‘‘Privacy’’ in Semantic Networks on Chinese Social Media: The Case of Sina Weibo

書名（以學術體例詳填資料，網路來源提供超連結及檢索日）：

Elaine J. Yuan, Miao Feng, & James A. Danowski（2013）, ‘‘Privacy’’ in Semantic Networks on Chinese Social Media: The Case of Sina Weibo, Journal of Communication,63(6),1011-1031.

導讀者：朱蘊兒

原作摘要：

前所未有的社會與科技革命給當代中國帶來了新的問題：隱私的意義與界限為何？本研究以——中國最大的網路社交媒介——新浪微博上的話語為分析對象，搜集了18，000則包含了“隱私”關鍵字的微博，進行聚類分析，得到了11個類目，其中的每一類都代表了一個特殊的意義層面。我們將研究結論放置於快速發展的私領域與不斷浮現的公領域的文本背景下討論，發現隱私不但反映了、更是重新建構了新浪微博上的社會性。

重點整理：

“隱私”包涵著多重的意義，它不僅呈現了中國網民的個人自尊與安全的需求，也呈現了中國公民與日俱增的政治參與意識，同時在“隱私”的概念中也隱藏著自我與他者、個人與集體、私人與公開以及社會空間的界限。因此“隱私”概念可以作為指標，用以測量新浪微博這種社會科技（sociotechno）平臺對社會規範與政治參與的影響。

以往的研究主要專注于個體價值層面的探討，常常將公眾對於“隱私權”的重視視為個人主義興起的象徵，並且能夠幫助個人在私領域中達成自我實現。而沒能將其上升到更大的政治社會層面，因此具有一定的局限性。受到文化與政治傳統的影響，不同國家對於“隱私”的理解必然有所差異，故不能將英文詞彙中的“隱私”概念的指涉、意涵直接套用到中國。

經濟基礎：16世紀后中國開啟的商品化進程，直至近幾年才由計劃經濟過渡到市場經濟，帶來了消費者權利意識的覺醒，動搖了原本公眾對於“集體大於個人”的想法，個人主義才回覆它應有的位置。
文化背景：中國人長久以來受到家庭關係的約束，無法形成獨立的個體。

研究問題

RQ1：隱私在中國公私領域中是如何被討論與實踐的？

RQ2：這些討論與實踐中展現的中國公私領域的關係是怎樣的？

RQ3：新浪微博等社會媒介在用戶隱私的社會實踐中扮演怎樣的角色？

研究方法

採用語義網路分析法，計算詞彙出現的頻率、共現情況與詞與詞之間的距離，接著按照算法將其分成不同的語義簇（network clusters），最後繪製語義網絡圖。

1. 資料搜集：從2012年3月到6月期間所有包含“隱私”關鍵字的微博中隨機抽樣，最終搜集到了18，000筆資料。

2. 淨化語料庫：取出雜訊與不相關的信息；

3. 斷詞：使用ICTCLAS分析系統，從中取出名詞、動詞與形容詞；

4. 共現分析：使用WORDij3.0（Danowski,1993）計算詞彙與關鍵字“隱私”共同出現在“三個詞間距（three-word window）”以內的次數，將超過10次的詞抽取出來，再將這些詞彙按照共現的次數聯結成語義網絡。

5. 聚類分析：使用NodeXL繪製圖表，并使用Clauset-Newman- Moore演算法進行聚類分析。

6. 繪製語義網路圖：使用Gephi將整張語義網絡與其中的簇以圖的形式視覺呈現，節點的大小由與之聯結的節點數決定，而節點間距則代表著聯結的強弱。

結論

詞彙自動聚集成了11個類簇，由規模大到小分別可分為：社會角色與關係、媒介與科技、職業（第3組與第4組）、具體實例、公共政策（第6組與第7組）、家事情緒與規範、名人、社會空間結構（如房間、玻璃等）、情緒。

討論

1. 以個人自由主義的觀點來看，“隱私”關係著自我身份與自我實現，因此與其共現頻率最高

的詞語就是“個人”，而尊重隱私、缺少隱私則是兩個最常見的主題。

2. 對“隱私”的討論中蘊藏了人際關係與社會規範的思考。

3. 社會對於不同性別、不同社會角色的“隱私”有不同的觀點，比如戀愛中的女性常常會侵犯

男伴的隱私，母親的餵奶職責勝過身體隱私。

4. 結合個人社會關係來看，“隱私”仍然是一件與抽象的“他者”更相關的事，且常常帶有負面的含義。通過研究我們發現，新浪微博不僅能夠作為溝通、展現或檢驗“隱私”的工具而存在，甚至還能重塑社會對於“隱私”的定義及理解，並借此進一步影響人們對人類存在、政治現實以及政府角色的理解。

與本研究問題意識相關的概念與延伸對話

1. 簇：由語義網絡中的一部份節點組成的子集，相比起其他節點（node），一個簇內的節點聯繫更緊密。一個簇也許可以反映如“隱私”概念的一個特定層面。

2. ICTCLAS：中國科學院計算技術研究所在多年研究工作積累的基礎上，研製出了漢語詞法分析系統ICTCLAS(Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System)，主要功能包括中文斷詞；詞性標注；命名實體識別；新詞識別；同時支援用戶詞典。

3. NodeXL: 基於微軟Excel的社會網路分析工具，簡單，不需要程式基礎，適合于無技術背景的傳播學生。

延伸閱讀：(請用學術體例將參考文獻中值得延伸閱讀之文章、書籍或網址列於此處)

1. Danowski, J. A. (1993). Network analysis of message content. In G. Barnett & W. Richards (Eds.), Progress in communication sciences XII (pp. 197–222). Norwood, NJ: Ablex.

2. Hansen, D., Shneiderman, B., & Smith, M. A. (2010). Analyzing social media networks with NodeXL: Insights from a connected world. Morgan Kaufmann.

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