论文总字数：18543字

目 录

1 绪论 3

1.1 研究背景 3

1.2 选题背景和意义 3

1.2.1选题背景 3

1.2.2选题意义 4

1.3 国内外研究现状 4

1.3.1 国外研究现状 4

1.3.2 国内研究现状 5

1.4 研究思路与框架 5

2 相关理论与工具介绍 8

2.1 社会网络分析法 8

2.1.1 中心性 8

2.1.2 点度中心性 8

2.1.3 中间中心性 9

2.1.4 接近中心性 9

2.2 Gephi介绍 9

3 数据采集与处理 9

3.1 数据源选择 9

3.2 数据采集 10

3.3 数据处理 11

3.4 数据导入描述 12

3.5 传播云图特征 13

4 数据分析与讨论 14

4.1 点度中心性分析 14

4.2 中间中心性分析 16

4.3 接近中心性分析 17

4.4 模块化分析 19

4.5 舆情传播演进分析 19

5 结论与展望 20

5.1 结论 20

5.2 展望 22

参考文献 23

致谢 24

基于社会网络分析的网络舆情信息传播

——以杭州纵火案为例

顾兴喆

，China

ABSTRACT：Under the background of the current era, the Internet in the rapid development of Internet, weibo with the openness of the platform has become important medium for the spread of social emergency and important platform of network public opinion spread. In this paper, we collected the microblog information of hangzhou fire case from sina weibo, and analyzed the data of microblog public opinion transmission by using social network analysis method. By analyzing the data results, the author obtained the communication path of social hot events on weibo platform, and explained the importance of central location users in the process of network public opinion transmission.

Key word：Public opinion; Social network analysis; weibo

1绪论

1.1研究背景

互联网的普及率和覆盖率伴随着互联网技术的迅猛发展而大幅度提升，信息平台也朝着多元化的方向发展。当人们浏览互联网上的信息的时候，社会化媒体成为了大量被使用的应用，这不仅吸引了普通媒体的相互学习，也同样诞生了一个又一个在社交生活中大家会讨论的热门话题。中国互联网上社交媒体占据了主流地位，比如微博等应用，这些应用慢慢成为人们得到和传播信息的主要工具[^[1]]。微博依托于它自身内容简单，其终端具有开放性和扩展性的特点，同时低门槛的特性而迅速渗透到中国互联网用户当中，已发展成为了重要的社交媒体，微博已经作为互联网用户获取新闻、人际交流、自我表达、社会分享和社会参与的重要平台，也是舆论传播的重要平台[^[2]]。

微博，是一个可以对信息进行搜索，传播和分享的用户之间互有关联的平台，用户可以用140字左右的文字在各类客户端上发布信息。微博的内容和语言的编排比起重视版面布局的博客来说比较简单。2006年，世界上第一个微博网站Twitter诞生于美国,由于信息可以极为方便的传播，在仅仅发展了几年时间后，拥有了至少超过18种语言的各个分布在全球180个国家的用户，截至北京时间2011年4月30日，国际战略副总裁卡迪斯坦顿在纽约举行的《卫报》大会上表示，注册Twitter的用户已经在全球突破了2亿次，其中70%的数据来源于美国之外。2007年，中国首个微博形式的网站被饭否网推出，2009年，新浪微博诞生，2010年，微博正式成为中国互联网的主流，因其方便和精简的设计，新浪微博和腾讯微博成为了微博中的佼佼者，微博用户能够直接快速地发进行碎片化信息的传播和阅读，所以受到了大量的追捧和喜爱。现在中国用户数量最多的微博客平台是新浪微博。2017年1月，发布于中国互联网信息中心的《第39次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，中国互联网用户的数量达到了7.31亿人，普及率达到了53.2%[^[3]]。同时，因为互联网用户人数的大幅增加，越来越多的人会通过网络社交平台对社会事件发表自身的看法和意见。可以看出，随着互联网的飞速发展，社交平台已成为舆论传播的重要载体之一。

1.2选题背景与意义

1.2.1选题背景

随着中国微博的快速发展，中国开始建立起了可以参与社会对话的基础。微博用户数量迅速增长，除了我们可以直观阅读到的内容以外，对微博大数据背后的挖掘同样可以得到一定的结论，舆情指的就是这些信息。在信息不断传播和演化的过程中，庞大的互联网用户逐渐成为舆论的推动者，影响着舆论的方向。

2017年6月22日，“杭州保姆纵火案”爆发，在整个舆论场引发热议，这是一起典型的社会事件。舆情持续时间长，公众注意力长期集中，“杭州保姆纵火案”可谓是掀起了一场舆论的持久战。在分析这次社会事件之后，通过舆情分析系统可知，信息传播从媒体分布来看，主要基于微博，其次是各类网络新闻。由于受害者家属通过微博发声，大多数公众也通过微博了解事件的发展方向，并通过微博发表了他们对此事的看法。“杭州保姆纵火案”作为一个典型的社会热点事件，一方面让公众看到普通人的维权，另一方面让公众看到在网络多元化的今天，新媒体环境下受众参与的自主性和有力性以及集体意识和社会合意在舆论发酵过程中的强大影响力。所以有必要对微博中类似于杭州纵火案这类社会突发事件的舆情信息的传播作分析，并得出舆情信息在微博中如何传播。

1.2.2选题意义

（1）本文旨在研究在社会突发事件中网络舆情信息的传播特征和规律。对于社会突发事件来说，舆情信息处理不当可能会产生严重的社会危害，所以需要了解此类信息如何传播以及在传播过程中有哪些特点。

（2）微博作为一个信息传播平台，它的信息是实时的，所以对舆论的推动起到了至关重要的影响。社会事件发生后，若了解舆情信息的传播规律和特征，能够科学的引导和控制舆论，使得更多的人能够了解事件，短时间内得到社会的关注和支持。

（3）对于突发事件的网络舆情传播，往往影响着大众对于该事件的认知，只有正确地管理和科学地监控舆情信息，才能维护网络安全。本文通过对社会突发事件的舆情信息的传播研究，为舆情的传播路径和传播节点作出分析，对控制舆情传播提出建议。

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国外研究现状

在互联网产生了巨大的影响下，有学者探讨了舆情在移动互联网上传播的机制，舆情传播是迅速、广泛、有效的，通过与埃博拉病毒相关的个案研究，这些学者得出对于舆情的传播政府机构和其他相关组织应当监测公众意见，积极地识别问题，并以更有效的方式使有关部门可以更好的控制舆情的传播[^[4]]。有学者通过对社会网络模式下的微博舆情研究得出这种网络舆情传播在很大程度上受到意见领袖的制约，因此舆论领袖对舆论传播的监督至关重要，具有指导意义[^[5]]。有学者通过推特作为舆情文本分析网络谣言对网络舆情产生的的理论框架。该研究有助于了解社会的集体记忆如何与当前的情境不确定性相互作用，形成舆论和情感[^[6]]。有学者将网络关系网类比成中国传统的熟人网络，信息的碎片分散化导致了舆情传播由多个大集群和许多小集群形成，原因是个体更相信自己的亲属。然而在现代中国，网络舆情更有可能大规模达成共识。这些结果与现代社会的观点演变现象类似，证明了网络模型与社会文化和政策相结合的合理性和适用性[^[7]]。

在互联网舆论的研究中，不同的学者提出了不一样的研究路线。有学者认为互联网形成了一个具有高流动性、可访问性和隐匿性的平台，可以让公众在某些事件上表达各自的观点，从而形成一个庞大的网络图。由于这些环境特征，互联网上形成的舆论有别于传统媒体。因此，基于复杂网络理论，他们提出了一种描述网络舆情拓扑结构的模型，所提出的表达式可以很好地反映出网络舆情的程度分布，它遵循类似的幂律分布，该模型在描述网络舆情的程度分布方面具有较好的准确性，这有助于未来的研究集中在这一领域[^[8]]。针对网络舆情趋势预测和评价的不足，有学者利用rough set theory，减少了网络舆情监测指标体系的属性，构建了更加科学的网络舆情监测指标体系[^[9]]。也有学者研究了信息在一个耦合的社会网络环境中的扩散效应，利用两个新的节点状态来增强信息的传播，并采用改进的SIR模型，观察它们参与信息传播的过程，分析实际的新闻事件在形象化的交叉网络舆论中的传播,更好的用于改进模型[^[10]]。

1.3.2 国内研究现状

舆情即舆论情况，是指在一定的时空内，公众表达出的情绪、态度和观点的总和[^[11]]。由于出现大幅度增长的互联网信息，网络舆情表现出相当程度的多元性，庞杂性，零碎性。对中国的文化、政治、经济方面又有着逐步扩大的影响[^[12]]。从舆情事件作为构成网络舆情的重要可变要素的角度出发，多媒体网络舆情可分为简单的网络舆论、相关网络的舆论、分组网络舆论和混合网络舆论[^[13]]。关于舆情的形成，有一些学者研究了五个要素———主体、客体、本体、媒体和过程，它们相互作用影响于突发社会事件发生后演变着的互联网舆情[^[14]]。

网络舆情的传播途径有很多并且有着发展与变化，首先便是各类的职业网络媒体，他们对复杂庞大的的网络负面信息内容进行过滤，确保开放、透明、明确的网络信息可以快速的传递起到了积极的作用[^[15]]。同时，网络舆情的传播不只是网络媒体，有研究表明个体也将成为网络舆情形成和扩散中心[^[16]]。而且存在关键个体在网络舆情传播过程中对于事件传播范围以及讨论深度有直接影响[^[17]] 。比如各种平台上的头部用户以及一些公共人物。在微博舆情传播模式研究中，有学者将其归纳为完整型、次完整型、半完整型和不完整型四类[^[18]]。

对于舆情的研究，不同的学者提出了诸多数据模型和方法，通过这些模型和方法可以得舆情的特征进行归纳总结，用以更好的研究。其中，有学者针对互联网舆情挖掘领域的特点， 提出了一种基于向量空间模型VSM的文本聚类算法STCC[^[19]]。 分析企业依照公共情绪下的微博数据，采用加权求和法获得企业网络的舆情热值，得到舆情热点趋势值，然后根据热度趋势状态进行划分，构建马尔科夫模型，实现企业网络舆情热度动态预测[^[20]]。还有基于ELM模型的信息内容(内容创建类型、内容表达、扩大微博舆论传播影响的源头特征，来源引证识别和来源补充线索和相关假设）并构建回归模型加以验证[^[21]]。

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