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社会安全事件下热门微博转发用户的特征分析
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杭州／杨国琴，王丽萍
摘要：笔者以“3·1”昆明火车站暴恐案为社会安全事件的典型事件，利用八爪鱼采集器，抓取此事件相关热门微博转发用户的信息。主要通过对抓取的数据进行统计分析，对转发用户的相关行为特征进行描述性统计分析、对应分析、最优尺度分析，以及对关系特征进行相关性分析，探讨用户的特征规律。研究结果发现：关注数、粉丝数、微博数均显著相关；转发用户的类型不同，其转发时间段、转发客户端的选择偏好、转发时所带评论的指向均各有差异。
关键词：社会安全事件；热门微博；转发行为；关系特征；行为特征
引言
社会安全事件，主要是指重大的群体性事件、严重暴力刑事案件、恐怖袭击等严重威胁社会治安秩序和公民生命财产安全、需要采取应急特别措施进行处置的突发事件。近年来，如“4·23”新疆巴楚暴力恐怖事件、“5·6”广州火车站暴恐案、山东招远“5·28”故意杀人案等涉及民族因素、宗教因素等反社会行为所造成的社会安全事件，严重影响了社会和谐稳定，甚至威胁和危害了人民的生命财产安全，引起了极大的社会负面情绪。
以新浪微博为主的新媒体在社会安全事件中的影响力不可小觑。目前，大部分热门微博研究都是对各类热门微博进行整体的统计分析和特征总结。韦路、胡雨漾在研究中发现，在热门微博中社会主题的微博占据了最大比例。李彪在对热门话题的研究中也同样发现，从最大转发量上看，社会热点事件引发的转发极值最大，凸显出微博的围观效应。
这些研究都从热门微博的研究角度出发来总结转发规律特征，却忽略了从微博用户角度进行研究，并且对用户在某一种具体环境下的转发特征研究也非常少见。一些微博之所以传播成为热门微博，除了本身的粉丝传播圈之外，还具有额外的一些传播圈，即引起了微博的二次转发。因此，信息的传播渠道也呈几何次方递增。这些使得转发层级越来越深的转发群体，也作为转发用户群体里面的热门转发用户存在，尽管他们的数量远远小于普通的转发用户群体，但是他们在热门微博的传播推动上却作为主要力量的一部分。
鉴于此，笔者以2014年3月1日发生的昆明火车站暴恐案作为社会安全事件的典型事件，采用八爪鱼采集器，抓取与此事件相关的新浪热门微博热门转发用户的相关信息，并运用统计学分析方法对其行为特征进行深入分析。
研究设计
1．样本选择
笔者选取国内影响最大、用户人数最多的新浪微博作为研究平台。考虑到3月8日“马航事件”的发生使得大众的关注点迅速转移，昆明暴恐案也逐渐淡出人们的视线，因此，样本的选择集中在3月1日～3月7日这段时问内。新浪热门微博榜排名前50的相关微博，具有一定的代表性和合理性。另外，由于本文研究的重点是热门转发用户的特征及转发行为，所以选择的是相应热门微博的热门转发用户的相关信息。
2．数据抓取与处理
笔者首先对3月1日到3月7日的热门微博排名前50的相关微博进行有哪些信誉好的足球投注网站查找，共发现有61条热门微博提到此事件，然后利用八爪鱼采集器采集相关信息。采集规则的配置流程主要为登陆微博界面；然后点击不同链接，依次进去热门微博、转发信息列表和热门转发信息列表；最后采集热门转发用户的相关信息，主要包括用户的基本信息（昵称、地区、性别、认证信息、关注数、粉丝数、微博数）和转发行为信息（评论内容、转发时间、转发客户端），并设置循环列表抓取，直到所有热门转发用户信息采集完成。
为了确保实验数据的真实可靠，本研究反复进行预采集，直到采集数据能够准确获得，并保证数据有较高的完整度和有效性。通过对采集规则的反复测试，对采集到的数据进行清洗、整合，对无效、无关的用[来自w]户记录进行删除，去除植入广告等微博信息、标记重复信息，最后共采集1948条记录作为样本数据。将样本记录保存为Excel文件，其中，男性占50.9%、女性占49.1%；个人认证用户占20.8%、机构认证用户占19.3%，总体认证用户占40.1%；无身份认证的普通微博用户占59.9%。热门转发用户主要集中在北京、广东、上海和海外等发达地区。但与一般情况下地理分布不同的是，云南地区的微博用户也占据了相对多的数量，这说明社会事件的发生地与微博用户的地理分布有一定的关系。最后，通过sPss软件进行描述性统计分析、相关分析、对应分析和最优尺度分析。
数据分析与讨论
1．行为特征的描述性统计分析
(1)转发时间分析。为了探索热门转发用户转发微博的时间规律，保障根据一般网民的作息时间规律，将全天24小时分为6个时间段。研究发现：18:01~24:00晚间休息时段是热门转发用户转发最密集的时段，09:00~12:00也是转发微博的高峰期。其他依次为00:01~06:00、12:01～14:00、14:01～18:00、06:01～09:0
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