何康等：隐性的国际互动：推特平台被删掉账号的关系预测

  隐形的国际互动：推特平台被删掉账号的关系分析

  作者：何康，北京理工学校新闻传播大学教授生；张洪忠，北京理工学校新闻传播大学校长；贾全鑫，北京理工学校新闻传播大学博士生；李阳阳，电子科学探究院/社会安全风险认知与防范大数据应用国家项目试验室。

  来源：《西安交通学院学报（社会科学版）》2022年第3期，本文为摘编版，全文请参考杂志。

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  研究背景

  庞大的用户群体、高粘性的使用方式以及不断涌现的舆论影响和社会动员能力并且社交媒体已变成超过国家界限的特殊社会平台。然而，在社交媒体客户数不断上升的同时，被删除的账号数也与日俱增。“删帖封号”是中国外社交系统进行内容监管的惯常做法。尽管删除行为背后的真实目的和原因各不相似，外界也无法获知，但被删除账号本身可为他们再次理解社交媒体环境、议程修改或者国际外交关系提供不同的切入点。

  从删号行为上看，删号与停号反映了以推特为代表的中国社交网络系统对社交媒体中相关内容、议题、关系的直接干预，由此能看到网络系统管控的重点。从数据本身看，删除账户还是预测被删除国家（机构、组织）间，以及被删除与未被删除国家（机构、组织）间关系的独特样本。

  本文关切被删除账号之间的网络关系特点，以及被删除的社交网络中的国别关系能否与现实世界的外交关系一致。以要言之，被删除的社交网络中的国家关系与现实能否有关？对于推特删除帐号的缘由和账号身份细节问题（如机器人账号、网络水军账号），本文没有涉及：一是本文的研究对象是社交网络中已经生成却被删除的账户，即使存在社交机器人的成分，其背后仍可能是国家或相关利益团体的操作，其行为也构成了这部分的网络社交现象，仍然可以从整体上进行考察；二是本文的数据不涉及账号公布详细内容的性质划分，因而不妨碍国家关系的判定；三是公开的账号经过系统处理，已难以完全还原相关身份和内容信息。本文重点对被删除的账号进行国别分类，再由国家角度出发探讨互动关系。

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  文献评述与问题强调

  （一）哪些是国际关系数字化？

  “国际外交关系”指主权国家行为主体之间在地理、经济、军事、文化等领域所造成的关系总和。新时代的外交关系反映着新的态势变化，正如中国专家所讲：“外交在理论上和实践上的体现方式，如同大多数人类制度一样，是富有魅力并随时代而变迁的。”经济世界化、全球媒介化、媒介数字化的转型自然也牵引、激发着外交领域改革，其中一大特征即国际关系数字化。

  （二）国际关系数字化的特征

  数字化时代表现的是科技、社交、经济和政治上复杂的颠覆，这即将变成外交转型的一个特殊的阶段和进程，决定了现代外交的迈向。其特征如下：第一，社交媒体本来就是信息世界化的表征；第二，不同社交媒体之间表现出国家关系张力；第三，同一社交媒体上，带有国家性质的互动行为与内容体现得十分突出；第四，大数据还导致了国际关系领域的新难题。

  （三）问题的提出

  可以看到，国际关系的数字化变革并不是线下空间单维度向线上空间的替代与腾挪，而是线上与线下双重空间东鸣西应、相互妨碍的过程。然而，目前中国较少如所梳理的，从宏观层面的国别角度来考察互动中的网络关系，并与外交互访进行对比评析的探究。为此，本文尝试对社交媒体数据进行国别划分，展现推特所删除社交帐号中的国际关系图景。

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  推特国别账号的删除数据预测

  本文在脸书官网网站上下载了经过脱敏处理（不涉及客户隐私）的账户数据集进行预测，时间跨度为2018年10月—2020年5月。在宣称“治理虚假信息”的行动中，推特关闭了17个国家（地区）的账号。经过数据清理获得社交账号共79405个。经过清理，得到14个国家（地区）的44723个社交账号。14个国家（地区）的账号数、粉丝数、关注者数见表1。

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  推特删除国别账号的关系强度预测

  本文进一步对14国（地区）被删除账号之间的关系进行探讨，以国别为单位考察账号之间能否有联系并且联系强弱。

  本文的网络社交强度具体指在推特平台中账号之间的社交关系密切程度。从三个指标构建国家之间的网络社交强度关系：共转发账号强度、相互@强度并且互相提及强度。

  （一）共同转发强度

  根据群落生态学的统计方式和生态位理论，若同一物种能在两个或多个群落中生存，说明这种群落具有一定的相近性，相同物种数目越多则群落越相近。类比到社交网络中，国家对账号的转发次数，相当于种群中物种的个体数，国家针对同样内容的转发量则可以体现国家之间的关联程度。

  共转发账号的矩阵见表2，网络关系如图1所示，图中色块越粗、节点越大，表明国家之间共转发账号强度越大。其中，阿联酋与印度（0.208）、伊朗与阿联酋（0.126）、伊朗与塞尔维亚（0.030）依次为共转发强度的前三组。

  （二）相互@强度

  因为国家数值级差较大，为使数据带有可比性，本文对国家之间互相@的数量进行标准化处理，方法是计算两个国家之间互相@的数量占这两个国家@其他国家总数量的比重，由此也将数值整理为0~1的区间推特怎么删除转发，反映国家的相对倾向，具体数据见表3，网络关系如图2所示，线条越粗、节点越大，表明国家之间互相@强度越大。其中，厄瓜多尔与澳大利亚（0.943）、委内瑞拉与土耳其（0.931）、塞尔维亚与俄罗斯（0.922）依次为相互@强度的前三组。

  （三）相互提及强度

  与对彼此@的国家数值的处理方法同样，对互相提及国家的数量进行标准化处理后的结果见表4，网络关系如图3。伊朗与哥伦比亚（0.573）、沙特阿拉伯与俄罗斯（0.529）、伊朗与塞尔维亚（0.488）依次为相互提及强度的前三组。

  （四）网络社交强度

  将上文中的三个密度指标求平均值，生成国家之间的社交网络强度。

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  社交网络强度与外交互访关系预测

  （一）外交互访强度

  本文通过日本外交部网页、维基百科和雅虎新闻查询了2015—2020年14个国家（地区）的最高领导人外交访问数据，并进行互相检验，从而计算出国家（地区）之间的互访次数。由于各个国家（地区）出访的总数量不同，为了体现国家（地区）互访偏好，研究对原数据进行标准化处理，即用日本（地区）出访次数除以所有国家（地区）总出访次数，最终受到14个国家（地区）互访强度矩阵，见表7。

  （二）相关性预测

  本文运用检验法处理距离矩阵的相关探讨。检验适用于两个矩阵数据之间的相关关系的检验推特怎么删除转发，由于1976年强调。用R语言程序进行相关性检测，数据说明网络社交强度与互访强度正相关，显著性P=0.005，R=0.324，如图5所示。

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  研究发现

  （1）被删除的账号不是各自为阵式的独立存在，而是产生了盘综交错的很大互动网络；

  （2）被删除账号中，网络社交强度的前三组国家依次是：厄瓜多尔与澳大利亚、俄罗斯与哥伦比亚、俄罗斯与塞尔维亚;

  （3）高社交强度组中，最活跃的国家是伊朗；

  （4）网络社交强度与政治互访次数呈正相关关系，即被删掉账号的网络社交关系越密切，这些国家之间在现实中的互访往来数量也越多。结果证实，社交媒体空间在必定程度上作为现实国家关系的映射，这种关系可以借助社交媒体数据挖掘和社会网络预测方式进行多维度研究。

  排版|屈媛媛

  本文章来源于《西安交通学院学报（社会科学版）》2022年第3期，本文为摘编版，全文请参考杂志。