基于VAR模型的微博用户转发行为研究

【目的/意义】随着移动互联网的发展,微博的普及进一步加速了社会突发事件的传播。转发作为最重要的用户信息行为,在很大程度上预示了网络舆情的发展趋势。但是,鲜有研究关注微博内容中的心理语言使用与转发行为的关系。本研究拓展了心理语言学在社会突发事件情境下的应用领域,为政府或企业应急管理部门有效引导网络舆情提供了实践启示。【方法/过程】本文以九寨沟地震事件为例,基于LIWC文本分析工具研究了微博用户心理过程对于转发行为的影响,通过构建VAR向量自回归模型并进行格兰杰因果检验,确定了微博转发行为的心理语言影响因素,并进一步运用脉冲响应函数对转发行为进行了动态分析。【结果/结论】根据实证研究的结果,社会过程词和情感历程词对微博用户的转发行为具有一定的预测作用。     

突发事件背景下内容添加型转发微博的情绪与认知变化研究

【 目的/意义】转发行为是社交媒体上信息传播的重要方式,转发者添加的评论能够反映情绪状态与认知情 况,研究突发自然灾害事件背景下的转发评论有助于应急管理部门了解公众情绪走向和认知变化。【方法/过程】转 发型微博被再次转发时会产生转发级联并形成不同转发层级,本文利用LIWC软件从情绪和认知角度分析转发者 添加的评论内容,对比不同层级情绪得分和认知得分的差异以及转发评论中情绪和认知变化。【结果/结论】突发自 然灾害相关原始微博和转发评论的情绪和认知具有显著差异,用户在原始微博中倾向使用关于积极情绪、消极情 绪、洞察和原因的词;在不同转发层级中,表达积极情绪、洞察和矛盾的词的使用频率更高,且具有更大的波动;在 转发评论过程中,相同类型的情绪和认知显著正相关。【创新/局限】本文研究了转发者生成内容的特征,为应急管 理部门的灾后决策和舆情治理提供新视角,没有考虑添加评论对微博转发的影响,后续将对比不同转发微博的传 播效果。     

面向突发事件的微博用户转发行为影响因素研究

【 目的/意义】微博转发行为是公众参与监管突发事件网络舆情的重要渠道,科学合理的监管与引导对突发 事件精准预警和快速响应具有重要意义。【方法/过程】针对突发事件的微博转发行为未充分考虑转发者个体差异 的不足,借助UTAUT模型,结合动机理论,引入类型偏好、信源偏好、转发动机三个变量,构建面向突发事件的微博 用户转发行为的影响因素模型。以新浪微博为例,通过设计问卷、分析问卷数据验证构建影响因素模型有效性,对 影响因素模型进行拟合检验。【结果/结论】实证结果表明努力期望、社群影响、信源偏好、感知成本对转发意愿的路 径的CR值均大于1.96,即对转发意愿有正向影响作用;转发意愿对转发行为的路径的CR值大于1.96,即对转发行 为有正向影响作用,从政府部门、相关媒介和公众等方面提出加强微博转发监管的建议。【创新/局限】深入研究了 面向突发事件的微博用户转发行为,但调查对象不够广泛,数据分析还存在一定的局限性。     

基于内容分析的微博转发行为研究

【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现,对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度,对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征,采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测,并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习,证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系,据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。     

内容策略视域下的企业号短视频用户参与行为研究

【目的/意义】在激烈的网络用户注意力竞争中,短视频内容策略发挥着重要作用。从短视频内容策略出发,探究其对用户参与行为的影响,对新媒体传播与网络用户行为研究具有重要意义。【方法/过程】参照精细加工可能性模型（ELM）理论,构建了短视频用户参与行为影响因素的研究框架,从链接内容特征与用户行为的两条策略路径出发,以12 694条抖音新能源车企业号短视频为样本对象,对520条特征样本采用内容策略编码分析、OLS回归分析等方法开展研究。【结果/结论】研究发现,中心策略路径下,用户参与行为主要受感官、理性以及自我三类消息策略的影响。边缘策略路径下,实拍类视频、非线性叙事、长镜头拼接以及信息交互策略均能同时激发用户多维度的参与行为;视频时长对收藏行为具有显著正向影响;拍摄视角则对用户参与行为无显著影响。【创新/局限】为新媒体信息传播、网络用户行为的研究提供了新视角下的理论启示;并针对企业短视频实际运营提供了操作性建议。     

新浪微博信息传播的影响因素分析与效果预测

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。     

政务微博辟谣信息传播效果的影响因素研究

【目的/意义】探究政务微博辟谣信息传播效果的影响因素,为政府引导网络舆情、治理网络危机提供参考 与依据。【方法/过程】运用八爪鱼软件采集影响力靠前的十大新浪政务微博数据,以转发数和评论数为辟谣信息传 播效果的衡量指标,构建辟谣信息内容特征、文本特征对传播效果的回归模型。【结果/结论】结果表明：谣言类型、 辟谣方式、是否为原创、图片数量、是否有@符号对转发数有显著影响;谣言类型、情感程度、辟谣方式、是否为原创、 内容长度对评论数有显著影响。     

微博公共危机信息传播顺序如何影响转发行为 ——基于SMCC与ICTs的理论解释和实验分析

【目的/意义】研究微博环境下公共危机事件信息来源和责任归因对于受众行为的影响,具有重要的理论价 值和现实意义。【方法/过程】基于社交媒介危机传播理论（SMCC）,结合信息传播技术演替理论（ICTs）,采用实验法 探讨了信息传播的先后顺序和危机类型对转发意愿和转发效价的影响。【结果/结论】在公共危机事件中,先接受非 官方来源信息的受众会有更强的转发意愿和负面传播效价;不同类型的危机对受众转发意愿有显著差异,但对转 发效价影响不显著;危机信息传播顺序与危机类型会对受众的转发行为产生交互作用,并且危机信息传播顺序对 错误型危机的作用最为明显。     

群体事件微博传播中的用户行为特征和应对分析

【目的/意义】为了探讨如何有效管理群体事件在微博中的传播,文章分析了群体事件发生时事件参与者在 微博中的发言行为特征。【方法/过程】秉持定性分析和定量研究有机结合的研究理念,通过引入复杂网络的相关知 识对真实案例的微博传播数据进行了深入分析来探寻群体事件微博传播中的网络特征以及事件参与者在微博发 言中的行为特征。【结果/结论】发现群体事件的微博传播网络是具有无标度性质、小世界特征和较高集聚系数的复 杂网络。群体事件的微博传播不但存在周期性、个体异质性和阵发性等特点,而且从 K核分解的角度来看,陈发性 具有自相似性,处于 K核分解中心层的用户通常能在群体事件的微博传播中发挥着更大的作用。     

基于详尽可能性模型的微博话题可信度影响因素研究

【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。     

社交网络用户信息贡献行为影响因素分析

【目的/意义】研究社交网络用户信息贡献行为,有利于揭示用户线上行为活动规律,并促进社交媒体健康 有序发展。【方法/过程】分析社交网络信息贡献行为的概念、类型和特征;采用网上问卷调查和用户线上行为数据 采集相结合的方法,分析用户属性、网络信任与用户信息贡献行为的相关性。【结果/结论】性别、年龄、性格、信息质 量、风险安全、声誉地位和感知相似性对用户自我揭露行为和发布、评论与转发行为具有显著的影响。     

社交媒体中企业生成内容（EGC）的社会化传播行为研究 ——基于内容和情感分析视角

【目的/意义】随着企业生成内容（EGC）的兴起,以低成本实现广告信息扩散效果最大化已成为商业界和学 术界关注的焦点。本文将 ELM理论和用户卷入行为研究拓展到社交媒体领域,探究 EGC社会化传播的影响因 素。【方法/过程】以微博为平台,利用泊松回归模型,分别从企业和用户层面,对 EGC沟通内容和用户卷入情感等特 征进行剖析。【结果/结论】企业层面中描述产品或服务细节的信息性内容、致力于培养良好关系的说服性内容,和 用户层面中评论数、点赞数、积极的评论情感、较低的认证者比例会正向促进用户的转发。     

基于动机视角的虚拟社区即时/持续网络口碑传播研究

【目的/意义】界定及区分虚拟社区即时网络口碑传播和持续网络口碑传播行为,从动机视角切入研究三 类动机（内在,外在,社会性）对两种网络口碑传播意愿（即时/持续）的影响效果,对完善网络口碑传播行为研究具 有重要意义。【方法/过程】以冲动行为理论、动机理论、自我决定理论构建相应研究模型,使用307份有效消费体验 社交分享平台用户样本,通过结构方程模型验证研究模型的有效性。【结果/结论】不同类别动机对两种类型的网络 口碑传播意愿存在不同的影响效果。在网络口碑动机因素中,内在动机因素可同时促进即时网络口传与持续网络 口传意愿的发生,外在动机因素只对持续网络口传意愿有正向促进作用,而社会动机因素是虚拟社区内进行即时 口传的主导因素,研究模型具有充足的解释力。依据研究结果本文提出促进两种网络口碑传播的对策建议。     

微博社区网络结构特征对舆情信息传播的影响研究

【目的/意义】微博社区网络结构特征一定程度上影响了舆情的信息传播机制。【方法/过程】以社会网络的 角度分析了微博社区网络静态结构特征,同时构建了微博信息传播模型,实证分析了微博社区网络静态结构特征 对舆情传播的影响研究。【结果/结论】实证结果显示,微博社区的网络结构规模、密度以及节点特征参数对舆情信 息传播的受众度、流动度及影响力方面均有显著影响,存在着紧密的内部关联。     

中国社交网络吉祥物转发祈福影响因素研究： 以锦鲤相关微博为例

【目的/意义】微博用户转发锦鲤祈福盛行于现代中国文明社会现象已引发社会舆论。对这一行为的影响 因素研究,有利于了解时下中国社交网络社群的价值认知、精神状态及网络亚文化的形成。【方法/过程】在文献回 顾的基础上,构建包括社会交往、休闲娱乐、从众心理、文化信仰、情景因素、转发行为六大因子的结构方程模型,并 在社交网络上针对目标群体发放问卷,获取数据以进行验证性因子分析。【结果/结论】研究发现从众心理、文化信 仰、情境因素等社会导向因素正向显著影响转发行为,但休闲娱乐和社会交往等个人导向因素对其没有影响,此外 两组潜在变量之间的关系也得到数据支持。最后根据分析结果对吉祥物转发祈福行为进行了简单讨论。     

基于信誉授权的社交网风险信息传播抑制模型研究

【目的/意义】为有效约束社交网中隐含风险的信息传播,研究一种基于信誉的信息行为动态管理机制。【方 法/过程】通过节点身份认证与历史行为计算节点信誉值,利用敏感词的风险权值计算内容的风险指数后并进行风 险类型分级,综合节点源信誉与内容风险指数提出一种基于社交网节点信誉授权的信息传播控制模型（RBDC）约 束不同类型信息转发权限。【结果/结论】仿真结果表明,相比无限制的信息传播情景,对内容风险与用户信誉进行 细粒度的分类与并构建转发权限映射关系,可以显著限制高风险信息传播速度与传播范围。【创新/局限】在保障社 交网用户属性数据真实与敏感词风险词表有效维护的情况下,通过多源数据融合构建的RBDC信誉授权传播抑制 模型可以实现信息传播动态调整机制,抑制风险信息传播,也有利于促进网络节点的自律。     

基于改进SIR模型的微博网络舆情传播研究

【目的/意义】解析了微博舆情话题的传播、微博网络拓扑结构特点、微博网络中的信息传播特点，发掘舆情 传播过程的影响因素，继而对在微博网络上发生的舆情扩散进行有效的控制。【方法/过程】在传染病动力学的SIR 模型的基础上，提出了有部分无知者直接变为免疫者以及具有衍生效应的SIR改进模型。结合微博网络拓扑结构 进行了有向无标度网络的设计，并利用微博网络的信息互动模式对感染率以及转化率进行了改进，最后对此模型 进行简单的因素分析。【方法/过程】构建的微博网络舆情传播模型的变化符合实际生活中微博网络舆情的传播变 化，并分析了各个影响微博网络舆情传播的因素。     

基于人类动力学的微博用户评论行为研究

【目的/意义】基于客观行为数据构建微博发布-评论行为的定量模型,解释社交网络用户信息交互关系,为微博舆情的监控与引导提供理论依据。【方法/过程】以新浪微博为研究对象,对揭示微博群体层面多对多模式中的发布-评论行为特征的五个重要指标进行分析,构建描述微博多对多模式中的发布-评论行为的定量模型,并通过仿真验证模型的有效性。【结果/结论】微博评论数频数分布满足幂指数为1.6659的幂律分布;微博已获评论数、微博影响力、信息可见度是影响新增评论的连接机制。本文构建的定量模型可以较好模拟真实的微博发布-评论行为。【创新/局限】从人类动力学视角解释了微博多对多模式的微博发布-评论行为的过程,揭示了群体层面的发布-评论行为生成机制。本文没有对不同类型微博的评论行为进行区分,在未来的研究中,将针对不同类型微博的评论行为做进一步探索。     

基于社会网络分析的微博媒体领袖间的关系研究

【目的/意义】由于微博消息发布的自由随意性,微博中的虚假信息泛滥,且难以识别,信息冗余、信息失衡 等问题也很突出,这给人们通过微博获取资讯带来了很大的困扰。【方法/过程】本文主要研究的是通过微博中“关 注”与“被关注”的关系构建媒体领袖间的关注网络,运用社会网络分析的相关方法对该网络中的主流媒体进行识 别,分析评价网络中的节点在消息传播方面的作用,并从整体和局部两个方面分析媒体领袖间的关系网络对消息 传播的影响。【结果/结论】据此提出一些有利于微博消息传播和扩散的建议,帮助人们通过微博获得真实、准确、全 面的资讯,也有利于改善微博环境。     

基于复杂网络的微博用户行为特性分析

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。