摘要：Web2.0时代的到来及社交网络的迅速发展使在线行为的研究变的更为重要。文章以咨询类虚拟社区为研究对象，通过社会网络分析法得出其中成员互动所形成的社会网络具有如下特点：1.低密度。2.大部分成员具有非零外向绝对程度中心度，小部分成员具有非零内向绝对程度中心度。3.外向、内向绝对程度中心度间低相关性。4.社会网络结构并非“集权制”。5.少数成员占据着网络的核心位置。6.低中介中心性。7.发帖成员具有的外、内向绝对程度中心度越高，则其发出主帖收到的回复就越多。8.发帖成员具有的内向绝对程度中心度越高，则其发帖被浏览的次数就越多。

关键词：社会网络；咨询类虚拟社区；密度；中心性

Web2.0时代的到来让普通民众通过在线媒体中各抒己见成为现实。虚拟社区（论坛）是人们表达自己的想法和意见的重要在线平台之一。在虚拟社区中，成员通过发帖来表达自己的观点，以回帖实现与其他成员互动，而这种互动形成了社会网络。对于营销者来说，弄清楚虚拟社区中蕴含的社会网络便能掌握信息与资源的流动脉络，他们就能知道应该在何时、何处投入何种形式的营销信息。不同的关系形成不同的社会网络，本文以咨询类虚拟社区为研究对象，以社会网络视角分析其社会网络特点并给出营销建议。

一、研究设计

（一）研究方法

虚拟社区中的成员是通过发帖、回帖来完成信息及情感的表达，交换或传递的。正是这种互动行为建立了社区中成员间的联结，使得虚拟社区中的成员结成了一个社会网络，每个成员都或多或少的受到该网络场力的影响。根据社会网络的图论定义，将每个发帖或回帖的虚拟社区成员都视为行动者，把回帖行为用一条从回复者指向被回复者的有向线段来表示。如图1所示：成员2、3对于成员1发布的主帖都有回复，其中成员2对成员1做出了两次回复行为，成员2和成员3间互相有回复。而成员4发布了主帖，但无人回复。所有参与发帖、回帖的成员及发帖行为组成了虚拟咨询社区的社会网络。

社会网络分析法研究的是关系网络，根据行动者集合类型的数目，可将关系网络分为：1-模网络与2-模网络。其中1-模网络是由一个行动者集合内部各个行动者之间的关系构成的网络。2-模网络是由一类行动者集合与另一类行动者集合之间的关系构成的网络。由于本文考察的是一个社会网络中所有行动者间的互动，因此1-模网络是我们的研究对象。

（二）研究对象及数据收集

武汉得意生活网络技术有限公司是一家面向湖北省网民的品质生活消费服务类大型门户网站，正式成立于 2008 年 5 月，截至 2014 年 7 月，网站注册用户为 50 多万，活跃用户为 40 多万，日均页面浏览量 突破 350 万。该网站是武汉地区较为成熟的消费类在线社区网站。在线社区中的成员都需要经过验证，且这些注册成员大多都是武汉本地中青年消费者。笔者将得意生活网中“旅游户外”板块下的“求助咨询”社区作为研究对象。该社区中的成员相互咨询户外旅游方面的问题及信息，是一个典型的虚拟咨询社区。

笔者对该社区进行了为期一个月（2015年6月1日至6月30日）的数据跟踪。剔除广告及无关主帖后留下96个主贴，参与其中的有效成员为505个。随后，笔者手动将蕴含成员间互动的原始数据整理成可供Ucinet及Pajek分析的关系数据。

二、论坛成员咨询关系社会网络分析

（一）整体结构与密度

在收集了论坛中的关系数据后，使用Pajek绘制出论坛成员咨询关系网络图谱。

如图2所示，该咨询关系网络是一个月内520个论坛成员在论坛中回帖互动所形成，通过该图能够直观地了解各个成员之间的咨询关系。论坛中每一个成员由图中每一个节点代表，连接节点的有向线代表着回帖方向，有向线的粗细则显示了成员间回帖频率的高低，频率越高线越粗，频率越低，线越细。从网络图中可以观察到，除了存在个别孤立节点外，网络整体基本连通，大多数有向线为“细线”。

如果网络图中的所有节点都互相邻接，就称之为完备图。而密度则刻画了一个网络图在多大程度上具有这一完备性。各节点之间越相关，图的密度就越大。本文通过ucinet6.0计算出该咨询关系网络密度为0.0036。网络密度取值在0～1之间，数值越接近1则密度越大，因此这是一个较低的网络密度。它反映了该咨询社区中的成员间的互动关系是松散的。根据Mayhew and Levinger1976的研究：人们投入到建立并维持某些关系的时间是有限的。因此分配到某个特定关系的维持的时间就更有限，并且随着接触人数的增加而减少；当回报减少并且代价太大时，行动者就会决定停止建立新的关系，不进行新的时间投入。一方面，本研究的咨询关系网络规模为520个节点，另一方面，该网络是以咨询关系为基础，人们大多是想以最小的努力得到最多的答案，因此较低的网络密度符合了咨询关系网络的实际特点和情况。

（二）中心性分析

中心性是社会网络分析的重要维度之一，它探究的是行动者在社会网络中占据怎样的中心位置及具有什么样的权力。根据罗家德的《社会网络分析讲义》，网络的中心性分析分为三种形式：程度中心性，亲近中心性，中介中心性。本文通過Ucinet6.0对旅游咨询关系网络的这三种形式的中心性进行分析并排名，通过排名来评价网络中成员重要与否，及发现潜在的意见领袖。

1.程度中心性。程度中心性反映的是一个行动者在社会网络中的关系数量，并由程度中心度刻画，根据标准化程度可分为：绝对程度中心度和相对程度中心度。由于本文无需进行具有不同规模的社会网络程度中心性比较，因此采用较为直观的绝对程度中心度作为排名依据。另外，本文所分析的对象是有向网络图，据此又将绝对程度中心度分为：外向绝对程度中心度和内向绝对程度中心度。

表1列出了外向、内向绝对程度中心度由高到低的排名，其中外向绝对程度中心度排名体现了论坛成员回复其他成员帖子热心的程度，排名第一的成员是“蝎蝎蝎”，该成员具有最高的点出度87，意味着他对其他87个成员的帖子做出过回复。内向绝对程度中心度的排名反映了论坛成员被多少其他成员响应的程度，其中排名第一的“夏茉涟漪”具有50的点入度，即代表该成员被其他50个成员以回帖的方式响应过。另外，由于成员被回复是因为其所发布的帖子而被响应，所以该排名在一定程度上也显示了成员所发帖子的影响力。表1底部呈现了外向、内向绝对程度中心度的均值和方差。可以看出外向、内向绝对程度中心度的均值同为1.8，即表示每个成员外向或内向连接的其他网络成员数为1.8。然而外向绝对程度中心度的方差略高于内向绝对程度中心度（4.170>3.986）。

Ucinet在得出社会网络中行动者程度中心度的同时，还给出了网络的群体程度中心性。群体程度中心性是对一个网络整体结构的紧密性的度量，这种紧密性是关于该网络在多大程度上围绕某些节点组织起来的描述。群体程度中心性能够反映网络的“权力”是否握在一个或少数人手中。该咨询关系网的外向群体程度中心性4.235%明显高于内向群体程度中心性2.396%，即论坛中热心发帖的成员相对于被火热回帖的成员更加集中。由于群体程度中心性数值越接近1则中心性越高，因此两种群体程度中心性都不高，社会网络结构并非“集权制”。

本研究通过spss对程度中心度进行了频次分析，分析结果如表2所示。

如表所示，点出度方面：没有对其他成员做出任何响应（点出度为0）的成员占9.1%，点出度为1的成员是多数者（60.2%），而点出度不超过4的成员占91.7%，即绝大多数的咨询论坛成员只对0到3个其他成员做出了回帖行为。点入度方面：有54.3%的成员受到了冷落（点入度为0），被其他1个成员响应的行动者占21.4%，而点入度高于1的成员比例都不大于5.7%。从点出度的频次分析不难得出90.9%的成员都对别人做出了回复，因此可以看出绝大部分成员都积极地参与了虚拟社区互动，而点入度的频次分布则远没有点出度均匀，大部分成员没有被其他成员回帖。由社会网络图的性质可知有向图中所有节点的点出度与点入度必然相等，然而此网络中存在着广泛成员的出帖与少数成员的收帖的现象，这一现象很可能是因为虚拟咨询社区中成员选择互动对象具有非常强的选择性——成员想花费尽量少的社交成本来获取尽可能多的能满足自己的需求和兴趣的信息。

本文用spss求出了每个成员外向、内向绝对程度中心度间的Pearson系数为0.299且在0.01水平上显著。根据邱皓政《量化研究与统计分析》中的标准：相关系数在0.10至0.39间表示两者低度相关，因此可以推断咨询论坛中的成员即不会因为自己努力回应别人而得到别人的回复，同时也没有证据能表明得到回复多的成员会去“回报”网络中的其他成员。这也从另一方面体现出咨询网络中成员互动的功利性大于情感的互惠性。

2.亲近中心性。可以想象，如果一个节点与其他节点都接近，那么该节点在信息的获取或传递上就更加有利，它很可能居于网络中心。亲近中心性正是表现节点多大程度上能成为这种网络中心的概念。而亲近中心度则对亲近中心性做出了操作性的刻画，如果节点的亲近中心度数值越小，则说明该节点与其他点的距离越短，则在信息资源、权力、声望及影响方面越强。反之，数值越大则越是远离网络核心。按照标准化程度，亲近中心度分为：绝对亲近中心度、相对亲近中心度。由于本研究无需与其他规模不同的网络相比较，故只研究节点的绝对亲近中心度。

由于咨询论坛中形成的是有向网络图，所以绝对亲近中心度包括了内、外绝对亲近中心度两个部分。表3列出了内、外绝对亲近中心度由低到高的排名，内绝对亲近中心度排名体现了论坛成员在获取其他成员反馈信息的能力，排名第一的成员是“vanowen”，该成员与其他成员的距离之和为133907，该距离之和数值在所有成员中最小。此成员在获取信息的网络中占据着较为核心的位置。外绝对亲近中心度排名反应了论坛成员影响其他成员的能力，排名第一的成员是“edance”，该成员与其他成员的距离之和为145440，在所有成员中该数值最小，因此该成员在影响力网络中占据着较为核心的位置。

笔者用spss绘制出所有成员具有的内绝对亲近中心度的频次条形图（图3），可以看出大部分成员具有较大的内绝对亲近中心度，即大部分成员没有占据内向网络中的核心位置。

通过外绝对中心度的频次条形图（图4），可知同样是大部分成员占据着外向网络的非核心位置。

3.中介中心性。论坛中的成员通过回帖行为相互传递咨询信息，发生影响，从而使得他们之间建立了程度不同的联接并形成了社会网络。某些行动者在社会网络中具有媒介的能力，而衡量这一能力的指标正是中介中心性，中介中心度则是中介中心性更为具体操作化的概念。如果一个节点处于许多其他节点对的最短途径上，我们就认为该节点拥有较高的中介中心性。中介中心性越高的行动者越是能够控制或曲解信息的传递。由于本文无需比较不同规模网络的中介中心性，故而只以绝对中介中心度作为研究对象。

从表3中可知，排名第一的蝎蝎蝎絕对中间中心度为39287.184，远远高于网络成员绝对中间中心度均值380.178。由此可知大量成员间互动的血液都要流经蝎蝎蝎这个节点，因此该成员对虚拟社区中的互动方式、信息内容也最为了解。此外，网络的群体中介性反映了一个图中，中介性最高成员与其他成员中介性的差距，这种差距越大，则群体中介性数值越高，值域为[0，1]。该咨询网络的群体中介性为15.38%，说明整个网络中的信息和资源被少数人垄断的程度并不高。通过频次分析得出，79.6%的成员具有的中间中心度为0，即大部分成员都不具备桥的特点。

三、论坛成员影响力分析

虚拟社区中成员是透过帖子来产生影响力的，一个帖子被多少人评论，多少人浏览体现了帖子背后成员在该社会网络中的能量。杨学成、兰冰在《基于内容分析的品牌微博沟通研究》中通过“微博转发数”和“微博评论数”来操作微博的影响力，与此类似，本研究将“回复数”与“浏览数”作为成员影响力的衡量指标。

本研究将每个主帖背后的发帖成员所具有的外、内向绝对程度中心度，内、外绝对亲近中心度，中间中心度作为变量，将主帖的回复数与浏览数作为因变量做回归分析。其中，以回复数为目标变量的分析结果如表4所示。我们从中知道，除了外、内向绝对程度中心度两个变量以外，其余变量对回复数的影响都不显著。外、内向绝对程度中心度的Beta系数分别为1.024、0.982，说明一个成员的外、内向绝对程度中心度越高，则其发帖收到的回复就越多。

以浏览数为目标变量的分析结果如表5所示。从表中可知，除了内向绝对程度中心度以外，其余变量对浏览数的效应都不显著。其中，内向绝对程度中心度的Beta系数为35.569，说明一个成员具有的内向绝对程度中心度越高，则其发帖被浏览的次数就越多。

四、结论与建议

通过分析，本研究得出咨询社区中成员互动所形成的社会网络具有如下特点：1.低密度，即成员间的互动关系是不紧密的。2.大量成员的出帖与少数成员的收帖。大部分成员具有非零外向绝对程度中心度，小部分成员具有非零内向绝对程度中心度。3.外向、内向绝对程度中心度间低相关性。咨询网络中成员互动的功利性大于情感的互惠性。4.两种群体程度中心性都不高，社会网络结构并非“集权制”。5.少数成员占据着网络的核心位置。多数成员具有较低的内、外绝对亲近中心度。6.低中介中心性。大部分成员都不具备桥的性质，只有少数人具备高中介中心性。7.发帖成员具有的外、内向绝对程度中心度越高，则其发出主帖收到的回复就越多。8.发帖成员具有的内向绝对程度中心度越高，则其发帖被浏览的次数就越多。

虚拟社区已经成为企业开展营销活动的重要手段，特别是围绕特定服务或产品的咨询类虚拟社区更是如此。企业如果能够恰当的介入相关的咨询社区便可以与消费者进行有效的沟通，甚至引导消费者行为，提升品牌形象。从本研究得出的咨询类虚拟社区特点1、2、3可知，以咨询为主题的社区中，成员们大多数只关注自己感兴趣的帖子。企业应该通过社区分析出成员们对产品关注的焦点，从而以此作为与消费者沟通或改进产品的切入点。从特点4、5可知咨询社区中只有少数人可被称之为核心。而这些少數派很可能就是引领大众的意见领袖，也是企业应该追逐的对象。较之于普通成员，企业应该投入更多的精力分析这些核心，让他们成为自己的好朋友，甚至忠实的粉，因为这些核心相对于企业在广大消费者中有着更为亲近可信的心理地位。特点6则告诉我们咨询社区中的大部分成员间的沟通不需要中间人，但仍有少数人充当着网络中的桥梁。这些桥梁对于咨询网路中的信息流通至关重要，掌握这些桥梁便能够让企业了解营销信息是如何在消费者中传播的。最后，鉴于咨询社区7、8两个特点，企业应该将具有高外、内向绝对程度中心度的成员作为影响大众的重要媒介。

参考文献：

[1]罗家德.社会网分析讲义[M].社会科学文献出版社，2005.

[2]杨学成.基于内容分析的品牌微博沟通研究[J].经济与管理研究，2014（04）.

[3]杨学成，隋越，岳欣.机构微博的社会关系网络构建——以腾讯商学院为例[J].北京邮电大学学报（社会科学版），2012（03）.

[4]涂科. 基于社会网络分析法的在线社区的消费者互动研究——以武汉得意生活网“数码通讯”在线社区为例[J].物流工程与管理，2012（09）.

[5]涂科.消费型虚拟社区网络结构及其成员关系特征研究[D].武汉科技大学，2012.

[5]徐小龙，黄丹.消费者在虚拟社区中的互动行为分析——以天涯社区的“手机数码”论坛为例[J].营销科学学报，2010（06）.

[6]Granovetter M S. The strength of weak ties[J].The American Journal of Sociology，1973（06）.

[7]Granovetter M S. Economic action and social structure：the problem of embeddedness[J].The American Journal of Sociology，1985（03）.

（作者单位：北京邮电大学武汉钢铁集团研究院）