2025年大学《传播学》专业题库- 传播学研究中的社交网络分析

2025年大学《传播学》专业题库——传播学研究中的社交网络分析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、名词解释（每题3分，共15分）1.节点2.连线3.网络密度4.度中心性5.结构洞二、简答题（每题5分，共20分）1.简述社交网络分析在传播学研究中的主要意义。2.比较弱连接理论在解释信息传播中的作用与强连接理论。3.解释什么是中介中心性，并说明它在识别关键传播者方面的重要性。4.列举三种不同的社交网络分析数据收集方法，并简述其特点。三、论述题（每题10分，共30分）1.结合具体的传播现象或案例，论述社交网络分析如何帮助我们理解意见领袖的形成与影响过程。2.阐述社群结构在网络传播中的表现形式及其对群体行为和意见形成的影响。3.讨论将社交网络分析方法应用于健康传播研究的价值与潜在挑战。四、案例分析题（15分）假设你观察到在一个大学生群体中，关于某项校园政策的讨论主要在三个小群组内进行：一是以学生会干部为核心的活动群组，二是以某个专业学习兴趣小组为主的技术讨论群组，三是以宿舍楼为单位的生活信息交流群组。这些群组之间联系较少。请运用社交网络分析的相关概念（如中心性、社群、弱连接等），分析这个假设情境下的信息传播格局，并探讨这种格局可能对政策传播产生什么影响。试卷答案一、名词解释1.节点：指网络中代表行动者（个体、群体、组织等）或对象的单位。节点是构成网络的基本要素。**解析思路：*定义节点在网络结构中的基本作用，即代表网络中的基本单元。2.连线：指网络中连接两个节点的线，代表节点之间的某种关系或互动（如沟通、影响、合作等）。连线是描述网络结构的关键。**解析思路：*定义连线在网络结构中的功能，即表示节点间的关联或关系类型。3.网络密度：指一个网络中实际存在的连线数与该网络可能存在的最大连线数之比。它反映了网络连接的紧密程度。**解析思路：*解释网络密度的计算方式和衡量意义，即网络连接的紧密度或拥挤程度。4.度中心性：指衡量一个节点所连接的连线数的指标。度中心性高的节点通常处于信息或资源流动的关键路径上。**解析思路：*定义度中心性及其衡量对象（连接数），并点明其反映的特性（连接数多，处于关键路径）。5.结构洞：指网络中两个节点之间不存在任何共同连接的其他节点。拥有结构洞的节点能够接触到更多独特的资源和信息。**解析思路：*解释结构洞的概念（节点间的间接连接缺失），并说明其优势（接触独特资源信息）。二、简答题1.简述社交网络分析在传播学研究中的主要意义。*答案：社交网络分析为传播学研究提供了独特的视角和方法，能够揭示传播过程中行动者之间的关系结构、信息流动的路径和模式。它有助于识别关键传播节点（如意见领袖），理解信息在网络中的扩散机制（如基于弱连接或结构洞的传播），分析群体内部的沟通格局和影响模式（如群体极化、社会动员），以及理解网络结构如何塑造传播行为和效果。SNA使得传播研究从个体心理层面深入到关系和结构层面，为分析复杂的社会传播现象提供了量化工具和系统性框架。**解析思路：*从SNA提供的新视角和方法入手，阐述其如何揭示关系结构、信息流动。接着，列举具体应用，如识别关键节点、解释传播机制、分析群体沟通、理解结构对行为的影响。最后，总结SNA的核心价值在于深入关系结构层面，提供量化工具和框架。2.比较强弱连接理论在解释信息传播中的作用与强连接理论。*答案：强连接（StrongTies）通常指关系紧密、互动频繁、信任度高、情感投入多的连接（如家人、密友）。强连接传递的信息往往更深入、私密、情感化，且具有高信任度，但传播范围有限。弱连接（WeakTies）则指关系疏远、互动较少、信任度相对较低的连接（如同事、点头之交）。弱连接的关键作用在于连接不同的社会群体或信息域，传递新颖、多元化的信息（即“桥梁”作用），是跨群体信息传播的主要渠道。强连接理论侧重解释信息在紧密关系群体内部的深度传播和情感影响，而弱连接理论侧重解释信息跨越不同群体的广度传播和新颖性来源。在传播学中，两者常结合使用：强连接负责维持关系、传递信任和深度信息，弱连接负责拓展视野、获取新颖信息和实现跨群体扩散。**解析思路：*首先分别定义强连接和弱连接的特征。然后，分别阐述强连接在信息传播中的作用（深度、私密、信任、范围有限）和弱连接的作用（连接不同群体、传递新颖信息、桥梁作用、范围广）。最后，进行比较，指出两者在传播功能上的差异与互补性。3.解释什么是中介中心性，并说明它在识别关键传播者方面的重要性。*答案：中介中心性（BetweennessCentrality）衡量一个节点出现在网络中其他节点对之间最短路径上的频率。换句话说，它衡量一个节点控制着多少“独特的”信息或资源流动的能力，因为它位于许多其他节点对之间的“桥梁”位置。中介中心性高的节点被称为“瓶颈”或关键路径节点。在传播学中，中介中心性高的个体或群体能够“拦截”或“监控”网络中的信息流，具有巨大的影响力。识别出具有高中介中心性的节点，就能找到网络中的关键传播者或潜在的“控制者”，他们能够有效地扩散信息、阻碍信息流动，或影响网络中其他成员。**解析思路：*首先清晰定义中介中心性的概念（出现在最短路径上的频率）。然后解释其含义（控制独特资源/信息流，是桥梁）。接着，明确其在传播学中的重要性（识别关键传播者/控制者），并说明这些关键节点的功能（影响信息扩散、阻断流动、影响他人）。4.列举三种不同的社交网络分析数据收集方法，并简述其特点。*答案：三种常见的社交网络分析数据收集方法包括：1.问卷调查法：通过设计结构化问卷，向网络中的部分或全部成员收集关于他们与其他成员之间关系的信息（如是否认识、联系频率、关系类型等）。特点是能够收集到相对标准化的数据，适用于较大规模网络的分析，但可能存在社会期许效应等偏差。2.访谈法：通过对网络中的成员进行半结构化或深度访谈，深入了解他们之间的互动关系、关系性质、网络认知等信息。特点是可以获取丰富、深入的定性数据，理解关系背后的意义和动态，但样本量通常较小，结果难以推广。3.观察法：研究者直接参与或非参与地观察网络成员间的互动行为（如在特定场所、活动中），记录互动发生的情况、参与者、内容等。特点是可以捕捉到实际的互动行为，减少主观报告偏差，但可能干扰自然互动，且记录工作量大。**解析思路：*列举三种方法：问卷、访谈、观察。对每种方法，首先说明其基本操作方式（如何收集关系信息）。然后，重点阐述其核心特点（优点和缺点），如问卷的标准化与偏差，访谈的深入性与样本量，观察的现场性与干扰性。三、论述题1.结合具体的传播现象或案例，论述社交网络分析如何帮助我们理解意见领袖的形成与影响过程。*答案：社交网络分析（SNA）为理解意见领袖（OpinionLeader,OL）的形成与影响过程提供了强大的分析工具。首先，SNA可以通过识别高中心性（如高度中心性、中介中心性）的节点来定位潜在的意见领袖。例如，在网络中拥有大量连接（高度中心性）的个体可能接触到广泛的信息和他人，成为信息的中转站；位于信息流动关键路径上（中介中心性）的个体则能控制或影响信息流向，具有强大的影响力。其次，SNA可以揭示意见领袖影响他人意见的方式。通过分析网络结构（如强连接与弱连接的作用、社群边界），可以发现意见领袖通常利用强连接建立信任，深入传递观点；同时利用弱连接（作为桥梁）将观点扩散到更广泛的群体。例如，在健康传播中，医生（高中介中心性）通过强连接（医患关系）提供权威信息，再通过弱连接（与其他医生交流、媒体传播）扩大影响。此外，SNA还能分析意见领袖影响力的范围和强度，以及网络结构（如密度、社群划分）如何限制或促进意见领袖的影响力。总之，SNA通过量化网络结构，揭示了意见领袖在网络位置、关系类型和信息流动中的关键作用，深化了我们对意见形成与影响机制的理解。**解析思路：*开头点明SNA对理解意见领袖的价值。分点论述：第一，如何通过SNA识别意见领袖（基于中心性指标）。第二，如何通过SNA分析意见领袖的影响方式（结合强连接、弱连接、网络结构）。第三，SNA如何分析影响力的范围和结构制约。最后总结SNA的贡献，强调其量化分析揭示了网络位置和关系对意见领袖形成与影响的关键作用。可以结合具体例子（如健康传播中的医生）来具体化论述。2.阐述社群结构在网络传播中的表现形式及其对群体行为和意见形成的影响。*答案：社群结构（CommunityStructure）是社交网络分析中的一个重要概念，指网络中节点倾向于聚集形成紧密连接的小团体，而不同小团体之间的连接则相对稀疏。在网络传播中，社群结构的表现形式主要有：一是内部高密度连接，成员间互动频繁，关系紧密；二是社群间低密度连接，成员跨社群互动较少。社群结构对群体行为和意见形成产生显著影响。首先，社群内部的高密度连接促进了成员间信息的快速传播、共享和确认，容易形成共同规范和价值观，导致群体极化（观点趋同强化）或强化群体特色。其次，社群间的低密度连接限制了不同社群间信息的自由流动，可能导致群体间的隔阂、误解甚至冲突，形成“回音室效应”，使成员只接触到符合自身观点的信息。社群结构还影响了信息的可信度和接受度，来自同一社群成员的观点更容易被接受。例如，在社交媒体上，用户往往加入基于兴趣或身份认同的社群（如粉丝群、校友群），社群内部讨论热烈，信息同质化程度高；不同社群间则可能因话题不同而鲜有交流，导致信息茧房。因此，理解社群结构有助于分析群体内部的凝聚力和沟通效率，以及群体间的隔阂和信息壁垒，从而更全面地把握网络传播的格局和效果。**解析思路：*首先定义社群结构及其在网络中的表现形式（内部紧密、外部稀疏）。然后分点阐述其对群体行为和意见形成的影响：一是社群内部如何促进信息传播、规范形成、导致群体极化；二是社群外部连接稀疏如何限制信息流动、导致隔阂与回音室效应；三是社群身份如何影响信息可信度。最后可以用社交媒体社群的例子来具体说明，总结社群结构对理解传播格局和效果的重要性。3.讨论将社交网络分析方法应用于健康传播研究的价值与潜在挑战。*答案：将社交网络分析方法（SNA）应用于健康传播研究具有重要价值，但也面临一些挑战。其价值主要体现在：第一，揭示健康信息传播的路径和模式。SNA可以识别健康信息传播网络中的关键节点（如医生、健康博主、社区领袖），绘制信息流动图，帮助理解健康谣言、公共卫生知识、健康行为建议等是如何在人际间扩散的。例如，通过分析社交媒体网络，可以找到传播特定健康谣言的核心人物和路径。第二，识别影响健康行为的意见领袖和关键人群。SNA有助于定位那些能够有效影响他人健康认知和行为的高中心性个体，为健康干预策略提供目标人群。第三，理解健康行为的群体影响。SNA可以分析健康行为（如戒烟、锻炼）在网络中的传播特征，探讨社会规范、同伴压力（通过社群结构体现）对个体健康决策的影响。第四，评估健康传播干预的效果。通过比较干预前后网络结构的变化（如关键节点的改变、信息传播范围的变化），可以评估干预措施对健康信息传播网络的影响。然而，应用SNA也面临挑战：一是数据获取的难度和成本。收集大规模、准确的社交网络数据（尤其是涉及敏感健康信息的）可能非常困难，且耗时耗力。二是静态分析的局限。许多健康行为和传播过程是动态变化的，而传统的SNA多为静态分析，难以完全捕捉过程的动态性。三是网络数据解读的复杂性。网络结构本身可能较为复杂，如何将网络分析结果有效转化为具体的健康传播建议需要深入的专业知识和判断。四是伦