论文部分内容阅读
摘 要：利用共词分析和社会网络分析方法，以社会化媒体为研究主题，对从2009-2015年中国学术期刊全文数据库中检索到的893篇文献中的3098个关键词进行分析。研究结果表明，从中选取的高频关键词构成了一个集中趋势较为明显的网络，并且存在一个核心-边缘结构。在对高频关键词进行聚类后，总结了国内社会化媒体的6个方面的重点研究内容以及3个未来发展趋势。
关键词：社会化媒体 共词分析 社会网络分析
社会化媒体的概念最早由美国学者安东尼.梅菲尔德提出，他认为社会化媒体是“一种给予用户极大参与空间的新型在线媒体，能够提供用户参与、内容公开、用户交流、用户对话、社区间信息连通的功能”，其特点是赋予每个人创造并传播内容的能力。国内的社会化媒体研究起步较晚，最早可追溯到2008年，2010年后才出现大规模的研究。
由于社会化媒体涉及的具体形式和内容比较丰富，加之其在我国还处于发展初期，笔者在文献调研过程中尚未发现有關我国社会化媒体研究主题方面的综述性文献。本文基于中国知网数据库中的数据，并运用共词分析法和社会网络分析，探讨国内社会化媒体的研究热点和未来的发展趋势。
一、研究方法
本文选择中国知网（CNKI）中的中国学术期刊全文数据库为数据来源，检索条件以社会化媒体为主题词，时间范围为2009年1月至2015年10月，经后期筛选最后得到有关键词的893篇文献，最后得到关键词3098个。经过数据清洗和整理后，选取频次大于等于8次的关键词为高频关键词。本文采取共词分析和社会网络分析对关键词进行研究。
1.共词分析。共词分析法是一种重要的内容分析方法。通过对某一学科领域研究主题的关键词共同出现在同一篇文献中的次数，并以此为基础对这些词进行聚类。这些词的亲疏关系可以反映该学科领域的研究结构。 共词分析法建立在词频分析法上，分析的第一步是通过从相关文献中抽取关键词或主题词，并将频次超过一定阈值范围内设定为高频关键词。其次，统计这些高频关键词在同一篇文献中两两出现的次数，形成共词矩阵。
2.社会网络分析。社会网络分析是指社会学用于研究社会成员间关系的一种定量方法。本文利用社会网络分析软件Ucinet对高频关键词共词矩阵进行分析。在分析之前，需要对数据进行验证，只有当共词网络成幂指数分布时，才能从该共词网络中找出作为网络连接节点的研究热点。
二、数据处理结果及分析
1.中心性分析。中心性分析是社会网络分析的研究重点之一，它反映了在该社会网络中一个词居于怎样的中心地位。W.H.Lee研究发现，三个中心性指标能从不同方面反应学科的研究热点和未来发展趋势。其中，度数中心性较高的节点通常代表学科当前的研究热点，当度数中心性和接近中心性较低而中间中心性指标较高时，节点通常代表着新兴的研究趋势。度数中心性和中间中心性越高，节点越处于核心地位，而接近中心性则相反，数值越大越处于边缘地位。本文将高频关键词共词矩阵导入Ucinet软件，对其进行中心性分析后，将指标数据进行归一化处理并输出。输出结果如图1所示，其中横坐标为表1高频关键词的编号。
从图1中得出的分析结论如下：
1.1度数中心性反映了网络中与某个节点直接相连的点数。社会化媒体、社交媒体、意见领袖、媒介融合、自媒体、社交网络、社交网站的度数中心性都较高。它们代表了当前国内社会化媒体的研究热点，也表明国内社会化媒体研究既集中又分散。
1.2中间中心性是用来衡量节点处在许多其他两点之间的路径上的程度，在一定程度上代表了该研究领域的研究趋势。整体上每个关键词的中间中心性指标相对于另外两个指标都偏低，只有社会化媒体、社交媒体、媒介融合、社交网络、社交网站、媒体营销的中间中心性指标相对突出。其中社交网站、媒体营销的度数中心性相对较低，这很可能成为国内社会化媒体领域进一步研究的方向。
1.3接近中心性用来描述节点不受其他节点控制的程度，关注的是与其他节点连接的路径的长短。除社会化媒体节点外，每个节点的接近中心性都高于其他两个指标。这说明这些高频关键词即使没有出现在同一篇文献中，也可以通过其他节点建立联系。从侧面反映了国内社会化媒体研究内容存在一定的关联性。
2.聚类分析。利用Ucinet中的聚类分析得到高频关键词的聚类图，笔者发现，聚类时把“社会化媒体”排除在外能取得更好的聚类结果，最终聚类元素为43个关键词。
根据聚类结果，将43个关键词分为七类，并人工为六个类别定义研究子主题，如表2所示。
2.1社会化媒体的传播模式与宏观环境。对社会化媒体的传播的研究包括社会化媒体的传播渠道、传播方式、传播信息等。研究者从传播仪式观的角度探究了社会化媒体互动仪式传播的基本条件和具体形态，一是深度剖析信息的传播模式，二是利用传播的数据构建新的社会网络模型。高丽华从参与、互动、共享的角度，认为社会化媒体从媒介组织、媒介用户、媒介生产等方面重构了数字时代的传播模式。李超基于社会化媒体数据中网络节点分析结果，提出了基于位置信息和社区结构信息社会网络信息传播的模型。
对社会化媒体的宏观环境的研究一方面是把社会化媒体看做新媒体的一个分流，是一种大量用户参与的新媒体，从新媒体时代的新媒体环境、媒介融合等对社会化媒体进行分析。邓香莲对新媒体环境的内涵进行了界定，并从传播者中心地位、信息接受者的角色和地位、传播秩序三方面的变化探讨了新媒体环境的信息传播特质。
2.2社交网络与意见表达。人类学家拉德克利夫.布朗首次使用“社交网络”的概念，把社会关系看做是网或网络。国内学者对社会网络和社交网络理论的研究主要包括计算机科学、社会学、传播学、技术哲学等方面。例如，吴信东等从网络拓扑、用户行为和交互信息等方面总结了在线社交网络影响力分析的建模和度量方法，并介绍了与影响力传播密切相关的意见领袖发现和影响力最大传播问题；吴保来认为社交网络有双重属性，从技术与社会互动视角对基于互联网的社交网络进行了研究。有关社会化媒体意见表达的研究一直是国内社会化媒体研究中的热门话题之一。禹建强等考察了微博意见领袖的主题构成为凭借自身渠道管理优势的新闻整合媒体、凭借采访权的传统媒体以及作为权威信息员的政府机构。陈雪奇认为在复杂社会网络框架中，能够改变他人观点和决定的属性是意见领袖身份的重要测量维度，在社会化媒体中，意见领袖的话语传播策略是维系其与追随者联结关系的重要基础。 2.3隐私控制与舆论研究。隐私控制与舆论的风险控制是社会化媒体研究中极其重要的一部分，主要涉及媒体素养、网络谣言以及社会舆论等问题。王秦从社会化媒体的传播特性入手，分析出其传播特性成为社会化媒体“隐私困境”的重要成因之一。王丽等指出个人隐私保护的关键在于互联网法律法规的制定及完善以及网民的个人信息保护意识和方式的强化。2012年开始，该主题中增加了信息安全和信息保密的研究内容，它是对于社会化媒体隐私控制研究的重要基础。社会化媒体带来的另一问题是舆论引导面临的前所未有的挑战。周葆华从“舆论”概念入手，认为社会化媒体带来的表达便利与“海量”意见并不等同于舆论发达；孟颖认为“议程设置”理论对传统媒体进行舆论引导会对舆论的影响力会有一定的削弱。
2.4对传统媒体影响力研究。社会化媒体的普及在很大程度上改变了傳统新闻的产生方式。传统新闻的产生大多依靠专业的记者或媒体人。而社会化媒体使得人人都成为“媒体人”，用户都能够成为新闻的消息来源。钱进等认为，在社会化媒体的冲击下，新闻编辑部传统的运营模式、生产流程及管理体系都需要重新评估和定义：生产被分享的内容成为社会化媒体上新闻实践的基本法则，移动新闻正成为未来新闻内容的生产方式，而新闻编辑部也要实现从新闻内容生产专家到社区网络沟通专家的角色转变。彭兰认为，面对社会化媒体的挑战，传统媒体人需要提高对社会化媒体信息的辨识能力和对社会化媒体资源的协调、组织和整合能力。社会化媒体在融合新闻报道中的创新运用仍是学界关注的热点。例如刘骏瑶等[17]透过个案研指出交互视频可以将原本线性的影片与用户的互动完美融合， 增强用户阅读选择权和参与度，并提升新闻信息的利用。
2.5社会化媒体营销。国内学者对社会化媒体营销的研究主要包括营销价值和商业模式两方面。张信和认为，社会化媒体的发展和应用催生了品牌的碎片化传播方式，其本质优势在于以受众参与为基础的品牌信息自传播。杜国清等对当下广告主社会化媒体营销传播进行了研究，认为虽然社会化媒体营销传播存在诸多风险和挑战，但依托社会化媒体建立与消费者的紧密关系仍是大势所趋。王佳炜等对品牌营销做了深入探究，认为社会化媒体从产品思维、用户思维、媒介思维、广告思维转向体验思维、数据思维和社群思维。
2.6数据挖掘研究。数据挖掘的应用极其广泛，UGC的实现为用户信息的数据挖掘提供了信息基础。谢志航等分析了因特网上社会化媒体数据的情报价值。韩闻文[22]观点特征构建方法、观点文本建模方法、主管表述库扩展方法、用户知识贡献能力方法等四种方法，对社会化媒体上的用户观点和行为进行分析和研究。在“数据为王”的时代，大数据背景下的社会媒体营销研究也应运而生。李孟霓[23]认为，目前很多品牌企业在进行社会化媒体营销的过程中都借助专业化的管理工具，进行深度的官微用户行为数据挖掘和数据分析，从而对社会化媒体营销决策和过程进行科学管理和指导。
3.研究主题发展趋势。结合社会网络的中心性分析和现有热点领域的分析，笔者将国内社会化媒体研究的研究主题发展趋势总结如下：
3.1国内研究领域趋向细分化。例如对于用户行为的研究，起初只是停留在概述、发现研究方面，随着研究的不断深入，内容扩展到用户行为分类与基于意见领袖理论和社交网络的用户行为研究。可以预见，随着社会化媒体研究主题的细分化，社会化媒体的各种新兴模式和理论甚至实际应用都会逐步丰富起来。
3.2研究内容趋向实际化，应用领域在不断扩大，社交网站、媒体营销可能成为将来热点。对社会化媒体的研究不再是单薄的理论，最终还是基于实际场景。社会化媒体的研究也只有置于具体的应用场景之下才能更具其生命力。近几年来国内学者的研究已逐步扩展到新闻传媒、政务管理、健康医疗等领域。
3.3研究视角多维化，研究领域跨越多个学科。隐私安全与舆论控制从开始的以主要依靠技术手段解决，而如今结合心理学、行为学甚至传播学等多项人文学科进行研究。对于社会化媒体，其本身就是一个多学科交叉的研究领域，理论方面涉及信息学、传播学、社会学等。因此从不同视角对社会化媒体进行研究，其成果才更具现实意义。
三、结语
本文利用共词分析和社会网络分析方法，对国内社会化媒体相关文献的研究主题和内容进行系统全面的分析，直观地展现了研究领域内关键词之间的关系和分布状况，并通过聚类分析，最终得到目前的研究领域主要包括社会化媒体传播模式与宏观环境、社交网络与意见表达、隐私控制与舆论研究、对传统媒体影响力研究、社会化媒体营销以及数据挖掘研究六个方面。这些研究主题又能反映出国内社会化媒体研究的三大发展趋势，即研究领域细分化、研究内容实际化和研究视角多维化。这六个研究主题和三个发展趋势对构建国内社会化媒体研究的研究框架有一定的现实意义，同时有助于未来学者把握学科领域的热点。
但是需要指出的是，单纯从关键词角度来分析国内社会化媒体的研究领域有一定的局限性。下一步笔者将考虑把关键词分析和文本挖掘相结合，以更好地探究其研究热点和发展趋势。
参考文献：
[1]李超. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究.深圳：中国科学院大学，2014.
[2]禹建强，李艳芳. 对微博信息流中意见领袖的实证分析：以“厦门BRT公交爆炸案”为个案[J]. 国际新闻界，2014（3）.
作者简介：廖琳（1995—），女，汉，江西省赣州市，本科，无职称，方向信息管理与信息系统。
关键词：社会化媒体 共词分析 社会网络分析
社会化媒体的概念最早由美国学者安东尼.梅菲尔德提出，他认为社会化媒体是“一种给予用户极大参与空间的新型在线媒体，能够提供用户参与、内容公开、用户交流、用户对话、社区间信息连通的功能”，其特点是赋予每个人创造并传播内容的能力。国内的社会化媒体研究起步较晚，最早可追溯到2008年，2010年后才出现大规模的研究。
由于社会化媒体涉及的具体形式和内容比较丰富，加之其在我国还处于发展初期，笔者在文献调研过程中尚未发现有關我国社会化媒体研究主题方面的综述性文献。本文基于中国知网数据库中的数据，并运用共词分析法和社会网络分析，探讨国内社会化媒体的研究热点和未来的发展趋势。
一、研究方法
本文选择中国知网（CNKI）中的中国学术期刊全文数据库为数据来源，检索条件以社会化媒体为主题词，时间范围为2009年1月至2015年10月，经后期筛选最后得到有关键词的893篇文献，最后得到关键词3098个。经过数据清洗和整理后，选取频次大于等于8次的关键词为高频关键词。本文采取共词分析和社会网络分析对关键词进行研究。
1.共词分析。共词分析法是一种重要的内容分析方法。通过对某一学科领域研究主题的关键词共同出现在同一篇文献中的次数，并以此为基础对这些词进行聚类。这些词的亲疏关系可以反映该学科领域的研究结构。 共词分析法建立在词频分析法上，分析的第一步是通过从相关文献中抽取关键词或主题词，并将频次超过一定阈值范围内设定为高频关键词。其次，统计这些高频关键词在同一篇文献中两两出现的次数，形成共词矩阵。
2.社会网络分析。社会网络分析是指社会学用于研究社会成员间关系的一种定量方法。本文利用社会网络分析软件Ucinet对高频关键词共词矩阵进行分析。在分析之前，需要对数据进行验证，只有当共词网络成幂指数分布时，才能从该共词网络中找出作为网络连接节点的研究热点。
二、数据处理结果及分析
1.中心性分析。中心性分析是社会网络分析的研究重点之一，它反映了在该社会网络中一个词居于怎样的中心地位。W.H.Lee研究发现，三个中心性指标能从不同方面反应学科的研究热点和未来发展趋势。其中，度数中心性较高的节点通常代表学科当前的研究热点，当度数中心性和接近中心性较低而中间中心性指标较高时，节点通常代表着新兴的研究趋势。度数中心性和中间中心性越高，节点越处于核心地位，而接近中心性则相反，数值越大越处于边缘地位。本文将高频关键词共词矩阵导入Ucinet软件，对其进行中心性分析后，将指标数据进行归一化处理并输出。输出结果如图1所示，其中横坐标为表1高频关键词的编号。
从图1中得出的分析结论如下：
1.1度数中心性反映了网络中与某个节点直接相连的点数。社会化媒体、社交媒体、意见领袖、媒介融合、自媒体、社交网络、社交网站的度数中心性都较高。它们代表了当前国内社会化媒体的研究热点，也表明国内社会化媒体研究既集中又分散。
1.2中间中心性是用来衡量节点处在许多其他两点之间的路径上的程度，在一定程度上代表了该研究领域的研究趋势。整体上每个关键词的中间中心性指标相对于另外两个指标都偏低，只有社会化媒体、社交媒体、媒介融合、社交网络、社交网站、媒体营销的中间中心性指标相对突出。其中社交网站、媒体营销的度数中心性相对较低，这很可能成为国内社会化媒体领域进一步研究的方向。
1.3接近中心性用来描述节点不受其他节点控制的程度，关注的是与其他节点连接的路径的长短。除社会化媒体节点外，每个节点的接近中心性都高于其他两个指标。这说明这些高频关键词即使没有出现在同一篇文献中，也可以通过其他节点建立联系。从侧面反映了国内社会化媒体研究内容存在一定的关联性。
2.聚类分析。利用Ucinet中的聚类分析得到高频关键词的聚类图，笔者发现，聚类时把“社会化媒体”排除在外能取得更好的聚类结果，最终聚类元素为43个关键词。
根据聚类结果，将43个关键词分为七类，并人工为六个类别定义研究子主题，如表2所示。
2.1社会化媒体的传播模式与宏观环境。对社会化媒体的传播的研究包括社会化媒体的传播渠道、传播方式、传播信息等。研究者从传播仪式观的角度探究了社会化媒体互动仪式传播的基本条件和具体形态，一是深度剖析信息的传播模式，二是利用传播的数据构建新的社会网络模型。高丽华从参与、互动、共享的角度，认为社会化媒体从媒介组织、媒介用户、媒介生产等方面重构了数字时代的传播模式。李超基于社会化媒体数据中网络节点分析结果，提出了基于位置信息和社区结构信息社会网络信息传播的模型。
对社会化媒体的宏观环境的研究一方面是把社会化媒体看做新媒体的一个分流，是一种大量用户参与的新媒体，从新媒体时代的新媒体环境、媒介融合等对社会化媒体进行分析。邓香莲对新媒体环境的内涵进行了界定，并从传播者中心地位、信息接受者的角色和地位、传播秩序三方面的变化探讨了新媒体环境的信息传播特质。
2.2社交网络与意见表达。人类学家拉德克利夫.布朗首次使用“社交网络”的概念，把社会关系看做是网或网络。国内学者对社会网络和社交网络理论的研究主要包括计算机科学、社会学、传播学、技术哲学等方面。例如，吴信东等从网络拓扑、用户行为和交互信息等方面总结了在线社交网络影响力分析的建模和度量方法，并介绍了与影响力传播密切相关的意见领袖发现和影响力最大传播问题；吴保来认为社交网络有双重属性，从技术与社会互动视角对基于互联网的社交网络进行了研究。有关社会化媒体意见表达的研究一直是国内社会化媒体研究中的热门话题之一。禹建强等考察了微博意见领袖的主题构成为凭借自身渠道管理优势的新闻整合媒体、凭借采访权的传统媒体以及作为权威信息员的政府机构。陈雪奇认为在复杂社会网络框架中，能够改变他人观点和决定的属性是意见领袖身份的重要测量维度，在社会化媒体中，意见领袖的话语传播策略是维系其与追随者联结关系的重要基础。 2.3隐私控制与舆论研究。隐私控制与舆论的风险控制是社会化媒体研究中极其重要的一部分，主要涉及媒体素养、网络谣言以及社会舆论等问题。王秦从社会化媒体的传播特性入手，分析出其传播特性成为社会化媒体“隐私困境”的重要成因之一。王丽等指出个人隐私保护的关键在于互联网法律法规的制定及完善以及网民的个人信息保护意识和方式的强化。2012年开始，该主题中增加了信息安全和信息保密的研究内容，它是对于社会化媒体隐私控制研究的重要基础。社会化媒体带来的另一问题是舆论引导面临的前所未有的挑战。周葆华从“舆论”概念入手，认为社会化媒体带来的表达便利与“海量”意见并不等同于舆论发达；孟颖认为“议程设置”理论对传统媒体进行舆论引导会对舆论的影响力会有一定的削弱。
2.4对传统媒体影响力研究。社会化媒体的普及在很大程度上改变了傳统新闻的产生方式。传统新闻的产生大多依靠专业的记者或媒体人。而社会化媒体使得人人都成为“媒体人”，用户都能够成为新闻的消息来源。钱进等认为，在社会化媒体的冲击下，新闻编辑部传统的运营模式、生产流程及管理体系都需要重新评估和定义：生产被分享的内容成为社会化媒体上新闻实践的基本法则，移动新闻正成为未来新闻内容的生产方式，而新闻编辑部也要实现从新闻内容生产专家到社区网络沟通专家的角色转变。彭兰认为，面对社会化媒体的挑战，传统媒体人需要提高对社会化媒体信息的辨识能力和对社会化媒体资源的协调、组织和整合能力。社会化媒体在融合新闻报道中的创新运用仍是学界关注的热点。例如刘骏瑶等[17]透过个案研指出交互视频可以将原本线性的影片与用户的互动完美融合， 增强用户阅读选择权和参与度，并提升新闻信息的利用。
2.5社会化媒体营销。国内学者对社会化媒体营销的研究主要包括营销价值和商业模式两方面。张信和认为，社会化媒体的发展和应用催生了品牌的碎片化传播方式，其本质优势在于以受众参与为基础的品牌信息自传播。杜国清等对当下广告主社会化媒体营销传播进行了研究，认为虽然社会化媒体营销传播存在诸多风险和挑战，但依托社会化媒体建立与消费者的紧密关系仍是大势所趋。王佳炜等对品牌营销做了深入探究，认为社会化媒体从产品思维、用户思维、媒介思维、广告思维转向体验思维、数据思维和社群思维。
2.6数据挖掘研究。数据挖掘的应用极其广泛，UGC的实现为用户信息的数据挖掘提供了信息基础。谢志航等分析了因特网上社会化媒体数据的情报价值。韩闻文[22]观点特征构建方法、观点文本建模方法、主管表述库扩展方法、用户知识贡献能力方法等四种方法，对社会化媒体上的用户观点和行为进行分析和研究。在“数据为王”的时代，大数据背景下的社会媒体营销研究也应运而生。李孟霓[23]认为，目前很多品牌企业在进行社会化媒体营销的过程中都借助专业化的管理工具，进行深度的官微用户行为数据挖掘和数据分析，从而对社会化媒体营销决策和过程进行科学管理和指导。
3.研究主题发展趋势。结合社会网络的中心性分析和现有热点领域的分析，笔者将国内社会化媒体研究的研究主题发展趋势总结如下：
3.1国内研究领域趋向细分化。例如对于用户行为的研究，起初只是停留在概述、发现研究方面，随着研究的不断深入，内容扩展到用户行为分类与基于意见领袖理论和社交网络的用户行为研究。可以预见，随着社会化媒体研究主题的细分化，社会化媒体的各种新兴模式和理论甚至实际应用都会逐步丰富起来。
3.2研究内容趋向实际化，应用领域在不断扩大，社交网站、媒体营销可能成为将来热点。对社会化媒体的研究不再是单薄的理论，最终还是基于实际场景。社会化媒体的研究也只有置于具体的应用场景之下才能更具其生命力。近几年来国内学者的研究已逐步扩展到新闻传媒、政务管理、健康医疗等领域。
3.3研究视角多维化，研究领域跨越多个学科。隐私安全与舆论控制从开始的以主要依靠技术手段解决，而如今结合心理学、行为学甚至传播学等多项人文学科进行研究。对于社会化媒体，其本身就是一个多学科交叉的研究领域，理论方面涉及信息学、传播学、社会学等。因此从不同视角对社会化媒体进行研究，其成果才更具现实意义。
三、结语
本文利用共词分析和社会网络分析方法，对国内社会化媒体相关文献的研究主题和内容进行系统全面的分析，直观地展现了研究领域内关键词之间的关系和分布状况，并通过聚类分析，最终得到目前的研究领域主要包括社会化媒体传播模式与宏观环境、社交网络与意见表达、隐私控制与舆论研究、对传统媒体影响力研究、社会化媒体营销以及数据挖掘研究六个方面。这些研究主题又能反映出国内社会化媒体研究的三大发展趋势，即研究领域细分化、研究内容实际化和研究视角多维化。这六个研究主题和三个发展趋势对构建国内社会化媒体研究的研究框架有一定的现实意义，同时有助于未来学者把握学科领域的热点。
但是需要指出的是，单纯从关键词角度来分析国内社会化媒体的研究领域有一定的局限性。下一步笔者将考虑把关键词分析和文本挖掘相结合，以更好地探究其研究热点和发展趋势。
参考文献：
[1]李超. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究.深圳：中国科学院大学，2014.
[2]禹建强，李艳芳. 对微博信息流中意见领袖的实证分析：以“厦门BRT公交爆炸案”为个案[J]. 国际新闻界，2014（3）.
作者简介：廖琳（1995—），女，汉，江西省赣州市，本科，无职称，方向信息管理与信息系统。