社交媒體時代網絡意見領袖篩選和測量方法研究*

文/李 彪 莊曉東

網絡逐漸成為整個社會重要的輿論場域，在社會意見的整合等方面越來越發揮重要的作用，但社會輿論在網絡場域中傳播的規律目前還處在摸索階段。在傳統的輿論學研究視域中，意見領袖是研究輿論傳播的重要概念和節點。關于傳統輿論學意義上的意見領袖的篩選和測量，不同的學者提出了不同的測量方法，但由于網絡的信息海量和匿名性等特性，網絡場域中的意見領袖的篩選和測量方法目前還處于摸索和爭論階段，不同學科的研究者表現了不同的學科路徑依賴。另一方面，網絡意見領袖是網絡輿情傳播中的關鍵節點，是網絡輿情監測中最為重要的一環，因此有效地測量和篩選網絡意見領袖具有重要的意義和價值。

一、測量方法的不同研究取向

目前對網絡意見領袖篩選和測量的方法主要有兩種研究取向：一種用傳統方法研究現代問題取向，將傳統意見領袖測量方法結合網絡特性直接移植到網絡，相關的研究很多；二是用現代方法研究現代問題，在這一方面目前國內關于網絡意見領袖目前還沒有太明確操作性定義和測量方法，但是有一些研究還是比較有借鑒意義。從使用的方法論來看，主要分為定性研究和定量研究，其中定量研究的比重較大。

在定性研究中，最常用的是直接認定法，這是一種極為簡便，將版主或者發帖量最高的ID 等直接默認為意見領袖，某些研究[1]直接將論壇的版主等同于天然的“意見領袖”。黃敏等[2]認為意見領袖主要來自以下群體：一是評選的人物，如強國論壇綜合專家和網友意見，曾評選出 “十大網友”；二是版主；三是網絡名人，如一些著名學者、社會名流、明星等，將現實中的影響力帶到網上；四是網絡知識分子。

二、網絡意見領袖測量的定量研究方法

1.主觀量表法

這一方法直接源于傳統意見領袖測量和識別方法，通常沿用傳統意見領袖測量表讓所有研究對象進行自我判斷和回答，要么根據一定比例劃分將研究對象分為意見領袖和追隨者，要么將得分在某個閾值之上的認定為意見領袖。研究者通常利用網下發放問卷、網上發布問卷以及線上和線下調查相結合等三種方法來獲取資料，例如林建邦[3]在以病毒行銷的觀點探討如何讓電子郵件成為更具爆炸性的傳播工具時，通過網上問卷調查，使用金與桑莫斯（King & Summers，1970）及柴德思（Childers，1986）發展的意見領袖量表，取總分前30%作為意見領袖；芭芭拉·里昂（Barbara Lyons）等[4]在探討網絡意見領袖及其跟隨者使用電子商務的差異時，通過網下問卷調查方式，也使用了柴德思（Childers，1986）量表將樣本二分為意見領袖及其跟隨者，意見領袖被指定為得分等于或高于平均值（3.07）的受訪者；韓國學者孫永俊（Sohn Youngju）[5]在比較線上、線下兩種環境中意見領袖和尋求意見者的行為和特征的差異時，通過網上問卷的方式，采用的是佛林（Flynn）量表來測量網民的意見領袖特征以及尋求意見的水平。以上研究確定網絡意見領袖的方法也都是基于傳統意見領袖概念和測量方法，將網絡人群二分為意見領袖及其追隨者，采用網上問卷調查、電子郵寄問卷調查或者網下問卷調查方式收集數據并對數據進行分析得出結論。

自我報告法自誕生起，其有效度一直受到許多研究者的質疑和猜度。該方法最大的問題在于自我判斷有效性，認知心理學研究表明自我對自己的評價一般要高于別人對自己的評價，因此，自我可能過高地估計自己對他人的影響，尤其是那些試圖尋求社會表揚和認可的人，這樣就可能導致一些自認為是意見領袖的人實際并不是意見領袖。另外，自我報告法依據得分或一定比例直接把所有研究對象進行二元劃分，這種一刀切的方法并不一定真實地反映網絡社會復雜的成員結構。另一方面，識別意見領袖的重要目的是為了進一步研究這些人的特性，使意見領袖能有效地推動網絡社區發展、輿論引導或促進創新擴散，然而自我報告法所識別出來的僅僅是“自在的”意見領袖，他們雖然心理特質得分較高，但是否具備線上意見領袖的行為，還是值得商榷的。

2.網絡行為的統計測量方法

網絡行為統計測量方法是指利用網絡海量數據及獲取可得、方便的特點，對欲研究的所有對象進行某些代表意見領袖特征的指標特征進行抓取和統計分析，從行為的性質來篩選意見領袖，以此實現篩選的目的。安珊珊等[6]以網絡ID 的行為為對象，通過發表的網絡主帖的數量、主帖的回復數量等行為維度和內容的認同度等三個維度測量網絡意見領袖。瑞伊（Rhee）等[7]在對網絡政治討論中心討論者的社會政治特征和個人差別進行考察時，根據注意力和影響力兩個指標將在線參與者分成意見領袖、安靜的說服者、注意力收集者和一般公眾四個群體。意見領袖被定義為受到其他討論者注意，并且對其他討論者實施影響的一群人，信息的瀏覽量被用來作為衡量注意力的指標，平均值作為區分高低注意力收集水平的標準，影響力利用信息獲得的積極反應的數量減去消極反應的數量來測量。帕克（Park）等[8]為了識別公共關系中作為重要目標公眾的有影響力的博客，使用了一個PIIPM 模型，通過調查問卷（量表）測量博客的公共問題參與行為和傳播行為，以此為指標識別意見領袖，然后使用博客聲望以及發起公共討論的行為兩個指標來證明模型的有效性——公共問題參與行為指博客中涉及的是私人問題還是公共問題——該研究認為在線意見領袖應該是積極實施政治參與的行動者和積極表達自己政治觀點的媒介使用者，因此將積極的信息生產作為判斷傳播行為的指標。

網絡行為統計測量方法操作簡單，對研究者的統計知識要求不高，這種方法僅僅通過統計成員或博客的基本特征信息來識別網絡意見領袖，忽視了個體發揮影響力的生存環境以及其社會網絡關系。另一方面，用來識別意見領袖的指標也表現出研究者主觀判斷的特點，影響了意見領袖篩選的準確性，例如僅僅將議題的瀏覽量作為衡量發帖者受到注意的指標，忽略了議題本身的吸引力。

3.社會網絡分析法（SNA）

社會網絡分析是基于社會關系的一種定量分析方法，利用社會網絡分析方法來識別意見領袖首先需要收集相關關系數據，目前所采用的方法主要有調查法和內容分析法。調查法是通過調查方法（如問卷）詢問成員間的關系，對群體中的所有成員進行調查，然后計算每個成員被選擇的次數及選擇他人的次數，得出關系數據。內容分析法是利用網絡中存儲的信息，如發帖、回帖數量等數據作為成員之間交往的關系數據，進行社會網絡分析，進而轉化為可以使用社會網絡分析軟件（如UCInet 等）分析的數據，使用社區圖、中心勢、中心度等指標來進行分析。例如高俊波、楊靜[9]以在線論壇為研究對象，建構一個以論壇作者為節點，他們之間的回復關系為邊的社群網絡，發現其具備小世界網絡的特征，然后通過比較原有的社群網絡CN 的平均路徑長度L 與沒有第i 個節點的社群網絡CNi 的平均路徑長度Li 來找到代表意見領袖的關鍵節點，L-Li 值最大的為意見領袖；項方產[10]在挖掘基于通信關系的意見領袖時，按照通信關系網的性質，將規模巨大的網絡使用層次聚類方法劃分成可分析的通信子網，然后利用最短路徑計算得到密切度和中間度，再結合節點廣泛度計算綜合中心度，以綜合中心度判斷意見領袖節點。

使用社會網絡分析方法甄別意見領袖具有天然的條件和優勢，從社會網絡分析的觀點研究個體行為，保留了個體間互動模式的完整性，能夠從原本的社會關系結構中分析出個體所處的結構位置、關系以及互動模式。另外，網絡分析是建立在非概率方法的基礎上的，它的數據不是由樣本的隨機選擇獲得，而是通過最大甚至是全部的群體成員獲得，因此能夠提供更正確和更真實的分析。當然，社會網絡分析方法也不是萬能的，受研究者最為詬病的是它只關注成員之間的關系數據，忽略了成員之間信息交流的具體內容。

4.運用數學建模等篩選網絡意見領袖

數學建模方法是近幾年一些研究者基于信息科學的數據挖掘技術研發出的新測量方法，它是基于現代信息科學與數據挖掘技術相結合的綜合性方法，需要具備一定的數理基礎和信息技術理論，門檻相對較高。如胡勇等[11]在分析網絡輿論話題參與者基本屬性的基礎上，構造了話題參與者的“屬性矩陣”——話題參與者(Agent 的) 發言頻率、辯論能力、影響力和自我堅持力等基本屬性，并通過屬性取值加權排序得到領導力綜合值，為網絡意見領袖的發現提供了實用的方法。毛波、尤雯雯[12]以BBS 中知識共享型版面為主要研究對象，利用數據挖掘技術，根據成員所發表帖子對社區整體知識形成和共享過程的貢獻率，進而將社區的成員歸納為領袖、呼應者、瀏覽者、共享者和學習者等五種類型。

使用影響力擴散模型是目前數學建模篩選意見領袖的主要方法之一。日本學者松村直弘（Naohiro Matsumura）等[13]提出“影響力擴散模型”（Influence Diffusion Model），該模型主要從文本內容、交往網絡等方面測量網絡角色類型篩選意見領袖，該模型認為在基于文本的計算機中介交流環境下，人們通過發回帖來表達觀點，詞語是組成帖子的基本單位，論壇交流通過詞語來表達和傳播，論壇對話鏈體現影響力的傳遞結構，ID 影響力是在一段時期內某ID 所發全部帖子（主帖或回帖）的影響力之和，高影響力的ID 被認為是意見領袖。余紅博士[14]采用數據挖掘方法，借鑒松村直弘（Naohiro Matsumura）、恩澤幸雄（Yuhio Ohsawa）、石冢滿（Misuru Ishizuka）的“影響力擴散模型”，基于中日論壇中一定時期內488 個討論串、幾千條討論，計算出中日論壇參與者的論壇影響力，分離出中日論壇活躍分子；再以中日論壇活躍分子的“論壇聲望”作為分類指標進行聚類分析，將ID 號分為四類：意見領袖類ID、靶子類ID、議題擴散類ID 和焦點類ID，從中篩選出論壇意見領袖，并對篩選效果進行了效度評估。石矛[15]認為影響力擴散（IDM）模型中公式的分母項導致了最終影響力的計算失誤，而分母項對影響力的計算又沒有實際意義，因此主張通過省去公式中的分母項來改進IDM 模型的影響力算法。

影響力擴散模型最大的貢獻，是把內容引入到對行為的研究中，采用嚴格定量的方式，從網絡論壇帖子立體結構和內容相關性兩個維度來識別意見領袖，重視了社會網絡關系。

但該模型也存在著一些不足之處。首先，策略比較簡單，可以考慮加入文本相似度計算對已有的影響力傳播模型進行改進。該模型在中文環境下的有效性，簡單地利用BBS 中成員發表言論中的詞語傳播比率，來確定人物行為是不完善的，尤其是討論社會民生、政治問題的帖子，這種方法沒有考慮到主題之間的關聯關系、人物之間的互動關系等，簡單的計算詞語傳播的比率并不足以反映真實的影響力傳遞關系。其次，該模型的有效性也值得商榷。再次，該模型還忽略轉載媒體新聞的帖子也可能被大量回帖，在影響其他人觀點方面并不一定是意見領袖自身在發揮作用。同時，模型中也忽略了同一篇文章被不同的人回帖，影響力會隨著回帖者本身在網絡中的不同地位有所不同。

5.運用網頁排名（Pagerank）思想甄別網絡意見領袖

網頁排名（PageRank）是一種由搜索引擎根據網頁之間相互的超鏈接計算的網頁排名技術，對網頁的重要性進行客觀的測定。網頁排名（PageRank）技術會將網頁A 上指向網頁B 的鏈接解釋為，由網頁A 對網頁B 所投的一票，而不是計算直接的鏈接數。這樣，網頁排名（PageRank）根據網頁收到的投票數來評估其重要性。也就是說，在實際計算網頁排名（PageRank）值時，除了考慮網頁得票數（即鏈接的純數量）之外，還要分析為其投票的網頁的重要性，一個網頁本身的PageRank 值越高，則它對其鏈出網頁的推薦能力就越強。同時一個網頁的鏈出網頁越少，那么它對其中一個鏈出網頁的推薦程度就越高。也就是說，PageRank 還會根據頁面鏈出總數平分一個頁面的PR 值。目前已有研究者將Google 公司的PageRank 思想運用到識別網絡意見領袖的研究中。

宋曉丹（Song Xiaodan）等[16]運用影響力級別（InfluenceRank）算法來識別博客圈中的意見領袖，這種影響力級別算法根據兩個方面來分類博客：博客在網絡中有多重要，博客提供的信息有多么新穎。在測量博客在網絡中的重要性時，宋曉丹等運用了PageRank 的核心思想，在評定A 博客的影響力時考慮了被A 博客吸引的那些博客本身的影響力水平。翟忠武（Zhongwu Zhai）等[17]在使用基于興趣領域的算法來識別BBS 中的意見領袖時，首先提出了兩種將用戶聚類到不同興趣領域的算法：基于板塊的算法（FieldPR_Board）和基于文章鏈的算法（FieldPR_Chain Cluster）。基于板塊的算法認為在某種程度上，BBS 每一個板塊就是一個興趣領域。而基于文章鏈的算法認為一個用戶回復文章鏈是由于他對文章鏈中的文章感興趣，因此可以將文章鏈用來作為興趣領域的基本單位。得出興趣領域后，然后將GlobalPR 算法應用到每個領域。GlobalPR 不僅考慮了每個用戶的回復數，而且也考慮用戶跟隨者自身的顯著度。顯然，GlobalPR 就是一個加權的PageRank。

運用網頁排名思想的識別方法，很好地利用了互聯網現存的海量信息來挖掘意見領袖，相比自我報告法等傳統方法更具有科學性。這種方法最大的特點是在識別意見領袖時，不僅考慮了意見領袖在社會網絡中被關注的程度，而且也考慮了跟隨者本身在這個網絡中的重要性。另一方面，這種識別方法還強調了意見領袖的跟隨者在社會網絡中關注的人的數量，因為每個人的精力是有限的，一個人關注的人過多，那么分配給其中之一的關注度也必然大打折扣。

當然，任何一種方法都像硬幣的兩面，也存在著一定的缺陷，和社會網絡分析法一樣網頁排名法忽視了信息交流的內容——擁有高回復數的ID 并不一定就具有高影響力，不應將用戶間的回復關系簡單地理解為支持關系，需要具體分析。

三、網絡意見領袖測量的綜合方法

1.現有網絡意見領袖甄別方法存在的問題

與傳統意見領袖相比，對網絡上新興的網絡意見領袖的研究無論從方法還是對其特征的把握上都有些匱乏。一個比較直觀的表現就是目前國內對網絡意見領袖的定義和概念還不明確和統一，很多文章上提到的在線論壇意見領袖、網絡輿論領袖、意見領袖等概念也是網絡意見領袖的概念。

從以上的網絡意見領袖的甄別的方法來看，不論是定性方法還是定量方法，都存在一個共同的問題，即對于網絡意見領袖的篩選，具有一定的模糊性，缺乏具有操作性的定義。既然沒有一個操作性和可考察的維度，那么判定網絡意見領袖的方法就會產生偏差。現有的篩選多半從傳統意義的意見領袖而來，但是由于網絡媒介的特殊性，將意見領袖的已有成果搬套在網絡意見領袖上并不一定適合。

從現有的網絡意見領袖的文獻來看，主要集中在對網絡意見領袖的特征等問題的探討上，議題的狹窄化也導致了篩選網絡意見領袖在范圍和方法上的局限性。

從方法上看，不論是定性還是定量，都有其自身的缺陷。定性的直接認定法，無論是自我報告、觀察法還是深度訪談，都有很強的主觀性，在篩選意見領袖時，容易受個人主觀意志的影響而產生偏差。而定量的方法，則亦有自身的不足。比如社會網絡分析法是近幾年比較新的研究方法，該方法是一種研究人們社會關系特征和群體特征的測量方法，主要測量的是人的關系屬性而不是個人屬性，是將人置于社會交往或互動網絡中來思考，通過繪制社會圖（Sociogram）、社會矩陣（Socio matrix）或進行威望、受歡迎度、中心勢等指數分析來篩選意見領袖的方法。

2.綜合法——網絡意見領袖指數構建法

在以上方法的基礎上，本文采用中國人民大學輿論研究所使用的方法。該研究方法在對所有研究網絡意見領袖的方法基礎上，吸取已有的研究成果，以網絡意見領袖的外顯化特征——網絡行為為基點，糅合自我報告量表法、社會網絡法、建模思想和網頁排名思想等方法所具備的優點，通過構建相對科學、合理、全面的網絡意見領袖指數評價指標體系，計算出每一個ID 的網絡意見領袖指數，使每一個ID 都表現出來一個數值，使之直觀化、數量化呈現，進而進行橫向的量級比較。該方法主要由主觀指標和客觀指標構成，主觀指標主要使用上面提到的量表法，測算不同ID的網絡意見領袖的主觀指數，客觀指標主要是行為特征值（不僅是主動發言行為還包括反饋情況），進而根據特爾斐專家賦值法對每個指標進行賦值，進而形成每個ID 的網絡意見領袖的輿情指數。

以上的文獻綜述對目前國內外學術界主要的甄別和測量意見領袖的方法進行了梳理，在梳理的過程中可以發現，任何一種測量和甄別方法都存在這樣那樣的缺陷，要么僅注重主觀指標，要么注重行為指標，要么只注重質化指標，要么只注重量化指標。基于此，筆者在對已有研究的基礎之上，結合自己對網絡意見領袖的觀察，建立一個既包含直觀指標又包含行為指標、內容指標以及既包含質化指標又包含量化指標的網絡意見領袖指數評價指標體系，初步擬建的結果如下表所示（見表1）：

從表1 中可以看出，本評價體系包括主觀和客觀兩維指標，主觀指標中包括意見領袖主觀特質和人格特質兩個維度；客觀指標又包括行為指標和內容指標，通過以上四個維度的指標基本上可以對意見領袖的基本情況進行廓清。

當然，本研究方法不是萬能的，由于網絡的隱匿性等特點所限，對于個別網民以“馬甲”多面孔呈現在網絡上的行為無法有效甄別，除非對IP 和兩個ID上網時間進行監控，這些研究已不在本研究的研究范疇之內，因此本研究構建的體系一定程度上只反映的是網絡ID 的網絡意見領袖指數，而不是網民個體的網絡意見領袖指數。

表1 網絡意見領袖指數評價指標體系一覽表

四、相關結論

通過以上的分析，可以看出目前在網絡輿情監測中對網絡意見領袖的甄別方法都具有一定的科學性，但甄別出來的結果會存在些微的差異，科學和普適的篩選和測量方法還在探索之中，這說明任何研究方法本身都不是完美的，在解決了一定問題的同時都存在一定的缺陷。在具體的操作過程中，以上三類方法無所謂優與劣，研究者可以根據不同的研究目的和研究假設對各種方法進行選擇性使用。

注釋:

[1]佚名，BBS 版主的構成研究[EB/OL].http://www.zijin.net/njunews01/liuyang/text/xuexi5.htm，訪問于2013年4月1日.

[2]黃敏等.網絡意見領袖特征及其輿論影響[J].新聞世界，2009（7）：77-78.

[3]林建邦.打個噴嚏大家都感冒-以病毒營銷觀點探討電子郵件之散播[D].靜宜大學碩士學位論文，2004年

[4]Barbara Lyons et al.Opinion Leadership in a Computer—Mediated Environment.Journal of Consumer Behaviors，Iss.5: 319-330.

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[7]Rhee,J.et al.Exploring Online Opinion Leadership: A Validity Test of the Concept in the Digital Age.Paper presented at the annual meeting of the International Communication Association,TBA,San Francisco,CA,2007.

[8]Park,Nohil et al.（2008）Who Are the Power Bloggers as Potential Target Public in PR?: Public Issue Involvement-Production of Messages Model.international public relations research conference,2008.

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[10]項方產.基于通信關系的意見領袖挖掘與應用[D].上海交通大學碩士學位論文，2007年.

[11]胡勇.網絡輿論形成過程中意見領袖形成模型研究[J].四川大學學報（自然科學版），2008，45（2）：347-351.

[12]毛波等.虛擬社區成員分類模型[J].清華大學學報（自然科學版)，2006，46(S1)：1069-1073.

[13]Naohiro Matsumura,Yukio Ohsawa and Mitsuru Ishizuka(2002).Mining and Characterizing Opinion Leaders from Threaded Online Discussions.http://miv.t.u-tokyo.ac.jp/papers/matumuraKES2002.pdf.

[14]余紅.網絡時政論壇意見領袖研究——以強國社區中日論壇研究為例[D].華中科技大學博士論文，2007年

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[16]Song,X.et al.Identifying Opinion Leaders in the Blogosphere.In CIKM '07.2007: ACM

[17]Zhongwu Zhai et al.（2008）Identifying Opinion Leaders in BBS.IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology.