社会化问答社区用户生成答案质量自动化评价研究——以“知乎”为例

[目的/意义]旨在构建社会化问答社区用户生成答案质量评价指标体系，实现面向用户需求的答案质量自动化评价和筛选，提高社会化问答社区知识服务质量。[方法/过程]引入社会情感特征和用户特征，运用因子分析和结构方程实证构建用户生成答案质量评价指标体系。基于GA-BP神经网络模型设计答案质量自动化评价方法。最后，选取知乎网站数据对用户生成答案质量评价指标体系和自动化评价方法进行应用研究。[结果/结论]构建包含答案文本特征、回答者特征、时效特征、用户特征、社会情感特征5个维度的评价指标体系。实验分析发现基于GA-BP神经网络的答案质量自动化评价方法相比于其他方法准确率较高、平均误差低，具有可行性和有效性，能够进一步应用和推广实践。     

中文问答社区答案质量的评价研究:以知乎为例

[目的/意义]在线问答社区成为互联网用户获取高质量知识的重要途径,探索中文问答社区答案质量对知识传播具有重要意义。[方法/过程]以规模最大的中文问答社区之一"知乎"为研究对象,采用数据挖掘和机器学习方法,选取逻辑回归、支持向量机和随机森林三种分类模型,进行三层递进式训练和检验。从结构化特征、文本特征以及用户社交属性三个维度构建答案质量的特征体系。[结果/结论]实验结果显示,随着特征体系的不断丰富,三种分类模型的性能逐步提升;而随机森林作为一种组合分类模型,在全量特征的情况下,取得出色的分类性能。对特征组合分析发现,包含用户社交属性的随机森林总是比同等级的其它模型更加出色,表明社会化网络在答案质量评价中的地位。研究结论表明从答案本身和答案编写者两个角度能够评价答案质量,构建的特征体系和模型可以较为全面地预测答案质量。     

FWG1法在社会化问答平台答案质量评测体系构建中的应用研究

[目的/意义]答案质量越发成为影响社会化问答(SQA)平台使用效果的重要因素。构建评测体系对SQA平台答案质量进行评价,可以优化用户体验和促进平台发展。[方法/过程]结合专家评分法及三角模糊加权平均G1法,构建包含12个指标的SQA平台答案质量评测指标体系。通过对4个领域共40个问题的评价,证实指标体系的科学性。[结果/结论]形成一套可用于整体评价、赋予指标权重的评测体系,了解了国内SQA平台的答案质量和存在的问题,为平台发展及后续研究提供参考。     

答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响研究——以“知乎”平台为例

[目的/意义] 分析答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响,可以对社会化问答社区增加用户粘性、提高用户体验起到一定的指导作用。[方法/过程] 从社会资本理论中提取答案质量反馈变量并分析其对社会化问答社区用户持续答题意愿的影响。通过结构方程方法对收集整理的调查问卷数据进行分析,验证模型的可行性和优越性。[结果/结论] 构建答案质量反馈对社会化问答社区用户持续答题意愿影响模型;结论表明,答案质量反馈正向影响反馈期望确认程度与反馈感知有用性;反馈期望确认程度正向影响反馈感知有用性与反馈满意度;反馈感知有用性正向影响反馈满意度与持续答题意愿;反馈满意度也同样正向影响持续答题意愿。     

图式理论视角下社会化问答社区刻板印象的探索性研究——以知乎为例

[目的/意义]社会化问答社区已成为网络用户获取知识常用途径之一,也是网络环境下重要的社交方式。探究用户对社会化问答社区的刻板印象以及矫正消极刻板印象,对社会化问答社区的运营发展具有重要的实践意义。[方法/过程]选取知乎作为研究对象,应用扎根理论方法,通过数据资料收集、三级编码等过程,结合图式理论,构建社会化问答社区刻板印象内容模型。[结果/结论]研究发现社会化问答社区刻板印象内容包含用户属性、平台属性、社会属性3个维度,其中用户属性包括用户水平和使用原因,平台属性包括管理体系和社区氛围,社会属性包括知识问答和社交营销。用户门槛低、内容审核机制不严格、消极现象明显以及软文广告较多是用户产生消极刻板印象的主要原因。     

学术社交网络问答质量智能评价与服务优化研究

[目的/意义]学术社交网络所提供的问答服务已成为学者们快速获取学术信息、解决学术问题的重要途径,实现基于机器学习的问答质量智能评价和服务优化对学术社交网络中优质内容传播具有重要意义。[方法/过程]以ResearchGate问答服务为研究对象,从结构化特征、内容特征、其他特征以及回答者特征4个维度构建答案质量评价体系,利用机器学习方法和数据增强技术进行答案质量分类预测。[结果/结论]SMOTE算法在处理不平衡样本时具备有效性;支持向量机在单一模型预测中,取得出色的分类效果;组合模型使预测精度得到进一步提升,基于随机森林、支持向量机、BP神经网络构建的组合模型分类性能最佳,以此为基础可通过搭建问答质量智能评价系统实现学术社交网络问答服务优化。     

基于社会资本理论的社交问答用户健康信息行为研究

[目的/意义]社交问答用户的社会资本受多种因素影响，本文旨在探究社交问答用户不同的健康信息行为对其社会资本积累的影响。[方法/过程]以知乎网上糖尿病话题下2 537个问题帖子，3 567个回答的1 650名用户为研究对象，依据L.Nan的社会资本理论和N.Uphoff对社会资本的分类，将社交问答用户的社会资本分为认知性和结构性两类，用多元线性回归的方法分析社会问答用户的健康信息行为与社会资本之间的关系。[结果/结论]用户的健康知识贡献行为和自我信息披露行为在不同程度上正向促进社会资本的累积，而不同的健康知识获取行为对认知性社会资本和结构性社会资本的影响有差异。这些结果有助于社交问答用户提高社会资本，平台完善用户服务和激励机制。     

附加情感特征的在线问答社区信息质量自动化评价

[目的/意义] 考察在线问答社区信息中的情感特征以及其对在线问答社区信息质量自动化评价的影响。[方法/过程] 综合以往研究,提取Yahoo! Answers中的回答信息的文本特征、用户特征、时序特征等,并提出附加情感标注的回答特征,利用Weka机器学习的方法进行信息质量自动化分类预测。[结果/结论] 结果显示,在线问答社区信息中具有一定的情感特征且情感特征的加入能够提高分类预测的准确率。     

网络学习社区用户答案认可度的影响机理研究

[目的/意义]研究用户答案认可度的影响机理有助于识别中心路径和边缘路径，留存高影响力用户，保障高质量问答，增加社区活跃度。[方法/过程]构建影响答案认可度的理论模型，采集人大经济论坛上1 964条帖子数据，运用Smartpls软件对数据进行分析。[结果/结论]用户活跃度可以分别影响个人影响力和答案质量，进而影响答案认可度，答案质量也会对个人影响力造成影响。个人影响力对答案认可度的影响程度远远超过答案质量对答案认可度的影响，亦即边缘路径比中心路径的影响程度更大。     

在线付费问答平台的用户付费模式及付费意愿研究

[目的/意义]随着分享经济的发展,以在线付费问答平台为代表的知识付费产品有效地实现了知识的变现,本研究以这类平台为切入点,探索用户的付费模式及付费意愿,加深对用户知识付费行为的认识。[方法/过程]通过对分答、值乎和微博问答三大平台的比较分析,总结在线付费问答平台的用户付费模式,利用问卷调查法考察用户的付费意愿及其动机。[结果/结论]研究表明,在线付费问答平台主要有两种用户付费模式：提问付费和围观付费。用户对这两种付费模式没有特别偏好,二者呈现不完全替代关系,且影响用户对这两种付费模式的付费意愿的动机因素有所不同。本研究认为,知识付费在本质上是知识驱动型的信息消费行为,同时具有明显的粉丝经济特点。     

网络健康社区中的主题特征研究

[目的/意义] 探究不同类型网络社区中健康主题特征分布,促使各网站平台能够更好地提供在线健康信息服务。[方法/过程] 以糖尿病为例,选取来自健康论坛的社会化标签和社会化问答社区的问答记录作为研究对象;通过数据编码和文本处理的方法,得到八大类主题,并比较两种网络社区中该八大主题分布情况的异同。[结果/结论] 两种网络社区中糖尿病主题冷热分布大体趋于一致。在最为用户所关注的主题上,两类社区各有侧重,分别是“诊断和检查”、“社会生活”。以上探讨和发现对在线健康信息服务质量的提升有诸多启示。     

社会化问答平台提问回复率的预测研究——以“百度知道”为例

[目的/意义] 基于社会化问答平台提问回复率较低的现状，通过预测提问回复率，能够为社会化问答平台提升用户活跃度与留存率，改善用户体验提供参考。[方法/过程] 以"百度知道"为研究平台，抓取平台设置的14个话题下共10 640条提问记录，从提问特征与提问者特征角度，构建提问回复率影响因素的研究框架。采用二元Logistic回归对影响因素进行数据验证，构建提问回复率的预测模型，对模型准确率进行验证。[结果/结论] 社会化问答平台提问回复率研究可改善平台信息服务质量与促进用户知识贡献行为，实验结果验证了研究模型在社会化问答平台提问回复率预测中的有效性。     

基于多属性加权的社会化问答社区关键词提取方法

[目的/意义]现有的关键词提取方法不适应社会化问答社区文本长度较短、内容表述口语化、数据集稀疏的特点,且很少考虑用户关注程度对词语重要性的影响,不能有效地提取此类文本的关键词,因此,提出针对社会化问答社区的多属性加权关键词提取方法。[方法/过程]多属性加权关键词提取方法通过引入调节函数和词性对传统TF-IDF进行改进,并通过线性加权融合用户回答数、关注数、浏览数以及评论数4个用户关注属性来综合度量词语权重。[结果/结论]实验表明,该方法能更有效地提取社会化问答社区文本的关键词。     

网络问答社区的知识生态系统研究

[目的/意义]通过吸纳知识生态学的理念来进一步完善网络问答社区的相关理论体系。[方法/过程]在前人的研究基础上,分析网络问答社区的知识主体、知识生态环境和知识生态链,构建出网络问答社区的知识生态系统模型,进一步从形成条件、动力和演化3个方面对系统的自组织机制进行深入探索,并以“知乎”为例对本文提出的知识生态系统进行验证。[结果/结论] 网络问答社区的知识生态系统将社区用户、用户生成内容和社区机制等有机结合在一起,从整体上揭示了网络问答社区的运行和发展。     

社会化问答平台用户体验影响因素实证分析——以知乎为例

[目的/意义]研究社会化问答平台用户体验的影响因素,为社会化问答平台改善用户体验,提高用户留存率、活跃度提供参考。[方法/过程]构建一个综合模型,以"知乎"用户为调查对象,采用回归分析法对其用户体验的影响因素进行量化分析。[结果/结论]视觉吸引力和需求满足会显著影响社会化问答平台的用户体验;主观情感作为中介变量,对视觉吸引力、内容需求、交互体验与用户体验之间的关系起调节作用;除使用频率与用户年龄外,其他环境变量对用户体验的影响可以忽略不计。     

知乎社区成员互动关系研究——以“小米手机”话题为例

[目的/意义] 知乎是以知识共享为核心的社会化问答社区。基于自身参与社区的经验,结合收集的资料,探求用户参与社区互动的特点。[方法/过程] 通过收集知乎社区中的"小米手机"话题单一月份的数据,利用观察分析和社会网络分析相结合的方法,借助Pajek软件对所收集的数据进行分析。[结果/结论] 研究表明,在知乎上,社区成员以问题为中心,通过问答形成互动关系。社区成员间的关系以单向连结为主,98%的用户是单纯的提问者或回答者,仅2%的用户又提问又回答,用户扮演的角色鲜明。