1、1线上社会网络关系属性及其作用探究摘要本文拟通过实证分析的方法探究构建于线上的社会网络是否存在强弱连接的分化，以及拥有不同连接属性的社会网络，其上的信息传播特征和用户行为是否符合在线下已被证实的理论发现“弱连接传递信息，强连接引发行为” 。通过对 402 名线上平台使用人群调查发现：存在于线上的社会网络的确存在强弱连接的分化，且微博上的社会网络趋向于“弱连接” ，微信上的社会网络趋向于“强连接” 。微信的强连接属性强有助于增加信息的可信度；微博的弱连接属性强有助于增加信息的流动。微信由于强连接属性，个体在该社会网络中的影响力大；微博由于其弱连接属性，个体在该社会网络中的传播力大。 关键词线上；
2、社会网络关系；微信；微博 中图分类号C912文献标识码A文章编号1005-6432（2014）18-0089-04 1 引言 当今的 Web2.0 时代，人们所在的社会网络都由线上、线下两部分构成。与你发生连接的个体可来自现实中与你熟识的社交圈，也可来自互联网上未曾谋面的人群。在学术研究领域，诸多中外学者都对线下社会网络的关系属性（即连接强度）及其影响进行了深入的挖掘，并取得众多成果。而对于线上的社会网络，其表现形式多种多样，但概括而言，主要分为两大类：一类以微博为代表的开放型平台；一类以微信为代表2的基于用户真实社交圈的封闭型网络。本文旨在探究存在于线上的社会网络是否同样存在强弱连接的分化，
3、以及拥有不同连接强度的社会网络，其上的信息传播和用户行为特征是否符合在线下已被证实的理论发现“弱连接传递信息，强连接引发行为” 。 2 理论回顾 有关社会网络强弱连接属性的研究最早起源于美国社会学家马克?格兰诺维特提出“弱连接理论” （1974） 。他将连接强度直观地定义为：认识时间的长短+互动的频率+亲密性+互惠性服务的内容。例如，交往甚密的朋友之间、在一起工作且时常交换想法的同事之间，都属于强连接。而仅仅有几面之缘的“认识”的人、长时间没有联系的高中同学之间，就属于弱连接。弱连接可扮演不同群体间的桥梁，将不同的群体结合为更大的社会网络。通过作为桥梁的弱连接，个体能触及更多的人，以及穿过更大
4、的社会距离。这是强连接不能实现的。强连接关系往往存在于小群体内部，因为小群体中的个体往往具有相似的态度和信息知晓度，因此个体之间更容易建立强连接。强连接又保证了个体之间的信息和知识的交换。因此，小团体中，其他个体所拥有的知识和信息对某个个体来说并不具有重要的价值（因为他很容易知道，或者已经知道了） 。而不同的社会团体间，往往存在着弱连接。这种弱连接为不同的团体间的知识交换提供了可能。因为不同群体所具有的知识和信息对另一个群体而言是稀有和难以获得的，因而往往更有价值。因此， “弱连接”虽不如“强连接”那样坚固，却有着极快的、低成本和高效能的传播效率，即弱连接在信息传播方面发挥了更大作用。 3哈佛
5、大学教授尼古拉斯?克里斯塔吉斯和加利福尼亚大学圣迭戈分校副教授詹姆斯?富勒在大连接一书中进一步将社会网络的连接原则概括为“弱连接传递信息，强连接引发行为” ，在肯定了弱连接在信息传递方面具有重大作用的同时，发现了强连接在影响群体中的个体行为方面的作用。书中指出，用户连接的强弱和分隔距离的远近决定了用户之间相互影响的方式和影响力的大小。信息的传播路径可能会达到相距“六度分隔” （弱连接）的群体范围，但最终的影响范围及确信机制仍建立在三度分隔（强连接）之内。通过对大量群体事件进行研究，他们发现社会传递对最终事件的影响比信息本身产生的直接影响更大，而且几乎所有传递都发生在具有强连接关系的亲密朋友之间
6、，这表明强连接对于社会网络中行为传播的重要性，即人与人之间的强连接会引发行为。 有关线下社会网络关系属性的研究已经取得了较为丰硕的成果。然而以往的研究中较少涉及线上社会网络关系属性的研究，考察线上社会网络的关系属性，有助于全面地了解信息时代人们所处的社会网络。此外，对隐藏在线上社会网络关系属性背后的相关影响进行探究，有利于更好地认识不同类别社会网络的作用机制。 3 研究假设 根据“弱连接理论”中有关线下社会网络连接强度的定义，我们将线上社会网络连接强度定义为：真实社交圈群体占比的高低+用户平均停留时间的长短。由于微博、微信两大平台在功能设置上存在差异微博近乎开放，微信多重权限。用户在两个平台上
7、建立连接过程中的门槛高低及便利程度将影响用户在两个平台上的好友结构。微信上建立连接4的门槛高，导致该社会网络中来自用户真实社交圈的人群占比高。其次，由于在不同的平台上所接触的群体不同，用户在两个平台上的停留时间也有区别。微信上相互认识的好友更多，相比于虚拟账号背后的个体，用户有更多的兴趣去了解和分享他们的现状。因此，用户在微信上的使用时间应该会比用户在微博上的使用时间长，接触时间长短将影响到连接属性的强弱。因而假设 1 为： H1：微信上的社会网络连接强度大于微博上的社会网络连接强度。 在信息可信度方面，由于微博是一个近乎完全开放的平台，用户在发布诸如位置、照片等私密信息的过程中，可能会更谨慎
8、一些。而微信是一个基于个人真实交际圈建立起来的社会网络，相比于虚拟网络中结识的陌生人，用户更信任微信平台上的信息接收者，因此他们在发布相关信息的过程中，可能会更放心一些。另外，从信息本身而言，每条信息发布的背后，带有发布者对个人信誉的担保。由于在微信上，用户发布的信息所面对的更多是实际有来往的群体，相比于虚拟网络中的弱连接群体，用户更在乎自己在他们眼中的信誉和形象，这也使得此类信息的真实性得以提升。在信息流动能力方面，从信息接收群体大小的角度来看，用户的真实社交圈存在人数上限，个人无法和所有自己感兴趣或有需要的个体都进行现实接触。因此用户在微信上的好友数通常低于在微博上所关注的账号或粉丝数。另
9、外，从信息的二级以上传播来看，微博上的信息传播非常容易，一键转发即可；而微信无法直接转发，用户须复制内容后选择对象才可进行二级传播。同时微信上的社会网络相对封闭，二度人脉的重叠度较高，即好友的好友很多时候仍然是我的好友，5这将影响到信息在社会网络中的传播路径和扩散速度。因而有如下假设2： H2：微信的强连接属性有助于增加信息的可信度，微博的弱连接属性有助于增加信息的流动能力。 从社会网络上流通的信息来看，社会网络中个体的影响力大小与其所传递的信息有效性存在关联，而个体的传播力大小与信息的覆盖面存在关联。有学者提出，人际交往中的感知信任以两个因素为基础建立，分别为仁慈和能力。前者在此解释为当信息
10、接收者相信信源是友善的时候，将提升其在交互过程中吸收所得信息并加以运用的概率。3微信上的社会网络遍布着相互认识的人群，个体在其中被视为友善的概率更高，引发信息接收者产生感知信任的可能更高，由他发布的信息更易被吸收并引发认知或行为的改变，个体的影响力更高。同时，微信的强连接属性使用户之间更易产生双向互动，1信息在双向传递的过程中被强化，提高了信息所代表的认知被系统中的个体所接受的概率。而相对于个体之间互不了解的弱连接群体，人际信任在此间发挥的作用有限，个体对他人行为或认知上的改变有限，影响力小。就信息覆盖面而言，微博上的信息和账号通常处于一个完全开放的系统中，这就决定了对于一条微博而言，它的潜在
11、接收者范围并不受发布者粉丝数限制，个体的潜在传播力大。而微信的社交网络相对封闭，同时信息的转发，即二级传播没有微博便利，因此信息的覆盖面较微博上窄。据此提出假设 H3。 H3：强连接属性有助于提升个体在社会网络中的影响力，弱连接属性有助于提升个体在社会网络中的传播力。 4 研究设计 64.1 数据收集 本次调查的样本来自厦门大学及软件园附近的 402 名学生或白领。调查时间为 2013 年 10 月至 11 月期间，调查形式为随机抽样，回收率100%。由于研究主题与微博和微信的用户行为有关，因此必须同时使用微博和微信的人群才属有效样本，剔除不合格问卷 96 份，有效样本率为76.12%。 回收
12、样本的性别分布：男性 56.86%，女性 43.14%；年龄段分布：“90 后”52.94%， “80 后”37.25%， “70 后”9.15%， “60 后”0.65%；职业分布：学生 50.33%，企业白领 40.52%，国企/公务员/事业单位员工9.15%。 4.2 变量确定 4.2.1 连接强度 我们以用户真实社交圈好友占比及用户平均停留时间来测量线上社会网络的连接强度。当用户真实社交圈好友占比较高时，该线上社会网络的连接强度更大，反之则更小。由此提出分假设： H1.1：对于单个用户的好友构成而言，微博中来自于现实生活中实际认识的粉丝数占比远低于其微信中来自于现实生活中实际认识的好友
13、占比。 H1.2：对于单个用户而言，其在微博平台上停留的平均时长低于其在微信平台上停留的时长。 4.2.2 信息可信度 本研究将用户在某平台上的个人信息曝光程度作为该平台上信息可7信度的测量指标，并以用户头像设置类型和私密信息发布频率来测量个人信息曝光程度。当用户的头像设置类型主要为本人照片、亲朋好友情侣合照时，用户的个人信息曝光程度较高；反之则较低。当用户在某平台上发布私密信息的频率高于其在其他平台发布同类信息的频率时，用户在该平台的个人信息曝光程度较高，该平台上的信息可信度较高；反之则较低。由此提出分假设： H2.1：对于单个用户而言，其在微信上的个人信息曝光程度通常高于其在微博上的个人信
14、息曝光程度。 4.2.3 信息流动能力 本研究将用户在某平台上转发及分享类信息的配比作为该平台上信息流动能力的测量标准。当用户在某平台上转发信息的配比较高时，该平台的信息流动能力较高；反之则较低。由此提出分假设： H2.2：对于单个用户而言，其在微博平台上发布转发类信息的占比高于其在微信朋友圈上发布分享类信息的占比。 4.2.4 个体影响力 本研究将获取信息的主要途径分为通过社会网络中的个体获取信息和通过其他渠道获取信息，通过调查用户在某平台上获取信息的主要途径来评判个体在其上的影响力。当用户在某平台上通过社会网络中的个体获取信息的频率较高时，个体在该平台上的影响力较大；反之则较低。由此提出分
15、假设： H3.1：对于单个用户获取信息的主要途径而言，其在微博平台上通过好友获取信息的频率低于在微信朋友圈上通过好友获取信息的频率。 84.2.5 个体传播力 本研究认为当用户在某平台上的好友数量高于其在其他平台上的好友数量时，个体在该平台上的传播力较大；反之则较低。当用户在某平台上转发信息的配比高于其在其他平台上所转发信息的配比时，个体在该平台上的传播力较大；反之则较低。由此提出分假设： H3.2：对于单个用户而言，微博好友数通常高于微信好友数。 H3.3：对于单个用户而言，其在微博平台上发布转发类信息的占比高于其在微信朋友圈上发布分享类信息的占比。 5 描述性统计结果分析 6 假设和配对样
16、本 T 检验结果分析 假设和配对样本 T 检验结果假设 1P 值 1 验证结果 H1.1：对于单个用户的好友构成而言，微博中来自于现实生活中实际认识的粉丝数占比远低于其微信中来自于现实生活中实际认识的好友占比 10.000*1 成立H1.2：对单个用户而言，其在微博上停留的时间低于其在微信上停留的时间 10.000*1 成立 H2.1：对于单个用户而言，其在微信上的个人信息曝光程度通常高于其在微博上的个人信息曝光程度 10.003*1 成立 H2.2：对于单个用户而言，其在微博平台上发布转发类信息的占比高于其在微信朋友圈上发布分享类信息的占比 10.000*1 成立 H3.1：对于单个用户获取
17、信息的主要途径而言，其在微博平台上通过好友获取信息的频率低于在微信朋友圈上通过好友获取信息的频率 10.001*1 成立续表假设 1P 值 1验证结果 H3.2：对于单个用户而言，微博好友数通常高于微信好友数10.000*1 成立 H3.3：对于单个用户而言，其在微博平台上发布转发类信9息的占比高于其在微信朋友圈上发布分享类信息的占比 10.000*1 成立 7 讨论与结论 7.1 微博、微信平台上的社会网络的强弱连接属性对比 从两个平台上的好友结构来看，50.65%的微博用户和他们 50%的粉丝在现实生活中为陌生人关系，而 96.07%的微信用户，在现实生活中认识他们 80%以上的微信好友。
18、根据马克?格兰诺维特的“弱连接理论” ，用户之间以相同的兴趣或需要聚合在一起，可以视为弱连接；用户之间通过现实生活的联系聚合在一起，可以视为强连接。故认为存在于线上的社会网络的确存在强弱连接的分化，且微博上的社会网络趋于“弱连接” ，微信上的社会网络趋于“强连接” 。此外，用户在两个平台上的停留时间存在明显差异，用户在微信上的平均停留时间为其在微博上的 1.7 倍，这就意味着用户在微信上与好友加强连接的可能性远高于在微博上与好友加强连接的可能性，以上均可证明微信平台的连接属性高于微博平台的连接属性。 7.2 强弱连接属性与信息可信度之间的关系探讨 从个人信息曝光程度来看， “对于单个用户而言，
19、其在微信上的个人信息曝光程度通常高于其在微博上的个人信息曝光程度。 ”用户通常只有在假定信息接收者普遍可信的基础上，才会在该平台上曝光自己的个人信息；从用户发布内容类别来看， “对于单个用户而言，其在微信朋友圈上发布诸如生活写实和心情记录等强连接信息的频率高于其在微博平台上发布同类信息的频率。 ”同时，在日均发布信息条数方面，用户在微信朋友圈上的发布条数也高于微博。而生活写实、心情记录等内容偏向于10在强连接群体内部传播的信息，它们比往常的意见表达类信息私密，发布得越多，说明该平台上的个体之间信任度高。而究其原因，这是由于微信上建立的社会网络基于用户的真实社交圈，即强连接群体。因此，人们因为更信任信息的接收者，从而发布了更多关于个人的真实信息。由此，强连接属性有助于增加信息的可信度：连接属性强，信息可信度高；连接属性弱，信息可信度低。
