Twitter的傳播規律及社會網絡分析

李行

摘要：Twitter社交媒體平臺集信息傳播、知識共享、人類交互于一體，對人們的日常生活與行為方式帶來顯著影響。如今，Twitter坐擁13億注冊用戶，其傳播規律與社會網絡結構值得深入分析。本文基于Twitter產生、發展與功能等層面，對其宏觀和微觀領域的信息傳播規律進行量化分析與闡述，解析其社會網絡的特點，從而為我國國際傳播工作拓展全球社交網絡傳播渠道提供借鑒。

關鍵詞：Twitter 傳播規律 社會網絡分析

Web2.0技術的出現引領人類進入社交時代。Twitter憑借群體智慧、在線交互、豐富體驗等創新特點，從新一代互聯網平臺脫穎而出，其信息傳播內容涉及經濟、政治、軍事、娛樂、科技、個人等眾多領域。社交媒體在信息傳播過程中具有推波助瀾的作用，其傳播規律和社會網絡的輿情挖掘一直是學界的研究熱點。筆者從Twitter的發展歷程、傳播規律以及社會網絡分析三個方面出發，解析其宏觀與微觀領域的傳播形態與特點，為我國在海外新媒體上的國際傳播工作提供借鑒。

一、Twitter是什么

Twitter是以人際網絡傳播為基礎的社會性網絡，是“Web2.0的一大創造”。作為去中心化的網絡傳播平臺，Twitter能滿足人類對信息的個性化需求。自2006年創立以來，Twitter持續受到國際社會的歡迎，在人類社會網絡的基礎上實現了“地球村”。

1.Twitter的產生與發展。美國企業家埃文·威廉姆斯（Evan Williams）創立Blogger公司后，于2006年與杰克·多爾西（Jack Dorsey）創建Obvious公司，并推出Twitter服務。Twitter一開始只能用來在好友之間發送短訊，2006年底升級后，增加了即時信息與網站信息功能，這是Twitter的雛形。

起初，Twitter的知名度很低。2007年3月，美國德州奧斯丁舉辦“西南偏南音樂節”，現場放置了51英寸等離子電視，并通過Twitter應用滾動展示音樂節觀眾的留言。自此，Twitter知名度急速擴大，并乘勝追擊登上《PC magazine》（個人電腦雜志）、《商業周刊》，在Alexa排行榜上沖到650位，成為2007年最火爆的Web2.0應用軟件。Twitter在2018年12月的世界品牌500強中位列61位，2019年10月在《財富》榜上位列13名，成為國際最受歡迎的社交媒體之一。期間，Twitter被其他互聯網公司爭相模仿，國內的“飯否”“嘰歪”“騰訊滔滔”等軟件都對其有所借鑒。

Twitter作為虛擬的網絡社交平臺，全球日活躍用戶超2.29億，當網絡中出現社會運動、重大公共衛生事件及重大國際事件時，Twitter的傳播速率遠超個人或政府，具有極大的社會影響力。Twitter的注冊用戶總數如今已達到13億，成為美國乃至世界范圍內最大型的社交媒體平臺之一。2022年，馬斯克收購Twitter以后，平臺的傳播模式和社會網絡面臨全面革新與升級，例如，推出付費Twitter藍V用戶，并允許其發布上限為4000字符的推文。

2.Twitter的功能與屬性。Twitter是博客、MSN、QQ等網絡應用的集合形式，以龐大的數據為依托，是各行各業交流互動、分享動態的信息平臺。Twitter雖然是社交媒體類服務，但兼具媒體屬性，用戶可單向關注或雙向關注，可以發表圖片、文字信息等。用戶有三種發送訊息的方式，包括網站頁面、手機、郵件。后臺還會對用戶數據進行分析加工，挖掘出更多有用的話題與信息。在Twitter上采集信息的難度較小，用網絡爬蟲或官方信息采集接口都能實現。

二、Twitter的傳播規律

從用戶交互結構、傳播信息內容和信息時效性的視角來看，Twitter更像是一種新型的社會傳播網絡，可以用來展示新聞、廣告和營銷信息。但經過深入探究，可以發現Twitter平臺上的傳播具有星形傳播的特點，并且呈現兩極分化的特質。研究其社會網絡結構和傳播規律，對于擴大媒體信息的傳播效能具有很大的應用價值。

1.Twitter的傳播。傳播者、傳播內容、傳播媒介、受眾是現代媒體傳播的四大要素，只有四者共同作用，傳播才能順利進行。2016年，費利克斯·薩爾蒙（Felix Salmon）提出“S·F·C”傳播公式，用來解釋社交媒體Facebook和Upworthy的傳播特性。該公式也同樣適用于對Twitter的傳播網絡分析。其中，S、F、C分別代表分享量、好友量、點擊程度，這三個因素是引發傳播的正量。例如，設定1篇文章點擊程度占比瀏覽量為10%，1%的讀者參與分享行為，假設平均每位讀者有100名好友，則分享量·好友量·點擊程度=0.01×100×0.1=10%，若內容的分享量與點擊量都成倍增加，式中的S·F·C就會變為0.02×100×0.2=40%。可以看出，極小的變量增加都會引發瀏覽量的急劇增加，這就是病毒式傳播的增長特性。當S·F·C值達到1以上時，內容傳播達到“臨界值”：也就是說這一新聞信息會持續熱門，引起高度關注。所有的新聞內容傳播都是為了實現這一目標，而且這完全可行。在理想條件下，當一條新聞信息被5%的用戶分享，并且每一位用戶有200位好友，若25%的用戶都進行了點擊，則此時的S·F·C值就能達到2.5，超過“臨界值”，新聞內容就能持續熱門。

Twitter的優勢還在于它會顯示用戶好友分享的所有推文——當某位Twitter用戶轉發了一篇推文，該推文就會被推送給該用戶的所有好友。因此，Twitter中的內容傳播要比其他社交媒體平臺更容易達到“臨界值”。例如，Facebook平臺只是有選擇地把用戶分享的內容推送給好友，而非全部內容，這就提高了信息傳播達到“臨界值”的難度。

2.Twitter的傳播規律。宏觀上看，Twitter的信息傳播規律不僅契合病毒式傳播的特點，也具備一般社交媒體都有的傳播特性和用戶聯動方式。Twitter中的用戶通過層層疊套關聯在一起，每個用戶都有相對獨立的信息傳播圈。因此，Twitter用戶是基于社群類型進行信息傳播，而且能夠在彼此之間相互滲透。這種聯動形式可以加速傳播，增強傳播效果。Twitter的信息分享在本質上就是復制功能的延伸，每一個信息都具有獨特的傳染基因，進入用戶社群中就會大范圍地傳播和擴張。Twitter作為全球最大的社交媒體之一，實現了“用戶”與“內容”的匯聚，眾多的媒體賬號為信息病毒式傳播提供了天然土壤。將病毒式傳播的創新形式與社交媒體巧妙融合，正是當代社交媒體的傳播常態。

從微觀上來看，Twitter的傳播網絡呈現星型結構。例如，以學者祝娜在其研究中隨機選取《自然》期刊中的一篇編號為A的文獻為例，A文獻在Twitter上被57位用戶傳播57次，其中發布次數為28次，轉發次數為29次（如圖1）。圖中以節點代表傳播用戶，橘色節點代表發布用戶，黃色節點代表轉發用戶；箭頭方向從發布用戶指向轉發用戶，具有“有向性”特征。上述用戶在傳播創新事物信息時，形成了以@rikei_shinbun、@raintank2010、@virtualgon、@aston-fm、@reducentropy、@MIPS_DDB的鏈式傳播結構。其中，節點@virtualgon、@raintank2010、@aston_fm、@rikei_shinbun分別與@wanwanpanic彼此連接，共有4個信息源用戶，經過節點@Tomsilico與節點@reducentropy與節點@MIPS_DDB相連，形成了信息源用戶的社群。網格中的@MIPS_DDB、@aston-fm、@reducentropy、@virtualgcn等用戶（橘色的點）形成的網絡可以被視為一種科技社群，他們彼此之間沒有進行實質的信息交互，因此，這個網絡看似是鏈式結構，但實際卻是星形結構。換而言之，每個信源用戶在向外傳播信息時，是以星形結構的形式向外發射。這些節點內部并沒有進行互動，因此這篇文章在Twitter上的傳播僅停留在一級傳播階段。

Twitter傳播網絡的中心是流量出度較大的用戶，他們是引發流量的中心源，其形成的傳播網絡呈現中間緊湊、邊緣稀疏的規律。出度較大的用戶在傳播信息之后，都會出現一次轉發高峰期。Twitter平臺中的信息能否大規模擴散，不僅取決于內容的創新性，更取決于信源用戶是否是高出度的用戶。總而言之，Twitter的信息傳播呈現出“富者更富、貧者更貧”的狀態。

Twitter的主題領域傳播具有隨機爆發的規律。例如，Twitter中有關阿爾茨海默癥的創新主題是在4158個用戶節點之間傳播擴散的（如圖2），創新主題被用戶發布了2395次，轉發次數為2996次。在整個傳播網絡中，孤立的用戶節點較多，傳播網絡中的引爆點很多，因此其傳播擴散具有更多的不確定性，屬于隨機爆發的傳播模式。具體而言，@nature用戶對阿爾茨海默癥這一創新主題傳播的貢獻度最大，也是最穩定的用戶節點，影響力較高。@nature用戶發布信息之后，其粉絲的轉發傳播只停留在第一層，無法促進第二層的傳播，因此這種傳播網絡呈現一對多的微觀結構，說明@nature的粉絲用戶在科技創新領域的傳播影響力很小。只有讓推文激發第二層轉發或多級路徑轉發，才能帶來持續的影響力。

三、Twitter的社會網絡分析

Twitter平臺擁有包括智庫機構在內的大量官方機構用戶。為了探索全球大型智庫的相互關聯，可以在Twitter中選取重要的智庫機構賬號進行社會網絡分析。這種分析有利于探索Twitter中社群網絡傳播的規律。例如，有學者利用軟件Ucinet及Netdraw對72家智庫的Twitter賬號數據進行分析，得到相應的社交網絡結構圖，通過分析各網絡節點之間的相互關聯，能夠對Twitter上的智庫社會網絡中的傳播關系進行判斷。

1.Twitter的社會網絡結構具有密度較高的聚集性特點。分散的個體匯聚成一個集體，集體中的成員之間產生關聯。集體中每兩個節點之間存在至少一種關聯關系，若兩節點之間可通過的路徑越多，說明二者之間的關聯性越強。社會網絡反映集體中節點之間的凝聚力水平，可以用網絡密度對網絡的凝聚力水平進行衡量：網絡密度介于0～1之間，越接近1表示彼此之間關系越緊密。在所分析的72個全球智庫網絡節點中，有71個節點緊密關聯，僅有1個（CPPS 智庫）獨立于網絡外，在這一網絡中共有1157條連接線，雙向連接線有475條，單向連接線有682條，網絡的聚集系數是0.385。而代表網絡中任意兩個節點之間交流所需經過的連線數的網絡特征路徑長度為2.159，說明這些智庫機構用戶在Twitter上已經形成聚集性的社群。因此，通過分析網絡密度和網絡特征路徑長度這兩個指標，能看出Twitter的社會網絡密集性很高，點度中心性很大，網絡社群的聚集性也很大，社會傳播力也很強。

2.Twitter的網絡社群存在明晰的“核心—邊緣”分層結構。利用Core/Periphery核心—邊緣功能進行分析，可以發現，Twitter智庫傳播網絡中有35個智庫機構處于核心位置，其余37個處于邊緣位置（如圖3）。處于核心位置的35家智庫機構大多來自發達國家，其中數量最多的是美國，有13個，其次是英國，有8個，而屬于發展中國家的智庫機構僅有2個，分別為南非國際事務研究所和非洲爭端建設性解決中心。由此可見，該網絡社群的“核心—邊緣”分層清晰，也間接印證了Twitter信息傳播兩極分化的規律：越是位于核心位置，其傳播能力越強；越處于邊緣地帶，其傳播能力也會更弱。

四、結語

Twitter滿足了急劇上升的個人表達和傾訴溝通的需求，拉近了人類與世界的距離，造就了全球13億注冊量的輝煌成績。它通過創新性的病毒式傳播、星形傳播、兩極分化傳播及爆炸式的傳播模式，組成了密度較高的聚集性網絡社群，而且能夠形成具有“核心—邊緣”分層的信息傳播結構。分析Twitter的社會網絡傳播構造，對于我國國際傳播工作具有較大的借鑒價值，尤其能夠應用在用戶數據挖掘和傳播網絡構建等方面。隨著國內大數據、人工智能技術的持續進步，未來我國也將創造出更多的新型傳播網絡，擴大我國際傳播聲量，提升國際傳播效能。

作者系中國傳媒大學新聞學院博士研究生

參考文獻

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【編輯：陳文沁】