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[目的/意义]对微博用户公共事件信息回避的原因进行分析,了解微博用户公共事件信息回避的行为特征,对用户个人、社交媒体平台、内容提供商及政府部门应对公共事件有重要实践意义。[方法/过程]基于S-O-R(刺激-机体-反应)模型,以微博平台上的公共事件信息为研究对象,从信息和情感角度分析了社交媒体用户公共事件信息回避行为的发生机制,探究了涉入度在模型中的调节效应,采用结构方程进行了假设验证。[结果/结论]影响社交媒体用户公共事件信息回避的信息因素(信息质量、信息交互、信息过载)通过用户情感因素(社交媒体疲劳)来导致用户的公共事件信息回避行为,同时涉入度对部分信息因素对用户情感因素的影响过程中起到调节作用。 相似文献
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移动互联网的发展为微博的发展提供了更加广阔的发展空间,以复杂网络的基本统计特性为基础,通过抓取新浪微博中的相关数据,对其进行处理分析,详细分析微博用户在信息发布行为、信息发布内容方面的相关特性以及用户的关注行为和评论转发行为进行了详细地分析,认为微博网络是典型的小世界网络,微博网络整体密度较小,呈稀疏状态,但局部密集;微博网络用户的分布呈不均匀的状态,用户在信息发布、分享等方面存在较大的信息不对称性,只有小部分用户拥有较多的信息资源,扮演核心角色,大部分用户在微博中处于边缘地位。这为微博营销和微博舆论引导与消解提供了基础。 相似文献
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[目的/意义] 移动社交网络用户的消极使用行为越来越普遍,间歇性中辍行为是其中非常典型的一类,对间歇性中辍行为特征与影响因素进行分析,有助于加强用户消极行为方面的研究,帮助企业有针对性地采取措施,完善运营机制并实现长久发展。[方法/过程] 本文选择有远离微博意向的用户,采用网络爬虫的方式收集用户半年内发微博的时间与内容,基于登录时间间隔、中辍时间间隔与微博内容词云分析对用户的间歇性中辍行为特征与原因进行研究。[结果/结论] 研究结果发现,微博的环境、内容与过度使用都会导致用户产生远离意向,其中活跃用户占大多数,然而在实际行为中,活跃用户采取远离行为的可能性更低,中辍时间间隔也更短,消极用户则相反,用户需求不同导致用户的行为意向与实际行为存在差异。 相似文献
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[目的/意义] 移动互联网时代谣言传播模式发生了巨大的变化,一方面谣言的扩散已不再局限于孤立的线下人际关系网络或线上互联网,谣言在耦合网络之间的传播变得更加普遍。另一方面,以往通过概率方式研究谣言的传播存在很大的不准确性,受众的个体特征差异对谣言的传播起到了更重要的作用。本文针对上述现象进行了研究。[方法/过程] 以受众的年龄作为两种网络的耦合依据,提出基于受众年龄的新型谣言传播的耦合社交网络（ASCN）。从受众的认知能力、匿名程度、权威性等基本特征,以及受众的从众心理、记忆效应、好友的影响作用等心理特征方面对受众进行画像,构建多维度函数实现基于受众画像的谣言传播模型。[结果/结论] 基于ASCN对本文提出的模型进行模拟仿真。结果表明,ACSN能够真实地反应出当前网络环境下谣言传播呈现出的"线下引起线上共鸣"、"线上溢散线下"的特征;受众的基本特征和心理特征能够对谣言传播产生巨大的影响,能更好地反映社交网络中谣言的传播规律。 相似文献
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[目的/意义]探究辟谣信息对社交媒体用户的影响,特别是对意见领袖形成现象机制的挖掘。构建社交媒体用户角色演变行为模型,研究人员可以更好地了解意见领袖的形成原因,刻画辟谣信息对社交媒体用户的作用机制,有助于对参与辟谣的“准意见领袖”进行合理引导,以提高社交媒体舆情管理的效率和准确性。[方法/过程]首先,对微博社交媒体平台中的特定主题事件进行跟踪,识别并筛选出“新生意见领袖”群体,并利用质性访谈对此群体进行深度访谈。然后,基于程序化扎根理论方法,利用NVivo 12软件进行扎根编码构建模型,并通过理论饱和度检验验证模型的完整性。最后,对社交媒体用户角色演变的原因进行深入分析和探讨。[结果/结论]在辟谣信息作用下,个体主观因素、社会环境因素和辟谣信息因素对一般用户向新生意见领袖的演变行为产生重要影响,其中个体主观因素在辟谣信息的作用下对意见领袖形成的影响更加显著,自我认知清晰、高情绪需求且情绪稳定的个体更容易成为影响力持久的意见领袖;社会公众认可、实质性奖励和政策法律支持共同构成社会环境因素,是意见领袖形成的重要保障;辟谣信息因素中的辟谣信息热度、可信度和发布质量等方面都会直接影响“潜在意见... 相似文献
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[目的/意义]从时间纵向维度展现社交媒体辟谣信息扩散的演化脉络,有助于厘清辟谣信息扩散的内在机理。[方法/过程]将"@人民网"官方微博发布的"全国暴雨"辟谣信息作为起点,收集该辟谣微博发布后7天内的转发数据。采用社会网络分析方法,构建社交媒体辟谣信息扩散的演化网络,并分析其扩散的内在机理。[结果/结论]主要研究发现如下：①社交媒体辟谣信息从爆发期、高潮期到消退期的演化路径为：辟谣信息被政府官方微博发布后,会在极短时间内在其发布者的"紧密型"社交圈中（政府机构用户间）迅速扩散;随后,辟谣信息主要经由"大V名人"与其粉丝构成的"松散型"网络,向大V名人的粉丝扩散;最后,辟谣信息经由大V名人的粉丝,在粉丝与其好友的"紧密型"网络中扩散,直至消退。②辟谣信息扩散网络在三个时期的密度均较小。③与微博谣言扩散有所不同,绝大多数微博辟谣信息的扩散主体之间并没有互动,仅表现为单向传递关系。④相比政府官方微博而言,"大V名人"转发辟谣信息所带来的效应更能够激起受众对辟谣信息的精神共鸣,更能促进辟谣信息的扩散。 相似文献
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【目的/意义】随着企业生成内容（EGC）的兴起,以低成本实现广告信息扩散效果最大化已成为商业界和学
术界关注的焦点。本文将 ELM理论和用户卷入行为研究拓展到社交媒体领域,探究 EGC社会化传播的影响因
素。【方法/过程】以微博为平台,利用泊松回归模型,分别从企业和用户层面,对 EGC沟通内容和用户卷入情感等特
征进行剖析。【结果/结论】企业层面中描述产品或服务细节的信息性内容、致力于培养良好关系的说服性内容,和
用户层面中评论数、点赞数、积极的评论情感、较低的认证者比例会正向促进用户的转发。 相似文献
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[目的/意义]利用社会化媒体的自净化特性是应对谣言传播的一种重要思路，但目前的相关研究大多是定性和案例研究，缺乏理解其内在作用规律的定量研究。[过程/方法]为弥补这一不足，在经典谣言仿真模型SIR模型基础上，引入谣言净化者概念，构建考虑自净化机制的社会化媒体谣言传播模型，求解谣言传播阈值并对模型进行多角度模拟仿真。[结果/结论]仿真结果表明，社会化媒体谣言存在自净化的潜力，但效果决定于用户的辨别能力、批判性思维习惯、潜在净化者参与意愿及其影响力等；根据这些结果，提出更好利用自净化机制来应对社会化媒体谣言传播的策略建议。 相似文献
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现时微博谣言泛滥,对现实社会危害巨大。为了科学控制微博不实信息的传播,本研究根据微博网络谣言传播特点以及病毒传播模型,提出具有怀疑与反谣言机制的有向传播模型SIR-CO,并进一步提出谣言源影响力评估算法,实时监控微博谣言造成的社会影响力,在此基础上,采取基于Agent的建模仿真方法对微博谣言传播进行模拟仿真。分析结果表明:内容信服度、节点影响度以及抑制时机是影响微博谣言传播与控制的重要因子;谣言源影响力与传播数、感染节点数以及等级影响度分布皆存在相关关系,最后趋于稳定状态。基于仿真分析结果,建议控制微博谣言传播时,可运用目标免疫策略阻止谣言向外传播,并采取多点侧面慢性策略减低谣言的同化作用。 相似文献
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[目的/意义]谣言诱发公众恐慌情绪,恐慌情绪极易导致过激行为,过激行为又易演变成为突发事件。这一系列连锁反应对社会安定造成严重威胁、对公众带来巨大损失。[方法/过程]相对于传播时间来说,谣言对恐慌情绪的诱发具有即时性,因此,该文建立了谣言和恐慌情绪并行传播的双传播模型,给出了平均场方程。通过数学方法和仿真模拟,研究了双传播模型中谣言和恐慌情绪各自的传播阈值及它们的传播规律。[结果/结论]研究结果表明谣言和恐慌情绪的传播阈值均存在。推导出谣言及恐慌情绪独立系统中谣言和恐慌情绪的传播阈值,分析出谣言及恐慌情绪关联系统中传播阈值的变化特征。研究还发现谣言和恐慌情绪的并行传播对彼此产生相互促进的作用。 相似文献
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[目的/意义] 传染病传播往往伴随着谣言,新发突发传染病更是如此。相应地,疾病防控过程同时也是谣言控制过程。对于谣言控制而言,理解其产生机制与传播规律具有基础意义。[方法/过程] 基于疾病传染与谣言传播模型,通过引入创新扩散视角,提出了新发突发传染病驱动的谣言传播描述框架,构造了个体层面上的数学模型。在实验设计的基础之上,利用智能体建模技术展开了系统的仿真实验。[结果/结论] 基于仿真实验数据的分析结果显示,除了谣言传播参数之外,新发突发传染病相关因素,包括疾病参数与流行病感知参数,亦能够对谣言传播造成具有统计显著性的影响。这一结论意味着,忽视谣言传播对于疾病传播依赖性的谣言治理策略可能并不如期望的那样有效,可能会造成治理资源的浪费,甚或造成相反的结果。 相似文献
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[目的/意义]关注突发公共卫生事件网络谣言"长尾"传播现象,从博弈角度探求"长尾"的控制变量,为实现网络谣言治理长效化提供依据。[方法/过程]基于官方辟谣后信息生态环境和公众认知的差异,引入SIRS模型,以不完全信息动态博弈为基础构建传播模型,计算出长尾期个体策略分布,利用MATLAB进行仿真和案例验证,寻找"长尾"控制途径。[结果/结论]长尾控制博弈模型分析从个体交互层面为网络谣言管控带来新思路。在突发公共卫生事件网络谣言传播后期,作为拽尾策略,增加个体不信谣的收益、降低个体的谣言相关信息分析成本均需被持续实践。其中,比之于增加公共收益,增加不信谣的个体收益有更大的长尾控制效用,是重点关注工作。 相似文献
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《Information processing & management》2019,56(4):1457-1467
In the social media environment, rumors are constantly breeding and rapidly spreading, which has become a severe social problem, often leading to serious consequences (e.g., social panic and even chaos). Therefore, how to identify rumors quickly and accurately has become a key prerequisite for taking effective measures to curb the spread of rumors and reduce their influence. However, most existing studies employ machine learning based methods to carry out automatic rumor identification by extracting features of rumor contents, posters, and static spreading processes (e.g., follow-ups, thumb-ups, etc.) or by learning the presentation of forwarding contents. These studies fail to take into account the dynamic differences between the spreaders and diffusion structures of rumors and non-rumors. To fill this gap, this paper proposes Long Short-Term Memory (LSTM) network based models for identifying rumors by capturing the dynamic changes of forwarding contents, spreaders and diffusion structures of the whole (in the afterwards identification mode) or only the beginning part (in the halfway identification mode, i.e., early rumor identification) of the spreading process. Experiments conducted on a rumor and non-rumor dataset from Sina Weibo show that the proposed models perform better than existing baselines. 相似文献
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在处于转型期的中国社会,谣言传播时有发生。它作为现代社会的一大顽疾,成为摆在公众和政府面前的难题。转型期的社会矛盾与失范、社会心理的失衡与断层,是谣言滋生和传播的土壤。鉴于谣言传播的长期性和复杂性,政府管理部门应采取多种手段,包括建立和完善辟谣应急机制、建立和完善民间信仰引导机制、不断完善对谣言传播行为的依法查实和惩处机制等,将谣言传播对公众心理和整个社会系统的危害程度降到最低。 相似文献
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突发事件发生以后由于信息的匮乏,人们对信息的渴求也异于平常,谣言更容易被人们相信并传播。本文通过构建数学模型,利用MATALB数值仿真,分析突发事件网络谣言的传播机理、探讨控制谣言传播的因素、寻找控制谣言传播的对策,为政府的网络谣言控制决策提供理论依据和合理建议。 相似文献