王 怡，梁 循，周小平

(中国人民大学 信息学院，北京100872)

基于统计的新浪微博动态传播规律研究

王 怡，梁 循，周小平

(中国人民大学 信息学院，北京100872)

社交网络是一个庞大的新型复杂系统，用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象，它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据，从上述两方面进行了研究。首先基于统计，本文发现了新浪微博网络的紧密程度较弱，并实证了关注网络的关联密度是线性的。其次，通过研究单条微博的传播过程的用户影响曲线，我们发现10%的用户能影响其他的90%。第三，该文从时间和转发结构两方面对微博的传播模型进行了归纳。相关的结论能够为后续模型建立、舆情监控等提供支持。

新浪微博；线性关联密度；关键节点；传播模式

1 引言

国际上最早的微博是Twitter，它的定位是信息网络(information network)，短小、迅速、传播广的特点让它迅速风靡全球，并逐渐从虚拟社交影响到了社会经济活动。而在国内，2009年8月中国门户网站新浪推出“新浪微博”内测版，成为门户网站中提供微博服务的第一家，微博正式进入中文上网主流人群视野。经过几年的发展，新浪微博已经成为中文微博的代表，运营模式也日趋成熟。作为一个主流的社交网络平台(social network)，新浪微博上消息和用户数据均十分庞大，在消息传播方面更是体现出即时分享和井喷式扩散能力，对于微博影响力、话题发现以及消息传播的控制都提出了要求。……