大学生微博信息利用行为实证研究——基于杭州下沙6所高校的调查分析

在提出研究假设的基础上．对杭州下沙高教园区大学生微博用户作关于使用动机、行为、认知态度等的随机抽样调查和分析。从微博定位、关注对象、功能选择、界面风格及发布内容等方面,探讨图书馆如何适应微博平台的属性和大学生微博信息利用的特点,提供高质量、高人气的微博信息服务。     

突发事件中虚拟社区用户应急信息行为研究

文章基于虚拟社区环境,阐述了突发事件下用户应急信息行为表现特征,剖析基于虚拟社区的用户应急信息行为实施的必要性,划分基于虚拟社区的用户应急信息行为构成维度,分析突发事件中虚拟社区用户应急信息行为过程,并提出突发事件下基于虚拟社区的用户应急信息行为的优势所在。     

微博用户日常生活信息获取行为模式及其影响因素研究

通过调查问卷的方式面向194位微博用户搜集实证资料,考查微博在人们日常生活信息获取过程中的角色和作用,分析微博用户日常生活信息获取过程中的人群属性和主题特征,研究微博用户日常生活信息获取行为模式及其影响因素,以期从理论上补充国内对日常生活信息获取研究的不足,推动其理论创新。     

基于爆发词识别的微博突发事件监测方法研究

鉴于近年突发事件在微博传播的巨大影响力,提出基于爆发词识别的微博突发事件监测方法。把微博突发事件监测分为微博预处理、爆发词抽取、爆发词聚类三个模块。先提出微博噪声数据过滤规则从海量数据中过滤噪声微博,然后采用相对词频、词频增长率、爆发词权重三个计算指标来提取出爆发词特征,最后采用共词分析方法来实现爆发词聚类,从而提取突发事件。最后以新浪微博数据为例进行实验,验证了提出的算法对突发事件监测能取得不错的效果。     

微博行为研究述评

用户使用微博的行为近年来受到多个学科的共同关注。依据表现与动机、影响因素这两个研究取向对微博行为相关的文献进行系统的梳理。笔者认为,增强针对本土微博的行为研究、加强微博行为机理研究、加大对重点微博用户群体的研究力度是未来研究的三个发展方向。     

突发事件中抖音用户信息交互行为影响因素研究

[目的/意义]以抖音用户为研究对象,探究在突发事件中短视频用户信息交互行为的影响因素,为政府相关部门做好突发事件网络舆情引导工作和为营造良好的网络信息交互环境提供参考,进而提高抖音用户在突发事件中的信息交互体验。[方法/过程]以社会认知理论为基础构建突发事件抖音用户信息交互行为影响因素模型,通过问卷调查和结构方程进行实证研究以验证模型的有效性。[结果/结论]结果预期、抖音平台质量、信息交互能力、人际关系和社会影响对抖音用户信息交互行为有正向影响;自我效能感对抖音用户信息交互行为的影响不显著。     

突发事件中网民信息异化模仿行为的类型及发生机理研究

[研究目的]分析突发事件中网民信息异化模仿行为类型及发生机理,为网络舆情回归健康状态提供支持。[研究方法]整合现有理论分析视域,从政府公权力和网民行为取向两维度构建突发事件中网民信息异化模仿行为的解释框架,提炼概括网民模仿行为类型,继而应用案例研究法对网民模仿行为进行分析,探寻突发事件中网民信息异化模仿行为的发生机理。[研究结论]突发事件中网民信息异化模仿行为可以分为集群式、散点式、观览式、终止式四种。突发事件或突发事件情景的同源性、同质性和可比性、信息异化模仿行为低成本与高收益、突发事件中信息传导行为内卷化均是模仿行为发生的重要原因。解决该问题,需遏制信息异化生产、分型处置模仿行为以及营造良好网络舆论环境。     

群体性突发事件舆情在微博中的传播研究

互联网新媒体的快速发展,对群体性突发事件舆情传播的影响越来越明显.本文对群体性突发事件舆情在典型互联网新媒体—微博中的传播进行了研究,发现在微博中群体性突发事件的主体可以划分为三大类型:网民群体、 事件指向群体和微博自媒体组织,研究了各主体的特点以及彼此的关系.结合强弱联系理论,发现了舆情传播的关键者和两个阶段.最后通过真实事件验证了研究结论.     

基于多学习因子粒子群算法的微博用户影响力分析

分析了用户与其所在网络社团之间的关系,将岛屿模型的思想应用于标准粒子群算法的改进,提出了一种多学习因子粒子群算法(MPSO).该算法综合考量了用户自身属性和社团关系网络特性两种影响因子,克服了网络水军和僵尸粉的干扰,同时这种改进的粒子群算法使得粒子在进化过程后期更具多样性,避免陷入局部最优.最后通过与Page Rank算法、Behavior-Relationship Rank算法进行对比,充分验证了MPSO算法的准确性以及可靠性.     

基于社会网络分析的出版社微博互链网络研究

微博是目前广泛应用的社会化媒体之一,出版社也利用微博开展营销活动提升影响力。本文选择了腾讯微博中经官方认证且有一定影响力的15家出版社微博,以它们组成的微博互链网络为研究对象,运用社会网络分析方法,从密度分析、中心性分析、凝聚子群分析三方面对出版社微博互链网络进行分析评价,并对出版社微博的发展提出建议。     

一种基于标签耦合分析的微博用户关系挖掘方法

对微博用户间的潜在关系进行挖掘,有利于促使微博用户圈子的形成,使微博用户圈作为现实生活中人与人之间圈的网络映射而存在,有利于更好实现微博用户推荐以及广告的定向推送。以微博用户标签数据为例,基于用户间的标签耦合来挖掘微博用户间的潜在关系,对标签耦合强度从标签余弦距离和标签Jaccard距离两个角度进行规范化处理,并结合样本数据对两种方式的结果进行了对比分析。     

基于微博的企业突发危机事件网络舆情的股价冲击效应

以味千(中国)"骨汤门"事件为例,采用向量自回归(VAR)、脉冲响应分析等方法,将微博平台上企业突发危机事件网络舆情影响力分为意见领袖舆情影响力、媒体用户舆情影响力、普通用户舆情影响力,实证分析了群体舆情影响力对企业股价的冲击幅度。研究结果表明:在企业突发危机事件期间,群体舆情影响力对企业股价造成了负向冲击;群体舆情影响力越大,对企业股价造成的冲击越大;在舆情发展初期,群体舆情影响力对股价的冲击幅度最大,随着舆情热度减弱,冲击幅度逐渐减小。     

基于微博上信息传播的超网络模型

由于web2.0的普及和深入,用户的主观能动性在网络信息传播中的重要性大大提升,为了对以微博为代表的新型虚拟社区网络上的信息传播规律进行研究,更好地探讨表达话题和用户两个维度的相互联系和作用,我们选择了超网络的研究方法,利用超图的数学理论,建立了超网络拓扑结构图。最后通过某微博网站的实际数据,观察用户参与度的变化规律,得到应对突发网络舆情应从关键人物入手以舆论影响舆论的结论。     

城镇化进程中广东农村村民应急行为特征分析

加强与改善农村城镇化进程中村民应急行为已成为政府的一项迫切任务,分析与掌握村民应急行为特征成为其中的重要内容。通过实证调研构建广东农村城镇化进程中村民应急行为Apriori关联规则模型,分析村民在个体基本因素影响下表现出来的主要应急行为特征,提出改善村民应急行为的建议,为广东乃至全国农村城镇化中应急服务管理工作提供决策依据。     

基于行为的企业突发事件演化动力学模型及仿真

鉴于企业突发事件演化是多因素交互作用的结果,重点从企业应急行为和公众行为反应视角出发分析了事件演化的驱动因素及其作用机理,进而建立了包含事件初始特征、企业应急行为适宜性、经营系统健康度和公众过激行为反应强度等模块在内的交互耦合系统动力学模型,并采用Vensim PLE进行了模拟仿真。仿真结果表明:企业风险意识、应急准备水平、响应速度、企业信任指数、公众舆论指数和企业利益相关者过激行为强度等变量与企业突发事件影响力存在较强的交互关系,并能够对后者产生重要影响。     

基于突发词对主题模型改进算法的微博热点话题发现研究

[研究目的]针对主流话题发现模型存在数据稀疏、维度高等问题,提出了一种基于突发词对主题模型(BBTM)改进的微博热点话题发现方法(BiLSTM-HBBTM),以期在微博热点话题挖掘中获得更好的效果。[研究方法]首先,通过引入微博传播值、词项H指数和词对突发概率,从文档层面和词语层面进行特征选择,解决数据稀疏和高维度的问题。其次,通过双向长短期记忆(BiLSTM)训练词语之间的关系,结合词语的逆文档频率作为词对的先验知识,考虑了词之间的关系,解决忽略词之间关系的问题。再次,利用基于密度的方法自适应选择BBTM的最优话题数目,解决了传统的主题模型需要人工指定话题数目的问题。最后,利用真实微博数据集在热点话题发现准确度、话题质量、一致性三个方面进行验证。[研究结论]实验表明,BiLSTM-HBBTM在多种评价指标上都优于对比模型,实验结果验证了所提模型的有效性及可行性。     

微博视域下大学生思想特点和心理状态分析——基于内容分析法

本文通过整体抽样选择965条大学生微博作为研究样本,探索当代大学生的微博使用习惯和微博互动情况,并从微博功能、微博主题以及情绪状态三个方面展开内容分析。分析显示,当代大学生呈现出对新鲜事物和资讯充满好奇心、重视隐私和自我保护、对时事政治关注度低、整体面貌积极向上、具有心理修复能力、缺乏现实归属感等特点,为进一步开展大学生思想政治教育和心理健康教育提供依据。