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索爱小逃妻:北京广告业及其社会网络研究

2019-02-02 10:14 来源:八窝网 对此文章感兴趣的有:

索爱小逃妻:

  关键词:北京;广告业;社会网络;微博

  本文受北京市社会科学基金:“基于互联网公开数据的北京网络文化产业发展研究”(编号:16YJB022);北京社科院重点课题:“‘互联网+’与北京文化创新研究”(编号:2016A3239)资助

  中图分类号:K901.6 文献标识码:A

  收录日期:2018年10月31日

一、引言

  经济社会学家格兰诺维特于1985年提出“经济活动融于具体的社会关系之中”的观点,即经济的嵌入性之后,有关经济活动的社会网络研究也不断的呈现出来。在国内,边燕杰(2001)较早的分析了职业流动中社会网络的作用。之后,一些学者将其应用到对产业发展(特别是产业集群)的研究中,比如,朱华晟(2004)分析了浙江传统产业集群成长的社会网络机制;李蕾蕾等(2013)研究了深圳传媒产业的社会地理网络。

  当前,以微博为代表的新型网络社区成为人们重要的社交网络平台,同时,也是现代企业和机构彼此联络以及向社会和公众发布信息的最重要的平台之一。近年,出现了一批以微博为主题的学术研究成果:比如,杜杨沁等(2013)对“上海发布”等2012年新浪政务微博影响力排行榜前十位的微博进行了社会网络和结构洞方面的分析。宋恩梅、左慧慧(2012)分析了新浪微博时尚标签下的排名前50位用户的社会网络,得出了其中最有影响力的人物和整体网络的密度、中心度等特征。李昕(2013)对企业微博营销进行了分析,指出含有图片\视频、外部URL、话题(#)、提及他人(@)的微博,以及本身为转发的微博更可能实现持续性扩散,最终获得更高的转发量。这些研究为相关问题提供了重要的数据资料和科学的政策建议,引起了学术上的关注。然而,目前还很少有人针对广告、设计等文化创意产业进行研究。考虑到文化创意产业的从业者对于互联网的传播能力有着较为明确的认识,相较于大众,更为积极地参与到互联网的传播和交流之中,因而,研究文化创意产业的行动者(企业和个人)的新浪微博及其社会网络关系很有可能对认识这些产业的发展提供重要的支持。本文基于新浪微博数据分析北京广告业微博用户的属性信息和他们彼此之间的网络关系,尝试说明北京广告业的发展状况及其社会网络关系。

二、数据采集

  目前,关于文化产业的研究,国外以定性访谈为主,国内以数据分析较为多见。新浪微博拥有超过5亿注册用户、超过300万认证用户。有关我们研究的主题——“北京广告”的微博用户也有11,600余个。我们选择只研究有关“北京广告”的微博中的认证用户进行分析。具体而言,是在新浪微博“找人”模块,以“广告”为“昵称”,地点限定在北京,搜索到机构认证微博用户数为835个,个人认证用户66个。两者之和901个用户是本文研究的样本。以此为基础,通过编制爬虫程序于2016年10月采集了北京广告认证微博用户以下信息:

  1、全部901个北京广告微博用户的粉丝数、关注数、微博数、地址、籍贯、简介等。

  2、全部901个北京广告微博用户关注的所有微博账户的信息。由于新浪微博系统的限制,第三方不能查看微博账户关注的所有人的信息,采集的信息不可避免的有部分缺失。在机构用户关注的170,488个用户中,采集了其中的134,253个;个人用户关注的38,968个微博中采集了28,872个,均达到了75%左右的数据量。同时,缺失的信息相对平均地分布在各个采集目标之中。因而,所采集数据仍然在较大程度上能够说明北京广告微博及其社会网络的整体趋势。

  3、通过对步骤1中的微博关注信息的分析,提取出901个北京广告微博用户相互关注的信息。

三、北京广告业微博用户特征分析

  (一)北京广告微博影响力排名。对于社交网站,一个重要的问题是发现和识别有影响力的人,也即那些可以影响大部分其他用户行为的用户。一般而言,粉丝数目代表了新浪微博用户的受众群体,是其影响力大小的集中体现。(表1)

  表1中,分别列出了所在地为北京、粉丝数排名前10位的广告业的认证机构和个人。从中可以看出,微博广告、广告门和4A广告提案网是“北京广告”相关微博用户中粉丝数排名最高的机构认证用户;给力创意广告、广告创意主编和左岸广告是粉丝数排名最高的个人认证微博用户。从这个指标来看,他们在广告领域是最有影响力的平台和明星。值得注意的是,一些较有名气的广告人和广告公司,在其名称中并没有出现“广告”这一字眼。比如,叶茂中及其公司分别以“知名策划人”、“叶茂中营销策划公司”的名目出现。盛世长城中国广告公司,其微博昵称为“盛世长城中国”,刚好少了“广告”二字。在新浪微博上,很难有一种规则将它们进行统筹整理,我們不得不放弃了对这些广告人和广告公司微博的研究。

  (二)北京广告关注的地区。微博用户之间的联系依赖于关注和被关注的选择。一旦甲地区的微博用户A关注了乙地区的用户B。一般而言,用户B发布的微博,用户A是有意愿去查看的。在北京广告微博的835个机构认证用户中,一共关注了134,253个微博账户;在66个个人认证用户中,一共关注了28,872个微博账户。我们统计了二者之和,也就是北京广告认证微博(包括机构认证和个人认证)关注的所有微博账户(163,125个)的所在地。在所有微博中,北京本地的微博最受北京广告微博的关注,达到了72,364次,之后是广东(16,324次)、上海(14,646次)、浙江(6,277次)、海外(6,171次),远高于河北(2,224次)、天津(1,334次)等地理上与北京接近的地区。事实上,北京、上海和广东也是国内公认的广告业最为发达的地区。

四、北京广告业微博用户的社会网络特征

  (一)矩阵的构建。在进行社会网络分析之前,要进行社会关系矩阵的构建。关于微博的社会网络分析中,一般选取微博用户的相互关注数据作为构建矩阵的来源。本文以全部901个北京广告微博认证用户作为行和列,在矩阵中心填写行与列的关注情况,即构成了社会关系矩阵。由于关注是有指向的,因而构成的矩阵关系是非对称的。在有向关系网络中,人们常常约定矩阵行位置的行动者是某种特定关系的发送者,约定矩阵列位置的行动者是这种特定关系的接受者。在本文中,我们约定某行关注了某列,则在该行与列的交汇处标注1,其他地方均为0。这样我们就构建了一个“901行×901列”的北京广告业微博的关系矩阵。其中,所有行对应的都是该行关注的情况,所有列对应的均为该列被关注的情况。

  (二)社会网络分析结果

  1、网络密度和社会网络连接状况。将社会关系矩阵数据导入PAJEK2.0软件。经过计算得出,矩阵所反映的北京广告微博社会网络的密度为0.00167,平均点度为3。密度和平均點度都很低。事实上,485个微博用户与网络中其他用户没有任何关注或被关注的联系。

  2、点度中心性和点度中心势。中心性是一个重要的结构位置指标,评价一个机构或个人重要与否,衡量其职务或地位的优越性或特权性,以及社会声望等常用这一指标。中心性指标包括点度中心性。其中,点度中心性常用来衡量谁在团体中成为最主要的中心人物,拥有高点度中心性的人或机构,在这个团体中也具有一个主要的地位。(表2)

  微博的社会网络是有方向的,其点度中心性包括了点入度和点出度。点入度又称为明星度,是有向网络中某个顶点接收到的连线的数量,表示某用户被其他用户“关注”的程度,以此可以体现出这个顶点在整个网络中的威望。点入度最大的是广告门(点入度为165),之后是新浪广告、4A广告提案网和广告导报(点入度分别为116、66和64)。可见,广告门、新浪广告等是北京广告微博社会网络中最具威望、地位最高的微博用户。

  与点入度相反,点出度表示某用户“关注”其他用户的程度。点出度最大的是先知广告研究院(点出度为44),其次是中国媒体广告刊例网(点出度为31)。先知广告研究院点出度最高的同时,点入度只有2,说明他在网络中主动关注了很多从业机构和个人,但是很少被从业者关注。相反,广告门关注社会网络中的其他人和机构只有7个,却被165个广告微博用户关注。进一步表明,广告门在北京广告网络中的地位非常高,而且其地位不是靠着主动联系其他人,双方“互粉”(互相关注)而得到的。

五、结论及讨论

  (一)结论。本文中我们采集了新浪微博找人模块中所有地点为“北京”,昵称为“广告”的认证用户数据。分析了这些微博用户的特征:从微博的粉丝数目来看,影响力最大的机构用户和个人用户分别是微博广告和给力创意广告;从这些微博关注的其他微博用户的地区来看,也即北京广告微博的主要联系方向为广东、上海、浙江以及海外,远远超过了地理临近的河北和天津。

  基于全部901个北京广告微博认证用户的相互关注情况,得出了北京广告微博的社会网络特征:整体上,北京广告微博用户的联系很松散,微博社会网络的密度仅为0.0384。其中,关注其他认证用户最多的是先知广告研究院(点出度为44);最受其他认证用户关注的微博是广告门(点入度为165)。

  (二)讨论。微博是当前企业和个人联系的重要社交网络。研究北京广告微博的属性信息及彼此之间的社会网络关系,从相对客观的数据对现实问题进行分析,无疑可以加强我们对于北京广告产业的理解。本文中,我们针对北京广告微博的社会网络分析有其价值所在。但是,不同的广告企业和个人对于参与微博的热情有所不同,可能影响对真实世界中北京广告及其社会网络关系的判断。比如,广告门在网络中具有非常高的中心度,与其热衷于在网络上营销、关注了大量的“圈内人”有关。相反,某些颇具影响的公司可能对网络的参与缺乏与其地位相匹配的热情,反映在微博社会网络上的数据不能代表其真实的地位。这些问题值得研究者注意。

  主要参考文献:

  [1]边燕杰,张文宏.经济体制、社会网络与职业流动[J].中国社会科学,2001(2).

  [2]杜杨沁,霍有光,锁志海.政务微博微观社会网络结构实证分析[J].情报杂志,2013.32(5).

  [3]梁宏,许南山,卢罡.新浪微博用户及其微博特征分析[J].计算机工程与应用,2015.51(7).

  [4]李蕾蕾,苏玉石,刘晶.社会网络的空间化:以深圳传媒产业为例的社会地理网络研究[J].人文地理,2013.28(4).

  [5]李昕.基于社会网络分析的企业微博营销与信息瀑布传播实证研究[D].北京邮电大学,2013.

  [6]宋恩梅,左慧慧.新浪微博中的“权威”与“人气”:以社会网络分析为方法[J].图书情报知识,2012(3).

  [7]朱华晟.浙江传统产业集群成长的社会网络机制[J].经济经纬,2004(3).


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(责任编辑:微信自媒体



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