問答社區評論區用戶關系研究

段詩萌

摘 要 知乎一直以來的定位是社交化問答社區，其口號為“與世界分享你的知識、經驗和見解”。為了更深入地了解知乎用戶的交互關系與互動狀況，選取知乎社區“知識付費”話題作為文章的研究對象，抓取該話題下的回答及對應評論區的用戶數據并進行編碼處理，利用社會網絡分析法進行分析，通過從網絡基本屬性、凝聚子群、中心性三個維度進行考量，發現在該話題下參與成員的互動不多、只有個別成員較為活躍并與他人進行互動、整體上關于話題的討論是圍繞幾個人展開。

關鍵詞 問答社區；知乎；用戶關系

中圖分類號 G2 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2018）216-0162-02

1 研究背景及研究思路

隨著互聯網的不斷發展，人們越來越多地依靠網絡來獲取知識。在以“百度知道”“新浪愛問”為代表的第一代問答社區基礎之上涌現出以“知乎”“悟空問答”“企鵝問答”為代表的第二代問答社區，第二類問答社區的社交屬性更強、社群問答氛圍更加濃厚，往往對于一個問題能夠提供質量更高的答案，吸引了大量的用戶參與其中進行討論。

知乎網于2011年1月26日正式上線，截至2015年3月，知乎已擁有1 700萬注冊用戶，月獨立訪客接近1億，全站累計產生，10多萬個話題領域包含350萬個問題。依據Alexa2015年3月17日的數據，知乎網中國排名為第47名，全球第266名，日均在網站停留時間為9分57秒。從以上數據可以看出，知乎已經成為國內第二代問答社區中規模最大、發展最完備的問答社區，因此本文選取知乎社區作為研究對象。

文章選取知乎問答社區下的“知識付費”話題作為研究對象，在精華區中選取前3個問題（問題內容一致的選取在排序在前面的一道問題）作為樣本。抓取這3個問題的前3個回答者以及回答下的所有評論者作為原始數據。利用社會網絡分析的方法對數據進行分析。

社會網絡分析以社會行動者及其相互關系作為研究內容，通過對行動者的關系模型進行描述，分析這些模型所蘊含的結構以及它們對行動者和整個群體的影響。

本文將每一個問題及其對應回答、評論作為一個網絡，分別形成3個網絡。在每一個網絡中對每一個參與者進行編號，該問題的第一個回答者為n1，對該條回答進行評論的人按照默認順序分別被編號為n2、n3、n4、……，第二個回答者及其對應評論者按順序繼續進行編號。以相互之間的評論和回復關系建立矩陣。之后利用社會網絡分析軟件Ucinet分別對每個網絡的數據進行處理，分別從社會網絡結構的基本屬性、凝聚子群和中心性3個角度進行分析研究。

2 研究結果

2.1 社會網絡基本屬性分析

社會網絡分析的基本屬性指標反映了網絡的結構特征，通過Ucinet對3個網絡進行處理可以得到如下的3個社群圖，如圖1、圖2、圖3。

每個互動關系圖中的點和參與問答的人是一一對應的，如果二者之間有互動則會產生連線，箭頭則表示關系的方向，如果n1回復了n2，則箭頭由n1指向n2，如果連線數量較多，則表示互動頻繁，關系較為緊密。反之，互動關系圖左側孤立的點則是與他人沒有任何聯系。

通過以上3個問題對應的互動關系圖可以看到，3個網絡中節點的聯系都較為松散，只有個別的成員與他人互動較多，如圖1中的n1、n4、n14，圖2中的n133、n148、n174，圖3中的n1、n14、n27、n112、n140。這些活躍用戶中還有一部分為該問題的回答者，如圖1中的n1，圖2中的n174，圖3中的n1、n112、n140。由此可以看出，在“知識付費”這一話題下的討論主要是集中在個別參與者上，并且以該問題的回答者為核心展開討論。

2.2 凝聚子群分析

凝聚子群分析是社會網絡分析的一種分析方法，凝聚子群是指“滿足如下條件的一個行動者子集合，即在此集合中的行動者之間具有較強的、直接的、緊密的、經常的或者積極的關系”。

本文主要選取建立在子群內外關系基礎上的成分分析著手進行研究。

成分分析主要關注的是該群體內部所有成員的關系強度，并和外部成員關系強度頻次進行比對，具體來說，就是構成每一個成分的內部成員之間存在著聯系，但成分與成分之間卻沒有聯系。通過上面3個網絡的互動關系圖可以看出，不考慮孤立節點，圖1共分為11個成分，最右側的成分是一個較大的部分，包括了20%左右的成員，其他的成分則多為幾個成員構成的小團體；圖2共分為23個成分，最大的成分是包含14個成員。除此之外，有7個包含5-8個成員的成分，剩余的成分則多為包含2個成員的；圖3共分為13個成分，最大的成分包含27個成員，其他則是包含幾個成員的小團體。總體而言，3個網絡中孤立的節點較多，比較大的成分包含的成員人數也并不多，最多只占總數的20%左右，可見該話題下問題的討論多集中在以個別成員主導的小團體身上，往往只是幾個成員之間的意見交流，大部分人和網絡中的其他成員交流不多。

2.3 中心性分析

中心性這一指標主要是考量該成員在群體中所處于的中心位置和所擁有的權利，本研究選取點度中心度這一指標進行分析。

點度中心度就是測量與某節點直接聯系的節點的個數，由此來判斷該節點的中心位置情況。如果與該節點相聯系的節點數目較多，則說明該點越處于中心的位置。通過對點度中心度的測量可以發現：“知識付費”這一話題在網絡1中：點入度的平均值是0.0505，最小值是0.000，最大值是6.000；點出度的平均值是0.0505，最小值是0.000，最大值是6.000。有32個人的點入度比平均值大，有33個人的點出度比平均值大，點入度最大的人是n4，點出度最大的人是n1，可見在網絡1中，點出度和點入度的情況比較相似，即主動去與他人產生互動的人數與吸引到其他人來回復自己的回答或評論的人數相近。

3 結論

“知乎”目前是國內最大的社交型問答網站，本文以“知乎社區”為研究對象，選取“知識付費”話題下精華區的前3個問題為樣本進行研究，借助Ucinet軟件對數據進行分析，通過軟件繪制出的社群圖以及相關數據可以看出，在“知識付費”這一話題下的討論主要是集中在個別參與者上，并且以該問題的回答者為核心展開討論，成員之間的聯系比較稀疏，成員之間的交流程度還不是十分深入；3個問題網絡的平均距離都在3以內，即該網絡中的成員平均通過不到3個人就能與網絡中的其他人產生聯系，都具備小世界的特點，便于新信息的傳遞和分享。

文章的研究也有一定的局限性，此次研究選取的樣本數量有限，雖然選取的這些問題是精華區比較有代表性的問題，但并不能代表整個“知乎社區”的情況，不能將結論推廣至更大的范疇，后續的研究可以擴大樣本的數量進行更深一步的研究。

參考文獻

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