微博客用户行为特征与关系特征实证分析——以“新浪微博”为例

微博客是继博客之后迅速发展起来的一种新的社交网络平台。以“新浪微博”为研究样本,较为系统地研究微博客的基本结构、信息传播一般模式,考察微博客用户基本行为特征和关系特征,分析微博客影响力的相关变量,并建立影响力回归方程。     

用户满意度视角下微博客服务质量评价模型研究

认为作为一种便捷的微内容分享方式,微博客已得到互联网用户的广泛使用。为提升微博客服务质量,在归纳微博客服务内容与组织的基础上,依据网络服务满意度研究成果和微博客的特色,从用户满意度角度出发,设计微博客服务质量评价模型,验证影响微博客服务质量评价的关键因素,并依据实证研究结果提出微博客服务质量改进策略。     

微博客用户特性及动机分析——以和讯财经微博为例

以国内财经网站和讯微博为例,使用计量学方法,对用户特性进行统计分析,并使用可视化软件Pajek进行可视化分析。研究表明,微博客用户的特性,关注者数、被关注者数和博文数均具有统计特性,地域差异明显;另外,两种类型的用户群体之和占用户总体的近90%,具有很强的代表性,为深入研究微博客用户行为提供参考。     

中国互联网用户网络使用行为分析

我国目前有互联网用户6800万人,其网络使用行为大体可分为通信、信息浏览、下载信息和购物4大类。影响用户使用行为的因素主要有:用户特征、网络易用性及其娱乐性、实用性等。这些影响因素与用户网络行为间有着必然的联系。图1。表2。参考文献13。     

微博客用户交流的机制、结构及特征研究

微博客平台及微博客用户数量正在快速增长,微博客已成为人们信息传播与交流的重要工具,文章跟踪新浪微博客用户在一定时间周期内关于某一话题的交流数据.利用社会网络分析工具绘制信息交流网络,并对网络进行中心性分析及成分分析,最后,对交流网络中小团体的规模、特征、形成的原因进行探讨.     

论微博客的新媒体特征

2009年号称微博元年,在这一年里,iphone手机上Twitter被《时代》周刊评为2009年最潮的事情,新浪微博成为中国微博第一品牌,搜狐微博、网易微博进入内测,国内微博网站已超过30家。笔者试从传者受者、传播内容、传播途径、传播速度、传播模式、传播效果六个方面证明微博客不仅仅是一种互联网形态,更是足以引领传播革命的新媒体。     

基于实证的多语言信息检索用户行为分析

随着互联网的不断普及,网络用户分布日益国际化,网络信息语种分布日趋多元化,探究如何跨越语言障碍、实现多语言信息的有效获取是十分必要的,提供多语言信息组织、实现跨语言信息检索成为用户获取多语言信息资源的解决之道。为了解用户在检索多语言信息时的行为过程,本文利用WorldWideScience平台设计了一个多语言信息检索用户行为实验,使用有声思维、观察实验等多种方法对用户行为进行了深入研究,以期为多语言信息检索系统与服务平台的研发与优化提供参考。图6。表5。参考文献12。     

移动搜索用户持续使用行为实证研究

随着移动互联网的迅速普及,移动搜索已成为用户信息获取的重要渠道,以此为背景,对相关文献进行综述和理论分析。基于Bhattacherjee（2008）的扩展ECM-ISC模型,提出并证明了移动搜索用户持续使用的理论模型。该模型揭示了移动搜索信息系统的系统质量、信息质量、服务质量等外生因素对用户的感知有用性以及期望确认的影响,用户的自我功效等个体特性对其持续使用意图的影响,促成因素等对其持续使用行为的影响,以及用户的持续使用意图和行为与满意度、用户使用后的感知有用性、期望确认等内生性因素之间的关系。图4。表1。参考文献36。     

微博客用户信息交流过程中形成的不同社会网络及其关系实证研究

论述微博客已快速成为人们信息交流重要工具之一,跟踪微博客用户在时间周期内关于某一话题的交流数据,发现用户在信息交流过程中形成关注、评论、转发和引用四种社会关系网络,指出四种关系网络有其不同的结构形态,但同时又具有某些共性特征及联系。研究结论对于进一步研究网络社区用户信息交流理论、探索微博客的应用均具有意义。     

移动互联网用户信息利用行为研究

移动互联网时代给信息服务行业带来机遇与挑战,研究用户信息利用行为成为必要.文章在梳理国内外信息行为研究的基础上,构建了基于知识结构的移动互联网用户信息利用行为模型.通过调查统计,分析了不同因素对移动互联网用户信息利用方式和利用情况的影响,从信息获取、交流沟通、休闲娱乐、商务交易四个方面对移动互联网用户信息利用行为进行了分析.     

新浪微博与腾讯微博的竞争态势比较分析

以微博作为分析主体,采用竞争对手分析方法与竞争态势矩阵对其进行竞争态势比较分析。在确立新浪微博与腾讯微博为竞争对手之后,通过对竞争对手目标、竞争对手现行战略进行比较,同时结合微博软实力、微博硬实力与微博关注度,形成竞争态势矩阵,全面而充分地揭示现行微博竞争态势,并做出发展展望,以示启发。     

“微博问政”现象的实证研究——基于新浪微博的分析

选取新浪微博为研究对象,探究我国“微博问政”的现状。分别从微博基本信息、使用状况、问政互动状况三个方面对新浪微博的624个政务微博进行跟踪考察,旨在对“微博问政”进行基于数据的、全局性的描述分析,探讨“微博问政”的广度、深度和效度,指出我国当前“微博问政”存在的问题与发展方向。     

微博存在的问题及其规制策略研究——基于信息伦理学视角的分析

文章阐述微博活动引起的伦理道德问题,从信息伦理的四维框架剖析微博伦理问题产生的原因,并提出对策建议,为相关部门和研究人员提供参考。     

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分析信息加工存在的问题,提出了应实现从面向信息源的信息加工到面向用户的信息加工的转变,并进而探讨用户信息系统这一有效途径。     

个性化服务中基于支持向量机的用户兴趣挖掘分析

用户兴趣的准确获取是保证个性化服务质量的关键;分析用户所浏览的网页集,捕获用户兴趣、建立用户兴趣挖掘模型是目前个性化服务研究的一个重要方向.本文首先比较支持向量机与其他分类算法的性能,分析了基于支持向量机进行用户兴趣挖掘的可行性;然后在介绍支持向量机分类原理和分析分类预测理论模型的基础上构建了用户兴趣挖掘模型;最后选取中文网页分类训练集和特定用户的网页浏览记录,主要从支持向量机分类器的构造和用户兴趣预测两个方面进行了模型的实现研究.     

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��[Purpose/significance] Online health communities (OHC) are important platforms for anyone who cares about health problems to share experiences, knowledge and emotions, and users' participation is key to the development of OHC. A comprehensive review on related impact factors of users' participation behaviors can provide a systematic reference for the research in this field.[Method/process] From the comprehensive perspective of information ecosystem, this paper systematically and thoroughly reviews the primary achievements and research status of the influencing factors and mechanism of users' participation behaviors from four dimensions of information people, information, information technology and information environment.[Result/conclusion] Users' participation behaviors are influenced by information, information people, information technology and information environment. Relevant research results are fruitful and mature research topics have been formed. Finally, this paper looks forward to the future research trends, from dimensions of community types, user types, and continuous participation.     

基于潜在语义分析的微博主题挖掘模型研究

为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。     

基于微博挖掘技术的企业产品信息监测研究

依据微博信息资源对企业产品信息进行监测,可以使企业更好地了解用户的相关信息。监测的基本步骤为:采集相关用户的描述标签与相关博文,对标签和博文分别进行聚类,从而发现兴趣社区与相关热门话题。其后以某一知名微博系统为平台,以某一品牌为例,进行相应的实证研究,结果表明所提方法具有一定的实践价值。     

微博信息可信度分析研究综述

简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研究提供参考。