李林紅,李榮榮
(昆明理工大學 管理與經(jīng)濟學院,云南 昆明 650093)
互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡是為人們提供社會性網(wǎng)絡的互聯(lián)網(wǎng)應用服務,主要用于信息的傳播與共享。曾明彬、周超文曾簡單提到社會網(wǎng)絡具有自組織特性[1]。王京山指出網(wǎng)絡傳播系統(tǒng)是一個自組織系統(tǒng)[2]59。互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡信息傳播行為是一個信息傳播系統(tǒng),它是由網(wǎng)絡用戶、主機系統(tǒng)、網(wǎng)絡信息資源、傳播通道(包括網(wǎng)絡互連設備、網(wǎng)絡傳輸協(xié)議、網(wǎng)絡傳輸介質(zhì))、傳播關系與傳播效果等要素組成,具有整體結(jié)構(gòu)和功能,具體到每個子系統(tǒng)又由數(shù)量龐大的下層子系統(tǒng)或要素單元組成,這些子系統(tǒng)和要素之間存在密切的競爭與協(xié)同作用?;ヂ?lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡信息傳播行為是一個動態(tài)的信息傳遞過程,永不停息地傳遞和分享信息,具有動態(tài)演進的特性。作為互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡的一種重要形式,微博(即Twitter)習慣指“微型博客”,是日前流行的一種社會網(wǎng)絡。作為信息發(fā)布的空間,網(wǎng)絡用戶可通過手機、電腦、即時聊天工具等途徑隨時隨地向網(wǎng)站發(fā)布文字(不超過140個字符)、圖片和視頻等微博。作為信息交流的空間,網(wǎng)絡用戶可以實時“關注、轉(zhuǎn)發(fā)、評論、回復、@”其他網(wǎng)絡用戶發(fā)布的微博,通過這些行為建立、維持或改變他們之間的既有關系。微博構(gòu)建的社會網(wǎng)絡是一個復雜的信息傳播行為系統(tǒng),它總是在永不停息地變動,是一個“活”的動態(tài)系統(tǒng)。微博信息傳播行為的主要特征有三個:一是溝通比較靈活便捷。微博通過API,將諸如桌面客戶端、瀏覽器、移動設備等多種發(fā)布途徑有機集成,支持隨時隨地、無處不在的溝通。更顯著地是,微博與手機的結(jié)合,具有跨時代意義,是互聯(lián)網(wǎng)交互行為的重要體現(xiàn)。二是強烈的表達欲。微博的特性是簡單、隨意,發(fā)布比較靈活,人們可用只言片語表達自己的所思所想、所見所聞。三是特殊的“關注”傳播機制。微博通過“關注”及轉(zhuǎn)推功能,分享信息進行交流溝通,當博主發(fā)起話題時,他的“粉絲”會參與話題并轉(zhuǎn)發(fā)給更多人,實現(xiàn)了話題的無限傳播。
在當今社會,微博不僅極大地改變了人們的工作、學習和生活方式,也給傳統(tǒng)媒體的發(fā)展、信息把關等帶來新挑戰(zhàn),逐漸成為學者和社會媒體廣泛關注的對象。而目前關于社會網(wǎng)絡是否存在自組織行為的實證研究相對較少,針對這一情形,本文以“中國微博市場領頭羊”新浪微博為例,從互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡是否存在自組織行為,自組織行為強度如何,網(wǎng)絡用戶的角色有無區(qū)別,以及存在自組織現(xiàn)象的原因等角度探討這種自組織行為背后的規(guī)律。
自組織是指系統(tǒng)從無序到有序、低級有序到高級有序的演化與發(fā)展過程。自組織理論包括耗散結(jié)構(gòu)、協(xié)同學、突變論、超循環(huán)以及混沌論等學說,揭示社會或自然系統(tǒng)自組織現(xiàn)象的內(nèi)外部條件、動力機制、發(fā)展的過程、演化的形式以及演化的復雜性等多個不同方面的一般規(guī)律[3]。一個系統(tǒng)是自組織系統(tǒng),要具備如下特點:一是系統(tǒng)處于開放狀態(tài),與周圍環(huán)境進行物質(zhì)、能量和信息交換;二是系統(tǒng)要遠離平衡態(tài);三是系統(tǒng)內(nèi)部諸要素之間的相互作用是非線性的;四是系統(tǒng)內(nèi)部存在漲落。
新浪微博社會網(wǎng)絡是一個有機結(jié)合的復雜系統(tǒng),以他組織的樣式存在,在發(fā)展過程中,它是網(wǎng)絡用戶由于彼此間的共同興趣自發(fā)形成的互動群體關系結(jié)構(gòu)。新浪微博社會網(wǎng)絡可以看作一個自組織系統(tǒng),原因是:1.具有開放性。網(wǎng)絡用戶之間相互交流,并將信息傳遞給其他網(wǎng)絡用戶,這是相互交換的過程。如果新浪微博社會網(wǎng)絡不能從外界獲得信息,它就會失去自身賴以存在所需要的物質(zhì)技術基礎,或者說它不能為網(wǎng)絡用戶提供任何服務,也就失去了它存在的意義,這表明它具有開放性的特點。2.遠離平衡態(tài)。平衡態(tài)是一種無生命力的狀態(tài),是系統(tǒng)處于相對封閉時的表現(xiàn)形式。當沒有新的網(wǎng)絡用戶、新的微博、新的話題出現(xiàn)時,新浪微博社會網(wǎng)絡整體上就會處于一種平衡態(tài),此時它不能適應變化的環(huán)境,不能更好地為網(wǎng)絡用戶服務,并會阻礙網(wǎng)絡用戶有效獲取、利用信息資源,而新浪微博社會網(wǎng)絡具備開放性,保證了它可以一直遠離平衡態(tài),促使系統(tǒng)形成有序結(jié)構(gòu)。3.諸要素之間的非線性相互作用。要素間的非線性相互作用是系統(tǒng)形成有序結(jié)構(gòu)的內(nèi)部因素。由于新浪微博社會網(wǎng)絡內(nèi)部各要素之間存在非線性相互作用,產(chǎn)生了協(xié)同與相干效應,從而使新浪微博社會網(wǎng)絡系統(tǒng)從無序走向有序,并且當外界環(huán)境發(fā)生微小變化時,系統(tǒng)仍可以保持一種活的穩(wěn)定性,形成了耗散結(jié)構(gòu)。4.存在漲落。漲落指系統(tǒng)參量圍繞某一數(shù)值上下波動,可以使偏離平衡態(tài)的系統(tǒng)回到原來狀態(tài),是系統(tǒng)形成有序結(jié)構(gòu)的源動力,尤其當系統(tǒng)處于臨界狀態(tài)時,漲落可以使系統(tǒng)進入更高一級有序狀態(tài),呈現(xiàn)出原有狀態(tài)所不具備的新特性。在實際中,所有影響新浪微博社會網(wǎng)絡的因素都可以視為漲落,諸如新的微博、話題、網(wǎng)絡用戶,還有用戶需求的改變,都會使系統(tǒng)從一種平衡態(tài)變化到另一種平衡態(tài),所有這些都會使新浪微博社會網(wǎng)絡偏離原有的穩(wěn)定狀態(tài),通過相變進入新的平衡態(tài)。具體來說,在新浪微博社會網(wǎng)絡中,網(wǎng)絡用戶針對比較感興趣的話題,相互間“轉(zhuǎn)發(fā)、評論、回復、@”等,網(wǎng)絡用戶的協(xié)同作用促使這些話題周圍出現(xiàn)或大或小的群聚現(xiàn)象,呈現(xiàn)出或強或弱的自組織局面。
新浪微博社會網(wǎng)絡是一個由眾多網(wǎng)絡用戶組成的復雜群體網(wǎng)絡,同時網(wǎng)絡用戶間存在著相互聯(lián)系和相互作用,以下將從整體網(wǎng)絡分析著手,進一步分析個體網(wǎng)絡、小團體以及小世界效應,由此了解整個社會網(wǎng)絡的模型構(gòu)成。
整體網(wǎng)絡分析主要包括社群圖和社會網(wǎng)絡密度。社群圖模型是用“點”代替?zhèn)€人,“連線”代表個體間的關系[4]80。新浪微博社會網(wǎng)絡社群圖模型的“點”指參與話題的網(wǎng)絡用戶,“連線”指當某一網(wǎng)絡用戶發(fā)布了微博,其他網(wǎng)絡用戶(包括該網(wǎng)絡用戶的粉絲)會對該網(wǎng)絡用戶發(fā)布的微博“轉(zhuǎn)發(fā)、回復、評論、@”等,“連線”表示網(wǎng)絡用戶間存在的這種“轉(zhuǎn)發(fā)、回復、評論、@”等關系。新浪微博社群圖是有向圖,箭頭的方向指示了信息在網(wǎng)絡用戶間的傳播情形。
社會網(wǎng)絡密度(θ)指網(wǎng)絡中一組行動者之間關系的實際數(shù)量和其最大可能數(shù)量之間的比率。θ值介于0與1之間,越接近1代表彼此關系緊密,接近0表示關系疏遠。社會網(wǎng)絡密度θ=m/[n(n-1)](0"θ"1)。在新浪微博社會網(wǎng)絡中,參與話題的所有網(wǎng)絡用戶數(shù)為n,由于整體網(wǎng)是有向關系網(wǎng),其中包含的關系總數(shù)理論上最大可能值是n(n-1),m為網(wǎng)絡用戶間存在的“轉(zhuǎn)發(fā)、回復、評論、@”等實際關系數(shù)目。
個體網(wǎng)絡中心性常用于評價一個人重要與否、地位優(yōu)越性或特權(quán)性以及在群體中的社會聲望等[5]152-153。度數(shù)中心度、中間中心度和接近中心度是三個主要指標,其中前兩者使用較廣泛。
新浪微博社會網(wǎng)絡的點度中心度以網(wǎng)絡中與該點有聯(lián)系的點的數(shù)目來衡量,用于測量團體中的重要人物。點度中心度值越高,表示該點與較多行動者聯(lián)系,具有較高影響力,在網(wǎng)絡中擁有較大“權(quán)力”。在新浪微博社會網(wǎng)絡有向圖中,點度中心度包括點入度與點出度,點入度是直接指向該點的點數(shù)總和(即以該點為終點的連接線數(shù)目),指一個用戶被其他用戶“關注”程度,是連接矩陣中與該點對應的列的格值之和,連接矩陣中第j行所對應的Pi點的點入度為:
新浪微博社會網(wǎng)絡的點出度指該點直接指向的其他點的點數(shù)總和(即自該點引出的連接線的數(shù)目),表示一個用戶“關注”其他用戶的程度,是連接矩陣中與該點對應的行的格值之和,連接矩陣中第i行所對應的Pi點的點出度為:
新浪微博社會網(wǎng)絡的中間中心度用于衡量行動者對資源的控制程度,衡量一個人是否占據(jù)在其他兩人聯(lián)絡的中介位置,值越高,表明其控制優(yōu)勢高,占據(jù)操縱資源流通的關鍵性位置。假設點i和j之間存在的捷徑數(shù)目用gij表示,第三個點k能夠控制此兩點交往的能力用bij(k)表示,點i和j之間存在的經(jīng)過點k的捷徑數(shù)目用gij(k)表示,則bij(k)=gij(k)/gij(i,j=1,2,…n)。把點k相對圖中所有點對的中間度匯總起來,就是該點的絕對中間中心度M。
小團體分析主要包括派系和凝聚子群密度。新浪微博社會網(wǎng)絡的派系是至少包含三個點的最大完備子圖,這些點之間存在互惠關系,它是根據(jù)社群圖模型,分析網(wǎng)絡中存在的凝聚子群數(shù)目。
新浪微博社會網(wǎng)絡的凝聚子群密度=子群密度/整個網(wǎng)絡密度。其中凝聚子群密度取值范圍在[-1,+1],越向1靠近,關系越趨向于發(fā)生在群體之外,派系林立程度越大;越接近-1,子群間關系越少,趨向于發(fā)生在群體之內(nèi),派系林立程度越??;越接近0,關系越趨向于隨機分布,看不出派系林立的情形。
Watts等人發(fā)現(xiàn)許多大型社會網(wǎng)絡中的任何兩個節(jié)點之間的平均距離都很小,最著名的就是“六度分割理論”。六度分割理論也叫小世界理論,是指在現(xiàn)實社會中,任何兩個陌生人之間間隔的人數(shù)不會超過六個,即最多通過六個人,任意兩個陌生人都能夠認識。這種節(jié)點間的可達性被用于驗證小世界現(xiàn)象。
根據(jù)前人的研究可以假定,新浪微博社會網(wǎng)絡的距離指節(jié)點連接到其他節(jié)點的難易程度,具體可用任意兩節(jié)點之間交流所需的連線數(shù)來表征,以平均距離表示。
以新浪微博“可持續(xù)發(fā)展”話題為例,采用滾雪球抽樣方法,“行動者提名其他行動者,這些行動者構(gòu)成了一階網(wǎng)絡域,研究者在此基礎上得到二階網(wǎng)絡域、三級網(wǎng)絡域等”[6]。參照搜狐發(fā)布的《首屆全球中文微博調(diào)查報告》,受調(diào)查博客用戶時間大部分集中在18:00~24:00[7]。由于實際操作中軟件的限制,數(shù)據(jù)量不能過大,本次抽樣將時間段選在20:00~22:00,隨機設定起始抽樣時間為2012年3月25日,隔一周跟蹤一次,考察一個月內(nèi)(即4月3日、9日、15日、21日、27日)網(wǎng)絡用戶參與的“可持續(xù)發(fā)展”話題微博,目的是通過這一個月的跟蹤,更方便地了解新浪微博社會網(wǎng)絡存在的特征。在本文中,將20:00~22:00時間段內(nèi)首次提及“可持續(xù)發(fā)展”話題微博的網(wǎng)絡用戶,作為起始節(jié)點,并根據(jù)滾雪球抽樣方法,提取對該微博“轉(zhuǎn)發(fā)、回復、評論、@”等的網(wǎng)絡用戶,直到該時間段內(nèi)所有網(wǎng)絡用戶被提取完畢。
根據(jù)上述模型,本文采用UCINET和Netdraw作為分析工具。為了方便數(shù)據(jù)處理,研究中對用戶名進行了編號,統(tǒng)計用戶總數(shù),將網(wǎng)絡中用戶間的關系用鄰接方陣表達,如果兩者間至少存在四種關系中的一種,在Excel中兩者交叉處填寫“1”,否則為“0”,其中列表示發(fā)布者,行表示響應者,然后將Excel數(shù)據(jù)導入Ucinet軟件,轉(zhuǎn)換成“##h”格式,進行分析。對實驗期間的用戶進行統(tǒng)計,最終用戶(Actors)和鏈接關系(Links)如表1。
表1 提取的網(wǎng)絡用戶和鏈接關系
1.整體網(wǎng)絡分析
(1)社群圖下面的圖1~圖6是6個時間段內(nèi)的社群圖。
受Ucinet軟件功能的限制,在案例提取時刻,將網(wǎng)絡用戶間的關系看作靜止的??梢暬治龅哪康氖欠治鰣D中是否存在自組織現(xiàn)象,是否在網(wǎng)絡用戶周圍會形成或大或小的群聚現(xiàn)象。在可視化圖形中,群聚現(xiàn)象圍繞的中間形狀比較大的點是中心點用戶。在3月25日的社群圖,存在兩個規(guī)模比較大的群集,中心點是252號“財經(jīng)網(wǎng)”、16號“中國太平洋保險”,而其他時間的社群圖都出現(xiàn)了多個群聚現(xiàn)象。4月3日的社群圖,中心點主要有275號“溫州草根新聞”、748號“簡易管理學”、249號“司馬南”、1031號“薛蠻子”等。4月9日的社群圖,中心點主要有44號“任志強”、654號“當時我就震驚了”、1905號“我們愛講俏皮話”、71號“許小年”、259號“南方都市報”、123號“全球奇聞趣事”等。雖然不同時候,子群劃分存在不同樣式,但子群也存在合并、消亡、增長、縮減等。在3月25日和4月15日的社群圖中,虛線圓圈圍繞的部分,是在“財經(jīng)網(wǎng)”用戶周圍形成的群聚,隨著時間的變化,度數(shù)由“671”變成了“328”,子群規(guī)模出現(xiàn)了明顯縮減。
通過這六個社群圖可以看出,某些網(wǎng)絡用戶以孤立點形式存在,而某些網(wǎng)絡用戶周圍聚集了很多網(wǎng)絡用戶,出現(xiàn)了群聚,在這些子群周圍形成了明顯的自組織現(xiàn)象,同時子群又通過某些節(jié)點與其他子群聯(lián)系(除4月27日圍繞152號形成的群聚現(xiàn)象是以孤立群聚狀態(tài)存在外),使整個社會網(wǎng)絡成為一個整體,方便了信息的交流與共享。
(2)社會網(wǎng)絡密度
經(jīng)統(tǒng)計,調(diào)查時間段內(nèi)的社會網(wǎng)絡密度見表2。
表2 社會網(wǎng)絡密度
從表2看出,網(wǎng)絡密度在0.000 3~0.001 4間變動。從網(wǎng)絡密度變動趨勢看,網(wǎng)絡用戶之間活躍程度相差不大,比較穩(wěn)定,表明社會網(wǎng)絡對行動者的態(tài)度、行為等產(chǎn)生的影響不大,用戶間聯(lián)系不緊密。
通過以上分析看出,整個網(wǎng)絡自組織現(xiàn)象比較弱,形成了多個子群,維系這些群聚之間的關系是弱關系,其表現(xiàn)是網(wǎng)絡密度比較??;而局部自組織現(xiàn)象比較強,維系各個子群內(nèi)部的關系是強關系,其表現(xiàn)是社群圖中某些節(jié)點周圍出現(xiàn)較強的群聚現(xiàn)象。
2.個體網(wǎng)絡分析
以4月9日為例,從點度中心度和中間中心度兩個方面分析網(wǎng)絡用戶所具有的特征。
(1)點度中心度
經(jīng)統(tǒng)計,點度中心度具體數(shù)據(jù)見表3。
表3 整個網(wǎng)絡的標準化點入度中心勢和點出度中心勢
從表3看出,粉絲“關注”的中心勢在0.57%~1.99%之間變動,用戶主動關注程度較低,而被關注中心勢在9.56%~62.92%之間變動,變化范圍大,尤其3月25日標準化點入度中心勢達到62.92%,這是因為該日網(wǎng)絡用戶發(fā)布的微博話題主要是房地產(chǎn)、保險、中國經(jīng)濟發(fā)展問題、奶粉事件等時事熱點,這些話題得到了網(wǎng)絡用戶的強烈響應,此時被“關注”的用戶有著明顯的集中趨勢。
表4 4月9日絕對點入度前五名網(wǎng)絡用戶
表5 4月9日絕對點出度前五名網(wǎng)絡用戶
從表4看出,絕對點入度高的網(wǎng)絡用戶,身份大多是名人、熱門機構(gòu),粉絲比較多,主動關注人數(shù)較少,發(fā)布的微博多,大多是時事熱點、新聞以及與公民生活相關的話題,表現(xiàn)在可視化圖上,就是那些周圍形成明顯的群聚現(xiàn)象的網(wǎng)絡用戶。
從表5看出,絕對點出度高的網(wǎng)絡用戶,大多是草根(達人、名人、熱點機構(gòu)比較少),粉絲不多,會主動關注名人及其他相對有影響的草根用戶。他們相互響應,也會對自己發(fā)布的微博響應,還有響應其他名人、熱點機構(gòu)等發(fā)布的微博。
(2)中間中心度
經(jīng)統(tǒng)計,6個時間段內(nèi)的中間中心勢見表6。
表6 整個網(wǎng)絡的中間中心勢
從表6看出,中間中心勢在0.00%~0.05%間變動,值很低。就整個網(wǎng)絡而言,大部分節(jié)點不需要其他節(jié)點作為橋接,便可以得到信息。尤其4月15日的中間中心勢只有0.00%,除幾個孤立點外,其他點都相互聯(lián)系在一起。
以4月9日為例,中間中心度最高的前五名網(wǎng)絡用戶為:654號“當時我就震驚了”、123號“全球奇聞趣事”、71號“許小年”、2010號“邱國鷺”、1634號“南方人物周刊”,前三名用戶在度數(shù)中心度已介紹,此處不再說明。
表7 4月9日中間中心度前五名用戶
從表7看出,與度數(shù)中心度相比,中間中心度值較低。中間中心度高的網(wǎng)絡用戶,大多是草根(熱點機構(gòu)、達人、名人、學者卻不多),其中某些網(wǎng)絡用戶的度數(shù)中心度也很高。作為中介,他們主要響應的是時事、熱點話題等,由于他們的存在,新浪微博社會網(wǎng)絡的自組織現(xiàn)象更明顯。
3.小團體分析
(1)派系經(jīng)統(tǒng)計,6個時間段內(nèi)的派系分析數(shù)據(jù)見表8。
表8 派系分析
從表8看出,4月3日、4月9日、4月15日分派現(xiàn)象較多,這表明網(wǎng)絡用戶比較多,話題多,存在較大離散性;3月25日、4月21日、4月27日分派現(xiàn)象較少,話題集中,網(wǎng)絡用戶積極參與話題的探討,也吻合了社會網(wǎng)絡密度的變化趨勢。
(2)凝聚子群密度
經(jīng)統(tǒng)計,6個時間段內(nèi)的凝聚子群密度見表9。
表9 凝聚子群密度分析
從表9看出,社會網(wǎng)絡密度近似穩(wěn)定,接近-1,表明子群間關系比較少,子群內(nèi)部交流比較頻繁,體現(xiàn)在圍繞某一話題,網(wǎng)絡用戶響應比較多,而整個網(wǎng)絡上網(wǎng)絡用戶相互間響應相對較少,也揭示了整體網(wǎng)絡自組織程度比較弱,而局部自組織現(xiàn)象比較明顯。
4.小世界效應
從表10看出,平均距離在1.337~3.97之間變動,滿足六度分割理論。根據(jù)小世界效應理論,L值一般不超過10的網(wǎng)絡就可以說具有小世界效應,這表明“可持續(xù)發(fā)展”話題形成的社會網(wǎng)絡具有顯著小世界效應;而凝聚力指數(shù)卻極小,只在0.001~0.005間變動,這表明整體網(wǎng)絡凝聚力較弱,網(wǎng)絡用戶間聯(lián)系不緊密。
表10 小世界效應分析
通過對新浪微博“可持續(xù)發(fā)展”話題案例的分析,表明互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡存在自組織行為。在整體社會網(wǎng)絡中,網(wǎng)絡用戶間聯(lián)系不緊密,而在局部地方,網(wǎng)絡用戶間出現(xiàn)了明顯的群聚現(xiàn)象,自組織程度比較強。在社群圖上,某些節(jié)點周圍出現(xiàn)了明顯的自組織現(xiàn)象,某些節(jié)點把形成的子群聯(lián)系起來。這些節(jié)點在網(wǎng)絡中角色不同,前者在網(wǎng)絡中處于中心位置,擁有較大權(quán)力,影響力較強,通常是名人、熱門機構(gòu)等,粉絲數(shù)比較多,發(fā)布的微博通常是熱點、實事話題,自組織行為比較強,使信息得到了很好的傳播與共享;后者充當中介作用,引導信息流通,控制優(yōu)勢明顯。這些節(jié)點通常是草根,名人、熱門機構(gòu)比較少,參與話題多是熱點、時事。由于這類網(wǎng)絡用戶的存在,使整個社會網(wǎng)絡各子群間聯(lián)系到一起成為可能。
互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡存在自組織行為,原因主要有:1.Web2.0模式注重用戶的交互作用,強調(diào)個體間彼此相連,網(wǎng)絡用戶間通過自組織方式充分地交流互動,促進了信息的傳播,加速了網(wǎng)絡用戶間的信息傳播行為,使互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡呈現(xiàn)出更明顯的自組織特征。2.在使用過程中,SNS以面向網(wǎng)絡用戶個人服務為基礎,支持網(wǎng)絡用戶的群體協(xié)作,并能促進網(wǎng)絡用戶間社會關系的建立與發(fā)展。這主要由于SNS鼓勵用戶提供真實信息,鼓勵或限定“實名注冊”,不僅使網(wǎng)絡用戶間快速進行信息傳播和交流,而且能夠推動網(wǎng)絡用戶的協(xié)同與互動,使互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡的自組織現(xiàn)象有了更復雜、更深刻的內(nèi)涵,呈現(xiàn)出社會復雜性。3.類似現(xiàn)實世界,在互聯(lián)網(wǎng)虛擬社會,網(wǎng)絡用戶之間也有相互交流的需要,他們并沒有對其他網(wǎng)絡成員的身份地位、生活方式、行為規(guī)范等進行要求,而是根據(jù)彼此存在的某些共同興趣、愛好等,相互了解,相互認同,自愿結(jié)成群體,通過相互間信息的傳播與交流,彼此間進行協(xié)同互動,形成比較明顯的自組織現(xiàn)象。
總之,在互聯(lián)網(wǎng)上,信息傳播行為促進了網(wǎng)絡用戶的協(xié)同互動,使行為系統(tǒng)的自組織機制更加完備,不斷使互聯(lián)網(wǎng)社會網(wǎng)絡涌現(xiàn)出自組織現(xiàn)象,這是自組織協(xié)同理論的協(xié)同效應和自組織機制的具體體現(xiàn),同時也說明自組織現(xiàn)象不僅存在自然界和人類社會,在網(wǎng)絡社會也存在。
[1] 曾明彬,周超文.基于小世界理論的社會網(wǎng)絡服務與未來教育探析[J].商業(yè)時代,2011(3).
[2] 王京山.自組織的網(wǎng)絡傳播[M].北京:中國輕工業(yè)出版社,2010.
[3] 郭世平.和諧、秩序與自組織——從傳統(tǒng)形而上學的哲學和諧觀到現(xiàn)代自組織科學的和諧理論[J].蘇州大學學報:哲學社會科學版,2007(1).
[4] John Scott.Social Network Analysis[M].London:Sage Publications Ltd,1991.
[5] Burt R S.Structural Holes:The Social Structure of Competition[M].Cambridge:Harvard University Press,1992.
[6] Alexander Mills,Rui Chen,等.WEB 2.0Emergency Applications:How Useful Can Twitter Be for Emergency Response?[J].Information Privacy&Security,2009(5).
[7] 搜狐網(wǎng).首屆全球中文博客調(diào)查報告[EB/OL].[2012-03-20]http://it.sohu.com/20051003/n240492055.shtml.