一、凝聚力分析
网络密度:网络结点中实际连线的数目与可能存在的连线最大数量之间的比值。密度越大表明结点之间的连线越多，行为者之间的关系越紧密，信息交流越流畅，反之则说明结点之间连线少，联系不多，情感交流少。在一个具有个结点的无向图中，网络中可能存在的最在一个具有n个结点的有向图中网络中可能存在的最大边数为:网络直径:网络中i，j两结点之间的距离为dij两个结点最短路径上的边数，而网络中任意两个结点之间距离的最大值就叫做复杂网络的直径D。直径越短的行为者之间越容易建立联系，因此舆情蔓延的就快。近年来随着社会网络分析方法的成熟，社会网络分析软件也在不断升级，如NetMiner、Ucinet和Pajek等软件都具有良好的可视化效果和很强的数据处理能力。本文在研究中主要通过Ucinet软件来对数据进行分析进而计算出上述各指标数值，以此来获取相应的舆情信息。
二、社会网络分析在论坛舆情研究中的应用举例
网络论坛作为一种电子信息服务系统，越来越成为网络舆情传播的重要途径和网民讨论的重要平台。网络论坛本身是一种非常复杂的非线性系统，网民通过在上面发帖或是回贴用户间就能够建立明显的连接。随着时间的推进，帖子和网民的数量不断增加，网络用户间的关系越来越复杂，最终将形成复杂的关系网络。本文在研究中以天涯论坛为平台，以发生于2012年10月24日的轰动全国的浙江温岭虐童事件为例，对该热点事件网民传播和讨论所形成的复杂网络中舆情传播主体进行研究，以深入了解热点事件传播演化规律，挖掘主体间的传播特征。研究流程如图1所示。
(一)数据收集与存储本文以2012年10月24日轰动全国的浙江温岭虐童事件为例，该事件在多个网络论坛中引起网民的极大讨论。在进行数据收集时以天涯社区为平台，通过在天涯社区里输入关键词“温岭虐童”，搜索出45个主贴484个回帖共529篇帖子，时间从2012年10月25日持续到2013年1月8日。对帖子进行整理，如表3和表4所示。其中表1是主贴情况基本信息，表2是发帖情况基本信息。
(二)网络整体结构分析对表3和表4分析发现，在天涯论坛这一平台与该舆情事件直接相关的共有192个发帖人。在UCINET软件中对上述数据分析发现，某一个发帖人与其他发帖人仅存在1次互动关系的，即度数为1的有97人，存在两次互动关系的约有40人，两者约占总发帖人数的73.1%。本文在对网络结构进行分析时略出度数为1和2的节点，对剩下活跃程度相对较高的55个发帖人进行分析。以此得到这55个舆情主体的传播特征如图2所示。从图2可以看出，该虐童事件在天涯论坛这一平台上的总体互动情况并不是很高，基本上呈相对分散的状态，并没有形成固定的互动关系，大部分的互动也只是偶然发生的。但从图中也可以看出相对来说1号、14号和7号在该网络中占据了核心地位。
(三)社会网络分析指标在舆情热点话题传播中的应用1．中间中心度和接近中心度分析利用式(1)和(2)的计算可以得到网络中各节点的中间中心度和接近中心度，如表3所示。从分析结果可以看出度数中心度最高者是编号为1“唯君一夏”，达到0.473，其对应的接近中心度和中间中心度也分别达到了最高为0.724和0.119，其次分别为14号“夏兰心”(度数中心度0.455，中间中心度0.418，接近中心度为0.105)和7号“great918”(度数中心度0.418，中间中心度0.418，接近中心度为0.105)，这三个舆情主体毫无争议的成为了网络的核心人物，他们在一定程度上控制着舆情发展的方向。因此舆情监管部门应重视这些舆情主体的动态变化并进行及时有效的引导和控制，促使舆情朝着健康有利的方向发展。从上面的中心性分析，我们可以揭示出每个点的中心程度。为了对该网络结构有一个更加清晰直观的了解，本文又对中心度进行可视化分析，如图3所示。在图中中心度大的点的规模也大，因此从该中心度可视图中可以清楚地了解每个点在多大程度上居于网络的核心，从图3中也可以清楚地看到1号、14号和7号分别居于网络中心，对整个网络具有一定的引导和控制作用，这与前面的分析结果相一致。2．网络密度分析在UCINET软件中，执行Network→Cohesion→Density→DensityOverall命令，即可得到整个网络密度。计算结果表明整个网络密度为0.1407，网络中关系的标准差为0.3478，表明网民并没有形成十分紧密的联系，则是处于一种相对比较松散的状态。但是整个事态是一个不断变化的过程，随着时间的推移，参与主体可能会不断减少，主体之间的凝聚力可能会不断增强，网民可能会不断的掀起新的讨论热潮。因此作为舆情管理者要持续不断的追踪舆情的发展动态，尤其在舆情发展的后期可能会因为相关部门处理不当或者是网民对处理结果的不满而引发新一轮和更深层次的热议，所以舆情监管部门要密切关注舆情的发展动态和加强舆情监督和管理。3．聚类系数分析通过在软件UCINET中执行→→NetworkCohesionClusteringCofficient命令可以得到各个点的聚类系数，如表4所示。整个网络的聚类系数为0.202，在55个结点中聚类稀疏最高的只有0.500，最低的为0，其属于一个相对比较地的水平。这说明网络中行为者之间的交流并不是很多，没有形成长期的的稳定的联系，这与前面密度分析结果相一致。这说明在主题贴发贴的初期，参与者之间的交流很少，但随着事件的发展，聚类系数可能会增大。从表5的结果也可以看出“1、7和14”号的参与者聚类系数分别达到了0.098，0.123，0.154。说明这三个舆情主体参与的交流比较多，对网络具有一定的影响力，要引起相关部门的重视。4．直径分析在UCINET中，执行Network→Cohesion→Dis-tance命令即可得到如下结果:对网络直径分析得到网络的平均直径是2.103，平均直径比较小，这说明行为者之间建立联系比较容易，平均2－3个人就可以发生联系，因此会呈现“小世界现象”。结合前面的分析发现，虽然参与者之间的关系比较稀疏，但两者建立联系是比较容易的。舆情在整个网络中的传播比较容易，因此需要舆情管理者及时、合理的对网络进行管理，防止事态进一步的扩大。
三、对策与建议
通过对网络舆情热点话题传播结构的分析，在立体化的网络环境下，如何才能实现对网络舆情热点话题的传播进行有效的应对和管理。本文提出以下对策及建议:
(一)第一时间:由于舆情信息的传播具有很强的时效性，热点事件发生的前两三个小时一般是最佳的引导和危机处理时间，如果错过这一黄金时间，一旦舆论领袖的舆论导向作用形成，再去改变人们的想法就很困难。
(二)及时准确:政府部门对于舆情变化、对现实状态中潜在的舆论暗流要有预计和把握，当这些舆论暗流暗自涌动的时候，要提前预警，这样对政府部门在争取时间、争取主动方卖具有很大的好处。
(三)真诚对话:为了减少热点话题传播过程中谣言的产生，降低谣言的危害，政府部门应与广大网民或意见领袖进行及时诚恳的交流。
(四)持续追踪:在网络环境下对于一个热点事件其新的议题会不断出现，新的热点话题的传播会不断出现反复，因此对热点话题后期追踪不容忽视。
(五)网络媒体有效利用:网络热点事件爆发后虽然政府通过网络主流媒体引导舆论不能影响人们怎么想，但在一定程度上可以影响人们去想什么，因此通过主流媒体可以积极推动正面舆论，引导中间舆论，化解负面舆论。
作者：胡改丽 陈福集 单位：福州大学公共管理学院
