社交媒体用户公共事件信息回避行为动机研究

[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。     

意见领袖使用印象管理策略的效果研究——以新浪微博为例的实证分析

随着网络技术的发展,我们迎来了微博时代.微博的出现让人们已经习惯了快速更迭的信息环境,迎来了网络舆论的又一个高潮,而意见领袖在微博的传播过程中起着举足轻重的作用.本文通过实证研究的方法,分析不同类型微博意见领袖进行印象管理的特征和策略,通过量化的分析微博意见领袖的管理策略和效果之间的内在关系,旨在为发挥意见领袖在公共事件舆论引导中的积极作用提供理论支持,以提高微博意见领袖的自我形象和舆论影响力.     

舆情传播中社交网络圈群结构属性的影响机制研究

[研究目的]从社交网络圈群的角度,分析其影响舆情热度的相关结构属性,证实网络圈群影响舆情热度的机理。[研究方法]以微博舆情事件为例,获取相关舆情数据;基于社会网络分析,识别舆情传播过程中的社交网络圈群;构建分层回归模型分析圈群结构属性对舆情热度的影响。[研究结论]研究结果表明,社交网络圈群增长速度、圈群总中心度增长速度以及圈群间紧密度对舆情热度具有显著的正向影响;圈群增长速度、圈群总中心度增长速度与舆情热度分别呈现U型、倒U型的关系。     

基于信息生态理论的政法事件微博舆情传播规律研究

[目的/意义]在以政务微博为代表的新媒体技术不断发展的背景下,政法事件微博舆情传播成为政法机关面临的新问题。对政法微博舆情传播进行研究,有助于剖析微博舆情传播的信息生态学规律。[方法/过程]基于信息生态理论构建政法微博舆情生态系统,以聊城于欢案政法事件为研究实例,将新浪微博舆情信息作为研究对象,对系统内的信息主体、信息环境、信息3个因子的传播和演化过程进行分析。[结果/结论]研究结果表明,主体因子中用户粉丝数和关注数均符合幂率分布且呈断尾分布特征;信息因子特征量符合指数分布;环境因子特征量具有长尾分布特征,政法微博舆情传播符合信息生态学的互生再生规律、动态平衡、协同进化规律。文章的研究对政法机关舆情监管部门把握微博舆情传播规律及舆情控制具有一定的参考性作用。     

重大公共事件中政务微博信息特征研究 ——以河南暴雨事件中@人民日报新浪微博为例

[目的/意义]旨在提高各级媒体对政务微博的管理能力.[方法/过程]运用统计分析方法,对河南暴雨事件中@人民日报新浪微博文本内容进行分类、分时段和主题关键词分析,总结重大公共事件中政务微博的信息特征.[结果/结论]在事件发展的不同时期各类微博的内容侧重点有所不同,网友互动情况略有差异,关键词分析体现国家主流媒体对重大公共...     

突发公共事件中微博的影响力分析

微博作为一种新兴的传播力量,发布、传播信息即时、多样、快速、广泛、互动,通过转发、链接、评论以及吸引传统媒体参与等手段,在突发公共事件中能快速设置公共议题、引导舆论走向、并干预影响受众行动,体现了强大的舆论引导作用和和强大的传播效果。     

情感分歧对社交媒体中信息再传播的影响——以微博为例

[研究目的]社交媒体中信息的再传播是目前主流传播方式之一,研究情感特征对社交媒体中信息再传播的作用,揭示情感信息影响社交媒体中信息再传播的机制,对于科学引导网络舆论、维持健康网络环境具有重要意义。[研究方法]基于认知失调理论,引入情感分歧特征进行情感分析,以社交媒体中帖子的转发数与评论数作为信息再传播效果的衡量指标,构建了情感分歧与情感倾向影响信息再传播的理论模型,并使用微博平台上的数据,对模型进行验证。[研究结论]通过对回归模型结果分析,情感分歧能够显著正向影响社交媒体信息再传播,促进帖子的转发与评论;正面情感倾向性能够显著促进帖子的转发效果,对帖子的评论数影响效果并不显著;帖子内容的情感倾向性能够调节帖子内容中的情感分歧对帖子转发的影响,而评论情感倾向能够调节评论内容中的情感分歧对帖子评论数的影响。     

信息粒度、公众行为对舆论聚合的内生影响与组态效应研究——基于VAR与QCA的混合方法

[研究目的]面对复杂的网络环境，探讨影响舆论聚合的关键要素，既有助于舆论信息的高效传播，又能够提高政府舆论调控的速度和精度，具有重要的现实意义。[研究方法]采用VAR和fsQCA相融合的方法，选取28个视频平台负面事件作为研究对象，运用VAR模型验证了信息粒度、公众行为与舆论聚合之间的两两变量因果关系，在此基础上，运用fsQCA方法探究了信息权威性、信息覆盖度、信息报道率、公众关注度、公众活跃度、公众参与期6个前因条件组合对舆论聚合的影响机制。[研究结论]研究发现，信息粒度、公众行为与舆论聚合之间存在显著的两两变量因果关系，挖掘出了8种导致高舆论聚合的条件组态，信息报道率、公众关注度、公众活跃度为核心条件，提炼归纳了公众行为驱动型、信息粒度驱动型、信息-公众驱动型的三种高舆论聚合的理论模式。     

基于网络舆情的信息空间网络结构及特征研究

本文利用社交网络分析法和GIS可视化,在地理学视角下,对微博中"山东毒疫苗事件"信息传播路径进行定量分析。研究发现:(1)空间结构与社会经济具有相对一致性,表现为网络中节点的出入度与社会城市发展具有指向性,在个别中心城市间(北京、广东、上海)有所区别;(2)舆论微博传播具有地域性,不同的地域都形成中心节点城市,这些城市主导着周边乃至全国范围内的舆论方向;(3)相同时间段内的舆论信息传播路径数量在空间分布上呈现出不对称性,东部地区要比中西部地区密集。     

社交网络舆情下的二元信息竞争SH2IR模型及仿真研究

[研究目的]网络舆情中信息间的竞争传播更符合社交网络的真实情境,研究舆情事件中多元信息竞争传播的演化机制有助于政府和媒体有效监控舆情、引导舆论。[研究方法]结合舆情事件多信息传播特点,加入信息犹豫者和信息接触率,构建二元信息竞争的SH2IR模型,仿真同步和异步情景下二元信息的竞争演化过程。[研究结论]研究表明,在同步传播模式下,单独增强信息接触率、传播转化率、犹豫转化率以及置换率,都可以扩大信息的传播;在异步传播模式下,信息发布的越早,传播范围越广,但单独增强传播参数对传播效果影响较弱,同时提高信息的传播参数时传播行为明显加强。     

突发公共事件政务微博回应方式对公众评论情感的影响研究

[目的/意义]探索突发公共事件下政务微博回应内容与公众评论情感之间的关系,为政务微博回应效果的评价提供依据,促进政府突发事件回应策略的完善。[方法/过程]首先对政务微博回应文本进行内容分析,然后对公众评论情感进行计算与分析,最后对政务微博回应内容和公众评论情感进行多因素方差分析。[结果/结论]研究发现,不同突发公共事件类型对政务微博回应效果的影响不显著;政务微博的回应议题对公众评论情感值影响显著,同时与事件类型和回应语气的交互对回应效果的影响进一步增强;回应态度与回应议题的结合形成不同回应策略,共同影响政务微博回应效果。[局限]首先,在公众评论文本收集的全面性方面还有待提升,其次可以将用户的情感特征进行更加详细的分类,提升用户情感分类的准确性。     

基于舆情画像的在线社交用户信息传播特征统计分析

[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。     

《中国国家地理》新浪微博传播效应分析

【目的】提升科普期刊的微博传播效应。【方法】 统计分析《中国国家地理》新浪官方微博4年间（2009.9.22-2013.9.21）的6882条微博内容及相关信息,并使用北大PKUVIS软件对微博传播个案进行可视化分析。【结果】 《中国国家地理》微博出版已形成一定规模,具备相对稳定的格局和固定的受众群体;传播呈现出多元中心效应,实现多层级深度长效传播;微博链接产生信息自我增强效应,并逐渐脱胎于网站内容移植,形成独立出版机制;微博集成资源,推动了期刊品牌一体化发展。【结论】科普期刊与微博新媒体的融合可以提升科学传播效应,微博在传播范围、传播效果、品牌扩散方面具有媒介优势,能促进科普期刊的良性发展。     

区块链环境下网络舆情传播影响因素模型研究

[目的/意义]区块链环境下网络舆情传播过程及影响因素模型分析，可更好地保证网络虚假信息传播的可追溯性，对实现网络舆情治理和打造网络舆情生态空间具有积极作用。[方法/过程]本文基于信息传播理论和信息生态理论，分析了区块链环境下网络舆情的传播过程，构建了区块链环境下网络舆情传播影响因素模型。采用网络爬虫获取Minds平台社交媒体数据对提出的模型及假设进行验证。[结果/结论]研究结果表明，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力是影响区块链环境下网络舆情传播的重要因素。其中，区块链环境热度、区块链信息偏好、区块链技术偏好和信息人影响力对区块链网络舆情传播态势有正向影响，图片信息上链偏好和视频信息上链偏好对区块链信息偏好有正向影响，信息上链偏好同区块链信息偏好呈负相关，区块链信息偏好对区块链技术偏好有正向影响，区块链信息偏好对区块链环境热度有正向影响；上链粉丝用户数量、上链关注用户数量对信息人影响力有正向影响。研究丰富了区块链环境下网络舆情传播过程的理论和算法，从网络舆情传播影响因素的视角出发提出了治理区块链环境下网络舆情空间生态的对策建议。     

焦虑但难以逃离：网络疑病症视角下的健康信息茧房研究

[目的/意义]过度的在线健康信息搜索行为增加人们的焦虑并诱发网络疑病症，而网络疑病症会反过来加剧健康焦虑使人们陷入“信息茧房”,本研究从信息传播视角探讨网络疑病症成因，以期为“破茧”提供启示。[方法/过程]基于自我决定理论从外因与内因两个维度构建结构模型，通过SmartPLS的偏最小二乘路径分析方法对调查数据进行分析。[结果/结论]结果发现：(1)网络疑病症与健康信息茧房效应正相关；(2)积极元认知、健康自我效能感、网络健康信息可信度、信息过载正向影响网络疑病症并进一步导致信息茧房；(3)主观规范与网络疑病症之间没有显著关联。研究拓展了网络疑病症与网络健康信息传播的研究范畴，并为在线健康信息实践治理提供参考。     

基于耦合网络的社交网络舆情传播模型研究

[目的]为了研究社交网络以及研究微博网络与微信网络之间舆情的传递过程。[方法]利用无标度有向网络和BA网络分别模拟微博网络和微信网络环境,通过特定的连接关系设计了耦合网络载体,在SEIR模型的基础上,充分分析了用户的传播心理,考虑到了个体具有兴趣衰减效应以及记忆效应等特征,构建了基于耦合网络的社交网络舆情传播模型。[结果]实验结果表明,构建的双层社交网络舆情传播模型能较好地反映现实生活中的舆情传播过程,用户在多层社交网络之间的互动加速了舆情信息的流动,扩大了舆情信息的影响力,层间传播阈值的控制是管理多层社交网络舆情传播的关键。     

论微博与传统媒体的融合

微博作为一种新的信息传播方式使人们能够更加方便、快捷、全面的认知各种信息。从微博本身的传播特征及传播模式出发,充分考虑人们接受与认知信息的习惯,总结出微博对传统媒体的挑战,认为传统媒体从速度、广度方面应充分学习微博,将微博作为其信息源之一;而微博也要借助传统媒体的深度及公众的高认同度来提升其知名度与可信性,最大程度地促进微博与传统媒体的融合,创造良好的舆论环境。     

遏制微博谣言现象的对策研究

当前,微博已成为了不可忽视的信息传播渠道,其庞大的信息量正日益影响甚至改变着现实生活。为了规范信息文本传播,最大限度地遏制微博谣言的产生,必须健全微博监督机制,加大辟谣力度;强化媒体"把关人"作用,引导正确舆论走向;提高受众自身素质,增强谣言免疫能力;完善立法,加大微博谣言传播惩罚力度。溯本清源、规范引导,是促进微博文化传播健康发展的重中之重。     

基于博弈论视角的短视频用户信息传播模型及实证研究——以“钟薛高烧不化事件”为例

[目的/意义]探究短视频用户的信息传播过程及演化规律有助于相关部门科学认知舆情发展态势，提高舆情危机处理能力。[方法/过程]在传统SEIR模型基础上，考虑网民的观点交互，将传播者分为谣言传播者和信息澄清者。基于此，构建SICR模型，并利用Python爬取抖音平台上关于“钟薛高烧不化”事件的短视频评论进行数据处理和仿真实验，验证模型的适用性。[结果/结论]信息澄清者在舆情爆发期增加发声渠道、占领舆论高地，采取处罚措施严惩谣言传播者，有利于引导事件转为正面讨论，促使真实信息被大众知晓，平息舆论。     

情绪刺激对微博信息分享意愿的影响实证研究

[目的]本文通过研究微博用户信息行为，为相关部门在信息传播管控方面提供参考价值。[方法]本文从用户使用微博时产生的情绪刺激角度对用户微博信息分享意愿和动机进行调查研究和分析，并基于过程评估理论和情境评估模型构建微博用户信息分享情绪模型。[结果]研究表明，用户的情绪刺激显著正向影响用户对新颖性、规范、目标、内在舒适性和应对潜力的评估；用户对新颖性、目标和内在舒适性的评估显著正向影响用户的分享意愿；用户的分享意愿对情绪刺激有显著复发效应。[局限]本文构建的研究模型主要验证刺激、评估、结果3个组件的相互影响，未具体研究评估组件内部5个组件间的相互作用；且本研究的样本主要源自于高学历青年群体。[结论]本研究证明了情绪刺激对微博用户信息分享意愿所产生的影响。情绪既是微博用户在信息分享过程中所产生的心理及情绪波动，又是促使用户产生信息分享行为的因素。