自然災害事件中社交媒體信息傳播的網狀結構

丁琪

摘 要：本文研究了日本大阪地震發生之后，5天之內社交媒體推特上與大阪地震相關信息的網狀傳播結構。依照推文出現的頻率和推文被轉發的頻率等標準對樣本進行篩選并且可視化呈現。研究結果發現：1.極高的事件相關性，推文的出現頻率在地震發生之后迅速降低;2.地震相關推文的網狀結構極其顯著，在地震發生的當日這種網狀結構達到最高峰;3.核心用戶對于地震信息的傳播具有重大價值，甚至可以延遲信息傳播峰值的出現時間;4.突發事件下，信息數量越大，越有利于信息傳播的網狀結構的形成，同時還可以有效地增加信息傳播的渠道。

關鍵詞：網狀結構;推特;大數據;大阪地震

中圖分類號：G206.2文獻標識碼：A文章編號：1672-8122（2019）12-0052-03

2018年6月18日（推特系統時間是2018年6月17日）日本大阪地區發生6.1級地震，地震發生后推特網絡上迅速出現了眾多相關推文。本研究以國際主流的社交媒體推特為例，對大阪地震進行初步的探索性研究，探討自然災害信息傳播的網狀結構特點。

這項研究主要有兩方面的意義。一方面，可以針對社交媒體信息傳播的網狀結構特點進行可視化研究，分析自然災害事件發生后社交媒體信息傳播的網狀結構特點，揭示扮演重要作用的核心用戶群體;另一方面，還能試圖揭示如何通過增加信息傳播渠道的方式增加信息的透明度，給予用戶相對自由的信息核實方式，從而能夠有效避免自然災害事件發生之后的恐慌情緒。

一、數據搜集和整理

1.數據采集時間框架和方法。為了實現上述研究目的，本研究使用Tweepy工具以“Osakaearthquake”作為關鍵詞，抓取推特數據。這些數據經過Python的處理之后使用NodeXL進行分析和可視化呈現。

2.系統時間。日本大阪地震發生于2018年6月18日，由于存在時區差異，所以推特系統時間是2018年6月17日。

3.推特來源賬號和目標賬號。推特來源賬號指的是該條推特轉發自其他推特，最早發布該條信息的賬號稱之為來源賬號;目標賬號指的是該條推特回復其他推特用戶，被回復的對象稱之為目標賬號。這兩類賬號都與推文發布賬號之間存在著非常密切的聯系。

二、推特信息傳播網狀結構初探

本研究使用關鍵詞“Osakaearthquake”進行推特信息檢索，抓取了發布信息的用戶名稱、信息發布的時間、賬號地理位置信息、推特被轉發的次數等信息，利用Python進行數據處理，獲取了發布推特的用戶賬號和該條推特的來源賬號或者目標賬號，利用NodeXL對兩組賬號進行可視化分析，從而形成推特用戶與被轉發用戶之間的信息傳播的網絡結構。經過分析之后，共計16 715次推特用戶轉發或者回復其他用戶推文的互動記錄，本研究使用NodeXL將轉發或者回復推文的用戶與被轉發的來源賬號和被回復的目標賬號進行分析。圖中呈現的結果就是三者之間相互關聯的關系圖網（如圖1所示）。

研究結果發現，推特轉發信息或者回復信息的集聚現象明顯，關鍵節點將推特用戶社群緊密聯系起來。在圖1中，位于多條線束相交處的核心點表示核心用戶，他們將其他社交媒體的用戶聯系起來，這些核心用戶在此次地震信息的傳播中發揮了非常重要的作用。使用“Osakaearthquake”所獲取的樣本中，除了核心用戶之外還有大量用戶散布在周圍，通過核心用戶聯系起來或者單獨存在。

由于Yoshiki賬號的單條信息被轉發了超過15 000余次，所以在網狀結構的可視化圖形中過于密集，形成了一個深色的圓球，為了能夠看清球形結構的內部趨勢，研究人員在可視化分析過程中特意強調了中心集聚、向外發散的趨勢特點。

三、娛樂明星的信息傳播價值

本次地震信息的傳播網絡中，集聚現象十分明顯，對于核心用戶的信息將進一步詳細研究，此處只分析YoshikiOfficial賬號的傳播特征，后文將會對其他核心用戶進行分析。該賬號是屬于日本音樂人Yoshiki所有，賬號類型為注冊賬號，粉絲數量是16 418名。

Yoshiki使用日語于2018年6月19日（推特系統時間）0∶34發布本條內容，之后被迅速轉發，信息發布之后的10秒鐘之內轉發量就已經到達幾十次之多，最終研究人員根據Tweepy統計的次數更是達到了15 111次。其英文翻譯是“Now is LA.I just learned about the earthquake in northern Osaka.I hope that your safety and the damage will not be greater. Strong earthquake hits Osaka， Japan. Prayers for the victims of the earthquake.Because I saw the tweet of an emergency English phrase， I put it on.#大阪地震 #OsakaEarthquake”其中“Strong earthquake hits Osaka， Japan. Prayers for the victims of the earthquake.”這句話原文就是使用英文發表。

Yoshiki的本條信息并不是最早發布的。第一條推特信息是在推特系統時間2018年6月17日23：01的時候發布的，時間比Yoshiki的推文提前數十個小時，但是第一條推文被轉發的次數只有3次。娛樂明星在本次地震信息中的傳播起到了非常重要的作用，其原因包括數量龐大的粉絲人數、客觀的社會影響力和運營團隊，娛樂明星的社會影響力在虛擬的推特社群里也可以得到很好的體現，發揮了同樣重要的信息傳播價值。

四、其他核心用戶的傳播價值

研究人員對YoshikiOfficial賬號之外的其他賬號進行分析，篩選出了被轉發推文次數大于或等于100次，同時小于或等于500次的賬號，利用Tweepy抓取這些賬號的用戶名、賬號認證狀態、賬號用戶所在國家或者城市以及賬號的粉絲數量，作為進一步研究的基礎。

如表1所示，所有認證賬號都是新聞媒體的推特賬號，包括《路透社》《日本時報》《海峽時報》《中國環球電視網》，以及沒有認證的《泰國早報》等。來自亞洲和歐洲的多家媒體都對日本大阪地震進行了專業的報道，并且推特的信息也得到了廣泛的轉發。

另外，OwlyReadAndPlay是一家泰國圖書進口商的推特賬號;iKON_INSTAGRAM是韓國一家娛樂明星社團的推特賬號;ItalrugbyJP屬于意大利橄欖球聯合會;hokuoujoshi和emmanuel_kily屬于獨立的個人所有;Ladybeard_Japan屬于一名澳大利亞的特型演員。

本研究發現，在日本大阪地震信息的傳播中，娛樂明星發揮了重要的作用，他們的信息曝光率最高;其次是有組織的新聞機構，他們提供了最專業的報道。推特用戶從娛樂明星和新聞媒體的推文中獲取了絕大部分的信息，它們共同處在推特網狀傳播結構的核心位置。

五、地震信息逐日變化趨勢

研究人員對信息進一步篩選，將每日發布信息的數量進行對比，觀察每日發布信息的數量變化，試圖通過逐日變化的趨勢來觀察自然災害事件發生之后，推特用戶傳播需求的變化。

上述表格（如表2所示）是地震發生之后每日的推文數量，其中數量1欄目包含了Yoshiki的推文，數量2欄目沒有包含Yoshiki的推文。分析數量1中的數據可以發現推文數量的峰值出現在2018年6月19日，這顯然不符合社交媒體的用戶習慣，所以研究人員假設造成峰值推遲出現的原因是Yoshiki的推文被大量轉發，因此剔除該條推文之后就得到了數量2的數據。通過比較兩個表格可以發現。

第一，日本大阪地震發生之后，用戶發布推特的峰值出現在2018年6月19日，但是實際上這樣的峰值是受到Yoshiki單條推文的影響;將該條推文從樣本統計中去掉之后就可以發現峰值實際上出現在了2018年6月18日。

第二， 通過兩個表格的比較也再次印證了娛樂明星Yoshiki的該條推文影響巨大，同時也表明娛樂明星在本次大阪地震信息的推特傳播中發揮了非常重要的作用：既大量傳播了地震信息，同時還影響了推特信息的峰值，改變了整個推特信息傳播的網狀結構。

第三，比較兩個表格的數據可以發現，在日本大阪地震發生之后的短時間內，推特信息的數量就已經迅速下降到一個比較穩定的水平。之所以出現這樣的情況，與日本本土對地震的應急預案較為充裕有關，政府和國內組織均有比較完善的地震救援應對方案。日本屬于地震頻發地區，所以民眾對地震發生之后的應對也較為充分，從而導致日本民眾對于地震的心理機制比較健全，在地震結束之后的很短時間之內關于地震的消息就逐漸趨于平靜。

六、日本大阪地震信息推特傳播的網狀結構特點

地震災害發生之后的72小時內被稱為“黃金救援時間”，推特信息的傳播同樣遵循類似的時間規律，日本大阪地震發生后的短時間內信息數量出現了急劇的變化。為了能夠更加清晰地觀察推特傳播的網狀結構圖譜，研究人員對目標用戶、來源用戶和推特信息發布用戶的關系進行了分析，比較五天的用戶信息網絡結構可以發現，該結構具有如下特點。

1.推特信息呈現網狀分布，信息的網狀結構隨著數量的增加而不斷提高，總體而言只有信息達到相當數量之后才能夠形成密切聯系的網絡信息渠道。

2.網狀結構越強，信息傳播的渠道越多。隨著信息網狀結構的提高，信息在用戶之間傳播的可能性增強，渠道增加;反之，不僅降低信息傳播的速度，還在一定程度上閉塞了信息傳播的可能性。

3.網狀結構有利于用戶核實信息。網狀結構強的日期，用戶可以通過多個渠道來源獲取信息，從而能夠進行信息核實;但是網狀結構較弱的日期，用戶的渠道非常單一，大量用戶都圍繞在一個渠道來源內，導致假信息傳播的幾率大大提高，而且核實的難度也相應增加。

七、結 語

通過以上研究可以發現，日本大阪地震發生之后的推特信息幾乎與黃金救援時間一致，在地震發生之后的72小時之內就已經完成了一整輪的信息傳播。自然災害信息在推特上的傳播過程遵循非常集聚的網狀傳播結構。在日本大阪地震中，娛樂明星和新聞媒體都對地震信息的傳播起到了重要的推動作用，特別是娛樂明星的作用更加值得重視，同時也有必要對于娛樂明星在其他自然災害中的信息傳播價值做進一步的數據分析和研究。

參考文獻：

[1] Takeshi Sakaki， Makoto Okazaki， and Yutaka Matsuo. 2010. Earthquake shakes Twitter users： realtime event detection by social sensors. In Proceedings of the 19th international conference on World wide web （WWW'10）. ACM， New York， NY， USA， 851-860. DOI=http：//dx.doi.org/10.1145/1772690.1772777.

[2]Fujio Toriumi， Takeshi Sakaki， Kosuke Shinoda，Kazuhiro Kazama， Satoshi Kurihara， and Itsuki Noda. 2013. Information sharing on Twitter during the 2011 catastrophic earthquake. In Proceedings of the 22nd International Conference on World Wide Web （WWW '13 Companion）. ACM， New York， NY， USA， 1025-1028. DOI： http：//dx.doi.org/10.1145/2487788.2488110.

[3]Paul Earle， Michelle Guy， Richard Buckmaster，Chris Ostrum， Scott Horvath， Amy Vaughan; OMG Earthquake！ Can Twitter Improve Earthquake Response？. Seismological Research Letters ; 81 （2）： 246–251. doi： https：//doi.org/10.1785/gssrl.81.2.246.

[4]Crooks， A.， Croitoru， A.， Stefanidis，A. and Radzikowski， J. （2013）， #Earthquake： Twitter as a Distributed Sensor System.Transactions in GIS， 17： 124-147. doi：10.1111/j.1467-9671.2012.01359.x.

[5] 王國棟，高超，張自力.突發事件下集群行為可視化分析[J].西南師范大學學報（自然科學版），2016，41（5）：178-183.

[6] 宗乾進.社會化媒體在地震災害中的應用——一個國外研究文獻的綜述[J].情報雜志，2014，33（9）：83-88.

[7]魏然.“3.11”東日本大地震災害信息傳播體系中的媒體融合[J].中國傳媒科技，2013（16）：34-36.

[責任編輯：張楠]