基于社会网络分析的省级图书馆微博互关的研究

本文通过UCINET对国内全数开通微博官微的省级图书馆是否互相关注来分析相关情况。以微博为中介,以16个省级图书馆官博为分析主体,因互粉建立社会网络关系,依次从整体网络结构、网络密度、平均距离、中心性、凝聚子群等几个视角来分析相互之间的关系,研究得出省级图书馆官博之间的联系不多,一家独大的形式比较明显,粉丝关注度也不够多,最终对该现象进行总结和提出相关建议。     

网络信息传播的从众行为研究——以微博为例

随着IT技术的革新,信息分享相关研究成为近几年的热点。以往的研究往往通过建立复杂计量模型探索传播效果或者针对某一类信息进行研究,缺乏应用性或普遍性。本研究基于传播理论,从社会学的从众理论角度,运用模拟微博情境实验方法,研究微博信息的传播规律。结果表明,微博中的转发数、转发路径中的朋友数、博主粉丝数量与人的转发行为之间的存在定量正相关关系,从而得出从众理论在网络信息传播中同样适用的结论。     

信息非对称条件下微博营销产生的道德风险问题分析及策略研究

作为新兴的营销方式,尽管很多企业的微博营销取得了不错的效果,但是由于发送微博(博主)与接收微博(粉丝)的人之间的信息非对称,微博营销不可避免地产生了道德风险的问题,严重阻碍了微博营销的应用。本文以研究企业开展微博营销及其应用现状为起点,以信息非对称为主线,分析了微博营销中道德风险的表现与危害,对企业与博主、博主与粉丝之间的关系进行了博弈分析,并通过声誉模型的改进,提出应对之策,以期对企业开展微博营销提供一定的参考价值。     

新浪微博加V用户特征分析

首先对新浪微博加V用户样本数据进行整体统计分析,然后应用两步聚类分析法,选用微博粉丝数、互粉数、关注数和每天微博数等四个指标变量进行聚类分析。研究表明新浪微博加V用户有三类用户群体：大众型、社交型和最具价值型用户群体。最具价值型用户群体是最能帮助企业进行微博营销的核心群体。     

微博比较研究

分析比较新浪和腾讯微博网站的特点,对其内容变量、转发和评论数以及发博途径进行实证分析;对转发数和评论数、粉丝数、关注数和博文数,分组进行两两比较,利用SPSS统计软件,采用相关分析等方法,统计分析每个微博网站的用户关系和行为特征,研究发现转发数和评论数、粉丝数、关注数和博文数,每组数据两两之间,都具有一定的正相关性,认为影响和制约微博信息传播的基本要素有两点,一是用户本身的人际关系社会网络;二是微博信息。为微博网站的用户行为特征和信息传播机制研究提供理论依据。     

基于社会网络分析的东北地区图书馆微博情况研究

【目的/意义】本文选取东北地区图书馆微博作为研究对象,采用社会网络分析法,通过这些图书馆之间的 “关注”关系建立社会网络结构。【方法/过程】在对东北地区图书馆微博关注情况矩阵分析的基础上从社群图、网络 密度、中心性、凝聚子群等角度,结合 UCINET软件,对我国东北地区图书馆微博网络建设情况进行了剖析。【结果/ 结论】最后根据研究结果,总结东北地区图书馆微博建设现状并提出建设意见。     

企业特征对官方微博的影响研究

研究抽取各行业具有典型代表性的198个企业样本,总共拥有179个认证微博账户,并采用交叉表探索企业特征对官方微博的影响。研究结果表明:有无官方微博的企业样本数量无显著差异;成立时间与企业性质对官方微博不具有显著影响,而三次产业、所在地区和营业额对官方微博具有显著影响;四个微博平台的微博账户数量具有显著差异,新浪数量最多,网易数量最少;企业特征对官方微博平台分布均不存在显著影响;微博关注数和微博粉丝数都与微博条数存在显著正相关关系,而微博关注数和微博粉丝数之间不存在显著相关性关系。     

微博科学传播机制的社会网络分析——以转基因食品议题为例

微博科学传播通过社会关系进行。微博用户基于关注、转发、评论等关系形成传播网络,网络结构决定信息的来源、方向、强度及范围。运用社会网络分析,定量探究这一网络的结构特征,为微博科学传播机制研究提供了结构主义的新视角。传播网络结构分析从整体结构、个体位置结构、子群结构、子群互动结构等四个层次展开。转基因食品议题的案例研究发现:公共科学议题在微博空间中具有多元交互的传播渠道;相关传播主体之间的关系呈现精英民主化特征;往往产生群体两极化的传播效果。     

『大』生意『小』微博

大多数人写微博只是为了开心好玩,可如今 却有一些“玩家”拿微博做起了生意.不信,打开网 页随便一搜,类似的信息保准让你眼花缭乱.比如 这位博主就为自己的微博广告开出了不菲的价格:粉丝数近50万,报价1500元/条;粉丝数近30万,报价1000元/条;粉丝数10～30万,报价500～800元/条.“粉丝”众多的草根博主,仅仅依靠发布广告,每月收入就能达到上万元.近日,一位名叫“爱淘”的网友报料,称利用微博推广自己的网店后,订单数量呈几何增长,生意火到不行.     

基于群体分类的微博用户公共情绪偏好实证研究

基于精细加工可能性模型(ELM)理论,依据微博数、粉丝数和关注数,在将微博用户划分为游离型、信息获取型、活跃型和名人型4种群体的基础上,构建了微博用户公共情绪偏好分析模型,并进行实证研究,最后针对微博用户的分类引导提出了可操作性建议.     

自媒体阅读平台用户互动行为研究 — —以“十点读书”新浪微博为例

【目的/意义】通过对“十点读书”新浪微博用户互动行为的研究,探求其对加强和改进高校图书馆微博阅读 推广的启示和策略。【方法/过程】采用描述性分析方法在对“十点读书”新浪微博的用户行为数据统计分析的基础 上,采用社会网络分析方法对参与了两条以上博文评论的用户形成的社会网络的网络结构和属性特征进行了分 析。【结果/结论】提出加强和改进高校图书馆微博阅读推广的三点建议：多措并举,提高图书馆官方微博的粉丝数; 循序渐进,引导读者的阅读兴趣;激励引导,共建扁平化的微博阅读推广团队。     

微博负面口碑传播效果的实证研究——以麦当劳3·15事件为例

以新浪微博为研究平台,以麦当劳3·15事件为例,通过社会网络分析法,研究负面口碑的传播效果,得到中间中心度排名与粉丝数、微博数显著正相关的结论,即粉丝数越大、发布微博数越多的用户,中间中心性排名就越靠前,在传播路径图中的控制能力愈强、权力愈大,对负面口碑传播的中介作用也愈大。     

微博负面口碑传播研究

基于新浪微博,采用社会网络分析等方法对"X银行信用卡"负面网络口碑信息进行研究。结果表明:负面口碑传播者间的交互,不仅对口碑当事者带来负面影响,还会波及其所在行业与其他机构;中间中心性高的用户在负面口碑传播中具有"控制力";发表的微博数、关注的用户数、粉丝数越多,其在负面口碑传播中的控制能力越强,所起到的桥梁作用越大。基于实证结果提出应对措施,如关注具有"粉丝数量多"等特点的重点微博用户等,为企业处理负面网络口碑提供借鉴参考。     

基于社会网络分析的博主与评论者关系研究——以“科学网博客”为例

根据"科学网博客"社区中博主与评论者间关系特点,结合社会网络分析方法针对2-模网络关系的研究优势,本文将2-模网络分析方法引入博主与评论者关系网络,进行了基于博主与评论者关系的2-模网络实证分析探索,并描述了2-模网络整体特点;"博主群体"与"评论者群体"中心度及分析基于博主与评论者交流关系存在的小团体的特征。     

“小”微博，“大”生意

大多数人写微博只是为了开心好玩,可如今却有一些“玩家”拿微博做起了生意。不信,打开网页随便一搜,类似的信息保准让你眼花缭乱。比如这位博主就为自己的微博广告开出了不菲的价格：粉丝数近50万,报价1500元／条;     

基于社会网络分析的浙江公安微博用户网络结构研究

从社会网络分析法的基本原理出发,使用UCINET整体网分析软件对“浙江公安微博用户”所存在的内在关系进行分析。主要从网络的整体密度、中心性、凝聚子群——派系以及小世界现象等基本点出发。所选取的样本均来自对新浪微博的所标注的浙江公安微博用户,观察研究对象之间的“关注”与“被关注”的关系,构建了浙江公安微博用户的“相互关注”网络,实现从点度中心度、中间中心度和凝聚子群——派系等几个方面对该特定网络的分析,并将软件得出的结果同现实的情况对比分析,挖掘出浙江公安相互之间的特定联系,提炼核心用户以及浙江公安之间的总体整合度或者一致性。实验结果表明,该网络的整体密度较小,不拥有趋向性;浙江公安、平安杭州和宁波公安三个微博用户处于该网络的关键位置,是信息传输的枢纽,在该网络中拥有较大的权力。     

基于投入产出分析的政务微博舆情信息传播效率评价研究

【目的/意义】通过对政务微博网络舆情信息传播效率进行评价,有利于政务微博的运营和管理。【方法/过程】应用道格拉斯生产函数对政务微博网络舆情信息传播效率评价指标体系的投入和产生指标进行分析,应用DEA模型对政务微博网络舆情信息传播效率进行测算和评价,并利用聚类分析方法对政务微博进行分类,从而对政务微博信息传递指标进行归纳。【结果/结论】政务微博规模效率表现较差的原因是政务微博信息传播效率表现不佳;政务微博信息传递规模效率较低的原因是粉丝数和关注数不足;最后基于投影分析,提出政务微博信息传递效率的改进方案。     

微博用户特征分析和核心用户挖掘

文章通过对微博用户的信息和关系数据进行决策树分析、相关性分析和关联规则来挖掘用户特征,并对微博网络进行核心用户发掘。结果表明：微博中的名人具有关注数小,被关注数大的特征;用户趋向于通过关注他人和积极发布微博文章两种方法来提高被关注度;愿意公布性别或自我描述的用户,通常愿意公布地址和发布博文,而不愿意公布地址、性别或自我描述的用户,通常不愿意公布其他两项;对微博网络进行核心用户挖掘并进行个性化营销是可行的。     

腾讯微博用户的特征分析

论文采集腾讯微博数据,提出"博文魅力指数"的概念,并运用Spearman和Pearson相关系数分别对听众数与收录博主人数、博文魅力指数与收录博主人数两对变量进行了相关分析,最后选择博文魅力指数,博主收听人数两个变量使用K-Means聚类算法对微博用户进行了聚类分析。研究结果表明:博文魅力指数与收录博主人数两变量中度正相关;聚类将微博用户分为信息获取型、草根名人型和普通社交型三类。电子商务服务商可以通过算法优化,根据博文魅力指数和详细的聚类结果更有针对性的进行页面和应用程序推荐,创造商业价值。     

企业微博内容对网络口碑及品牌认可度的影响

【目的/意义】旨在从企业创造内容视角出发，探讨企业微博内容对网络口碑与企业品牌认可度的影响，扩 展企业微博内容的相关研究，并为企业提高微博管理水平提出具体的思路。【方法/过程】构建企业微博、网络口碑 以及企业认可度之间的关系模型，通过收集企业新浪微博相关数据来进行定量分析，探究企业微博内容的信息特 征对微博用户的口碑传播效果的影响以及网络口碑对企业品牌认可度的作用。【结果/结论】结果表明企业微博的 发布频率对用户口碑传播有直接影响，其中，用户转发行为受微博发布频率影响最为显著，并且微博粉丝数对口碑 有一定的正向调节作用。微博用户的转发、点赞行为对其品牌认可度影响不显著，只有评论行为对企业的品牌认 可度起作用。