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随着互联网和Web2.0的飞速发展，网络社区已经成为一个重要的知识共享的平台。网络社区将现代的网络技术融入到了传统的信息传播过程中，随着网络社区功能的日益强大，网络社区成为社会信息传播中不可或缺的一部分。微博以其内容短小精悍、使用方便、传播速度快、影响范围广等优势成为近年来非常热门的一种网络社区，并被越来越多的人作为信息交流和知识共享的平台，使得微博网络的结构和网络中信息的传播与交流引起了广泛的关注。
由于微博用户的规模非常庞大，传统的用于进行网络结构分析和用户角色分析的方法都不适用，因此必须使用能够处理庞大数据的社会网络分析方法来揭示微博的网络结构，研究微博网络中信息的传播。本文对相关的文献进行了梳理，对国内外的研究现状进行了总结，并且学习了社会网络分析的基本原理和方法，在此基础上，决定采用社会网络分析方法及其分析软件Ucinet对微博社区进行研究。
经过比较分析，本文最终选定新浪微博中的“农业行业”微群作为研究对象，利用微博开放平台提供的API接口对数据进行采集。采集的对象为“农业行业”微群内的共740名成员，分别采集这些成员的关注数、粉丝数、微博数、关注列表、粉丝列表以及他们在微群内的发言数和评论数。对采集的数据进行整理，再分别从成员之间的关注关系和交互关系这两个角度构建两个矩阵。
运用社会网络分析软件Ucinet分别对关注网络和交互网络计算各项社会网络分析的指标，利用Ucinet自身集成的Netdraw绘图软件绘制两个网络的社群图。社会网络分析指标包括网络密度、网络可达性、点度中心性、中间中心性、接近中心性、派系、凝聚子群密度等，将两种网络中对应的指标进行比较，分析两种网络的异同，揭示网络整体和成员个体的特性，反映微群内成员之间交流网络的结构与特征。
最后，本文针对实证部分的分析结果，总结了目前“农业行业”微群内在成员之间交流方面存在的规律和问题，并针对这些规律和问题提出了一系列建议，如建立完善的成员管理模式、创造良好的交流氛围、提高核心成员活跃度、加强普通成员之间的交流、减少派系林立现象和防止权力过于集中等，以期更好地促进微群内成员之间的交流和互动，使农业微博能够发挥其最大的效用。