微博研究綜述及其趨勢展望

紅河學(xué)院商學(xué)院 紅河學(xué)院政治學(xué)與國際關(guān)系學(xué)院

一、引言

據(jù)2019年8月30日發(fā)布的中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告顯示，截至2019年6月，中國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到8.54億，手機(jī)網(wǎng)民達(dá)到8.47億。根據(jù)新浪微博自身研究機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，截止2018年第4 季度，微博月活躍用戶已增至4.62億。微博在2007年由“飯否網(wǎng)”引入后，先后出現(xiàn)了新浪微博、騰訊微博等，經(jīng)過12年的發(fā)展，新浪微博已經(jīng)成為國內(nèi)較大的用戶群體，微博成為了個(gè)人情感、政務(wù)宣傳、市場營銷、市場預(yù)測等主要宣傳和展示舞臺。

作為自媒體的微博爆炸式的發(fā)展引發(fā)了國內(nèi)外學(xué)者的深入的研究，根據(jù)當(dāng)前國內(nèi)外對微博的諸多研究分析發(fā)現(xiàn)，理論性研究的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)較多，基本上都是圍繞微博的三大構(gòu)件進(jìn)行研究，即微博相關(guān)用戶、微博消息發(fā)布與傳播、微博用戶關(guān)系。微博用戶關(guān)系又是微博用戶研究的延伸，因此微博研究出現(xiàn)了很清晰的分水嶺：微博用戶特征研究和微博消息特征研究。

微博相關(guān)用戶既是微博內(nèi)容(即微博消息)的編寫者、評論轉(zhuǎn)發(fā)者，也是微博內(nèi)容的被動(dòng)接收者，因此微博相關(guān)用戶參與了微博消息傳播的整個(gè)過程。微博用戶大致可以分為兩類：普通個(gè)人用戶和大V用戶。其中，普通個(gè)人用戶可分為活躍個(gè)人用戶與僵尸用戶；大V 用戶可以是個(gè)人，也可以是媒體或企業(yè)組織等。微博用戶關(guān)系是微博用戶之間進(jìn)行交流和信息交互的聯(lián)結(jié)，大多數(shù)情況下用轉(zhuǎn)發(fā)、評論、關(guān)注和粉絲等來進(jìn)行度量，其中微博用戶關(guān)系中的穩(wěn)定關(guān)系支持鄧巴預(yù)測，即每個(gè)微博用戶最多容納100-200個(gè)穩(wěn)定關(guān)系；微博消息的傳播主要是通過微博用戶的社交網(wǎng)絡(luò)，社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與密度等因素將決定微博消息傳播的深度與廣度。研究微博用戶可以更好地掌控微博發(fā)展方向及趨勢；研究微博用戶關(guān)注與被關(guān)注的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可以描繪微博的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，以及微博意見領(lǐng)袖形成基礎(chǔ)和原因，從而能正確地引導(dǎo)微博網(wǎng)絡(luò)社區(qū)和意見領(lǐng)袖的形成。

本研究擬從微博用戶相關(guān)特征和微博用戶關(guān)注關(guān)系特征入手，梳理當(dāng)前國內(nèi)外微博研究的代表性成果，并在此基礎(chǔ)上分析今后一段時(shí)間內(nèi)微博研究的熱點(diǎn)及切入點(diǎn)，從而為后來的研究者提供一定的借鑒。

二、微博用戶特征研究

針對微博用戶特征的研究主要包括以下幾個(gè)方面：微博用戶動(dòng)機(jī)、個(gè)人微博影響力和微博群體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。

(一)微博用戶動(dòng)機(jī)

由于微博用戶存在多樣性，其使用動(dòng)機(jī)也是多種多樣?？傮w上來看，微博用戶使用動(dòng)機(jī)可以分為3 類：信息來源、信息尋求者和朋友，他們在微博上主要是描述日?；顒?dòng)、談話、共享信息和報(bào)告新聞等。使用者更多的是利用微博進(jìn)行協(xié)作和對話，學(xué)者在探討使用者利用微博進(jìn)行交流上，發(fā)現(xiàn)了目前微博的設(shè)計(jì)對交流協(xié)作存在著一定的局限性。

(二)個(gè)人微博影響力

在對傳統(tǒng)媒體的研究中發(fā)現(xiàn)，只要控制少數(shù)具有影響力的人，可以很好的優(yōu)化市場投入，從而獲取更大的影響與回報(bào)；但在新媒體時(shí)代，作為自媒體微博，其每一個(gè)微博用戶都有可能成為一個(gè)影響者。微博用戶自身的影響力會(huì)受到諸多因素的掣肘，研究發(fā)現(xiàn)微博用戶的影響力可以通過不同角度來進(jìn)行評價(jià)與分析：粉絲數(shù)量、轉(zhuǎn)發(fā)、關(guān)注與取消等，粉絲數(shù)量的多少將直接影響微博被轉(zhuǎn)發(fā)的次數(shù)與速度。微博用戶關(guān)系的互惠性、關(guān)系的持續(xù)時(shí)間、被關(guān)注者擁有的信息量以及關(guān)系之間的重疊都是微博用戶與用戶之間關(guān)注與取消的關(guān)鍵因素，而關(guān)注與取消狀態(tài)將直接影響個(gè)人微博影響力的大小。

(三)微博群體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

目前，微博群體社交網(wǎng)絡(luò)形成的機(jī)理大致可以歸納為以下三種：以消息發(fā)布與傳遞為中心的群體、以用戶為中心的群體、以關(guān)系為中心的群體。以消息發(fā)布與傳遞為中心群體的結(jié)構(gòu)松散，穩(wěn)定性弱，其存在時(shí)間收到消息自身的時(shí)效性制約，從而存在時(shí)間通常較短；以用戶為中心的群體結(jié)構(gòu)比較單一，且不易發(fā)生變動(dòng)，消息在群體內(nèi)部發(fā)布與傳播也較為穩(wěn)定與單一，生存周期由核心用戶決定；以關(guān)系為中心的群體是典型的社交網(wǎng)絡(luò)群體，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與用戶現(xiàn)實(shí)社交關(guān)系密不可分，網(wǎng)絡(luò)成員的進(jìn)入與退出或多或少都與現(xiàn)實(shí)關(guān)系的變化有關(guān)。據(jù)相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，相同愛好與目的的微博使用者聚集在一起形成一個(gè)小型社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，每一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中時(shí)刻活躍著，且時(shí)時(shí)發(fā)布一些較為權(quán)威的信息的微博使用者，成為該微博網(wǎng)絡(luò)群體的中心點(diǎn)，即為該微博網(wǎng)絡(luò)的意見領(lǐng)袖；一個(gè)微博網(wǎng)絡(luò)中的成員通過搜尋的方式，來發(fā)現(xiàn)和結(jié)交其它類似知識結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的微博成員，從而與其建立正常的交流渠道，這也是微博群體社會(huì)網(wǎng)絡(luò)不斷擴(kuò)展的基礎(chǔ)和原動(dòng)力。也有學(xué)者通過對微博跟帖者、粉絲、關(guān)注者進(jìn)行拓?fù)浞治龊蟀l(fā)現(xiàn)，其網(wǎng)絡(luò)呈非冪律分布，聯(lián)結(jié)者之間有效直徑短，且具有低互惠性，這種互惠性表現(xiàn)在用戶之間的關(guān)注關(guān)系與真正的朋友關(guān)系有很大的差別，這標(biāo)志著微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與已知的人類社會(huì)網(wǎng)絡(luò)存在著偏差。

三、微博用戶關(guān)系研究

作為自媒體，微博發(fā)布主要內(nèi)容為消息，消息內(nèi)容自身將對微博消息與微博用戶的受關(guān)注程度，以及消息的轉(zhuǎn)發(fā)量產(chǎn)生巨大影響。由于微博內(nèi)容的長度、數(shù)據(jù)的易獲取性、特有的語言風(fēng)格、信息的多樣性和實(shí)時(shí)性等特點(diǎn)，使得對微博本身內(nèi)容的研究與網(wǎng)絡(luò)其它內(nèi)容(如博客、人人網(wǎng)、即時(shí)交流工具等)有很大的差異。目前，圍繞微博內(nèi)容的研究主要集中在三個(gè)部分：其一是從管理學(xué)、行為學(xué)等角度來研究微博的信息擴(kuò)散機(jī)制；其二是從數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘等計(jì)算機(jī)技術(shù)的角度來研究微博的文本處理；其三是從應(yīng)用的角度來剖析微博在不同領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用效果。

(一)微博信息擴(kuò)散機(jī)制研究

在對微博信息擴(kuò)散的研究上，著重從微博信息擴(kuò)散的影響因素和預(yù)測微博信息擴(kuò)散度(轉(zhuǎn)發(fā)量預(yù)測)兩個(gè)方面來進(jìn)行。不同主題(政治、電影、音樂、工作等)的微博的信息擴(kuò)散機(jī)制不同，由于不同主題微博傳播廣泛使用的標(biāo)簽顯著不同，致使有爭議的話題標(biāo)簽持續(xù)傳播的時(shí)間久，且多次曝光相對于首次曝光而言效果迅速衰退。不同內(nèi)容的話題(積極的和消極的)具有不同的擴(kuò)散壽命，持久的信息更多包含著積極的情緒、休閑的生活方式等相關(guān)內(nèi)容，急劇衰減的信息明顯包含更多與消極相關(guān)的詞語和活動(dòng)等。微博提供了一種促進(jìn)信息傳播的顯性機(jī)制，很多研究微博信息擴(kuò)散度都是從微博的粉絲數(shù)上來進(jìn)行衡量，但卻忽視了粉絲中存在著很多僵尸粉絲，這些僵尸粉絲并不是微博信息的有效讀者，因此采納微博信息的有效讀者以及考慮微博信息采納的鏈接結(jié)構(gòu)和時(shí)間順序，才是真正度量微博擴(kuò)散程度的有效方法。另外，微博用戶的注冊時(shí)間、URLS、話題的趣味性等都是影響微博信息擴(kuò)散的重要因素，不同研究者根據(jù)其影響因素的不同構(gòu)建出相應(yīng)的擴(kuò)散模型。

在微博中，轉(zhuǎn)發(fā)對信息擴(kuò)散有至關(guān)重要的影響，各種各樣的信息正是通過轉(zhuǎn)發(fā)才得以在微博網(wǎng)絡(luò)中廣泛的擴(kuò)散，因此研究微博中信息轉(zhuǎn)發(fā)路徑及轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制顯得尤為重要。近來，國內(nèi)外已有部分研究涉及了微博的轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測問題，采用的方法不同，其預(yù)測準(zhǔn)確度不同。有學(xué)者通過建構(gòu)過濾概率模型，對微博未來的轉(zhuǎn)發(fā)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測，并發(fā)現(xiàn)預(yù)測中最關(guān)鍵的因素是微博源和轉(zhuǎn)發(fā)者的確定。也有學(xué)者運(yùn)用消極攻擊算法的機(jī)器學(xué)習(xí)方法來自動(dòng)預(yù)測轉(zhuǎn)發(fā)。國內(nèi)也有學(xué)者利用分類算法構(gòu)建預(yù)測模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果得出大約86%的微博能被成功的預(yù)測。

(二)微博文本處理研究

由于微博內(nèi)容自身的特點(diǎn)，使用以往的語義處理方法分析后得到的數(shù)據(jù)不完整且數(shù)據(jù)稀疏，微博消息個(gè)性化的語言也會(huì)給語義分析帶來災(zāi)難性的工作量，于是吸引了部分學(xué)者對微博文本的預(yù)處理進(jìn)行了研究。微博文本處理設(shè)計(jì)兩個(gè)層面：語言分析和文本處理。語言分析包含分詞、語法分析、語義分析；文本處理主要涉及文本的分類、信息的抽取、話題的預(yù)測、情感的分析等。目前在國外有關(guān)活動(dòng)分析和文本處理已全面展開，而在國內(nèi)有關(guān)微博處理大多集中在微博文本情感分析這一點(diǎn)。

(三)微博應(yīng)用研究

微博使用規(guī)模的爆炸性增長，使得微博在社會(huì)各領(lǐng)域都得到了廣泛的重視和應(yīng)用。微博中對品牌評論的數(shù)據(jù)可以用來跟蹤顧客或社會(huì)大眾對企業(yè)品牌的關(guān)注與評價(jià)狀況，通過微博品牌評價(jià)的文本分析發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者或社會(huì)大眾對企業(yè)的評價(jià)及其周期性變化情況；利用微博上的某部電影評論信息可以對該部電影票房進(jìn)行大致預(yù)測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)微博用戶對電影的關(guān)注度和票房的排名正相關(guān)；商業(yè)領(lǐng)域微博起到很大作用，在政治和政府管理領(lǐng)域也如此，政治微博在線消息反映線下的政治情緒，微博信息內(nèi)容作為政治情緒有價(jià)值的預(yù)測指標(biāo)；另外，微博在線教育培訓(xùn)學(xué)習(xí)領(lǐng)域也得到了廣泛的應(yīng)用。

四、微博研究總結(jié)及趨勢展望

綜上所述，微博的發(fā)展極大地沖擊了傳統(tǒng)的交流和信息擴(kuò)散模式，如何更加有效的利用微博來加強(qiáng)政府與人們、企業(yè)界與消費(fèi)者、名人與大眾等之間的交流，以及如何更加有效地區(qū)分微博內(nèi)容的真假都已成為當(dāng)前微博研究的重要問題，但是目前有關(guān)微博的研究大多集中微博用戶特征和微博用戶關(guān)系特征2個(gè)方面，有關(guān)微博信息內(nèi)容本身的研究很少，由于近兩年大型網(wǎng)絡(luò)輿情案例一部分都是有微博發(fā)起的，在眾多突發(fā)事件中，微博對重要信息的快速傳播，以及微博內(nèi)容的可信性和實(shí)效性是微博能夠朝著良性發(fā)展的決定性因素，因此如何有效和健康的使用微博已成為今后研究的熱點(diǎn)。為了更好對微博網(wǎng)絡(luò)的管控，預(yù)防負(fù)面虛假消息在微博上泛濫，未來研究有可能從以下方面入手：

1)微博信息可信度評估指標(biāo)體系研究；

2)微博特大網(wǎng)絡(luò)輿情案例的預(yù)警和處理機(jī)制研究；

3)微博社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對比研究；

4)微博信息識別與過濾技術(shù)研究。