2024-2008年上市公司企业互联网信息交互网络数据（舆论监督、网络媒体监督权威代表）

张淼儿 · 发表于 2025-12-22 09:50:30

1、资料名称：2024-2008年上市公司企业互联网信息交互网络数据

2、测算方式：参考顶刊《中国工业经济》朱孟楠老师的做法，考虑实证结果的稳健性，结合目前网络研究的主流方法，本文实证研究中主要采用中介中心度（Betweenness Centrality）以及特征向量中心度（Eigenvector Centrality）。计算上市公司的网络中心度的步骤如下：

首先，构建信息网络。考虑到要兼顾信息传递衡量的可靠性和计算机运行能力的局限性，本文把每年发帖量小于 10 的不活跃用户剔除。参照 Rossi et al.（2018）研究机构投资者网络中心度的方法，本文通过发帖的网友信息构建网络，考察上市公司之间的信息交互网络。第 t 年，如果网友 l 在股票 i 和股票 j 的股吧论坛上都为活跃用户，则认为股票 i 和股票 j 之间存在信息传导路径。每支股票作为网络中的节点，节点 i 和节点 j 的距离 Aijt 定义为在股票 i 和股票 j 股吧上发帖的网友数量的倒数。当在股票 i 和股票 j 股吧上共同的活跃网友数量越多，网络中节点 i 和节点 j 的距离越短，即股票 i 和股票 j 的信息传导越容易，并以此为基础构建网络的邻接矩阵 At ={Aijt }。其次，除了以上基于不同股吧的共同活跃用户构建信息交互网络之外，为进一步深化信息交互网络，本文尝试使用文本分析技术构建更为直观的互联网信息交互网络，作为一个重要的补充。一般而言，如果 i 股票的股吧中提及 j 股票的次数越频繁，则可以肯定地认为股票 i 和股票 j 之间的信息交互越密切。文本分析的具体方法是，对股吧中的帖子进行字符串检测，在股票 i 的股吧中留言提及股票 j 的名称或代码，则认为股票 i 和股票 j 之间存在信息交互，网络中的节点股票 i 和股票 j 的距离为信息交互次数的倒数，并反映在网络邻接矩阵中的元素 Aijt 中。最后，计算各节点的网络中心度。

3、资料范围：5600多家企业，9.6万个样本，包括原始数据、计算代码及最终计算结果，大家可以验证一下确保准确性！

原始数据来源于中国上市公司股吧评论数据库，如下

【更新】2024-2008年上市公司股吧帖子统计年度数据、股吧评论数据（GUBA，论坛帖子总量、阅读数、评论数）

https://www.caomeikeyan.com/forum.php?mod=viewthread&tid=5194

(出处: 草莓科研服务网——中国专业社科交流平台)

4、参考文献：

朱孟楠,梁裕珩,吴增明.互联网信息交互网络与股价崩盘风险：舆论监督还是非理性传染[J].中国工业经济,2020,(10):81-99.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2020.10.003.