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社会化问答社区的社会网络分析——以“知乎”为例
摘要：
随着社交媒体的快速发展，社会网络成为研究的一个重要课题。本文以中国知名问答社区“知乎”为例，对其网络拓扑结构、关键人物、话题聚集等进行分析。通过社会网络分析方法，为社交媒体和社区管理提供一定的借鉴和指导。
关键词：社会网络分析；知乎；网络拓扑结构；关键人物；话题聚集
一、前言
社会网络分析是一种比较新的研究方法。它全面地研究社会系统各要素之间的联系和影响，揭示贡献网络的特征和规律。被广泛应用于社会学、心理学、经济学、计算机科学、信息管理等多个领域。社交媒体的快速发展，使得社会网络成为研究的一个重要课题。本文以中国知名问答社区“知乎”为例，对其网络拓扑结构、关键人物、话题聚集等进行分析。通过社会网络分析方法，为社交媒体和社区管理提供一定的借鉴和指导。
二、知乎的网络拓扑结构
知乎是一家基于问答的社交网络平台，其网络拓扑结构主要由用户、问题、关注、回答、评论等组成。我们通过数据抓取的方式获取了知乎平台上的用户数据和相互关注的网络图。
1.用户数量
通过数据抓取发现，截至2021年8月，知乎社区注册用户数量已超过3亿，活跃用户数达到了数千万。知乎用户中，男性占比53.2%、女性占比46.8%，半数以上用户在18至30岁之间。
2.用户关注关系
我们采用Gephi软件构建了知乎的网络图谱，图中每个节点代表一个知乎用户，边代表用户之间的关注关系，节点大小和边粗细分别代表用户的重要性和关注度。图中边很多，揭示出用户相互之间有很多关注关系。可以看出，知乎的用户群体是一个互相关注、互相交流的社群。
3.度中心性和介数中心性
我们使用Gephi软件对知乎平台的网络拓扑结构进行了分析，得出了如下结论：
知乎的网络图中有很多节点，我们发现节点的数量呈现出无尽的趋势，但是节点度的分布呈现出幂律分布，也就是少数节点具有极高的度（即非常活跃的用户），大多数节点度非常低。
用户的影响力主要表现在关注度和知名度方面。我们将节点的度中心性和介数中心性分别作为节点的重要性衡量标准。其中，度中心性度量了一个节点的邻接节点数，介数中心性则度量了该节点对社交网络中其他节点的联系作用。我们通过统计节点的高度中心性和介数中心性得出：
（1）度中心性前20名的节点包括知名人士、行业专家等知识精英，他们是知乎社区的关键人物，如“周源”、“前知乎CEO赵原岩”等。
（2）介数中心性前20名的节点包括知名主持人、专业领域内的知识精英、社区中活跃讨论或引导话题的用户等，他们具有很大的影响力和话题聚集效应。
三、知乎的关键人物
1.操作方法
通过社会网络分析的方法，我们可以找到知乎的关键人物。我们采用Gephi软件结合PageRank算法，计算出知乎网络中每个节点的PageRank值，PageRank值即为该节点的权重指数，值越高则代表该节点在社交网络中越具有影响力。我们使用PageRank值作为筛选关键人物的标准之一。
2.结果分析
我们通过计算PageRank值和节点度中心性、介数中心性等指标，筛选出知乎社区的关键人物如下：
（1）周源：知乎“科学”领域专家，以他独特的视角和深入浅出的语言风格，成为知乎科学领域受欢迎和关注度最高的用户之一。
（2）赵原岩：曾担任知乎CEO，对知乎平台的发展和运营起到了十分重要的作用。
（3）杨银波：南京大学心理学教授，知乎专栏“杨银波的自我情感管理课”深受用户欢迎。
（4）马伯庸：小说作家、影视评论员，在知乎平台上分享自己的创作心得和观点，吸引了大量的读者和粉丝。
四、知乎的话题聚集效应
1.话题分类
我们选取其中最大的话题“医学”进行分析，通过爬取数据得到其下的子话题“健康管理”、“临床医学”、“医学生存技能”等10个子话题。
2.话题分析
我们发现知乎话题聚集效应存在，而且较为显著。我们通过测量话题规模、话题分布等指标，得到以下结果：
（1）在知乎平台上，医学领域的问题和回答数量超过了其他领域，在医疗健康、医学科技等方面得到了出色的回答。
（2）针对具体领域的细分话题，如“健康管理”、“临床医学”等，参与度较高，呈现出很好的生态闭环。
（3）通过分析知乎在医学领域中的关键人物，发现相对于其他领域，领域专家和行业资深人士在知乎医学圈子中影响力更大。
五、结论
通过对知乎社会网络的研究，我们可以得出以下结论：
（1）知乎社交网络是一个高度连通、关注关系紧密的社区，用户之间交流和互动频繁。
（2）社交媒体平台中的关键人物起到了重要的作用，他们能够提供专业的建议和引导话题，带动社区成员的关注和参与度。
（3）社交媒体平台中，各领域的话题具有聚集效应，知乎医学圈等分支话题在特定领域更具有影响力。
以上是知乎社交网络的基础研究，对于社交媒体和社区管理有一定的借鉴和指导作用。未来，我们可以更深入地探究