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[目的/意义]随着社交媒体大数据平台的构建、大数据挖掘、分析技术及数据库技术的不断演进，社交媒体中各种数据变得可获取、可利用。据此，开展了基于社交媒体数据的社会化阅读内容计量研究。[方法/过程]首先，利用大数据平台及文本挖掘技术对阅读推广类微信公众号基本信息和公众号推送文章内容进行采集。其次，对采集的数据进行统计，得到了各微信公众号在分类、地域、认证上的分布，以及各微信公众号推送文章数、阅读数、平均阅读数、点赞数、平均点赞数，并通过运用信息计量学相关理论及技术，利用自编脚本得到了单篇推文传播指数（Single Tweets Communication Index，STCI）、标题高频关键词共现矩阵、基于推文重复次数的微信公众号耦合矩阵。同时，提出最高STCI微信推文发布延时指数（Publish Delay Index of Highest STCI Wechat Ariticle，HSPDI）算法来考察推文重复发布次数对推文传播效果的影响。最后，采用人工研读高STCI推文的方法对其内容特征进行归纳。[结果/结论]阅读推广类微信公众号推送文章的平均阅读数与平均点赞数存在一定的正相关关系；许多微信公众号之间存在严重的推送相同文章现象；文章是否是微信公众号首次推送对其传播没有明显影响。进一步，对高STCI推文内容分析后得出高STCI推文特征主要包括：满足读者的好奇心、满足读者的自我表达需要和满足"屏阅读"时代特征的写作法则。 相似文献
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