微博营销信息传播的社会网络中心性分析9308

微博营销信息传播的社会网络中心性分析9308 2015,04 总第456期 商业研 究 CoMMERClAL REsEARCH 文章编号:1001—148X 【2015)04—0121一o7 微博营销信息传播的社会网络中J -陛分析 商宪丽 (信阳农林学院 管理科学系，河南 信阳 430079) 摘要 :本文在 系统阐述微博营销信 息传播的内涵及其传播模式的基础 上 ，从社会 网络的视 角对 微博营销信息传播 网络中的核心节点、中介 节点及 网络的中心性进行 了 剖析 ，并以 “雷军的微 博”为实例进一步验证了社会 网络 中心性的理论成果。 关键词:微博 ;营销信息传播 ;中心性 中图分类号 :F274 文献标识码 :B 一 、 引言 即时通信工具、社交网站、BBS、博客 、微博 等 已成为当前人们生活中不可或缺 的信息交流工 具??。其中，微博是一种通过关注来分享、传播和 获取简短即时信息 的社交 网络平 台 。据第 34次 中国互联网络发展状况统计报告 ，截至 2014年 6 月底，我国网民总数已达 6(32亿 ，使用微博 的网 民占43(6, ，其中有 21(7,的网民经常访问新浪 微博 。与一般的社交网络不 同，微博联系人既有 用户现实生活中结识的朋友 、同学 、亲人、同事间 的交互 ，还有陌生人 、明星、企业账号、行业账号 等的交互。作为一种网络社交平台，微博更是社会 化营销 的第一 工具 ，是 一种 重要 的商业 交易 平 台H J。给营销行业带来了颠覆性的变化。 社会网络是 由节点 (成员)之间相互连接构 成 J，并且该 网络是个特殊的群体 ，它没有明确的 边界和秩序。微博营销信息传播 网络是 由微博营 销信息的传播者和受众者的互动组成 (即由微博 主和粉丝组成 )，他们在互联 网上没有边 界限制、 不分先后顺序 ，这点恰好符合社会 网络的特点 。 微博主和粉丝是微博 营销信息传播的社会 网络中 的节点 ，而影响微博营销的关键因素有粉丝量 、粉 丝质量 、粉丝增长速度、信息转发量 、粉丝之间的 互动等 ，这些影响因素正是我们对节点进行 中心 性分析的关键。中心性分析是衡量社会 网络中节 点的显著性或重要性的度量方法 ，这对于分析微 博营销网络中节点具有怎样的权力或拥有怎样的 地位、微博营销信息在整个网络中如何传播、营销 信息传播的效果如何有着重要的现实意义。 二、微博营销信息传播 微博也被称为一句话博客，是微型博客的简 称，它是利用关注机制通过广播的方式 实现即时 信息分享的网络社交平台。微博传播的信息内容 包括文字 、图片、视频等，文字的字数最多不能超 过 140字，这样的信息看似琐碎 ，但它更具有集中 化 、精准化的特点 j，恰恰能够填补网络时代下人 们的碎片时 间。微博作为一种信息共享 和交流 的 平台，它更注重信息传播的时效性和随意性，能随 时随地表达最新动态信息 。 微博营销是通过微博信息传播进行产 品、服 务等在线宣传 ，传递客户价值 ，管理客户关系 ，以 实现一定营销 目的的营销活动。微博 营销信息传 收稿 日期 :2015—01一O7 作者简介 :商宪丽 (1983一)，女，河南汝南人，信阳农林学院管理科学 系讲师，华中师范大学信息管理学院博士研 究生，研究方向:信息资源管理。 基金项 目:国家社会科学基金项 目 “基于信任的网络社 区口碑信息传播 模式及其演化研究”，项 目编号 :12CTQ044。 ? 122 ? 商 业 研 究 2015,04 播是基于微博的营销信息 的运动过程 ，是传播者 将营销信息内容通过信息分享渠道向受众者传播 ， 以实现营销信 息曝光、引起重视或促进销售的 目 的。它一般进行的是群体传播，即面向公众的广播 式传播。 根据微博 营销信息传播 的传播 者和受众者的 用户粘度的不同，我们把传播者和受众者 (粉丝) 之间的关联性描述分为 “强”和 “弱”。当这种关 联性表现为朋友、同学 、亲人 、明星 、品牌企业账 号时，属于强关联性 ;当这种关联性表现为陌生 人 、行业账号、一般企业账号时，属于弱关联性 。 强关联性 中的营销信息可信度 比较高 、营销信息 影响力强 ;弱关联性中的营销信息传播的双方结 识具有偶然性和短暂性，传播的营销信息对双方 的影响较小。微博营销的关键是在强关联性中实 现营销 目的，对 于弱关联性则需要进行双方情感 的培养，或借助强关联性的口碑效应，使其往强关 联性发展，最终实现微博营销 目的。 fnfoI Info2 三、微博营销信息传播模式 (一)微博营销信息传播的一般结构 ?? - ? 一 一 一 可能会发生?信息流 图1 微博营销信息传播的一般结构 遵 微博营销信息的传播主要是依靠信息分享来 微博博 主)来说 ，信息分 实现的。对于传播者 ( 享能加强信息扩散或与信息用户的互 动;对于受 众者 (粉丝)来说 ，他们能及时获得一些动态信 息。对于收到的信息 ，受众者会选择扩散、反馈或 忽视，其中前两种行为可以让营销信息得 以传播 或实现营销目的。我们可以用图1来描述微博营销 信息传播 的一般结构。Info是准备传播 的营销信 息，是营销信息传播者选择的有传播 目的的信息; B是微博营销信息传播的渠道 ，即信息分享 ;C是 微博粉丝 ，他们通过 B接收到营销信息后可以向 其微博粉丝扩散营销信息，也可以向 A反馈 营销 信息或忽视营销信息。扩散营销信息的行 为有利 于形成间接营销信息流，反馈信息有利 于直接实 现 A的微博营销 目的，忽视营销信息则 中止 了营 销信息的传播和营销 目的的实现。根据微博 营销 信息在微博用户中的运动过程，可将微博营销信 息的传播分为三种模式:微博营销信息传播的链 状模式、树状模式和网状模式。 (二 )微博营销信息传播的链状模式 微博初始营销信息传播者通过 内向传播形成 初始信息，当他通过微博进行营销信息分享时，该 初始营销信息在原始传播者与受众者之 间发生传 播或互动，而受众者通过信息分享再向别人传播 或互动时，受众者则成了再传播者。根据再传播者 传播信息的先后顺序 ，可以将再传播者分为 1级再 传播者 (1级受众者)、2级再传播者 (2级受众 者)、3级再传播者 (3级受众者)????直至 N级 再传播者 ??。因此，微博营销信息传播的链状模 式是初始营销信息传播者传播后，引起的其下一 级再传播者向其后一级的再传播者传播或互动的 过程。该过程可以用图2描述。微博营销信息传播 的链越长，传播 的层级就越高 ，传播的范 围也越 大 ，营销信息的影响力也就越大 ，越能实现微博营 销的目的。 ?? + 4- ?? 町能会拔生的信息流 图2 微博营销信息传播的链状模式 (三)微博营销信息传播的树状模式 初始营销信息传播者是在微博上最先主动分 享某条信息的用户 ，他往往是有关产品、服务或品 牌的体验者或拥有者。例如 ，初始营销信息传播者 利用微博平台进行信息分享 ，可能会有多个粉丝 对该信息感兴趣 ，于是这些粉丝就会成为信息的 再传播者 向自己的粉丝分享该信 息，这样该信息 的传播路径就会成为一个 由一个节点逐级展开的 多个节点的有层次的结构。这种传播信息的理念 就是微博营销信息传播的树状模 式，我们可 以用 图 3来描述。如果用一个比喻来描述的话 ，就如同 一 棵树，树根部如同微博营销信息的原始传播者， 树的分支如同一个个的微博粉丝，这些粉丝 围绕 总第456期 商宪丽:微博营销信息传播的社会 网络中心性分析 ?123 ? 在微博营销信息的微博 主的周 围，共 同形成 了树 状的微博营销信息传播网络。微博营销信息传播 的树状模式 的形成主要依赖于网络 中节点成员的 人格魅力 、口碑效应等。 、受众蕾 ———— ? 捕息分枣 , , 1 —— — — 【 I 图3 微博营销信息传播的树状模式 (四)微博营销信息传播的网状模式 在微博营销信息传播过程中，微博营销信息传 播的链状模式和树状模式的交互就形成了复杂的网 状模式。因此 ，我们可以认为，微博营销信息传播 的链状模式和微博 营销信息传播的树状模式是微博 营销信息传播的网状模式中的组成部分。在这种模 式中，微博营销信息传播主要是 围绕节点进行 的， 即围绕着传播者与受众者进行的，他们是参与营销 信息互动或呈现给其他受众者的微博用户。 四、微博营销信息传播的社会网络分析 (一)微博营销信息传播网络中的节点 1(核心节点 微博营销信息传播网络主要指微 博营销信息 在人与人之间通过微博在网络上传播的路径总和。 在此 ，我们把个人或公司 的微博称 为微博 营销信 息传播网络的节点。微博营销信息传播 网络 的核 心节点是指在微博营销信息传播网络 中起重要作 用的个人或公司。核心节点的判定是相对的，主要 依据该节点关系数的多少来认定。我们用 c。(n ) 表示第 i个节点在一个网络中的直接关系数 ，其 中 直接关系是指节点间的联 系是直接 的，没有通过 其它节点的中间关系，于是有c。(ni)=?X = 』 ? ，J代表第 个节点，X 的值取0或1。当 的值是0时，表示节点 和节点 没有直接关系;当 的值是 1时 ，表示节点 i和节点 有直接关系。 C。(n )的值越大，越表示 i是核心节点。核心节点 在微博营销 中表 现为起重要作用 的个人 或公司， 需要对这些个人或公司进行关注、维护和提升，以 充分发挥其在微博营销中的价值 。 2( 中介 节点 在微博营销信息传播 网络 中，不相邻 的公司 或个人即没有直接关 系的节点，他们之 间的信息 传播依赖于其它节点的媒介作用 ，特别是那些在 这两个节点之间起 间接连接作用 的节点。如果我 们考虑一个特殊的人或公 司是否能够控制其他人 或公司之间的相互作用，如 N 和N 之间信息传播 的最短路径为 N。N N N ，则 N。和 N3之间进行最 短的信息传播时必须有 N:和 N 的传息传播行为， 因而我们认为包含在最短路径中的 N:和 N 能够控 制 N，和 N，间的信息传播 ，故将其称为中介节点。 当然 ，在微博营销信息传播网络中，必然存在一些 中介节点 ，它们在该网络中充当桥梁作用。 (二)微博营销信息传播网络中的中心性分析 中心性分析是社会网络分析 的一个重要方面， 包括 中心度和中心势两个方面。中心度主要是探 讨个体在一个社会 网络 中处于怎样 的地位、拥有 怎样的权力 ，具体可用点度 中心度 、中间中心度 、 接近中心度来刻 画。在一个社会 网络 中有多少个 个体就会有多少个体 中心度。中心势主要描述整 个网络的整体发展趋势，在一个社会 网络 中只有 一 个 中心势 。 点度中心度是用来衡量谁是一个 网络中的核 心人物，其衡量 的标准是看一个行动者与其他行 动者直接联系的多少。直接联系越多，他与其他行 动者的信息交流越活跃 ，越有利于信息的传播 ，他 在该网络中就越处于重要位置。对于一个行动者 来说 ，他在微博 营销信息传播 网络中越处 于中心 地位 ，越有利于他的营销信息的传播 ，从而促进该 行动者的营销 目的实现。 中间中心度是用来衡量一个人作 为中介 的能 力，即他是连接两个行动者沟通的桥梁。一个行动 者在网络信息传播 中越处 于中间位置，他就越具 有控制不相邻行动者间的信息交流的能力 ，(他也 就具有更高的中介性 。对于微博营销来说，中间中 心性高的行动者可操纵营销信息的传播，从而获取 商业机会，而处于边缘的行动者不具备这种能力。 接近中心度描述 的是 网络中的一个行动者与 其他行动者的接近程度。在一个网络中，一个行动 ? 126 ? 商 业 研 究 2015,04 表3 点度中心度 1 1号用户 2 2号用户 3 3号用户 4 4号用户 1 ’号强P 8 8号用户 15 15号用户 6 6号用户 12 12号用户 9 9号豫 户 5 5号用户 18 18号用户 19 19号用户 11 11号用户 20 20号用户 14 l4号用户 13 l3号用户 16 16号用户 l7 l7号用户 1O 10号用户 19(O0o 13(000 13(O00 13(000 13(000 12(000 11(000 l1(000 10(000 9(000 9(000 8(Ooo 7(000 3(000 3(000 3(000 2(000 1(000 1(000 1(0o0 Network Centralization=63(74, 0(117 (080 0 0(080 0(080 0(080 0(074 0(068 0(068 0(062 0(056 0(056 0(049 0(043 0(019 0(019 0(019 0(012 0(006 0(006 0(006 表 3列出了20个微博用户的点度 中心度和相 对点度中心度，并得到该微博营销信息传播 的社 会网络图的点度中心势指数为:Network Centraliza— tion=63(74, ，说明该微博营销信息传播的社会网 络具有较高的中心度。点度 中心度 和相对点度中 心度排名前 5位的用户有 1号用户、2号用户、3 号用户、4号用户和 7号用户。通过对比图4，可 以看到点度 中心度分析 的结果 和实 际比较 吻合。 该结果说 明在微博 营销信息传播 的社会 网络 中， 这些微博用户与其他微博用户的关系紧密，在该 微博营销信息传播 的社会 网络 中处 于重要位 置， 可将这些用户称 为核心节点 ，他们是促进微博 营 销目的实现的核心对象。 2(中间中心度分析 对表 2的微博 用户 的关 系矩 阵数据 ，利 用 UCINET软件分析其 中间中心度，得到如表 4所示 的结果。 该微博营销信息传播 的社会网络图的中间 中 心 势 指 数 为 :Network Centralization Index = l6(64,，数值较低 ，说明该微博营销信息传播的 社会 网络中的大部分节点不需要其它节点作为中 介也可得到信息。根据表 4，1号用户、8号用户、 2号用户 、7号用户和 4号用户都具有较高的中间 中心度。通过对 比图 4，可以看到中间中心度分析 的结果和实际比较吻合。该结果说 明这些用户处 于该微博营销信息传播社会网络的中间位置，对 整个微博营销信息传播的社会 网络具有较高的控 制力和沟通力。 表4 中间中心度 ， nBetweenness 1 1号用户 8 8号用户 2 2号用户 卢 1 1号 4 4号用户 3 3号用户 5 s号甩户 6 6号用户 9 9号黑卢 12 l2号用户 15 15号用户 11 11号用户 l3 13号用户 14 14号用户 10 10号用户 16 16号用户 17 17号用户 18 18号用户 19 l9号用户 20 20号用 户 63(067 31(138 18(174 17(250 14(925 10(897 8(013 7(276 6(183 2(166 0(911 0(000 0(000 0(000 (000 0 0(000 0(000 0(000 0(000 O(O0o 18(441 9(1O5 5(314 5(044 4(364 3(186 2(343 2(127 1(808 0(68><#004699'>33 0(266 0(0oO 0(00o 0(000 O(Oo0 O(0()o 0(0()0 0(000 0(000 0(000 Network Centralization Index : 16(64, 3(接近中心度分析 对表 2的微 博用 户 的关 系矩 阵数 据，利 用 UCINET软件分析其接近中心度，得到如表 5所示 的结果。 与点度中心度和 中间中心度相反，接近 中心 度的值越小，表明该节点和其它节点的距离和越 小 ，越不受他人控制，因此越处于重要位置。从发 布信息的角度看 ，1号用户发布的信息到达其它所 有节点的距离之和最小，只有 19。根据表 5，1号 用户 、2号用户、3号用户 、4号用户和 6号用户 M 鼹 勰 醯 诌 铅 ( 4 4 4 4 1 8 8 6 3 3 1 8 7 7 7 5 铝 矾 卯 卯 卯 卯 m 总第 456期 商宪丽:微博营销信息传播的社会网络中心性分析 ? 127 ? 发布信息相对较容易。从获取信息的角度来看，19 号用户 、14号用户 、13号用户、8号用户和 10号 用户相对较容易。因此 ，发布信息相对较容易的 1 号用户 、2号用户 、3号用户、4号用户和 6号用 户 ，其发布的微博营销信息更有利于扩散，而这些 信息也容易被 19号用户 、14号用户、13号用户 、 8号用、10号等用户获取。 表 5 接近 中心度 六 、结 论 本文在系统阐述微博营销信息传播的内涵及 其传播模式的基础上 ，将微博营销信息传播 的模 式与社会网络结合，对微博营销信息传播网络中 的核心节点、中介节点及 网络的中心性进行 了剖 析 ，并以 “雷军 的微博”这个新浪微博网站为实 例进一步验证了社会网络中心性的理论成果。 在微博营销信 息传播社 会 网络 中，每一个重 要节点可能都有 自己的若 干粉丝 ，这些不 同的重 要节点和他们 的粉丝就构成了一些小 团体 ，即社 会 网络中的凝聚子群。子群内部成员间的交互、不 同子群间的交互对于微博营销信息传播社会 网络 群体的凝 聚起着重要作用，能否用影响子群 内部 成员间交互 的因素和影 响不同子群 间交互 的因素 探讨与微博营销信息传播社会网络群体的凝聚关 系，将成为我们后续研究的重要课题。 参考文献 : [1] Luam Pin，Yang Jen,Chieh，Chiu Yu—Ping(The network effect on information dissemination on social network sites[J](Computers in Human Behavior， 2014，37(8):1—8( [2] Gao Qin，Sun Chao，Yang Chunyan(The influence of network structural properties On information dissemina— tion power in microblogging systems[J](International Journal of Human —Computer Interaction，2014，30 (5):394—407( [3] 2014年中国社交类应用用户行为[EB,OL]( [2014—10—18](http:,,(cnnic(net(cn,hlwfzyj,hl— wxzbg,sqbg,201d08,P020140822378154144978(pa1( [4] Bing Wang，Siying Li，Jingquan Liu(Assessing enter— prise micro——blogging marketing communication effec?- tiveness and improvement suggestions[J](Journal of Chemical,Pharmaceutical Research，2014，6(6):426 — 430( [5] 田占伟，隋场(基于复杂网络理论的微博信息传播实 证分析[J](图书情报工作，2012，56(8):42—46( [6] Pin Luarn，Jen—Chieh Yang，Yu—Ping Chiu(The network effect on information dissemination on social network sites[J](Computers in Human Behavior， 2014，37(8):1—8( Hu Daning，Zeng Danie1(An [7] Jiesi Cheng，Sun Aaron， lnformation Diffusion—Based Reeommendation Frame work for Micro—Blogging[J](Journal of the Associa- tion for Information Systems，2011，12(7):463—486( [8] Yuan Y(Connie，Zhao Xuan，Liao Qinying，Chi Chan— gyan(The use of different inform ation and communica— tion technologies to support knowledge sharing in or? ganizations:From e—mail to micro—blogging[J]( Journal of the American Society for Information Science ,Technology，2013，64(8):1659—1670( [9] Erez Yaakobi，Jacob Goldenberg(Social relationships and information dissemination in virtual social network systems:An attachment theory perspective[J]4>#ff66ff'>(Com— puters in Human Behavior，2014，38(9):127—135( [1O] 邓卫华，易明，杨斌(基于信任的网络社区口碑信息链 式传播机制研究[J](情报资料工作，2014(2):23—28( [11] 雷军的微博[EB,OL]([2014—11—13](http:,,wei— bo(corn,1749127163,Bw38TnPkJ( 责任编辑:张曦) (