社会网络分析网络传播论文

[摘要][目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律，使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用，使其理论和方法更加完善，也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。下面是小编整理的《社会网络分析网络传播论文 (精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！

社会网络分析网络传播论文 篇1：

基于社会网络分析的网路舆情管理研究

摘要：随着网络技术的繁荣发展和网络用户的不断增加，网路言论更加自由，加强网络舆情的研究分析和管理导控就显得尤为必要。论文介绍了网络舆情及社会网络分析方法的基本知识，研究了用社会网络方法进行网络舆情分析的一般过程，并选取具体实例进行分析。其次采用社会网络方法中的重要指标，如网络密度、凝聚子群、度、网络直径、聚类系数等进行了定量分析，尤其分析了网络中各节点的度分布特征和中心性。最后，对网络舆情的管理监督给出意见建议。

关键词：网络舆情;社会网络分析;Ucinet

Research on Management of Network Public Opinion Based on Social Network Analysis

WANG Shun-ye， LIU Da-yong

(Langfang Teachers University， Langfang 065000， China)

Key words： network public opinion; social network analysis; Ucinet

1 网络舆情

舆情是公众关于现实社会及社会中的各种现象、问题所表达的信念、态度、观点等的总和，具有一致性、强烈性和持续性，对社会发展及有关事态的进展产生影响[1]。在中国，网络舆情主要由网络中的媒体言论、论坛新闻跟帖、博客微博的关注情况等共同反映与形成，网络舆情是对社会舆情的反映，也是舆情在互联网上的映射[2]。

网络舆情具有信息功能、导向功能、沟通功能、监督功能，有效控制网络舆情信息的真实性、准确性和及时性对规范网络信息起着至关重要的作用，对社会监督和稳定社会秩序产生一定的影响。网民不但通过互联网曝光一些热点事件，为加强对政府舆论监督起到推动作用;同时也有相当数量的网民通过互联网造谣传谣，对构建和谐社会造成不良影响[3]。所以，网络舆情的研究分析和管理导控是十分必要的。

2 社会网络分析

社会网络的研究出发点是行动者之间存在的各种联系，社会网络分析采用数学方法中的图论来描述，社会网络分析研究的是深层次的、隐藏在复杂社会系统表面之下的一定的网络模式[4]。一个社会网络由多个点和各点间的连线组成，“点”是各个社会行动者，“边”是行动者之间的各种社会关系，社会网络分析就是建立这些关系的模型，力图描述群体关系的结构，研究这种结构对群体功能或者群体内部个体的影响[5]。

对于网络舆情的研究主要分为两个方向：一是对网络传播的信息内容进行研究，发现重要舆情内容;二是对网络中结点构成的网络结构进行研究，发现该网络的特征[3]。因此，如果将社会网络分析方法应用于网络舆情研究领域，将有助于实现系统化分析，通过定量定性方法，从结构和内容两方面得到网络舆情分析结论，进而有效地协助相关部门监控、管理互联网用户的上网行为、维护互联网舆论氛围的健康，及时地控制和规范网络信息的传播是亟需研究解决的问题[1]。

3 基于社会网络的网络舆情分析

3.1 研究方法和步骤

基于社会网络的网络舆情分析中所采用的通用的研究方法是：确定研究对象、数据采集、数据预处理及存储、数据分析、结论讨论。

选择确定研究对象。选择所要进行分析的事件或话题，确定网络舆情研究的方向，是发现舆情内容还是网络舆情结构分析。

数据采集。需要根据选定的研究对象，从网络中尤其是从论坛、博客、微薄等虚拟社区中获取相关信息，根据网民之间通过发言和回复形成交流关系、相互关注关系、互为粉丝关系等，建立行动者间的关系数据。数据采集的方法可以通过编程实现，也可以选择适当的网络爬虫软件爬取所需要的原始数据。

数据预处理及存储。收集到的原始数据需要进行预处理才能存储分析。数据预处理首先是内容上的筛选，且有回复关系或关注引用关系等。如果社会网络很大，便于分析需要删除关系较简单的点，这些点对整体网络的特征不会产生根本影响。根据研究目的不同有时以所有帖子或博文为研究对象，有时则需要选择某一时间段内的帖子或博文为研究对象。预处理后的数据按照社会网络分析软件的要求进行存储，建立关系矩阵。

数据分析。以存储数据为一局，选择恰当的社会网络分析指标以得到所研究网络的特征，通过定量计算和定性分析相结合的方法，挖掘网络舆情信息。

结论分析讨论。通过上述分析结果，获得舆情网络信息，明确舆情应对策略，采取科学的方法对相关网站进行管理和监督，并关注意见领袖，对其采取正向引导以期引导整个舆论网络向积极的方向发展。

3.2 实例分析

本文选取天涯网络社区中题为“京津冀一体化下的中国经济将何去何从”的主题帖及相关回复作为研究对象，时间截点从2014年4月5日20时33分到2014年4月11日13时56分，共有有效贴188个，涉及网民120人，有发帖回复关系的网民49人，有效的发帖回复关系为106个。为了充分保护网民的隐私，文中用1-49编号代表这49位网民。本文使用Ucinet社会网络分析软件对数据进行分析。将存储在Excel中的关系数据读入Ucinet中，形成的关系网络如图1所示。

3.3 社会网络指标分析

3.3.1网络密度

通过计算，整个网络的密度为0.0451，网络中关系的标准差为0.3984，网络密度值很低，表明该网络涉及的网民并未形成紧密联系，仍然比较松散。但是网络舆情是动态发展的，舆情发展后期可能会出现参与网民不断减少的情况，此时网民的凝聚力可能会增强，还应时刻关注网络舆情变化。

3.3.2凝聚子群

文中通过“成分”分析该网络的凝聚子群。如果一个图可以分为几个部分，每个部分内部成员之间存在关联，而各个部分之间没有任何关联，在这种情况下，我们把这些部分称为成分[5]。有向网络数据中的成分的定义分为“弱成分”和“强成分”两种。

通过Ucinet对该网络分析得到7个弱成分，含有至少3个节点的弱成分有两个，第一个弱成分包含36个节点，即图中最大的连通子图，第二个弱成分包含3个节点，分别是14、34、40。对该网络进行分析得到40个强成分，含有至少3个节点的只有1个强成分，包含5、7、15、24、30、31、41、46、48这9个节点。通过凝聚子群的研究揭示了群体内部的子结构。

3.3.3度

通过Ucinet软件得到所有网民对应节点的出入度值，出度代表回复他人的次数，入度表示被回复的次数。出度越高表示网民越活跃，入度越高表示越被关注，一般总度值越大的节点在网络中越重要，“权力”越大。

在所有节点中入度最高的两个节点分别是17和31，入度值分别是19和14;出度最高的两个点分别是31和30，出度值分别是52和9。总度数前三名分别是31、30、17，度值分别为66、22、19。这说明该三个人在整个网络中最活跃，易被其他网民关注和回复，在整个网络中处于“权力”中心地位，即意见领袖，需舆情管理部门重点关注。

同时，该网络的点出度中心势为9.635%，点入度中心势为3.255%，该网络的中心势较低，说明网络结构比较松散。中心势越接近1说明网络越具有集中趋势。

另外，由于该网络不是一个连通图，则最短路径的计算就会不准确，由此得到的中间中心度就不够准确，所以选择最大的弱成分子网，得到的各点标准化中心性分析如图2所示，分别包含度数中心性、接近中心性、中间中心性。

度数中心性一般指在网络中一个节点与其他节点有直接关联，则该节点处于中心地位[6]。该值越大，说明该网民在该网络中越活跃。

接近中心性表示一个节点传播信息时不依赖其它节点的程度。当某行动者离其他人越接近，则在传播信息过程中越不依赖其他人。一个非“权力”中心成员必须要通过他人才能传播信息，易受他人控制。所以该属性关注的是不受别人控制的能力。

中间中心性主要反映行动者在中间路径上的控制能力，如果有很多节点与其相连，其地位就比较重要。如果一个行动者占据网络中的位置越多，其中间中心性也就越高，就存在更多依赖这个中间中心点的行动者。所以该属性衡量怎样使行动者控制其他行动者的能力问题[7]。

通过对图2这三个属性的观察发现，节点31、30、17在网络中的活跃度最高，其不受其他节点控制的能力最强，节点31、41、30对其他节点的影响控制能力最强。

3.3.4网络直径

由于该网络是不连通的，所以直接研究网络直径无意义。计算最大弱成分组成的子网络其平均网络直径为2.163，值较小，表明节点间建立关系较容易，平均2-3个人就可以发生关系，呈现“小世界”现象，符合“小世界”理论。

3.3.5聚类系数

通过计算最大弱成分组成的子网的聚类系数为0.183，水平偏低，说明网络中节点间交流较少，未形成长期稳定的关系，同时也说明在主题帖发表初期，参与者相互之间交流不会很多，随着事件发展和时间推移，参与者针对该主题进行广泛交流后，网络的聚类系数可能变大[3]。

3.4 结论讨论

从整体上来看，这个网络舆情所组成的网络密度小、结构松散、不连通，不能用单纯的网络直径及聚类系数进行描述，所以这两个参数是基于网络中最大的弱成分组成的子网的。网络直径比较小，聚类系数较小，网民之间易于建立联系，网民之间交流较少，未形成稳定的交流关系。网络中的关键节点31、30、17的活跃度最高，不受其他节点控制的能力最强，节点31、41、30对其他节点的影响控制能力最强。结合前面分析，虽然节点间的关系较少，但两者建立关系则较容易。另外，对像31号这样的意见领袖需要重点关注，他们对整个网络的连接贡献较大，对整个舆情的演变起到关键作用，在一定程度上引导着舆情的发展方向。

4 管理对策研究

对网络舆情的分析不仅是对舆情内容的分析，同时需要分析舆情行动者之间的社会结构，探究舆情形成和发展的一般规律。通过定量和定性的分析，挖掘网络的相关特点，寻找意见领袖和核心小群体，通过对他们的引导，以达到对整个网络舆情发展的引导。

网络舆情管理具体措施分两步：第一步网络舆情的防范，政府或相关部门充分利用论坛、微博、博客等虚拟社区主动公布相关信息，构建自己的社会网络，引导舆情发展，防患于未然。第二步网络舆情监管处理，相关组织通过网络舆情处理平台，及时分析舆情内容并持续不断的追踪舆情发展动态，充分利用虚拟社区传播快的特点，对不良事实拿出相关证据予以反驳，传播正能量，消除负能量。另外，监管部门对舆情发展后期往往疏于管理和关注，致使因关部门处理不当或者是网民对处理结果的不满而产生的一些负面消息不能得到切实有效的关注，导致舆情的发展出现新的发展动态，所以，看似结束的事件仍需要后期的舆情监督和管理。

5 总结

本文介绍了网络舆情及社会网络分析的基本知识，研究了用社会网络的方法进行网络舆情分析的一般过程，并选取了具体实例进行分析。对于所构建的网络密度小、结构松散、不连通的特点，定量分析了社会网络分析方法中的关键指标，如网络密度、度和中心性、网络直径、聚类系数等。凝聚子群分析是社会网络分析中很重要的组成部分，本文选取了成分作为凝聚子群的分析工具，并具体进行了强弱成分的划分。另外，对于不连通特点选择了最大的弱成分组成的子网进行分析。最后，对网络舆情的管理监督进行了分析研究。

参考文献：

[1] 张璇.基于社会网络分析的舆情管理研究[D].合肥工业大学，2013.

[2] 曾润喜.网络舆情管控工作机制研究[J].图书情报工作，2009，53(18).

[3] 石彭辉.基于社会网络分析的网络舆情实例研究[J].现代情报，2013(2).

[4] 赵德伟.徐正巧.基于社会网络分析的网络舆情数据挖掘[J].福建电脑，2014(8).

[5] 刘军.社会网络分析导论[M].北京：社会科学文献出版社：2004.

[6] Drezwski R. Sepielank J. Filipkowski W， The application of social network analysis algorithms in a systm supporting money laundering detection [J]. Information Sciences， 2015(295).

[7] 王昕巍，邢云菲，赵丹，李嘉兴.基于社会网络分析的移动环境下网络舆情信息传播研究——以新浪微博“雾霾”话题为例[J].图书情报工作，2015(7).

作者：王顺晔 刘大勇

社会网络分析网络传播论文 篇2：

基于社会网络分析的移动舆情传播模式及监管策略研究

[摘要][目的/意义]研究在互联网环境下舆情信息传播路径及传播规律，使社会网络分析法在今后的舆情信息研究中能够更好地被应用，使其理论和方法更加完善，也能对移动环境下舆情传播监管对策具有一定的借鉴意义。[方法/过程]在对研究对象界定的基础上，利用社会网络分析法(Gephi软件)结合新浪微博“大学生理财”的话题所采集的基础数据，对移动网络环境下舆情传播特征、过程、规律进行实证研究，参考研究结论提出具体监管对策。[结果/结论]验证了社会网络分析方法对于移动环境下网络舆情信息传播研究的有效性和实用性，说明了移动环境下网络舆情信息传播的大致特点，并且为今后进行此项研究提供了新的思路，为实践层面监管网络舆情信息传播提供了借鉴模式。

[关键词]网络舆情;舆情传播;社会网络分析法

随着信息社会的快速发展，互联网和智能手机走进千家万户，移动新媒体成为传播网络舆情的新平台。据cNMc第39次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2016年12月，中国网民规模达7.31亿，其中手机网民规模达6.95亿，占比达95.1%。截至2016年9月，微博月活跃人数已达到2.97亿，较2015年同期相比增长34%;日活跃用户达到1.32亿，较去年同期增长32%。直播、视频相关业务在移动互联网的快速发展迅速引爆全行业。微博作为社交媒体的平台性作用不断凸显，话题类型涉及众多行业领域且影响力不断扩大，在大众用户都比较关注的热点问题上，更是具有绝对的影响能力，因此也对新形势下网络舆情的传播监管提出了新的要求。

目前，领域内现有研究成果主要集中于舆情传播的模型构建、突发事件/敏感事件、政府主体视域的舆情传播研究。例如，兰月新、王国华、曾润喜、张鹏等人组成的研究团队，更多关注于突发，敏感问题的舆情研究;陈福集学者更多的将研究应用对象定位于政府，将算法与舆情研究结合;齐佳音学者主要基于微博对企业网络舆情、突发事件舆情进行研究;朱恒民学者将计算机算法应用于网络舆情研究;黄微学者关注于网络舆情的演化机理;张玉亮学者关注于突发事件舆情研究;曹树金学者关注于网络舆情的标引算法等。但对于“潜在”舆情关注较少，对于传播受众较多、发酵力明显的舆情研究过少，对于新媒体环境下舆情的监管方法研究较少。高校网络舆情与一般网络舆情相比，受舆情传播者为“网络原生居民”影响，舆情传播呈现出“传播速度快、参与者众多、社会发酵能力明显、内容多元与分散”等特点，较易形成大规模网络舆情传播的“核心社区”，因此是监管难度比较大、监管重要性明显的舆情信息。本文采用社会网络分析法，以新浪微博上“大学生理财”舆情案例进行实证研究，分析网络舆情的传播特征、传播过程、传播规律，为网络舆情传播监管提供相应路径。

1相关理论

1.1网络舆情

舆情这个概念随着互联网的不断发展，越来越多的得到广大民众的重视。据现有的文字记载，“舆情”一词最早使用在中国唐朝，出自《全唐诗》中诗人李中所作《献乔侍郎》一诗：“格论思名士，舆情渴直臣。”《辞源》将“舆情”解释成“民众的意愿”，而在《新华字典》中，同样将“舆情”解释成“老百姓的情感和社会情绪”。网络舆情指的是在互联网上流行的对社会问题表达不同看法的舆论观点，是公众的社会舆论通过网络信息渠道进行互相传播、互相影响的表现形态。网络舆情传播的信息也往往是社会生活中的某些热门话题、焦点问题，是具有较强影响力的言论和看法。

1.2社会网络分析

依据中国知网中《当代西方社会发展理论新词典》所给出的定义，社会网络分析法是一种研究社会结构与社会关系的方法，其发展基础是社会计量法。

社会网络是由“点”与“线”所构成的直观图形，点代表了社会学分析的基础单位(如个人、群体或社区等)，点的特征受基础单位特征定义;点之间的连线，表达出点之间实际存在的某种关系。社会网络中的点通常划分为三类：有直接关系的点、孤立点(不与任何点发生关系)、间接关系点。社会网络分析法常用图示的过程，实现对社会网络概貌的直观展现，并利用图形进行其间的关系分析，统计相关分析和因素分析等，也常被引入社会网络的分析。

2实证数据采集及清洗

本文通过编程方式接入新浪微博开放平台，获取“大学生理财”热点话题原始数据，在数据清洗后利用社会网络分析法(Gephi软件)等工具进行相关图标绘制及分析，完成实证研究过程。实证流程如下：1)选择数据源。数据源应具备两方面的特质，一是具有大量的信息用户，只有在数据量保障的基础上才能有效地研究出信息用户的舆情传播行为;二是传播的信息应具备一定的舆情发酵能力，才能够有效保障实证结论具有借鉴性。因此，研究选择中国网民使用频率最高的新浪微博平台，结合受众关注点较高的“大学生理财”话题作为数据源。2)采集数据。在以JAVA编程接入新浪微博开放平台后，遍历所有转发、评论节点获取“大学生理财”等相应字段的信息数据，作为后续研究的基础数据。3)数据清洗及分析。针对获取的原始数据，通过中文分词操作实现数据清洗，形成要素数据库、精简数据库，通过使用社会网络分析软件(Gephi)进行绘图及进行具体关系分析。

2.1选择数据源阶段

按照研究设定的数据源选择标准，基于新浪微博所获取的“大学生理财”信息数据量，利用微指数工具绘制出指数图，如图1所示。通过图形可以显示出该话题信息量非常大，而且人们比较关注，完全符合研究设定的选择标准。本文选择有关大学生理财的五大热点话题，分别是大学生理财意识、大学生理财安全、大学生理财方式、大学生理财效果、大学生理财监管。以相应热点话题关键字进行搜索，在2012年1月1日至2017年1月1日时间段范圍内，共有发布“大学生理财”话题的原创微博地址数1647，通过浏览其内容，判断其与本文主题具有密切相关度并具有广泛的代表性;在1647条原创微博地址基础上，进一步采集转发和评论该话题的微博信息用户数据量，共计13564条。通过图1时间分布趋势，还可以分析出信息的发酵程度及趋势。

2.2采集数据阶段

截至2017年1月1日，共获得13564条“大学生理财”新浪微博相关数据。在新浪微博“大学生理财”话题相关数据采集的过程为：划定时间跨度，在本时间跨度内查询“大学生理财”微博信息;查询相关微博的对应的评论和转发的地址并记录;重复上述相关步骤，并将相关的有用的信息保存到ACCESS数据库中。

2.3数据清洗及分析阶段

使用Excel、Uhraedit等软件实现对数据的规范化处理及清洗过程。根据微博地址码进行了数据项去重复操作、日期格式规范化描述操作、无效数据值及缺失值的特殊处理操作、数据表的拆分或合并等操作，并最终形成大学生理财意识、大学生理财安全、大学生理财方式、大学生理财效果、大学生理财监管五个子话题的汇总表。利用社会网络分析Gephi软件进行基础数据分析，绘图过程中结合“Yifannu”流程布局、结合“ForceAtlas 2”进行聚焦。得出五个子话题构成的“大学生理财”网络舆情数据量，如表1所示。

3实证数据结果与分析

3.1数据结果

本文选择“大学生理财”中的五大热点话题：大学生理财意识、大学生理财安全、大学生理财方式、大学生理财效果、大学生理财监管为信息源，获取了13564条“大学生理财”微博数据，从2016年01月01日开始，大学生理财话题被越来越多的人群所关注，广大网民在新浪微博上进行了激烈的探讨，形成了一个完整的网络舆情传播路径。本文以四川共青团官方微博发出的一篇“半数以上大学生爱理财财商却低到让人心疼”选为信息源，将节点选定为进行了此篇微博转发和评论的信息用户，将这些节点与节点间的关系，利用Gephi软件绘制出该话题的新浪微博的舆情传播云图。

3.2结果分析

1)通过舆情传播平均路径长度寻找主体传播媒介。由该话题传播云图可知，在新浪微博平台上，参與该话题的信息用户众多、信息用户分布范围比较广且用户与用户之间的联系相对紧密。这种传播特质，使得“大学生理财”话题的信息评论和相互转载呈现发酵状态，在互联网的环境中产生了比较巨大影响力。从网络舆情信息传播总体特征来看，使用Gephi软件用来统计的许多数据指标显示“移动端网络直径为10，非移动端为4”，对比说明了移动端的舆情传播范围更加广泛，具有更大的影响力。移动端的平均路径长度大于传统网络媒体端平均路径长度，说明了移动端的网络舆情传播速度更快，传播效率更高，即更多的信息用户选择使用移动端工具参与“大学生理财”话题的网络舆情传播，以上数据也证明了现在网络信息舆情传播已进入了一个崭新的时代。

2)通过点度中心性计算寻找舆情传播核心。“点度中心”是通过计算每个节点的出度和入度值，衡量节点在网络中的地位。当节点的入度大，表示该节点具有较大的传播影响力;当节点的出度大，表示该节点在网络传播中呈现出比较活跃的状态。在本实证话题的网络信息传播过程中，“四川共青团”微博号的度值最高达到2271，其中连入度为2259、连出度为32，可以判断出该用户为“大学生理财”话题传播过程中起核心作用的引导性关键中心点。其他“大学生理财”舆情传播节点(前20名)的点度对比值如表2所示。

4移动媒体环境下网络舆情传播监管对策

信息传播是由信源、信道、信息、噪音、信宿等要素共同构成。通过对“大学生理财”新浪微博舆情传播平均路径长度云图的分析，可以得出传播媒介的主体渠道为移动端新媒体网络(信道);通过对该案例的点度中心性计算，能够有效寻找出引导舆情传播的核心用户(信源、信息及“噪音”制造者)及关注核心用户区域(信宿)。通过对以上内容的有效监控，就能够直接实现对舆情传播的有效监管。

4.1关注“重点传播媒介”——加强对传播信息及信道的有效控制

根据“大学生理财”舆情传播实证案例结论，移动端和非移动端的舆情信息传播过程中存在显著差异性，移动端用户占比较大，在网络舆情传播过程中起主导作用，网络舆情传播已经进入了移动新媒体传播主体时代。在移动新媒体传播过程中，舆情传播必须要依靠硬件终端来完成，可以说硬件终端是舆情传播的起点。因此，在新媒体硬件终端中植入相应的监管软件或舆情敏感词库，将有效实现对舆情传播人口的管理。

4.2关注“核心社区”——加强对信源与信宿的有效管理

社会网络分析方法正是基于人群的社会属性现状而产生，人群往往因为具有相似的特质而聚集在一起形成“人群社区”，不同的人群社区又因为人群特征的不同而拥有不同的特质。本文研究了舆情传播能力最强大的“核心社区”之一，高校大学生群体。高校大学生因其与网络的成长相伴，因此具备了“网络原生居民”的特殊属性，对信息技术具有一定的操控能力、对网络具有较强的归属感、对信息交互具有天然的热衷度。因此高校大学生往往成为网络舆情传播的“核心社区”，是舆情信息传播的重要主导力量之一。因此，在网络舆情传播监管过程中，应加强对高校大学生等“核心社区”的有效关注，从“人群社区”源头及群体内部进行舆情传播的监管。

4.3关注“关键用户节点”——加强对“噪音”制造者的有效引导

通过“大学生理财”舆情传播实证案例结论表2(舆情传播节点TOP20的点度对比值)数据可以清晰得出，网络舆情的传播受“关键用户节点”传播影响力明显，也可以表述为“关键用户节点”具有能够实现对网络舆情传播的直接推进或限制的能力，是网络舆情传播的发酵中枢。因此，有效识别出网络舆情传播过程中的关键用户节点，并对该类活跃节点实现有效的引导或控制，即可以实现对网络舆情传播整体的有效控制。本文通过点度中心性的方法，实现了对实证案例关键用户节点的有效识别。

5结语

本文在对研究对象网络舆情进行理论定义后，对社会网络分析法的操作过程进行了初步介绍，在用编程方式接入新浪微博开放平台，获取关于大学生理财意识、大学生理财安全、大学生理财方式、大学生理财效果、大学生理财监管五个子话题构成的“大学生理财”话题为基础数据，进行数据清洗及绘图统计。研究在理论层面上分析出了新媒体环境下网络舆情传播特征、演进过程和传播规律，一定程度上扩宽了社会网络分析法在网络舆情研究中的应用;在指导监管应用方面，以网络舆情传播过程中的“核心社区”、“关键用户节点”和“传播媒介”等角度入手，提出了网络舆情传播监管的对策，具有一定的实践参考价值。

作者：李菲　柯平　高海涛　张琦　宋佳

社会网络分析网络传播论文 篇3：

浅谈网络协议分析软件在网络维护中的运用

摘要：随着计算机和网络技术不断的发展，为了保证网络安全，保证各项活动顺利进行，有必要加大网络维护力度。本文主要从网络协议软件概念、网络协议软件功能、网络协议软件作用、网络协议软件原理及种类、协议软件环境搭建方法和网络安全协议软件安装部署等方面出发，对网络协议分析软件在网络维护中的运用进行分析。

关键词：协议分析软件;网络维护;运用

1 网络协议软件概念、功能及作用

1.1 网络协议软件概念

所谓的网络分析协议软件就是某公司经过自主研发并拥有全部只是产品网络分析的产品。这种网络协议软件不仅拥有行业领先的专家分析技术，同时也能通过捕获和分析网路数据中的底层数据包，而对网络故障、网络安全及网路性能等进行全面分析，以便更为网络中潜在的故障、安全及性能问题的排除提供有效依据。

1.2 网络协议软件功能

网络分析系统主要功能包括故障诊断、流量分析、网络连接和通讯监视、解码分析、统计分析、安全分析、性能分析、协议分析等。网络协议软件在实际应用过程中是通过对故障点进行自動定位和故障原因进行分析的，利用其分析结果能找出最佳网络故障方案;流量数据也比较多，其最大的优势是能对整个网络或是单个部门、单个IP和单个MAC进行统计分析。

1.3 网络协议软件作用

网络协议软件不仅具有跟踪网络实验作用，同时也具有识别和解决故障作用。其在实际应用过程中，可以通过捕捉流经主机和局域实验环境中所有数据包对其上层进行分析，以得出网络实验流量等相关信息，以便为实验管理员做正确决策提供有效依据。当主机和服务网络进行实验通信的时候，主机会对相应服务器进行操作，得到相应信息后，管理人员就能通过得到的信息做出相应决策，以保证服务器安全。

2 网络协议分析软件原理及软件种类

2.1 网络协议分析软件原理

网络协议分析软件要想更好的发挥其作用，就应该对其原理进行分析。在对其原理进行分析的时候，有必要对抓包和解码平台进行分析。毕竟网络分析协议是通过捕获通信报的形式将信息交给上层协议的，再经过上层协议处理模块进行相应处理才能实现网络分析的。因此，再对网络协议分析软件原理进行分析的时候，应该先对抓包和解码进行分析。

抓包一般是以以太网为依据进行网络传播的，以太网作为一种共享网络，其信道是由不同站点组成并共有的，且其在同一时间内只有一个站点能被使用，其网络传送的数帧也只有一个站点能接受。因网络协议分析软件是以广播通信形式进行传播的，不同站点会以MAC地址来决定接受或是丢弃相对应的数帧。正常情况下，每一个站点只接受与自己地址相符合的单帧或是广播帧，而相应数据接收工作则是通过网卡来完成的。

网卡一般是由广播模式、组播模式、直接模式和混杂模式组成的，且这些模式只能及售后广播、组播、地址及与自身相符合的帧、数据。当网卡使用混杂模式的时候，以太网就能以广播通信方式被利用并实现抓包;网络协议分析软件在运行过程中，对工作在底层的函数库是有一定依赖性的。

2.2 网络协议分析软件种类

日常生活中比较常见的分析软件有Tcpdump、Ethereal、Sniffer Pro、Etherpeek/Ominipeek、OpenView和IBM。这些软件不管是通用性、价格，还是平台都有属于自己的特色。其在功能设计上，不仅有能功能简单、协议单一的软件，也有功能多、协议多的软件。但是不管是哪一种，其在实际应用过程中，都应该应该以网络维护现状为依据进行选择。

2.2.1 Tcpdump网络分析软件

Tcpdump网络分析软件是以网络使用者定义为依据对数据包进行截获并分析的工具，其不仅能对网络层、协议进行过滤，也能对主机和网络端口进行过滤，并为and、not提供逻辑语句，以帮助其去掉多余的信息。同时Tcpdump分析软件作为一个能公开源代码和输出相应文件格式软件，能对原有的软件进行升级改进并增加一些辅助功能，以增强网络分析能力。此外，其还能对卸载的网络流量文件进行分析，以方便网络维护，保证网络安全。

2.2.2 Ethereal网络协议分析软件

Ethereal网络协议分析软件的功能比较强大，其能实时捕获网络数据并从被捕获的数据中读取数据。在实际应用过程中可以通过GUI、TTY模式程序访问被捕获的网络数据，也可以通过editcap程序来命令交换机，对捕获的文件进行编辑和修改，同时也能通过过滤器精确显示相应数据并将部分有用的数据保存在磁盘中，以供以后使用。从根本上来说，Ethereal网络协议软件是简单且易操作的软件，其能支持五百多种网络协议解析。然而，Ethereal只能是一种网络分析软件，不具备专用性。

2.2.3 Sniffer Pro网络协议分析软件

Sniffer Pro网络协议分析软件是这类软件中最经典的分析软件，其能支持近百种网络协议解析。在实际应用过程中，Sniffer Pro网络协议分析软件不仅能对网络实验中的流量进行详细分析、实时监控网络实验活动，也能通过其专家分析系统对系统问题进行诊断，并收集网络实验利用率和错误等。然而，这种网络分析软件在实际应用过程中却相对麻烦，其扩展功能也不强，免费的版本也得不到技术支持。对于初学者来说，也不易接受，不能更好的应用在网络中。

3 网络协议分析软件网络环境搭建方法及安装部署

3.1 网络协议分析软件网络环境搭建方法

在网络维护过程中，网络协议分析软件是以嗅探的方式进行工作的，为了使网络协议分析软件更好的发挥其作用，保证协议分析安装部署的顺利进行。就应该对网络环境进行搭建并保证其正确性。只有正确的搭建网络环境，才能更好的对网络中的数据包进行采集，才能对网络协议进行准确的分析。

在实际网络环境搭建过程中，主要有双机直连和采集器两种方式。双机直连就是采用A类双绞线直接连接双网卡进行网络搭建。这种方式的优势是能最大限度的减少集线设备采购费用，也能对通信环境进行单独控制，以满足大部分分析协议的需求。在使用双连机直接搭建网络的时候，必须选择其中一台用于网络服务，以更好的实现特定通信;集线器在网络维护中应用的比较广，集线器环境建成之后，能实现多心愿协议分析，在使用集线器的过程中，其作为集线设备，在同一集線器中只要连接一台计算机就能实现服务。

3.2 网络协议分析软件安装部署

因网络结构多种多样，网络协议种类之多，使得了解网络协议变得十分必要。为了更好满足协议需求，就应该借助相应网络协议分析软件来进行相应管理。毕竟用户在使用网络过程中，常会遇到通讯问题。而这些问题多数是因为软件安装不当而引起的，这就需要通过网络协议分析软件通过采集网络中的原始数据包对相应网络故障进行分析。一旦软件安装不当就会使采集数据包出现差异，进而影响分析结果并出现通讯问题。为了保证通信安全，有必要对网络协议分析软件安装部署进行分析。在网络协议分析软件进行安装部署过程中，应该采用共享式网络，也就是采用集线器作为网络中心交换设备的网络，集线器事实上就是共享模式工作在OSI层次上的物理层。

4 结束语

计算机网络在不同行业中的广泛使用，为不同行业带来了方便，在一定程度上也促进了社会发展。然而，在实际使用过程中，用户总会遇到各种网络安全问题。为了保证网络安全，有必要采取相应措施对网络进行相应维护。在网络维护的过程中，需要通过相应分析软件对网络中的故障进行分析，只有准确的把握网络故障，才能更好的保证网络安全。而网络协议分析软件网络协议分析软件凭借其运行处于旁路状态、便于灵活部署、捕获完整数据包等优势能更好的在网络维护中应用，能使计算机有效运行。

参考文献：

[1] 戴建军，吴卫东，罗廷生.基于可视化技术的网络协议分析[J].现代计算机，2015，()08).

[2] 葛志远，段丽萍，刘佳媚.BDA企业合作竞争网络结构实证分析[J].科技管理研究，2013，()10).

[3] 杨丽菡. 网络维护中常见的病毒及解决方法[J].科技传播，2014，()14) .

[4] 吕迎春. 计算机网络维护工作的若干思考[J].电脑知识与技术，2017，()17) .

(作者单位：大连富士冰山自动售货机有限公司)

作者：钟洪杰