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基于社交网络统计分析的网络集群行为实证研究

【摘要】:集群行为(Collective Behavior)是在特定的社会情境下人们因具备基本共同心态而表现出的短时行动,在一百多年前,G.Le Bon最早研究并指出了集群行为对人类社会的重大影响。当今的社会是网络社会,网络集群行为在加速社会经济繁荣和提升居民生活品质的同时,也加速了网上信息流与网下人群的交互强化,使得社会集群行为更具突发性和扩散性,进而可能加速危机传播。因此,只有对网络环境下社会集群行为有科学的理解,对集群行为产生的根源和不同的行为模式做出判断,才能更好利用网络平台服务于人类的学习、工作与生活,才能更好利用网络规律应对突发事件,这对于社会和谐、经济增长、文化进步至关重要。本文开展基于社交网络统计分析的网络集群行为实证研究,借助社会科学和信息科学的学科交叉,构建大规模的网络热点事件数据集,剖析网络环境对于不同类型热点事件的社会集群行为特性,探寻不同类型的社会集群行为模式与规律。主要研究成果包括:1)网络热点事件数据集构建。通过合作,利用互联网数据搜集平台,连续跟踪新浪微博十个月,采集了一千多万条新浪微博数据,对数据进行了清洗和过滤,并将这些热点事件按照政治类事件、社会类事件、非公共事件进行了分类,形成了一个研究网络集群行为的典型数据集,克服了基于传统社会学方法的集群行为研究数据稀少的困难,为网络社会集群行为研究提供了大规模的公共数据集。2)网络集群行为的羊群效应研究。利用波动缩放法(Fluctuation Scaling)及其幂指数量化分析,揭示了网络热点事件在由小范围的社交圈向该社交圈之外辐射的过程中存在一个明显的转折点(即网络集群行为的羊群效应临界点的存在性),进而结合社会学理论,发现:总体上网络集群行为效应阈值偏低,网民的跟风行为在社会类事件中最明显,政治类事件次之,非公共事件最低;选择性跟风加剧羊群效应分化,不同类型的事件的羊群效应差异还是很大,非公共事件要形成羊群效应较难,而情绪化的社会类事件较容易形成羊群效应;利益维度关照下的社会认同感影响网络集群行为的羊群效应的形成,社会公共类事件的低阈值临界点说明在当前社会认同感不高的情况下,带来社会认同感的首要因素是利益,而不是基本目标、社会规范等。3)网络热点事件的成长模式研究。网络集群行为模式偏好形成了热点事件不同的成长模式,对网络热点事件发展过程的研究有助于发现网络集群行为的特征,管理好用户的集群行为。本文利用近邻传播聚类(Affinity propagation Clustering),研究了热点事件的成长模式,发现政治类事件发展蔓延的速度最快,政治议题灵敏度高,话题传播路径特殊,非公共事件传播均衡,缺少特殊关注价值。4)网络集群行为的预测研究。本文选取了线性预测、相关预测、近邻传播聚类修正的状态转移预测等三种典型的预测算法,来预测三种不同类型的网络热点事件的发展趋势。研究发现在修正的状态转移预测结果是最准确的,其次是基于相关性算法,最后是线性算法。其主要原因是在状态转移预测中引入近邻传播聚类后,将所有事件进行聚类后,可以增强可预测性,其中政治类事件的预测准确度显著提高,并利用哈贝马斯的公共领域理论、集体主义/个人主义象限理论对这个统计现象做出了社会学解释。通过对于网络集群多维度的分析,我们发现中国网民的网络集群行为有一定的规律性,具有深入挖掘的意义。利益驱动是现阶段集群行为的主要特征,但利益驱动的社会类事件的集群行为已经具备了转化的可能性。在今后的集群行为研究中,从对社会的潜在影响程度看,政治类事件的集群行为也应引起高度关注。

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