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虛擬網(wǎng)絡(luò)空間人類社會(huì)關(guān)系與交互空間特征實(shí)證研究

發(fā)布時(shí)間:2020-08-15 15:33
【摘要】:社會(huì)性媒體和社交網(wǎng)絡(luò)的影響范圍不斷擴(kuò)大,對(duì)人類社會(huì)生活各個(gè)方面產(chǎn)生革命性影響。人類社會(huì)組織方式和人類社會(huì)行為活動(dòng)模式徹底得到了改變,人類社會(huì)關(guān)系和活動(dòng)行為從現(xiàn)實(shí)物理空間(Physical Space)延伸到與之平行另一空間——虛擬網(wǎng)絡(luò)空間(Virtual Space)。對(duì)虛擬社交網(wǎng)絡(luò)空間人類社會(huì)關(guān)系形成機(jī)制和行為時(shí)空間特征的研究成為當(dāng)前眾多學(xué)科包括網(wǎng)絡(luò)社會(huì)學(xué)、行為地理學(xué)、人類行為動(dòng)力學(xué)研究的熱點(diǎn)。然而,由于數(shù)據(jù)的瓶頸,研究人類社會(huì)關(guān)系與研究人類行為時(shí)空間特征通常被作為獨(dú)立的問題在各自的領(lǐng)域在研究。目前,對(duì)人類社會(huì)關(guān)系的形成和組織結(jié)構(gòu)這一獨(dú)特的社會(huì)行為時(shí)空特征的研究還相當(dāng)匱乏,特別是在虛擬網(wǎng)絡(luò)空間中,空間要素是否還像物理空間中對(duì)人類社會(huì)聯(lián)系起著重要的作用也亟待解決。 本論文的主要研究工作包括以下四個(gè)部分: 1.基于大型社交網(wǎng)絡(luò)——騰訊QQ朋友網(wǎng)絡(luò)的海量人際社交關(guān)系和個(gè)體空間行為數(shù)據(jù),輔助計(jì)算機(jī)仿真程序,獲取了觀察環(huán)境下、模擬仿真環(huán)境下和校正環(huán)境下三種人際社會(huì)關(guān)系概率和人際社交強(qiáng)度概率密度的空間分布;基于單要素分析法,驗(yàn)證了地理空間要素在虛擬網(wǎng)絡(luò)空間的存在性和重要性,揭示了強(qiáng)社交網(wǎng)絡(luò)中人際關(guān)系概率和交互概率的“城際-城內(nèi)”二元混合空間模式。虛擬網(wǎng)絡(luò)空間人際社會(huì)關(guān)系概率和社交強(qiáng)度概率密度的“距離衰減效應(yīng)”普遍存在;人際社交強(qiáng)度概率密度的分布較為嚴(yán)格地服從“同心圓”模式,而人際社會(huì)關(guān)系的概率還同時(shí)受到“地理邊界效應(yīng)”的影響。 2.基于信息熵理論,分析了個(gè)體社會(huì)關(guān)系地理空間分布在時(shí)變和空變條件下的標(biāo)度。研究個(gè)體社會(huì)關(guān)系地理空間分布概率密度這一離散型隨機(jī)變量在二維空間不同尺度條件下信息熵的衰減過程;并將該方法推廣到時(shí)間維,分析時(shí)變條件對(duì)人際社會(huì)關(guān)系空間分布信息熵和不確定性的影響。研究結(jié)果顯示人類在虛擬網(wǎng)絡(luò)中拓展社交關(guān)系的的行為模式并非原先想象的那么隨機(jī)和不可預(yù)知,人際社會(huì)關(guān)系空間分布具有較低的信息熵和空間不確定性,具有一定程度的預(yù)測(cè)性。 3.基于大型社交網(wǎng)絡(luò)——新浪微博海量的人際社交關(guān)系數(shù)據(jù)和人的空間地理位置數(shù)據(jù),以城市為尺度對(duì)個(gè)體用戶的社交關(guān)系鏈聚合,構(gòu)建城際地理社交關(guān)系網(wǎng),研究虛擬網(wǎng)絡(luò)空間城市社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和城市空間交互模型。研究結(jié)果顯示,中國(guó)城際社交網(wǎng)絡(luò)具有全局異構(gòu)性,距離這一空間要素對(duì)虛擬網(wǎng)絡(luò)空間城市交互依然起著作用,但是相比于物理空間城市網(wǎng)絡(luò),虛擬網(wǎng)絡(luò)空間距離因子對(duì)城市間聯(lián)系強(qiáng)度的影響已經(jīng)明顯減弱。 4.從微觀尺度到宏觀尺度,從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞯骄W(wǎng)絡(luò)空間特征,對(duì)強(qiáng)關(guān)系型社交網(wǎng)絡(luò)——騰訊QQ朋友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和弱關(guān)系型社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)——新浪微博社交網(wǎng)絡(luò)各個(gè)方面進(jìn)行了對(duì)比。研究結(jié)果顯示:1)從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣骺?從強(qiáng)關(guān)系型社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)到弱關(guān)系型社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò),人對(duì)外社交關(guān)系的自由度變得更大,城際網(wǎng)絡(luò)變得更加異構(gòu)和不均衡;2)從網(wǎng)絡(luò)空間特征看,從強(qiáng)關(guān)系社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)到弱關(guān)系社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò),距離對(duì)人際社交關(guān)系概率和城市空間相互作用力的影響都在逐漸減弱。
【學(xué)位授予單位】:武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:C912;P208
【圖文】:

分布圖,社交,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),分布圖


線下降要緩慢得多。這一類具有適當(dāng)幕指數(shù)的幕律形式的網(wǎng)絡(luò),通常也被定義為無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò),即絕大部分的節(jié)點(diǎn)的度相對(duì)很低,但存在少量的節(jié)點(diǎn)擁有很高的度。圖3-2和圖3-3分別是騰訊QQ朋友網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度和累積度分布圖。從擬合的結(jié)果看,騰訊QQ朋友網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度分布和累積度分布并不服從所謂的冪律分布,更接近指數(shù)分布。擬合結(jié)果分別見表3-1和表3-2。10"^C 1 1~~I~r~r-TT-| 1 ! 1II 1 1 1~‘'' ■," t"t j 1 1T:? data /xtintFii the form Pfn) : e"咖叫-t eV \丨s -?I loV % .t- —' ? -^ -n: :A-\ ,10"^ r "…"”"p—'-i"- -\[ , ._■.…t , : : ,_I_, ■…i . ._.__. . i ,10。 10' 10' 10' 10^Number of Friends (n)圖3-2騰議QQ社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度分布圖表3-1騰訊QQ社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度分布擬合方式結(jié)果擬合方程 適用條件 擬,參數(shù) 擬合jf度 ‘a(chǎn) b ^ /(;;) = a. - 0.006944 0.006874 0.999933

分布圖,社交,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),分布圖


畝認(rèn)嘍院艿停嘈鄎嬖諫倭康慕詰閿滌瀉芨叩畝。?-2和圖3-3分別是騰訊QQ朋友網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度和累積度分布圖。從擬合的結(jié)果看,騰訊QQ朋友網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度分布和累積度分布并不服從所謂的冪律分布,更接近指數(shù)分布。擬合結(jié)果分別見表3-1和表3-2。10"^C 1 1~~I~r~r-TT-| 1 ! 1II 1 1 1~‘'' ■," t"t j 1 1T:? data /xtintFii the form Pfn) : e"咖叫-t eV \丨s -?I loV % .t- —' ? -^ -n: :A-\ ,10"^ r "…"”"p—'-i"- -\[ , ._■.…t , : : ,_I_, ■…i . ._.__. . i ,10。 10' 10' 10' 10^Number of Friends (n)圖3-2騰議QQ社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)度分布圖表3-1騰訊QQ社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的度分布擬合方式結(jié)果擬合方程 適用條件 擬,參數(shù) 擬合jf度 ‘a(chǎn) b ^ /(;;) = a. - 0.006944 0.006874 0.999933

社交,網(wǎng)絡(luò)用戶


以用戶使用應(yīng)用最高頻數(shù)的地理位置信息作為用戶的居住地或工作場(chǎng)所,以30"*30"的地理網(wǎng)格的大小來表達(dá)社交網(wǎng)絡(luò)用戶的空間密度。圖3-4是以騰訊QQ朋友網(wǎng)絡(luò)社交網(wǎng)絡(luò)為例展現(xiàn)的社交網(wǎng)絡(luò)空間分布圖?傮w看來,社交網(wǎng)絡(luò)用戶的空間分布與人口分布具有很大的相似性。從圖3>4可見,騰訊QQ社交網(wǎng)站用戶密度的分布呈現(xiàn)空間分異現(xiàn)象,總體與"胡煥庸”人口線吻合,用戶密度從東南沿海向西北內(nèi)陸遞減(黃園淅等,2012)。用戶的地理分布則極為不均衡,主要集中在一二線大中城市?

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本文編號(hào):2794306


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