星汉窈渺——书信网络中蕴藏的人际关系挖掘

发布时间：2021-11-26 05:22

　　中国古代名人的书信,内容广博,记录了历史人物对社会世态的观察体验、对为官处世的经验心得,以及内心世界的描述披露。研究古代名人书信,可以帮助后人加深对历史事件的理解,补充史料细节,更加全面地认识历史人物的复杂性和多面性。由于语料规模和获取渠道的限制,目前名人书信研究多局限于个人所写所寄的书信。本文基于已提出的古代书信网络模型,设计相关网络度量方法,构建书信关联网络模型,旨在探索个人书信集里蕴含的群体人际关联。本文将此模型和度量方法运用于小规模数据集上开展试验,并加以史料佐证,希望能够为古代文本的知识发现提供新的思路和参考。 

【文章来源】：图书馆杂志. 2020,39(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

构建书信关联网络的实验流程

隐藏的人物。本文采用中心度的网络度量方法，衡量书信关联网络中节点（人物）在网络中的重要性，具体计算为与该节点相接的边数，如表2所示。有意思的是，关联网络中排名前10的人物，与曾国藩个人书信网络的人物排名，截然不同。比起左宗棠、李鸿章等为大众熟知的晚清政治家，这些人物乍看有些陌生，但细究起来，不可小觑。孔祥珂是孔子嫡孙，家世显赫[35]，并曾参与抗击捻军；吴文镕不仅是曾国藩的恩师，而且是湘军将领胡林翼和江忠源的举荐者[36]；董似穀是亦官亦商的晚清首富盛宣怀的老丈人[37]，书法作品流传至今；恭亲王奕?是洋务运动的主要领导者[38]。这些人物相比曾国藩个人书信网络中排名靠前的人物，毫不逊色，因而出现在书信关联网络的中心，也是适宜和恰当的。群星璀璨的社群。为了发现网络中紧密连接的节点社群（“朋友圈”），本文采用社群发现的Louvain算法，探索书信关联网络中隐含的社群结构。Louvain算法基于模块度（Modularity）的相关概念，通过两步迭代，即模块度优化和社群聚合，最大化整体图的模块度[39]，该算法效率高，准确率也有保证[40]。据此，本次实验的书信关联网络，最终可分为3个社群，如图2所示。相比上面图示曾国藩的个人网络而言，书信关联网络不再是“一家独大”的星形结构，而是“三足鼎立”的社群关系。这3个社群并不相互孤立，群内外皆有连接。每个社群中，中心度最高的通信人均在图2中用黑字标出，在书信关联网络中，我们用不同颜色代表不同的社群，并在图3中展示了3个社群各自的特色话题下的高频词汇。

社群中像吴安谷这样史料相对较少的人物还有很多，但通过我们构建的书信关联网络，在曾国藩个人书信的基础上，探索了这些人物之间隐藏的话题关联关系，并得到史实的佐证，说明了该方法在相关历史研究中的合理性、有效性和可应用性。4 结论

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3519481