摘要：数字技术重塑媒体生态，对数字时代媒体间关系的理解需要关注数字新闻流动网络。本文运用社会网络分析方法，超越单一平台，基于中国场景大规模的新闻稿件数据，考察跨媒体、跨平台的数字新闻流动模式和影响机制。研究发现：媒体自建平台（移动客户端、网站）在新闻流动网络中占据优

数字技术重塑媒体生态，对数字时代媒体间关系的理解需要关注数字新闻流动网络。本文运用社会网络分析方法，超越单一平台，基于中国场景大规模的新闻稿件数据，考察跨媒体、跨平台的数字新闻流动模式和影响机制。研究发现：媒体自建平台（移动客户端、网站）在新闻流动网络中占据优势，党委机关媒体拥有更高的节点度数；平台类型、隶属机构和行政属性的同质性效应显著影响新闻流动关系的形成，新闻更容易在属性相同的媒体端口之间流动；相比外生性议题或外地议题，内生性、本地议题的数字新闻流动网络的连通性和集中度更高，网络中党委机关媒体的影响优势更大，同质性效应也更强化。

理解数字新闻业是当前全球新闻研究和新媒体研究的重点之一，但目前尚缺乏基于中国场景大规模经验数据基础上的“跨媒体、跨平台”数字新闻流动网络实证研究。数字新闻如何在不同平台上的不同媒体端口之间流动？哪种类型的媒体和平台在新闻流动网络中占据核心位置，又有哪些偏居边缘？新闻报道的流通受到哪些因素的影响？本研究将从“媒体间关系”（intermedia relationship）的理论视角出发，聚焦“新闻流动”（news flow）核心概念，运用社会网络分析的计算方法，以上海媒体为例分析新闻稿件在不同媒体和平台间的流动网络，并检验平台类型、媒体机构属性，以及议题差异对媒体间关系及其形成机制的影响。

一、数字新闻流动：

超越单一平台与聚焦新闻稿件

数字技术发展推动传统机构媒体的变化，形成包括传统媒体和新兴数字媒体的“混杂媒体系统”（hybrid media system）（Chadwick，2017）。中国新闻媒体在国家政策倡导和市场驱动下也纷纷进行数字化转型，构建包括不同平台和端口的“全媒体传播体系”。在“新闻平台化”（platformatization of news）大潮下，新闻媒体分身多处，不仅有网站或APP等“自建平台”，也包括在社交媒体或第三方内容分发平台上设置的“平台账号”，由此产生了复杂的媒体间跨平台关系。

竞争环境中新闻媒体间会互相观察，新闻生产在议题选择和写作框架上都可能受同行影响（Erbe，2005）。针对媒体间关系的研究以往主要遵循媒体间议程设置（intermedia agenda setting）的理论传统，强调新闻媒体会“互定向”（co-orientation）彼此对报道内容的决策以凸显新闻价值、践行新闻常规或减少组织支出。这些研究关注特定社会中传统媒体内部的相互影响、传统媒体和新媒体之间的交互，以及新媒体内部的互动。但现有研究通常倾向于二分地比较新旧媒介的影响力，将新媒体视作一个无差别的实体，忽略数字媒体内部在信息形态、内容偏好和传播逻辑等方面的诸多差异（Vonbun et al.，2015）。局限于特定媒介类型的两两比较方式也存在将多平台的复杂媒介生态体系简约化的风险（Stern et al.，2020）。

由于遵循议程设置理论传统，相关研究多以“议题”（issue）为数据分析单位，忽略了其他单位——“主题”（theme）、“故事”（story）、“事件”（event）、“稿件”（item）等（Harder et al.，2017；Su & Borah，2019）。这与传统媒体固定的出版周期、较长的信息间隔适配，却难以捕捉当下更加迅捷、实时、多元的媒介环境特点。数字平台的技术发展允许依凭时间戳，精确追踪特定新闻稿件（主题、故事、事件等单位也是从“稿件”中提取而来）发布的时序关系，为在新闻稿件层面测量媒体间影响力提供了可能（Günther et al.，2019）。因此，本研究将超越单一平台，基于新闻稿件层面分析跨平台的媒体间关系。

与媒体间议程设置理论强调议程牵引的“主–从”影响路径不同，“新闻流动”（news flow）或“信息流动”（information flow）概念更注重分析新闻或信息在多元主体间的网络流动关系（Östgaard，1965）。其存在两个传统：一是在国际传播领域，分析媒体如何依靠其他来源获取和生产新闻（International Press Institute，1953；Östgaard，1965），后结合世界体系理论，被应用至分析不同政经权力的国家之间国际新闻的流通，特别是其中的不平衡现象（如国际新闻流动的“中心–边缘”结构）。跨国媒体间议程设置与国际新闻流动研究近年也有所合流，分析国际新闻中特定国家的显著性、以及媒体议程的跨国转移（Guo & Vargo，2017；2020）。二是被用于信息交换、社会关系和组织网络的分析，探讨信息在个体或组织构成的网络中，以及在组织内部与跨组织之间的传播机制（Rice，1982；Rogers，1983；Rogers & Kincaid，1981）。因此，新闻流动的研究传统更适合去中心、网络化的传播实践，将对媒体间关系的考察由聚焦议程的设定拓展至内容的转发、引用等多样化机制，更利于考察媒体组织间跨平台的流动路径、连接结构与关系形成机制。

“网络”（network）和“流”（flow）是描述新闻或信息流通的空间结构和运动方式的隐喻：“网络”代表行动者之间信息传递、交换、阐释的多重关系或模式，“流”则被定义为不同主体（包括组织及个体）之间的信息传递、交换或扩散过程（Shumate & Contractor，2013）。此前关注数字新闻流动网络的研究比较有限，相关研究大多局限于某一类平台内部（如新闻网站、微博），或聚焦于特定议题/事件的个案研究；少数包括不同媒介平台的研究也仅是单一案例中对不同媒体报道量变化的简单可视化，或对推特帖文所含超链接的域名来源统计（如Steensen & Eide，2018），缺乏跨平台、跨事件、跨机构的新闻流动网络研究。

网络构建是社会网络分析的基础。随着互联网技术的发展，超链接、社交平台内的转发等成为新闻流动的表征，研究者据此构建网络，分析媒体间关系。不过，既有研究大多基于单一形式构建网络，忽略在线环境中潜在的多种传播关系（Weber & Monge，2011）。本研究实证考察基于多种传播关系（转发、直接或间接引用）形成的跨平台数字新闻流动网络：“转发”起到对原创内容的“广播”功能，提高可见性（Hanusch & Nölleke，2019）；引用同样表征新闻流动，其中“直接引用”指稿件来源提及或注明另一家媒体（Carlson，2009；Erbe，2005），“间接引用”指虽然没有主动标明来源、使用转发或超链接功能，但是内容与其他媒体报道具有高文本相似性（Lim，2012；Schlessinger et al.，2025）。

上海作为我国经济发展的中心城市，拥有一批具有影响力的新闻媒体，高度重视媒体融合与全媒体传播体系建设，一方面积极与社交媒体或内容分发平台合作，入驻开设账号，另一方面也打造自身网站或APP，为探讨跨平台的数字新闻流动网络提供了理想的观察样本。我们首先提出下列描述性问题：

RQ1：上海新闻媒体构成的数字新闻流动网络具有怎样的结构性特征（包括网络密度、平均路径长度、聚类系数、社群结构）？

RQ2：上海新闻媒体构成的数字新闻流动网络中，存在哪些主要的流动链条？

RQ3：上海新闻媒体构成的数字新闻流动网络中，哪些媒体端口居于中心？

二、平台类型、机构属性与议题差异：

数字新闻流动网络的影响因素

社会网络分析（social network analysis）不仅能够整体刻画媒体间关系的形态特征，还可以解释节点属性、二元关系等因素如何影响网络结构的形成。数字新闻流动网络生成机制的解释逻辑包括节点、二元关系、团体/网络三个层次（Borgatti & Ofem，2010）。节点层次从位置成就（positional achievement）理论出发，认为节点特征（如擅长因应不同平台环境改变新闻生产策略）会影响其在网络中的结构性位置（如在中心性指标上表现更优）。二元关系层次关注媒体端口间连边（link/edge）的形成机制，典型解释为同伴选择（partner selection）理论，即具有相同属性更易结成连边关系（“物以类聚，人以群分”）。团体/网络结构（network structuring）理论致力于分析网络密度等数字新闻流动网络的不同结构性特征及为何形成。

本研究首先检验平台类型与媒体机构属性两个因素对媒体端口在网络中节点位置的影响。位置成就理论指出，个体人格或组织特征影响特定节点在网络中的中心性（Borgatti & Ofem，2010），例如：更能顺应环境调整表达行为的人更有可能处于跨越结构洞的位置、与更多人产生关联，因而更可能成为工作流程网络的核心（Mehra et al.，2001）。平台类型是媒体端口最重要的特征之一。新闻网站和客户端与第三方平台不同，是媒体机构的自建平台，受外部算法和管理制约少，更能够实现一手用户数据积累和商业价值变现。实际上，媒体机构入驻社交媒体等外部平台的动机本身就包含希望将流量引向自建平台。Myllylahti（2018）指出新闻机构总流量的67%直接来自新闻网站或搜索引擎，24%来自社交媒体。Meese和Hurcombe（2020）发现，伴随社交媒体平台算法和政策的变化，媒体机构需要重新考虑社交媒体平台对其新闻分发策略的整体意义，逐步减少对它们流量的经济依赖并降低其作为流量来源的优先级。基于此，本研究提出如下假设：

H1：相比微博、微信公众号、媒体号等平台的媒体端口，新闻网站或客户端作为自建平台，在数字新闻流动网络中处于更加重要的结构性位置。

媒体属性影响方面，欧美场景中的以往研究指出，精英媒体或主流媒体是媒体系统中最重要的意见领袖。在中国媒体管理制度下，媒体可分为党委机关媒体和非机关媒体。根据Pfeffer和Salancik（1978）的资源依赖理论，组织需要与其他主体建立互动性的依赖关系以实现资源优化配置和有效利用。相比非机关媒体，党委机关媒体与党政机关的联系更紧密，在政治权力结构中占有更重要位置，掌握更多的政治与传播资源。中国媒体的数字化进程中包括大量对新闻内容的编辑和再分发，但其很大程度上仍服务于宣传目的（Wang & Guo，2023），在此权力结构和媒体情境下，党委机关媒体更可能成为其他媒体新闻流动的来源。本研究提出如下假设：

H2：与非机关媒体相比，党委机关媒体在数字新闻流动网络中处于更加重要的结构性位置。

在二元关系层次上，同质性效应是解释连边机制的核心理论，即重要属性相似的节点之间倾向于建立联系（Kossinets & Watts，2009）。本研究关注该效应是否适用于媒体间关系，考察平台类型、媒体机构属性是否会影响媒体端口之间新闻流动关系的连接。首先，由于不同平台存在整体调性、功能设置、受众群体、分发策略等差异，相同平台内发布的新闻文章内容形式更符合该平台特性，加之便捷的一键转载等技术设置，利于促进同一平台媒体端口之间的新闻流动。其次，以往研究从机构制度角度分析媒体间关系，指出存在“联合媒体效应”（joint media effects），即在共同所有权和控制下的多个媒体表现出一致的行动和反应（Bagdikian，1983；Herman & Chomsky，1988）。隶属同一媒体机构的不同媒体端口通常受到相对一致的管理和遵循统一的行为规范，以往研究也发现同一机构的新闻从业者的线上账号互动表现出显著的同质性（Hanusch & Nölleke，2019），因此属于同一机构的媒体端口之间更可能彼此转发或引用新闻文章。再次，相关研究发现主流媒体与非主流媒体机构存在分化现象，并基于机构差异组成不同集群（Doğu，2017），由此推论新闻流动也可能发生在行政属性相同的媒体端口之间。本研究假设：

H3：数字新闻流动更可能发生在处于同一平台（H3.1）、隶属同一媒体机构（H3.2），以及具有相同行政属性（H3.3）的媒体端口之间。

在团体/网络层次上，本研究考察议题类型对数字新闻流动网络结构特征的影响。以往研究指出，议题属性会影响媒体依赖同行作为消息来源的程度，议题越引人注目、越易被接近，媒体越不倾向参考其他媒体的报道，即议题的起源（origin）和接近性（proximity）会对媒体间关系结构产生影响（Vonbun et al.，2015）。根据议题起源可划分内生性（endogenous）和外生性（exogenous）议题（Mathes & Pfetsch，1991；Vliegenthart & Walgrave，2008）：内生性议题在政府或其他官方机构的结构化控制下产生（如政治、金融、科学），通常是可预测、常规化的；外生性议题则由政府或其他官方机构无法控制的外部事件驱动（如犯罪、环境、灾难），往往是不可预测、突发性的。由于外生性议题更可能由真实世界事件推动，有研究认为媒体能够自主判断它们的新闻价值并开展报道，更不依赖其他媒体（Vliegenthart & Walgrave，2008），使新闻流动相对稀疏。因此，本研究提出如下假设：

H4：与外生性议题相比，内生性议题的数字新闻流动网络连接更为紧密。

接近性是新闻价值的主要要素之一，有学者认为它是新闻选择的核心标准，尤其是对地方媒体和市场化媒体而言更是如此（Kepplinger & Ehmig，2006）。相比所涉事件、人物或话题为外地的新闻，上海媒体更有可能自主策划、报道、生产上海本地新闻，较无需要依赖其他的上海本地媒体，因此提出假设：

H5：与外地议题相比，上海本地议题的数字新闻流动网络连接更为稀疏。

进一步，我们检视节点层面的机构属性和二元关系的同质性效应对新闻流动关系的影响是否具有议题差异。一是特定媒体可能凭借与报道对象的接近性、更强的本地联系在报道该议题时具有先发优势（Vonbun et al.，2015）。党委机关媒体与非机关媒体之间的权力不平衡在内生性或上海本地议题的报道中可能被放大，与党政机关更密切的联系可能使党委机关媒体在报道相关新闻时获取更多资源，更易获取一手信源，由此成为其他媒体的转发或引用来源。二是研究表明不同议题下新闻从业者关系网络中的同质性效应存在差异，如发现政治、体育条线（均属内生性范畴）的新闻记者账号网络中同质性效应更强（Hanusch & Nölleke，2019）。另外，上海本地新闻的接近性使得上海媒体在报道相关议题时拥有更强的自主生产能力，能够生产更多数量的新闻；由于可获取的同质性媒体端口的新闻数量相比外地新闻更丰富，推测它们会更优先选择内容协调性高、转载成本低的同质媒体端口作为信息来源。由此，提出研究假设：

H6：与外生性议题相比，在内生性议题的数字新闻流动网络中，党委机关媒体相比非机关媒体的结构性位置优势更大（H6.1），媒体端口之间影响新闻流动关系的同质性效应——包括处于同一平台（H6.2.1）、隶属同一媒体机构（H6.2.2），以及具有相同行政属性（H6.2.3）——也更强。

H7：与外地议题相比，在上海本地议题的数字新闻流动网络中，党委机关媒体相比非机关媒体的结构性位置优势更大（H7.1），媒体端口之间影响新闻流动关系的同质性效应——包括处于同一平台（H7.2.1）、隶属同一媒体机构（H7.2.2），以及具有相同行政属性（H7.2.3）——也更强。

三、研究方法

（一）数据来源及预处理

首先，研究采集了15家上海媒体机构2021年在客户端等11类平台的所有媒体端口发布的1001020篇原创新闻稿件。原创新闻稿件的判断标准有二：一是具有例如微信原创声明标签等强原创标识，二是在数据库中未发现其他网络平台上存有发布时间更早且内容高度相似的文章，二者满足其一即可。然后，筛选出新闻流动（包含转发或引用）次数≥10次的原创稿件。新闻流动的判断标准同样有二：一是文章的首尾部分具有“来源于”、“转载自”等转载标识，二是在数据库中可检索到其他网络平台上存有发布时间更早且内容高度相似的文章（余弦相似度>85%），二者满足其一即可。初步采集共获得包含166564篇原创新闻稿件以及衍生的4990193篇转发或引用文章的515万余条样本数据，由于转发或引用文章的发布端口可能来自上海媒体之外，故在剔除这些媒体端口后，获得数据共1412444条，包含166564篇原创稿件以及1245880篇转发或引用文章，基于此数据构建网络。

网络中的节点提取自样本数据的发布媒体端口。研究利用Python提取原创稿件发布端口的账号名称（如“澎湃新闻”），确定媒体端口名称列表，结合人工核查，最终获得上海媒体在各类平台上的端口共384个。

然后，我们基于下述操作化标准识别新闻流动关系构建连边：一是文章发布时间戳的先后关系；二是文章内主动报告的转载来源，或是该文章与它发布时间前某篇已发布内容之间的文本相似度（高于85%）。以“（A）被（B）转发或引用”判别，生成由B指向A的有向边初始样本并去除节点与自身连接的自环（loop）后，最终形成连边8421条。由于一对媒体端口之间可能发生多次新闻流动，该网络为加权网络，边的权重是新闻流动次数。最终，研究以上海媒体端口为节点，以新闻流动关系为连边，构建出行与列为384×384的有向加权邻接矩阵及8421行的边列表。

（二）变量测量

1.因变量

首先，研究使用未知节点关联（unknown node-correspondence，UNC）方法，通过全局统计量测量网络基本特征（回答RQ1、检验H4和H5），包括：节点数、边数、密度、平均路径长度、聚类系数和模块化（Tantardini et al.，2019）。其中，密度（density）表示网络中实际存在的边数占所有可能边数的比值，反映网络的紧密程度；平均路径长度（average path length，APL）表示任意两个节点间的平均最短路径长度，反映信息在网络中的传播效率；聚类系数（clustering coefficient）表示某一节点的邻接点之间相互连接的程度，反映网络的团聚性；模块化（modularity）是衡量网络划分为社群的强度的指标，模块化值越高，网络划分出的社群越明显，社群内部的节点连接更密集，社群之间的节点连接则相对稀疏。

其次，根据新闻流动关系，将样本数据就原创新闻稿件、转发或引用文章的时序逻辑进行拼接，还原由起点至终点的新闻流动链条（回答RQ2）。

再次，研究测量节点的两个结构性指标（回答RQ3，检验H1和H2）：

一是点度中心性：指某一媒体端口与邻接端口间的连边数量，高点度中心性表示该媒体端口在网络中的权力更高（刘军，2019），采用“绝对点度中心度”（与某一媒体端口直接相连的其他端口的个数）测量。其中，点入度指某一媒体端口被转发或被引用的数量，越高表示被其他节点转发或引用越多；点出度指某一媒体端口转发或引用他者的次数，越高表示该节点转发或引用其他节点越多。

二是PageRank中心性：该变量不仅考虑与媒体端口相连的链接数量，还将相连端口的重要性作为权重纳入衡量节点相对影响力的考量。某一媒体端口的PageRank值由所有链向它的端口的重要性，基于网络拓扑经递归算法得出（Brin & Page，1998；Graeff et al.，2014）。一个节点被更多重要节点链接次数越多，其PageRank值越高。

最后，在解释连边机制的指数随机图模型（Exponential Random Graph Model，ERGM）分析中，因变量是在给定结构和节点配置情况下观测网络出现的概率（Cranmer & Desmarais，2011），本研究中即上海媒体的跨平台新闻流动网络（检验H3、H6和H7）。ERGM将上海媒体的跨平台新闻流动网络与指数随机图进行比较，预测网络中特定媒体端口之间建立联系的概率。

2.自变量

对384个媒体端口手动编码如下变量：

平台类型：根据新闻发布的平台（回答RQ3和检验H1），识别出新闻网站、客户端、微博账号、微信公众号、头条号、百家号、企鹅号、网易号、一点号、搜狐号、大风号共11种，其中头条号等后7种是依托于第三方内容分发平台的媒体号。

媒体机构：即媒体端口隶属于哪家机构（institution）（回答RQ3），例如，澎湃新闻客户端所属机构是澎湃新闻。样本共包括15家上海媒体机构：解放日报、SMG东方广播中心、SMG融媒体中心、第一财经、东方网、观察者网、界面·财联社、劳动报、澎湃新闻、青年报、上海法治报、上海日报、文汇报、新民晚报、新闻晨报。

行政属性：分为党委机关媒体和非机关媒体（检验H2、H6.1和H7.1）。隶属于解放日报、SMG东方广播中心、SMG融媒体中心的媒体端口编码为党委机关媒体，其余为非机关媒体。

通过节点属性匹配（nodematch）衡量媒体端口之间的同质性效应：

同质性：即边是否更可能出现在具有相同特征的节点之间，考虑媒体端口的平台类型（检验H3.1、H6.2.1和H7.2.1）、媒体机构（H3.2、H6.2.2和H7.2.2）和行政属性（H3.3、H6.2.3和H7.2.3）三种同质性效应。例如，媒体端口隶属同一平台编码为1，分属不同平台编码为0。

针对新闻稿件的议题分类，进行以下两个变量的编码：

一是内生性：根据新闻所涉议题是否在政府或其他官方机构的结构化控制下产生，划分为内生性和外生性议题（检验H4和H6）。内生性议题包含政治、经济、法律、科技等，外生性议题包括犯罪、社会、环境、灾难等。研究运用由2000篇人工编码的新闻稿件预训练的Bert模型对文本议题分类并随机抽取1000篇新闻稿件进行人工编码校验，结果显示内生性和外生性类别的F1值分别为0.98和0.94。

二是本地性：根据新闻所涉事件、人物、机构或话题的所在地，分为上海本地和外地（检验H5和H7）。研究使用在Python环境上运行的百度LAC词法分析工具进行文本分词和命名实体识别，并基于本地人名、地名、机构名称、特征词汇等进行映射，随机抽取1000篇新闻稿件进行人工编码校验，发现各类别的F1值分别为0.97和0.99。

3.控制变量

本研究将边、互惠性（reciprocity）、传递性（transitivity）、偏斜度（skewness）作为控制变量置入ERGM模型中。边是指网络连边的总量，反映关系形成的基准倾向；互惠性指节点之间双向连接的关系的数量，反映互惠程度；传递性包括几何加权共享伙伴（geometrically weighted edgewise shared partners，GWESP）分布与几何加权二元组共享伙伴（geometrically weighted dyadwise shared partner，GWDSP）分布；偏斜度包括几何加权入度（geometrically weighted in-degree，GWID）分布与几何加权出度（geometrically weighted out-degree，GWOD）分布（Hunter，2007）。加入后四个高阶统计量的原因在于：一是能够有效降低简单统计量导致的模型退化风险（Brughmans et al.，2014）；二是具有等价的结构效应解释能力（Morris et al.，2008），有助于提高模型分析结果的可靠性。

（三）分析方法

研究采用社会网络分析方法分析上海媒体的跨平台新闻流动网络。首先，使用R的igraph包计算网络层面的各项指标（规模、密度、平均路径长度、聚类系数等）、节点的中心性等特征，及识别媒体端口之间的新闻流动链条。通过Gephi执行基于Louvain方法的模块化分析，检测网络中的社群结构并完成可视化。

然后，在R中运用OLS回归方法，分析媒体端口的属性对点度中心性和PageRank的影响。接着，通过R的statnet包采用ERGM方法，运用最大伪似然估计方法，分析影响上海媒体端口间新闻流动关系的因素。ERGM是用于分析和建模社会网络结构的统计方法，旨在解释网络中的关系模式及其生成机制。其主要优势在于，可以识别出所观测网络的形成是由于节点的属性特征，还是由于构成网络的连接关系的模式（Harris，2013）。本研究构建的ERGM中，内生变量包括边、互惠性、传递性、偏斜度等网络构型；外生变量包括各媒体端口的特征属性（平台类型和行政属性）及节点属性交互（即同质性）。最后，区分内生性和外生性、上海本地和外地新闻的子样本数据集，再次使用R构建网络，分别计算子网络的各项指标和ERGM结果，并使用z检验比较在不同子网络中解释变量的系数是否显著不同。

四、研究发现

（一）描述性分析

1.网络结构：小团体众多，“朋友圈”明显

上海媒体的跨平台新闻流动网络包含384个节点、8421条连边；密度（D整体=0.064）略大于0.05，说明该网络中行动者之间的整体互动频率处于中间水平；平均路径长度显示新闻稿件从一个媒体端口流向另一个媒体端口，通常需要经过4或5次中介；聚类系数值为0.456，表明该网络中的媒体端口在约45.6%的情况下会形成三角闭合结构，说明新闻流动存在明显的“朋友圈”效应，局部端口之间相互转载或共享来源的现象较为活跃。

基于Louvain方法的模块化分析，上海媒体新闻流动网络的模块化得分为0.650，网络中存在12个社群。其中，所包含节点数占比超过5%（20个）的8个社群中，有7个基于媒体机构归属抱团联合，依次为：澎湃新闻（社群内媒体端口数占总端口数的15.89%）、解放日报（13.54%）、新闻晨报（13.02%）、新民晚报（11.98%）、第一财经（9.64%）、界面·财联社（8.07%）和SMG融媒体中心（5.73%）；另一个主要聚合了微博平台中的媒体端口（8.85%）。

2.主要链条：由“自建平台”流向“社会平台”

表2展示了新闻流动次数排名前十的连边，可见最主要的二元组流动模式是各媒体机构下辖的媒体号（网易号、搜狐号等）转发或引用同机构自建平台（网站或客户端）的新闻稿件。在所涉媒体机构中，从澎湃新闻出发的流动频率最为突出（例如其客户端被东方新闻移动端转发或引用超过3.5万次）。

在连边基础上识别完整的由起点至终点的新闻流动链条：最高识别出五级流动链条，流动链条的加权平均级数为1.32。最短的一级流动链条（即从起点开始的二元组）的发生频数占总量的74.68%，伴随流动层级的增加，新闻流动次数趋于减少。其中90.11%的链条的起点为网站或客户端，9.89%的起点为社会平台账号。表3展示了各层流动关系中频数排序前三的流动链条。

3.节点影响力：入度、出度和相对影响力高媒体存在差异

上海媒体的跨平台新闻流动网络的平均度数为43.86，平均入度（等于平均出度）为21.93；度数的标准差为59.65，入度的离散程度高于出度（SD入度 = 42.03 > SD出度 = 24.41）。这表明新闻稿件的来源分布高度集中，大量媒体端口相对孤立，153个媒体端口（占384个节点的39.84%）的入度≤1，长尾效应显著。作为自建平台的媒体端口（如周到上海客户端、澎湃新闻客户端及其网站）更容易成为被转发或引用的核心节点。需要指出的是，周到上海客户端的入度高，一是依托新闻晨报旗下51个媒体端口矩阵的多元渠道优势；二是样本中有6495篇首发原创新闻稿件（在166564篇稿件中占比3.90%）由其发布；三是在内容分发方面，转发或引用它的媒体端口中有92个是除新闻晨报外其他媒体下属的媒体号。

使用PageRank算法计算各媒体端口的相对影响力，结果表明（见表4），客户端（如澎湃新闻和第一财经客户端）和新闻网站（如澎湃新闻网站）作为各个媒体机构的自建平台，不但连接的媒体端口数量较多，而且每个邻居节点的重要性较高。同时，作为媒体融合转型代表的媒体端口（如澎湃新闻网站、第一财经客户端），在数字新闻流动过程中扮演重要角色。

（二）解释性分析

1.节点影响力的影响因素

回归分析发现（见表5），平台类型对节点影响力的四个指标都有显著作用。与新闻网站相比：客户端的点度数，特别是入度，具有微弱优势；微博、微信公众号以及头条号等第三方平台的媒体端口，在点度数（包括入度和出度）和PageRank方面，均显著更低。研究假设H1成立。与非机关媒体相比，属于党委机关媒体的媒体端口平均具有更高的点度数（β=0.158，p

2.“朋友的朋友也是朋友”，同质性促进新闻流动

针对新闻流动关系影响因素的分析显示，相比于随机网络，上海媒体跨平台新闻流动网络的边的参数显著为负（E=-6.926，p

在控制其他变量的情况下，平台类型（E=1.542，p

3.内生性、本地性议题的新闻流动网络中行政优势和同质性效应更强

研究发现（见表1）：内生性议题下的数字新闻流动网络的密度（D内生性=0.058）、平均路径长度（APL内生性=3.959）和聚类系数（C内生性=0.440）均大于外生性新闻流动网络（D外生性=0.054，APL外生性=3.728，C外生性=0.432）。说明内生性议题下新闻流动网络的全局连通性较好，媒体端口之间局部集聚社群更多且流动关系的路径较长，研究假设H4得到支持。

相比外地议题的新闻流动网络，本地议题的数字新闻流动网络的密度（D上海本地=0.062 > D外地=0.053）和聚类系数（C上海本地=0.429 > C外地=0.425）均较高，而平均路径长度则较短（APL上海本地=3.439

使用z检验比较内生性和外生性议题下的新闻流动网络ERGM的参数估计发现（见表6），媒体端口属于党委机关媒体的参数在内生性新闻流动网络中的估计值显著高于外生性议题网络（z=9.064，p

比较上海本地和外地议题的新闻流动网络中模型变量影响关系发现（见表6），媒体端口属于党委机关媒体的参数在本地议题的新闻流动网络中的估计值显著高于外地议题（z=3.238，p

五、结论与讨论

本研究立足当前数字化、多平台的“全媒体传播”生态，运用社会网络分析方法，分析媒体端口之间的跨平台新闻流动网络。研究主要发现总结如下：

第一，总体来看，上海媒体的数字新闻流动网络中，全局相对疏散、局部流动密集，“朋友圈”集聚特征显著。基于媒体机构隶属关系形成不同社群，同时微博内的媒体端口也形成一个自成一体的社群。网络中最长存在五级流动链条，不过一级短链的发生频数占总量的近四分之三。新闻流动次数≥10次的166564篇原创稿件中超过五分之四首发于自建平台，由自建平台首发、再通过同机构下辖媒体号扩散是最突出的新闻流动模式。以澎湃新闻客户端和网站为代表的媒体融合转型代表媒体的自建端口在网络中居于核心位置。

第二，在节点影响力方面，客户端、新闻网站和党委机关媒体在跨媒体、跨平台的新闻流动网络中具有优势。客户端和网站作为自建平台，在节点中心性和PageRank指标中，均显著高于社交媒体或内容分发平台。客户端度数和入度均值又高于网站，可能表明在同属自建平台前提下的“移动优先”策略。另一方面，党委机关媒体也拥有较高的节点度数，反映出与权力中心的接近性可能使其媒体端口在新闻生态系统中具备领先的资源优势。

第三，关系形成方面，平台类型、媒体机构、行政属性的同质性效应均显著影响媒体端口之间新闻流动关系的形成。隶属相同平台一方面使得媒体端口更容易实时观察同平台内其他端口的行动，增加获取内容的可能；另一方面，降低媒体端口转载或抓取信息的技术门槛（诸如微博的转发或快转功能）可以缩短传播时滞，提升新闻流动的便捷性。隶属相同机构的媒体端口本身属于同一家媒体机构数字化转型产品矩阵，运营团队共通共享的可能性较大。就行政属性来说，具有相同属性的媒体的定位和运行逻辑大致相近，可给予彼此分发的信息更高的信任和认可度。

第四，新闻稿件的议题属性影响数字新闻流动网络的结构性特征，对媒体端口特征对新闻流动关系形成机制的影响也具有调节作用。内生性议题的新闻流动网络相比外生性议题网络，联系更加紧密且向局部聚拢趋势更明显。本地新闻流动网络相比外地新闻流动网络，连通性和集中度更强，平均路径长度较短，与研究假设方向相悖。一个可能的原因是上海媒体出于接近性、公共服务和吸引本地受众等关键价值的考虑，在生产和分发本地新闻上更为活跃，导致同一媒体机构旗下不同媒体端口之间的新闻流动较多。在内生性或本地性议题下，党委机关媒体相对非机关媒体的影响力优势被进一步放大。行政属性的同质性效应在内生性或本地性议题下均得到强化，然而平台类型的同质性效应在内生性议题下被削弱，原因可能是内生性议题下媒体更倾向于由各内容分发平台内的媒体端口分发客户端或新闻网站的首发文章，导致处于不同平台的媒体端口之间的新闻流动较多。

综上，本文的主要价值和贡献体现在：第一，在问题意识上，研究打破以往二元比较特定媒介，或仅分析单一平台内媒体间关系的局限（Vonbun et al.，2015），分析包括新闻网站、客户端等“自建平台”，以及微博、微信、媒体号等“社会平台”之间的跨平台新闻流动；第二，在理论上，研究结合中国新闻业场景，阐释并实证分析了平台类型、机构属性及议题差异对数字新闻流动网络的影响，发现属于自建平台和党委机关媒体的媒体端口在网络中处于更重要的结构性位置，平台类型和机构属性的同质性效应会促进新闻流动关系的形成，并推进了议题属性（内生vs外生；本地vs外地）对数字新闻流动网络影响的分析；第三，在设计和方法上，研究超越以议题/事件为分析单位、天/小时为时间单位的囿限，基于新闻稿件和秒级别的细粒度单位，通过转发、直接引用，以及基于文本时序和相似度计算的间接引用方式构建网络，运用社会网络分析的计算方法首次实证分析了上海媒体多平台之间的结构性关系，形成对数字时代新闻流动网络一次较为系统的刻画和剖析。

本研究对理解中国媒体的“全媒体传播体系”建设，促进“主流媒体系统性变革”也具有实践意义。稳健性检验表明，研究的主要发现在上海报业集团关停多款客户端，解放日报、文汇报、新民晚报“三端合一”改革的情况下总体仍然适用。但这也与现有媒体自建平台的影响力、考核评价体系、以及发布流程常规等因素有关。当前媒体变革一方面着力集聚优质资源、减少重复建设，另一方面也强化了对传播效果评价体系的重视。有些媒体的自建平台本身表现一般，可能会加强其首先利用社会平台发布的趋向，以抢占第一时间、争取用户关注。分析新闻流动网络结构性影响力的主要目的还是为了促进新闻媒体高质量内容的生产、分发和运营能力，从而切实服务公众利益，推动社会进步，并实现媒体自身的价值与尊严。

本研究也存在一定的局限，有待未来研究改进：第一，研究在数据收集和预处理的过程中排除了被转发或引用次数较少的首发原创稿件，也未能包括微信视频号、抖音、快手等多模态平台的端口。第二，研究对媒体端口节点影响力的计算易受到发表量的影响，基于转发和引用的影响力计算也只是表征媒体影响力的一种方式，不代表影响力的全面衡量。第三，研究主要对新闻生产的结果（新闻稿件的流动关系）进行分析，与传统媒体间议程设置研究有相似局限——数字新闻流动网络并不能“证明”媒体端口影响同行新闻生产的因果关系，未来研究可以通过访谈和实地调研等方法深入获取新闻生产的细节，实现更充分的机制阐释。

来源：再建巴别塔