Page 233 - 《社会》2018年第3期

社会· ２０１８ · ３

分析结果显示，“民粹主义左派”（图 ３ 上图上方的菱形）用户大体
上在微博空间中构成一个互动社群，“自由主义左派”（图 ３ 下图左边和
下方的圆形）、“国家主义左派”（图 ３ 下图中间和右边方形）用户则分别
形成了两个相对独立的互动社群。这表明，具有相同思潮特征的用户
可以围绕不同的关键人物形成相对独立的在线社群。此外，“自由主义
左派”存在两个相对独立的互动社群还可能反映了如下社会事实：现有
政策环境在一定程度上隔离了维护和倡导社会底层群体权益（如工人
权益）的行动空间，具有自由主义思潮的人就如何利用现有政治机会来
推动底层群体权益、如何规避政治风险具有不同的理解，从而阻碍了他
们形成紧密的单一社群。
在这五个互动社群中，以方形标示的“国家主义左派”社群居于中心
位置，其他四个社群与这个“国家主义左派”社群均存在一定的互动关
系。这在一定程度上表明，网络“左派”思潮的争论或多或少与“国家—
社会”关系这一核心议题紧密相关。有意思的是，以蓝色方形标示的“国
家主义左派”主要与红色方形标示的“国家主义左派”发生在线互动，与
“自由主义左派”“民粹主义左派”用户之间并没有太多的互动关系。通
过进一步分析可以发现，“国家主义左派”和“自由主义左派”之间的互动
主要围绕对西方的态度而发生在线论战。可见，并非所有持有“国家主
义左派”立场的用户都积极、主动地与其他思潮派别用户展开论战（ 犎犪狀 ，
２０１５ ），研究者需要同时分析微博用户的思潮特征与互动模式才能全面
地呈现微博空间的观念属性与政治意涵（ 犌犪狉犮犻犪 ， 犲狋犪犾． ， ２０１５ ）。
通过比较“民粹主义左派”与“自由主义左派”可以发现，“民粹主义
左派”与“国家主义左派”之间存在更为密切的关系。统计分析显示（见
表 ５ ），有 １３．３％ 的互动关系由民粹主义用户指向国家主义用户，而只有
５．０％ 的互动关系由自由主义用户指向国家主义用户。指数随机图模型
分析结果也支持这一发现，在控制互惠效应和网络密度的条件下，若以
后者为参照组，前者对应的系数为 １．０７ 且高度显著（见表 ６ ）。类似地，
有 １１．３％ 的互动关系由国家主义用户指向民粹主义用户，而仅有 ７．５％
的互动关系由国家主义用户指向自由主义用户。指数随机图模型分析
结果显示，若以后者为参照组，前者对应的系数为 ０．４５ 且高度显著。 １１ 对

１１． 在表 ６ 模型的基础上，作者改变了参照组并重新拟合模型得到本结果。由于模型拟合算
法具有一定的随机性，所得系数不完全等于表 ６ 对应系数之差。下同。
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