b． 社交网络用户在信息传播中社会影响力的研究
是一个较大的领域，本文仅针对其中的核心问题的几
个方面展开研究，所选取的几个因素及其数据能够满
足研究的需要。
c． 在实际应用中，粉丝数量和身份认证等在许多
研究或调查报告中通常都被作为最重要的衡量指标， 比如意见领袖的识别［6］等。但是它们对衡量用户的重
要性是否有效，相关程度如何等基本的问题却有待真
对于用户的影响力或关键用户定位的研究还处在 起步阶段，研究中 存 在 着 诸 多 未 解 的 问 题 。 仅 从 网 络 结构的角度来看 ，用 户 重 要 性 的 衡 量 大 都 要 求 掌 握 较 完整的网络结构及 复 杂 的 计 算 ，而 且 研 究 结 果 较 难 被 直接证实。从另一个角度来看，不论结构重要性、社会 影响力，还是用户的相似性，其根本目的都是为了衡量 在线社交网络用户 在 信 息 传 播 过 程 中 的 作 用 ，或 者 说 该用户能够造成的 信 息 进 一 步 扩 散 的 范 围 ，本 研 究 中 用影响力来指代用户在信息传播过程中的这种作用。 本文采用实证的方 法 ，研 究 微 博 信 息 传 播 过 程 中 用 户 影响力的特征，并且重点关注用户粉丝数量、是否认证 和参与时间等直接 因 素 ，以 澄 清 这 些 最 基 本 的 因 素 与 微博用户的影响力的关系。
收稿日期： 2013－06－04
修回日期： 2013－07－25
基金项目： 本研究受教育部人文社会科学研究基金项目“重大突发公共事件的信息发布与传播效果研究”资助（ 编号：11YJC860057） 。
作者简介： 于 晶（ 1981－） ，女，博士，讲师，研究方向： 社会化媒体、政府传播。
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情报杂志
第 32 卷
量中心性和 k－壳（ k －shell） 等 。 ［7－10］ 特别是 k －壳，其 识别信 息 传 播 中 重 要 用 户 的 能 力 最 近 得 到 较 多 关 注［10 －12］。但是，在线社交 网 络 用 户 在 信 息 传 播 中 的 重 要性不能等价于其 在 网 络 结 构 中 的 重 要 性 ，还 可 能 源 于社交网络之外的因素。比如刚刚加入社交网络的社 会名人，网络结构 并 不 能 真 实 地 反 映 其 重 要 程 度 。 因 此学者引 入 社 会 学 领 域 中 社 会 影 响 力 （ Social Influence） 的概念来衡量网络中用户在信息传播中的重要 性［13］。社会影响力的概念涉及到心理、行为乃至信息 内容等多方面的因 素 ，是 相 关 研 究 的 基 础 问 题 也 是 当 前研究的热点［13－15］，其定义及衡量方法还没有得到一 致的结论。而且，信 息 在 用 户 之 间 传 播 不 仅 仅 受 到 影 响力的作用，用户间的相似性也会带来信息的扩散，这 两种因素虽然不易区分但却是截然不同的［14］。
实数据的确认。此外，相对于原始信息的发出时间，用
户加入信息传播的时间的影响也有待确定。
1． 2 研究方法 本研究主要采用统计数据的可视
化方法和相关性分析方法来研究微博用户影响力的特
征及几个重要因素。其中，用户影响力与粉丝数量的
相关程度用 Spearman 等级相关系数来衡量：
∑ ρ
=
1
－
6 N3
d2i －N
体服从正态分布。但是在社交网络研究中大量存在着 幂律分布［16］，例如好友数量、粉丝数量、原创或转发的
微博数量等。幂律分布是一种极不均匀的分布，不存
在能够对其进行衡量的标度（ 如均值） ，也不能够像其
他的非线 性 关 系 一 样 被 转 化 为 便 于 分 析 的 形 式。 而
Spearman 等级相关系数是一个非参数性质（ 与分布无
传播的完整过程，分析了用户影响力的特征及相关的因素。结果表明，用户的影响力分布极不均匀，具有双幂律分
布的特征； 高影响力的用户在微博传播的早期成簇出现，并且其影响力与粉丝数量之间存在一定程度的正相关性，
而低影响力的用户数量巨大，影响力与粉丝数量之间没有相关性； 而且，认证用户和非认证用户影响力之间存在着
其中，N 为 数 据 总 量，di 为 第 i 对 数 据 的 等 级 之 差。
之所以采用可视化方法和 Spearman 等级相关系
数的方法，而没有采用传统的相关分析法与回归分析
法，原因在于两个方面： 一是传统的方法主要用于对抽
样数据的分析，而本研究获取了完整的信息传播过程
总体数据； 二是传统的统计方法通常都要求变量的总
2． 2 数据处理 新浪微博开放平台 API 返回的数 据为 Json 格 式，这 种 格 式 是 一 种 半 结 构 化 的 类 似 于 XM L 的格式，被广泛用于 Web 数据传输中。由于新浪 微博的 API 暂不开放跟踪微博转发过程的 Json 字段， 因此只能利用微博文本中的“/ / @ ”标记跟踪微博传
关） 的相关系数，对数据总体的分布没有要求。
2 数据
2． 1 数据获取 本研究选择新浪微博中近期影响 较大的话题中转发数量最大的四条微博，利用新浪微 博开放平台的 API 接口，共获取微博转发记录 25 万 条。选取这四条微博 的 原 因 ，首 先 是 其 具 有 较 大 的 传 播范围从而有充足的数据量，其次这四条微博的传播 已接近尾声，传播范围基本不再发生变化，从而可以获 取完整的传播过程（ 如图 1 所示） 。在满足传播过程 完整性的前提下，选取了每条微博从发出开始的 168 小时（ 一周） 的传播数据为分析对象。数据的概况如 表 1 所示。
1 研究设计
1． 1 研究路线 本文以新浪微博为研究对象，选取 近期比较有代表性且传播范围较广的微博并获取整个 传播过程的完整数据。然后分析传播过程中用户的影 响力的特征及几个重要的因素与用户影响力之间的关 系。
对影响力特征的研究主要关注用户影响力的分布 状况、差异程度、核心节点的存在性及其在信息传播中 的作用。对影响力的重要因素的研究则选取了用户的 粉丝数量、身份认证状况，以及用户加入信息传播过程 的时间三种因素。选取这几种因素的原因有如下几个 方面：
截至时间 2013－04－23 00： 32： 34 2013－04－20 13： 40： 12 2013－04－23 01： 35： 17 2013－04－15 19： 56： 16
转发次数 26076 104373 33209 26255
0引言
互联网中的信息传播随着信息技术的发展经历了 一个社会化［1］、对 等 化 的 过 程。 早 期 的 互 联 网 作 为 平 面媒体的简单替代，信 息 传 播 的 模 式 本 质 上 依 旧 是 传 统的大众传播，用户主要通过门户网站单向获取信息。 博客的出现使得个 体 成 为 信 息 的 生 产 者 ，用 户 不 再 只 是被动地接受信息。以微博客等为代表的在线社交网 络（ Online Social Netw orks） 应用［2］则彻底颠覆了传统 的信息传播方式，为互联网中的文化、舆论以及电子商 务等带来 了 巨 大 的 影 响。中 国 互 联 网 络 信 息 中 心 （ CNNIC） 第 31 次互联网络发展状况统计报告表明， 我国社交网用户 2012 年已达 2． 75 亿，占全部网民的
a． 数据的可获取性。本文采用实证的研究方法， 数据是最核心的 内 容 。 尽 管 在 线 社 交 网 络，特 别 是 微 博及其开放接口为 这 方 面 的 研 究 提 供 了 可 能 性 ，但 是 由于商业运营的目 的 ，这 种 接 口 的 权 限 和 功 能 都 受 到 严格的限制，更深层次的数据难以获取。
第8 期
于 晶： 微博传播过程中用户影响力的特征实证分析
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播的路径。微博长度上限为 140 个字，一些用户会删 除其中的 转 发 标 记，从 而 失 去 部 分 微 博 的 完 整 路 径。
这些转发在微博的传播网络中会直接与原创微博相
连。为了避免其对分 析 结 果 的 影 响 ，在 所 有 的 分 析 中
第 32 卷 第 8 期 2013 年 8 月
情报杂志
JOURNAL OF INTELLIGENCE
Vol． 32 No． 8 Aug． 2013
微博传播过程中用户影响力的特征实证分析*
于晶
（ 华东师范大学 政治学系 上海 200241）
摘 要 在社会化信息传播媒介中，每个用户都凭借其影响力对信息传播做出贡献。利用新浪微博数据构建微博
48． 8% ，年增长率达 12． 6% 。微博以其巨大的用户数 量、便捷的信息发布途径以及特殊的信息传播方式，迅 速对人类的社会生活带来了影响。近年来在国内外发 生的重大事件信息 的 传 播 过 程 中 ，都 能 看 到 它 们 的 身 影。
在线社交网络中，具有重要地位的用户 （ 网络节 点） 更可能造成大范围的信息或行为的传播。这些重 要用户的识别定位［3－4］在微博乃至所有在线社交网络 研究中占有重要 的 地 位 ，在 网 络 营 销［5］、广 告 投 放、舆 论引导［6］等方面有着直接的应用价值。重要用户识别 和定位的研究关键在于寻找衡量用户重要性的方法。 从网络结构的角度来看，用户重要性的衡量指标包括 度中心性（ Degree） 、介数中心性（ Betweeness） 、特征向
明显的差异。
关键词 微博 信息传播 用户影响力 幂律分布
中图分类号 G350
文献标识码 A
文章编号 1002－1965（2013）08－0057－05
An Empirical Analysis of Features and Impacting Factors of Micro－blog Users＇Influence
将原创微博及其转发排除在外。
表 1 数据概况
Байду номын сангаас
序号 所属话题
发出时间
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朱令案 2013－04－16 00： 32： 34