《表9 不同事件舆情传播网络k-核特征》

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《社会化媒体中突发公共卫生事件舆情传播规律研究》

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如果一个子图中的全部点都至少与该子图中的其他k个点邻接，则称这样的子图为k-核。一般来说，作为一类凝聚子群，k-核有自己的优势所在，k-核不一定是具有高度凝聚力的子群，但它们能够表现出与派系类似的性质。本文针对微博1、微博3和微博4的转发网络矩阵进行k-核分析，如表9所示。3个转发矩阵的k值均为2，聚类数分别为3915个、1519个、625个，说明微博1的所有转发节点可以分成3915个类，微博3的所有转发节点可以分成1519个类，微博4的所有转发节点可以分成625个类。每个网络的聚类数与节点数相近，说明在突发公共卫生事件的转发矩阵中，基于网络的虚拟性和话题的敏感性，人们的心理活动更加复杂，导致观点较为分散，无法形成强烈的认同感，这为舆情的疏导增加了难度。同时再次印证了小世界特征，即网络规模较大，且其中的关系稀松，不存在整个网络的核心节点，但整个网络却是高度聚类的。相反，如果转发网络符合k-核特征，则网络中存在明显的社区性，即网络由若干较为明显的社区构成，社区内部用户之间的联系较为紧密，而社区之间用户的联系较为松散。可见，微博1、微博3和微博4的转发网络并不符合k-核特征，没有明显的派系，所以在进行舆情疏导与监管策略设计时，应该更多考虑舆情传播路径的发散性。