基于社会网络理论的博客影响力度量_社会互动论文

基于社会网理论的博客影响力测量,本文主要内容关键词为:测量论文,影响力论文,理论论文,社会论文,博客论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

一、研究问题的提出

目前,关于博客的“媒体属性”认知,似乎已经被广泛认可,博客既是一个私人化的自媒体,也是一个公共性的自媒体。从新闻传播角度看,美国网络新闻学创始人丹·吉尔默认为,博客代表着“新闻媒体3.0”;从社会传播的角度看,博客是一个社会化的草根媒体,在克里斯·安德森的著作《长尾理论》中,博客作为一种对抗大热门的草根媒体,成为利基文化的杰出代表,它就像传统媒体长长的尾巴一样,不断地向传统媒体发起挑战。“博客正被越来越多的作者用来传播个人观点,博客作为媒体的属性越来越明显”。

研究表明,衡量博客影响力和媒体价值的现行标准,很大程度上依赖于博客新闻评论和报道突发事件的社会影响力和博客页面的信息浏览量。研究者们从博客对传统媒介的冲击,对社会舆论的影响,对人际关系的改变等方面进行了广泛探讨,但是,这些研究多数是基于内容视角,虽然也关注博客的阅读点击量、评论、留言和链接等要素,但是,对博客媒体的独特属性——互动性和关系性,缺乏定量的分析和考察。

本研究认为,博客影响力来自于博客链接关系的聚合力。博客的链接状态就是一种关系状态,其链接的存在和消亡、强度、稳定性或者方向(链出或链入),对应着关系的存在与不存在、关系的强度、关系的稳定性和关系的方向。博客传播就是一种关系传播,博客之间通过链接、收藏、评论、聚合、搜索等关联手段产生错综复杂的关系,进而形成一个虚拟的网络圈子或者说社区,这种圈子或社区所具有的组织力量,即赋予博客以影响力,从而决定其媒体价值。博客的影响力来自于博客之间关系网络的价值,如果一个博客不参与其他博客的互动评论,不与任何博客发生链接,就成了一座信息孤岛、关系中的孤立点,这样的博客就不具有影响力,即使处于同一个关系网络中的博客,也并不都具有相同的影响力和媒体价值,比如博客意见领袖往往具有更多的点击率和链接数,显然他们的影响力和广告价值要比一般博客高得多。因此,本文提出,博客影响力来自于博客所处的关系网络的价值,其中,网络密度、关系中心性和小团体是测量博客影响力和媒体价值的三个重要指标。

二、本研究的理论基础

1.博客传播的关系特征

博客传播是一种以电子对话为基础的全新的传播方式,博客传播双方是一种平等的对话关系,其关系属性会随着博客互动的关系网络的不同,而分别具有人内关系、人际关系、群体关系以及社会关系的属性。这四种属性在时间上、空间上都是共存的,换句话说,正在进行中的博客传播可以是两个博客之间的人际传播,也可以是博客圈内的群体传播,更可以是影响面更大的大众传播;另外,这四种属性同样也存在继起性,一个话题可以通过人内传播-人际传播-群体传播-大众传播的过程不断放大。

首先,在关系的建立阶段,“博客过滤(blog filtering)”起着关键性的作用。博客作者做出的首次报道,称为“草根报道”,草根报道往往是良莠不齐的,很多报道并不具备传播出去的价值,“博客过滤”是博客传播中自发的筛选机制,通过其他博客作者的引用、评论、社会性收录等方式与报道者进行直接或间接的交流和互动,建立起博客传播参与者之间的一种人际关系,博客过滤才算完成,博客传播才算开始。也有博客作者仅仅将博客网站当作日记本,并不开放给其他人看,虽然在博客上发表了文章,并没有和他人建立关系,传播的进程仅仅停留在“人内传播”阶段,因而并不能算做博客传播。博客过滤机制使得博客作者之间成为一种平等的传播参与者关系,具有哈贝马斯所说的“主体间性”。在这种情况下,传播不再以信息的内容为导向,转而以传受者之间的关系为导向,有什么样的关系就决定了剪裁出什么样的信息,博客过滤就是这样一个选择与剪裁的过程。

在关系的维持阶段,博客作者常常通过“边界管理”来维持关系,获得更多的关注。桑德拉·佩特罗尼奥(Sandra Petronio)提出,关系中的各方不停地进行边界管理的工作,他们主要是管理公共领域和私人空间之间的边界。在这里,边界指的是在思想和感情上愿意与对方分享和不愿意分享的界限,或者说是私密性和非私密性事务之间的界限。保持一个封闭的边界可以带来更大的自主权和安全感,而开放的边界会导致更为亲密的关系和更多的共享信息。通过对边界的管理,从而建立起更加宽泛的关系网络,在传播效果上就会拥有更大的影响力。

在关系的网络化阶段,博客作者之间的人际关系,通过SNS/RSS/TAG等形式分别从个人自组织、内容自组织、搜索自组织等渠道交结成了一张巨大的关系网,即博客生态圈(blogosphere)。博客的价值就在于博客之间关系网络的价值,也就是博客生态圈的价值。

在关系的延展扩散阶段,博客生态圈将许多来自于互联网空间以及社会方方面面的个人出版系统集合转化成一个协同发布系统。据此,媒介资源将在博客传播和传统媒体间重新调配,通过传统媒体的转载,使博客影响力大增。总之,博客传播的过程,就是建立关系、维持关系、聚合关系以及扩散关系的过程。

2.本研究的理论基础

社会网理论(Social Network Theory)视社会结构为一张人际社会网结构,其中“节点”(node)代表一个人或者一群人组成的小团体,“线段”(line)代表人与人之间的关系。其研究的重点就是在一个网络之中的个人如何透过关系,在动态的互动过程中相互影响,不但影响了个体的行动,也会改变相互的关系,从而影响整体结构。自20世纪90年代以来,社会网理论在美国社会学和管理学界成为显学,社会学家们不仅发展出一套有效的数学分析方法来测量网络结构,而且发展出一系列中层理论对许多具体可测量的变量提出了有效的解释,比如怀特(White,1970)的“机会链”理论(Opportunity chains)、传播理论大师罗杰斯(Rogers,1995)的二级传播理论、斯坦福大学社会学教授格兰诺维特(Mark Granovetter)的“弱连带优势理论”(The strength of weak ties,1973)和“嵌入理论”(Embeddedness,1985)、博特(R.Burt)的“结构洞”理论(Structural Holes,1985),以及管理学者魁克哈特(David Krackhardt)的“强连带优势理论”(The strength of strong ties,1992)、林南的“社会资本”理论(Social capital,2001)等等。这些理论很好地解释了社会关系、关系内涵、关系强度、社会网结构、个人结构位置等等因素对信任、情感支持、资源获得、信息传播、人际影响等诸多中介变量的影响。

本研究的目的就是运用这些社会网的理论和概念,来解释博客影响力(即博客媒体的核心价值)是如何透过关系而产生的,博客影响力的测量指标究竟为何,以及如何解释。根据博客传播的关系特点,本文选择社会网理论中的关系密度、群体中心性、小团体三个指标,来测量和分析博客的影响力和媒体价值。

(1)关系密度(density)

关系密度概念可以反映博客作者之间关系分布的均匀程度,如果在博客群体内关系是均匀分布的(density=1.00),则说明每个博客的权力是平均的,影响力也应该是一样的,换句话说,其媒体价值也是一样的。罗杰斯(Rogers,1995)指出,创新的传播是一种社会过程,任何一种新观念、新技术都是透过一组关系来进行传播的。然而,怎样的网络结构适合传播新观念,怎样的网络结构非但不适合反而有害新观念或新技术的传播呢?博客作者之间的互动关系越多,关系密度越大,是不是就意味着博客的影响力越大,其媒体价值也就越大呢?根据魁克哈特(1996)提出的“组织粘性”(Organizational viscosity)理论,适中的组织密度是比较好的,也就是说有点粘又不太粘的网络内容才适合快速地传播新知。在一个具有病毒式传播影响力的博客群体中,博客群体内关系并不是均匀分布的,而是一个部分紧密、部分疏离的关系结构,基于此,本研究提出以下假设一:

博客影响力和媒体价值与博客互动的关系密度有显著相关性,博客作者互动密度太高或者太低都有害于信息和知识的传播,有害于博客影响力的发挥和媒体价值的实现。

(2)关系中心性(centrality)

关系中心性的概念内涵恰恰与关系密度相反,它代表的是群体集权的程度,也就是互动集中在少数博客的状况。它可以反映博客在网络中的位置,也可以反映网络的权力集中程度。如果一个博客群体的中心性很高,这个群体的互动实际上是很集权的,几个关键人物实际上就代表了整个群体的互动;如果一个博客个体的中心性很高,那么,他在这个博客群体中的重要性和显著性也很高,他的影响力就越大,媒介价值就越高。在博客群体中,有两种位置最为重要:中心位置(central positions)和中介位置(gobetween positions)。如果一个博客拥有很多非重复的、直接的其他博客链接数量①,该博客就居于“结构洞”的中心地位,如果一个博客处于许多交往网络的最短路径上,那么这个博客就具有较高的中介性,就居于“桥”的位置。在本文中,我们把处在这两种位置中的博客取名为“洞博客”和“桥博客”,他们都扮演着意见领袖的角色。一般而言,“洞博客”拥有正式权力和非正式的影响力,能够发挥议程设置的功能;而“桥博客”,不仅能够及时获得重要的信息、知识、信任,而且具有控制其他两个博客之间交往的能力,他相当于把关人,起到沟通其他个体的桥梁作用,能够控制信息流动的过程和关系传递的方向。一般来说,多数博客都不会只涉及一个领域,他们有可能在两个或者两个以上的博客群落获得意见领袖的地位,多个不同的博客群落便有可能被这样的结构洞联系起来。作为连结了结构洞两端的“桥博客”,得到的是两个完全不重叠网络相加的连结,不仅有跨越异质团体的信息利益,更有居间协调的控制利益,成为施行“病毒式”传播的最有利结构。“桥博客”的资讯利益可以使“病毒”跨越群体传播,因而会比中心性程度高的博客有更广的传播范围。同时“桥博客”所连结的博客群体都必须努力争取他的认同,于是在控制利益的作用下, “桥博客”的意见格外具有说服力,他的观点也更容易地被他所跨越的博客群体所接受。在这种情况下,很多博客转而以引发“桥博客”的关注为传播目的,希望通过他们的引用、收藏、评论来迅速提升自己影响力,从而影响到更多的公众。基于以上,本研究提出以下假设二:

博客的影响力和媒体价值与它在关系网络中所处的位置有关。

(3)小团体(subgroup或称cliques)

小团体,顾名思义就是群体中的一小群人关系特别紧密,以至于结合成一个次级团体,又称“派系”。派系是以情感或者共同信念为基础的一群人结成的交换资源的团体,并排除其他人的利益。一个派系中的成员之间具有较强的、直接的、紧密的、经常的或者积极的关系,即一种强连带的关系。魁克哈特的“强连带优势理论”认为,强连带是一种情感连带,一个人在情感网络中拥有较高的中心程度,代表他与其他人建立了情感上的支持,透过互动的时间、情感的强度、亲密程度与互惠性行动的内容所建立的信任与情感连带,占有信任、情感网络中心性的地位,显示了在非正式权力、冲突的解决和改变他人的态度上都具有其影响力。边燕杰的“强关系理论”则认为,在中国社会的文化背景中,是强关系而不是弱关系承担着桥梁的作用,强关系往往表明这种交换已经在主客双方长久存在,相互欠情、补情的心理使得有能力提供帮助的人尽力在对方请求下提供帮助。人情关系的交换是违背正式组织原则的,但如果是强关系,主客双方的信任度提高,就能降低信息所带来的风险。

小团体分析就是主要分析博客群体网络中的这种强连带关系,分析网络中存在多少派系、每个派系之间是什么关系、派系内部成员之间的强连带关系具有何种特点等。具体地说,它有四个分析角度:第一,关系的互惠性;第二,派系成员之间的接近性或者可达性;第三,派系内部成员之间关系的频次;第四,派系内部成员之间的关系相对于内外部成员之间关系的密度。总之,这些关系属性可以帮助我们考察博客群体中的小群体数量,博客媒体的凝聚力、忠实度。基于此,本研究提出如下假设三:

博客影响力和媒体价值与它所在的关系网络的内聚力有关。

三、研究方法

社会网的基本分析方法主要是利用数学上的矩阵代数理论,并应用计算机来分析复杂的社会网关系的分布与特征。本研究关注的是博客之间的关系网络的结构特征,以及博客个体在网络中所占据的位置所带来的影响力,所以采用整体网络的分析方法,选择“web2.0”领域的博客群体作为社会网边界,随机选择Souyo博客搜索引擎进行实验,在Souyo的搜索栏中输入关键词“web2.0”,选择博客搜索,返回了54个结果②。搜索结果可以显示博客更新的最后日期,通过观察总体的更新时间,我们选择近50天内更新的博客网站为有效样本,一共有43个。

四、关系网络测量

对以上43个博客网站任意两个之间是否存在链接进行考察,规定在链接矩阵中,第i行j列的数据表示博客I到博客J的链接情况,如果链接存在则数值为1,不存在则为0,最后会得到一个43×43的链接矩阵。将数据输入社会网分析软件UCINET,执行DRAW命令,得到的样本社会网图如下所示:

从社会网图可以很清晰地看到,大部分博客之间都存在着或多或少的关系,还有7个博客(序号为1、13、17、19、39、40、42)被排除在关系网络之外,这说明,这些博客虽然和其他博客具有相同的内容主题,但是它们和群体之间没有建立关系,是孤立的点,是一座信息孤岛,不属于群体范围之内,因而就不具有任何影响力和媒体价值,在广告投放时可以不予考虑,在此予以剔除,社群图如下所示:

由以上社群图看出,32号节点Keso是一个相对较强的关系中心,选择它作为第一个个体研究对象。为了对比方便,选择11号节点Sayonly为第二个个体研究对象,分别记为P(32)和P(11)。

接下来从群体密度、小团体和个体中心性等几个方面,利用UCINET6,对样本进行测量和计算:群体密度Density(matrix average)是0.0739,标准差(Standard deviation)是0.2617。

以上关系矩阵包含了许多单向链接的关系,是弱连带矩阵,通过使用Symmetrize命令,可以将关系矩阵转化成强连带,由此得到了两个比较明确的子群体,分别有8个节点和6个节点,记为SG(8)和SG(6)。这两个小团体的密度分别是:SG(8)的密度为0.3095,标准差为0.4623;SG(6)密度为0.5500,标准差为0.4975。

如下图:

五、实验结果分析

1.小团体分析。通过去掉社群图中的弱连带,顺利地找到了两个小团体,从图中可以清楚地看到,小团体SG(8)是由博客2(Wappblog.com)、3(Wappblog.com)、6(小众软件)、8(Indigo的数字镜像)、13(DBA notes)、16(Langhucong S BLOG)、34(博客士)和35(The sky of Daemon!)组成的,而另一个小团体SG(6)是由博客1(麦田的读书生活)、11(只说)、20(blog中文翻译)、21(Herock Post)、27(老白说真话)和32(对牛乱弹琴|Playin'with IT)组成的。这首先说明在web2.0博客群体内是存在次级小团体的,这两个小团体之间其实也存在着一些联系,例如节点34和32之间就是一个弱连带,由于去掉了所有的弱连带,两个小团体也似乎变得没有联系,这说明在整个群体中,可能存在着不同的意见流派,也就是前面说的派系。

2.中心性分析。博客在web2.0博客群中的位置是不同的,有的处于中心,有的位于边缘,位于中心的博客具有较高的媒体价值。如下图:

可见,在整个群体中,无论是关系的收入、关系的接收还是关系的链接三个方面,对牛乱弹琴、博客士和Herock Post三个博客网站在群体中占据中心的位置,其中对牛乱弹琴位于最中心的位置。

3.网络密度分析。在网络密度测量中得到了两个数值,一个是Density(密度),另一个是Standard deviation(标准变异),下表是整个群体与小团体SG(8)在密度/标准变异数值上的对比。

通过对比发现,群体的关系密度比较低,小团体的关系密度比较高,小团体的关系密度是群体关系密度的4倍左右。而从标准变异上来看,小团体SG(8)的数值不到群体数值的2倍,这说明在群体中关系的分布并不是均匀的,存在着小部分紧密大部分疏离的状况。

六、结论与讨论

本研究的创新点在于从关系传播的角度来透视博客传播,将社会学中的社会网分析方法和概念指标引入博客影响力和媒体价值研究。本研究有以下几项发现:

第一,博客传播是一种典型的关系传播的观点被证实,在一个博客群体中,那些没有任何链接关系的博客,虽然可能因为点击率而具有信息传播能力,但是却不具有媒体价值;第二,博客影响力和媒体价值与群体密度的相关性被证实,过于紧密或者过于疏离的关系网络都不利于博客影响力的汇集,最理想的状况是一种小部分紧密大部分疏离的多级关系结构;第三,博客影响力和媒体价值与其在关系网络中的位置有关这一假设被证实,在同一个博客群体内,同样存在着类似于意见领袖、把关人、追随者这样的角色,联系紧密的那一小部分节点组成次级小团体,他们往往发挥着专家和联络员的作用,即“洞博客”和“桥博客”,他们因为拥有较高的个人社会资本和开拓关系的能力,在关系网络中的中心性和中介性都比较高,从而获得较大的影响力。关系疏离的大部分节点则是类似推销员的“长尾博客”,他们的影响力通过关系网络聚合成为群体的影响力,长尾博客的数量越多,聚合起来的影响力就越大,甚至会超过“洞博客”和“桥博客”的影响力。“洞博客”和“桥博客”要做的,就是通过推荐,把顾客的需求朝长尾的方向引导;第四,博客影响力和媒体价值与它所在的关系网络的内聚力有关这一假设部分被证实。虽然少数的意见领袖拥有的影响力占到了整个博客影响力的绝大部分,看上去好像符合传统营销中的20∶80法则。但事实上,我们没有办法将那些拥有80%影响力的博客从博客网络中剥离出来,博客的影响力与其周边的联系息息相关,离开了所在的关系网络,它们的影响力将不再存在。人们在获取关于某个流行话题的资讯时,往往不是直接找到博客意见领袖的网站,而可能最开始访问的是一个访问量不怎么大的博客,从这个博客中的链接经过一次到几次的转接后,才达到意见领袖的博客。博客意见领袖的影响力,其实有很大一部分来自于其他跟随者博客的影响力聚合。也就是说,来自于长尾博客无极限生产和无极限传播所带来的影响力聚合,这正是博客媒体的根本力量。

总之,不同博客的影响力是不相同的。对于博客传播来说,为了获得巨大的影响力和媒体价值,必须使得其关系网络的结构更适合于关系传播,其中“网络密度”、“关系中心性”和“小团体”可以成为衡量博客影响力和媒体价值的主要评价指标。

研究局限和建议

在现实中,博客互动表现出来的不会只有连接的存在与否,一定会在互动的频次上有所区别,这样的图就是赋值图,赋值高的线对于网络密度的贡献要高于赋值低的线,频繁的互动当然会产生更稳固的关系。但是,对赋值图密度的测量比较复杂,目前学者们也没有统一的看法,最简单的处理方法就是忽略连线上的赋值,将赋值图简单地看做是有向图或无向图,当然这样做的后果会损失大量的信息。本研究只采取简便的方法,忽略了关系的赋值,只研究关系是否存在这一二进制的现象,从而影响了研究结果的真实性和科学性,这也是未来研究需要补强的地方。

注释:

①一个网络整体的中心性常用中心势来刻画,其计算方式是用各点中心度与中心点中心度的势差的和除于最大可能势差和,其数学计算公式为:

②据2007年9月25日数据。

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