肖建英

(中国矿业大学 公共管理学院,江苏 徐州 221116)

征地冲突危机信息网络传播问题研究

肖建英

(中国矿业大学 公共管理学院,江苏 徐州 221116)

以云南省某县征地相关爆炸事件为例，对征地冲突危机信息网络传播问题进行研究。运用社会网络分析方法对爆炸案危机信息传播网点进行抽样，绘制征地冲突危机信息传播网络拓扑图，并从网络中心性、网络凝聚子群等方面对整体网络结构进行实证分析。结果显示，各网点在爆炸信息网络传播过程中的作用并非均等，网点之间存在一定程度的聚类，整体网络具有较强的凝聚力，信息传播途径畅通。研究结论可为网络危机信息管理提供一定借鉴。

征地冲突；危机信息；网络传播；爆炸

网络媒体作为虚拟行动者对信息的传播没有明确边界，较之传统媒介更具有欺骗性，这使危机信息传播的社会网络更为复杂。随着网络社会影响力扩大，基于网络的危机管理研究受到国内外学者关注。危机信息传播是危机管理研究的一部分，其中的网络传播是当前研究的热点[1]。

现有文献对危机信息网络传播的研究存在两种形式：一是对危机信息网络传播现状及管理对策的分析；二是通过案例对危机信息网络传播存在的问题进行探讨。较多学者侧重对危机信息网络传播问题进行整体性研究。公众对网络危机信息的查询、交流、发布行为受到网络危机信息可信度的影响[2]，准确、及时的信息是危机决策的基础，也是公众情绪的稳定剂和减压阀，网络信息质量对公共危机应对具有重要影响。如张玉亮从网络危机信息的内容、传播、效用3方面构建质量指标体系，对网络危机信息质量测评做出了积极探索[3]。政府应在第一时间发布信息，掌握危机信息传播的主导权，充分发挥新闻发言人的作用，有效应对危机[4]。在案例研究方面，汤志伟等以汶川地震为例，区分不同类型的网络危机信息进行可信度评价，并对网民评价的影响因素进行分析[5]。潘芳等提出，危机信息在网络中选择通达性最好的传播路径进行迅速传播，可以降低因网络拥塞导致的信息传播延迟[6]。

采用社会网络分析(SNA)方法对危机信息网络传播结构进行定量研究的较少。社会网络的研究内容分为物理可接触的现实社会网络和基于信息传播形成的虚拟社会网络[7]。从现实社会来看，人类社会的复杂网络结构是危机信息传播与扩散的社会基础，信息的传递与交流受到社会关系与社会网络影响。在虚拟社会研究中，社会网络分析方法常被用来研究网络节点之间的结构关系，如对虚拟社会中博客社区交流网络探讨，对网站互动网络中核心网点的分析[8-9]。

现有研究成果尚未针对危机信息在虚拟网络中的传播结构进行探讨。社会网络分析方法在现实社会和虚拟社会研究中都有被引用，但以案例为线索对虚拟网络的分布特征进行探讨的并不多见。征地冲突事件属于公共危机信息，在快速城市化进程中，各地因违法征地、暴力征地上演着一幕幕征地冲突惨剧，相关资料显示，国土资源部门是群体上访的热点部门[10]。征地冲突相关新闻在网络中比比皆是，网络使得重大征地冲突事件可能瞬间传遍全国，甚至由网络反射到现实，加剧征地冲突形势，影响极为恶劣。网络之间的链接及互引使得公众对征地冲突信息的获取更加快捷和便利，然而目前很少有人对征地冲突危机信息的网络传播问题进行过深入探讨。应用社会网络分析方法对征地冲突事件在网络虚拟社会的传播进行研究，成为公共危机信息管理、土地管理领域的一个交叉性研究切入点。

1 案例与研究方法

1.1样本选取

笔者以具有代表性的“某县爆炸”事件为例，对征地冲突危机信息网络传播问题进行研究。爆炸事件发生于某社区服务中心征地补偿协议签约现场，造成4人死亡，16人受伤。“某县爆炸”事件仅是征地冲突的一个缩影，对这类事件在网络中传播的途径、传播网络结构特征、传播网络中的重要节点、传播网络的信息流通是否受控于某些节点以及信息传递的流畅性进行分析，有助于理解网络对公共危机事件的扩散效应和特征，为公共危机事件网络传播的积极引导和管理提供数据资料。

1.2数据采集

以“某县爆炸”事件网络传播所构成的传播网络为研究对象，对信息发布、传播的网络节点进行社会网络分析。首先分别以多个检索词，利用百度、谷歌进行检索，以“某县爆炸”检索得到的相关信息较为全面，谷歌搜索引擎搜索信息量较为全面，故最终确定以“某县爆炸”为检索词，通过谷歌搜索进行信息检索。

社会网络研究涉及节点抽样、边抽样、深度优先抽样和滚雪球抽样4种基本抽样方式。笔者采取节点抽样与深度优先抽样相结合的方式对网络信息进行检索，初始检索获得37页，后逐页点击并查看所涉及的网点(子网点并入上级网点)，对每页新闻来源网点进行滚雪球式分支网点搜索并整合。剔除只存在一条单向关系的网点，最终确定88个新闻媒体网点[11]。

通过某县爆炸新闻在各网点之间的引用及链接关系，构建网点之间的有向关系矩阵[12]。即网点A转载或引用网点B有关某县爆炸的新闻，则网点A对网点B的联系为1；否则，联系为0。最终形成某县爆炸事件网络传播社会网络关系矩阵。

1.3数据社会网络分析方法

笔者运用SNA方法，从社会网络的整体网络特征、网络中心性分析、凝聚子群分析、关联性分析等方面对某县爆炸传播网络的结构及分布状况进行研究，相关运算及图谱分析分别通过UCINET、NetDraw软件实现。

2 数据分析

2.1整体网络分析

密度是衡量整体网络成员之间联系密切程度的重要指标，对“某县爆炸”危机信息网络传播二值矩阵进行分析得到，爆炸危机信息网络传播所构成整体网络的密度为0.085，所构建整体网络能够为网络成员提供资源，但不至于限制其发展。各网点之间的平均距离为2.436，建立在“距离”基础上的凝聚力指数为0.248，说明整体网络存在一定的凝聚力。运用视图化工具，绘制包含88个网点的爆炸危机信息网络传播关系的网络图如图1所示。线段箭头指向代表由引用网点指向被引用网点，网点间的连线越多表明其关系越密切。

2.2网点中心性分析

点度中心度是测量某网点与其他网点相联系的能力，中间中心度和接近中心度分别是测量一个网点控制其他网点联系和不被其他网点控制的能力。

2.2.1网点点度中心度分析

点度中心度测量网点之间直接联系的程度，由于所构建整体网络为有向矩阵，点度中心度区分点出度和点入度两个值。测度结果显示，点出度中心度排名前5位的网点分别为新华网、中国广播网、云南网、人民网和中国新闻网，其点出度中心度分别为55、46、44、43、34，点出度最高的新华网可通过55个网点实现信息传递。点出度中心度的最小值为0，包括东楚网、光明网等21个网点，这些网点几乎没有传出信息。点入度中心度最高的网点为新浪网，有37个网点的信息传入。点入度中心度的最小值为0，包括都市时报、东方早报等16个网点。点出度中心势为54.610%，点入度中心势为33.923%，反映网点的集中趋势。

图2所示为网点整体度数中心度分布图谱,其中网点图标越大说明与该点有直接联系的网点越多。可见，新华网与其他网点的直接联系最多，人民网、凤凰网、中国广播网、云南网次之。与其他网点直接联系越多的网点在信息传递过程中的作用就越大。

2.2.2网点中间中心度分析

“某县爆炸”事件网络传播整体网络中间中心度排名靠前的网点为新华网、凤凰网、人民网等，表明有较多的网点通过这些网点建立信息传

图1 网点整体网络分布图

递关系。中间中心度的最小值为0，包括大洋网、都市时报等20个网点，表明没有网点可以通过这些网点与其他网点建立信息传递关系。网络中间中心势为12.38%，表明网络中网点没有划分为多个小团体，不存在对某个网点的依赖。

图3所示为网点中间中心度分布图谱，其中网点越大代表经过该网点的其他两个网点间最短路径的数量越多。即新华网、凤凰网、人民网的中间中心度较大，说明这些网点对信息传递具有关键“中介”作用。

图3 网点中间中心度分布图谱

2.3网络核心-边缘结构分析

经过1 000次迭代，核心-边缘结构分析结果显示，网点之间的网络相关性为0.242。新华网的核心度最高,新闻网、人民网、中国广播网、云南网、中国新闻网和都市时报6个网点处于相对核心位置，集中度为0.870，表明这6个网点属于整个网络中的相对核心节点，在与其他网点之间的信息传播中发挥着积极作用。

2.4网络凝聚子群分析

为判断“某县爆炸”信息传播网络中不同网点之间的关系，对整体网络进行成分分析，区分出强成分和弱成分。结果显示，弱成分只有1个，由全部网点构成；强成分有50个，由东方网、中国广播网等38个网点构成的较大成分，其余12个强成分分别由强成分之外的单个网点构成。成分分析得到了整体网络中网点之间的分区，未显示整体网络内部结构的相关信息。以下将从其他角度深入分析“某县爆炸”信息在网络中传播所构成整体网络的凝聚子群。

2.4.1派系分析

“某县爆炸”事件危机信息通过网络传播，信息传递存在一定方向。派系建立在关系互惠的基础上，以成员网点之间是否相互关联为切入点，考察任何一对成员网点是否相互选择。对“某县爆炸”信息传播网络的派系分析结果显示，“某县爆炸”事件传播网络中各网点大致存在4个派系，并且每个派系所包含的网点存在重叠。网点之间的互惠关系比较严格，所区分出的4个派系为强派系。

2.4.2K-核分析

K-核作为以点度数为基础的凝聚子群，可找出整个传播网络中具有较强链接密度、处于网络中心的自网络[13]，同时能够判断整个网络对核心网络的依赖程度。

“某县爆炸”事件信息传播网络的K-核分析得到11个区，聚类数分别为2、3、9、15、21、33、41、42、47、50、57，度数分别为12、11、10、9、8、7、6、5、4、3、2。度数最大的分区(12-核)包括32个网点(东方网、南都网、东方早报、中国广播网、红网等)，该分区包含57个聚类，聚类1(CL1)由以上32个网点构成，另外56个聚类分别由其余56个网点构成。可见，“某县爆炸”事件网络传播主要依赖于这32个网点，且这32个网点包含点度中心度、中间中心度排名前5位的网点，这也证实以上网点中心性分析的可信性。

图4所示为K-核分析分布图谱，其中不同形状的节点图标分别代表11个子网络。圆形节点形成12-核子网络，由32个网点构成，在整体网络中的连接关系较为密集，具有较强的凝聚力，说明“某县爆炸”事件网络传播形成的整体网络对该子网络具有一定的依赖性。对K核分布进行凝聚子群密度测度的结果为0.068，表明整体网

图4 网点K-核分析分布图谱

络中的派系不显著。

2.5网络小世界效应

对“某县爆炸”信息传播网络的小世界效应进行探究，目的在于分析该传播网络是否形成较为畅通和快捷的信息传播途径。对整体网络有向矩阵进行对称化处理，进而计算出其网络关联度为0.495 7，说明整体网络中信息传递的独立途径相对较多，网点之间的联系不会受到少数某些网点的控制。在此结论基础上，借助网点平均距离指标，从最短路径角度验证“某县爆炸”危机信息网络传递的小世界效应。若整体网络具有小世界效应，则说明该网络信息流通快捷，爆炸事件信息可通过该网络得以迅速传播。

网点距离描述性统计分析及计算结果显示，“某县爆炸”危机信息传播网络矩阵中平均距离L为1.963，标准差为0.543，最小距离为1，最大距离为4。网点距离为2的情况出现5 418次，次数最多，占总数的70.8%，说明多数网点之间的距离为2，即网点之间平均通过其他2个网点便可建立联系。“某县爆炸”危机信息传播网络具有小世界效应，信息的网络传播环境相对较好，网点之间具有较好的信息传递途径。以距离为基础的整体网络凝聚力指数为0.549，表明“某县爆炸”危机信息网络传播所形成整体网络的凝聚力较大。

3 结论

网络中心性分析可揭示出各网点在信息传播中发挥作用的方式和程度。“某县爆炸”危机信息的主要扩散者为新华网、中国广播网、云南网、人民网和中国新闻网等网点，新浪网、腾讯网、搜狐网等网点为主要的信息搜集整理者。在该危机信息传播中发挥信息搜集并扩散作用的网点主要有新浪网、凤凰网、人民网、东方网、中国广播网。可见，同一网点可能同时发挥着信息发布、整理及扩散的作用，各网点在危机信息传递中发挥作用的方式和大小也得以区分。

核心-边缘分析结果显示，“某县爆炸”信息传播网络具有核心-边缘结构，但并非十分明显。位于核心位置的6个网点在信息传递中发挥着积极作用，属于信息传播的核心网点。云南网、中国新闻网作为信息源头，新华网、人民网、中国广播网作为信息搜集及扩散者，都市时报作为信息搜集接收者所发挥的作用不尽相同。

派系、凝聚子群揭示出某县爆炸危机信息传播网络中存在子群体和关键节点，同时凝聚子群密度指标验证了整体网络的强凝聚力。派系分析结果及派系分析图谱显示中国新闻网、红网、中国广播网等8个网点存在派系聚类现象，K-核分析进一步揭示出存在聚类特性的网点。与凝聚子群分析不同，整体网络关联性对应于社会学中的“社会团结”，主要探讨网点之间的相互关联特性，小世界便是关联之网。整体网络关联度和小世界效应测度结果表明，“某县爆炸”危机信息传播虚拟网络凝聚力较高，网点之间信息传播环境较好。

总结来看，某县爆炸危机信息通过网络传播形成的整体网络中，各网络节点对信息传播的作用程度不同，各节点分别通过信息发布、信息收集整理、信息收集扩散等形式对危机信息的网络传播做出较大贡献。信息传递过程中存在个别网点之间的分派、集群现象，不过就信息传播网络整体而言，小团体效应并不明显，网络整体凝聚力较高，信息传递途径通畅。这在一定程度上说明，对类似危机信息网络传播的积极引导和管理，能够在不阻断网络信息传递渠道的情况下，运用发挥信息源头、信息扩散作用的关键网点进行信息披露，从而正确引导网络舆论，实现对危机信息的有效管理。

4 讨论与展望

运用社会网络方法对“某县爆炸”事件网络传播问题进行分析，有别于针对单个网点的研究，能够从宏观上展示危机信息在网络虚拟社会中的传播路径。由于爆炸案例涉及的网点较多，网络虚拟社会难以明确区分边界，而社会网络分析方法主要对有界群体之间的关系进行研究，故数据收集过程综合采用多种抽样方法，并未穷尽所有网点。如果不排除仅有一条单向链接关系的网点，“某县爆炸”事件网络传播所形成的网络将更复杂，预计会呈现出典型的新闻传播星状拓扑图。

社会网络分析方法的研究焦点是行动者之间的关系，会忽视行动者动因的分析。对“某县爆炸”信息在网络虚拟社会中传递所形成的网络结构进行分析，探讨各节点之间的关系并发现关键节点，并未对节点之间链接的动态变化和虚拟社会网络形成的原因做出说明。与现实世界中动因分析不同的是，虚拟社会网络形成原因的分析不容易直接进行问卷或访谈式调查。对此，网点规模、网点主办方、网点功能等性质的不同可能是影响因素，但需要后续研究进行证实。

选取征地冲突的一个案例，对其在虚拟网络社会传播中形成的结构关系进行分析和探讨，所得结论的适用范围有待检验。在这方面，单个案例分析不能得出普适性的规律，同种类型危机信息的不同案例之间以及不同类型危机信息的案例之间进行比较研究，可能会得到更为翔实的结论。

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XIAO Jianying:Lect.; School of public management, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China.

Research on the Information Network Communication of Land Expropriation Conflict Crisis

XIAOJianying

Taking the explosion case about land expropriation in Yunnan province as an example, the purpose of this paper is to study on the problem of information network communication of crisis of land acquisition conflict. This paper uses the method of social network analysis to sample websites with the explosion, to draw the network topology graph, to carry out the empirical study from the aspects of network centrality, network condensed subgroup, network relevance and small-world effect. Results show that functions of different websites on expropriation information communication are varied. There is clustering among the websites, while cliques among the whole network are inconspicuous. Cohesion of the whole network is strong, and ways for information transmission are free. Such relevant conclusions may provide references for the technological and decision making departments to guide and manage internet communication of crisis information effectively.

land expropriation conflict; risk information;net spread; explosion case

2095-3852(2017)01-0029-06

A

2016-09-02.

肖建英(1983-)，女，河北保定人，中国矿业大学公共管理学院讲师.

中央高校基本科研业务费基金项目(2014WA06，2014XT07);江苏高校哲学社会科学研究基金项目(2015SJD433).

F301;G203

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.01.007