域外势力操控社交媒体的手段路径及应对策略

[研究目的]域外势力操控网络社交媒体,影响网络环境和政治生态,挖掘分析域外势力操纵网络社交媒体行为,据此提出科学的应对策略,以提升舆情事件处置能力,维护国家安全。[研究方法]采用可视化分析工具对开源情报进行网络拓扑分析、层级分析、中心性分析、聚类分析和结构化特征分析,剖析域外势力操控网络社交媒体的表现形式和手段路径。采用大数据挖掘技术识别判断政治机器人操控社交账号的行为策略和特征。[研究结论]域外势力利用虚假公司注册网络社交媒体账号并操控政治机器人开展虚假舆论宣传。应利用大数据建模建立关键信息数据库,监测管控高危账号;利用人工智能技术有效识别和应对政治机器人。     

基于社交媒体的俄乌冲突认知对抗：原因、特点与启示

[研究目的]俄乌冲突期间,双方不仅在军事领域开展了激烈对抗,在社交媒体也进行了长期、隐蔽、多元化的认知争夺。研究俄乌双方围绕社交媒体展开的认知对抗,可以为我应对美西方对华认知战提供一定的启示和借鉴。[研究方法]基于国内外智库报告、新闻报道和学术论文等文献剖析了俄乌双方基于社交媒体开展认知对抗的原因及其特点。[研究结论]研究发现,明暗战线遥相呼应、一体推进的博弈方式是社交媒体时代战争的新特点。为应对美西方基于社交媒体的认知战,中国应深化认知对抗机理研究,推进认知对抗平台建设,优化社交媒体监管,加强对外战略传播,提高民众安全意识,确保做好全方位应对工作。     

社交平台算法风险内容特征及其贝叶斯关联性

[目的/意义]算法风险治理是国家总体安全观的重要组成部分,基于主体感知视角识别算法风险结构及关联,能够为算法风险的防范治理提供参考借鉴。[方法/过程]基于感知风险理论,结合902份深度访谈和微博评论混合数据,扎根构建社交平台用户感知算法风险结构模型,并对其关联性展开贝叶斯复杂网络分析。[结果/结论]感知算法风险涵盖算法自身技术风险和算法外延社会风险两个维度8类风险,其中,算法操纵风险是感知算法风险的核心维度,算法共谋风险和算法黑箱风险、算法致瘾风险的关联关系最紧密;信息质量缺陷和行为操纵是关键节点,算法操纵风险以行为操纵为主;社交平台算法应用中存在“算法悖论”现象,即用户算法认知与算法态度间存在背离。该研究完善了现有算法风险理论框架。     

社交媒体之于数字人文的影响研究——以Twitter为例

[目的/意义]以Twitter为例,了解社交媒体对数字人文的影响,为如何利用社交媒体平台促进数字人文研究、实践、推广和发展提出建议。[方法/过程]利用Python爬取Twitter中有关数字人文的账户数据和博客数据,对数字人文核心用户进行识别和分类;通过博客内容统计,分析用户使用社交媒体的行为和动机;通过博客标签词统计,归纳数字人文相关研究内容。[结果/结论]社交媒体对数字人文的推动性影响表现在社交媒体是数字人文的虚拟学术社区、社交媒体促进数字人文跨学科学术交流、社交媒体是数字人文的推广平台、社交媒体为数字人文研究提供元数据;限制性影响表现在社交媒体平台的混乱无序性、社交媒体使用的平等问题、社交媒体内容的版权问题。     

社交媒体智能推荐中用户隐私风险感知的影响因素研究

[研究目的]随着数智时代的不断发展,智能推荐在社交媒体平台应用相当普遍,识别用户隐私风险感知的影响因素,可有效保障用户隐私数据安全,促进社交媒体高质量发展。[研究方法]基于隐私风险感知过程,融合技术威胁规避理论与社会交换理论,从用户视角建立影响因素研究假设并设计量表,采用调查问卷收集一手数据,并对调研数据进行描述性统计分析、信效度分析,进一步采用结构方程模型对研究假设及影响因素中介效应进行实证性检验。[研究结论]根据各因素之间的影响关系,提出相应对策建议,以优化智能推荐在社交媒体中的作用,并提升用户隐私风险感知意识。     

在线社会支持视角下移动社交媒体倦怠行为实证研究

[目的/意义]旨在为学术研究者和社交媒体运营商提供理论与实践指导。[方法/过程]结合在线社会支持理论和SSO理论,构建移动社交媒体平台影响用户倦怠行为分析框架模型框架,通过在线调查问卷,利用SPSS和AMOS对获取的398份微信用户的有效数据进行分析和验证。[结果/结论]隐私关注、自我披露均会对移动社交媒体倦怠产生正向显著影响作用,进而显著影响其不持续使用行为形成;在线社会支持(在线信息支持和在线情感支持)可以显著缓冲移动社交媒体倦怠的负面结果。     

社交媒体中主流网络民意的表达与演化：基于共评网络的分析

[目的/意义]基于社交媒体用户的共同评论关系构建共评网络,综合运用社会网络分析与自然语言处理技术,探索高效挖掘社交媒体中主流网络民意的方法。[方法/过程]按阶段梳理社交媒体用户共评关系并构建共评网络,综合利用K核分解和核塌缩分析识别核心评论用户群;以核心评论用户群为目标分析对象,从主题和情感两个维度构建主流网络民意的表达,并分析网民讨论热点及情感分布的综合演化过程;利用新冠病毒感染疫情相关热门微博的评论数据进行实证研究。[结果/结论]共评网络分析可以准确识别出社交媒体中的核心评论用户群,其拥有结构稳定且联系紧密的共评关系;聚焦于核心评论用户群的评论内容,即可实现主流网络民意的高效挖掘,准确呈现出网民主要诉求和情感的变化特征;实证结果与我国新冠病毒感染疫情中的应对实情和网络舆论走势基本契合,证明了此方法的有效性。     

社交媒体时代舆论战的边界性、确定性和传播性

[研究目的]在以俄乌冲突为代表的网络舆论战中,各方力量在舆论场上为战争造势,使得舆论场势力混杂、信息来源复杂、水军搅局、舆论群体极化、情感和情绪色彩浓厚,是一场具有鲜明特色的社交媒体舆论战争。通过情感因素的研究,有助于分析社交媒体时代舆论战的新特征和新趋势。[研究方法]基于情感实践和媒介学的研究成果,结合对俄乌舆论战进行案例分析,研究情感对于社交媒体时代舆论战的影响。[研究结论]研究发现,在社交媒体时代舆论战当中,情感被高度“武器化”,各方力量以情感为武器进行战争博弈,影响了舆论战的边界性、确定性和传播性,也推动了战争范式的转变。     

面向语义缺失场景的社交媒体中热门新闻识别方法研究

[目的/意义]对社交媒体中热门新闻的及时识别,有助于加速正面资讯的投送或抑制负面资讯的扩散。当前,基于自然语言处理的传统识别方法正面临社交媒体新生态的挑战：大量新闻内容以图片、音视频形式存在,缺乏用于语义及情感分析的文本。[方法/过程]对此,本文首先将社交网络划分为众多社群,并按其层次结构组织为贝叶斯网络。接着,面向社群构建基于卷积神经网络的热门新闻识别模型,模型综合考虑新闻传播的宏观统计规律及微观传播过程,以提取社群内热门新闻传播的特征。最后,利用贝叶斯推理并结合局部性的模型识别结果进行全局性热度预测。[结果/结论]实验表明,本方法在语义缺失场景下可有效识别热门新闻,其准确度强于基于语义信息的机器学习方法,模型具有良好的时效性、可扩展性和适用性。该研究有助于社交媒体的监管机构及时识别出各类不含语义信息且迅速扩散的热点内容。     

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。     

社交媒体环境中的用户信息再现行为过程及影响因素研究

[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。     

融合地理标签数据的个性化信息服务应用研究

[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。     

短视频社交媒体用户不持续使用意向研究——整合认知失调与自我效能双重视角

[研究目的]厘清短视频社交媒体用户不持续使用意向影响因素及因素内在作用逻辑,从理论和实践层面对用户理性使用短视频社交媒体进行引导,推进运营商优化创新服务战略。[研究方法]在“认知-情感-行为意向”理论框架基础上,构建基于认知失调和自我效能的短视频社交媒体用户不持续使用意向影响机理模型,通过问卷调查收集340份有效样本数据,采用结构方程模型进行假设检验与实证分析。[研究结论]研究结果表明：短视频信息过载、服务过载和用户沉溺正向影响认知失调,这个过程中自我效能产生负向调节作用;认知失调正向作用于短视频社交媒体用户不持续使用意向,自我效能负向调节认知失调对平台用户的不持续使用意向影响。     

社交媒体用户虚假信息识别意向影响机制研究

[目的/意义]探索社交媒体用户虚假信息识别意向的影响机制，有助于完善我国虚假信息治理的知识体系，为健全虚假信息的社会矫正机制提供参考依据。[方法/过程]基于计划行为理论(Planned Behavior Theory),引入数字素养和风险感知两个变量构建了社交媒体用户虚假信息识别意向模型，分析数字素养、风险感知、识别态度、主观规范和感知行为控制对虚假信息识别意向的影响机理。以371份样本数据为基础，运用结构方程模型进行实证研究。[结果/结论]结果表明，数字素养、感知行为控制正向影响社交媒体用户的虚假信息识别意向，主观规范和识别态度对识别意向影响不显著；感知行为控制不仅直接影响识别态度，且在数字素养和识别意向的关系中起中介作用；数字素养不仅直接影响识别意向，且通过风险感知和感知行为控制间接影响识别意向，是驱动社交媒体用户虚假信息识别意向的最重要因素。     

近三年国外图书馆学与信息科学领域研究热点与前沿分析

[目的/意义]本文对近三年来（2015-2017）SCI和SSCI收录的图书情报学的影响因子排名前50%的外文期刊刊载论文及其题录数据进行计量研究,进而揭示国际LIS领域热点研究主题,再利用著名的科学分析管理工具ESI追踪LIS领域的研究发展趋势。[方法/过程]使用自主研发的程序工具基于Louvain算法对领域知识网络进行知识群落划分,进而识别领域知识主题与研究热点,再利用科学分析管理工具ESI根据共被引分析和聚类算法选出学科最新研究前沿。[结果/结论]通过研究发现,近三年国际图书情报学的研究热点主题分别是文献计量、高校图书馆、网络社交媒体研究、管理、卫生健康、技术、信息检索、电子政府、企业管理和电子商务等特定领域的信息应用,研究前沿主要集中在学术平台替代计量学研究、在线用户评论研究、政治文本内容挖掘研究、智慧城市研究、读者阅读研究、社交媒体相关研究等。     

美国智库对中巴经济走廊建设的认知评析

[研究目的]准确研究美国智库对中巴经济走廊的认知,有助于分析研判美国对中巴经济走廊建设的舆论走向和战略决策,为中巴两国全方位合作提供启示。[研究方法]研究选取美国7所主流智库作为研究样本,对中巴经济走廊建设以来发布的代表性研究报告考察发现,美国智库对中巴经济走廊关注集中在建设意图、建设情况及可能产生的影响三个方面。[研究结论]美国智库的认知以负面为主,反映了对华意识形态偏见与现实利益考量。这些负面认知将会对美国政府决策、他国政策及舆论产生负面影响。我国应辩证吸收美国智库的合理认知,重视舆论引导工作,加强多元交流并改善区域安全局势,推动中巴经济走廊与“一带一路”高质量发展。     

社交媒体环境下智能推荐内容点赞行为影响机理研究

[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。     

基于扎根理论的社交媒体用户信息规避动机研究——以微信为例

[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。     

社交媒体环境下大学生数据囤积行为形成机理研究

[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。     

基于DEMATEL的企业社交媒体信息效用的关键影响因素研究

[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。