“数字营销”微博圈的实证研究

 引言
微博，即微型博客，是基于互联网终端发布的精短信息以供网友共享的信息平台。微博主可以利用微博的“关注”功能选择自己感兴趣的人进行关注，便于及时的信息共享。通过这种“关注——被关注”形成的具有相似兴趣的微博圈则具有潜在研究的价值。本文以“数字营销”微博圈为例，分析该博客圈成员的深度交流互动现状。
社会网络分析方法是研究社会关系的量化的研究方法，目前更多的被应用到虚拟学习社区的网络研究中。如张豪锋等以教育技术系同学组成的QQ社群为研究对象，袁园等以共链关系研究了微博用户关注兴趣，提出了改进微博关注推荐的建议。本文以“数字营销”微博圈为研究对象，目的在于发现微博兴趣圈中用户之间的交流是否突破了现实中的时空限制，使知识信息可以沿着关系线快速传播。
微博之间的交流是一种背对背的交流方式，用户可以选择自己的关注对象，但是不能保证别人也同样关注自己。因而本研究从“关注”和“互动”两个维度深入分析该微博圈的网络结构特征，并试图利用微博圈平台打破日常交流的地域、时空限制，使得信息资源能更快速更有效的实现传播共享。
1 “数字营销”微博圈的数据取样与处理
1.1 数据取样 社会网络分析必须是对有明确界限的网络进行分析，然而在基于微博形成的虚拟网络中，微博圈的范围很难界定，为了保证数据的有效性、一致性和准确性，本研究拟采用滚雪球抽样来选取研究对象。具体方法如下：首先在新浪微博平台上以“数字营销”为标签进行用户搜索，将被关注人数较高（超过4000人）的微博用户记录下来，选取了其中12名用户（大数据营销峰会、中国CMO俱乐部、中传互动于明、中传互动、淡定的张一、江枫时评、datatalks数据赢家等）。然后再提取他们的标签进行统计，选出6个被提到频率最高的标签，即大数据、云计算、数据挖掘、新媒体、微电影、公关；然后再通过微博标签找人的功能来确定研究对象。此处的找人是通过上面统计的6个标签中的某个标签外加“数字营销”这个标签，以此来使选取的对象更符合数字营销圈内人。比如输入“大数据 数字营销”两个标签，进行第一次搜索，然后以“云计算 数字营销”进行第二次搜索；依次类推……，通过6次搜索，总共得到了97名微博用户样本（取样时间为2013年8月6日）。
1.2 数据处理 微博用户样本确定后，收集97名微博用户之间关注以及被关注的情况，将样本数据矩阵化，形成一个二值矩阵，部分数据结果如表1所示。在该矩阵中，首行和首列表示微博的用户名，矩阵内数值表示用户之间的关注关系，1表示行用户关注了列用户，0表示没有关注。
关于“数字营销”微博圈内用户的交互情况，笔者以 2012年2月14日至2013年8月14日期间97名微博用户之间的交互数据作为样本，将样本数据矩阵化，形成一个赋值矩阵，部分数据结果如表2所示。此矩阵中的数值表示两个用户之间的关系强度，例如数值3表示行用户的3篇博文得到列用户的评论。
2 “数字营销”微博圈的社会网络分析
社会网络分析是对社会关系结构及其属性加以分析的一套理论和方法，被看作是关于社会关系研究的新范式。可以从多个角度对社会网络进行分析，其中包括中心性分析、核心-边缘分析、凝聚子群分析以及角色和位置分析。这里主要采用中心性分析以及凝聚子群分析。
2.1 “数字营销”微博圈的社群图 社群图是描述社会网络的一种常用方法，由一定的点和线组成，根据方向可以分为有向图和无向图。在此我们研究的微博圈的“关注”和“互动”关系都是有向图。利用UCINET软件绘制出该微博圈的关注与被关注关系社群图如图1所示。
图1所示的社群图是个有向图，箭头由关注者指向被关注者，即1指向2表示1关注了2。图中的中心节点65、46、58、66、79、65、60、57、63、37、74、42、53、38、61、59号等用户拥有庞大的粉丝群，是其他拥有相同兴趣的微博用户的普遍关注对象，被称为明星用户，其他用户则是普通用户。9号和45号用户是孤立节点，表明他们在这个微博圈中没有关注其他人，也没有被其他人所关注，孤立于圈子之外。