突发事件下基于改进K-Shell分解的意见领袖识别研究

[目的 /意义]为实现突发事件网络舆情的精准管控,对突发事件中的意见领袖识别进行研究。[方法 /过程]针对K-Shell分解使得同一核层的节点具有相同K-Shell值的粗粒化分解问题,结合用户自身属性与用户交互行为对核心用户进行用户重要度因子量化,并通过重构各节点K-Shell值的计算方法来加以改进;在此基础上定义以转发比例为权重的相邻用户重要度贡献值,从而构建一套意见领袖的识别方法。[结果 /结论 ]以“郑州地铁7·20事件”为例,进行实证分析。结果表明突发事件中意见领袖主要由主流媒体与自媒体两类用户组成,且意见领袖的特征与类型随舆情生命周期的变化而变化。本文提出的意见领袖识别方法能够精确地给出意见领袖的排名,较K-Shell分解法识别效率更高,较社交平台传统的排序方法更具可解释性。     

微博“中V”用户的传播特征及其引导力研究——以罗一笑事件为例

[目的/意义]微博加V用户由于自身特性更容易成为网络中的意见领袖,然而目前研究焦点往往是"大V"用户,忽略了"中V"用户。以新浪微博的"中V"用户作为研究对象,对"中V"用户的传播特征和舆情引导力进行分析,进而提供针对"中V"用户的管理建议。[方法/过程]以罗一笑事件为例,从事件演进和用户类型两个维度对"中V"用户传播特征进行分析;同时结合情感计算模型、意见领袖指标评价法构建出用户属性矩阵,对"中V"用户舆情引导力进行研究。[结果/结论]通过对"中V"用户的研究发现,"中V"用户具有舆情引导力较强、专业性较强、商业色彩弱、粉丝同质性高等显著特征,并提出相关管理建议。     

知乎平台用户影响力分析与关键意见领袖挖掘

[目的/意义]随着互联网技术的快速发展,知乎平台逐渐成为一个热议社会公众话题以及分享知识、经验的载体。因此,分析知乎平台中关键用户的影响力和挖掘其中的关键意见领袖在研究社交网络信息传播途径的过程中起到非常重要的作用。[方法/过程]通过提出改进的PageRank算法和HITS算法,分别基于知乎用户社交网络、问答网络构建用户影响力挖掘模型,能够准确、客观地识别出其中的关键用户及意见领袖。[结果/结论]实验结果表明,提出的PageRank算法和HITS算法能够有效挖掘出知乎平台中具有较为突出特性的关键意见领袖,并且算法的收敛速度较快,具有可复用性和迁移性。通过对知乎平台用户数据集进行处理和有效分析,成功建立用户影响力和关键意见领袖挖掘模型;同时,在具体话题上进行验证。因此,可以推断该模型有巨大应用价值和商业化推广前景。     

社交媒体意见群体的特征、变化和影响力研究

本研究聚焦2016年活跃于社交媒体的各种意见群体,运用社会网络分析、比较分析等实证方法,从群体结构、公共参与、互动关系等方面考察各意见群体传播影响力的特征、变化及影响。研究发现,公知型意见领袖、知识型意见领袖及娱乐型网红是当前三大活跃的意见群体。微博舆论场中,原有的公知型意见领袖群落分散,公共讨论弱化;而营销类、娱乐类用户成为微博意见领袖群体的主流。同时,兴起于问答社区的知识型意见领袖在知识传播、舆论引导方面的作用日渐显现。以商业逻辑为内驱力、以娱乐为基调的各类自媒体"网红"快速涌现和更替。意见群体的影响力在变动中重新整合,体现出双重趋势:一方面,微博传统的意见领袖正在向其他媒体分流或转移;另一方面,资本力量通过在不同社交媒体平台的运作,影响意见群体的生成与发展。     

草根意见领袖网络社会资本累积路径研究——基于网络美食社区“下厨房”网络爬虫数据的分析

互联网为草根阶层提供了成为草根意见领袖的机会,同时累积了网络社会资本。本文根据"下厨房"网络爬虫数据,将社区内的影响因素分为自致和先赋两类——自致因素体现了草根用户获取网络社会资本的公平性,其中用户内容生产的影响最大;官方认证是网络社区赋予草根用户的先赋因素,是他们成为意见领袖的必经之路与加速通道。网络社区的连通使得草根意见领袖的网络社会资本呈现了协同效应,进而实现了从独立的网络社区资本到网络社区资本之和——网络社会资本的变迁。     

微博隐性商业意见领袖的品牌传播价值

微博隐性商业意见领袖概述 (一)如何识别微博上的意见领袖 根据拉扎斯菲尔德等人的两级传播理论,“大众传播—舆论领袖—一般受众”,①微博中的意见领袖,可以理解为以个人或个人微博运营团队为发声来源,以用户影响力和用户活跃度极高为识别标志的微博使用个人或群体.②该定义强调了两点,一是用户影响力,二是用户活跃度,只有二者兼具才能成为微博中的意见领袖.影响力的判断主要是微博用户粉丝的数量,新浪微博给予粉丝数量超过50万的微博用户微博认证,即大V,这是识别意见领袖较直观的硬性指标;活跃度则是看微博用户发表的微博数量和与粉丝之间的互动,需要仔细观察才能分辨.     

知乎意见领袖的形成机制及影响探析

在知乎这个网络社区中,意见领袖是积极的信息和观念传播者,他们用专业知识和经验、高质量的回答、积极活跃的参与来获取社区成员的认可,并对其产生影响.本文首先对知乎意见领袖的基本涵义和分类进行阐述;接着从意见领袖本人和社区运行机制这两个方面分析意见领袖的形成机制;最后结合意见领袖理论和知乎实际情况,探究知乎意见领袖对社区成员和社区生态的具体影响.     

网络社区意见领袖影响机制研究——以社会化问答社区“知乎”为例

意见领袖是网络社区中积极的信息传播者,是社区思想和观点的提供者,为社区讨论设置议程、提供视角,并影响社区成员的舆论导向和态度行为。意见领袖通常拥有某个或多个领域的专业知识和技能,并处于社交网络的中心,能够最大限度的连接社区的关系网络。知乎作为中国社会化问答社区的先锋,鼓励用户分享知识、经验和观点。不同于微博与传统意见领袖,社会身份并非是知乎社区意见领袖的决定因素。知乎特有的投票机制和关注模式催生了大批草根意见领袖,使认真负责的态度、积极主动的参与以及专业优质的答案成为了判定知乎社区意见领袖的关键。本文对知乎社区及其意见领袖的影响机制做了较为详细的探讨,有助于更好的理解网络意见领袖及网络社区的舆论生态。     

基于社会网络分析法的微博空间意见领袖识别模型

意见领袖概念自20世纪40年代被提出以来,就一直受到学界的广泛关注。伴随着互联网的普及而出现的网络意见领袖,更是对社会舆论的形成和引导造成了巨大影响。如今,微博的兴起,不仅为意见领袖提供了全新的活动平台,而且使得意见领袖的特点和地位都发生了变化,如何识别和分析微博空间意见领袖变得极为重要。本文在以往研究的基础上,运用社会网络分析方法,对微博空间意见领袖识别模型进行了构建和分析。     

“互联网+”背景下科研用户的小数据融合研究

[目的/意义] 从"互联网+"的视角研究科研用户小数据的动态获取与跨界融合问题。[方法/过程] 分析小数据的内涵和特征,梳理科研用户小数据的来源与构成,从科研用户环境、科研用户需求以及科学研究模式3个角度分析科研用户小数据融合的重要性。在此基础上,重点探讨面向科研用户小数据融合的主要原则与具体过程。[结果/结论] 科研用户的小数据融合包括基础库、关联级融合、特征级融合和需求级融合4个层面,并通过数据收集——数据关联——特征提取——知识需求的方式,高效促进小数据的融合创新,为科研用户潜在需求的预测与个性服务的推送提供支持。     

健康超话意见领袖甄别方法及其对不同参与行为的引导作用

[目的/意义]健康超话中存在基于规则设定的形式意见领袖和发挥实际作用的真正意见领袖。甄别健康超话中真正的意见领袖并分析其对不同类型用户参与行为的引导作用,有助于健康超话的管理和发展。[方法/过程]首先,基于用户活跃度、话题相关性和网络位置三个属性构建三层次意见领袖甄别模型;其次,通过量化计算意见领袖影响力,分析健康超话中意见领袖的引导作用;最后,以“系统性红斑狼疮”健康超话为例进行实证研究。[结果/结论]三层次模型能够筛选出健康超话中实际的意见领袖,其甄别效果优于单一属性的识别方法。意见领袖对健康超话中的信息传播呈现正面引导作用,对不同参与类型的用户以及用户的不同参与行为均有影响。     

网络意见领袖舆论引导能力的评判体系研究——基于灰色统计与层次分析法的模型构建

为了对网络意见领袖的舆论引导能力进行评判,首先,通过对相关研究的总结和经验假设,提出一个初始评判指标集;其次,通过对专家进行调查,运用灰色统计法,对这一初始评判指标集进行筛选,建立了一个由4个一级指标、12个二级指标构成的网络意见领袖舆情引导能力评判指标体系;第三,运用层次分析法,在专家群体决策的基础上对各评判指标赋予权重;最后,从猫扑论坛的精华帖作者中随机选取5位用户,运用这一模型计算其舆论引导能力,并对模型进行应用举例。     

线上线下社会资本与社会化问答行为的关系研究——以知乎医学和健康话题为例

[目的/意义]旨在探究线下社会资本水平不同的用户,在问答社区中累积的社会资本和问答社区行为是否存在差异。[方法/过程]以知乎网10个医学、健康类话题的6 927名用户为研究对象,借助职业声望、院校排名对其线下社会资本进行编码和排序,分析不同线下社会资本用户的线上社会资本积累和社区行为模式的特点。[结果/结论]部分线下社会资本如毕业院校名誉度与线上社会资本存在正向关联,但职业声望高低则与线上社会资本无关;线上结构性社会资本高的用户,其提问数量、专栏文章数量和关注人数较高,而线上认知性资本高的用户,其回答数量和专栏文章数量较高。这些结果有助于网站管理者识别、关注核心用户、优化用户激励制度,但样本用户为医学、健康话题参与者,结论普适性还有待验证。     

基于关系社区发现改进的用户兴趣建模

本文着重研究了社会网络环境下的用户关系社区发现及在此基础上的用户兴趣建模问题.在阐述复杂网络中社区发现机理和研究进展的基础上,本文针对社会网络环境下用户兴趣多元化及关系社区小规模化和交叉性等特点,从模块度改进的角度进行关系社区发现算法的改进.进而从社区和个体两个层面进行了用户兴趣模型构建,提出将两者加权融合实现用户整体建模的思路.对比试验表明,基于关系社区的用户建模在在查全率方面具有优越性.     

面向大规模多维社会网络的社区发现研究

认为处于多维社会网络中的用户会表现出多种行为取向和兴趣爱好,单独使用多维网络中的一维很难进行有效的社区发现。为了有效解决以上问题,首先基于用户关系紧密度将社交媒体中有向网转化为无向带权网,并将所有一维社交网络进行集成;然后利用SSN-LDA对社交用户进行隐含社区建模,以根据用户-隐含社区概率分布计算用户相似度;最后使用二分K均值进行用户社区划分。在真实科学网博客上进行试验,结果表明该方法能较好地进行用户社区划分。     

微博信息挖掘技术研究综述

对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。     

A Survey of Microbiog Data Mining

对目前微博信息挖掘技术中的微博内容挖掘及用户关系挖掘的研究情况及相关方法进行介绍及归纳,认为其中微博内容挖掘主要包括微博短文本挖掘、话题趋势检测、情感倾向性分析等方面,用户关系挖掘主要包括用户群体特性、用户社区发现、意见领袖挖掘及微博传播模式等方面;指出这些方法的局限性,并对微博信息挖掘的发展进行展望,以为进一步研究提供参考。     

社交媒体阅读推广中意见领袖对用户参与意愿的影响

从意见领袖影响力来源出发,探讨其在社交媒体阅读推广中对用户参与意愿的影响,可为提升数字阅读推广服务效益提供参考建议。文章以TAM及其扩展模型、信任理论、传播理论、社会网络理论为基础,结合社交媒体阅读推广活动中意见领袖的特征,构建意见领袖对数字阅读推广用户参与意愿的影响模型以及相关测评量表,采用问卷调查和结构方程模型等方法进行实证研究。研究结果表明：意见领袖在社交媒体开展的阅读推广服务中,推广媒介功能不会对用户的感知有用性产生显著影响,推广内容质量、推广人特征分别对感知有用性、信任产生直接正向的显著影响,而感知有用性直接正向影响用户参与意愿,信任直接或通过感知有用性间接影响用户参与意愿;在意见领袖影响力来源中,推广内容质量对参与意愿影响最大,推广人特征中的社会特征相较于关系强度对用户信任产生的正向影响更大。     

互联网时代网络舆论发展机制——意见领袖对议题转化的影响意见领袖对议题转化的影响——以方舟子微博为例的实证分析

本研究旨在考察微博平台上网络“意见领袖”在议题转化成为公众议题的过程中是否发挥着至关重要的作用。研究通过内容分析与问卷调查相结合的研究方法,通过对多个指标的测量,实证研究了网络“意见领袖”对议题转化的影响。研究发现：“意见领袖”在微博上对某一议题相互交锋的次数越多、讨论的时间越长,该议题越可能被受众所知;而网络“意见领袖”与网络议题扩散度没有必然联系。“意见领袖”在网民对议题从知晓层面上升到表达层面的过程中影响不大。     

意见领袖对议题转化的影响——以方舟子微博为例的实证分析

本研究旨在考察微博平台上网络"意见领袖"在议题转化成为公众议题的过程中是否发挥着至关重要的作用。研究通过内容分析与问卷调查相结合的研究方法,通过对多个指标的测量,实证研究了网络"意见领袖"对议题转化的影响。研究发现:"意见领袖"在微博上对某一议题相互交锋的次数越多、讨论的时间越长,该议题越可能被受众所知;而网络"意见领袖"与网络议题扩散度没有必然联系。"意见领袖"在网民对议题从知晓层面上升到表达层面的过程中影响不大。