邊燕杰 魯肖麟

疫情期間，物理隔離作為重要的防護手段，帶來了個體的社會孤立，引發(fā)了諸多問題。與此同時，人們通過核心關(guān)系交往、線上資訊溝通等方式保持社會聯(lián)系性，極大地緩解了社會孤立。本文在關(guān)系社會資本的理論基礎(chǔ)上，提出防疫社會資本的概念，將其提煉為三個維度，即物理隔離有效性、關(guān)系交往緊密性和資訊溝通廣泛性。筆者進而提出防疫社會資本的效用假設(shè)，通過七個國家的線上大數(shù)據(jù)，開展時間序列回歸分析和面板數(shù)據(jù)分析，結(jié)果表明：防疫社會資本的三個維度，在不同國家均起到了控制疫情、保持積極社會心態(tài)的作用。本文基于防疫社會資本的理論創(chuàng)新，運用多國大數(shù)據(jù)，把握較長時間維度和較大空間跨度，是分析防疫社會資本效用的初次嘗試。

一、概念界定與研究假設(shè)?

1.理論回顧

社會資本是嵌入于人際社會關(guān)系中可動員的社會資源。林南：《社會資本：關(guān)于社會結(jié)構(gòu)與行動的理論》，張磊譯，上海人民出版社，2005年，第1頁。社會資本概念的理論本質(zhì)是人類聯(lián)系性，最早可以回溯到馬克思主義關(guān)于普遍聯(lián)系的哲學思想。在我國社會學界，費孝通于1947年提出“差序格局”概念，費孝通：《鄉(xiāng)土中國》，北京大學出版社，2012年，第39～57頁。是從聯(lián)系性視角研究中國社會結(jié)構(gòu)的理論創(chuàng)新，用今天的學術(shù)語言可以詮釋為“個人中心網(wǎng)絡(luò)的交叉”（the overlapping of egocentric networks）。邊燕杰：《論社會學本土知識的國際概念化》，《社會學研究》2017年第5期。自20世紀80年代布迪厄Pierre Bourdieu， “The Forms of Capital，” in John Richardson， ed.， Handbook of Theory and Research in the Sociology of Education， New York： Greenwald Press， 1986， pp.241～258.和科爾曼James S. Coleman， “Social Capital in the Creation of Human Capital，” American Journal of Sociology， vol.94，1988，pp.s95～s120.分別提出社會資本概念以來，該概念被廣泛接受，迅速進入了社會科學、管理科學、行為科學的知識體系。與此同時，社會網(wǎng)絡(luò)分析學者從聯(lián)系紐帶、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、關(guān)系資源等三個角度深化理解和精確測量社會資本，產(chǎn)生了深遠的學術(shù)影響，其中包括格蘭諾維特的弱關(guān)系理論、Mark Granovetter， “The Strength of Weak Ties，” American Journal of Sociology， vol.78， no.6， 1973， pp.1360～1380.伯特的結(jié)構(gòu)洞理論、Ronald Burt， Structural Holes： The Social Structure of Competition， Cambridge： Harvard University Press，1992.林南的社會資源理論。Nan Lin， Social Capital： A Theory of Social Structure and Action， Cambridge： Cambridge University Press， 2001.

社會資本在我國關(guān)系主義文化中是否具有中國特色？邊燕杰和他的研究團隊近十年來關(guān)于關(guān)系社會學的探索表明，社會資本這一植根于西方文化情境和社會狀況的概念需要進行本土化改造，使之成為更加契合中國社會現(xiàn)實的理論分析和實證測量的研究工具。邊燕杰：《城市居民社會資本的來源及作用：網(wǎng)絡(luò)觀點與調(diào)查發(fā)現(xiàn)》，《中國社會科學》2004年第3期。邊燕杰首次提出了關(guān)系社會資本的概念，邊燕杰、張磊：《論關(guān)系文化與關(guān)系社會資本》，《人文雜志》2013年第1期。認為中國的人際網(wǎng)絡(luò)具備關(guān)系紐帶親情化、功能復用性、互惠義務(wù)強、超穩(wěn)關(guān)系圈等四大特征，邊燕杰、楊洋：《作為中國主體話語的關(guān)系社會學》，《人文雜志》2019年第9期。擁有這些特征的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)能夠生成更高質(zhì)量的社會資本。邊燕杰、繆曉雷：《如何解釋“關(guān)系”作用的上升趨勢？》，《社會學評論》2020年第1期。

在當前新冠疫情背景下，上述社會資本理論給我們的學術(shù)啟示至少包括兩個方面：第一，應(yīng)該用聯(lián)系性的觀點來看待人類社會行為，包括疫情期間的社會行為;第二，聯(lián)系性并不是漫無目標的、不可測量的，而是嵌入于個體中心網(wǎng)絡(luò)的，研究興趣和專業(yè)化測量都聚焦于人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的同質(zhì)性和異質(zhì)性，注重社會資源的可動員性。

2.疫情現(xiàn)實與概念的提出

2019年12月以來，新冠疫情的迅速爆發(fā)具備幾個突出的特征：一是新冠肺炎存在人傳人和無癥狀傳染，傳染速率較高。大量感染者在發(fā)病前有2-14天的潛伏期，部分無癥狀感染者從未表現(xiàn)出癥狀，兩種情況下均攜帶新冠肺炎病毒，具有明確的傳染性。吳尊友：《新型冠狀病毒肺炎無癥狀感染者在疫情傳播中的作用與防控策略》，《中華流行病學雜志》2020年第5期。二是新冠病毒變異速度較快，導致病毒傳染性更強，對抗原特征的認識更為復雜。石云、王寧、鄒全明：《新型冠狀病毒疫苗研發(fā)進展與挑戰(zhàn)》，《中華預(yù)防醫(yī)學雜志》 2020年第6期。三是對病毒的認識仍有待進一步深入，安全有效的疫苗和特效藥均未問世。國內(nèi)外諸多研究機構(gòu)的新冠肺炎特效藥和疫苗研發(fā)取得了一定進展，但截至本研究完成時，尚未提供可用于臨床預(yù)防和治療的可靠疫苗或特效藥。鄒全明、李海波、曾浩：《新型冠狀病毒肺炎治療藥物的研究現(xiàn)狀及對策建議》，《第三軍醫(yī)大學學報》 2020年第9期。

在這一前提下，傳染病學領(lǐng)域提出的防疫建議，除加強個人衛(wèi)生習慣外，最重要的就是居家隔離和增距交往。其中居家隔離作為首要措施，帶來了社會孤立的負作用，進而引發(fā)諸多問題。Giuseppe Lippi， Henry Brandon， Chiara Bovo， et.al， “Health Risks and Potential Remedies During Prolonged Lockdowns for Coronavirus Disease 2019，” Diagnosis， vol.7， no.2， 2020， pp.85～90.邊燕杰等對ISSP2017（國際社會研究項目）30個國家和地區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)分析表明，與社會發(fā)生正式和非正式聯(lián)系越充分的個體，健康程度越高，幸福感越強，而聯(lián)系性最弱的個體相較他人的健康狀況和幸福感最差。Yanjie Bian， Lei Zhang， Yayi Gao， “Social Bonding and Subjective Wellbeing： Findings from the 2017 ISSP Module，” International Journal of Sociology， vol.50， no.1， 2020， pp.26～47.疫情導致的短期社會孤立尚能克服，但如果疫情成為一場持久戰(zhàn)，長期社會孤立的情況必然擾亂正常的社會生活，帶來復雜的社會問題。所以，人類社會行為一定會出現(xiàn)反孤立的聯(lián)系狀態(tài)，以順利渡過難關(guān)。

從學術(shù)研究視角迎接這一挑戰(zhàn)，本文提出了防疫社會資本的概念，定義為：有效物理隔離狀態(tài)下人們對于社會聯(lián)系性的保持和加強。它包括三個維度：一是物理隔離有效性，二是關(guān)系交往緊密性，三是資訊溝通廣泛性。圖1是防疫社會資本的概念結(jié)構(gòu)和防疫作用的理論框架。

圖1 防疫社會資本的概念及理論框架

（1）防疫社會資本的概念結(jié)構(gòu)

圖1中間的圓形部分展示了防疫社會資本概念的三個構(gòu)成要素，是本研究的理論創(chuàng)新和核心支撐。第一個構(gòu)成要素是物理隔離有效性，它是除家庭成員外的人與人之間物理空間的隔離程度。由于新冠病毒攜帶者一般都有2-14天的無癥狀期，致使該病毒在不為人知的情形下的傳播能力極強，所以在預(yù)防性疫苗和特效藥物成功試制和普及之前，居家隔離和社區(qū)封閉是阻止病毒傳播的有效防疫措施。當然，疫情期間必須繼續(xù)提供生活必需品和醫(yī)療服務(wù)，以維持日常生計和醫(yī)治不幸的感染者，所以有必要采取增距交往的防控手段?？傊跃蛹腋綦x和增距交往為指標的物理隔離是防疫社會資本存在和發(fā)揮作用的必要前提。

第二個構(gòu)成要素是關(guān)系交往緊密性，是指以家庭為中心的核心關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，在疫情期間的交往緊密程度。人們的親密關(guān)系包括配偶/伴侶、其他家庭成員和交往特別密切的親朋好友，是個人核心網(wǎng)絡(luò)的主要成分，其功能被學者稱為內(nèi)聚社會資本（bonding social capital），③⑥[美]羅伯特·帕特南：《獨自打保齡——美國社區(qū)的衰落與復興》，劉波等譯，北京大學出版社，2011年，第9頁。涵義就是增加溝通、促進和諧、發(fā)揮群體內(nèi)部凝聚力的社會資本。疫情大流行期間，人們長時間待在家里，頻繁互動不免增加摩擦，產(chǎn)生矛盾和沖突。所以，如果同時增加內(nèi)聚社會資本，不但可以抑制和減少消極互動，還能增加相互關(guān)照和體貼，以積極的姿態(tài)集體調(diào)整防疫行為，應(yīng)對疫情帶來的種種變化和后果，平穩(wěn)度過疫情的艱難時期。

第三個構(gòu)成要素是資訊溝通的廣泛性。這是核心交往圈之外，與拓展性社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系（distant alters）的廣泛交流和資訊溝通，特別是關(guān)于疫情的資訊溝通。在社會網(wǎng)絡(luò)分析領(lǐng)域，拓展性的人際關(guān)系包括熟人和網(wǎng)友，還包括人們與之交換信息但不甚熟悉的其他人，通常被學者稱為弱關(guān)系紐帶，Mark Granovetter， “The Strength of Weak Ties，” American Journal of Sociology， vol.78， no.6， 1973， pp.1360～1380.其作用是外聯(lián)社會資本（bridging social capital）。③研究表明，弱關(guān)系紐帶是多變量構(gòu)成的，Perter Marsden，? Karen Campbell， “Measuring Tie Strength，” Social Forces， vol.63， 1984， pp.482～501.可以跨越社會群體和其他結(jié)構(gòu)邊界有效地傳播非冗余信息，Mark Granovetter， Getting a Job： A Study of Contacts and Careers， 2nd ed.， Chicago： University of Chicago Press， 1995， pp.139～182.被形象地比喻為“靈魂傳送”的橋梁。⑥在疫情大流行的艱難時刻，擁有這種性質(zhì)的外聯(lián)社會資本尤為重要，因為關(guān)于疫情及時的、多樣化、非冗余的信息，將使人們保持警覺、了解實情、增加信心，以理性的平常心態(tài)來面對疫情變化和意外后果。因此，資訊溝通渠道和內(nèi)容越廣泛，人們的防疫和抗疫行為就越有效，平穩(wěn)度過疫情的概率越高。

（2）防疫社會資本的變異性

本文以國家為分析單位，所以這里關(guān)心的是防疫社會資本的跨國變異性。圖1左邊方框內(nèi)展示了宏觀層面上的一些國別差異，不同國家由于不同的人口構(gòu)成、經(jīng)濟發(fā)展、文化慣習、制度背景，不但在疫情的應(yīng)對上存在差異（上半環(huán)箭頭），也會導致防疫社會資本的分布差異（左側(cè)中間箭頭）和防疫效果的差異（下半環(huán)箭頭）。最新全球社會調(diào)查數(shù)據(jù)表明，社會資本的國別差異顯著，而這些差異大多歸因于國家的城鄉(xiāng)人口構(gòu)成、經(jīng)濟發(fā)展水平和社會文化傳統(tǒng)三個方面。Yanjie Bian， Lei Zhang， Yayi Gao， “Social Bonding and Subjective Wellbeing： Findings from the 2017 ISSP Module，” International Journal of Sociology， vol.50， no.1， 2020， pp.26～47.

（3）防疫社會資本的效用

圖1右邊方框內(nèi)是防疫社會資本的功能，即防疫有效性。對各國疫情發(fā)展的觀測是通過線上大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)的，從數(shù)據(jù)可行性角度，我們的注意力聚焦在兩個方面：第一，疫情防控效果，主要是確診病例人數(shù)和病癥死亡人數(shù)的逐日變化，這是疫情防控最直接的醫(yī)學標準。我們判斷，一個國家的防疫社會資本質(zhì)量較高，該國的疫情防控效果就較高。第二，社會心態(tài)效果，主要包括關(guān)于疫情應(yīng)對的積極心態(tài)和消極心態(tài)，以及二者之間的對比張力，宏觀上具有社會信號的作用，微觀上體現(xiàn)了調(diào)節(jié)社會行為、維護社會團結(jié)的功能，是防疫有效性的社會標準。王俊秀：《社會心態(tài)理論：一種宏觀社會心理學》，社會科學文獻出版社，2014年，第24頁。

3.研究假設(shè)

人類具有尋求自發(fā)合作的本能，一旦舊的合作形式遭到破壞，人們會依形勢變化來調(diào)整合作方式。互聯(lián)網(wǎng)無處不在的信息時代，社會資本的形式也在逐步轉(zhuǎn)型。劉瑜：《西方的危機？》（導讀），[美]弗朗西斯·福山：《大斷裂：人類本性與社會秩序的重建》，唐磊譯，廣西師范大學出版社，2015年，第2～3頁。從互聯(lián)網(wǎng)與社會資本關(guān)系的長期爭論中，可以看出線上社交是社會資本的一個重要動因。“時間替代效應(yīng)論”認為二者負向相關(guān)，線上社交會減少線下交往機會，導致社會資本下降;“社會補償效應(yīng)論”則認為，線上社交對線下社交具有補償效應(yīng)，可以增加社會資本;而“網(wǎng)絡(luò)刺激效應(yīng)論”認為，線上社交是線下互動的刺激機制，可以構(gòu)建線上線下融合的社會交往新形態(tài)。邊燕杰、繆曉雷：《論社會網(wǎng)絡(luò)虛實轉(zhuǎn)換的雙重動力》，《社會》2019年第6期。從上述觀點中可以推論，為了在物理隔離的情況下保持社會聯(lián)系，線上網(wǎng)絡(luò)社交是一個兼具必然性和可行性的選擇。Jay Bavel， Katherine Baicker， Paulo Boggio， et al.， “Using Social and Behavioral Science to Support COVID-19 Pandemic Response，” Nature Human Behavior， vol.4， no.3， 2020， pp.460～471.疫情期間，人們?yōu)榱舜蚱乒铝顟B(tài)，保持社會聯(lián)系性，必然會增強線上的社會交往、資訊溝通、意見表達和觀點交換。物理隔離情況下的網(wǎng)絡(luò)社交可以視為線下社交的替代和補償。據(jù)此提出研究假設(shè)一。

假設(shè)一：物理隔離程度越高，人們的資訊溝通廣泛性越強。

根據(jù)傳染病學領(lǐng)域的研究結(jié)果和防控建議，物理隔離對于防止疫情擴散具有重要意義。我國疫情爆發(fā)后，各個地區(qū)相繼采取交通管制措施，延長春節(jié)假期，全國范圍內(nèi)的物理隔離舉措最大限度地減少了新冠肺炎的擴散。趙序茅、李欣海、聶常虹：《基于大數(shù)據(jù)回溯新冠肺炎的擴散趨勢及中國對疫情的控制研究》，《中國科學院院刊》2020年第3期。目前，物理隔離和增距社交有助于控制疫情發(fā)展，已經(jīng)逐步成為全世界范圍內(nèi)的共識。在物理隔離的情況下，在線網(wǎng)絡(luò)社交直接影響人們的防護行為和身心狀態(tài)。

第一，從信息角度來看，人們的行為在很大程度上取決于對防疫知識的正確掌握和對疫情發(fā)展的正確認知。關(guān)于疫情的資訊溝通越廣泛，人們應(yīng)對疫情的信息、知識就越豐富，越有利于增加有效的自我防護行為。李建軍、何山：《人口流動、信息傳播效率與疫情防控——基于新型冠狀肺炎（COVID 19）的證據(jù)》，《中央財經(jīng)大學學報》2020年第4期。第二，從身心狀態(tài)看，社會聯(lián)系可以在困境中幫助人們調(diào)節(jié)情緒，應(yīng)對壓力，保持心理彈性。Jolanda Jetten， Alexander Haslam， Tegan Cruwys， et al.， “Advancing the Social Identity Approach to Health and Well-Being： Progressing the Social Cure Research Agenda，” European Journal of Social Psychology， vol.47， no.7， 2017， pp.789～802.而社會孤立則會加重壓力事件的負擔，對精神狀態(tài)、心血管系統(tǒng)和免疫系統(tǒng)健康帶來長期的負面影響。Louise Hawkley， John Cacioppo， “Loneliness Matters： a Theoretical and Empirical Review of Consequences and Mechanisms，” Annals of Behavioral Medicine， vol.40， no.2， 2010， pp.218～227.線上互動也可以促進聯(lián)結(jié)感的產(chǎn)生，無論是在線上交流中給予或是接受社會支持，都能顯著增進個體心理健康。Bruce Doré， Robert Morris， Daisy Burr， et al.， “Helping Others Regulate Emotion Predicts Increased Regulation of Ones Own Emotions and Decreased Symptoms of Depression，” Personality & Social Psychology Bulletin， vol.43， no.5， 2017， pp.729～739.簡言之，在線資訊溝通和網(wǎng)絡(luò)社交有利于提升個體健康水平，激發(fā)有效的防疫行為。據(jù)此提出關(guān)于防疫結(jié)果有效性的假設(shè)二和假設(shè)三。

假設(shè)二：物理隔離的有效性有助于疫情防控。

假設(shè)三：資訊溝通的廣泛性有助于疫情防控。

由于中國疫情發(fā)生的時間與春節(jié)重疊，家庭關(guān)系在疫情期間扮演了空前重要的角色。中國社會一直被認為是家庭本位的。周飛舟：《行動倫理與“關(guān)系社會”——社會學中國化的路徑》，《社會學研究》2018年第1期。在費孝通的“差序格局”中，親屬關(guān)系是最接近“己”這個圓心的。費孝通：《鄉(xiāng)土中國》，北京大學出版社，2012年，第40～46頁。在梁漱溟提出的“倫理本位論”中，家庭關(guān)系也被作為中國社會關(guān)系的核心和立足點。梁漱溟：《中國文化要義》，上海人民出版社，2011年，第76～91頁。邊燕杰據(jù)此歸納了關(guān)系社會資本的第一種理論定義，即家族親情倫理的社會延伸，說明血緣和姻緣關(guān)系是自我中心網(wǎng)絡(luò)的核心。邊燕杰：《城市居民社會資本的來源及作用：網(wǎng)絡(luò)觀點與調(diào)查發(fā)現(xiàn)》，《中國社會科學》2004年第3期。如前文所述，保持社會聯(lián)系對人們的健康和幸福狀況至關(guān)重要。而家人之間的互動密度、親密關(guān)系質(zhì)量，必然對我國疫情期間的應(yīng)對心態(tài)發(fā)揮不可忽視的作用。據(jù)此，提出關(guān)于社會心態(tài)效應(yīng)的研究假設(shè)，即假設(shè)四。

假設(shè)四：關(guān)系交往緊密性的提升有助于保持積極的社會心態(tài)。

二、數(shù)據(jù)與變量?

1.數(shù)據(jù)來源

根據(jù)疫情嚴重程度、數(shù)據(jù)可獲渠道、短時期有限的研究投入等方面的考慮，本研究最終選擇中國、韓國、美國、英國、意大利、西班牙、德國七個國家，作為數(shù)據(jù)收集和分析對象。線上大數(shù)據(jù)主要包括三大類：疫情數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)和心態(tài)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的獲取來源如下：

（1）疫情數(shù)據(jù)

本研究采用約翰霍普金斯大學系統(tǒng)科學與工程中心（CSSE）收集整理的各國實時疫情數(shù)據(jù)，時間跨度從疫情爆發(fā)開始到2020年4月22日。其數(shù)據(jù)來源于各國衛(wèi)生部門公布的官方數(shù)據(jù)和第三方聚合網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)。本研究涉及的7國每日新增病例數(shù)和累計確診數(shù)，均來自CSSE的COVID-19項目數(shù)據(jù)庫。Centre for System Science and Engineering， “Mapping 2019nCoV，” https：//systems.jhu.edu/research/public-health/ncov/， 2020年4月24日訪問。

（2）行為數(shù)據(jù)

行為數(shù)據(jù)主要來自appstore提供的軟件每日排名數(shù)據(jù)。Appstore是所有蘋果設(shè)備下載使用軟件的唯一渠道。軟件排名主要基于所有iphone用戶從AppStore下載、更新和使用軟件的頻次。不同類別軟件的整體排名，可以間接反映用戶的行為。例如，當交通出行軟件的排名整體大幅度下降，就說明人們的交通出行大幅度減少了。

雖然iphone用戶不是完全隨機樣本，但iphone在全球手機市場占有較大的市場份額，在北美占50%排名第一，在歐洲占27%排名第一，在中國占13.72%排名第三。目前iphone的全球用戶量已超過10億，中國用戶量超過4億。Argam Artashyan， “Counterpoint Report： Global Smartphone Market In Q4，” 2019，? https：//www.gizchina.com/ 2020/03/07/counterpoint-report-global-smartphone-market-in-q4-2019/， 2020年4月5日訪問。較大的用戶量和較廣的覆蓋面，可以在一定程度上緩解樣本代表性問題。

（3）社交平臺數(shù)據(jù)

社交平臺數(shù)據(jù)分別來自國內(nèi)外兩大網(wǎng)絡(luò)社交平臺：微博和推特。二者的網(wǎng)站結(jié)構(gòu)、設(shè)置和功能都非常類似。根據(jù)兩個公司的財報數(shù)據(jù)，微博2019年第四季度月活躍用戶量超過5.6億，日活躍用戶超過2.2億，推特2020年第一季度的日活躍用戶數(shù)量超過1.6億?！段⒉┰禄钴S用戶達5.16億競爭壁壘依舊穩(wěn)固》，https：//finance.sina.cn/usstock/hlwgs/2020-02-26/tech-iimxxstf4598954.d.html？vt=4&wm=3049_00051329828907&ivk_sa=1023197a ， 2020年4月1日訪問。龐大的用戶數(shù)量和海量的信息流、較高的瀏覽量，使這兩個平臺成為網(wǎng)絡(luò)心態(tài)的典型表達渠道。本文的分析涉及2800多萬名中國用戶所發(fā)布的1.4億多條微博和來自其他6個國家的100多萬條推特。這些微博中有94%以上是由個人用戶所發(fā)布，其余少量是由政府、媒體賬號發(fā)布的。隨著疫情心態(tài)網(wǎng)絡(luò)化逐漸成為趨勢，劉少杰、陳俊峰、王云飛等：《“疫情防控的社會學思考”筆談》，《學術(shù)界》2020年第2期。微博和推特作為海量個體用戶自主表達的平臺，是非常適用的社會心態(tài)數(shù)據(jù)源。類似的新媒體平臺，由于具備匿名性和極強的互動性，能夠讓研究者更好地把握疫情期間社會心態(tài)的突生性和變動性。周曉虹：《社會心態(tài)、情感治理與媒介變革》，《探索與爭鳴》2016年第11期。

2.變量與測量

基于研究的理論假設(shè)及上述三類數(shù)據(jù)，對變量進行操作化。研究考察防疫社會資本的三個維度——物理隔離有效性、關(guān)系交往緊密性、資訊溝通廣泛性，是否能夠帶來防疫結(jié)果的有效性。其中，物理隔離有效性用交通出行軟件排名來測量，關(guān)系交往緊密性用核心關(guān)系交往來測量，資訊溝通廣泛性用網(wǎng)絡(luò)社交軟件排名、疫情微博數(shù)量兩個指標來測量。防疫有效性的兩個維度——疫情防控和社會心態(tài)，分別用新增病例和微博心態(tài)來測量（見圖2）。

圖2 變量與測量

在軟件排名數(shù)據(jù)的處理方面，首先選取疫情期間每個類別內(nèi)部排名穩(wěn)定前10的app納入統(tǒng)計，再對10種app的每日排名進行加總降維。注：類別排名的加總降維方法有多種，經(jīng)過檢驗，無論是求主成分因子分還是平均值，得到類別整體排名變化大致相同。后文中使用的是每個類別的平均排名。最終，對于每一類軟件都得出一個2020年1月1日到4月23日的排名變化時間序列。軟件排名的數(shù)值越大，名次越靠后，意味著相應(yīng)的行為頻次越低。為了便于結(jié)果的解釋，對進入分析模型的所有軟件排名先做逆序處理再取對數(shù)，由此所得到的對數(shù)值越大，該類行為的頻次也就越高。

核心關(guān)系交往主要通過微博數(shù)據(jù)來間接測量。提及家人的微博數(shù)量反映出人們與家人互動的頻率變化，而提及家人的正面和負面微博比例，在一定程度上體現(xiàn)出家庭關(guān)系的親密程度變化。

提及疫情微博的數(shù)量代表人們通過網(wǎng)絡(luò)獲取信息、討論疫情的頻率，用于測量資訊溝通廣泛性。另外，我們用提及疫情的正面和負面微博比例，來衡量社會心態(tài)的積極程度。正面負面微博是通過情感分析分類器對微博文本做出的判斷。研究涉及的主要變量如附錄中表1和表2所示，這里不贅。

三、數(shù)據(jù)分析結(jié)果?

1.中國大數(shù)據(jù)分析結(jié)果

（1）中國數(shù)據(jù)趨勢描述

①疫情微博總數(shù)大幅增加

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，2020年春節(jié)微博信息曝光量比2019年同期增長一倍，春節(jié)假期結(jié)束后增長50%。1月21日，微博就上線了“肺炎防治”專區(qū)，累計曝光量已達328億。微博的“肺炎患者求助專區(qū)”也向政府相關(guān)部門報送和對接了大量需要幫助的患者。王騏驥：《微博2020大考：流量繼續(xù)增長，商業(yè)化面臨考驗》，https：//www.sohu.com/a/376682842_153054，2020年4月20日訪問?？梢娢⒉┦侨藗冊谝咔槠陂g獲取信息、表達意見、交換觀點、互相幫助的重要平臺。

圖3中的橫軸為日期，縱軸為微博數(shù)量，實線是提及疫情的微博總數(shù)，虛線分別是正面和負面微博。可以看到疫情微博數(shù)量從1月19日前后開始上升，到20日鐘南山肯定新冠肺炎人傳人、23日武漢封城，達到第一個小高峰。2月12日單日確診病例數(shù)過萬，微博總數(shù)達到第二個小高峰。4月5日出現(xiàn)正面微博的大高峰，由于在全國哀悼日這一天，微博用戶紛紛表達對于遇難者的哀悼、對抗疫英雄的緬懷、對抗疫一線工作人員的贊揚和相互之間的鼓勵，形成了一個前所未有的積極心態(tài)高峰。根據(jù)博文的高頻詞分析結(jié)果，網(wǎng)民在疫情討論中使用的高頻詞匯“蠟燭、熱血、英雄、微光、家國永念”等，都反映出上述的情感表達。高頻詞云根據(jù)相關(guān)博文分析繪制，因篇幅限制繪圖未予呈現(xiàn)?？傮w上，疫情期間的微博討論大幅度增加，其中提及疫情的正面微博比例上升并占據(jù)主體地位。

圖3 提及疫情的微博變化

②家人交往更加密切

疫情初期恰逢春節(jié)，在封閉期間，中國人多與家人聚居，家人之間的交流互動頻率無疑也大大增加了。從圖4可以發(fā)現(xiàn)，提及家人的微博數(shù)量在疫情期間有所增加，反映出疫情期間核心關(guān)系交往互動頻率的增加。且提及家人的微博中，正面微博的比例也明顯增加，說明了家人親密程度的提升。提及家人微博數(shù)量來自提及父母、配偶、子女的微博數(shù)量加總。可以看到提及家人微博的第一個小高峰出現(xiàn)在1月24-25日，就是除夕和大年初一。第二個高峰出現(xiàn)在2月29日，提及父母的微博數(shù)量猛增兩倍。原因是流量明星蔡徐坤參加了當天湖南電視臺的綜藝節(jié)目《快樂大本營》，當天規(guī)模龐大的粉絲群體發(fā)微博提到父母在電視機前一起觀看和評價自己的偶像。4月11日的高峰來自當天微博網(wǎng)友發(fā)起的一個熱門話題“你和父母25歲的區(qū)別”，話題瀏覽量超過2億。上述兩個小高峰都反映出代際的交流互動、相互理解，進一步說明疫情確實是家庭互動的催化劑。

圖4 提及家人的微博變化

在提及父母的高頻詞分析結(jié)果中，可以從“火車票、代售點、智能手機、微博、紙質(zhì)”等高頻詞看出在疫情期間，子女在信息技術(shù)方面的代際反哺為父母跨越數(shù)字鴻溝提供了重要幫助。在提及配偶的微博中，有大量提及“疫情”和“現(xiàn)實”的擔憂，但更多的是對配偶的稱贊和親密情感的表達，比如“愛情、鮮花、貌美、真帥、寶貝、親親、笑死”等高頻詞匯，積極情緒非常明顯。在提及孩子的微博中，“熊孩子、行為、狀況、花樣”等高頻詞反映出學校停課后家長的看護壓力有所增加，但“寶寶、寶貝、嘻嘻、笑死、偷笑、萌系”這些高頻詞匯也表達出與孩子相處的快樂。無論是微博總數(shù)還是高頻詞分析，都反映出疫情期間家庭互動頻率的增加和家庭關(guān)系親密度的提升。

③網(wǎng)絡(luò)社交穩(wěn)居高位

疫情期間，排名上升的軟件共有四類，分別是網(wǎng)絡(luò)社交、視頻娛樂、學習與會議、烹調(diào)與采購（見圖5）。圖中呈現(xiàn)了所有排名上升的軟件類別，橫軸為時間，縱軸為軟件排名。排名上升意味著使用量、下載量增加，反映出疫情期間網(wǎng)民行為的變化。

圖5 疫情期間網(wǎng)絡(luò)社交軟件排名穩(wěn)居前列

疫情期間社交軟件排名穩(wěn)居前列，說明疫情期間人們通過網(wǎng)絡(luò)進行交往互動的頻率較高，符合假設(shè)。同樣排名較高的還有視頻娛樂類軟件。在疫情期間排名大幅躍升的有兩類軟件：一是學習會議類，由于學校停課，企業(yè)停工，使得一些遠程教學和遠程辦公軟件如釘釘、騰訊課堂、騰訊會議，用戶量猛增;二是烹飪采購類軟件，包括盒馬生鮮、大潤發(fā)生鮮、永輝到家等生鮮采購軟件和下廚房、菜譜大全等烹調(diào)類軟件。它們的使用量猛增是中國數(shù)據(jù)獨有的一大特色，說明疫情封閉與家人同住期間，新鮮食材和烹飪一直是中國人的剛需。

④行為變化的防疫效應(yīng)和心態(tài)效應(yīng)

為了考察行為變化與疫情發(fā)展的關(guān)系，將核心交往、交通出行和新增病例的變化趨勢加以對比。從圖中可以看出，隨著家人正面微博比例的上升，新增病例數(shù)也逐步下降（見圖6）。當交通出行減少，新增病例數(shù)約在10天之后也顯著下降（見圖7）。當提及家人的正面微博比例增加，提及疫情的正面微博比例也隨之增加，也就是說，社會心態(tài)的積極程度隨著家人親密程度的加強而上升（見圖8）。

圖6 核心交往與疫情發(fā)展 圖7 物理隔離與疫情發(fā)展圖8 核心交往與積極心態(tài)

（2）中國數(shù)據(jù)回歸模型分析

①物理隔離對資訊溝通廣泛性的影響

為了考察物理隔離與網(wǎng)絡(luò)社交的關(guān)系，用交通出行與提及疫情的微博數(shù)量進行時間序列回歸。軟件排名已做逆序處理，進入模型的軟件排名對數(shù)數(shù)值越大，意味著出行或網(wǎng)絡(luò)社交的頻次越高。核心自變量和因變量都是一階差分平穩(wěn)的單位根序列，并通過了Johansen協(xié)整檢驗，說明他們之間存在長期均衡即共變關(guān)系。故擬合多變量誤差修正模型（VECM），考察變量間的長期均衡關(guān)系。結(jié)果見表1模型（1）。

表1 中國數(shù)據(jù)回歸模型結(jié)果

從自變量系數(shù)可以看出，提及疫情的微博數(shù)量受交通出行的負向影響。當交通出行軟件排名下降1%，疫情微博約增加4406條。說明交通出行越少，微博討論越多。模型整體顯著，通過了穩(wěn)定性檢驗和殘差自相關(guān)檢驗。為了確定因果關(guān)系方向，對交通出行和微博數(shù)量進行格蘭杰因果檢驗，檢驗中根據(jù)AIC、BIC原則選擇的最佳滯后階數(shù)為1階，檢驗結(jié)果無論是小樣本F檢驗還是大樣本卡方檢驗，均在0.01的水平上拒絕了原假設(shè)“交通出行不是疫情微博的格蘭杰原因” （p<0.01）。說明交通出行軟件熱度有助于解釋第二天的疫情微博數(shù)量。也就是說，物理隔離程度越高，人們通過網(wǎng)絡(luò)交流互動、討論疫情的頻率就越高。這一結(jié)果支持了研究假設(shè)一。

②物理隔離、關(guān)系交往和資訊溝通的防疫效應(yīng)

為了考察行為變化的防疫效應(yīng)，分別用格蘭杰因果檢驗來判斷交通出行、核心交往、網(wǎng)絡(luò)社交與新增病例的關(guān)系，結(jié)果都拒絕了原假設(shè)（p<0.001）。發(fā)現(xiàn)三個自變量都是新增病例的格蘭杰原因。格蘭杰因果是一種較弱的因果關(guān)系，只能說明交通出行、網(wǎng)絡(luò)社交和核心交往有助于解釋后續(xù)新增病例數(shù)的變化。

進一步擬合多變量誤差修正模型（VECM），分析交通出行和網(wǎng)絡(luò)社交對新增病例的影響，為了便于結(jié)果展示，將新增病例數(shù)縮小1000倍進入模型，不影響結(jié)果。模型整體顯著，通過了穩(wěn)定性檢驗和殘差自相關(guān)檢驗。將自變量的滯后項納入回歸方程，得到的模型結(jié)果見表1模型（2）。

圖9 各國交通出行與網(wǎng)絡(luò)社交的關(guān)系

從自變量系數(shù)可以看出，交通出行對新增病例有正向影響，而核心交往和網(wǎng)絡(luò)社交對新增病例數(shù)有負向影響。具體而言，當交通出行軟件排名下降1%，新增病例就減少17人;當提及家人的積極微博比例增長1個百分點，新增病例減少164人;網(wǎng)絡(luò)社交排名每上升1%，新增病例約減少220人。這一結(jié)果有力地說明防疫社會資本有助于疫情控制。假設(shè)二、假設(shè)三均得到支持。

③關(guān)系交往緊密性的社會心態(tài)效應(yīng)

為了考察核心關(guān)系交往對疫情期間社會心態(tài)的影響，以疫情正面微博比例為因變量，以提及家人的微博總數(shù)、提及家人的正面微博比例為自變量，擬合VECM模型。模型整體顯著，通過了穩(wěn)定性檢驗和殘差自相關(guān)檢驗。模型結(jié)果見表1中的模型（3）。 可以看出，提及家人的微博總數(shù)和提及家人的積極微博比例都對積極心態(tài)有正向影響。提及家人的微博數(shù)量每增加1萬條，疫情心態(tài)積極程度就上升2.7%。當提及家人的積極微博比例增加1%，疫情心態(tài)積極程度約提升120%?；貧w結(jié)果說明，核心交往的頻率和親密程度都有助于增加積極心態(tài)。即防疫社會資本有利于保持積極的社會心態(tài)。假設(shè)四得到支持。

2.國外數(shù)據(jù)分析結(jié)果

由于本次疫情已經(jīng)在全世界蔓延，我們用國外的數(shù)據(jù)分析來驗證在中國數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)的規(guī)律。

（1）趨勢描述

圖9中的橫坐標軸是日期，縱坐標軸是軟件具體的排名，實線是交通出行，虛線是網(wǎng)絡(luò)社交?？梢钥闯觯敻鱾€國家的交通出行軟件排名下降時，網(wǎng)絡(luò)社交軟件的排名就顯著上升。而變化的日期，也就是兩條曲線交叉的時間點，正是各國疫情爆發(fā)的日期。趨勢圖清晰地反映出疫情爆發(fā)后各國交通出行銳減、網(wǎng)絡(luò)社交激增的共同規(guī)律。這一規(guī)律與中國數(shù)據(jù)分析的結(jié)果非常一致。

（2）回歸分析

①物理隔離與資訊溝通的因果模型

采用LSDV法估計既考慮組別效應(yīng)又考慮時間效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型，考察交通出行與網(wǎng)絡(luò)社交的關(guān)系。LSDV類似于OLS回歸，但它對誤差項的組內(nèi)自相關(guān)、組間異方差和組間截面相關(guān)問題提供面板校正的標準誤。在模型（1）中采用國別虛擬變量控制穩(wěn)定的國家特征，用時間趨勢項來控制時間效應(yīng)，同時控制了新增病例數(shù)。模型結(jié)果見表2模型（1）。

可以看出，交通出行對于網(wǎng)絡(luò)社交有負向影響。當交通出行排名下降1%，網(wǎng)絡(luò)社交排名就上升0017%。說明，物理隔離程度越高，資訊溝通廣泛性越強。與中國數(shù)據(jù)中得到的結(jié)論一致。假設(shè)一得到進一步驗證。

②物理隔離和資訊溝通的防疫效應(yīng)

采用迭代的FGLS來對行為變化和疫情發(fā)展進行面板回歸，估計雙向固定效應(yīng)模型，對誤差項的自相關(guān)、異方差和截面相關(guān)的問題一并加以處理。進入方程的自變量都是行為變化的滯后項，即用幾天前的交通出行和網(wǎng)絡(luò)社交作為自變量，考察它們對當期疫情發(fā)展的影響。面板回歸結(jié)果見表2模型（2）、模型（3）。

模型（2）以新增病例數(shù)為因變量，當網(wǎng)絡(luò)社交軟件排名上升1%，新增病例數(shù)就減少46人。當交通出行排名提升1%，新增病例數(shù)就增加約4人。模型（3）以新增病例數(shù)的對數(shù)為因變量，當疫情推特增加1萬條，新增病例數(shù)就下降6.45%。當交通出行排名提升1%，新增病例數(shù)就增加0.046%。以上系數(shù)所反映的都是6個國家的平均效應(yīng)。

表2 國外數(shù)據(jù)面板回歸結(jié)果

面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果說明，當人們堅持物理隔離、加強資訊溝通，各國新增病例就會顯著減少。這一結(jié)果有力地說明防疫社會資本有助于疫情控制。假設(shè)二、假設(shè)三均得到進一步驗證。

四、結(jié)論與討論?

防疫社會資本是一個重要的理論分析概念，也是一個具有操作意義的實證分析概念。中外線上大數(shù)據(jù)分析結(jié)果均表明，物理隔離、關(guān)系交往和資訊溝通有助于疫情防控。核心關(guān)系交往有助于增加積極的社會心態(tài)。防疫社會資本對于控制疫情的發(fā)展具有重要的意義。中國疫情得以控制的重要經(jīng)驗之一，是中國文化長期積累的關(guān)系社會資本，在疫情期間發(fā)揮了重要的、不可替代的作用。這一經(jīng)驗值得世界各國借鑒。同時，關(guān)系社會資本也是防疫社會資本得以發(fā)揮正向作用的主要動力之一。在疫情期間的心態(tài)治理、情感治理中，應(yīng)該更加重視關(guān)系社會資本的作用。

本研究也存在一些局限。第一，概念結(jié)構(gòu)的完備性在實證數(shù)據(jù)中尚未得到足夠的體現(xiàn)，對于核心關(guān)系交往的考察目前只有中國數(shù)據(jù)的驗證。在后續(xù)的研究中，可以納入對于國外核心關(guān)系交往的考量。第二，用微博數(shù)據(jù)來測量核心關(guān)系交往的頻率和親密程度，是一種間接的考量而非直接的測量。疫情期間由于物理隔離的限制，人們與家人互動的情況只能通過網(wǎng)絡(luò)調(diào)查和社交平臺的數(shù)據(jù)來間接測量，未來需要進一步拓展數(shù)據(jù)源，提高核心關(guān)系交往測量的效度。

防疫社會資本的研究議題是開放的、廣泛的。這一概念體現(xiàn)出關(guān)系社會學與西方社會資本研究議題的交叉整合，是建設(shè)中國學術(shù)話語體系的一次新的嘗試。防疫社會資本的重要作用，是基于疫情防控中本土知識的理論提煉。其理論旨趣在于實現(xiàn)與其他文化的相互溝通，增強國際社會對中國的理解，為本學科做出中國特色的理論貢獻。

附表1 中國數(shù)據(jù)主要變量描述性統(tǒng)計

附表2 國外數(shù)據(jù)主要變量描述性統(tǒng)計

責任編輯：秦開鳳