网络集群行为的内容分析

网络集群行为的内容分析

作者：谢和平田晓红

来源：《新闻世界》2013年第05期

【摘要】本文采用内容分析法，以网民对苏家权事件的评论文本数据为样本，进行高频特征词分析、内容分析和情感分析，认为在此次事件中网民表现出了高参与性、高互动性、高针对性、相对扩展性、情感倾向性等特征。

【关键词】网络集群行为内容分析苏家权事件

网络集群行为是指一定数量的、无组织的网络群体围绕特定的现实主题，在一定诱发因素的刺激下产生的，以意见的强化与汇聚为特征的，具有现实影响力的网民聚集①。不同于传统的集群行为，网络集群行为以具有虚拟性、隐蔽性、交互性等特征的网络为平台，以网络虚拟社区（论坛、博客、个人空间等）为集聚和言论空间。参与主体的广泛复杂性、参与形式的虚实交互性、网络事件效应扩散的难以控制性、事件演变的鲜明结构性、事件效应的双重性是网络集群行为的主要特征②。

近年来，网络集群行为逐渐成为学界的研究热点之一。从研究领域来看，多集中于社会学和心理学方向，如沈晖（2009）从集群行为理论和社会工作视角对网络集群行为的作用机制和暴力倾向等进行了理论探讨和干预设想③；魏娟、杜骏飞（2009）运用斯梅塞尔的价值累加理论，以魔兽世界玩家集群事件为例进行了社会心理分析④。从研究内容来看，主要包括网络集群行为的发生机制、演变过程、组织特征、应对与调控策略等。在研究方法上，基本上为基于相关理论视角下的质性探讨，缺乏量化研究。

网络空间的自由开放、虚拟隐蔽等特性使其能够较真实准确地反映网民对某一具体事件的认知与情感倾向状况，而内容分析法是对媒体报道的信息内容进行系统、客观和量化描述最为合适的方法之一⑤。基于此，本研究以腾讯新闻评论文本数据为样本，采用武汉大学信息管理学院、计算机学院博导沈阳教授领衔开发的ROST CM6内容挖掘软件对网络群体行为进行相关分析。

一、样本选取与处理

中国互联网络信息中心（CNNIC）2013年1月发布的《第31次中国互联网络发展状况调查统计报告》显示，截至2012年12月底，中国网民数量达到5.64亿，互联网普及率为

42.1%。腾讯公司作为互联网综合服务提供商和中国服务用户最多的互联网企业之一，其网民数量在中国网民总数中占有较大分量，影响力不言而喻。苏家权事件是发生在2013年3月的城管商贩流血冲突事件。3月17日下午，广州天河区车陂街道城管执法中队的两名城管队员对一位卖菠萝的占道经营小贩进行劝导执法，不料该小贩突然挥刀袭击，其中一名执法队员苏家权被砍7刀，包括头部和面部5刀，可能因此毁容。该事件性质恶劣，在网络上引起了较大

反响，造成了一定程度的网络集群行为。搜索标题为“高清：广州城管被小贩连砍七刀可能毁容”的腾讯新闻并进入该事件的论坛发现，截至2013年4月6日，有帖子50344条，306344人参与评论，规模较大。故以苏家权事件为研究对象，选择网民对腾讯新闻网中苏家权事件报道的评论文本作为样本，对该网络集群行为进行内容分析。

本次样本筛选时间为2013年4月6日。由于该事件的腾讯论坛帖子数量较多，共有2518页，不宜将全部评论截取下来，因此事先在WPS2012 EXCEL表格中利用RANDBETWEEN函数析出50个从1到2518的随机整数，把这50个整数当作对应的评论页码，截取这些页码内的评论389条存入纯文本。然后对样本文本进行整理，如剔除重复、广告等无效评论，将“摊贩”“小商小贩”“小摊小贩”等词全部在文本中替换为“商贩”。经处理后剩余343条评论，作为最终样本。

二、高频特征词分析

对文本先后进行分词和中文词频分析，经过简单筛选，得到有意义的40个高频特征词及其频数（见表1）。

首先，对这些高频特征词进行词性分析，其中包括名词、动词和形容词三类。名词主要涉及城管、商贩、群众、国家、市长、孩子等各方主体，其数量最多，有22个，占总数的

55.0%，网民由城管与商贩之间的矛盾进而扩展到国家、孩子等主体的命运，反映了网民网络集群行为高度针对性及相对扩展性。动词有11个，占27.5%，主要涉及事件双方矛盾解决的策略性建议（如理解、换位思考、相信等）、矛盾双方的互动性行为（如欺负、摆摊、占道、经营、没收等）。形容词相对较少，只有7个，占17.5%%，主要表现了网民对矛盾双方的情感性评价，带有较强的情绪色彩（如同情、暴力、冷漠、活该等）。

其次，从频次最高的10个特征词来看，“城管”和“商贩”分列一二，城管和商贩是该事件的核心群体，自然成为本次网络集群行为的焦点，而“城管”的频次几乎是“商贩”的两倍，显著高于“商贩”，表明就该事件而言，网民多从城管的角度思考及评论。排名第6的“群众”和第8的“人民”则为包括众多网民在内的非当事群体，反映了网络集群行为中群众的高参与性。排名第3的是“执法”，城管是执法者，商贩是执法相对人，“执法”一词将矛盾双方紧密联系在了一起，表明执法是双方矛盾的最核心问题。“理解”排在第4，这既是网民对解决矛盾的建议，也是大家的美好愿望。“同情”一词排名第5，代表该网络集群行为中网民的情感宣泄。排名第7的是“问题”，体现了网络集群行为中网民对事件的积极思索与高度关注。“暴力”排在第9位，暴力不仅包括暴力执法，也包括暴力抗法，与之相对的是排名第10的“文明”，表明网民多数希望城管文明执法，商贩文明守法，而不是暴力性对抗。

三、内容分析

类目表的建构是内容分析过程的重要环节，它帮助确立了识别规则以及编码内容特征的明晰规则⑥。在文本初步分析的基础上，建构以下6个类目：生活与职责，交通与环境，素质，

执法与守法，政府公信力，法律。每条评论即为一个分析单元，安排2位编码员分别对所有分析单元进行编码，若分析单元涉及某一或某些类目，则该类目编码为“1”，不涉及则编码为“0”。对编码员的编码需要进行交互判别信度分析。信度是对文献编码一致性、分类准确性和方法稳定性的检验，信度分析可以检验编码员对同一样本评价的一致性程度⑦。计算公式如下⑧：

R=■ ①

其中R代表交互判别信度，n代表编码员的数量，K代表编码员间的平均相互同意度。而K的计算公式如下：

Kab=■ ②

其中Kab代表2位编码员结果完全相同的分析单元，Na代表编码员a的分析单元数，Nb 代表编码员b的分析单元数。经计算，编码员之间的一致性比率达84.7%，表明结果可以接受。

利用SPSS16.0对所建立的6个类目进行简单描述性统计分析，进一步探索网民在该集群事件下的态度及行为特点。从表2可以看出，6个类目共被网友提及400次，由高到低依次为执法与守法172次，生活与职责92次，政府公信力46次，交通与环境37次，法律30次，素质23次，分别占到343条评论中的50.1%、26.8%、13.4%、10.8%、8.7%、6.7%，表明本次苏家权事件引起的网络集群行为中，网民评论的焦点在于执法与守法（包括城管执法理念、执法方式、执法手段，商贩守法经营等）、生活与职责（包括商贩、城管生活的不易及城管肩负的职责等）、政府公信力（包括此类事件对政府形象的影响等）及交通与环境（包括占道经营给交通带来的不便、给环境带来的污染）等方面。其中执法与守法类目被提及的次数最多，平均每两人中就有一人提及，因此城管文明执法、商贩遵纪守法在网民心中占较重位置。

四、情感分析

所谓情感分析在这里主要指该网络集群事件中网民对苏家权事件矛盾双方的情感倾向分析。参照内容分析，2位编码员对所有评论进行情感归码后交互判别信度为89.5%，可以接受。利用SPSS16.0对情感倾向进行频次统计，结果如图1。在对待城管方面，9.3%的网民明确表示支持城管工作，60.0%则持消极态度；在对待商贩方面，17.3%的网民对其态度积极，而8.7%的人持消极性情感。另有27.3%的网民在情感上对双方无特别倾向。因此，此次网络集群事件中，基本形成了三方网民势力：偏向城管者、偏向商贩者、中立者。多数人对矛盾双方中的一方存在明确的情感偏向，且偏向商贩的网民势力相对偏向城管的网民势力大，在消极情感倾向上，双方势力悬殊。

结语