意见领袖在微博口碑再传播中的影响_省略_研究_基于新浪微博的社会网络分析_常秋玲
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（1）Eva 在 @ 关系网络中的中心化程度最高：即具备 最大的度指标、 紧密度指标以及介数指标。 Eva 与 @ 关 系 网 络 中 的 每 位 行 动 者 （shan1212 除 外 ）都 存 在 直 接 联 结， 而且通过 Eva 可以将各个小团体之间的信息相互连 通。
（2）@ 关系网络中存在 6 名孤立者，他们与群体成员 没有任何直接、间接的联结关系。
（三）口碑再传播 在网络口碑传播中， 受众不仅会对信息进行简单反 馈，部分受众还会转化为传播者的角色，进行信息再传 播， 这就是网络口碑再传播。 网络口碑再传播可以理解 为消费者在口碑信息及传播者的影响下，主动地向他人 传播信息。 Sun 等人认为，网络口碑再传播包括在线的产 品/服务信息转发或转载，以及与口碑传播者之外的消费 者 进 行 在 线 交 流 、讨论 的 行 为[6]。 因 此 ，相 较 于 网 络 口 碑 传播， 网络口碑再传播更强调信息转发过程。 根据传播 说服理论认为，口碑来源可靠性、口碑内容趣味性、口碑 转发者利他动机和自我提升动机是决定网络口碑再传 播 意 愿 的 关 键 因 素 [7]。 三、概念阐述与研究问题 （一）微博 微博是一个基于用户关系的信息分享、 传播以及获 取 平 台 ，用 户 可 以 通 过 WEB、手机 以 及 各 种 客 户 端 组 建 个人社群，以 140 字左右的文字发布信息，并实现即时分 享[8]。 微博主要有 3 种操作功能： （1）@ 提到：当用户发表的博文 提到 特 定 个 体 时 ，就 以 @ 提到的方式表现出来， 即在对方的用户名前加 @ 符号，从而把相关信息展现在对方微博上，对方登陆微 博后就可以看到谁 @ 提到了他，类似隔空喊话的形式。 （2）评 论 ：浏 览 微 博 时 ，若 对 他 人 的 博 文 有 话 想 说 ，可 以利用评论功能，发表自己看法，间接与之对话、讨论。 一般来说，当个人的博文有价值或有意思、引发他人共鸣 时，才能引起群体成员的积极评论。 （3）转 发 ：当 微 博 信 息 内 容 可 靠 、有 趣 ，或 有 助 于 自 我 提升或利他动机时， 信息才会得到用户广泛的转发。 微 博转发功能是传播信息， 扩大影响力的主要方式。 微博 转发存在两种形式，一是转发他人的原创博文；二是转 发他人转发的博文。 本文主要基于企业角度， 识别微博 信息传播、扩散过程中的关键人物，因此本文统计的数 据是关于个人转发的微博信息被团体中其他成员再度 转发的次数。 （二）研究问题 本研究力图在前人研究成果上进行新的发展。首先， 识别微博中的意见领袖。 其次， 在确定微博意见领袖的 基础上，通过识别微博信息转发中的“中心人物”，寻找微 博口碑再传播中的关键人物。 最后， 研究意见领袖在微 博口碑再传播中发挥的影响力，进一步判断微博中的意 见领袖是否是微博口碑再传播的关键人物。 虽有大量文献研究支持， 网络中的意见领袖凭借其 个体威望和群体关系，在引导舆论走向方面发挥着主导 性作用。 但是引起信息不断转发的前提是用户转发了此 条信息。 然而， 转发他人信息更多体现的是个体认同他 人观点，而不是发表独立见解去引导舆论走向。 无疑，个 体之所以能成为意见领袖往往是因为其常常发表独特 见解，他的思想能引起他人的认同、共鸣。 意见领袖习惯 发表独立见解，可能会降低其转发他人微博信息的意愿。 那么，会不会因为意见领袖较少地转发他人微博信息，从 而减弱了其在微博口碑再传播中的影响力，这并是本文
（表一）
属性表 Eva Lynn 呜呜
。。。。。。
微博数
关注数
粉丝数
（表二）
@ 表/评论表/转发表 Eva Eva Lynn 呜呜
。。。。。。
Lynn 呜呜 。。。。。。
五、结果分析与讨论 （一）微博社群中的意见领袖 基于 @ 表的结果分析：通过 @ 表收集的数据，利用 UCINET 6 软件进行全局网络分析，得到的社群图如下：
作 者 简 介 ：常 秋 玲 （1979-），女 ，河 南 叶 县 人 ，深 圳 大 学 管 理 学 院 企 业 管 理 专 业 硕 士 研 究 生 ，从 事 市 场 营 销 研 究 。
山东工程学院学报投稿咨询ＱＱ 1105665663
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体在社会网络中必然具有较大的影响力[5]。 因此，本文选 取度指标、紧密度指标和介数指标识别微博中的意见领 袖。
文 献 标 识 码 ：A
文 章 编 号 ：2095-7327（2014）-01-0103-04
一、引言 微博的蓬勃发展使得微博成为了营销新热土。 微博 营销的威力主要是凭借微博特有的“转发”功能，使“碎片 化信息”在短时间内以广播的形式迅速辐射开来[1]。 那么 如何使企业发布的信息得到最大限度扩散，无疑成为企 业进行微博营销面临的最大挑战。 因此，企业经理们必 须要思考一个现实问题，如何才能实现微博信息的大量 转发，究竟谁在信息转发中扮演关键人物？ 有效识别微 博信息转发中的关键人物，必将对企业进行微博营销起 到事半功倍的效果。 信息转发是口碑再传播的过程，即个体在信息及传 播者的影响下，主动向他人再次传播信息的过程。 虽有 大量文献研究支持，意见领袖在口碑传播中发挥主导性 作用，但鲜有学者研究意见领袖在口碑再传播中所发挥 的作用。 口碑再传播是转发他人信息的过程，而意见领 袖习惯于发表个人独立见解， 从而成为舆论引导者，那 么意见领袖会不会因为不愿意转发他人信息，而减弱其 在微博口碑再传播中的影响力？ 本文的研究试图弥补现有文献的缺口。 具体而言， 本文以广州某高校 10 级某专业研究生为研究对象，采用 社会网络分析法识别微博意见领袖；然后根据个体在微 博信息转发关系网中的中心化程度，确定微博口碑再传 播中的关键人物；最后进一步判断微博意见领袖与微博 口碑再传播的关键人物是否为同一人。 本研究旨在识别 微博意见领袖，以及分析意见领袖在微博口碑再传播中 的影响力，从而帮助企业更有效的进行微博营销。 二、文献回顾
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研究的核心所在。 四、研究设计与研究方法 本研究设计分为两步：第一步，综合应用度指标、紧
密度指标以及介数指标对个人节点进行分析， 从而有效 地识别微博中的意见领袖。 第二步， 同样根据此指标体 系，识别微博信息转发中的“中心人物”，确定微博口碑再 传播中的关键人物。 最后判断微博中的意见领袖是否仍 然是微博口碑再传播中的关键人物。
（二）微博口碑再传播中的关键人物 基于转发表的结果分析：通过转发表收集的数据，利 用 UCINET 6 软件进行全局网络分析， 得到的社群图如 下：
图 2 微博成员相互评论关系图 圆圈代表个体， 其大小表示个体 4 月份发表的微博 数，圆圈越大发表的微博数越多； 线段表示个体在微博上相互评论的频率， 线段越粗 相互评论的频率越高； 箭头表示指向，若是 A→B，表示 B 发表的微博被 A 评论了。 通过行动者在评论关系网络中所处的位置， 可以直 观看出个体在群体中的威望： （1）Eva 在评论关系网中的中心化程度最高 ：即具备 最大的度指标、紧密度指标以及介数指标。而且 Eva 与其 他 小 团 体 中 的 核 心 人 物 （Lynn 和 紫 苏 ）联 结 紧 密 ，因 此 Eva 对微博中其他节点具备最大的间接影响力。 （2）评论图中存在 6 名孤立者，他们与群体其他成员 没有任何直接、间接的评论关系。 通过微博成员相互 @ 关系图和相互评论关系图，综 合分析行动者的度指标、紧密度指标和介数指标，可以有 效地判定 Eva 是该微博中的意见领袖。 本研究进一步通过综合分析行动者在 @ 网络关系 图和相互评论关系图中所处的地位，将微博成员具体分 为四种类型： 精英型：高被 @ 提到和高被评论。 该类行动者发表 的微博能引起群体广泛地关注、评论，而且与群体关系密 切，因此视为精英型，即意见领袖。 实力型：低被 @ 提到和高被评论。 该类行动者发表 的微博能引起成员兴趣，但其与群体关系疏远，视为实力
传播平台。 识别和探讨意见领袖在微博口碑再传播过程中的影响力，具有十分重要的意义。 本文采用社会网络分
析，在综合分析微博中 @ 表、评论表和转发表信息的基础上识别了微博中的意见领袖和微博口碑再传播中的关键
来自百度文库
人物，既而提出微博意见领袖仍然是微博口碑再传播的关键人物。
关键词：微博社群；意见领袖；口碑再传
中 图 分 类 号 ：C91
山东农业工程学院学报ngyxb.com
2014 年
第 31 卷 第 1 期
意见领袖在微博口碑再传播中的影响力研究
— ——基于新浪微博的社会网络分析
常秋玲
（深圳大学，广东 深圳 518000）
摘 要：Web 2.0 时代口碑营销已经越来越重要，在众多网络传播平台中 ，微 博 无 疑 是 最 具 即 时 性 、影 响 力 的 信 息
样本：本研究选取广州某高校 10 级某专业研究生中 所有开通新浪微博的同学所形成的微博网络关系进行全 局社会网络分析，采用“列名单法”收集数据。进行有效的 全局网络分析 ，样本量要求为全局关系网络中 90%以 上 的成员，本研究收集了全局网络中所有成员的相关信息， 共 21 个样本。
测量 ：为 了 便 于 研 究 ，本 文 选取 2013 年 4 月 1 号— 2013 年 4 月 30 号的微博信息进行数据统计 。 收集的样 本信息如下 ：（1）属性信息 ：微博关系网络 中 的 成员 自 开 通微博以来的关注数、粉丝数、4 月份发表的微博数以及 4 月份转发的微博数。 （2）关系信息 ： 2013 年 4 月份，个 体在微博上被其他成员 @ 提到的次数；微博被其他成员 评价的次数；转发的微博（非本网络成员原创的博文）被 群体中其他成员再度转发的次数 ，并制成了 Excel 表格， 如下：
基于评论表的结果分析：通过评论表收集的数据，利 用 UCINET 6 软件进行全局网络分析，得到的社群图如下：
型。 热情型：高被 @ 提到和低被评论。 该类行动者在微
博上经常被其他成员 @ 提到，但其发表的微博却鲜有评 论，表明其权威性不够，视为活跃型。
孤立型：低被 @ 提到和低被评论。 该类行动者几乎 不与微博中的其他成员发生联系， 表明其并未真正融入 团体。
（一）意见领袖及其测量 互联网时代，布尔逊-马斯特尔研究小组从商业角度 对网络进行调查 ，发现了一批所谓的 “e—Influentials”(网 络影响者)，近似于意见领袖[2]。 他们凭借频繁地发言和高 质量的言论，不断创造或改变舆论、引领时尚，深刻地影 响了处于网络外围的用户。 目前， 学术界关于意见领袖的特点持有较为一致的 看法， 意见领袖必须在权威性和人际关系两方面都最具 活力、影响力，而且他们与跟随者同处于一个人际圈子， 彼此之间的关系更趋于平等。 在意见领袖的实证测量方 面较为通用的有四种方法: 社会网络分析法、 知情人问 卷法、自我报告以及观察法[3]。 本研究力图在前人研究基 础上，采用社会网络分析法，识别微博中的意见领袖。 （二）社会网络分析与意见领袖 社会网络分析主要用于网络社群中人际关系与群体 结构的研究， 运用这种工具可以直观地展示群体内人际 关 系 的 亲 疏 、 揭 示 个 体 在 群 体 中 所 处 的 地 位 。 Valente （1996）将社会网络分析 定 义为 ，一 门 用 来 分 析 人 际 之 间 沟 通 模 式 的 技 术 ，即 用 以判 断 “信 息 流 ”是 从 谁 流 向 谁[4]。 因此，社会网络分析可以用来理解人际之间影响的流动， 使研究人员可以更好地确定在社会网络中是谁影响了谁 。 一个应用于社会网络研究的工具就是网络中心化， 中心化测量可以识别社会网络中的核心人物， 这些人物 活跃于网络中，更容易引起他人关注。网络中心化程度的 判断主要基于度指标、 紧密度和介数指标这三大指标的 综合应用， 如果社会网络中的一个节点同时具备较大的 度指标、紧密度指标以及介数指标，则该节点所代表的个
图 1 微博成员相互 @ 网络关系图
圆圈代表个体， 其大小表示个体 4 月份发表的微博 数，圆圈越大，发表的微博数越多；
线段表示成员在微博上彼此 @ 的频率，线段越粗相 互 @ 的次数越频繁；
箭头 表 示 指 向 ，若 是 A→B，表 示 B 在 微 博 上 被 A@ 提到。
通过行动者在 @（提到）关系网络中所处的位置，可 以直观看出个体与群体关系的亲疏：
（2）@ 关系网络中存在 6 名孤立者，他们与群体成员 没有任何直接、间接的联结关系。
（三）口碑再传播 在网络口碑传播中， 受众不仅会对信息进行简单反 馈，部分受众还会转化为传播者的角色，进行信息再传 播， 这就是网络口碑再传播。 网络口碑再传播可以理解 为消费者在口碑信息及传播者的影响下，主动地向他人 传播信息。 Sun 等人认为，网络口碑再传播包括在线的产 品/服务信息转发或转载，以及与口碑传播者之外的消费 者 进 行 在 线 交 流 、讨论 的 行 为[6]。 因 此 ，相 较 于 网 络 口 碑 传播， 网络口碑再传播更强调信息转发过程。 根据传播 说服理论认为，口碑来源可靠性、口碑内容趣味性、口碑 转发者利他动机和自我提升动机是决定网络口碑再传 播 意 愿 的 关 键 因 素 [7]。 三、概念阐述与研究问题 （一）微博 微博是一个基于用户关系的信息分享、 传播以及获 取 平 台 ，用 户 可 以 通 过 WEB、手机 以 及 各 种 客 户 端 组 建 个人社群，以 140 字左右的文字发布信息，并实现即时分 享[8]。 微博主要有 3 种操作功能： （1）@ 提到：当用户发表的博文 提到 特 定 个 体 时 ，就 以 @ 提到的方式表现出来， 即在对方的用户名前加 @ 符号，从而把相关信息展现在对方微博上，对方登陆微 博后就可以看到谁 @ 提到了他，类似隔空喊话的形式。 （2）评 论 ：浏 览 微 博 时 ，若 对 他 人 的 博 文 有 话 想 说 ，可 以利用评论功能，发表自己看法，间接与之对话、讨论。 一般来说，当个人的博文有价值或有意思、引发他人共鸣 时，才能引起群体成员的积极评论。 （3）转 发 ：当 微 博 信 息 内 容 可 靠 、有 趣 ，或 有 助 于 自 我 提升或利他动机时， 信息才会得到用户广泛的转发。 微 博转发功能是传播信息， 扩大影响力的主要方式。 微博 转发存在两种形式，一是转发他人的原创博文；二是转 发他人转发的博文。 本文主要基于企业角度， 识别微博 信息传播、扩散过程中的关键人物，因此本文统计的数 据是关于个人转发的微博信息被团体中其他成员再度 转发的次数。 （二）研究问题 本研究力图在前人研究成果上进行新的发展。首先， 识别微博中的意见领袖。 其次， 在确定微博意见领袖的 基础上，通过识别微博信息转发中的“中心人物”，寻找微 博口碑再传播中的关键人物。 最后， 研究意见领袖在微 博口碑再传播中发挥的影响力，进一步判断微博中的意 见领袖是否是微博口碑再传播的关键人物。 虽有大量文献研究支持， 网络中的意见领袖凭借其 个体威望和群体关系，在引导舆论走向方面发挥着主导 性作用。 但是引起信息不断转发的前提是用户转发了此 条信息。 然而， 转发他人信息更多体现的是个体认同他 人观点，而不是发表独立见解去引导舆论走向。 无疑，个 体之所以能成为意见领袖往往是因为其常常发表独特 见解，他的思想能引起他人的认同、共鸣。 意见领袖习惯 发表独立见解，可能会降低其转发他人微博信息的意愿。 那么，会不会因为意见领袖较少地转发他人微博信息，从 而减弱了其在微博口碑再传播中的影响力，这并是本文
（表一）
属性表 Eva Lynn 呜呜
。。。。。。
微博数
关注数
粉丝数
（表二）
@ 表/评论表/转发表 Eva Eva Lynn 呜呜
。。。。。。
Lynn 呜呜 。。。。。。
五、结果分析与讨论 （一）微博社群中的意见领袖 基于 @ 表的结果分析：通过 @ 表收集的数据，利用 UCINET 6 软件进行全局网络分析，得到的社群图如下：
作 者 简 介 ：常 秋 玲 （1979-），女 ，河 南 叶 县 人 ，深 圳 大 学 管 理 学 院 企 业 管 理 专 业 硕 士 研 究 生 ，从 事 市 场 营 销 研 究 。
山东工程学院学报投稿咨询ＱＱ 1105665663
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体在社会网络中必然具有较大的影响力[5]。 因此，本文选 取度指标、紧密度指标和介数指标识别微博中的意见领 袖。
文 献 标 识 码 ：A
文 章 编 号 ：2095-7327（2014）-01-0103-04
一、引言 微博的蓬勃发展使得微博成为了营销新热土。 微博 营销的威力主要是凭借微博特有的“转发”功能，使“碎片 化信息”在短时间内以广播的形式迅速辐射开来[1]。 那么 如何使企业发布的信息得到最大限度扩散，无疑成为企 业进行微博营销面临的最大挑战。 因此，企业经理们必 须要思考一个现实问题，如何才能实现微博信息的大量 转发，究竟谁在信息转发中扮演关键人物？ 有效识别微 博信息转发中的关键人物，必将对企业进行微博营销起 到事半功倍的效果。 信息转发是口碑再传播的过程，即个体在信息及传 播者的影响下，主动向他人再次传播信息的过程。 虽有 大量文献研究支持，意见领袖在口碑传播中发挥主导性 作用，但鲜有学者研究意见领袖在口碑再传播中所发挥 的作用。 口碑再传播是转发他人信息的过程，而意见领 袖习惯于发表个人独立见解， 从而成为舆论引导者，那 么意见领袖会不会因为不愿意转发他人信息，而减弱其 在微博口碑再传播中的影响力？ 本文的研究试图弥补现有文献的缺口。 具体而言， 本文以广州某高校 10 级某专业研究生为研究对象，采用 社会网络分析法识别微博意见领袖；然后根据个体在微 博信息转发关系网中的中心化程度，确定微博口碑再传 播中的关键人物；最后进一步判断微博意见领袖与微博 口碑再传播的关键人物是否为同一人。 本研究旨在识别 微博意见领袖，以及分析意见领袖在微博口碑再传播中 的影响力，从而帮助企业更有效的进行微博营销。 二、文献回顾
·104·
研究的核心所在。 四、研究设计与研究方法 本研究设计分为两步：第一步，综合应用度指标、紧
密度指标以及介数指标对个人节点进行分析， 从而有效 地识别微博中的意见领袖。 第二步， 同样根据此指标体 系，识别微博信息转发中的“中心人物”，确定微博口碑再 传播中的关键人物。 最后判断微博中的意见领袖是否仍 然是微博口碑再传播中的关键人物。
（二）微博口碑再传播中的关键人物 基于转发表的结果分析：通过转发表收集的数据，利 用 UCINET 6 软件进行全局网络分析， 得到的社群图如 下：
图 2 微博成员相互评论关系图 圆圈代表个体， 其大小表示个体 4 月份发表的微博 数，圆圈越大发表的微博数越多； 线段表示个体在微博上相互评论的频率， 线段越粗 相互评论的频率越高； 箭头表示指向，若是 A→B，表示 B 发表的微博被 A 评论了。 通过行动者在评论关系网络中所处的位置， 可以直 观看出个体在群体中的威望： （1）Eva 在评论关系网中的中心化程度最高 ：即具备 最大的度指标、紧密度指标以及介数指标。而且 Eva 与其 他 小 团 体 中 的 核 心 人 物 （Lynn 和 紫 苏 ）联 结 紧 密 ，因 此 Eva 对微博中其他节点具备最大的间接影响力。 （2）评论图中存在 6 名孤立者，他们与群体其他成员 没有任何直接、间接的评论关系。 通过微博成员相互 @ 关系图和相互评论关系图，综 合分析行动者的度指标、紧密度指标和介数指标，可以有 效地判定 Eva 是该微博中的意见领袖。 本研究进一步通过综合分析行动者在 @ 网络关系 图和相互评论关系图中所处的地位，将微博成员具体分 为四种类型： 精英型：高被 @ 提到和高被评论。 该类行动者发表 的微博能引起群体广泛地关注、评论，而且与群体关系密 切，因此视为精英型，即意见领袖。 实力型：低被 @ 提到和高被评论。 该类行动者发表 的微博能引起成员兴趣，但其与群体关系疏远，视为实力
传播平台。 识别和探讨意见领袖在微博口碑再传播过程中的影响力，具有十分重要的意义。 本文采用社会网络分
析，在综合分析微博中 @ 表、评论表和转发表信息的基础上识别了微博中的意见领袖和微博口碑再传播中的关键
来自百度文库
人物，既而提出微博意见领袖仍然是微博口碑再传播的关键人物。
关键词：微博社群；意见领袖；口碑再传
中 图 分 类 号 ：C91
山东农业工程学院学报ngyxb.com
2014 年
第 31 卷 第 1 期
意见领袖在微博口碑再传播中的影响力研究
— ——基于新浪微博的社会网络分析
常秋玲
（深圳大学，广东 深圳 518000）
摘 要：Web 2.0 时代口碑营销已经越来越重要，在众多网络传播平台中 ，微 博 无 疑 是 最 具 即 时 性 、影 响 力 的 信 息
样本：本研究选取广州某高校 10 级某专业研究生中 所有开通新浪微博的同学所形成的微博网络关系进行全 局社会网络分析，采用“列名单法”收集数据。进行有效的 全局网络分析 ，样本量要求为全局关系网络中 90%以 上 的成员，本研究收集了全局网络中所有成员的相关信息， 共 21 个样本。
测量 ：为 了 便 于 研 究 ，本 文 选取 2013 年 4 月 1 号— 2013 年 4 月 30 号的微博信息进行数据统计 。 收集的样 本信息如下 ：（1）属性信息 ：微博关系网络 中 的 成员 自 开 通微博以来的关注数、粉丝数、4 月份发表的微博数以及 4 月份转发的微博数。 （2）关系信息 ： 2013 年 4 月份，个 体在微博上被其他成员 @ 提到的次数；微博被其他成员 评价的次数；转发的微博（非本网络成员原创的博文）被 群体中其他成员再度转发的次数 ，并制成了 Excel 表格， 如下：
基于评论表的结果分析：通过评论表收集的数据，利 用 UCINET 6 软件进行全局网络分析，得到的社群图如下：
型。 热情型：高被 @ 提到和低被评论。 该类行动者在微
博上经常被其他成员 @ 提到，但其发表的微博却鲜有评 论，表明其权威性不够，视为活跃型。
孤立型：低被 @ 提到和低被评论。 该类行动者几乎 不与微博中的其他成员发生联系， 表明其并未真正融入 团体。
（一）意见领袖及其测量 互联网时代，布尔逊-马斯特尔研究小组从商业角度 对网络进行调查 ，发现了一批所谓的 “e—Influentials”(网 络影响者)，近似于意见领袖[2]。 他们凭借频繁地发言和高 质量的言论，不断创造或改变舆论、引领时尚，深刻地影 响了处于网络外围的用户。 目前， 学术界关于意见领袖的特点持有较为一致的 看法， 意见领袖必须在权威性和人际关系两方面都最具 活力、影响力，而且他们与跟随者同处于一个人际圈子， 彼此之间的关系更趋于平等。 在意见领袖的实证测量方 面较为通用的有四种方法: 社会网络分析法、 知情人问 卷法、自我报告以及观察法[3]。 本研究力图在前人研究基 础上，采用社会网络分析法，识别微博中的意见领袖。 （二）社会网络分析与意见领袖 社会网络分析主要用于网络社群中人际关系与群体 结构的研究， 运用这种工具可以直观地展示群体内人际 关 系 的 亲 疏 、 揭 示 个 体 在 群 体 中 所 处 的 地 位 。 Valente （1996）将社会网络分析 定 义为 ，一 门 用 来 分 析 人 际 之 间 沟 通 模 式 的 技 术 ，即 用 以判 断 “信 息 流 ”是 从 谁 流 向 谁[4]。 因此，社会网络分析可以用来理解人际之间影响的流动， 使研究人员可以更好地确定在社会网络中是谁影响了谁 。 一个应用于社会网络研究的工具就是网络中心化， 中心化测量可以识别社会网络中的核心人物， 这些人物 活跃于网络中，更容易引起他人关注。网络中心化程度的 判断主要基于度指标、 紧密度和介数指标这三大指标的 综合应用， 如果社会网络中的一个节点同时具备较大的 度指标、紧密度指标以及介数指标，则该节点所代表的个
图 1 微博成员相互 @ 网络关系图
圆圈代表个体， 其大小表示个体 4 月份发表的微博 数，圆圈越大，发表的微博数越多；
线段表示成员在微博上彼此 @ 的频率，线段越粗相 互 @ 的次数越频繁；
箭头 表 示 指 向 ，若 是 A→B，表 示 B 在 微 博 上 被 A@ 提到。
通过行动者在 @（提到）关系网络中所处的位置，可 以直观看出个体与群体关系的亲疏：