四、结果与讨论

在“巴黎恐怖袭击”事件网络中，宏观网络和微观网络显示明星陶虹最先对此事进行关注和转发，之后随着国内媒体的跟进，事件进一步发酵直至爆发。研究结果主要包含三个部分：宏观视角下的网络、微观视角下的网络以及基于SARF视角对网络中信息的扩散进行分析。

（一）宏观视角下的网络

图一反映了基于“巴黎恐怖袭击”关键词在微博中形成的社会网络结构随着时间发生的变化。通过这些变化，我们能够对公众之间如何形成社会网络以及他们最喜欢在什么时间点通过社交媒介与其他人进行信息的分享与沟通等问题进行研究和分析。图一的数据搜集时间从2015年11月14日至2015年11月20日。研究发现，事件爆发后截至8点，顶点数和边数分别为31和20。在随后的四小时，顶点数和边数急剧上升并于12点达到195和174，连通区域也不断增。顶点数增加这意味着关注“巴黎恐怖袭击”事件的人数不断增多，且在短时间内集聚扩散，呈爆发并达到顶峰。此外，连通区域的增加意味着网络中行动者之间的互动在增强，联系变得紧密。连通区域的最大边数的增加也从侧面反映出网络中行动者之间的联系在增强。此后，随着时间趋近晚间，顶点和边数不断下降，这也反映公众的关注度和活跃度逐渐降低，直至14日晚间降至低谷，分别为65和38。但是随着事件的进一步，顶点和边数于15日达到198和125，连通区域也达到73，之后便呈下降趋势，直至20日低至31和16。通过数据分析，我们发现网络中行动者喜欢在每天上午8点至12点的时间段内关注事件并参与讨论，这与用户使用社交媒体的习惯也是符合的。结合原始数据，研究发现在事件的前期，用户比较愿意参与事件的讨论与分享，关于恐怖袭击事件现场的情况受到用户的关注和转发，但在事件的中后期，尤其是晚间，用户关注的焦点不再局限于对事件本身情况的描述，而是逐渐转移到对事件深层次的分析和反思，与之相关的内容更容易被讨论和转发。

图1 基于“巴黎恐怖袭击”关键词网络的变化趋势

图二反映了基于“巴黎恐怖袭击”关键词的网络的更多细节。如图二所示，平均网格距离（Average Geodesic Distance）反映了达到两个顶点间路径长度的平均值。事件开始时，由于顶点比较少，故而两个顶点间的长度均值较大，随着事件的发展，定点数和连通区域增加，两个顶点间的长度均值大幅缩小，意味着行动者之间的联系越来越紧密，讨论的话题也逐渐趋于集中，话题的内容更多的是关于事件的深层次分析和反思。随着顶点数的逐渐稳定，该值的波动也趋于稳定。图密度（Graph Density）也是反映行动者间联系是否紧密的指标之一，如图二所示，网络的图密度基本比较稳定，在14日晚间10点左右达到最高值，这意味着此时新增的参与者间的联系是最紧密的，关于“巴黎恐怖袭击”的相关话题在经过一天的高度发酵后，公众关注点逐渐统一，这也是导致图密度达到峰值的原因之一。

图2 基于“巴黎恐怖袭击”关键词网络的平均网格距离和图密度变化

（二）微观视角下的网络

运用微观视角聚焦网络中的单个行动者，通过PageRank和中介中心性指标对其进行分析和解释。我们选取14日的数据，利用NodeXL软件进行微观网络的建构，网络结构如图三所示。通过观察，我们发现图中颜色较深、面积较大的点代表这一天中的关键节点，它们在整个网络中对风险信息的扩散起到重要的作用。

图3 14日基于“巴黎恐怖袭击”关键词的网络结构

随后，笔者将按照PageRank指标将这些重要节点进行筛选、分类，共分为新浪微博自媒体和新浪微博公众号两大类，每一类选取排名靠前的5位进行分析，如表一所示。

表1 基于“巴黎恐怖袭击”关键词的14日网络中最具影响力的行动者

1、新浪微博自媒体

如表一所示，在该事件网络中最具影响的新浪微博自媒体包括经济学家、政府官员、独立评论人、学者和投资人士。其中，梅新育是著名经济学家，其微博粉丝数为30.9万人，他在15日的微博中感谢德国内政部长表态称巴黎恐怖袭击与欧洲移民危机无关（PageRank=12.00；Betweenness Centrality=2.378）。段郎说事是江西省九江市公安局纪委副书记段兴焱，其微博粉丝数为103.5万人，他在14日的微博中转发了关于巴黎恐怖袭击的现场情况（PageRank=2.179；Betweenness Centrality=6969.438）。司马南是学者，在微博中十分活跃，其微博粉丝数为98.6万人，他在14日的微博中分享了自己对恐怖事件的看法（PageRank=1.605；Betweenness Centrality=3174.000）。通过NodeXL软件的可视化，结合原始微博数据我们发现，不同行业的人士对该事件的关注点不同，政府官员趋向与对事件事实的描述，而知识分子则更倾向于分析事件背后的成因，分享自己的看法。其中带有评论性、层次更深的发言，其PageRank值越高，中介中心性也越高，影响力越大。

图4 基于“巴黎恐怖袭击”关键词网络的自媒体顶点属性

2、新浪微博公众号

如表一所示，在该事件网络中最具影响的新浪微博公众号主要为各大报纸、电视以及公司的官方微博。其中代表性的纸媒有中国日报（PageRank=10.673；Betweenness Centrality=88479.204）、北京青年报（PageRank=10.646；Betweenness Centrality=65240.933）等，代表性的电视媒体有凤凰卫视（PageRank=11.360；Betweenness Centrality=120573.131）、央视新闻（PageRank=11.277；Betweenness Centrality=59585.217）。代表性的互联网公司如北美新浪（PageRank=13.057；Betweenness Centrality=49979.926）。通过NodeXL软件的可视化，结合原始微博数据我们发现相较于自媒体而言，公众号的发布和转发内容主要为对该事件情况描述以及官方发布的救援和指导信息，深层次的评论并不多。不论是PageRank值还是中介中心性都远高于自媒体，这样与我国的基本国情相符合，在现实生活中可信度较高的广播电视媒体如凤凰卫视、中国日报、东广新闻台等广播电视媒体在该事件网络中的地位和作用十分重要，其自身的权威性对事件的扩散和发展起到了重要的促进和引导作用，公众号除了自媒体的作用外，还起到了提供事实真相，对避免和遏制谣言的产生和传播起到了积极作用。

图5 基于“巴黎恐怖袭击”关键词网络的公众号顶点属性

（三）基于SARF视角下网络中的信息扩散

从SARF理论视角入手，研究通过分析顶点属性来探讨风险信息的中介行动者的作用。中介行动者的作用十分重要，如果网络中没有中介行动者，风险信息便不能从关键行动者传播至普通行动者。基于PageRank和中介中心性分析顶点属性，研究显示了与其他行动者进行沟通的行动者的地位。具有强顶点属性的行动者更倾向于在风险信息传播网络中扮演关键角色，即关键行动者。通过分析图三中顶点的顶点属性能更好的对中介行动者的作用进行估计。

如图五和图六所示，图中显示了行动者的地位。图五中的梅新育、段郎说事和老徐时评等行动者扮演了重要角色，地位较之于其他行动者更加重要。北美新浪、凤凰卫视和央视新闻等行动者的地位也比其他行动者要重要。综合以上数据分析认为，风险信息在网络中的传播主要依赖拥有重要信息的关键行动者，在该事件中显示为北美新浪、凤凰卫视和央视新闻等具有权威性和可靠风险信息来源的官方媒体，它们能够高效地传播风险信息。除此之外，网络中的自媒体，如梅新育、段郎说事和司马南等，充当了中介行动者，发挥了意见领袖的作用，使得风险信息在传播中被放大，在更加迅速地传播至普通行动者的同时也使得对事件本身的思考程度加深。 

参考文献

Noff, A. The Top Five Misconceptions About Social Media. Socialmedia.biz. Retrieved december 15, 2009, from http://www.socialmedia.biz/2009/09/30/14392/.

吳宜蓁.運用網路社交媒體於風險溝通——以 2009—2010 年台灣政府H1N1防疫宣導為例[J].傳播與社會學刊.2011（15）：125-160.

Al-Jenaibi, B., The Twitter Revolution in the Gulf Countries. Journal of Creative Communications, 2016. 11(1): p. 61-83.

Soengas-Perez, X., The Role of the Internet and Social Networks in the Arab Uprisings An Alternative to Official Press Censorship. Comunicar, 2013. 21(41): p. 147-155.

Ledford, C.J.W. and L.N. Anderson, Online social networking in discussions of risk: applying the CAUSE model in a content analysis of Facebook. Health, Risk & Society, 2013. 3(15): p. 251-264.

Binder, A.R., Figuring Out-Fukushima: An Initial Look at Functions and Content of US Twitter Commentary About Nuclear Risk. Environmental Communication, 2012. 6(2): p. 268-277.

Jung, K. and H.W. Park, Citizens' social media use and homeland security information policy: Some evidences from Twitter users during the 2013 North Korea nuclear test. Government Information Quarterly, 2014. 31(4): p. 563-573.

Mabe, A.G., K.J. Forney and P.K. Keel, Do you “like” my photo? Facebook use maintains eating disorder risk. International Journal of Eating Disorders, 2014. 47(5): p. 516-523.

Moreno, M.A., M.S. Ed and J.M. Whitehill, Influence of Social Media on Alcohol Use in Adolescents and Young Adults. Alcohol Research, 2014. 127(4): p.800-804.

Litt, D. M., & Stock, M. L. (2011, June 6). Adolescent Alcohol-Related Risk Cognitions: The Roles of Social Norms and Social Networking Sites. Psychology of Addictive Behaviors. Advance online publication. doi: 10.1037/a0024226

Catharine Paddock. Social Media Has Benefits And Risks For Kids. American Academy of Pediatrics AAP, 2011.

Kathleen Clarke-Pearson. The Impact of Social Media on Children, Adolescents, and Families. the American Academy of Pediatrics. , 2011. 36(1): p. 91-100.

Breslin, L., et al., Virtual social networks: A social network analysis of risk display among adolescent Myspace users, in 138st APHA Annual Meeting and Exposition 2010. 2010.

Moreno, M.A., M. Parks and L.P. Richardson, What Are Adolescents Showing the World about their Health Risk Behaviors on Myspace. MedGenMed, 2007. 9(4): p. 9-18.

罗家德.社会网分析讲义[M].社会科学文献出版社.2010年.

Hsu, C., & Park, H. W. (2012). Mapping online social networks of Korean politicians. Government Information Quarterly, 29(2), 169–181.

Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Social network analysis: methods and applications. New York: Cambridge University Press.? 

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