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[目的/意义]通过研究社交媒体辟谣的要素对错误信息的持续影响效应(CIE)的影响,确定改善CIE的关键因素,进一步完善知识修正等相关理论,以遏制信息疫情的影响。[方法/过程]以知识修正理论为基础模型,采用问卷调查的方式对社交媒体用户进行回溯调查。从用户个人因素和辟谣信息因素两个维度构建了社交媒体辟谣对用户持续影响效应(CIE)的影响因素模型。为验证该模型的可靠性,采用Smart PLS软件进行分析。[结果/结论]网络辟谣信息对社交媒体用户持续影响效应(CIE)的影响主要受7个因素的影响：辟谣信息的频次、辟谣响应速度、个体的自信水平、辟谣信息的详尽程度、辟谣信息的来源、定向推理动机和辟谣信息内容认知能力。这7个因素共同调节了社交媒体用户的知识修正全过程。其中,辟谣信息的来源、定向推理动机和辟谣信息内容认知能力3个因素对用户消除CIE的效果起到相对主导性作用。 相似文献
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[目的/意义]探索社交媒体用户信息规避行为的动机。[方法/过程]对23位微信用户进行半结构化访谈,运用扎根理论方法对访谈数据先后进行开放式编码、主轴编码和选择性编码,从中提炼出31个初始概念、13个范畴和4个主范畴,揭示出社交媒体用户的信息规避动机及其与信息规避策略间的关系。[结果/结论]社交媒体用户的信息规避动机包括认知性动机(减轻认知负荷、保持认知聚焦、避免认知失调、避免额外支出)、情绪性动机(避免消极情绪、保持积极心境、避免情绪恶化)和社会性动机(逃避社会支持、回避社会交互、避免社会比较、遵守社会规范)。上述动机既能各自独立驱动社交媒体用户采取忽略信息策略或屏蔽信源策略来规避某些信息,也能彼此联合起来共同驱动社交媒体用户的信息规避行为。[创新/局限]文章的创新点在于利用扎根理论方法系统揭示微信用户的信息规避动机,深化对社交媒体用户信息规避行为的认识;不足在于样本局限于微信青年用户群体,方法上属于探索性研究。 相似文献
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[目的/意义]随着社交媒体APP的不断普及,社交媒体已经成为用户移动搜索的重要平台。对社交媒体APP用户的移动搜索体验展开研究,有助于完善用户移动搜索体验,丰富相关理论研究。[方法/过程]基于用户完整搜索过程(如目的、动机、搜索过程、结果采纳等)设计访谈问题,采用扎根理论的方法构建社交媒体APP用户移动搜索体验理论框架。[结果/结论]用户个体、信息特性、系统3个主范畴对用户在社交媒体中移动搜索体验产生直接的影响;使用环境对用户个体产生影响,特别是用户的使用习惯,进而间接影响到用户体验。研究结论对社交媒体APP改善搜索功能、提升用户搜索体验具有一定参考价值。 相似文献
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[目的/意义]探究移动社交媒体错失焦虑症的影响因素和作用路径,为缓解和调节用户移动社交媒体错失焦虑症提供参考。[方法/过程]引入信息生态理论,基于深度访谈和扎根理论编码,构建信息生态视角下移动社交媒体错失焦虑症影响因素理论模型,并利用结构方程模型和模糊集定性比较分析方法,对理论模型进行检验,探究多维因素的线性关系和组态效应。[结果/结论]结构方程模型分析结果显示：生活满意度、信息过载、感知易用性以及网络社会支持、描述性社会规范均显著影响错失焦虑症,而基本心理需求和隐私泄露风险对错失焦虑症的影响不显著;模糊集定性比较分析结果显示用户会受个体自身、信息范畴、技术范畴、环境范畴等多种因素组态效应的共同影响,进而产生错失焦虑症。 相似文献
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[目的/意义]为了厘清网络用户信息茧房的形成机制和运行机理,预防群体极化的社会现象的出现,从信息的视角,促进社会的和谐发展。[方法/过程]通过深度访谈的形式,获得原始访谈资料,运用扎根理论的方法,对访谈文本进行编码处理,结合信息生态理论,得到网络用户信息茧房形成机制的研究模型。[结果/结论]研究结果显示,信息人因素、信息因素、信息技术因素和信息环境因素是网络用户信息茧房形成过程中重要的影响因素。最后从预防信息茧房形成的视角,提出了提高网络用户信息素养、优化信息技术和改善信息环境的对策和建议。 相似文献
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[目的/意义]社交媒体中的信息网络复杂性与信息生命周期交错致使用户会频繁采取信息再现行为对已浏览或已利用过的信息进行再次搜索。然而已有信息再现行为研究并未对社交媒体平台中的再现过程进行系统讨论。[方法/过程]文章采用深度访谈、关键事件法收集数据,通过扎根理论分析数据,探索了社交媒体用户信息再现行为的过程及影响因素,并构建了社交媒体用户信息再现行为综合模型。[结果/结论]研究发现,用户在社交媒体上的信息再现行为由动机、重新查找和结果三个阶段构成。行为同时受到用户、信息、平台、环境多方面因素的影响。社交媒体上的信息再现行为与传统的信息再现行为有着明显的区别,社交媒体平台应该改进相应的功能设置来提升用户的信息再现行为效率。[创新/价值]该研究构建了一个理论模型,以识别社交媒体中的信息再现过程及影响因素。不仅为理解社交媒体环境中信息再现的全过程提供理论阐释,同时为社交媒体的信息关联设置、用户再搜索功能等相关设计做出参考建议。 相似文献
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[目的/意义]企业社交媒体在企业—用户的信息交互中起到重要作用,识别分析企业社交媒体信息效用关键影响因素,以期确保企业的信息满足用户的需要,促进企业社交媒体的长期发展。[方法/过程]基于霍夫兰德说服理论,从信息传达者、信息内容、信息接收者和信息情境等4个维度提出企业社交媒体信息效用的22个影响因素,运用模糊集理论—DEMATEL方法研究影响因素之间的相互关系。[结果/结论]企业社交媒体的活跃度和知名度是影响企业社交媒体信息效用的关键因素,信息内容的互动性、信息情境的平台覆盖度、意见领袖参与、用户的广告抗拒心理、品牌忠诚度、情绪体验、企业社交媒体的专业性都是影响企业社交媒体信息效用的关键因素。 相似文献
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[目的/意义]探究强关系社交媒体用户消极使用行为的形成机理及各变量的交互作用模式，为强关系社交媒体开发商及运营商在改进服务品质、优化使用体验和提高用户黏性等方面提供具有积极意义的意见和建议。[方法/过程]基于使能和抑能的双重分析视角，以强关系社交网络的典型应用微信朋友圈为实证研究对象，通过对经验用户进行深度访谈获取文本数据，并采用扎根理论的开放式编码、主轴编码、选择性编码等3个步骤提取概念、范畴来构建概念模型，并进行理论饱和度检验。[结果/结论]信息过载、社交过载、系统不满意度等情境因素和感知隐私风险、心理疲劳、使用沉溺等认知因素促进了用户的消极使用行为。网络外部性、群体规范、附加功能价值、转换障碍等情境因素和信息需求、功能需求、情感需求等认知因素抑制了用户的消极使用行为。用户在使能因素和抑能因素的双重力量的作用下产生取消提示、屏蔽、节制使用、潜水、间断使用等不同程度的消极使用行为。此外，人口学特征、人格特征、关系特征和使用特征等个体因素对使能因素和抑能因素与用户的消极使用行为之间的强度关系起调节作用。 相似文献
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[目的/意义]对移动互联网环境下陌生人社交软件的用户群体开展持续使用行为影响因素的分析研究,有助于了解这类用户群体的信息需求和情感需求,进一步丰富社交平台用户行为领域研究的相关理论,对陌生人社交平台未来的发展提供一定的参考。[方法/过程]采用扎根理论方法,对“Soul”社交APP用户展开调研,利用半结构化访谈采集用户相关数据并对其进行开放式编码、主轴编码和选择性编码,在确定范畴关系的基础上对用户的持续使用行为进行实证分析,并对影响因素进行探究。[结果/结论]陌生人社交软件用户的使用行为受到用户情感、用户感知、平台因素、社交因素、情境因素、用户持续使用意愿六方面的影响,并由此在产品运营角度对陌生人社交平台未来发展提出若干建议。 相似文献
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【目的/意义】重大突发公共卫生事件中信息疫情现象危害社交媒体用户的身心健康，信息过载是全媒体时代信息疫情的主要表现形式。探究重大突发公共卫生事件情境下社交媒体信息过载的成因和影响，能为信息疫情的应对提供理论支持和实践参考。【方法/过程】通过半结构化访谈的方式获取原始资料，运用扎根理论的质性分析方法，对访谈文本进行编码处理，并借鉴压力源-应变-结果理论，构建重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载前因后果理论模型。【结果/结论】研究结果表明，重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的前因包括用户因素、信息因素、技术因素和环境因素，信息过载直接影响社交媒体用户的认知反应和情绪反应，间接影响社交媒体用户的应对行为。【创新/局限】应用质性分析方法从多维度系统地探究重大突发公共卫生事件中社交媒体信息过载的驱动因素和影响机制，有力补充信息过载领域现有研究。后续可通过实证方法、大样本数据验证模型的科学性。 相似文献
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[目的/意义]社交媒体的发展导致用户大量囤积数据信息的现象出现。研究旨在探究大学生数据囤积行为的形成机理以及各因素间的交互模式,为大学生克服数据囤积症、提高数据管理能力提供相应的对策和建议。[方法/过程]对大学生进行深度访谈,继而对访谈结果进行分析提炼、系统编码,构建大学生数据囤积行为形成机理的概念模型。[结果/结论]社交媒体环境下大学生的数据囤积行为受到情境因素、数据因素、主体特征、主体需求和主体认知的共同影响;减少数据囤积行为的客观因素包括内存有限、信息失效,主观因素包括价值迁移、情感变迁。 相似文献
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[目的/意义]具体探讨社交媒体环境下智能推荐内容点赞行为的影响因素，分析其影响机制及影响路径，为未来研究实践提供参考。[方法/过程]运用扎根理论，采用NVivo对访谈资料进行三级编码，梳理并分析范畴间关系，构建社交媒体环境下智能推荐内容点赞行为影响机理理论模型。[结果/结论]平台声誉、智能推荐信息质量、智能推荐服务质量、智能推荐系统质量及用户需求、用户感知通过用户满意度间接影响点赞意向，用户感知、游戏化运营、社会影响、从众行为直接影响点赞意向，点赞意向直接影响点赞行为。最后从社交媒体治理、运营、使用角度提出建议，并对未来研究进行展望。 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]旨在探究社交网络环境下用户健康信息分享意愿的形成机理，为社交健康网络的开发者、设计者和运营者的实践活动提供可供参考的管理启示。[方法/过程]基于"深度访谈+扎根理论"获取二阶信息链（含二阶信息链、二阶信任链）分析框架下社交健康信息生态链中信息内容与信息信任的作用机理，并通过整合感知价值理论、信任理论、技术接受模型中提取出的关键因素，从信息主体、信息环境、信息内容及信息技术4个层面展开系统分析，提出研究假设并构建理论研究模型。选取微信的深度用户为实证样本，通过"情境实验+问卷调查"的方式获取400份有效数据样本，并采用结构方程模型的研究方法验证理论模型。[结果/结论]信息主体因素（分享价值、自我效能及面子意识）、信息环境因素（分享态度、信源引力认知信任与情感信任、信宿推力认知信任与情感信任）、信息内容因素（信息正向情绪性、信息负向情绪性）均能显著正向影响社交网络用户的社交健康信息分享意愿，而信息技术因素（感知有用性、感知易用性）对分享意愿无显著影响。 相似文献
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探究社交媒体用户分享辟谣信息意愿的影响因素,为辟谣信息的传播及抑制社交媒体谣言提供参考。以社交媒体用户辟谣信息分享意愿为研究对象,选取辟谣主体、辟谣信息内容、辟谣信息传播方式三个维度,通过问卷调查获取数据,采用相关性分析及回归分析的方法对辟谣信息分享意愿的影响因素进行研究。影响社交媒体用户分享辟谣信息意愿的因素重要性依次为:真相陈述、图片、视频、专业人士、定位、政府账号、链接、同步传播影响,据此提出建议。 相似文献
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[目的/意义]通过对在线健康社区意见领袖交互行为的分析,探讨其识别、特征、影响和作用,为社区的良好运转和管理提供建议。[方法/过程]构建两级传播理论下的在线健康社区意见领袖模型,并以百度"自闭症吧"数据为例,结合社会网络分析方法研究社区整体网络特征、意见领袖个体网络特征和用户间交互网络。[结果/结论]百度"自闭症吧"整体网络中间密集,边缘稀疏,具有小世界效应;通过中心度分析及k核分析发现识别出的意见领袖各项个体指标数值均偏高,处在整体网络核心位置,有效连接信息传播两级,推动信息在来源层、意见领袖层和受众层间稳定流动,为其他用户提供帮助鼓励;验证了所建模型并根据研究发现提出两点针对性建议。 相似文献
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[目的/意义]随着网络和社交媒体的发展,网络"意见领袖"在网络社区的信息传播和交流中发挥着越来越重要的作用,在社会生活的各个方面对网络民意产生巨大的影响。因此,识别网络"意见领袖",掌握其特征和规律成为了网络信息传播研究的重要方面。[方法/过程]在PageRank思想的基础上,利用文本的TF-IDF计算网络社区用户节点的连接强度,以此改进PageRank算法,提出一种LeaderRank方法用来评价网络社区用户节点的重要度,并结合其他指标及BP神经网络进行"意见领袖"的发现实验以及进一步的数据挖掘工作。[结果/结论]实验结果表明,该方法相较于神经网络具有更高的识别率,该方法可以灵活配合其他指标和方法使用,具有更好的适用性、扩展性和稳定性。 相似文献
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[目的/意义]当前社交媒体中的虚假、劣质信息层出不穷,极大地干扰了正常的网络公共秩序。对发布异常信息、呈现异常行为的异常用户进行预测治理,能够有效实现网络公共空间的正本清源。[方法/过程]在既有研究的基础上,文章融合用户个体特征、行为、关系、文本主题和情感特征,构建社交媒体异常用户特征体系,并利用图注意力网络构建异常用户分类预测模型。[结果/结论]文章所构建的社交媒体异常用户特征体系具备完整性和普适性,且异常用户预测模型的分类准确率达到92.8%。相比其他分类模型,所构建的图注意力预测模型能够有效识别社交媒体中的异常用户。此外,关系特征、主题特征以及用户注册时间对预测异常用户的贡献度较高,在体征体系中具有较高的重要性。 相似文献
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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