震后,人们更关注如何快速获取地震相关信息。微博作为新媒体之一,是人们快速获取信息资讯的有效渠道。据第43次CNNIC中国互联网络发展状况报告,截至2018年12月31日,我国在线政务服务用户规模已达3.94亿,占总体网民的47.5%。可以看出,利用新媒体进行在线服务,已经成为各级政府包括地震部门进行信息发布、政务开展、交流互动的重要手段和途径。地震部门顺应时代发展,相继开通官方微博。简言之,地震政务微博是地震部门进行地震信息速报、灾情信息报道、应急救援报道、应对渉震网络舆情、开展政民互动的重要手段和平台,在促进地震部门与民众的沟通、改善地震部门形象和促进社会安定和谐等方面具有重要作用。地震政务微博不仅为公众获取地震信息提供了有利平台、为地震部门发布地震资讯提供了网络平台,也为各地区地震部门提供了信息资源交互流通的渠道。因此,研究中国省级地震部门官方微博的关系网络及其结构特征,对洞察中国地震部门微博的发展状况和生态关系具有重要意义。

本文旨在分析我国各个地震部门官方微博之间地震资讯类信息的相互转发等情况,进而探讨地震部门之间的关注、交流合作等情况,并结合社会网络分析法的相关理论,利用UCINET分析工具,分析地震部门官方微博的社会网络结构特征,从而探讨地震官方微博在社会网络中的地位及作用,以及互相之间的联系及交流情况等。

1 数据来源

选择新浪微博为研究对象,在用户解锁界面输入:“地震”“防震减灾”“防震”等关键词,以“机构认证”为检索条件进行检索。由于我国部分地震部门尚未开通地震微博。因此,为了研究结果更加合理,有限选择了中国地震局及其直属单位的官方微博以及34个省级行政区的省级地震部门官方微博作为研究对象。如果省级城市未开通官方微博,则选择省会城市地震部门微博,以此类推,若地市均未开通,则选择该省内最具影响力的官方账号。一个省级行政区只选取一个具有代表性的官方微博。从数据统计情况看,中国地震局的部分直属单位确实未开通官方微博。本次数据采集时间为2019年3月20日,数据统计结果见表 1

表 1 我国各地地震部门官方微博账号

微博账号之间的关联可以通过“转发”关系体现。将转发关系用二值矩阵表示出来(表 2),行设置为“转发者”,列为“被转发者”。若存在转发关系,则交叉点表示为“1”;否则为“0”。

表 2 我国地震部门微博“转发”矩阵(部分)

为了更加直观地分析地震部门官方微博之间的关系,构建地震微博之间的关系网络图,将数据输入UCINET,得到整体网络结构图(图 1)。每个节点代表一个地震微博账号,带箭头的线则代表转发与被转发关系。各个节点之间的关系是有向的,即A“转发”B,则线段桥由A指向B。

图 1 我国地震部门官方微博社会网络关系
2 数据分析

本文对中国地震局及其直属单位、省级地震部门官方微博开展社会网络分析,一是分析各地震部门对官方微博等新媒体的应用情况及其在社会网络关系中的地位及作用差异;二是基于网络关系图,探讨官方微博之间的联系和交流状况,这对于进一步优化地震部门政务媒体平台,完善应用推广策略具有重要参考价值。

依据社会网络分析方法,分别从整体网络结构、中心度、K-核子群等方面作深入研究,找出处于消息传播中心的微博以及权威度较高的微博,进而探讨地震部门官方微博的推广应用及合作交流情况。

2.1 整体网络结构

整体网络结构分析是研究网络成员联系的密切程度(贾君枝等,2011)。其中,密度是一项重要的衡量指标,即节点的连线越多,密度越大,表明网络成员之间的关系越密切(刘军,2006)。距离是指两点之间构成最短路径的边数,可用于分析网络的凝聚力。

将数据二值化处理后,经计算得出由地震部门官方微博组成的整体网络,其密度为0.517,网络中关系的标准差为0.4997。点与点之间的平均距离为1.424,且凝聚力指数为0.724。由以上数据可知,该社会网络结构中节点之间的联系较为紧密,说明各微博之间有一定的连接关系并有一定程度的相互交流。由平均距离可知,该网络具有良好的凝聚力。

2.2 “中心度”分析

在整体网络结构中,节点互相联系的紧密度和密切度各不相同,所处位置也不一样,因此,可通过分析“中心度”来研究网络中行动者所处的位置。“中心度”测量是社会网络中分析节点重要性的关键指标,分为点度中心度和中间中心度。

2.2.1 点度中心性 2.2.1.1 点度中心度

点度中心度主要指若一个节点与网络中其他多个节点有联系,则说明其拥有较高的点度中心度,处于网络的中心位置(徐媛媛等,2008),其可用于衡量节点在网络关系中的地位和影响力。

在社会网络关系中,地震部门微博之间的转发关系体现为有向图,因此,其点度中心度由入度和出度来体现,即单个节点转发其他节点的个数。点入度表示该微博“被转发”的文章数量,点出度表示该微博“转发”其他节点的文章数量。表 3为点度中心度运算结果。由表 3可见,在我国36个地震部门官方微博中,点出度中心度最高的是中国地震台网速报官方微博,其次是中国国际救援队、陕西省地震局、新疆地震局、北京市地震局、安徽省地震局、地球所、云南省地震局、福建省地震局、河北省地震局、四川省地震局等,说明这些地震部门是信息发布的中心,具有较强的信息发布、更新、传播能力,其发布的信息可以被大部分的地震部门所接受,担任着信息发布、资源共享的重要角色,为地震信息传播和推广贡献了重要力量。

表 3 点度中心度运算结果

点入度中心度最高的是中国国际救援队,说明其在整个关系网络中,非常活跃、主动。其次是陕西省地震局、地震出版社、云南省地震局、内蒙古自治区地震局、四川省地震局、中国地震台网速报、中国地震局、鲁震快讯、浙江省地震局等,表明这些官方微博在信息传播过程中具有较强的主动性,能够积极收集信息、广泛关注行业动态,有效地推动了地震部门之间信息资源的流动和传递。相比之下,海南地震相对比较“孤立”,处于地震部门官方微博社会网络关系的边缘地带。

2.2.1.2 点度中心势

中心度描述的是图中任意一点在网络中占据的核心性,而中心势则是刻画社会网络图整体的中心性(张凡,2017)。该社会网络点入度和点出度的中心势分别为0.065、0.17,可以看出各个节点有一定的差异性,其中,某一个或几个地震部门官方微博处于该社会网络的中心点,运算结果如表 4所示。

表 4 点度中心势运算结果
2.2.2 中间中心性 2.2.2.1 中间中心度

节点的中间中心度是表示经过该节点的其它两节点间最短路径的条数。若取值为0,表明节点处于网络的边缘位置。若取值为1,表明该节点具有很大的权力,处在核心位置(Ortega et al,2009)。表 5为中间中心度运算结果。由表 5可见,中间中心度排在前10位的分别是:中国国际救援队、新疆地震局、云南省地震局、北京市地震局、陕西省地震局、河北省地震局、鲁震快讯、福建省地震局、中国地震台网速报、四川省地震局。这些省份官方微博的中间性数值明显高于其他省市节点,表明这些节点在整个社会网络中起到了十分重要的桥梁和中介作用。它们处于社会网络关系图的中央位置,将其他不同的节点连接起来,起到了重要的纽带作用,并且还处于信息资源流通的关键位置,促进了信息的广泛传播和共享。

表 5 中间中心度运算结果
2.2.2.2 中间中心势

中间中心势指的是中间中心度最高的一个节点与其他节点中间中心度的差距(罗家德,2005)。我国地震部门官方微博社会网络的中间中心势为4.50%,数值偏低,说明整个网络中的大部分微博节点在资源传播过程中很少需要别的节点作用和参与,因此被少数节点垄断的现象和概率较低。运算结果如表 6所示。

表 6 中间中心势运算结果
2.3 K-核子群分析

核的子群分析,是指一个子图中的全部点都至少与该子图中的K个其它点邻接,这样的子图被称为K-核。通过K-核分析不仅可以找到整个网络联系较为紧密的核心子网络,还可以进一步验证上述2个结论的准确性和可信度。

对36个地震部门官方微博组成的社会网络作K-核分析,计算得出K=19的最大子网络,其包含26个节点(说明其中的每个微博节点至少与其他19个微博有联系)。26个微博节点如表 7所示。

表 7 最大子网络中包含的26个地震部门官方微博

K-核分析如图 2所示。由图 2可见,整个网络对K=19的子网络具有较高的依赖性,整个网络的构建主要依赖于这26个地震部门官方微博,且子网络的链接密度较高,凝聚力也相对较强。此外,前述证实的点度中心度较高的微博也包含在此子网络中,进而也证实了以上结论的可靠性和真实性。

图 2 我国地震部门官方微博K-核分析 圆形节点表示K=19的子网络
3 结论及建议 3.1 结论

从整体上看,以新浪微博为研究对象的我国各地地震部门的社会网络关系并不十分紧密,虽然K-核分析产生了一个联系密切的网络,但仍存在一些较为孤立的节点。这说明江西防震减灾、湖北地震局、海南地震速报、兰州防震减灾等发布的微博信息,主要来自由本单位、本部门挖掘的信息资源,即业务信息、工作动态、科普知识等,而与其他地震部门的信息资源交流很少,这不利于地震业务工作的开展与推广。

从个体上看,中心度较高的中国地震台网速报、中国国际救援队、陕西省地震局、新疆地震局、北京市地震局、安徽省地震局、河北省地震局、云南省地震局、鲁震快讯、福建省地震局、地球所、四川省地震局等在社会网络中占据着重要位置,是信息资源的主要传播者、流通者和发起者,其关注度较高且社会影响力较大,能够更好地向社会公众推广地震业务工作及行业动态,普及防震减灾知识,进而提高公众的防震减灾意识,值得各地地震部门学习借鉴。将处于社会网络核心位置的地震部门官方微博主动推送或推荐给用户使用,可大大提高公众获取地震资讯的效率和准确率。

3.2 建议

(1) 强化位于重要位置的地震官方微博的信息引领作用,中间中心度较高的地震官方微博应更加积极主动地发挥其作为桥梁和纽带的中介作用,加强地震部门之间,甚至不同行业之间的政务微博联通,提升地震微博之间信息资源的可达性。

(2) 加强信息资源共享,促进业务合作,建立联系紧密的地震部门官方微博网络结构,完善交流合作机制,积极建立与其他地区地震部门的业务交流,实现跨地区的业务合作,充分共享地震行业信息资源。

(3) 建立与社会网络舆论领袖的联系是提高影响力的有效方法。首先,与点度中心度较高的地震官方微博建立联系,因其具有较高权威性,可以快速获取有效信息资源。其次,建议与拥有较高网络声望和较大网络话语权的媒体、名人建立联系,这对信息资源的快速推广、提升影响力具有重要作用。

(4) 强化地震部门官方微博的信息服务功能,及时回复公众关注的焦点、热点话题,完善与公众的互动渠道,建立良好的互动关系,进而提升公众的满意度和关注度。

(5) 加强地震部门自身建设是地震政务微博发展前进的根本动力。微博是地震部门开展政务服务和宣传的重要渠道,其发展水平从根本上取决于地震部门整体的政务服务能力和水平。因此,应首先提升地震部门政务信息公开的效率和服务质量、水平,进而吸引更多用户。同时,提高微博信息内容的质量,丰富展现形式,增加发布频率,完善互动交流机制,充分按照用户需求及信息行为特点优化微博信息的传播和管理,是促进我国省级地震部门官方微博稳步发展和提高信息影响力的重要途径。

参考文献
贾君枝、闫晓美, 2011, 农业网站的链接关系研究, 情报科学, 29(12): 1882-1888.
刘军, 2006, 法村社会支持网络——一个整体研究的视角, 37-38, 北京: 社会科学文献出版社.
罗家德, 2005, 社会网络分析讲义, 北京: 社会科学出版社.
徐媛媛、朱庆华, 2008, 社会网络分析法在引文分析中的实证研究, 情报理论与实践, 31(2): 184-188.
张凡, 2017, 我国档案馆微博社会网络分析, 兰台世界, (23): 28-31.
Ortega J L, Aguillo I F, 2009, Mapping world-class universities on the web, Inf Process Manage, 45(2): 272-279.