鄰避事件中網(wǎng)絡(luò)虛擬社群結(jié)構(gòu)的“意見(jiàn)流”屬性

楊帆 孫瑩

摘要：網(wǎng)絡(luò)虛擬社群是當(dāng)代鄰避事件發(fā)展的必然產(chǎn)物，把握其結(jié)構(gòu)特征對(duì)避免鄰避事件的產(chǎn)生具有重要的指導(dǎo)意義。本文首次提出了可用于描述網(wǎng)絡(luò)虛擬社群結(jié)構(gòu)特征的“意見(jiàn)流”概念，并詳細(xì)闡述了意見(jiàn)流與網(wǎng)絡(luò)密度、小世界效應(yīng)、社群圖等網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系，為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)分析的后續(xù)研究提供了一條歸一化的研究路徑，具有較強(qiáng)的工程實(shí)用價(jià)值。

Abstract： Network virtual community is the inevitable product of NIMBY Events in the process of network communication. This paper puts forward the concept of opinion flow which can be used to describe the structural characteristics of network virtual community for the first time， and expounds in detail the internal relationship between opinion flow and network structure characteristic indexes such as network density， small-world effect， community graph and so on. It provides a normalized research path for the follow-up research of network structure characteristic index analysis， and has strong engineering practical value.

關(guān)鍵詞：鄰避事件;網(wǎng)絡(luò)虛擬社群;社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

Key words： NIMBY Events;network virtual community;social network analysis

中圖分類(lèi)號(hào)：G206? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2019）36-0274-02

0? 引言

公共設(shè)施建設(shè)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必然產(chǎn)物，但不可否認(rèn)某些類(lèi)別的公共設(shè)施在滿足社會(huì)需求的同時(shí)，也給設(shè)施周邊居民帶來(lái)了潛在的負(fù)面影響，這類(lèi)具有典型風(fēng)險(xiǎn)性和指向性的設(shè)施稱(chēng)為鄰避設(shè)施。對(duì)特定人群，當(dāng)鄰避設(shè)施風(fēng)險(xiǎn)與獲利差值高于某一閾值時(shí)，就會(huì)引發(fā)鄰避事件，他是社會(huì)秩序局部失序的主要直觀顯現(xiàn)之一。

互聯(lián)網(wǎng)崛起在微觀層面形塑了人們以身體不在場(chǎng)為基礎(chǔ)的全新交往模式，并由此導(dǎo)致由這種全新的交往模式所形塑的虛擬社群的崛起[1]。虛擬社群缺乏真人的駐留、互動(dòng)、默契等特性，但其內(nèi)涵與實(shí)體社群相似，具有社會(huì)實(shí)在性，實(shí)質(zhì)是一種新型的動(dòng)態(tài)人際關(guān)系[2]。從社會(huì)連帶的意義上，有利于陌生人弱紐帶的形成，因而引發(fā)社會(huì)交往和社會(huì)邊界擴(kuò)張[3]。近年來(lái)，激增的網(wǎng)絡(luò)虛擬社群在鄰避事件中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，并通過(guò)影響行動(dòng)主體、社會(huì)規(guī)范和社會(huì)權(quán)威對(duì)社會(huì)秩序產(chǎn)生了持續(xù)深遠(yuǎn)的影響。

鄰避事件發(fā)生時(shí)，鄰避沖突雙方會(huì)試圖通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)來(lái)發(fā)表自己的看法并形成意見(jiàn)大同體，從而催生出面向事件的網(wǎng)絡(luò)虛擬社群。這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)虛擬社群主題定位明確，并以意見(jiàn)領(lǐng)袖、意見(jiàn)呼應(yīng)者、經(jīng)驗(yàn)意見(jiàn)分享者、意見(jiàn)瀏覽者、意見(jiàn)干擾者等社群成員為主體，在鄰避事件中扮演著重要的意見(jiàn)傳遞角色。沖突雙方誰(shuí)能占得先機(jī)并主導(dǎo)事件發(fā)展，在很大程度上取決于其對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬社群結(jié)構(gòu)的認(rèn)知水平，本文旨在從一種全新的視角揭示網(wǎng)絡(luò)虛擬社群結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，后續(xù)研究可以此為切入點(diǎn)為決策者提供鄰避事件的抑制策略，從而維持社會(huì)局部穩(wěn)定，保障公共設(shè)施建設(shè)。

1? 網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是指社會(huì)成員之間因互動(dòng)而形成的一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系體系，是由作為節(jié)點(diǎn)的社會(huì)成員和作為節(jié)點(diǎn)間連線的社會(huì)成員關(guān)系所形成的集合[4]。由前文所述，由于網(wǎng)絡(luò)虛擬社群具有社會(huì)實(shí)在性，本質(zhì)上是一種新型的動(dòng)態(tài)人際關(guān)系的集合，因此常用于表征真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的特征指標(biāo)也適用于網(wǎng)絡(luò)虛擬社群，比如反映社群成員緊密程度的網(wǎng)絡(luò)密度;反映信息的傳播速度的小世界效應(yīng);反映意見(jiàn)領(lǐng)袖中心作用的中心性分析;反映社群全局族譜的社群圖和社群矩陣等。

筆者通過(guò)大量實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在針對(duì)鄰避事件形成的網(wǎng)絡(luò)虛擬社群中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的上述特征指標(biāo)都與成員交互信息中的意見(jiàn)流相關(guān)，是表征社群中主流意見(jiàn)的重要指標(biāo)，也是本文提出的核心概念，意見(jiàn)流與常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)的聯(lián)系，我們稱(chēng)之為“網(wǎng)絡(luò)虛擬社群結(jié)構(gòu)的意見(jiàn)流屬性”。

面向事件的網(wǎng)絡(luò)虛擬社群強(qiáng)調(diào)鄰避事件本身的導(dǎo)向地位，考慮到鄰避事件具有從萌芽到終止的動(dòng)態(tài)特性，從而導(dǎo)致意見(jiàn)流屬性的動(dòng)態(tài)性，限于篇幅本文暫不討論這一問(wèn)題，僅對(duì)意見(jiàn)流與常見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)的聯(lián)系進(jìn)行通識(shí)說(shuō)明。

2? 意見(jiàn)流與網(wǎng)絡(luò)密度

網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的密度用于反映社群中成員之間關(guān)系的緊密程度，網(wǎng)絡(luò)密度越大社群內(nèi)成員之間關(guān)系越緊密。由于交互網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中的二值是無(wú)向的，密度可定義為2m/n（n-1），其中，m代表成員間的實(shí)際關(guān)系數(shù)，n代表社群內(nèi)成員的總數(shù)。

簡(jiǎn)單的實(shí)際關(guān)系數(shù)一般以雙方是否產(chǎn)生意見(jiàn)交流為評(píng)定依據(jù)，在兩兩關(guān)系中取0或1并累計(jì)計(jì)數(shù)，按此方法得到的網(wǎng)絡(luò)密度必定小于1，具體計(jì)算過(guò)程建議采用UCINET軟件直接完成，同時(shí)可以參照Mayhew和 Levinger的實(shí)際網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的密度值最大值理論進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)密度定性劃分，筆者通過(guò)大量實(shí)證算例發(fā)現(xiàn)鄰避事件中虛擬社群網(wǎng)絡(luò)密度大多在0.02以下，其網(wǎng)絡(luò)密度很小與成員心理有極大關(guān)系，一般而言成員的自我認(rèn)同心理會(huì)趨勢(shì)其關(guān)注近似意見(jiàn)而忽視不同意見(jiàn)，趨同意見(jiàn)匯集的意見(jiàn)流內(nèi)部交流密切，意見(jiàn)流間交流稀疏，這是必然趨勢(shì)也是筆者對(duì)虛擬社群網(wǎng)絡(luò)密度的重要認(rèn)知。

相較于簡(jiǎn)單的實(shí)際關(guān)系數(shù)，我們也可以嘗試使用一種復(fù)雜的實(shí)際關(guān)系數(shù)計(jì)數(shù)方法計(jì)算網(wǎng)絡(luò)密度，即在0或1的基礎(chǔ)上考慮互動(dòng)次數(shù)、互動(dòng)字?jǐn)?shù)、互動(dòng)內(nèi)容相關(guān)性及承接性進(jìn)行的歸一化加權(quán)計(jì)數(shù)方法，該方法從理論上更加符合實(shí)際情況，排除了無(wú)效交流也體現(xiàn)了不同交互關(guān)系中交流深度的差異，這與意見(jiàn)流的寬度和深度密切相關(guān)。

3? 意見(jiàn)流與小世界效應(yīng)

通過(guò)計(jì)算虛擬社群中的距離結(jié)果驗(yàn)證該網(wǎng)絡(luò)虛擬社群中是否存在小世界效應(yīng)，這里的“距離”是指網(wǎng)絡(luò)虛擬社群中每?jī)蓚€(gè)成員直接相連的鄰接距離，簡(jiǎn)單的鄰接距離也是按0或1累計(jì)計(jì)數(shù)，最終除以成員數(shù)即可得到網(wǎng)絡(luò)平均鄰接距離，距離越短說(shuō)明任意成員間實(shí)現(xiàn)兩兩意見(jiàn)互通的概率越大，群內(nèi)信息傳播速度越快。

筆者通過(guò)大量實(shí)證算例發(fā)現(xiàn)鄰避事件中虛擬社群網(wǎng)絡(luò)平均鄰接距離一般小于5，按每人每天發(fā)帖量為1的保守估計(jì)，群內(nèi)成員實(shí)現(xiàn)信息互通的最長(zhǎng)時(shí)間為5天，相比與鄰避事件長(zhǎng)達(dá)數(shù)月、乃至數(shù)年的發(fā)酵期而言，小世界效應(yīng)必然存在。小世界效應(yīng)存在的必然性似乎與網(wǎng)絡(luò)密度中的意見(jiàn)流觀點(diǎn)向左，但通過(guò)深入研究會(huì)發(fā)現(xiàn)兩者事實(shí)上是相容的。

按照意見(jiàn)流觀點(diǎn)，意見(jiàn)流內(nèi)部交流密切而意見(jiàn)流間交流稀疏，如果意見(jiàn)流間交流稀疏至0，那么不同意見(jiàn)流間的成員之間交流渠道就會(huì)被阻斷，虛擬社群將會(huì)形成以意見(jiàn)流為單位的多個(gè)小團(tuán)體，鄰接距離將被無(wú)限放大，虛擬社群將無(wú)法凝結(jié)合力并從事實(shí)上被瓦解。上述看法忽視了意見(jiàn)領(lǐng)袖作用，實(shí)證分析可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)虛擬社群中意見(jiàn)領(lǐng)袖的成員數(shù)遠(yuǎn)大于意見(jiàn)流數(shù)（準(zhǔn)確地講，兩者比值一般超過(guò)2），這就意味著每組意見(jiàn)流中存在至少一名意見(jiàn)領(lǐng)袖的數(shù)字概率很高，而意見(jiàn)領(lǐng)袖間的交互概率幾乎逼近1，意見(jiàn)流間至少可以通過(guò)意見(jiàn)領(lǐng)袖產(chǎn)生聯(lián)系，這還不考慮意見(jiàn)領(lǐng)袖的因其自身特質(zhì)而與其他意見(jiàn)流中成員交互的概率。綜上，鄰避事件中小世界效應(yīng)必然存在的這一結(jié)論，不論是從淺層的分析還是從深層的理論來(lái)看都是可信的，這是筆者對(duì)虛擬社群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中小世界效應(yīng)的重要認(rèn)知，另外由于意見(jiàn)領(lǐng)袖間的交互概率幾乎逼近1，意見(jiàn)流數(shù)與平均鄰接距離在數(shù)值上一般相等。同樣，我們也可以參考復(fù)雜的實(shí)際關(guān)系數(shù)計(jì)算方法，通過(guò)加權(quán)方式實(shí)現(xiàn)更為貼合實(shí)際的復(fù)雜鄰接距離計(jì)算，從而確保所采用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的指標(biāo)呼應(yīng)。

4? 意見(jiàn)流與社群圖

社群圖可以更方便直觀地表現(xiàn)出一個(gè)網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的結(jié)構(gòu)特征以及成員間的關(guān)系，是對(duì)網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的一個(gè)形式化表達(dá)，建議采用UCINET軟件以及可視化軟件Net draw綜合分析，通過(guò)社群圖可以直觀地了解該網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的結(jié)構(gòu)及節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系，當(dāng)意見(jiàn)流確實(shí)存在時(shí)，在社群圖中可以清晰地發(fā)現(xiàn)以一個(gè)或多個(gè)意見(jiàn)領(lǐng)袖為中心的高密度交流圈，若交流圈不明顯，說(shuō)明意見(jiàn)流數(shù)退化為1，此時(shí)成員間意見(jiàn)高度一致，鄰避事件發(fā)酵速度最快，鄰避事件產(chǎn)生的社會(huì)影響最大，也最難解決。

5? 結(jié)論

本文針對(duì)鄰避事件中網(wǎng)絡(luò)虛擬社群結(jié)構(gòu)首次提出了意見(jiàn)流概念，并詳細(xì)闡述了意見(jiàn)流與網(wǎng)絡(luò)密度、小世界效應(yīng)、社群圖的內(nèi)在聯(lián)系，為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征指標(biāo)分析的后續(xù)研究提供了一條歸一化的研究路徑，具有較強(qiáng)的工程實(shí)用價(jià)值。

參考文獻(xiàn)：

[1]王濤.比較教育認(rèn)識(shí)論[D].西南大學(xué)，2014.

[2]周宇豪.作為社會(huì)資本的網(wǎng)絡(luò)媒介研究[D].武漢大學(xué)，2014.

[3]范孟娟.社交媒體用戶(hù)互動(dòng)機(jī)制及關(guān)系轉(zhuǎn)化研究[D].華中科技大學(xué)，2017.

[4]孫瑩，楊帆.鄰避事件中的網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析——以某市垃圾焚燒廠事件為例[J].價(jià)值工程，2019，38（32）：242-244.

[5]孫瑩，楊帆.鄰避事件中網(wǎng)絡(luò)虛擬社群的特征分析及“特征破壞”對(duì)策[J].價(jià)值工程，2019，38（29）：69-71.