從系統理論對體育微博進行社會關系研究

萬任平　余捷

摘要：從系統理論對體育微博進行社會關系研究，研究初步解決了參與者類別是如何與他人在網絡內部互動的，并提出參與者在體育社會關系互動時是否有顯著不同的問題。

關鍵詞：體育媒體 體育傳播 社會關系

矩陣是一個有N個橫排和N個豎排組成的表格，N是提議網絡中參與者的數量。輸入表格橫排和豎排的數值是二元數值（例如0或1）這是基于參與者之間關系或聯系出現或不出現的情況。當數值輸入矩陣，使用社交網絡分析項目UCINET和NetDraw，我們建立網絡的數據社會關系圖。除了定義互動的參與者之外，對于2219條微博的觀測分析法應用于定義各種不同的潛在參與群體。這種觀測分析法產生了5個參與類別：與球隊相關的用戶、老式媒體用戶、新式媒體用戶、體育迷以及其他用戶。我們檢測這些參與者在微博上提供的個人信息將他們分類。參與者微博名稱作為變量，指派一個數字并與他們各自的參與者類別輸入一個矩陣。

評估系統理論對于此提議社交網絡的潛在適用性是探明選中的微博用戶的觀測子集中是否有可確定的網絡，如問題一中說明的那樣。在分析了觀察到的節點之后，我們認為這樣的網絡確實存在。這是以關系出現為基礎的。通過觀察到的節點和特定節點的互動聚類，我們觀察到這些關系，形成所觀察網絡的下屬子網絡。在每個提議系統中，對相互作用的參與者的檢測形成了一個網絡，共有139個節點（N=139），占網絡總潛在參與者的17.8%。每一個參與者在數據收集的指定時間內至少與另一個未定義潛在參與者通過微博互動。在所有的參與者中，30名參與了互動活動（21.5%），而剩下的人參加的是單向交互活動。除此之外，前面分類的五個參與者類別各自都有其代表的顏色，在矩陣中幫助檢測問題1、2、3，對于將網絡視覺化也有幫助。參與者顏色定義如下：運動員部門和球隊相關的用戶（紅色）；傳統媒體（例如報紙、電視）用戶（藍色）；新興媒體（例如博客、留言板網站）用戶（黑色）；體育迷（黃色），和其他用戶（例如假賬戶；新手）。矩陣展示在表一中。評估觀測的網絡的節點，所有的節點都能分到這五個類別中。網絡的最大分類是體育迷。139個節點中占到84個（60.4%），最小的分類則為球隊相關的賬戶。關于參與者分類與觀察網絡是如何互動的。網絡的分析顯示初期的互動是單向的。觀察到的互動總共有127次，其中15次互動是雙向的（11.8%）。網絡包含有一個群組互動的區域，在這個區域中存在著大量的互動行為。另外還有兩個小一些的群組互動區域。剩下的互動行為只是對等計算，某些互動包含三個單獨的節點。在網絡中參與者各分類是否有明顯的不同。的確是發現了不同，特別在與交互作用有關的行為中。在所觀測的30個互動行為參加者中，17人是體育迷節點，6人是傳統媒體節點，3人是其他節點，還有1人是球隊官方節點。在這些節點中，只有一次交互互動行為沒有包含體育迷節點，取而代之的是傳統媒體節點和新型媒體節點。從百分率角度來說，20.2%的體育迷節點參與交互互動，而23.1%的傳統媒體節點，33.3%的非傳統媒體節點，20%的其他節點和20%的球隊相關賬戶節點參與交互互動。

一項對于所有的相互作用（單向或是雙向的）的檢測表明體育迷節點往往在最開始發生最多的互動，在數量（71）和百分比（84.5%）方面都是。絕大多數由體育迷引起的互動行為都是以其他的體育迷為目標的（34，47.9%）。表格一顯示了基于微博的發信人（發端）和收信人（終端）互動的傳播。表格二突出顯示了觀察到的互動的總數，占所有節點類型的百分比。在這個表格中，100%代表的是初始互動數量和網絡中此類型的節點數量相同。有兩種節點類型，非傳統媒體和傳統媒體，比其他的觀察成員的互動次數更多。這表明這些節點類型向其分類的網絡成員發起不止一次互動行為。

評估此研究的收效時，我們發現了多個有趣的項目。提出在十大球隊微博用戶的子集中是否有網絡，結果是肯定的。在節點檢測互動行為的基礎上，我們在檢測的微博用戶中找到網絡關系系統分析方法。這個網絡的用戶進行單向的和雙向的互動行為。互動行為分析揭示了參與者中最活躍的群體是媒體成員，不論是傳統媒體或是非傳統媒體。這些分組都會發出互動微博，超出了他們在網絡中的數位，這表明這些媒體渠道扮演著議程安排者或是意見領導者的角色。由此解決了參與者類別是如何與他人在網絡內部互動的，并提出參與者在體育社會關系互動時是否有顯著不同的問題。

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