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基于社会网络分析的微博影响力研究

2022-9-16 09:33| 发布者: Fuller| 查看: 989| 评论: 0

摘要: 这篇范例基于社会网络分析法,选取山东省131个公安微博所构成的关注网络为样本,测度该微博社群在宏观层面的整体网络指标、中观层面的凝聚子群指标和微观层面的节点中心性指标,探究典型省份公安微博社会网络的总体 ...

近期我们发布了多篇使用社交媒体数据做社会网络分析的Jupyter Notebook及Gephi系列学习文章:

  1. 精选词后求共现词关系的协方差矩阵进行社会网络分析
  2. 用皮尔森相关系数表示共词矩阵是否能用来做社会网络分析
  3. 使用Python设置边权重阈值裁剪共词关系社会网络图
  4. Gephi社会网络分析-网络图的外观设置

除此之外,还有更多notebook,在此不一一列举。阅读这些notebook和文章以后会发现,这些文章基本上都是围绕点度中心性的度量和可视化,而社会网络分析方法远不止这些,那么,接下来,我们将收集一些研究案例和研究范文,学些更多社会网络分析方法。

今天分享一篇范例《基于社会网络分析的公安微博影响力研究—以山东省为例》,这篇范例基于社会网络分析法,选取山东省131个公安微博所构成的关注网络为样本,测度该微博社群在宏观层面的整体网络指标、中观层面的凝聚子群指标和微观层面的节点中心性指标,探究典型省份公安微博社会网络的总体特征、分派情况和单个节点的网络影响力。

1,范例简介

标题: 基于社会网络分析的公安微博影响力研究—以山东省为例

作者: 张睿卿

作者单位1. 中国人民公安大学

关键词:公安微博;影响力;社会网络;中心性;网络安全;

发表日期:2022-08-25

摘要

[目的/意义]

公安微博作为公安机关着力打造的问政平台,在警务公开、服务群众、化解矛盾、舆论引导方面有着重要意义。

[方法/过程]

基于社会网络分析法,选取山东省131个公安微博所构成的关注网络为样本,测度该微博社群在宏观层面的整体网络指标、中观层面的凝聚子群指标和微观层面的节点中心性指标,探究典型省份公安微博社会网络的总体特征、分派情况和单个节点的网络影响力。

[结果/结论]

山东省公安微博网络的信息传播速度较快,但是整体的凝聚性有待提高;市一级微博之间形成了紧密的小团体,小世界效应显著;各级公安微博在信息网络中传播极化现象显著;基于结构洞理论、意见领袖理论等为山东省公安微博的发展提出建议。 

文章目录

0 引言

1 公安微博影响力研究设计

    1.1 方法

    1.2 对象

    1.3 数据收集和处理

2 社会网络分析过程

    2.1 网络整体结构测度

        2.1.1 密度测度

        2.1.2 可达性测度

        2.1.3 结构洞测度

    2.2 网络子群结构测度

    2.3 网络位置角色测度

        2.3.1 度数中心性测度

        2.3.2 中间中心性测度

3 山东公安微博社>**(不当用词)展现状

4 山东公安微博社>**(不当用词)展建议

    4.1 强化高影响力公安微博的作用

    4.2 重视网络社群中的非冗余关系

    4.3 注重对意见领袖的联合培养

    4.4 规范运营模式提高服务质量

5 结束语

2,本研究范例主要研究方法、相关知识点和工具

2.1 研究方法及流程

什么是社会网络分析?

参考知乎文章《什么是社会网络分析?》,可以这样理解:

之前的社会科学往往关注个体(或者行动者,如企业、个人)的特性,而忽略个体之间的关系。而社会网络的研究正是研究关系的方法、视角。最大的特征在于考虑了个体之间的互相依赖,更接近于现实社会。将这些关系用如题头所示的图片展示出来,可以直观的看到各个行动者在网络中的位置和网络整体结构。看着很炫、很高级。

可以从以下三个方面定义一个网络:

1,行动者(actors)。比如人组成的网络,班级组成的网络,学校组成的网络。

2,联系(ties)。图形中往往用边来表示。比如人和人的友谊、借贷关系。企业和企业间的合作关系。国家和国家的敌对关系。

3,边界。这些行动者和边需要确定一个界限,比如知乎内的用户,比如政府单位内,比如同性恋群体。

有了这三个部分,我们就可以从日常生活中的各个方面抽取出各种不同的网络。比如知乎用户间的点赞和评论关系网。班级内的朋友网络等。然后用一系列的指标去观察这些网络对网络中的行动者的影响,或者这些网络形成的原因。

本范例从哪些方面进行社会网络分析?

主要是3个方面:

1. 网络整体结构测度。包括密度测度, 可达性测度, 结构洞测度等。网络密度指的是网络图中各个节点之间联络的紧密程度,整体网的密度越大,表明网络成员之间的联系越紧密,该网络对其中行动者的态度、行为等产生的影响就越大。

2. 网络子群结构测度。凝聚子群是满足诸多条件的一个行动者子集合,即在此集合之中的行动者之间具有相对较强、直接、紧密、经常的或者积极的关系。通过凝聚子群分析,可以了解山东省公安微博社群内部小团体的存在与否、林立程度、层级结构和成员组成情况

3. 网络位置角色测度。主页包括度数中心性测度,中间中心性测度。中心性分析是衡量社会网络中各节点的“核心性”和“权力性”的重要指标。节点在的中心性越高,所占据的社会资源和信息渠道就越多。

2.2 微博样本数据的收集和处理

本范例为了保证数据搜集的全面性,以山东省各级行政单位,包括16个市级、58个市辖区、26个县级市和52个县的名称加上 “警方”“公安”“平安”为条件,于2022年5月1日筛选得到131个经官方认证的公安微博,并对微博名称、关注数、粉丝数、发博数进行统计。

怎样方便快捷的采集微博数据,用于社会网络分析研究呢?推荐使用集搜客微博采集工具箱 和 集搜客微博快捷采集,输入网址或关键词,启动采集,采集完成后导出excel即可。

以微博博主粉丝数据收集为例,我们访问微博采集工具箱的微博粉丝工具,新建任务,输入博主主页网址后启动采集:

3,本范例作者总结与建议

公安微博作为政务公开和警民互动的重要窗口,对于引导涉警舆情和维护网络安全具有重要价值。通过对典型省份公安微博群的社会网络分析,了解其信息传播结构,从而进一步发挥高影响力节点的作用,强化网络中的非冗余关系,重视意见领袖群的协同发声,消除不同地区公安机关微博信息的传播壁垒,增强偏远边缘节点的议程设置能力,不仅促使公安微博真正成为听民声、汇民愿、聚民智的问政平台,更有助于公安机关抢占新时代互联网环境下的涉警舆论高地,营造风清气正的网络空间环境。


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