共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
本文以新浪微博平台为数据采集平台, 对微博信息传播的影响因素和效果进行数据分析, 在借鉴信息传播四要素和流行三要素的基础上, 总结出了影响微博信息传播的16个因素。首先通过对“风云人气榜”上随机抓取的320个新浪微博用户数据进行多元线性回归预测, 实证得到粉丝数、工作时间和发布时间对微博信息传递有促进作用, 而活跃度、休息时间和日期对信息传播有阻碍作用;然后利用爬取数据中提取的441 005个转发样本, 通过逻辑回归、朴素贝叶斯和贝叶斯网络的概率模型分析, 实证了社交类型对用户微博转发行为的影响最为显著, 微博社交需求显著高于内容需求, 并且根据ROC曲线得出综合类型对用户微博转发行为的预测最为精准。 相似文献
2.
3.
4.
【目的/意义】微博作为主要的社会化媒体,微博话题可信度评估以及从认知角度了解影响微博信息传播的
因素对判别信息可信度具有重要意义。【方法/过程】本文基于现有的详尽可能性模型对信息可信度的研究,从微博
内容、微博作者、社交网络传播三个维度,对影响微博话题可信度的因素进行研究。【结果/结论】结果发现,微博内
容信源的可信度对内容可信度存在显著正向影响,内容可信度对微博信息话题可信度存在显著正向影响,作者专业
知识对作者可信度存在显著正向影响,作者可信度对微博信息话题可信度存在正向显著影响。 相似文献
5.
微博在信息的传播效果和传播速度上拥有突出优势,转发功能可以使微博信息在短时间内实现跨群体、病毒式传播,并通过几何级的传播而形成广泛影响力。本文以新浪微博普通用户为实验对象,通过网络问卷收集数据,采用因子分析和主成分分析法研究微博用户的转发动机。微博普通用户转发微博的动机主要为:娱乐消遣动机、自我实现动机、环境监测动机、人际交往动机。最后,根据微博用户转发动机的分析结论,提出了相应的政策建议。 相似文献
6.
在社会化信息传播媒介中,每个用户都凭借其影响力对信息传播做出贡献。利用新浪微博数据构建微博传播的完整过程,分析了用户影响力的特征及相关的因素。结果表明,用户的影响力分布极不均匀,具有双幂律分布的特征;高影响力的用户在微博传播的早期成簇出现,并且其影响力与粉丝数量之间存在一定程度的正相关性,而低影响力的用户数量巨大,影响力与粉丝数量之间没有相关性;而且,认证用户和非认证用户影响力之间存在着明显的差异。 相似文献
7.
研究微博中信息的传播规律对舆论预测与管控、市场营销等方面具有重要意义。当前的信息传播模型大多忽视了不同信息间、不同用户间的个体差异。为解决这一问题,本文选取了影响用户浏览和转发信息行为的特征,采用集成逻辑回归与SVM的二分类算法预测个体行为。预测多个用户对于同一信息的浏览与转发行为构成了本文中的信息传播模型。结果表明,该模型能较好地预测现实微博网络中的信息传播过程。 相似文献
8.
9.
运用数据挖掘技术得到旅游文本属性与特征已成为旅游研究的重要领域,对旅游微博发文主题的研究有助于旅游机构形象塑造及内容传播推广,对旅游机构的微博信息供给及旅游形象的提升具有一定意义。本研究首先对内容分析法在旅游研究的运用状况及国内外旅游微博相关方面的研究进行梳理;其次,以国家旅游局新浪微博的网络文本内容为研究对象,借助Rost word parser词频分析软件提取网络文本的高频特征词并进行筛选;再次,采用内容分析法,结合社会网络及共词分析法,得到网络文本高频词之间的社会网络联系;最后,探索高频词的属性及其之间的联系特征,在国家旅游局新浪微博的内容分析基础上,提炼出其微博内容分为人文景观、自然景观、游客出行、旅游政务信息4个主题。 相似文献
10.
以人人网和新浪微博为例,通过SPSS统计软件分析比较实名SNS社交网络与微博的功能特征与用户行为特点。研究认为人人网用户活跃度与用户本身隐私保护意识有一定联系;新浪微博用户活跃度与用户的学历存在一定联系。人人网与新浪微博同时存在用户被动接收推送广告信息问题,影响了用户的体验度。探讨了人人网与新浪微博的商业化运营趋势,为实名社交网站和微博的完善与差别化发展提供了理论依据。 相似文献
11.
【目的/意义】研究微博网络中话题式信息的传播模型及规律,对控制舆论和掌握微博信息传播规律具有重
要意义。【方法/过程】以微博信息传播中的SEIR模型为出发点,综合考虑微博网络中话题式信息的衍生特性,构建
改良式的微博话题式信息传播H-SEIR模型,并运用MATLAB进行模拟仿真,对微博中话题式信息传播影响因素
和对应的控制策略进行研究。【结果/结论】验证了所构建的改良微博话题式信息传播H-SEIR模型的可行性和有效
性,揭示了移动网络环境下话题式信息传播规律,为现实微博网络的监管控制策略的制定提供了理论依据。 相似文献
12.
[目的/意义]在以政务微博为代表的新媒体技术不断发展的背景下,政法事件微博舆情传播成为政法机关面临的新问题。对政法微博舆情传播进行研究,有助于剖析微博舆情传播的信息生态学规律。[方法/过程]基于信息生态理论构建政法微博舆情生态系统,以聊城于欢案政法事件为研究实例,将新浪微博舆情信息作为研究对象,对系统内的信息主体、信息环境、信息3个因子的传播和演化过程进行分析。[结果/结论]研究结果表明,主体因子中用户粉丝数和关注数均符合幂率分布且呈断尾分布特征;信息因子特征量符合指数分布;环境因子特征量具有长尾分布特征,政法微博舆情传播符合信息生态学的互生再生规律、动态平衡、协同进化规律。文章的研究对政法机关舆情监管部门把握微博舆情传播规律及舆情控制具有一定的参考性作用。 相似文献
13.
官员微博受到公众越来越多的关注,传播影响力逐渐增强。以8个具有意见领袖特征的官员微博为研究样本,从微博内容、发布时间、官员微博认证信息等维度分析其各项特征与微博转发量的关系,从而发掘官员微博传播效果的影响因素。研究发现包括话题类别、有无@和链接等在内的多个微博内容特征对官员微博的传播效果有显著影响,发布时间也是官员微博传播的重要影响因素,而包括官员职务、粉丝数在内的官员微博认证信息对官员微博的传播影响则不是很大。 相似文献
14.
15.
本文利用新浪微博数据,从微博发布行为的时间间隔分布、周期性与波动性,以及记忆性与爆发性等方面出发,对微博用户的行为特征进行实证研究和分析。实验结果表明微博信息发布行为的时间间隔分布具有幂律特征。在此基础上,我们还发现微博用户的分布行为表现出明显的周期性与波动性,同时还具有强记忆弱阵发的特性。研究结果在控制网络谣言,促进微博营销等领域具有一定的指导意义和实际价值。 相似文献
16.
2012年,中国微博用户已达三亿人。随着以新浪微博为代表的本土微博火箭般的发展,微博营销也成为商家营销方式的新选择。但是微博营销的兴起必然会伴随着问题的产生。微博营销话题少、不聚众等问题逐渐走入大众的眼帘。本文将着重分析如何在问题丛生的微博营销中,如何利用次级传播力量以达到微博营销的效果。 相似文献
17.
18.
[目的/意义]预测在线社交网络突发事件中的用户行为，从而发掘舆情传播中的用户行为规律，有效控制引导舆论信息，尤其是对可能做出不同行为的用户做出分级，做到差异化的引导与应对。[方法/过程]以新浪微博中两类不同的突发事件为例，收集其中做出交互行为的用户数据，在理论研究与统计分析的基础上，将做出点赞、评论、转发3种行为的用户所具备的有效属性作为特征指标，使用随机森林和神经网络两种方法对用户交互行为做了预测实验。[结果/结论]神经网络的预测效果更好，说明本文提出的预测模型具备一定的可行性，同时本文也对突发事件中用户做出各交互行为所具备的属性做出了规律性总结。 相似文献
19.