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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
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基于SNS的图书馆信息承载策略研究——以4种社交网络工具为例 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过文献调研和网站调研发现,在"人人、新浪微博、豆瓣和微信"这4类社交网络上的图书馆用户数量较多,且读者活跃度较高。本文通过分析这4类社交网络的用户体验、搜索效果、信息传播的特点,以期得出"信息——载体"两者的主要匹配关系,为图书馆信息收集和发布提供一些参考和借鉴。 相似文献
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【目的/意义】以微博为代表社交媒体是智库利用新媒体提高社会影响力、扩大知识服务范围的重要渠道。 【方法/过程】以8家中国智库的新浪微博为例,采用Python爬虫工具共搜集到65209条智库微博数据,从微博活跃 度和社会关注度分析智库微博的基本特征;基于LDA模型,从主题类别、主题活跃度、主题传播力分析智库微博的 主题特征,并通过系统分析揭示中国智库微博内容的主题特点。【结果/结论】中国智库微博的内容原创性较强,但 对其应用的重视程度不够,社会关注度严重不足;微博的主题类别与智库的专业定位密切相关;“经济政策与创新 发展”是智库微博的核心主题;“一带一路与合作发展”是智库微博的热门议题;“会议资讯与成果发布”主题尚未得 到智库的广泛重视。新媒体时代,中国智库应高度重视微博微信等社交媒体的应用,以公众需求为导向提高社会 关注度,并通过树立智库专家的媒体形象和及时传播智库的知识成果,不断提升其社会影响力。 相似文献
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以新浪微博为例,通过网络爬虫软件抓取新浪用户的相关信息。使用计量学方法,对用户特征进行统计分析,并利用决策树分析、相关性分析和关联挖掘用户特征。结果表明:新浪微博的认证用户和非认证用户之间存在明显差异;微博客用户的特性、发布微文时间段、微文长度、关注者、粉丝量和微文数等具有统计特性,地域差异明显;微博客用户选择是否公布城市,是否允许所有人私信、评论等之间存在一定关联关系;另外,通过对用户的分类发现,其中三种类型的用户群体之和占用户总体的85%以上,具有显著特性,为微博客用户特性的深入研究提供参考依据。 相似文献
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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
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【目的/意义】以基于社会化分享模式的信息共享行为为研究对象,对社会化分享用户及其行为特征进行
识别,研究结果为本领域后续研究提供支撑,为内容服务商、社交媒体等提供优化参考。【方法/过程】以新浪微博为
研究案例,通过爬虫获取 20 574条社会化分享数据并构建包括 12个字段的数据集,采用描述性统计分析、相关分
析、Logistic回归分析等方法进行数据分析。【结果/结论】参与社会化分享的用户具有一定的人口统计学特征和行
为规律,且不同的用户群体对社会化分享内容的选择存在差异,用户的个人特征和社交媒体使用特征均对内容的
扩散产生影响。 相似文献
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【目的/意义】社交网络平台普及对使用者隐私防护带来新的挑战,研究使用者的社交平台行动和隐私感知
联系能够指导其隐私保护。【方法/过程】采用相关系数模型和CRITIC决策模型,探究使用者社交平台的网络操作
和使用者隐私量值的关联。并通过时下国内流行的社交网络模式,以人人网和新浪微博作为调研目标,得到使用
者的真实信息构建隐私量化模式。【结果/结论】通过实验,本文分析了隐私参量结果和注册时间、粉丝数目、关注程
度、好友数目、微博数量以及性别因子之间的关联,说明了社交网络平台的隐私状况和使用者行为的关系,论证了
本研究的现实意义。 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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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
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【目的/意义】构建用户特征指标体系,对恐怖事件情境下微博信息与评论用户进行画像并比较有助于掌握参与恐怖事件讨论用户的特点,加强反恐舆论引导。【方法/过程】以"#巴塞罗那恐怖袭击#"话题下的所有微博及评论数据为例,使用基于相关性的LDA主题模型提取微博主题,从用户特征和文本特征两个角度构建指标体系,并采用两步聚类刻画微博用户特征,分析发布微博用户和评论用户的异同。【结果/结论】以往活跃度、影响力较高的用户在该事件中不一定拥有较高的影响力;原始微博用户的平均等级略低于评论用户,但其在该事件中的影响力高于评论用户;原始微博用户类型多于评论微博用户类型。 相似文献
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借"社交媒体"一词简单描述国外图书馆微博服务开展状况,作为对比,统计国内新浪、腾讯微博中高校图书馆微博开设情况,并利用微博风云对清华大学图书馆微博进行数据分析,提出微博定位、平台选择以及微博营销技巧三方面的看法,为其在我国高校图书馆中的应用提供借鉴。 相似文献
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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
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【目的/意义】微博是公共图书馆进行社会推广、业界交流、用户交互的重要渠道,从社会网络视角分析公共图书馆微博意见领袖的社会网络结构特点及影响力,可为公共图书馆优化微博营销策略、提高自身影响力提供参考。【方法/过程】选取50位公共图书馆微博意见领袖,首先运用社会网络分析方法揭示其社会网络结构特点;其次利用关注量、发文量、粉丝量、转评赞数量分析其活跃情况及影响力。【结果/结论】公共图书馆微博意见领袖地区分布不均衡,联系较紧密,但集中程度较弱;小团体在活跃度、影响力等方面呈现相似性;多数图书馆处于低活跃度、低影响力区间;粉丝量和转评赞数量随着活跃度的提升表现出“低值时平稳波动,高值时迅速增长”的现象。【创新/局限】通过社会网络分析方法在一定程度上掌握了我国公共图书馆微博意见领袖社会结构及影响力。仅从关注量、发文量等客观数据角度分析公共图书馆微博影响力,未来应结合文本分析等方法提高影响力分析的深度。 相似文献
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以用户信念为基础,期望确认模型为框架,将社交网站看作是一个信息获取工具或人际交互工具,分别构建了其用户持续使用行为模型,并采用问卷调查和结构方程建模的方法,以新浪微博用户为调查对象进行了实证研究,以期能促进对社交网站用户持续使用行为的理解,以及能为社交网站服务商提供参考和建议。 相似文献
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暴力恐怖事件给国家和社会安全管理带来很大的挑战,关于“暴恐”舆情的深入研究是网络舆情分析的重要内容之一。基于“新疆暴恐”主题下的微博抽样数据,对微博用户的基本特征进行了统计描述,刻画了舆情情感倾向强度的动态变化,并构建有序多分类Logistic回归模型,研究了影响网民情感倾向性的主要因素。实证结果表明网民的性别、活跃度、所在地区的环境效应对情感倾向有显著影响,但活跃度与其它因素的交互作用对影响效应有一定的抵消作用。 相似文献