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Exchange, Information, and Power:
A Social Network Analysis of the U.S. China Hands
作者簡介：
相德寶：北京外國語大學國際新聞與傳播學院
曹春曉：上海外國語大學新聞傳播學院博士研究生
摘要：
「權力根源於交換」。基於交換網絡理論，本文運用社會網絡分析法對111 位記者、智庫、學者和官員四種類型的美國「中國通」信息交換網絡權力結構進行考察。研究發現，（1）不同類型中國通在社交媒體 Twitter 上建立了緊密連接的信息資源交換網絡。相較於智庫研究員、高校學者和政府官員，記者型中國通子網絡密度最高，連接最為緊密；（2）美國中國通社交網絡呈現明顯的「核心—邊緣」結構，記者、學者型中國通多佔據核心，智庫、政府官員型中國通多位於邊緣；（3）美國中國通信息交換網絡分為三個模塊，各模塊由不同類型的中國通主導。其中，記者—學者構成的模塊佔據了整個信息交換網絡的主體。整體而言，作為新型信息交換媒介平台，社交媒體已成為美國中國通權力生成的制度性基礎，記者型美國中國通形成了當代美國中國通信息交換網絡權力優勢。
Abstract：
“Power stems from exchange.” Directed by Exchange Network Theory (ENT), this article adopts social network analysis to investigate the power structure of the U.S. China Hands information exchange network, which is comprised of 111 journalists, think-tankers, scholars, and officials. The results show that (1) different types of China Hands have established a tight-knit information resource exchange network on Twitter; (2) compared with think-tankers, university scholars, and government officials, journalist China Hands have formed a closely connected community and achieved the highest network density; (3) the U.S. China Hands social network presents an apparent “core-periphery” structure, with journalists and scholars occupying the core, while think tanks and government officials are on the fringe; and (4) the information exchange network of the U.S. China Hands is divided into three modularities, which are dominated by different types of China Hands. China Hands of journalist occupy the main body of the entire information exchange network. On the whole, as a new type of media platform for information exchange, social media has become the institutional basis for the U.S. China Hands; here, journalists have gained a competitive edge of information power over other types of U.S. China Hands.
互聯網和新型社交媒體的崛起顛覆了傳統的社會權力結構，去中心化—再中心化成為重要的歷史特徵。社交媒體時代，美國中國通群體不斷擴大，美國中國通群體內部呈現新的權力分化和權力結構。受限於特定的歷史背景以及傳統的美國中國通研究範式，這些嶄新的研究問題並未得到關注和回答。得益於社交媒體海量、可供計算的關係數據，以及計算傳播研究範式的興起，本文嘗試對以上問題予以回答。具體而言，本研究關注的核心問題有：社交媒體時代美國中國通在社交網絡的權力結構如何？哪些中國通擁有較高權力，主導著群體內的涉華信息交換？基於交換網絡理論（Exchange Network Theory），本研究嘗試運用社會網絡分析法對以上問題進行研究。
本文提出以下研究假設：
1.由於擁有更多的信息資源，記者型美國中國通交換網絡密度大於高校學者、智庫研究員以及政府官員中國通。
2.相較於高校學者、智庫研究員和政府官員，記者型美國中國通更傾向佔據網絡核心位置。
3.由於不同類型中國通佔有信息資源的差異性，美國中國通內部會分化出不同模塊（modularity），擁有更多記者型美國中國通的模塊將成為權力關鍵模塊。
研究方法
社會網絡分析法
社會網絡分析具有定量研究的優勢，常用的分析指標包括：（1）中心性（centrality）；（2）中心勢（centralization）（Scott, 2000）。
多數研究通過度中心性指標描繪信息資源在某個節點的聚集情況，但交換網絡理論學者指出，簡單的度中心性指數並不能很好地體現一個節點在網絡中的權力位置，因為它只反映了與該節點直接相關的連接數，對於間接預期產生連結的節點則被忽略，而這些節點恰巧也可能位於一個節點權力範圍（Cook et al., 1983）。因此，有學者提出權威中心性指標。所謂權威中心性，是由節點的入度所體現。具體而言，一個節點被稱為權威（authority）節點，意味著該節點擁有更多指向它的連結，而這些連結是由擁有許多出度的樞紐（hub）節點發出。權威節點的值越高，說明受到樞紐節點的推薦性越高，在信息傳播方面，便指權威節點所發信息是高度可信的，更值得推薦，換言之，更具有交換的價值。因此，權威中心性可以更好地識別社交網絡中的關鍵節點（Kleinberg, 1999）。
所以，作為一種更好地衡量網絡圖中節點信息傳播資源優勢的指標，本研究採用權威中心性來表示美國中國通群體內部的個體結構位置、權力分佈情況。
研究對象與數據收集
本文選取Twitter 作為研究對象。本研究採取立意抽樣（purposive sampling）研究方法——根據外交學院2015 年發佈的〈美國知華派評估報告〉以及以往中國通研究中出現的個體樣本，同時通過檢索國際媒體上就中國問題發表觀點的信源名稱，在Twitter 上逐一搜索其個人帳號，最終篩選出總計111 名美國知名中國通名單。包括高校學者35 人；智庫研究員33 人；記者32人；政府官員11 人。
本文通過python 程式抓取111 位美國中國通帳戶的彼此關注資料，建立網絡矩陣，結合社會網絡分析軟體ORA、UCINET、Gephi 進行社會網絡分析。
研究結果
記者型美國中國通子網絡密度最高，但並不具備統計學意義上的相關性
111 位美國中國通在社交媒體Twitter 上形成緊密連接的社會網絡，網絡間共有4,940 條連線，全部為雙向連接，互惠性強。
美國中國通群體內社交媒體網絡密度為.36，與此前全球政治領導人（.04）、智庫（.15）、媒體（.01）、報紙（.01）的社會網絡密度相比較（相德寶、張文正，2017a，2017b，2018；相德寶、樂文婉，2019），美國中國通社會網絡密度最高，連接最緊密。
從不同類型美國中國通個體網絡來看，記者型美國中國通社會網絡中，共有32 個節點，385 條連線，網絡密度.78，網絡平均路徑長度 1.224。該群體的社交網絡密度最高，網絡平均路徑長度最短，說明中國通媒體記者群體各成員緊密連接在一起，並且信息互換效率最高，平均只需經過1.224 個節點，充分體現記者信息聯通的職業特性。其中，信息資源優勢排名前三位的是《紐約時報》駐中國記者儲百亮（Chris Buckley），權威中心指數.21；原《華爾街日報》的駐華記者、北京站站長、中國分社社長張彥（Ian Johnson），權威中心指數.20；《紐約時報》中國問題編輯，美聯社前中國新聞總監黃敬齡（Gillian Wong），權威中心指數.20。該子網絡如圖一。
智庫型美國中國通社會網絡中，33 個節點總計281 條連線，網絡密度.53、網絡平均路徑長度1.481。該群體網絡密度最低，網絡平均路徑長度最長，這表明智庫中的中國通聯繫較為鬆散，信息交換效率較低。其中排名前三位的是布魯金斯學會研究員歐逸文（Evan Osnos），權威中心指數.21；美國外交關係協會（Council on Foreign Relations）易明（Elizabeth Economy）， 權威中心指數.20， 和亞洲協會石宇（Isaac Stone Fish），權威中心指數.20；該子網絡如圖二：
高校學者型美國中國通社會網絡中，35 個節點總計413 條連線，網絡密度.70、網絡平均路徑長度1.306。該群體的網絡密度和平均路徑長度均排在第二位，值得注意的是，該網絡連線數最多，說明在該群體內部，學者與學者之間有充分的互動，核心與邊緣分野不明顯，信息交換網絡渠道通暢。其中排名前三位的是麻省理工學院政治學教授傅泰林（M. Taylor Fravel）（.21）；加州大學聖地牙哥分校中國政治與經濟問題專家史宗瀚（Victor Shih）（.20）；和哈佛大學肖恩斯坦中心學者裴若思（Jane Perlez）（.20）。如圖三。
政府官員型美國中國通社會網絡中，11 個節點總計35 條連線，網絡密度.64、網絡平均路徑長度1.400。該群體雖節點數最少，連線最少，但其網絡密度、網絡平均路徑長度仍排在智庫學者之前，官員與官員之間在社交媒體平台上聯繫較散，不如記者群體活躍，且在信息交流、互惠程度不高。美國前總統唐納德．特朗普（Donald J. Trump）排名首位（.12）；國務卿邁克．蓬佩奧（Mike Pompeo）（.07）；特朗普前國家安全顧問、美國對外鷹派典型代表約翰．羅伯特．博爾頓（John Robert Bolton）（.06）。如圖四：
整體而言，美國中國通媒體記者、智庫研究員、高校學者、政府官員四個子網絡中，媒體記者網絡密度最高，連接緊密。其次為高校學者，再次為政府官員和智庫研究員。並且以《華爾街日報》記者群體為絕對網絡核心。
為進一步檢測記者型中國通群體區別於其他類型中國通社會網絡的通用性（generalization），本研究進行了獨立樣本t 檢定，得到更普遍情況下兩類資料差異情況。根據檢測結果，記者型美國中國通的網絡密度值（.78）大於其他三類非記者型美國中國通的網絡密度均值（.05），均值差為.31，說明記者型美國中國通所建立的社會網絡確實要比其他三類非記者型美國中國通更緊密，研究假設一獲得支持。但推廣到更隨機的情況下，如表二（排列次數10,000，隨機種子數7,581，p = .25＞ .05），這意味著，當群體內部信息交換資源的相似性較高時，在統計學意義上，記者型美國中國通的社交網絡密度，並不一定比其他類型美國中國通的網絡密度更大。數據情況與檢驗結果如表一、表二。
美國中國通群體內部存在明顯的核心—邊緣分化；媒體記者、高校學者型中國通多位於核心，智庫、政府官員型中國通多位於邊緣
網絡由節點和節點相互連接而成，並遵循「網絡化邏輯」（networking logic）。信息、物質，甚至權力都會在社會網絡內進行交換、流動。由於個體擁有資源的不均衡，這種流動勢必會帶來內部「不對等」的結構關係（卡斯特，2018）。交換網絡理論中提到的權力的不平衡概念同樣會在社交網絡平台中體現。因此，本研究借助UCINET 軟體中核心—邊緣模型算法，對美國中國通社交媒體網絡結構進行分析。結果顯示，美國中國通群體內部產生明顯核心—邊緣分化，111 個網絡節點中，有51 個節點處於核心位置，而處於邊緣位置的節點有60 個。
I.核心群體特點：媒體記者多處於核心，高校學者其次
在51 個核心節點中，20 位是媒體記者，高校學者有18 人，智庫研究員佔 13 人。媒體記者中八位來自《華爾街日報》、五位來自《紐約時報》；《華盛頓郵報》和彭博通訊社分別有三位屬於中國通核心群體。可以看出，美國主流媒體記者中有一群對中國有深入研究的專家，他們在新聞媒體中發佈報導，並積極發表自己觀點，其信息資源吸引到來自整個中國通群體的注意，影響整個群體網絡內信息資源的流向。高校學者中，哈佛大學學者居於核心位置數量最多，有三位；其次分別有兩位普林斯頓、康奈爾大學學者，另外還有包括麻省理工、斯坦福在內的一眾美國「常春藤」高校學者，都處於美國中國通核心位置，其在中國通群體中的資源佔有能力不容小覷。
II.邊緣群體特點：美國政府官員、智庫學者多位於邊緣，影響力較弱
在中國通社交網絡邊緣，智庫群體中的卡內基和平基金會、蘭德公司和亞洲協會的研究員較多，表明智庫研究員在社交媒體上並不活躍，信息發佈頻度較低，這可能與其機構規模、工作重點有一定關聯。美國政府官員處在邊緣群體的中國通有美國前總統特朗普、副總統彭斯，以及國防部長、商務部長等人。
為進一步觀察記者型美國中國通和非記者型美國中國通的核心邊緣位置關係是否在統計學意義上存在相關性，本研究對中國通類型進行了卡方檢驗，檢驗結果如表三。皮爾遜卡方—漸進顯著性（雙側）係數為.002，χ2 = 9.722，具有統計學意義，研究假設二獲得支持。記者型美國中國通與其身處的網絡核心位置存在高度相關性，即相較於其他非記者型中國通，記者型中國通更多地會佔據網絡結構的核心位置，形成權力結構的優勢一方。
美國中國通信息交換網絡分為三個模塊，記者—學者模塊形成權力優勢一方；但具有一定隨機性
由於網絡節點自身擁有信息資源程度的差異，伴隨交換行為，會建構出不同的關係，節點之間進一步凝聚，進而形成分組的模塊（module）。模塊度（modularity）是一種常用的衡量節點分組品質的標準，模塊度越高說明所檢測到的社團越符合「內緊外鬆」的特徵，分組品質越好。Mark Newman（2006）提出了一種經典的社團檢測方法——模塊度最大值法（modularity maximization）。它通過考察網絡中所有可能的節點分組，找到使得模塊度最大的分組方式。通常模塊度取值範圍在[-0.5,1] 之間，越接近1，說明網絡劃分的品質越好。本研究借助R語言igraph 包對美國中國通模塊度值進行測量，結果為.03。
據表顯示，三個模塊分別由三類不同類型的中國通主要構成：模塊一以智庫研究員為主；模塊二以政府研究員為主；模塊三由媒體記者和高校學者為主。由此可見，在美國中國通交換網絡內部，智庫研究員、政府官員，以及媒體記者—高校學者各自形成了明顯的交換網絡子群體。其中模塊三——由記者和學者組成的群體數量最多，也在整個交換網絡內佔有最多信息資源，從而形成權力關鍵子群，研究假設三獲得支持。
為了進一步獲知modularity 的數值是否為隨機解析產生，本研究運用R-Studio 生成了Erodos-Renyi 隨機網絡圖（n = 111, m = 4,940），檢驗在隨機種子為1,000 的情況下，美國中國通信息交換網絡的modularity數值是否小於隨機網絡圖的modularity 值。根據計算，隨機網絡圖的 modularity 為.005，明顯小於.03 美國中國通社交網絡的解析值，說明目前美國中國通構建的信息交換網絡中，各個模塊的形成具有一定的隨機性。
結論與討論
主要研究發現
結果顯示，研究假設一獲得支持，但不具備隨機性（排列次數10,000，隨機種子數7,581， p = .25 ＞ .05）；研究假設二獲得支持（p = .002 ＜ .05，χ2 = 9.722）；研究假設三獲得支持（modularity = .03），但模塊的分化具備一定隨機性（modularity = .005 ＜ .03）。
具體而言，針對研究假設一，本研究發現記者、學者、研究員、官員四類美國中國通在Twitter 上建立了緊密連接信息資源交換網絡，網絡密度達到.36。其中相較於智庫研究員、高校學者、政府官員的網絡密度，記者型中國通子網絡最高，聯繫最為緊密，但並未呈現統計學相關性。
針對研究假設二，本研究發現四種類型的美國中國通在其群體內部分化出明顯的「核心—邊緣」結構，媒體記者、高校學者型中國通佔據核心，智庫、政府官員型中國通多位於邊緣，社交圈層分化較為明顯。結合研究發現一，美國中國通群體內，記者型美國中國通內部既高度聚集，又整體位於中國通網絡的核心，說明記者型美國中國通群體內部存在緊密的信息交換，處於美國中國通信息交換網絡的權力核心。
針對研究假設三，本研究發現，美國中國通信息交換網絡內劃分為三個子群，分別由不同類型的中國通主導。其中，記者—高校學者組成的子群佔據了整個信息交換網絡的大部分位置，形成了權力結構中的優勢一方。但隨機網絡圖的modularity 值為.005，各個子群的形成具有一定的隨機性。
整體說來，社交媒體時代，記者型中國通利用社交媒體平台形成了當代中國通信息交換網絡的權力優勢。社交媒體平台作為一種權力制度性基礎，在美國中國通信息資源交換網絡當中發揮重要的作用。
社交媒體：作為權力的制度性基礎
對美國中國通而言，擁有涉華信息資源優勢本身其實並不能構成其本身的權力地位。交換理論家認為，任何資源，只有在某一制度環境下被需求，個體才會被驅動進行交換，進而產生權力，即權力的產生需要具備制度性基礎（華萊士、沃爾夫，2008）。對美國中國通而言，記者群體所佔有的涉華信息資源之所以有交換價值，並非其信息本身具有價值，而是處在中美兩國戰略背景下，雙方博弈對抗而產生的對華信息需求的情況下，而具有價值。但是，此種國際關係層面、信息需求層面的基礎也只是促使該群體涉華信息具備價值的其中一面，作為技術平台，社交媒體實際上也成為了賦予信息以價值的制度性基礎之一。社交媒體並不只是簡單的技術平台，對於美國中國通而言，為形成影響力或權力，他們不得不通過社交媒體實現跨越時空的信息交換、連接，以此達到目的。
·The End·
本文系簡寫版，參考文獻從略，原文刊載於《傳播與社會學刊》第59期。
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