基于微信公眾平臺的老門西文化資源知識圖譜構建

謝丹丹 何曉涵 臧樂樂 趙步陽 劉 丹 金陵科技學院

微信公眾平臺作為一種新興網(wǎng)絡傳播媒介，對文化的傳播發(fā)揮著重要的作用?，F(xiàn)以“最憶是金陵”微信公眾平臺中的推文為研究對象，采用主題標引的方式對平臺所發(fā)布的推文人物、地理位置主題詞進行標引，并在此基礎上利用社會網(wǎng)絡分析軟件Gephi，挖掘推文中所包含的人物、地理位置、主題資源之間存在的關聯(lián)，進而生成知識圖譜，以期促進文化資源的保護與傳承。

近年來，微信公眾平臺逐漸成為大眾獲取信息資源的主要途徑之一，它能夠突破時間和地域的限制，以其高度的信息交互性、傳播呈現(xiàn)的多元化以及信息獲取的便捷性等優(yōu)勢贏得用戶的青睞。鑒于此，越來越多的文化資源開始通過微信公眾平臺進行傳播，如“艾可語言文化”“與君學”“國學府邸”等。微信公眾平臺作為一種網(wǎng)絡信息傳播媒介，在傳播文化資源方面產生了覆蓋面廣、形式多樣、共享效率高等社會作用，對用戶的交往方式、思維方式和精神世界產生了積極影響，能夠有效促進文化的傳承與傳播。社會網(wǎng)絡分析是一種重要的社會學研究方法，它能夠揭示存在于社會網(wǎng)絡中的各種關系。本研究采用社會網(wǎng)絡分析法，以文化類微信公眾平臺中的推文為分析對象，揭示文化資源中不同主題之間的關聯(lián)，以期為文化資源的傳播提供相關指引和參考。

理論基礎與研究現(xiàn)狀

關于社會網(wǎng)絡分析的定義，《當代西方社會發(fā)展理論新詞典》和《馬克思主義百科要覽下卷》都將其定義為研究社會結構和社會關系的一種方法。除工具書外，國內學者也對其進行了一些分析總結，如朱慶華、李亮將社會網(wǎng)絡分析歸納為對社會網(wǎng)絡中行為者之間關系的量化研究，這些行為者是社會網(wǎng)絡中的“點”，行為者之間的各種關聯(lián)則是社會網(wǎng)絡中的“邊”，“點”和“邊”所組成的集合即構成了社會網(wǎng)絡。張存剛、李明等人從社會網(wǎng)絡的基本特征著手，歸納了關系取向和位置取向這兩種社會網(wǎng)絡分析取向的主要內容，并在此基礎上對社會網(wǎng)絡分析的特征進行總結，即蘊含社會學基本假設，反對任何文化論、實在論和方法論個人主義。社會網(wǎng)絡分析把研究焦點聚集在社會系統(tǒng)的層面上，它關注的是整個互動領域和社會情境的作用。

以CNKI作為檢索數(shù)據(jù)源，以“社會網(wǎng)絡分析”作為檢索詞，檢索字段設置為“篇名”，年代不限，檢索共獲得相關文獻1900余篇。由此可見，國內關于社會網(wǎng)絡分析的研究已具有一定規(guī)模，所涉及的學科領域范圍也十分廣泛，涵蓋了圖書情報、新聞與傳媒、社會學、計算機應用、教育管理、企業(yè)經(jīng)濟、旅游、建筑科學、農業(yè)經(jīng)濟、體育等學科。在圖書情報學科，研究者主要圍繞社會網(wǎng)絡分析在企業(yè)競爭情報戰(zhàn)略、學科趨勢分析、學術期刊評價等領域的應用進行研究；在新聞與傳媒學科，研究者主要圍繞社會網(wǎng)絡分析應用于網(wǎng)絡輿情傳播分析、網(wǎng)絡連接關系研究、網(wǎng)絡信息傳播影響力等進行研究；在社會學學科，研究者主要圍繞家庭關系、人口遷徙、社會空間重構、社會交往等方面展開研究。

數(shù)據(jù)來源與工具選擇

數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)源應具備兩方面的特點，一是具有大量的用戶；二是信息資源具備準確性、有效性和真實性。經(jīng)過前期走訪和網(wǎng)絡調研發(fā)現(xiàn)，“最憶是金陵”微信公眾平臺發(fā)表了大量的與南京老門西文化相關的原創(chuàng)推文。陶起鳴主編的《煙火門西》（南京出版社2021年版），這部30多萬字的南京選本所收錄的73篇文章，以南京老門西的杰出人物、普通百姓、民居建筑、街巷風貌、民風習俗為主要關注點，以非虛構的方式記錄了老門西的過往，即從“最憶是金陵”公眾號1000余篇原創(chuàng)作品中精選出來的?？梢哉f，這些選文展現(xiàn)門西市井或個人，或集體，或城市的記憶，是不可多得的了解近代以來南京城市形象發(fā)展和變化的第一手資料。鑒于此，本研究決定以“最憶是金陵”微信公眾平臺的推文作為文化資源的數(shù)據(jù)來源，通過對該平臺上近5年的1046篇原創(chuàng)文章進行閱讀和整理，篩選出其中的277篇與老門西文化密切相關的文獻作為構建老門西文化資源知識圖譜的數(shù)據(jù)源。

工具選擇

社會網(wǎng)絡分析工具類型較多，且各具特色。目前使用較多的社會網(wǎng)絡分析工具有Ucinet、Gephi、Pajek、NetMiner等。其中，Ucinet支持矩陣格式的數(shù)據(jù)，能夠實現(xiàn)聚類分析、中心性分析、凝聚子群分析等；Gephi是一款免費的開源工具，支持中文菜單顯示，輸入數(shù)據(jù)格式多樣化，能夠進行中心性分析和聚類分析；Pejek也是一款免費軟件，主要用于大數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡分析和可視化，能夠進行數(shù)據(jù)結構關系挖掘、聚類分組；NetMiner是一款收費軟件，允許用戶以可視化和交互的方式探查網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，支持鄰接矩陣、聯(lián)系變量和行動者屬性數(shù)據(jù)三種類型變量。各款軟件基于其特征，使用環(huán)境會稍有差異，如Ucinet因其綜合性和兼容性較強、運算功能強等特征，更適用于處理多重復雜關系問題的中大型數(shù)據(jù)，Gephi基于其強大的可視化功能以及動態(tài)分析特征，更適用于進行觀測性分析。通過對幾款社會網(wǎng)絡分析軟件的綜合對比，本研究選取Gephi作為老門西文化資源知識圖譜的構建工具。

老門西文化資源知識圖譜構建

文化資源主題詞的提取

標引是對文獻資源進行主題分析，從自然語言轉換成規(guī)范化的檢索語言的過程。在數(shù)字化環(huán)境下，標引仍是有效進行數(shù)字信息資源組織的重要方法。鑒于此，本研究擬采用主題標引來揭示老門西文化資源中所包含的主題內容。通過對微信公眾號“最憶是金陵”中的277篇與老門西文化相關的推文內容進行閱讀分析，發(fā)現(xiàn)人物和地理位置是老門西文化資源的兩個重要主題類型。因此，在主題詞標引時，選擇二個視角，以揭示老門西文化資源中所存在的不同關聯(lián)類型：①對推文中的人物進行標引，以揭示人物之間的關聯(lián)；②對推文中的地理位置進行標引，以揭示老門西不同地理位置之間的關聯(lián)。

共現(xiàn)矩陣構建

共現(xiàn)一般是指文獻特征性描述信息共同出現(xiàn)的現(xiàn)象，廣義的共現(xiàn)矩陣（Co-occurrence）包括共詞、共被引、共聯(lián)等形式。在本研究中主要為共詞形式，即人物姓名之間共同出現(xiàn)的頻次、地理位置名稱之間共同出現(xiàn)的頻次。共現(xiàn)矩陣是進行關聯(lián)挖掘與聚類分析的基礎，因此在構建知識圖譜前，需要在上一階段主題標引結果的基礎上，分別建立人物共現(xiàn)矩陣和地理位置共現(xiàn)矩陣。下表列出了人物共現(xiàn)矩陣的部分數(shù)據(jù)。

在表中，人物共現(xiàn)矩陣來源于不同人物共同出現(xiàn)在同一篇推文中的頻次，如“胡恩燮”和“胡光國”在277篇推文中共同出現(xiàn)21次，兩個人物之間關聯(lián)緊密；“胡恩燮”和“陳作霖”在277篇推文中共同出現(xiàn)5次，兩者之間關聯(lián)較為緊密；“鄭板橋”和“陳作霖”則沒有同時出現(xiàn)在任何一篇推文中，二者之間基本沒有關聯(lián)。

表 人物共現(xiàn)矩陣（作者繪制）

知識圖譜構建

1.人物知識圖譜

將所構建的人物鄰接表導入Gephi軟件中，得到老門西文化資源的人物知識圖譜。在該圖譜中，共包含85個節(jié)點，240條邊，每個節(jié)點代表老門西文化資源中所涉及的每一位人物，節(jié)點越大，表示該人物與其他人物之間發(fā)生的關聯(lián)越多。通過該人物知識圖譜可以看出，“胡光國”“胡恩燮”“陳作霖”三位人物的節(jié)點最大。人物之間的關系強度是由節(jié)點之間的連線粗細來體現(xiàn)的，連線越粗，表示人物之間的聯(lián)系越緊密，在該圖譜中，“胡光國”和“胡恩燮”、“鄧石如”和“鄭板橋”、“胡恩燮”和“趙彥修”、“胡光國”和“陳作霖”等人物之間關聯(lián)緊密。

圖密度表示實際有的邊數(shù)與最大可能邊數(shù)之比，是衡量網(wǎng)絡圖中各個節(jié)點之間緊密程度的指標，數(shù)值范圍為0至1，值越大，節(jié)點之間的關聯(lián)越密切。通過計算，人物知識圖譜的圖密度為0.067，可以看出“最憶是金陵”老門西相關推文中的人物之間的關聯(lián)緊密度還不夠強。特征向量中心度是網(wǎng)絡圖的一個重要衡量指標，代表節(jié)點的中心性，通過對人物知識圖譜特征向量中心度進行計算和排序發(fā)現(xiàn)，人物“陳作霖”的特征向量中心度達到1，說明“陳作霖”是老門西人物知識圖譜中的一個重要節(jié)點。從圖1中也可以看出，“陳作霖”與其他人物之間存在的關聯(lián)也最多。實際上，如果讀者對于陳作霖有所了解的話，就會知道，作為近代以來重要的南京地方文史名家，他畢生致力于南京鄉(xiāng)邦文獻的采集、整理和編纂，同時又能在治學之余，細致考察南京的街頭巷尾和山川風情，加之他交游甚廣，這些都為他研究南京地方文史打下了堅實的基礎。特別是他所撰的《金陵瑣志五種》中的《鳳麓小志》，以南京鳳凰臺即今門西地區(qū)為中心，按照地、人、事、文的順序，精心考證了這一地區(qū)街道、古剎、園墅的興替以及歷代名人、經(jīng)濟情況等。應該說，人物知識圖譜所反映的陳作霖的地位，是與其為門西所做出的文化貢獻相適宜的。

圖1 老門西人物知識圖譜（基于Gephi軟件由作者繪制）

除“陳作霖”外，特征向量中心度值相對較高的人物有“胡恩燮”“胡光國”“何允恕”“詹坦”等15人，均在0.8以上，其他人物的特征向量中心度值都相對較低，均在0.4以下。模塊化是根據(jù)圖的連接關系對節(jié)點做歸類。對人物知識圖譜進行模塊化計算得到該圖譜的模塊化指數(shù)是0.485，人物知識圖譜中的人物節(jié)點共被劃分為13類。

2.地理位置知識圖譜

通過計算，地理位置知識圖譜的圖密度為0.033，地理位置之間的關聯(lián)度較弱。對該圖譜的特征向量中心度進行計算和排序可以看出，“愚園”的特征向量中心度達到1，說明“愚園”是知識圖譜中的一個重要節(jié)點，也是老門西文化資源中的一個非常重要的地理位置。從圖2中也可以看出，“愚園”與其他地理位置之間存在的關聯(lián)也最多。除“愚園”外，特征向量中心度值相對較高的其他地理位置分別是“春暉堂”“延青閣”“鹿坪”“覓句廊”等。通過模塊化計算，得到該圖譜的模塊化指數(shù)是0.519，相較于人物知識圖譜而言，聚類更加明顯。從圖2中可以看出，位置知識圖譜中的人物節(jié)點共被劃分為10個類，其中，由愚園、春暉堂、延青閣、鹿坪、覓句廊、愚湖、棲云閣以及清遠堂等節(jié)點所構成的模塊中，各位置節(jié)點之間的連線較粗，關聯(lián)較為緊密；除此之外，由釣魚臺、老門西、中華門等位置節(jié)點所構成的模塊中，各位置節(jié)點之間關聯(lián)也較為緊密。

圖2 老門西地理位置知識圖譜（基于Gephi軟件由作者繪制）

本文以“最憶是金陵”微信公眾號中與老門西文化資源密切相關的推文為來源，在對推文進行主題標引的基礎上，構建人物共現(xiàn)矩陣和地理位置共現(xiàn)矩陣。利用社會網(wǎng)絡分析軟件Gephi，對人物之間、地理位置之間分別進行網(wǎng)絡可視化分析，并建立知識圖譜，旨在挖掘推文中所包含的老門西人物之間、地理位置之間存在的關聯(lián)及其緊密程度。通過知識圖譜及算法計算發(fā)現(xiàn)，在老門西文化資源中，存在一些關鍵的、具有重要影響力的人物和地理位置，如陳作霖、胡恩燮、胡光國、馮煦等人，以及愚園、春暉堂、延青閣、花露崗、中華門、釣魚臺等地理位置。

基于社會網(wǎng)絡分析方法，以知識圖譜形式展示文化資源，能夠更加立體化、形象化地呈現(xiàn)出文化資源中所包含的各種類型的信息資源及其相互關聯(lián)，如本研究中的人物、地理位置信息資源。這種形式能夠幫助人們更加深入地了解南京老門西的相關文化資源，從而促進人們對于近代以來南京城市形象發(fā)展變化的理解和認識，并有效實現(xiàn)南京城市歷史文化資源的傳承與傳播。