信息传播过程中微博用户心理需求研究

对微博应用状况及微博用户研究现状进行总结,通过对微博交互式的信息传播流程模型的分析,探讨微博用户在进行网络社交活动时的心理需求与行为动机,进而对微博用户网络行为提出新认识。     

社会媒体用户标签的分析与推荐

微博是Web2.0时代重要的网络服务工具,作为以用户为中心的信息发布、传播和分享平台,它包含了非常丰富的用户信息。在微博中,可以使用标签表示用户的兴趣和属性。而一个用户的兴趣和属性,通常包含在这个用户的文本信息和网络信息中。针对微博用户的标签进行分析,提出网络正则化的标签分发模型（NTDM）来为用户推荐标签。NTDM模型对用户个人简介中的词语和标签之间的关系进行建模,同时利用其社交网络结构作为模型的正则化因子。在真实数据集上的实验表明,NTDM在效果以及效率上都优于其他方法。     

基于社会渗透理论的社交网络用户隐私披露行为研究

[目的 /意义]现有的社交网络用户隐私披露相关研究以隐私披露意愿研究为主,且存在研究方法单一、数据来源主观等问题。意愿并不能完全转化为行为,因此本研究利用社交网络平台用户行为数据对影响其隐私披露实际行为的因素进行分析,比较其与隐私披露意愿研究的差异,为理解用户隐私披露行为提供参考。[方法 /过程]本研究参考现有研究影响因素体系,基于社会渗透理论,构建用户隐私披露行为的广义线性模型,以新浪微博这一典型社交网络平台为例,通过网络爬虫采集新浪微博用户数据,并利用该数据衡量和探究用户隐私披露行为。[结果 /结论 ]研究结果表明,人口统计学变量、社交网络经验、社交网络规模、微博生产力对用户披露信息的敏感性及维度存在不同程度的影响,人口统计学变量对用户隐私披露实际行为的影响与部分隐私披露意愿研究有所区别。用户客观数据对隐私披露行为的度量加深对社交网络用户披露行为的理解,也为相关研究的开展提供数据基础。     

结构、互动与内容：政务微博传播政府惠农政策信息模式及效能分析

政务微博是政府发布官方信息、提供公共服务、收集民意的主要平台。惠农政策信息通过农业农村管理机构的官方微博向外传递,微博传递信息的具体模式对惠农政策信息传播效能产生一定的影响。文章运用社会网络分析方法从信息结构、用户互动、传播内容三方面对微博平台的惠农政策信息传播网络特征进行分析。社会网络视角下,信息传播结构和信息互动形式以及信息传播内容分别形成了信息传播结构相似的惯性行为模式、信息用户积极互动的情感互动模式以及信息内容以官方信息为主的责任担当模式三种惠农政策信息传播模式,这三种模式对应生成了惠农政策信息传播的本体效能、节点效能和标的效能。     

传统媒体与新媒体微博社会网络特征对比分析实证研究

[目的/意义]为了解传统媒体微博与新媒体微博信息传播规律与特征的差异,识别各类型媒体微博中具有高度影响力的媒体微博节点,以促进媒体微博的全面发展。[方法/过程]研究基于社会网络理论,选取新浪微博中的传统媒体微博及新媒体微博各50个作为研究样本,测度其社会网络结构特征,比较分析两者的信息传播规律。[结果/结论]研究发现,传统媒体微博和新媒体微博网络整体均较为紧密,且传统媒体微博高于新媒体微博;信息在传统媒体微博网络中的传播较新媒体微博更为便利,信息转移效率更高,网络节点之间的整体凝聚性更强;传统媒体微博中纸质媒体微博在地位上占据绝对优势,而新媒体微博中各类型媒体微博则相对发展均衡;新媒体微博权利更为集中,呈现两极分化状态,而传统媒体微博则更为均衡。     

新浪微博中的“权威”与“人气”:以社会网络分析为方法

本文以新浪微博"时尚"标签下的用户作为研究样本,基于样本用户间以及整个新浪微博用户间的关注关系分别构建了"相互关注"网络与"共同关注"网络,运用社会网络分析法揭示了微博中该标签领域的权威人物及网络成员之间的关系,并进一步对比分析了"相互关注"和"共同关注"的网络属性差异以及差异产生的原因。此外,本文还分析了表征人气的粉丝数、博文转发数、博文评论数这三个指标之间的相关性及其与社会网络分析指标的相关性,对微博核心用户的确定问题进行了讨论。     

基于SNA的突发事件微博舆情的传播网络分析

随着互联网的发展以及微博的普及,更多的人通过网络平台如微博等来获取感兴趣的信息、表达立场和观点,社会现实能被微博舆情有力地展现出来。本篇论文主要基于新浪微博平台,以“江歌案”的一审这起突发的有影响的公共事件为研究实例,人工收集新浪微博中关于此事件的300个用户之间的转发关系,以0-1矩阵的形式输入Excel表格中,再导入Ucinet软件中,生成微博舆情传播的网络图,根据节点以及节点之间的相互关系,进行微博舆情传播网络结构的整体分析,再通过使用社会网络分析法（SNA）来研究以“江歌案”的一审为代表的微博舆情传播的特点以及其对微博舆情传播的影响,比如运用小团体、K-核、网络密度等指标综合分析数据结果。研究结果表明,媒体、当事人、名人、法律用户等在整个微博舆情传播过程中具有较强的传播能力,传播速度控制,可以通过影响这些关键节点来实现。     

新媒体舆论形态下浙江社会公共事件网络舆情分析——基于三个涉浙典型案例

<正>微博作为新媒体,凭借其庞大的互联网使用群体成为参与突发公共事件的重要媒介。截至2013年12月,我国网民规模达6.18亿,微博用户规模为2.81亿,网民中微博使用率为45.5%1。一项调查数据显示,96%的微博用户表示会通过微博了解、发布对社会公共事件、突发事件的观点。2这些数据都表明,微博已经成为一个集信息、观点、民意为一体的重要信息平台和网络舆论     

治理微博谣言群体极化的路径

1．精心培养、积极引导微博意见领袖。新媒体大量普及、微博用户急速发展,催生了大批微博意见领袖。这些人或是专家学者、媒体人士、娱乐明星、社会名人;或是热点事件的当事人,其特殊身份和话语权使他们的影响大、关注度高、粉丝多,网络传播引导力强,如果这些用户不能辨别虚假信息,传播谣言,产生的社会危害极广。     

微博媒体对现实社会网络构建的影响分析

本文从社会网络视角来研究微博媒体,通过构建微博社会网络与现实社会网络的融合模型,并采用比较分析的方法,进一步分析基于模型的微博社会网络对现实社会网络在社会网络联结、结构洞、社会资本积累、社会网络信息传递等方面的影响,并在此基础上构建出了虚拟社会网络与现实社会网络的融合模型。     

社交网络用户信息交互行为的伦理取向研究

论文选择微博为代表的社交媒介,从网络公共事件入手,以群体视角论述用户信息交互行为的社会责任取向,通过个案分析,阐明社交网络用户社会责任的实现途径。结果发现,在网络场域中,传统道德权威并未瓦解,社交网络中的个体行为并非完全以个人情感和利益为中心。网络用户的道德感和网络社会正义得以持续源于2个激励因素:个体的被认同感以及网络言论的公共化。社交网络用户的信息交互行为仍受传统道德、规则的约束,但存在群体极化的风险。     

微博社区中非正式交流的实证研究——以“Myspace 9911微博”为例

以“Myspace9911”微博社区为实证分析对象,借鉴社会网络分析思想,通过核心-边缘分析、整体网络分析、中心性分析、子群分析,界定社区交流网络核心与边缘区域,发现网络权力节点,划分交流子群,探寻不同分析结果间的异同与联系。这些研究信息有助于把握微博社区中非正式交流的一般规律、增进用户交流与合作、促进网络信息资源的挖掘与利用。     

基于复杂网络理论的微博信息传播实证分析

为研究信息在微博中的传播特征,对新浪微博数据进行实证分析。利用复杂网络理论方法,对构建的微博信息传播网络,进行基于度、路径统计指标的分析,发现该网络具有集群性、小世界、高度中心化等特征。这些特征表明,信息在微博网络中的传播效率比其他在线社会网络更高;网络中介数中心点对信息传播效率的贡献显著,但网络并不脆弱;节点在信息传播中的作用差异很大,易于形成意见领袖。按行业属性对网络进行群落划分后,发现各群落在微博中表现出的信息传播特性与在现实社会中相似。     

微博普通用户主动公开隐私现象分析——以新浪微博为例

学生和白领作为新浪微博的核心用户群体,在微博平台上主动公开个人隐私信息的现象十分普遍,因网络隐私信息泄露引发的案例已屡见不鲜。本研究采用内容分析和深度访谈的方法,对目前微博普通用户主动公开隐私信息的现状进行描述,分析微博普通用户主动公开隐私信息行为的动机。研究发现：微博普通用户主动公开隐私信息的行为比较普遍;微博普通用户主动公开个人隐私信息的原因包括情绪表达、社交需要、快速便捷地传播信息、自我记录、寻求安慰或寻求帮助。     

微博现象的传播学透视

所谓微博,其全称是“微博客”,英文为“Micro Blong”,就其实质上来说是一个平台,在用户与用户之间以身份信息为基础,建立起来的一种平台,通过这个平台可以使许多人获得沟通和交流的机会,并且在微博上,用户可以通过简短的信息发布,来使相互收听的人实现信息资源的共享。当前,无论是腾讯微博,还是新浪微博都是一种表现形式,随着我国微博的不断发展,其用户人数和影响范围还在不断地扩大,从不同角度对微博现象进行分析和研究,     

Web2.0 时代旅游网络口碑传播研究

本文采用内容分析方法,以新浪微博中用户发布的有关河南旅游景点口碑信息为研究对象,探讨基于微博的旅游网络口碑传播方式及特征。认为,口碑感知价值影响旅游网络口碑涟漪效应的扩散;微博裂变传播特征加大旅游网络负面口碑危害;河南旅游官方微博未能起到口碑信息引导作用。     

当代组织传播问题研究（四篇）——微博媒体对现实社会网络构建的影响分析

本文从社会网络视角来研究微博媒体,通过构建微博社会网络与现实社会网络的融合模型,并采用比较分析的方法,进一步分析基于模型的徽博社会网络对现实社会网络在社会网络联结、结构洞、社会资本积累、社会网络信息传递等方面的影响,并在此基础上构建出了虚拟社会网络与现实社会网络的融合模型。     

一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法

[目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。     

微博亚文化环境对用户传播信息的影响——基于社会认同理论的角度

微博具有天然的"亚文化"环境,这对微博信息传播有一定的影响。社会认同理论是研究社会群体间关系的重要理论,是有关个体在社会中定义自己、判断自己与群体的关系、从而做出行为选择的理论。人们通过社会分类、比较、认同和积极区分实现社会认同,而微博中,用户围观信息、转发信息、发布信息由分别对应了社会认同的基本过程。从社会认同理论的角度出发,我们可以对微博中用户的信息传播行为有新的认识。     

社会化媒体信息源感知可信度及其影响因素研究——一项基于微博用户方便样本调查的实证分析

随着社会化媒体在世界范围内的广泛流行,越来越多的用户开始使用社会化媒体获取信息。对于传播学研究而言,了解用户如何对社会化媒体上的信息可信度作出判断是一个非常重要的研究问题。本文通过方便抽样的方法对微博用户进行问卷调查,以实证的方式对社会化媒体用户的信息源感知可信度及其影响因素进行了研究。结果表明,用户对机构微博主(信息源)的感知信任度要显著高于个人微博主(信息源),专业型的"意见领袖"相比之社会名人更容易获得用户的青睐。包括用户的人口统计学特征、微博使用习惯和微博谣言/虚假信息感知在内的一系列影响因素会对用户的信息源可信度感知造成影响。这些实证分析结论为进一步对社会化媒体信息源可信度开展研究提供了一个参考。