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作者：金兼斌　主编　楚亚杰　副主编

出版社：清华大学出版社

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社会计算与社会化媒体研究试读：

图书在版编目（CIP）数据

社会计算与社会化媒体研究/金兼斌主编．—北京：清华大学出版社，2018

ISBN 978-7-302-47943-7

Ⅰ．①社…　Ⅱ．①金…　Ⅲ．①传播媒介－研究　Ⅳ．①G206.2

中国版本图书馆CIP数据核字（2017）第245073号责任编辑：纪海虹封面设计：傅瑞学责任校对：王荣静责任印制：沈　露出版发行：清华大学出版社网　　址：http://www.tup.com.cn，http://www.wqbook.com地　　址：北京清华大学学研大厦A座邮　　编：100084社总机：010-62770175邮　　购：010-62786544投稿与读者服务：010-62776969，c-service@tup.tsinghua.edu.cn质量反馈：010-62772015，zhiliang@tup.tsinghua.edu.cn印装者：三河市君旺印务有限公司经　　销：全国新华书店开　　本：170mm×240mm印　　张：18.75字　　数：364千字版　　次：2018年5月第1版印　　次：2018年5月第1次印刷定　　价：68.00元产品编号：065443-01序

社会化媒体的崛起是Web 2.0时代最具代表性的传播现象和社会现象，它的出现将人们的生活从网络化的沟通（networked communication）引向平台化的社会交往（platform edsociality）（van Dijck, 2013）。社会化媒体及其应用几乎囊括了个人日常生活的所有重要方面：学习、工作、社交、娱乐、购物及信息获取等，不仅越来越多的人类活动被数字服务和数字设备所中介、所记录，更重要的是，社会化媒体本身就成为人们社会现实生活的平台和场域。社会化媒体由此也成为社会科学者进行社会研究的“富矿”，吸引着来自各个学科学者的关注，并直接促发了一个数据密集、学科交叉的研究领域或方向，即“社会计算”（social computing）或“计算社会科学”（computational social science, Lazer, et al., 2009）。

尽管这些概念相互竞争，但其目标都锁定在如何处理这些有关人类活动的海量数据上。我们可以清晰地看到，“社会”是这些命名的关键词，但如何将“社会”有效地加入“计算”，仍是所有关注这一领域的研究者亟需解决的问题。

在这道景观中，自然科学领域的研究者似乎更有热情，更为积极主动（proactive），有关社交网站的论文频繁出现在科学类顶级期刊和计算机科学（computer science）会议上；基于计算机科学、网络科学和社会科学的各类学科交叉性质的研究中心和机构在著名大学里(1)四处开花，各种基金迅速拥抱这股“计算社会科学”风潮。但是，这类论文却极少发表在传统的社会科学期刊上，甚至极少严肃地与现有社会科学文献进行对话。相对于自然科学家的“过于乐观”，社会科学家显得“过于谨慎”，二者的对话极为有限，学科壁垒依然森严（Watts, 2013）。

在相当程度上，研究者对社会化媒体及其承载海量数据的认识和理解还处于探索的初期。一方面，这样前所未有的数据、自下而上的研究取向，有望带来社会科学研究范式的转换，突破社会科学在过去几十年进展缓慢的窘境（祝建华等，2014）；另一方面，数据的获取途径、分析技术、数据整合，以及相关的伦理、道德、法律等问题，将比以往更为棘手。更重要的是，面对海量资料，如何提出一个“好”问题，则是各个领域的研究者们共同面临的首要问题（Watts, 2013）。在海量数据带来的可能性和现实性之间，研究者将承受巨大的风险。这种张力之下，我们依然需要一种“社会学的想象力”（米尔斯，2001）。

如何理解“社会化”或“社会性”？研究者Albertsen和Diken（2003）认为“社会性”（the social）是社会科学领域中一个“本质上可争议的概念”（essentially contested concept），即研究者再努力也无法统一某些核心概念的通用意义，只能通过具有说服力的论证各执一端，核心概念的每一种使用既是合理的也是饱受争议的（Gallie，1955）。正因如此，学术研究涌现大量添加social为字首的细分领域，如社会地理学（social geography）、社会心理学（social psychology）、社会人类学（social anthropology）、社会考古学（social archaeology）等（Dolwick，2009）。

研究者Dolwick（2008，2009）试图区分社会性概念的三个主要层面：最广泛意义上的社会性指的是交往（association），来源于拉丁语socius，意思是陪伴，在这个意义上动植物、人造物、人类都被涵盖其中，都是行动者（actors）；狭义上的社会性主要指人的聚集（human aggregates），在此人（主体）被视为社会世界的首要行动者，社会性发生于意义和表征在人与人之间传递之时，自然世界的元素（客体）也由此被忽略不计；最狭义的社会性指的是社会结构（social structure）和社会事实（social facts），被视为独立于微观互动之外并对其施加影响的宏观力量。包括传播学在内的社会科学领域，对社会化媒体的研究通常更多的集中于最狭义的社会结构和社会事实层面，尽管也有研究者将社会化媒体的技术作为行动者，考察更宽泛意义上的社会性。

不可否认，社会化媒体已经成为当前包括传播学在内众多学科关注的对象，它不仅是自然语言处理、社会网分析等研究的宝贵资料来源，也成为传统社会科学定量方法与理论的重要突破口。目前，传播学相关研究仍较多自囿于传统传播学研究领域的资料、方法和理论，从而限制了研究视野、研究方法乃至理论的创新。针对这一现状，本书拟从交叉学科更宽广的视野出发，展现不同学科研究对社会化媒体研究的现状、路径及重要成果，为国内社会化媒体研究提供前沿动态、代表性研究成果，并积极探索未来的研究方向。

本书分为上中下三篇，共收录来自传播学、信息科学、营销学等不同领域的十六篇文章。

上篇从不同学科视角对社会化媒体研究现状加以综述，力图勾勒传播学、信息科学、营销学等领域对社会化媒体的研究进展和路径。《交叉学科视野下的社会计算和社会化媒体研究》一文考察了社会化媒体的常见定义、社会化媒体影响其他组织的逻辑、代表性的传播学研究议题和路径，以及社会计算领域关注的主要社会性议题及其破题方法等。《Web社会网络分析的研究现状与发展趋势》和《面向社会化媒体数据的自然语言分析及其应用》这两篇来自信息技术领域的综述文章，分别从Web社会网的微观本质特征和自然语言分析的视角比较了社会化媒体数据与传统数据的应用及数据收集整理方式。《社会化媒体营销的传播机制》从社会网络发展的实务层面进行分析，探讨社会化媒体如何改变企业的市场营销模式和策略，并提出6I的社会化媒体营销模式。《社交网站中的隐私保护：研究回顾与展望》一文通过对社会科学中（尤其是传播学、管理科学）对社会化媒体隐私保护研究的回顾，概述了其影响因素的8个方面：人口统计学因素、个体心理因素、宏观社会文化因素、社交网站使用行为、隐私关注程度、效率机制、使用与满足、网络效应、不同的媒介情境。

中篇的实证论文集中介绍传播学领域中对于社会网络研究的热门议题，依据研究对象的不同，可分为两大类：以社会网络的文本作为研究对象和以社会网络中网民的行为作为研究对象。《数据驱动的社会媒体信息传播爆发预测》从数据驱动的角度出发，通过对历史信息传播链的统计建模，识别与信息传播爆发具有重要相关性的用户节点，并提出基于稀疏特征嵌入式联合选取的爆发预测算法，对社会媒体信息的传播爆发进行早期预测。《中国社会化媒体谣言的语义分析研究》，以中文社会化媒体新浪微博为研究平台，从定量统计、语言和语义分析、时序分析等角度，对收集的近1万条谣言信息进行了定量统计，并面向社会化媒体提出一套综合机器智能与群体智能的自动辟谣框架。《微博用户转发行为预测模型的构建》探讨微博用户的转发行为，通过分析影响微博用户转发行为的特征，构建预测模型，以期对微博用户的转发行为进行预测。《社交网站中的隐私保护行为：一个探索性分析》从隐私披露的程度、社交网站用户隐私边界管理和线上“好友”的边界管理三个维度来进行定量分析。《意见领袖网络社区迁移行为动机分析》总结意见领袖社区迁移的若干路线，并归纳迁移的主要动机：社区舆论导向、信息红利和相对影响力、新功能的可替代性等。

下篇考察了大学生、科学家等群体的社会化媒体使用以及新兴教育方式的社会化媒体特征。《大学生在线社交关系的影响因素研究》发现，影响大学生在线社交关系的因素包括社交网站用户的使用强度、使用频率，用户人格的面子得分、防御性得分，以及用户在社交网站上自我呈现的真实程度。《人人网用户的功能使用现状与改进建议》通过对人人网用户的调查，在一定程度上对社交网络的发展趋势做出预测。《国内高校学生生活满意度影响因素的实证分析》，以在国内112所“211工程”高校就读的人人网活跃大学生用户作为研究对象，发现学习状况、日常收入和消费状况等与大学生生活满意度存在关联。《MOOC应用于EDP教育的可行性探讨》一文探讨了社会化媒体的互动形式给教育模式变革带来的启示，研究认为当MOOC成为一种学习型的社会化媒体时，其可能产生的社会效应和经济效应不可估量。《文本盗猎：论网络舆论对“中国梦”的解构》一文，考察了新浪微博平台上的文本如何“盗猎”官方话语中的“中国梦”、呈现出何种形态及其背后的动因。《科学家微博使用与职业群体社会声望：基于社会网络分析》一文，使用社会网分析技术，对微博上科学家群体的社会网构成及社会声望进行了探索性的研究。

正如本书书名所示，“社会计算”，一方面强调“社会”及“社会性”在以计算为核心的信息科学等自然科学社会化媒体研究中的重要性；另一方面，也凸显“可计算”路径在传统社会科学的社会化媒体研究领域的重要性。来自信息科学、传播学、营销学等多个领域的研究者，从多元的研究视野和路径出发，聚焦社会化媒体这一新兴研究领域，凸显这一新涌现研究领域的交叉学科研究特征。交叉学科的研究者需要建立一些共识：社会科学面对的问题远比看上去的困难；研究所需的数据对社会科学家来说依然难以获取或加以充分利用和分析；对复杂社会问题的全面探索需要多种研究传统的补充（Watts, 2013）。

在梳理国内外研究前沿的基础上，本书从实证视角呈现这一领域已有重要的研究发现和未来的研究潜力。同时，研究还重点关注以大学生为代表的年轻群体，挖掘他们与社会化媒体之间的深层联系。本书独特的交叉学科视野、扎实的实证研究取向，有望为未来的社会化媒体研究提供重要参考。

最后需要说明的是，本书的出版因为主编金兼斌个人的懈怠一拖再拖，以至文集中收录的部分文章，在此期间已另择期刊发表。由于我们工作的失误耽误了这些文章的及时发表，我们对此深感歉意。征得有关作者的同意，我们仍保留这些论文，并作了相应说明。借此机会，我们感谢各位作者的耐心和宽容，感谢千橡网景科技发展有限公司对当初“清华—人人社会化媒体研究中心”的慷慨支持。从某种意义上，这本文集也是对这个短暂存在的研究中心的一个纪念。金兼斌　楚亚杰2016年9月初稿2018年3月终稿补记(1)如斯坦福大学的计算社会科学中心（Center for Computational Social Science, CSS, https://iriss.stanford.edu/css）；乔治梅森大学的社会复杂性研究中心（Center for Social Complexity, CSC, http://socialcomplexity.gmu.edu/）；雪城大学的计算和数据科学中心（Center for Computational and Data Sciences, CCDS, https://ischool.syr.edu/research/research－centers/ccds/）；以及牛津大学的互联网研究所（Ox ford Internet Institute, O II, https://www.oii.ox.ac.uk/）.上篇一个涌现的新研究领域：从数据到伦理交叉学科视野下的社会计算和社会化媒体研究(1)金兼斌　楚亚杰　林成龙　游淳惠　侯佳希

一个广被引用的定义将社会化媒体称为“基于Web2.0理念和技术基础的一系列互联网应用，它允许用户生产内容（UGC）的创造和交换”（Kaplan & Haenlein，2010）。它塑造了一种在个人、社区以及更大的社会层面相互影响的新型人类互动平台。对社会化媒体用户来说，线上世界和线下世界逐渐相互渗透（van Dijck, 2013）。这个定义凸显出社会化媒体技术形态的两个核心特征：一是它根植于Web2.0的理念、文化和技术基础；二是用户生产内容的生产和流通。一、Web 2.0话语中的社会化媒体

从时间看，Web 2.0产生于新千年互联网泡沫破灭以及随后各类移动应用风生水起之时。但围绕Web 2.0的讨论，已经超越了互联网技术的更迭，形成了一套Web 2.0话语。与这套话语相关的表述有：数字技术的民主化（democratizing digital technology）、大众分类法（folksonomy）、聪明群众（smart mobs）、自由文化（free culture）等。在更深层次上，Web 2.0话语是一种“数字例外主义”（digital exceptionalism），即互联网与其他传播形式截然不同，也因此不受类似法律和市场力量的约束（Marwick, 2013）。社会化媒体及其所扎根的Web 2.0文化，混杂了高科技版的美国梦、加州梦、DIY精神、黑客精神、开源精神、资本神话、技术民主化、独立媒体、数字乌托邦等各种来源。

社会化媒体本身也是一个复杂体，包括诸多相悖的逻辑。包括Kaplan和Haenlein的社会化媒体定义在内，众多有关社会化媒体的表述都将用户置于中心，这也是运作社会化媒体的公司和组织乐于宣扬的理念。这一视野下的社会化媒体，可被视为人类连接/联系网络的催化剂和促进者，通过这样新兴的人际交融联结的网络，传播个人的创意、价值理念及品位等。

一方面，社会化媒体宣称赋权（empower）予每一个普通人，这种解放性的（emancipating）力量也成为众多研究者关注的核心。赋权表现之一是用户生产内容的创造与交换，大部分Web 2.0平台在开始时都扮演着一种为用户间创造、传播、分享内容提供服务的角色。另一方面，一种常见的谬误是将平台仅仅视为社交网络活动的促进器，而没有意识到这一平台对人们所思所想的影响（Christakis & Fowler, 2009）。研究者提醒我们注意，这些平台和人们的社交实践是相互建构的（van Dijck, 2013）。与此同时，社会化媒体背后的商业逻辑，同样驱动着这些平台不断从用户之间的连接中获利。

需要强调的是，Web 2.0表述本身容易制造一种线性的演变观念。事实上，作为Web 2.0代表性产品的社会化媒体并非横空出世，它与早期互联网应用和正在发展的移动应用紧密相关，并不断发生变化。随着社会化媒体的演变，社交技术和功能不断融合，静态的分类方式越来越不能应对社会化媒体的变化。

采取批判视角的研究者如van Dijck（2013）等注意到社会化媒体“社会性”的双重内涵：人与人之间的联系（connectedness）和编程实现的自动型连接（connectivity）。在对社会化媒体进行的社会研究中，区分这两种既相互关联又性质上各不相同的连接，不仅是意味深长的，也是十分必要的。许多社会化媒体的CEO都有意使之混为一谈，他们更愿意强调第一个社会性意义，即社会媒体或社交网络帮助搭建和增强了人类的联系，而对第二层意义，即对连接的技术性/物理性基础对社会性连接的形塑乃至决定性尽量秘而不宣。马克思关于经济基础决定上层建筑的论述，一定程度上也适用于技术性网络对社会性网络的某种制约和形塑关系。由此看来，Facebook创始人Zuckerberg提出的“使网络社会化”（making the Web social），实际上更像是“使社会性技术化”（making sociality technical），利用技术手段引导、形塑乃至操纵人们的社会交往方式，由自动连接形成的数据成为可以利用的资本。从这个意义上说，也许“连接性媒体”（connective media）一词比“social media”一词更恰当地描绘了社会化媒体对我们社会和生活所带来的影响。二、传播学视角研究总览

关于传播学视角的社会化媒体研究，我们从以下两个方面加以介绍和总结。（一）社会化媒体趋势研究

从传播学研究来看，面对蓬勃发展的社会化媒体现象以及不断涌现的相关研究成果，研究者也试图对社会化媒体进行所谓的“趋势研究”（trend study）。趋势研究在新媒体研究中具有一定意义的“元分析”（meta-analysis）特点：描摹出某一研究领域对某一议题的研究现状，包括已有研究的理论取向、方法取向、研究问题的阶段等。Tomasello, Lee和Baer（2010）曾对互联网和数字技术研究开展了“趋势研究”，并得到颇具启发的研究发现。

遵循这一研究路径，Khang，Ki和Ye（2012）检索1997—2010年广告、传播、营销和公关四大领域内发表于英语学术期刊上的标题含有“社会化媒体”的论文，对之进行量化分析。张明新和陈柏伊（2013）对2007—2012年传播学领域的英语期刊上有关社会化媒体研究进行跟进。这些趋势研究的主要发现有：

第一，上述四个学科领域中，与社会化媒体研究相关论文数量呈现增长趋势，意味着社会化媒体越来越受到学者们的关注。这些不断增长的论文与社交媒体网站的出现和风行同步（例如2004年进入大众市场的Facebook、2006年的Twitter）。

第二，社会化媒体研究更频繁地出现在以新传播技术为焦点的期刊，而不是传统主流学术期刊上。因为这些新媒体期刊比传统期刊更早更快地拥抱社会化媒体现象。值得关注的是，以新媒体为中心的期刊近几年获得了较高的影响因子（如Journal of Computer-mediated Communication，简称JCMC），在四个学科展示了发展潜力。

第三，就研究议题来看，学者大都强调“社会化媒体使用、对社会化媒体的感知和态度”，其次是“作为大众或个人传播工具的社会化媒体”“与社会化媒体相关的社会性（如种族、性别等）或政治性（如政治候选人、选举）”等议题。

第四，就理论框架而言，近40%的社会化媒体研究展现了理论框架，与过去互联网相关研究仅有15%有理论框架相比，这一发现令人鼓舞。但大多论文不是对现有理论框架的应用就是对它的复制，而未能提出替代性或创新性解释和分析框架。

第五，从研究方法使用和数据收集等来看，社会化媒体研究中的定量研究（58.8%）远超非定量研究（35.3%）；采用问卷和实验的研究中，线上方法比线下数据搜集方法使用得更多；社会化媒体研究的抽样方法仍需改进，因其中近80%都是非概率抽样。

第六，根据Wimmer和Dominick（2010）划分的大众传播研究四阶段（媒介自身与使用、媒介的使用者、媒介效果以及媒介的发展），Khang等认为过去14年内的社会化媒体研究，多集中于社会化媒体的使用和用户研究（大众传播研究的第二阶段），之后是社会化媒体效果研究（第三阶段）以及对社会化媒体自身的研究（第一阶段），有关社会化媒体发展改进（第四阶段）的研究尚比较缺乏。（二）“社会化媒体的逻辑”探讨

社会化媒体平台改变了社会互动的情境和规则，它不仅影响着人们的非正式交往，还影响了机构的组织架构、职业的例行事宜。Jose van Dijk和Thomas Poell（2013）提出“社会化媒体逻辑”（social media logic）的概念，以此来揭示社会化媒体对其他社会组织的影响。社会化媒体逻辑指的是支撑社会化媒体、大众媒体、用户、社会组织之间互动的那些规范、策略、机制、经济规则等。

这一说法源于Altheide和Snow（1979）提出的大众媒体逻辑（mass media logic），他们认为大众媒体通过发展一种自然化了的支配性话语，引导公共领域的其他组织，从而获得权力。这些话语合法性的来源包括媒体对现实的框架能力、媒体自身中立和独立的宣称等。遗憾的是，随着媒介本身的变化，“大众媒体逻辑”的概念并未得到适时的更新和发展，也远未被理论化。

Jose van Dijk和Thomas Poell，从控制信息和传播过程角度，对社会化媒体逻辑与大众媒体的逻辑进行了对比。他们提出社会化媒体逻辑有四个基本元素：可程序化（programmability）、流行性（popularity）、连接性（connectivity）及可数据化（datafication）。

可程序化指的是（1）社会化媒体平台刺激和引导用户进行创造性或沟通性贡献的能力；（2）用户通过与这些被编码的情境互动，影响平台信息流的能力。前者与信息技术有关，涉及编程、算法、界面等，例如Facebook平台的“喜欢”（like）、“加为好友”（friending）、“分享”（share）、“你可能认识的人”（people you may know）等。这些算法的威力在于其可编程性，程序员由此引导用户的体验、内容生产及用户之间的关联等（Beer, 2009）。后者强调的是人的作用，用户可以选择接受或拒绝平台设计的算法。这些看不见的技术机制，与大众媒体通过编辑策略、节目编排实现的议程设置有相似的逻辑（Gillespie, 2010）。

流行性指的是社会化媒体平台筛选流行内容（观点、事物、名人）的能力。尽管不同社会化媒体平台推选话题和优待特定使用者的方式有所不同，但这种凸显能力是普遍存在的。同时，不同平台试图发展出自己对流行性的计算参数，从而提升本平台及平台用户的价值。与可程序化类似，一方面，社会化媒体平台的流行性原则也是通过算法赋予不同内容迥异的权重实现的；另一方面，用户仍有拒绝的权利。同样，社会化媒体制造流行的能力与传统大众媒体类似。

连接性指的是网络化平台用以连接内容、用户行为和广告主的社会性技术供给。这种连接性特征同样存在于大众媒体之中，但与大众媒体在地理或人口特征上的受众连接不同，社会化媒体平台以用户自发或平台推荐的小组为区分。社会化媒体的连接性是双向的，它在向用户推送自动连接的同时，也允许用户自发结成小组。Barry Wellman等（2002）提出的“网络化的个人主义”（networked individualism）指的就是这种在网络上发生的、以个人为中心、以兴趣为连接点的新型社会网。Bennett和Segerberg（2012）发现当代的抗争经历了从“共识性”（collective）行动到“连接性”（connective）行动的转向，组织变得规模庞大但是松散流动。

可数据化指的是社会化媒体平台将现实世界此前无法量化的特征进行量化的能力，例如从手机GPS获得的地理位置信息、Facebook上的关系网等。随着社会化媒体公司的逐步成熟，之前作为副产品的数据渐渐成为牟利的资源。数据化也使社会化媒体平台得以发展出预测和实时分析技术。除了评分、投票、问卷等形式外，还挖掘社交流量进行舆论分析、情感分析等。特别是Twitter更视自己为传统民意调查的取代者。

但数据特别是原始数据是中立的吗？Lisa Gitelman（2013）提出“原始数据是一种矛盾修辞”（"raw data" is an oxymoron），意即数据永远都是通过平台的采集机制预先框定的；此外，还涉及能否获得、隐私等重要问题，所谓数据的中立性是值得怀疑的。可数据化是其他三个基本原则的基础，在实践领域也备受关注。很多社会部门（政府、公司）都感受到社会化媒体数据化带来的威力，并且试图将之整合进自身原有的工具当中，如警察或执法部门可利用实时数据进行监控。学术领域的研究者利用Twitter产生的海量数据开展有关社会运动、集体行动或健康趋势的研究。

社会化媒体逻辑一方面因循了大众媒体逻辑，另一方面也增强或削弱了大众媒体逻辑的某些原则。研究者认为，社会化媒体逻辑除了影响传统媒体，还影响法律法规、社会运动、政治等各个方面。三、社会化媒体的使用：媒体与社会相互建构的视角

社会化媒体应用层出不穷，形态也丰富多样，有关社会化媒体的研究也不胜枚举。鉴于此，本文将选择若干有代表性的研究，大致勾勒传播学领域对这一传播形态的研究样貌，所选取的研究基本为SSCI目录中传播学重要期刊，包括Journal of Communication，Journal of Computer-mediated Communication，Journalism & Mass Communication Quarterly，New Media & Society，Asian Journal of Communication，Chinese Journal of Communication等。本文将从社会化媒体使用的社会影响和影响社会化媒体使用的社会因素两个角度展开。（一）对各社会领域的影响

1．商业领域

就商业领域的实践而言，可能最常遇到的问题是，什么是维持人们使用社会化媒体的最佳方式？社会化媒体实践中有哪些好的使用案例？哪些社会化媒体平台的活动是可持续的？实践者和研究者发现这样的问题难以回答，因为社会化媒体和诸多Web 2.0的应用都在不断演变之中，且它与用户、与各种应用的交互作用十分频繁（Cromity, 2012）。在此情况下，使用合适的标准帮助业界认识、理解社会化媒体就成为当务之急。

广被引用的Kaplan和Haenlein对社会化媒体的定义，其首要目的就是服务商业界的需求。他们对社会化媒体现象的把握，更多地集中在社会化媒体应用或“产品”本身。在上述定义的基础上，他们根据社会临场感（social presence）/媒体丰富性程度（media richness）和用户自我呈现（self-presentation）/自我揭露（self-disclosure）程度，将形形色色的社会化媒体划分为以下几类：表1　Kaplan和Haenlein的社会化媒体分类

这一分类的目的在于区别不同社会化媒体产品的特性，帮助业界更好地理解和应对蓬勃兴起的社会化媒体。在Kaplan和Haenlein看来，社会临场感/媒体丰富性和自我呈现/自我揭露是社会化媒体的两大关键元素。

社会临场感理论（Short, Williams & Christie, 1976）与社会化媒体的“媒体”维度有关。社会临场感指的是交流双方所能获取的声音、视觉及物理接触等，它受媒介与人的亲密程度、直接程度的影响，例如电话比面对面交流的社会临场感要低，非同步的电子邮件比同步的实时通话低。社会临场感越高，交流双方施加的社会影响力就越大。与社会临场感有关的是媒体丰富性理论（Daft & Lengel, 1986），该理论认为媒体所拥有信息的丰富程度是不同的，一些媒体比另一些媒体更能消除不确定性。而自我呈现/自我揭露与社会化媒体的“社会”维度有关。自我呈现（Goffman, 1959）指的是人们在社会交往中控制对方如何认识自己的意图，通常这种自我呈现是通过自我暴露实现的，即有意识或无意识地透露个人信息。

在回答什么是社会化媒体、社会化媒体如何分类之后，如何使用社会化媒体获取商业利益也是业界关心的议题。从英语世界最近几年出版的有关社会化媒体的图书数量来看，相当大的比例都在传授读者（包括公司等各种组织）此道。

社会化媒体为不同领域的实践带来了威胁，也带来了机遇。社会化媒体的兴起隐含着传播结构更为深刻的变化（Khang, Ki & Ye, 2012）。以公关为例，社会化媒体的崛起作为传播的工具，使得公司和大众之间由传统媒体扮演的中介角色消失了。取而代之的是，公司必须全时在线监测个体用户对其产品或服务的评论，一旦发生危机必须及时直接处理。这种卷入社会化媒体的虚拟环境也给公关从业者带来了困扰和挑战。然而，社会化媒体不断变化的结构，为从业者提供了接触细分受众的大好机会。广告和营销专业人士也以不同的方式介入社会化媒体，认识到这些渠道具有传播他们营销策略的潜力。据一(2)份Nielsen调查，那种在朋友之间转发或分享的“赢取型”（earned）广告在广告记忆、品牌关注度以及购买意向上的效果，明显高于标准的“支付型”（paid）广告，传统的营销和广告策略战术也许在应对社会化媒体时需要重新思考其有效性问题。

除了商业主体与用户之间互动方式的变化，社会化媒体也影响到商业组织的内部结构。例如，Fulk和Yuan（2013）的一项研究考察了企业内部的社交网络（enterprise social networking，简称ESNS）如何帮助降低组织传播中的三种限制（专家的地理位置、分享知识的动机以及社会资本从与专家的联系到实际知识分享的转化）。研究者认为企业内部的社交网络会比传统的管理方式更容易实现知识的分享和传达。

2013年的Journal of Computer-Mediated Communication特刊考察了社会化媒体与工作场所的关系。除了Fulk和Yuan的文章外，还包括Leonardi等（2013）对企业社会化媒体（enterprise social media）概念、历史的梳理及研究前景的展望，Majchrzak等（2013）对社会化媒体与在线知识分享争议的思考，Pike等（2013）对社会化媒体与企业招聘中信息质量张力的考察，以及Vaast和Kaganer（2013）、Gibbs等（2013）对企业社会化媒体使用涉及的管理问题等展开的研究。

2．政治领域

有关社会化媒体对政治领域影响的研究，涉及政治动员、政治沟通、政治参与等多个方面。社会化媒体的政治动员潜能更为研究者关注，例如Facebook、Twitter与“阿拉伯革命”关系的研究。政治传播中，美国总统选举对社会化媒体平台的利用，政要在社会化媒体上的实名现身，政府账号社会化媒体平台的日常运作和维护等。

持乐观态度的研究者认为社会化媒体平台提升了公民政治参与的效能。社会化媒体庞大的用户中半数都是年轻人，Bode等（2013）就青少年在社交网站上表达政治倾向的动机及这种表达对传统政治参与的影响展开调查，结果证实在美国2008年的大选中，社交网站上的政治使用行为极大地提高了青少年对传统政治参与的程度。研究者认为，尽管这一正向效果局限于青少年这样的小群体，随着社会化媒体中青少年用户比例的提高，其意义将越来越凸显。

Zuniga等（2012）讨论了社会资本、公民参与和政治参与的关系。该研究基于美国的全国数据，结果显示，在控制了人口学变量、传统媒体在线上和线下的使用、政治建构（political constructs）和政治讨论的频繁程度及规模之后，通过SNS获取信息与人们的社会资本和政治参与正相关，且前者能对后者达到有效的预测。

但是，也有相当多的研究者认为社会化媒体的政治动员功能被夸大了。例如，Bryne（2007）通过对特定黑人社交网络（Blackplanet）的考察发现，该SNS用户确实很关注关于黑人群体议题的讨论，但是这些讨论都局限在公民参与的话语层面，这就意味着对于美国社会的黑人来说，将社交网络作为政治动员、社会参与的动员资源，可能还未成熟。

Valenzuela等（2009）考察了Facebook的使用与大学生生活满意度、信任和公民参与之间的关系。研究数据来自一项针对德州大学生的网络调查，发现Facebook使用的频繁程度与学生生活满意度、社会信任和公民参与正相关。但是相关性比较弱，研究者认为SNS并不是鼓励年轻人进行公民和政治参与最有效的方式。

Himelboim等（2013）选取了Twitter上10个有争议性的政治议题，并分析其中“群聚”（cluster，指的是具有高度关联性的用户群）、信息和链接所表达出来的政治倾向。研究发现，Twitter用户不喜欢看到与自己不同的意识形态，所以“群聚”的政治观点通常是同质化的；越具体的争议性话题，越兼具保守/自由两大类的“极化群聚”；但是越宽泛的争议性话题，多数意见“群聚”则会表现出保守的倾向。

Zimbra等（2010）使用网络考古学（cyber-archaeology）的方法研究社会运动，该研究运用技术手段将“虚拟遗迹”（cyber-artifacts）搜集并分类，能够很好地辅助社会运动的研究，而且能够分析虚拟社群的多重维度。

社会化媒体平台已经成为中国人表达政治异见的关键平台？Poell, de Kloet和Zeng（2014）从行动者网络（actor-network theory，简称ANT）的视角考察新浪微博平台的意见表达。该研究重点分析了发生在新浪微博平台两个争议性案例，发现新浪微博特定的技术特征、用户文化、平台的自我审查，以及政府时不时的干预之间相互影响。

随着信息传播技术的变化，政府与公众沟通的方式也不断演变。Chung, Cho和Park（2014）考察了韩国政府在社会化媒体平台Me2Day（类似Twitter）上如何与公众进行沟通，该研究使用了社会网络分析、访谈等方法。政治传播领域，对Facebook的使用在世界范围内越来越流行。Wen（2014）考察了2012年台湾领导人选举中候选人在Facebook上的主页发布的信息及其“好友”的信息。通过比较，研究发现候选人主页发布的信息更强调政策，而与“好友”互动的信息更突出其性格。研究还认为政客及其团队根据在竞选和当选后的角色变化不断调整Facebook的使用策略。

但社会化媒体上有关的政治信息是否真实？人们如何看待这样的新闻信息？社会化媒体信息与政治信任之间的关系也成为研究者考察的对象。例如，Kaye和Johnson（2014）试图探寻与本•拉登死讯有关的消息是否让受众信以为真，以及政党归属是否影响人们的媒介选择。最明显的差异就是，凡是共和党认为可信并依靠的信息来源，都是民主党认为不可信的。尽管Twitter上的消息传播得非常快，但也仅仅有5%的人通过SNS获得这一消息。并且，在本•拉登死后，SNS被认为是最不可靠的来源途径。

3．媒介生态

社会化媒体对传统媒体格局的影响也是重要的议题，传统由大众媒体精英掌握的话语权是否遭到挑战？大众媒体如何使用社会化媒体？

从新闻生产的角度来看，个人新闻业的出现有可能挑战传统由大众媒体扮演的把关人角色。个体新闻从业者借助个人媒体进行社会活动，建构自己的社交网络。在社会化媒体传播过程中，劝服性的力量也因此逐渐从媒介机构转向活跃的、参与性的大众，从单纯的用户（user）或消费者（consumer）演变成为prosumers或produsers（Khang, Ki & Ye, 2012）。

去中心化的媒介信息生产具有多种不同的载体，也涉及政治、经济等各个领域。Saxton和Anker（2013）从财经人士博客的视角考察社会化媒体对个人的赋权，他们认为这类博客的知识生产是一种去中心化的生产过程。通过对150个顶级财经博客活动和标准普尔500指数股票收益的数据分析发现，财经博客的活动消除了非对称市场中对投资者有害的信息。

独立信息生产的威力还体现在对传统媒体议程设置的影响。Meraz（2009）从议程设置的视角，对传统媒体开设的博客与独立政治博客的影响进行了比较。通过对11个《纽约时报》和《华盛顿邮报》的政论性博客以及18个独立政论性博客的分析，结果显示，以往由传统媒体精英垄断的话语权遭到了独立政治博客的挑战，原因之一是，独立博客在征用公民媒体资源方面拥有更多自由，且不受传统媒体新闻从业规范的束缚。此外，研究还考察了传统媒体对社会化媒体技术和传播形态的吸纳和融合。

Web 2.0时代，在线新闻媒体也发生了显著变化。Alice Lee（2012）提出这一转型包括：采纳UGC内容；用户参与互动；YouTube化；即时报道；分享与社区网络化；通过新传播技术的读者订制。研究者认为，读者参与在线新闻媒体的社会性对话已经成为全球性现象，在线新闻媒体的这一转型也为公民参与提供了一个良好的平台。

数字媒体的蓬勃发展使不少研究者担心受众会不断分化。在乐观者看来，受众的分化可被视为解放性力量的胜利，具有民主的意味；在悲观者看来，受众分化是社会极化的表现，没有共同的文化基础，社会何以可能？

Webster和Ksiazek（2012）的研究发现，美国受众的媒介使用是普遍重叠的，用户对单一媒体的忠诚度并不高。这一发现挑战了原有受众分化的论断，即人们仍然坚持选择流行度高或广受欢迎的媒介内容；同时，人们的媒介消费具有社会性，即人们通过人际交流或社会化媒体等分享自己的媒介消费体验，因此体现“群体的智慧”的内容选择机制，尽管不一定是衡量媒介产品质量高下的有效指标，但无疑会有效吸引公众的注意力。

此外，原有对传统媒体的研究也延伸到社会化媒体平台。例如，Weaver等人（2012）考察了YouTube的（非）暴力世界，分析了网络视频的内容趋势。通过内容分析，研究者考察了网络娱乐中的暴力。按照最多人观看、最高评价、随机三种不同的方式，研究者共搜集了2 520条YouTube视频，并对业余内容和专业内容进行了对比。研究者对上述分类以及YouTube视频与电视视频的暴力行为频率和暴力语境进行了对比。研究发现，YouTube视频中暴力所占的比例远低于电视。此外，YouTube视频比电视展示的暴力更具现实后果，以及更具有消极的语境性。

4．日常生活

宽泛地看，社会化媒体不仅几乎影响了社会生活的各个领域，也影响了机构、组织、个人等不同的社会单元。除了对社会组织之间的考察外，不少研究者对个人层面的交往表现出极大的研究兴趣，例如对家庭关系的考察。Kanter（2012）等使用实验的方法，考察Facebook平台上父母将自己的孩子“加为好友”是否会影响亲子关系的质量，以及是否会带来隐私侵犯问题。研究发现，对孩子来说，加父母为好友并不带来更多的隐私侵犯感；同时，这样的特殊“加为好友”还会改善亲子关系，增加孩子与父母之间的亲近感。除了对家庭关系的考察，还有不少研究考察社会化媒体使用与亲密关系之间的作用机制。

Humphreys（2008）以移动社交应用Dodgeball为例，探寻移动社交网络对线下社交活动的影响。通过一年的田野调查，研究发现这类应用的主要人群还局限于城市当中，对人们面对面交往起到协调作用，同时它在某种意义上充当着社会地图或日记的功能；移动社交应用影响人们对公共空间和其中社会关系的体验，形成一种灵活的“第三空间”。

除了关注社会化媒体使用对线下社会交往的影响，研究者还直接考察它与线上社会交往的关系，其中包括网络自发社区的形成、观点“站队”、网络社区凝聚力等。

Chin等（2010）对YouTube上有关医疗视频（接种疫苗）带来的自动分组（观点站队）进行了考察。研究者认为Web 2.0时代，视频为个人提供了向大众表达自己观点的机会。以是否支持接种疫苗为例，研究者在YouTube上以“疫苗”为关键词搜索相关视频，对搜索结果进行内容分析，将视频追随者分成支持和反对两派。结果显示，反对接种疫苗的讨论只会出现在反对疫苗的视频下，而支持接种疫苗的视频下则兼有支持和反对两种声音。

Ley（2007）使用民族志的方法，考察特定网站内部的用户承诺（commitment）问题。研究对象是Coming up Roses这一服务于准妈妈和新妈妈的网站，研究者试图了解用户对该网络社区的承诺是如何被建构起来的。研究发现，网站本身技术设计影响用户对网站、对其他成员之间的承诺。这一研究对“社交”因素和“技术”因素两者如何交互影响在线社区的环境也有所启发。此外，该研究还发现，网站的社交因素和技术元素会产生多重甚至相反的效果，这主要是由使用者的社会背景等因素造成的。

有研究者将Twitter这样提供状态更新服务的社会化媒体视为一种“为公开进行的私人书写”。研究者（Humphreys et al.，2013）通过内容分析，力图揭示社会化媒体与几个世纪以前就存在的一种特定类型日记之间的异同，将二者置于社会语境，这些日常的短信息，不仅仅记载了个人和团体的经历，还社会性地记载了我们通过日常实践和习惯，来共享意义和再生产团体归属感。这项研究也意味着微博的社会性，不仅仅在于它允许个人表现自我，还在于它在社会文化方面的建构功能。（二）社会整合的视角

1．社会排斥与社会融入

社会整合是西方理论研究和社会实践的重要议题，如何使用新信息传播技术推进社会整合，也是西方传播学者长期探讨的问题。在社会政策领域，社会排斥（social exclusion）是非常重要的概念，它强调社会性的“剥夺”（social deprivation），这种剥夺阻碍人们参与到社会活动中来，不仅危害到公平正义，还严重影响整个社会的整合。与之相对，解决方案是如何消除社会排斥实现社会融入（social inclusion）。社会排斥和社会融入主要指一个社会的弱势者与优势团体间的关系，对弱势者的隔绝主要是社会制度及社会性互动造成的。

社会排斥可被视为一种关系的断裂，而社会化媒体则提供了搭建出一种新型的人与人之间连带的可能性。从这一视角出发，研究者更多地关注弱势群体如何使用社会化媒体融入社会。Notley（2009）的这项研究主要考察9个具有被社会排斥倾向的澳大利亚青少年如何通过SNS融入社会的。研究发现在线网络会给这样的孩子提供珍贵的社会融入的机会，肯定了社会化媒体使用在社会融入方面的积极作用。这一研究对相关政策有重要的参考价值。当前澳大利亚政府非常希望促进青少年社会融入的程度，但是又由于安全和健康考虑严格控制他们使用SNS。研究者希望能据此研究之发现，调整现在的政策。这项研究是2009年Journal of Computer-Mediated Communication专门针对年轻人的社会化媒体使用研究特刊的一篇，此外还有对年轻人跨越地域的新媒体使用研究（Leppanen等，2009）、儿童短信使用与新旧媒介素养研究（Plester & Wood, 2009）等。

Shpigelman和Gill（2014）通过网络问卷的方式，考察残疾人的Facebook使用状况。研究发现，残疾人在Facebook访问频率、好友数等方面与一般用户差异不大；残疾人使用Facebook主要是为了加强他们的结合型连带（bonding ties），即同质性的关系网，如他们在面对面中遇到的家庭成员或朋友。尽管他们喜欢在Facebook上与无残疾的常人交往，但他们更愿意选择其他平台讨论与自身残疾有关的话题，这可能与Facebook的隐私设置和易用性等有关。研究者认为Facebook对残疾人的支持功能仍需进一步开发。

有研究者将社交网络视为青少年进行社会学习（social learning）的资源。例如，Greenhow和Robelia（2009）所进行的一项研究，调查了11名来自美国低收入群体的青少年，通过访谈以及对其MySpace页面的质性分析，得出了三个结论：第一，社交网络有助于传达情绪上的支持，保持社会关系，提供自我展示的平台；第二，学生会利用社交网络去完成一些必要的“社会学习”；第三，学生借由社交网络的使用而努力进行更复杂、更有创造力的沟通。

除了政治、商业、媒体、名人外，公益组织或社会支援力量也选择社会化媒体平台开展工作。例如利用微博组进行特定的社会支持（social support）。Shi和Chen（2014）对新浪微博HIV支持类小组2011年1月开通以来的博文进行内容分析，研究发现，这种社会支持供给频率远超需求；与情感型、工具性的社会支持相比，信息型支持是最为频繁的需求和所提供的类型。

2．线上交往与社会资本

不少研究者从社会化媒体与社会资本之间联系的角度入手，考察是否存在新型的社会整合方式。研究者关注的问题包括：SNS等社会化媒体上确实存在社会资本吗？如果确实存在，这种社会资本性质、效力呈现出哪些特点？不同的社会资本与人们的社会化媒体使用行为有何关联？

现有研究通常认为个人会通过SNS在心理上感到与他人的联系，但是这种感觉到的联系（perceived connection）是否真有实质性作用还不为人知。Stefanone等（2012）对个人感知到的线上社会资本进行了测量。该研究通过实验的方法。参与实验的49名参与者向他们的Facebook朋友发出了588个请求，都是为获得一些实质性的帮助，以此来检验他们的社交资本是否真的有实质作用。近80%的请求都无人理睬，这意味着感知到的社会资本和实际的社会支持之间未必有联系。然而社会地位相对高的人，更容易从朋友处获得帮助。研究者认为，社会化媒体使用对个人能获得的实质社会支持助益不大。

Brandtzäg（2012）对社交网络的用户进行追踪，研究者在2008—2010年三年时间内调查了2 000名15～75岁的挪威网民，发现SNS用户比非SNS用户在社会资本四个衡量维度中的三个都显著地高：面对面互动、熟人数量和桥接型社会资本（bridging capital）。但是SNS用户会感到比非SNS用户更加孤独，尤其是男性。通过聚类分析，这个研究区分出五个SNS用户类型：冒泡型（sporadics）、潜水型（lurkers）、社交型（socializers）、辩论型（debaters）以及高级用户（advanced），其中社交型用户享有更多社会资本。

Ellison等（2007）的研究主要探讨Facebook使用情况与社会资本的形成及维持之间的关系。除了评估社会资本中的结合型资本（bonding capital）和桥接型资本（bridging capital），研究者还加入了一个维持的资本（maintained social capital），即一个人与他原有的社会群体保持联系的能力。研究使用问卷的方法调查了286名本科生，发现Facebook的使用和上述三种社会资本都有强联系，其中最显著的是与“桥接型”社会资本的联系。此外，该研究还发现Facebook的使用与用户的心理健康程度有关，这也意味着它可能会对自尊和满意度低的人更有好处。

Rice和Barman-Adhikari（2014）的研究关注流浪的年轻人如何利用社交媒体资源。与有家的年轻人一样，流浪年轻人会使用网络和社交媒体满足娱乐、社交和工具性目的。但他们主要通过Email去联系潜在的雇主，而只用SNS去联系同龄伙伴。借助社会资本理论，研究者发现那些更注重维护社会关系的青年，会更容易找到工作和房子。

Vergeer和Pelzer的研究（2009）考察了媒体使用、社交资本和孤独之间的关系，研究数据来自2005年的一项全美电话调查。研究并未发现传统媒体和新媒体对社交网络具有破坏性的作用，在线社交资本会增强线下社交资本。但是，线上社交资本似乎并不能带来社会支持，也无法解决孤独问题。

Chu和Choi（2010）考察了中国青少年在腾讯QQ、校内网、开心网等SNS上的表现，并将之与美国青少年的SNS使用进行了比较。研究发现，美国年轻人比中国年轻人拥有更高水平的结合型社会资本，而桥接型社会资本在二者之间没有差异。（三）自我呈现、身份认同与隐私

1．不同人群的自我呈现策略

社会化媒体中自我揭露（self-disclosure）与自我呈现、身份认同以及隐私保护关系密切。一方面，人们需要发布个人信息或专业信息，才能与其他成员进行互动和交流；另一方面，个人又可能在不同的社会化媒体平台上或社区中采取迥异的自我呈现策略。

Schwammlein和Wodzicki（2012）的研究关注不同种类的在线社区和用户的诉求如何影响他们的自我呈现。研究者将线上社区划分为两大类：有共同联系（common-bond）的网络社区和有共同身份认知（common-identity）的社区。研究发现：（1）在由共同联系搭建的社区中，用户的自我呈现更多的是个人行为，而由共同身份认同搭建的社区中，个人更会展现群体内有共性的特征；（2）在与他人取得联系方面，有共同联系社区的用户比有共同身份社区的用户更为踊跃；（3）社区成员能否积极地管理个人呈现的形象，与个人诉求有关。

Grasmuck，Marin和Zhao（2009）分析了不同种族在社会化媒体展现的自我呈现差异。研究主要考察了Facebook这样的实名网络环境中的自我呈现，通过对83名非裔美国人、拉丁裔美国人、印度裔美国人和越南裔美国人的公开主页进行内容分析，并辅以对63人的访谈，研究者发现种族的自我呈现非常明显且具体，少数族裔这种强烈的自我呈现，意味着他们对主流社会忽视少数族裔群体的一种反抗。

Chen Yi-Ning（2010）从文化的视角考察流行博客中的自我呈现。研究比较了台湾和美国流行博客中的印象管理策略和自我呈现。研究发现文化性因素，例如流行博客的博主与他人连接的方式，可能影响他们的自我呈现和社会关系。研究发现，台湾博主更关注他们的社会关系，但是拒绝暴露个人细节，他们通过展示个人智能作为自我推广的方法（self-promotion strategies）。而美国博主更少扎根于社会关系中，对自己的信息也更开放。这些发现与博主的文化背景一致，一个是关系导向，而另一个是个人主义的。

Cunliffe，Morris和Prys（2013）考察了英国年轻人在SNS平台双语使用的状况，研究选取了Facebook上讲威尔士语的年轻人。研究结果显示，人们在Facebook上使用双语的方式基本仍旧拷贝了线下的方式，尽管在一些间接方式上（如个人状态更新）可能会有细微影响。基于此，研究者认为考察线上媒体行为时需要将线下行为特征考虑在内。

2．魅力研究

社交网站等媒体上除了用户自我揭露的信息外，还存在与他人连接和互动产生的信息，以及应用平台系统生成的信息（诸如好友数、浏览量等统计数字）。一个有趣的问题是，人们如何通过这些线上个人档案对他人进行判断。Antheunis和Schouten（2011）通过实验的方法，测试社交网站页面上由他人提供和系统生成的信息如何影响青少年对其个人魅力的感知。社交网络上的系统生成信息，比如好友数

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