前言
本书是在国家社科基金项目“新浪‘大V’传播行为与失范应对研究”（批准号：14BXW029）结项成果《新浪大V传播行为与失范应对研究》（研究报告）的基础上整理完成的。
本书的主要研究内容有如下三个方面。一是较为全面地梳理了新浪微博“大V”（以下简称“新浪大V”）一词的演变及其研究现状。就目前学术界的研究状况而言，“大V”一词的日常使用率虽然很高，但相关研究尚显薄弱。课题组从概念源头入手，梳理了它的发展轨迹。首先是从与大V相似的概念入手，辨析大V、微博名人、意见领袖之间的差别，重新界定大V的概念。其次是剖析大V群体的行为特征，确定大V在网络传播中发挥的中介与扩散作用。关于新浪大V基础概念的研究是后续研究得以推进的重要基础。
二是考量新浪大V的影响力。课题组从技术、受众与社会三个层面深入分析新浪大V影响力的现实基础，通过模式建构的方法对其生成机制进行内外考量，通过历年在线数据分析探究新浪大V用户的活跃度及影响力演化趋势。从网络空间治理角度分析新浪大V的影响力能形成多大的传播力和行动力，对于营造微博空间客观理性的建设性表达氛围和推进网络空间健康和谐发展有借鉴价值。
三是深入剖析新浪大V表达失范的具体表现。课题组充分利用掌握的微博数据资源，以新浪大V的具体微博内容为依据，从时间维度分析大V表达失范的具体表现。已往研究通常将失范类型划分为法律失范和道德失范两类，本书针对微博空间的特殊性提出了纪律失范这种新类型，扩展了传统失范研究的范围。通过对有失范表现的微博进行深入挖掘，课题组发现大V用户使用的表述框架往往受到自身影响力、认证类型的影响。在此基础上进一步对表达失范的相关性进行分析后发现，有道德失范表现的微博比例高于纪律失范。相对来说，微博粉丝对纪律失范现象更为敏感，纪律失范行为的影响力也更大。不过，不同性别、不同地区的表达失范现象，出现频次和演变规律均有不同。因此，地方政府或相关职能部门需采取针对性措施，并合理分配资源。
本书主要运用如下三种研究方法。第一，复杂动力学研究方法。新浪大V的传播行为受到网络舆论系统各要素的复杂影响，同时也作为社会网络中的节点作用于其他连接要素。使用复杂动力学研究方法可对大V传播行为的控制因素和影响因素进行动力分析和深入研究。
第二，信息处理技术。课题组利用深度学习等人工智能技术对大规模的在线数据（尤其是文本数据）进行了自动化处理，分类识别存在表达失范现象的微博及其失范类型，从而得到更加高效、精准的失范数据分析结果。
第三，模式研究方法。课题组以抽象化、定理化的图形或程式建构大V话题模型，探究新浪大V的特征与构成分析等问题，可以简明、直观、有效地展示新浪大V的影响力以及新浪大V信息互动机制等方面的规律。
迄今尚未有针对新浪大V的专门研究，本书可能是第一项自动挖掘社交媒体表达失范演变的研究。从应用角度来说，它有助于发现更具普遍性与借鉴性的表达失范规律，从而优化当前的网络舆论大环境。本书的研究特色主要表现在以下三个方面。
第一，开拓新的研究领域，将活跃在公众视野中的新浪大V群体纳入学术研究范围，具有一定的理论和现实意义。新闻媒体多将大V视为网络空间中具有强大舆论影响的报道对象，并不关注相关的学理问题，而研究者多从新媒体技术层面观照网络舆论现象与问题，较少将大V视为独立的研究对象。
第二，推进新的研究尝试，将新浪大V研究置入传播学、政治学、社会学等多学科的融合研究框架，多角度分析新浪大V传播行为的规律及问题，为微博管理、意见领袖表达问题提供有价值的应对措施，有利于进一步规范社会化媒体管理，可以有效地发挥大V的正能量，对构建绿色和谐的网络空间具有重要意义。
第三，运用新的研究方法。课题组基于人工智能技术对微博空间中的海量数据进行自动挖掘，同时结合定性与定量分析方法获取多维度的大V表达特征，从而为包括政府在内的各类用户的精准决策提供支持。
课题组在收集相关资料时，立足于新浪的特点以及新浪大V的发展趋势，以“微博”“影响力”“表达失范”“失范治理”为关键词进行文献收集，在深入研读的基础上进一步明确可研究的空间。
同时，课题组在有关机构的支持下采集了2013年1月—2016年12月200个大V用户发布的共计681 561条微博，并对“北大校长口误”“合肥教师堵高铁门事件”“前北大教授性侵事件”“西安交大博士生自杀事件”“携程亲子园虐童事件”“严书记女儿事件”“颜色幼儿园虐童事件”“夫妻共同债务的认定出新规”“苏享茂翟欣欣事件”“榆林产妇跳楼事件”“鸿茅药酒事件”“中兴通讯7年禁令”“杭州保姆纵火案”“空姐滴滴打车遇害”“求职少年李文星之死”“汤兰兰性侵案”“重庆公交车坠江事件”“薛之谦人设崩塌”“袁立怒怼《演员的诞生》”19 个微博舆情事件进行专项数据处理及分析。
本书涉及的微博文本数据量十分庞大，研究任务耗时费力，依据微博的文本数据进行研究，自动挖掘社交媒体表达失范演变轨迹，最终能获取新浪大V用户的全局数据及其演化过程，从而发现用户表达失范行为的规律。这样的研究在我国新媒体研究领域具有重要的范本意义。
本书较为全面地剖析了新浪大V的传播行为，深入探究新浪大V失范行为背后的多种原因，对于规范新浪大V的传播行为、制定管理和调控社交媒体舆论场的相关政策等具有一定的现实针对性和指导意义。同时，也能为更好地发挥大V在网络舆论场中的正面影响，为社会的和谐稳定发展创造更好的舆论环境。
本书的顺利完成离不开诸多同仁与专家的支持与指导。首先要感谢为我们提供数据支持与研究指导的多位领导与专家。新浪公司研究院李峥嵘总编辑与蔡幼林副总编辑、上海密度信息技术有限公司高威总经理及其所在单位为课题组提供了数据搜集的有利条件，北京宏博知微科技有限公司南京分公司总经理陈庆持续为课题组提供数据挖掘与分析的技术指导，人民网舆情监测室（现更名为人民网舆情数据中心）总编辑祝华新和副总编辑单学刚、谷文杰等多位专家不仅为课题组提供数据搜集便利，更直接参与部分研究，大大充实了本书的研究力量。南京大学新闻传播学院杜骏飞教授、巢乃鹏教授等多位专家多次参与课题的研讨与指导，他们对本书研究工作的具体指导让我们少走了一些弯路。
本书的所有研究成果是诸多同仁、研究生深度合作的结晶。参与撰写工作的人员有靖鸣、杨晓霞、冯馨瑶、周清清、蔡文玲、史剑辉、朱燕丹、潘智琦、王勇兵、田丽、夏新宇、谷文杰、潘宇峰、朱彬彬。在项目推进过程中，我们先后发表了若干中外文学术论文，全面呈现了本研究的覆盖范围与研究深度。其中，国内发表的论文有《微博“大V”舆情新态势与治理策略》（靖鸣、单学刚等，《新闻与写作》2015年第12期）、《新浪大V传播行为的变化与思考——以突发公共事件为例》（靖鸣、王勇兵，《现代传播（中国传媒大学学报）》2016年第5期）、《“传播力”的演变史：从科学术语到流行口号》（杨晓霞，《新闻与写作》2016年第10期）、《微博“大V”话语权边界及其有效行使》（潘智琦、靖鸣，《新闻爱好者》2017年第4期）、《自媒体时代“拟态环境”的重构及其对大众传播理论的影响》（靖鸣、张朋华，《现代传播（中国传媒大学学报）》2019年第8期）、《微博“大V”影响力负效应及其消解》（朱燕丹、靖鸣，《传媒观察》2021年第5期）、《微博意见领袖影响力生成模式研究》（靖鸣、朱燕丹、冯馨瑶，《新闻大学》2021年第7期）；国外发表的论文有“Detecting Online Expressional Anomie and Its Evolutions in Social Media”（Zhou，Q.and Jing，M.，The Electronic Library，2019，Vol.37，No.4），“Detecting Expressional Anomie in Social Media via Fine-grained Content Mining”（Zhou，Q.and Jing，M.，Journal of Database Management，2020，Vol.31，No.1）等。这些成果在书中均有不同程度的体现。
本书的出版得到了南京师范大学新闻与传播学院的基金资助，本院院长张晓锋教授对本书给予了关心和帮助，本书的编辑刘畅老师也提出了许多宝贵的修改意见，在此一并致谢。由于研究资源与研究能力有限，书稿中难免存在错漏，我们诚恳期待大家的批评指正。
靖鸣
2021年8月30日于南京师范大学随园