北京廣告業及其社會網絡研究

趙繼敏

關鍵詞：北京;廣告業;社會網絡;微博

本文受北京市社會科學基金：“基于互聯網公開數據的北京網絡文化產業發展研究”（編號：16YJB022）;北京社科院重點課題：“‘互聯網+與北京文化創新研究”（編號：2016A3239）資助

中圖分類號：K901.6 文獻標識碼：A

收錄日期：2018年10月31日

一、引言

經濟社會學家格蘭諾維特于1985年提出“經濟活動融于具體的社會關系之中”的觀點，即經濟的嵌入性之后，有關經濟活動的社會網絡研究也不斷的呈現出來。在國內，邊燕杰（2001）較早的分析了職業流動中社會網絡的作用。之后，一些學者將其應用到對產業發展（特別是產業集群）的研究中，比如，朱華晟（2004）分析了浙江傳統產業集群成長的社會網絡機制;李蕾蕾等（2013）研究了深圳傳媒產業的社會地理網絡。

當前，以微博為代表的新型網絡社區成為人們重要的社交網絡平臺，同時，也是現代企業和機構彼此聯絡以及向社會和公眾發布信息的最重要的平臺之一。近年，出現了一批以微博為主題的學術研究成果：比如，杜楊沁等（2013）對“上海發布”等2012年新浪政務微博影響力排行榜前十位的微博進行了社會網絡和結構洞方面的分析。宋恩梅、左慧慧（2012）分析了新浪微博時尚標簽下的排名前50位用戶的社會網絡，得出了其中最有影響力的人物和整體網絡的密度、中心度等特征。李昕（2013）對企業微博營銷進行了分析，指出含有圖片＼視頻、外部URL、話題（#）、提及他人（@）的微博，以及本身為轉發的微博更可能實現持續性擴散，最終獲得更高的轉發量。這些研究為相關問題提供了重要的數據資料和科學的政策建議，引起了學術上的關注。然而，目前還很少有人針對廣告、設計等文化創意產業進行研究?？紤]到文化創意產業的從業者對于互聯網的傳播能力有著較為明確的認識，相較于大眾，更為積極地參與到互聯網的傳播和交流之中，因而，研究文化創意產業的行動者（企業和個人）的新浪微博及其社會網絡關系很有可能對認識這些產業的發展提供重要的支持。本文基于新浪微博數據分析北京廣告業微博用戶的屬性信息和他們彼此之間的網絡關系，嘗試說明北京廣告業的發展狀況及其社會網絡關系。

二、數據采集

目前，關于文化產業的研究，國外以定性訪談為主，國內以數據分析較為多見。新浪微博擁有超過5億注冊用戶、超過300萬認證用戶。有關我們研究的主題——“北京廣告”的微博用戶也有11，600余個。我們選擇只研究有關“北京廣告”的微博中的認證用戶進行分析。具體而言，是在新浪微博“找人”模塊，以“廣告”為“昵稱”，地點限定在北京，搜索到機構認證微博用戶數為835個，個人認證用戶66個。兩者之和901個用戶是本文研究的樣本。以此為基礎，通過編制爬蟲程序于2016年10月采集了北京廣告認證微博用戶以下信息：

1、全部901個北京廣告微博用戶的粉絲數、關注數、微博數、地址、籍貫、簡介等。

2、全部901個北京廣告微博用戶關注的所有微博賬戶的信息。由于新浪微博系統的限制，第三方不能查看微博賬戶關注的所有人的信息，采集的信息不可避免的有部分缺失。在機構用戶關注的170，488個用戶中，采集了其中的134，253個;個人用戶關注的38，968個微博中采集了28，872個，均達到了75%左右的數據量。同時，缺失的信息相對平均地分布在各個采集目標之中。因而，所采集數據仍然在較大程度上能夠說明北京廣告微博及其社會網絡的整體趨勢。

3、通過對步驟1中的微博關注信息的分析，提取出901個北京廣告微博用戶相互關注的信息。

三、北京廣告業微博用戶特征分析

（一）北京廣告微博影響力排名。對于社交網站，一個重要的問題是發現和識別有影響力的人，也即那些可以影響大部分其他用戶行為的用戶。一般而言，粉絲數目代表了新浪微博用戶的受眾群體，是其影響力大小的集中體現。（表1）

表1中，分別列出了所在地為北京、粉絲數排名前10位的廣告業的認證機構和個人。從中可以看出，微博廣告、廣告門和4A廣告提案網是“北京廣告”相關微博用戶中粉絲數排名最高的機構認證用戶;給力創意廣告、廣告創意主編和左岸廣告是粉絲數排名最高的個人認證微博用戶。從這個指標來看，他們在廣告領域是最有影響力的平臺和明星。值得注意的是，一些較有名氣的廣告人和廣告公司，在其名稱中并沒有出現“廣告”這一字眼。比如，葉茂中及其公司分別以“知名策劃人”、“葉茂中營銷策劃公司”的名目出現。盛世長城中國廣告公司，其微博昵稱為“盛世長城中國”，剛好少了“廣告”二字。在新浪微博上，很難有一種規則將它們進行統籌整理，我們不得不放棄了對這些廣告人和廣告公司微博的研究。

（二）北京廣告關注的地區。微博用戶之間的聯系依賴于關注和被關注的選擇。一旦甲地區的微博用戶A關注了乙地區的用戶B。一般而言，用戶B發布的微博，用戶A是有意愿去查看的。在北京廣告微博的835個機構認證用戶中，一共關注了134，253個微博賬戶;在66個個人認證用戶中，一共關注了28，872個微博賬戶。我們統計了二者之和，也就是北京廣告認證微博（包括機構認證和個人認證）關注的所有微博賬戶（163，125個）的所在地。在所有微博中，北京本地的微博最受北京廣告微博的關注，達到了72，364次，之后是廣東（16，324次）、上海（14，646次）、浙江（6，277次）、海外（6，171次），遠高于河北（2，224次）、天津（1，334次）等地理上與北京接近的地區。事實上，北京、上海和廣東也是國內公認的廣告業最為發達的地區。

四、北京廣告業微博用戶的社會網絡特征

（一）矩陣的構建。在進行社會網絡分析之前，要進行社會關系矩陣的構建。關于微博的社會網絡分析中，一般選取微博用戶的相互關注數據作為構建矩陣的來源。本文以全部901個北京廣告微博認證用戶作為行和列，在矩陣中心填寫行與列的關注情況，即構成了社會關系矩陣。由于關注是有指向的，因而構成的矩陣關系是非對稱的。在有向關系網絡中，人們常常約定矩陣行位置的行動者是某種特定關系的發送者，約定矩陣列位置的行動者是這種特定關系的接受者。在本文中，我們約定某行關注了某列，則在該行與列的交匯處標注1，其他地方均為0。這樣我們就構建了一個“901行×901列”的北京廣告業微博的關系矩陣。其中，所有行對應的都是該行關注的情況，所有列對應的均為該列被關注的情況。

（二）社會網絡分析結果

1、網絡密度和社會網絡連接狀況。將社會關系矩陣數據導入PAJEK2.0軟件。經過計算得出，矩陣所反映的北京廣告微博社會網絡的密度為0.00167，平均點度為3。密度和平均點度都很低。事實上，485個微博用戶與網絡中其他用戶沒有任何關注或被關注的聯系。

2、點度中心性和點度中心勢。中心性是一個重要的結構位置指標，評價一個機構或個人重要與否，衡量其職務或地位的優越性或特權性，以及社會聲望等常用這一指標。中心性指標包括點度中心性。其中，點度中心性常用來衡量誰在團體中成為最主要的中心人物，擁有高點度中心性的人或機構，在這個團體中也具有一個主要的地位。（表2）

微博的社會網絡是有方向的，其點度中心性包括了點入度和點出度。點入度又稱為明星度，是有向網絡中某個頂點接收到的連線的數量，表示某用戶被其他用戶“關注”的程度，以此可以體現出這個頂點在整個網絡中的威望。點入度最大的是廣告門（點入度為165），之后是新浪廣告、4A廣告提案網和廣告導報（點入度分別為116、66和64）?？梢?，廣告門、新浪廣告等是北京廣告微博社會網絡中最具威望、地位最高的微博用戶。

與點入度相反，點出度表示某用戶“關注”其他用戶的程度。點出度最大的是先知廣告研究院（點出度為44），其次是中國媒體廣告刊例網（點出度為31）。先知廣告研究院點出度最高的同時，點入度只有2，說明他在網絡中主動關注了很多從業機構和個人，但是很少被從業者關注。相反，廣告門關注社會網絡中的其他人和機構只有7個，卻被165個廣告微博用戶關注。進一步表明，廣告門在北京廣告網絡中的地位非常高，而且其地位不是靠著主動聯系其他人，雙方“互粉”（互相關注）而得到的。

五、結論及討論

（一）結論。本文中我們采集了新浪微博找人模塊中所有地點為“北京”，昵稱為“廣告”的認證用戶數據。分析了這些微博用戶的特征：從微博的粉絲數目來看，影響力最大的機構用戶和個人用戶分別是微博廣告和給力創意廣告;從這些微博關注的其他微博用戶的地區來看，也即北京廣告微博的主要聯系方向為廣東、上海、浙江以及海外，遠遠超過了地理臨近的河北和天津。

基于全部901個北京廣告微博認證用戶的相互關注情況，得出了北京廣告微博的社會網絡特征：整體上，北京廣告微博用戶的聯系很松散，微博社會網絡的密度僅為0.0384。其中，關注其他認證用戶最多的是先知廣告研究院（點出度為44）;最受其他認證用戶關注的微博是廣告門（點入度為165）。

（二）討論。微博是當前企業和個人聯系的重要社交網絡。研究北京廣告微博的屬性信息及彼此之間的社會網絡關系，從相對客觀的數據對現實問題進行分析，無疑可以加強我們對于北京廣告產業的理解。本文中，我們針對北京廣告微博的社會網絡分析有其價值所在。但是，不同的廣告企業和個人對于參與微博的熱情有所不同，可能影響對真實世界中北京廣告及其社會網絡關系的判斷。比如，廣告門在網絡中具有非常高的中心度，與其熱衷于在網絡上營銷、關注了大量的“圈內人”有關。相反，某些頗具影響的公司可能對網絡的參與缺乏與其地位相匹配的熱情，反映在微博社會網絡上的數據不能代表其真實的地位。這些問題值得研究者注意。

主要參考文獻：

[1]邊燕杰，張文宏.經濟體制、社會網絡與職業流動[J].中國社會科學，2001（2）.

[2]杜楊沁，霍有光，鎖志海.政務微博微觀社會網絡結構實證分析[J].情報雜志，2013.32（5）.

[3]梁宏，許南山，盧罡.新浪微博用戶及其微博特征分析[J].計算機工程與應用，2015.51（7）.

[4]李蕾蕾，蘇玉石，劉晶.社會網絡的空間化：以深圳傳媒產業為例的社會地理網絡研究[J].人文地理，2013.28（4）.

[5]李昕.基于社會網絡分析的企業微博營銷與信息瀑布傳播實證研究[D].北京郵電大學，2013.

[6]宋恩梅，左慧慧.新浪微博中的“權威”與“人氣”：以社會網絡分析為方法[J].圖書情報知識，2012（3）.

[7]朱華晟.浙江傳統產業集群成長的社會網絡機制[J].經濟經緯，2004（3）.