網(wǎng)絡社區(qū)活躍分子的社區(qū)關注行為研究

網(wǎng)絡社區(qū)活躍分子的社區(qū)關注行為研究

近年來，隨著媒體技術的發(fā)展，許多大型網(wǎng)絡社區(qū)開始引入用戶關注機制，允許參與者“關注”他人，并指導以“人”為導向的“關注”活動，逐漸成為網(wǎng)絡社區(qū)成員的常見行為。網(wǎng)絡社區(qū)中,“關注”行為成為參與者應對海量信息、提高閱讀效率的有效方式,也成為參與者與他人建立社會關系以及通過這一關系獲得相應社會資本的途徑。作為社區(qū)內(nèi)容的積極貢獻者,那些踴躍參與話題討論的活躍分子在網(wǎng)絡社區(qū)議程設置與輿論引導方面發(fā)揮著重要的作用。本文從社會“關系”的視角出發(fā),利用參與者的“關注”行為數(shù)據(jù),解析網(wǎng)絡社區(qū)活躍分子的社區(qū)“關注”行為?；谥形木W(wǎng)絡社區(qū)的冪律分布現(xiàn)象,本文采取個案研究法,將天涯社區(qū)“天涯雜談”板塊的參與者作為研究對象。一方面,利用社區(qū)關注數(shù),通過與一般參與者的比較,解析活躍分子社區(qū)“關注”行為的總體特征;另一方面,利用共同“關注”數(shù)據(jù),探究活躍分子的共同“關注”行為。在長期參與觀察的基礎上,本文采用判斷抽樣獲取活躍分子樣本,將半年時間內(nèi)在天涯雜談發(fā)表主帖數(shù)超過40個或發(fā)表回帖數(shù)超過600個的86名社區(qū)參與者(ID)確定為活躍分子樣本。一般參與者樣本則采用偶遇抽樣方法獲得,抽取1000名一般參與者樣本?；钴S分子“關注”行為有差異網(wǎng)絡社區(qū)中,社區(qū)關注數(shù)指的是參與者在網(wǎng)絡社區(qū)中“關注”他人的具體數(shù)量。本文將社區(qū)關注數(shù)進行“粗化”分組,對參與者類型與關注數(shù)類別進行交互分析。參與者的社區(qū)關注數(shù)分為以下5組:關注數(shù)=0;0<關注數(shù)≤30;30<關注數(shù)≤50;50<關注數(shù)≤100;關注數(shù)>100。交互分析結(jié)果顯示:一般參與者的社區(qū)關注數(shù)主要集中在0~30之間,其中,47%的ID沒有“關注”他人的習慣,44.6%的ID關注數(shù)在1~30之間;而活躍分子中,無“關注”行為者占比為19.8%,遠低于一般參與者的比例(47%),關注數(shù)處于1~30之間的ID占比最多,達到52.3%,高于一般參與者的比例(44.6%),此外,20.9%的活躍分子的社區(qū)關注數(shù)超過100。(見圖1)通過活躍分子與一般參與者社區(qū)關注數(shù)的比較,我們有以下發(fā)現(xiàn):1.網(wǎng)絡社區(qū)活躍分子的對外“關注”行為呈現(xiàn)出差異性,有限“關注”(0<關注數(shù)≤30)、過量“關注”(關注數(shù)>100)與從不“關注”(關注數(shù)=0)是活躍分子“關注”他人的三類主要表現(xiàn)。對于積極發(fā)帖卻從不“關注”他人的活躍分子而言,網(wǎng)絡社區(qū)更主要地被視為一種基于內(nèi)容聚合的觀點展示與交流平臺,他們會經(jīng)常圍繞社會事件或問題發(fā)表意見,但自我服務偏見讓他們覺得自己在許多特質(zhì)上要強于他人,因而不屑于將社區(qū)其他參與者作為自己的特定信息源,而是更經(jīng)常地通過新聞媒介來獲取信息。另一方面,對于那些過量“關注”他人的活躍分子而言,“關注”行為已經(jīng)不僅是提高信息獲取效率的方式,而是更多地成為他們獲得友誼與社會支持的手段。2.盡管活躍分子并不必然比一般參與者更多地“關注”他人,但從整體情況來看,活躍分子大多擁有更強的對外“關注”意愿。對于大多數(shù)積極發(fā)言的活躍分子來說,消息靈通有助于他們及時有效地參與興趣話題的討論,“關注”他人成為他們拓展信息來源的途徑;此外,活躍分子因頻繁的參與行為,往往容易在特定網(wǎng)絡社區(qū)中找到志同道合的朋友,彼此建立一種較強的情感聯(lián)系,這種情感聯(lián)系也容易帶來實質(zhì)性“關注”行為的產(chǎn)生。因此,與47%的一般參與者無“關注”行為相比,80.2%的活躍分子“關注”了他人。3.從獲取信息的角度來看,1~30個有限“關注”對象已經(jīng)能夠滿足多數(shù)活躍分子(52.3%)定位閱讀的需求。在以文本作為主要交流手段的網(wǎng)絡社區(qū)中,人與信息共存,網(wǎng)民的社區(qū)“關注”類似一種“專題”信息訂閱行為。網(wǎng)絡社區(qū)中,過多的“關注”反而可能降低信息獲取的效率。共同“關注”對象的群體特征所謂共同“關注”,在本文中具體指社區(qū)活躍分子之間“關注”對象存在重合的情況。該部分首先利用86名活躍分子的共同“關注”數(shù)據(jù)構(gòu)建共同“關注”關系矩陣,同時采用UCINET軟件對矩陣進行社會圖分析。共同“關注”矩陣的構(gòu)建方法如下:首先,根據(jù)活躍分子具體“關注”的用戶名單計算他們兩兩共同“關注”的ID數(shù);然后,利用共同“關注”的ID數(shù)值構(gòu)建原始矩陣,矩陣非主對角線上的值為活躍分子兩兩共同“關注”的ID數(shù),主對角線上的數(shù)據(jù)定義為每行(列)的最大值;最后,將原始矩陣轉(zhuǎn)化為二值標準化矩陣,本研究僅考察與其他活躍分子共同“關注”的ID數(shù)不少于10個的活躍分子,將原始矩陣中數(shù)值大于或等于10的值定義為1,小于10的值取0,最終構(gòu)建出共同“關注”矩陣。86名活躍分子中,20名ID與至少1名其他活躍分子擁有較為一致的“關注”對象偏好,且部分ID與多名活躍分子之間同時存在這種共同“關注”關系。進一步對ID的網(wǎng)絡規(guī)模進行測量,結(jié)果顯示:存在共同“關注”關系的20名活躍分子中,15名ID的網(wǎng)絡規(guī)模大于10,意味著這15名ID在選擇“關注”對象時與超過10個其他活躍分子擁有較為一致的興趣偏好。(1)可見,網(wǎng)絡社區(qū)中,活躍分子之間的確存在共同“關注”特定用戶的現(xiàn)象,且部分ID“關注”對象的吻合程度較高,彼此之間基于共同“關注”行為建立了較為緊密的間接社會聯(lián)系,擁有部分一致的信息關注領域。進一步將同時被5名或更多活躍分子“關注”的ID(共289名ID)作為分析對象,從社會身份、注冊時間、粉絲數(shù)量以及社區(qū)積分等四個方面,剖析86名活躍分子共同“關注”對象的群體特征。結(jié)果發(fā)現(xiàn):1.網(wǎng)絡社區(qū)活躍分子集中“關注”的對象大多屬于社區(qū)中的熱門人物與高影響力者。289名“關注”對象中,16.3%的ID社區(qū)粉絲數(shù)超過10萬,最高接近135萬,64%的ID粉絲數(shù)處于1萬至10萬之間。2.活躍分子對現(xiàn)實社會中有著專業(yè)媒體背景與官方背景的社區(qū)用戶表現(xiàn)出濃厚的興趣,對他們的社區(qū)積分、注冊時間等表征網(wǎng)絡資歷的信息卻不太在意。在289名ID中,媒體及媒體從業(yè)者占據(jù)了21.8%,以政府及其官員身份注冊的ID占比為2.1%。然而,在63個媒體及媒體從業(yè)者ID中,積分低于5000分的ID達到50.7%,注冊時間未超過3年的ID占54%,政府部門及官員的情