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。     

移动社交媒体中健康信息可信度的影响因素研究 ——以微信为例

[目的/意义]旨在探索移动社交媒体中健康信息可信度的影响因素及其作用机制,以期为提升健康信息可信度提供理论借鉴。[方法/过程]借鉴精细加工可能性模型和Hilligoss提出的整合信息可信度评估框架,基于用户感知视角,结合社会诚信现状引入社会背景维度构建健康信息可信度的研究模型,以微信为例,采用问卷调查法和结构方程模型法进行实证研究。[结果/结论]健康信息媒介可信度和健康信息内容可信度越高,健康信息总体可信度越高;健康信息源可信度对健康信息总体可信度的影响不大;健康信息接收者的自身特征会影响健康信息源可信度、健康信息内容可信度和健康信息媒介可信度的感知,从而间接影响健康信息总体可信度,其中影响最大的是对健康信息内容可信度感知;社会背景对健康信息接收者自身特征有显著影响,其次是健康信息媒介的可信度和健康信息源的可信度,对健康信息内容的可信度无影响。     

医学期刊微博发展分析 ——以新浪和丁香园为例

在微博全民化的趋势下,中国越来越多的医学期刊开设官方微博。通过对47种医学期刊在新浪和丁香园上开通的49个认证官方微博的研究,从地区分布、开通时间、微博条数、关注度、原创度、更新周期以及标识度等方面探讨医学期刊微博的发展状况,针对其存在的主要问题提出了建议。     

突发事件中社交媒体信息可信度研究

为了研究突发事件中社交媒体信息可信度的影响因素,本文以甬温线铁路交通事故作为背景,构建了突发事件中社交媒体信息可信度的信任模型,通过问卷调查法,应用结构方程模型分析所得数据,分析结果表明:来源可信度、传播渠道可信度、信息内容可信度、传者专业权威性、传者可信赖性、网络依赖以及信息客观性正向影响公众对突发事件中社交媒体信息信任度的评价,评论质疑负向影响公众对突发事件信息可信度的评估,网络使用和信息完整性对突发事件信息可信度影响不显著。     

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。     

社交媒体信息可信度评估研究综述

社交媒体信息可信度评估研究不仅有助于发展与完善网络信息资源管理理论,而且有助于提高社交媒体舆情监控、社交媒体搜索、社会化推荐等方面的效果。本文通过梳理国内外相关文献,从社交媒体信息研究、信息可信度研究、社交媒体信息可信度评估研究对国内外研究情况进行综述,指出国内社交媒体信息可信度评估研究存在的研究面窄、定性研究多、缺乏系统性等问题,并提出应对中文社交媒体信息可信度进行系统研究、进行自动评估等解决方法。     

社会化网络环境下营销效果测评——以微博为例

本文以微博为例,第一次将社会化网络环境下的营销过程划分为:曝光、互动、转化、以及维护四个阶段,并以此为基础,运用层次分析法建立了营销效果两级测评指标,通过德尔菲法获取各级评价指标的权重值,最终构建形成社会化网络环境下营销效果测评体系。采用粗糙集决策分析方法对多件微博营销事件进行实验分析,总结归纳出影响企业社会化网络营销效果的主要因素,为企业在社会化网络环境下进行营销效果的合理测评提供建议,对企业社会化网络营销的发展和"以用户为中心"的产品与服务优化有一定的指导作用。     

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。     

电视媒体微博营销之现状考察及其发展——以浙江卫视新浪官方微博为例

作为Web2.0的产物,微博既是有史以来最简易的信息发布工具,也是有史以来最高效的信息传播工具。自2009年新浪微博开创中国微博元年,微博在吸引了海量的受众的同时,也吸引了包括电视媒体在内的各大机构的加盟。本文以浙江卫视新浪官方微博为研究个案,在对其微博营销实践研究的基础上,提出针对性的建议方案,为起步不久的国内电视媒体微博营销提出值得借鉴的思考。     

社会化媒体信息生态系统要素及结构研究——以图书馆微博为例

[目的/意义] 为优化社会化媒体信息生态系统,以及为用户群体需求和图书馆自身建设需求提供导向。[方法/过程] 基于对社会化媒体生态系统与自然生态系统相似性和差异性的分析,本文界定了社会化媒体生态系统种群、群落等概念,重点论述了社会化媒体生态系统的基本要素、各要素间的层次关系、生态结构及其信息资源流动,并以图书馆微博为例,分析其微博信息生态系统组成要素及信息流转路径。[结果/结论] 形成社会化媒体及图书馆微博信息资源流动路径图,有助于探寻社会化媒体的生存发展规律。     

基于内容的微博信息质量评价研究——以新浪微博为例

随着微博研究的不断深入,对微博信息质量的评价刻不容缓。本文从信息内容出发,建立个人微博信息质量评价指标体系,并运用个人领域词表和文本挖掘方法,以新浪微博抽样数据为例,对信息质量进行测度,结果表明该方法具有可操作性,为微博信息质量评价提供了有效途径,文章最后总结了测评过程中存在的不足和对未来的展望。     

社交媒体学术信息生态系统结构与优化研究

[目的/意义]社交媒体为促进学术交流与科学研究发挥了重要作用,其上积累了丰富的学术信息,信息生态系统业已形成,但尚未有相关研究对其进行系统分析和整体刻画。[方法/过程]文章在界定社交媒体学术信息这一核心概念内涵的基础上,重点论述社交媒体学术信息生态系统的构成要素及其之间的关系,全面刻画系统结构。[结果/结论]通过刻画社交媒体学术信息生态系统的形态结构和动态结构,构建了学术信息生态链,并梳理了社交媒体上学术信息的来源分布情况。最后分析了导致系统结构不合理的生态失衡问题,并提出了对应的优化方案。     

基于社交媒体基因图谱的信息服务推荐研究

【目的/意义】“信息过载”问题不利于用户快速准确获取目标信息,本文提出构建社交媒体基因图谱并应 用于信息推荐领域,为用户信息推荐提供新思路。【目的/意义】本文将社交媒体分解为社交媒体用户和社交信息内 容两大主体部分,借助生物学基因图谱概念,建立两大主体基因群并分别进行基因提取,构建社交媒体基因图谱, 并通过社交媒体基因图谱唯一辨识用户实体偏好进行信息推荐。【结果/结论】构建基于社交媒体基因图谱的信息 推荐模型,考虑用户内部及信息环境对基因图谱的影响,进行模型优化,为用户提供更加精准的信息推荐内容。【创 新/局限】基因的变异无法准确预估和控制,需要进一步研究引起基因变异的因素及变异方向,通过基因的可复制 性更加高效准确地对个人用户社交媒体基因图谱进行构建,进而实现其在信息推荐领域的应用。     

社交媒体群体性信息交流过程中表情符号使用差异与语义研究——以微信群为例

[目的/意义]表情符号是当下社交媒体信息交流中的重要元素,对其使用差异及不同语境下表情语义进行研究对非正式信息交流研究具有一定意义。[方法/过程]本文以微信群实际会话数据为数据来源,设计表情符号提取器获得微信群会话样本中表情符号使用数据,据此对用户信息交流中表情符号使用行为进行研究,重点关注不同类型微信群以及不同年龄阶段的微信用户表情符号的使用差异、表情符号在不同语境下的语义及使用规律等内容。[结果/结论]研究发现：在微信群信息交流过程中,不同类型微信群的消息类型结构存在较大差异;不同类型及不同年龄人群的表情符号使用行为存在较大差异;表情符号在不同的对话样本下呈现出不同的语义;微信群中表情符号的使用符合幂律分布规律,等等。     

社会性媒体在非正式学习中的应用——以新浪微博为例

介绍了非正式学习和正式学习的相关概念与区别,以及微博的概念与特点。着重从社会性媒体的特征着手,分析了微博作为一种社会性媒体在非正式学习中的应用策略,以及应用过程中的注意事项。     

政务微博评论中情感极性分析方法研究——以上海公安机构微博为例

[目的/意义] 研究政务微博评论中的情感极性分析方法,为政务微博情感倾向判断提供依据并为未来情感分析研究指出方向。[方法/过程] 基于字典的情感分析方法构建情感极性分析模型,以上海公安机构微博为实例,验证模型的可用性,并分析微博已有属性信息在情感分析中的作用。最后对微博的这些信息以及情感极性进行相关性分析。[结果/结论] 本文的情感极性分析模型具有可用性,微博评论量和转发量之间存在着显著正相关性,并且在转发量较低时,评论量与情感极性存在着显著负相关关系。且当微博点赞量大于评论量时,微博内容自身带有正向情感倾向。     

社交媒体中失真健康信息的传播、识别与纠偏研究

[研究目的]随着互联网信息生态环境日趋复杂,社交媒体涌现的大量失真健康信息为个体健康决策与网络空间治理带来了巨大挑战。该研究旨在通过对社交媒体失真健康信息的传播、识别、纠偏研究进行回顾,为我国互联网健康信息纠偏研究提供理论指导与实践建议。[研究方法]该研究以主题综述方式回顾了社交媒体失真健康信息纠偏的概念内涵、传播特征、识别方法。并在此基础上提出了对若干未来研究方向的展望。[研究结论]现有研究存在失真健康信息的概念化程度不足、对失真健康信息特性探索不足、对纠偏干预机制关注不足等特点。未来研究可在本土概念化建构、失真健康信息偏差扭转机制、识别协同纠偏路径等方面继续探究。