科研机构用户利用学术社交网络的学科差异研究

【目的/意义】科研机构是科研创新的核心参与主体，在学科划分基础上对其学术社交网络的利用规律的分 析，有助于揭示科研机构进行网络学术交互的学科差异特征，并指导科研机构用户依据学科特征合理利用学术社 交网络。【方法/过程】本文选取中国科学院作为研究对象，在进行用户学科划分的基础上，通过分析学术社交网络 ResearchGate（RG）和Academia.edu（Academia）的用户行为数据，从用户分布、交互关系、成果分享和主题关注四个 方面归纳不同学科用户的利用行为差异。【结果/结论】数理科学、生命科学、地球科学的科研机构用户能积极且有 效利用学术社交网络，化学科学、信息科学的用户参与意愿强烈但利用情况不够理想，工程与材料科学、管理科学、 医学科学的用户目前参与人次较少但仍具潜力。     

学术社交网络中iSchool成员用户结构与利用差异分析

[目的/意义]学术社交网络是开展知识交流与学术合作的重要平台，对iSchool成员用户的研究有助于图情学科研究人员合理利用学术社交网络。[方法/过程]本文以ResearchGate （RG）为例，采集61所iSchool成员机构的用户行为数据，依据被关注—关注比例指标进行用户细分，并从地区与层级角度对用户结构及利用差异进行比较分析。[结果/结论]地区角度，北美机构拥有较多明星型用户且注重展现与互动，亚太机构用户则更倾向于搜寻信息；层级角度，iCaucus机构用户更偏好学术资源分享，低层级机构用户跟踪获取学术资源的需求则更普遍。此外，iSchool成员机构能被RG指标进行良好的层级区分，学术影响力和层级领先的机构表现出更大的学术影响，因此应进一步合理拓展对学术社交网络的利用。     

学术社交网络中iSchool成员机构的学科交互关系研究

[目的/意义]学术社交网络吸引了众多科研人员参与并使用,对学术社交网络中的学科交互研究有利于促进科研人员利用学术社交网络开展非正式交流及跨学科合作。[方法/过程]文章以ResearchGate(RG)为例,将iSchool成员机构作为研究对象,获取61所iSchool机构成员用户的交互关系数据,并对其中的2798所机构及其间所形成的30393条交互关系数据进行社会网络分析。[结果/结论]从交互数量来看,iSchool成员机构在学术社交网络中的学科交互范围较广,但跨学科影响力有限,其跨学科交互情况反映了目前图情学科领域的跨学科研究趋势和研究热点;从交互关系网络来看,iSchool成员机构整体学科交互关系网络结构较为松散,网络还呈现出iSchool成员机构分别主要与人文与社会科学类和工程与技术科学类的机构产生交互关系的两种趋势。此外,对学术社交网络中交互关系的拓展和学术影响力的提高有利于科研合作的开展和学术声望的提升。     

学术社交网络利用行为比较研究--基于iSchool联盟成员的调查

【目的/意义】探究不同文化背景下科研人员对于学术社交网络的利用行为,揭示图情领域科研人员在此类平台中的行为差异和影响力差异。【方法/过程】选取ResearchGate作为研究平台,运用网络调查和比较研究的方法对78个iSchool联盟成员进行广泛调研。同时,基于国家差异的视角从影响力、信息共享行为和社交行为三个方面比较分析科研人员对学术社交网络的利用行为。【结果/结论】调研结果显示,荷兰阿姆斯特丹大学的图情工作者在学术社交网络平台上最为活跃;相对于提出问题,iSchool的图情工作者更喜欢提供答案;中国的用户数量居于全球第三位,但用户活跃度低,影响力较小。     

社交网络用户间歇性中辍行为的影响因素研究

[目的/意义]探讨消极社会比较、不同类型的消极情绪对社交网络用户间歇性中辍的作用机理,有助于丰富与拓展社交网络用户行为的相关研究。[方法/过程]构建社交网络用户间歇性中辍影响因素的理论模型。通过在线问卷搜集273份有效样本,利用PLS-SEM进行数据分析。[结果/结论]结果发现,倦怠和嫉妒显著影响社交网络用户的间歇性中辍行为;而消极社会比较显著影响社交网络用户的嫉妒情绪,其次是焦虑,最后是倦怠。     

关注与合作：科研用户在线学术关系网络与行为模式分析

[目的/意义]针对科研用户在线学术关系网络及行为模式的分析,将丰富和深化面向学术社交网络的用户行为理论,并推动平台服务功能的优化,引导用户基于平台充分开展学术交流活动。[方法/过程]选取科研用户在学术社交网络中的关注与合作关系,从整体层面归纳不同时间下用户关注关系网络与合作关系网络的结构特征,同时从个体层面基于聚类分析提炼不同用户利用学术社交网络开展学术交流的行为模式,并揭示其时序规律。[结果/结论]整体层面,关注关系网络与合作关系网络正逐渐扩大规模,关注关系网络各用户间联系更为紧密,核心用户倾向于与网络中的高度值节点相连;合作关系网络兼具拓宽与加深趋势,核心用户间的连接较为发散。个体层面,学术社交网络中的用户可分为5种类型,其行为模式短期内具有稳定性,多数发生行为变化的用户体现在平台交流功能的使用偏好、机构内外交流重视程度的转变等方面。[局限]对学术关系仅选取平台中的关注关系和合作关系,研究样本未考虑到年际内更为细粒度的变动;研究停留在对于结构化数据的定量分析,未考虑文本内容等非结构化数据,这可能会对结论有所影响。     

基于自我差异理论的社交网络用户自我披露行为研究

[目的/意义]在现有社交网络用户自我披露领域的研究中,出现了大量混合性的实验结论。同时,当前学界针对用户披露内容的挖掘尚浅,存在角度单一、划分离散且不全面、社交网络媒介特性缺失等问题。[方法/过程]通过引入自我差异理论,挖掘社交网络用户自我披露的内容特征。以社交网络用户群体为研究对象,通过问卷调查法,基于筛选获得的344份问卷,采用多元逻辑回归等方法进行分析。[结果/结论]隐私、信任、社会资本因素对用户社交网络披露不同自我维度的频率及偏好均存在不同程度的影响。新角度的引入加深了对社交网络用户自我披露的理解,也为后续研究的展开提供新的思路。     

科研社交网络中用户学术社交不足的前置动因探究——质性研究的视角

科研社交网络在我国的应用正日益广泛，文章探究科研社交网络中用户学术社交不足的前置动因，以小木虫为数据收集场所，通过半结构化访谈法深入访谈12名用户，运用NVivo质性分析软件对访谈原始数据进行分析，归纳出13个主范畴并聚焦为4个核心范畴，分别是个体意向因素、平台客观条件、信息因素和学术交流特性，在此基础上提出优化用户学术社交行为和改善科研社交网络学术社交功能的建议和对策。     

基于用户社交网络信息行为的图书馆服务创新研究

网络用户将成为图书馆用户的重要组成部分,研究和掌握网络用户的信息行为,从其现状和问题出发,通过创新服务内容,优化服务行为,以提高图书馆资源的利用率。研究基于实证问卷,对用户利用图书馆社交网络服务的搜索浏览、内容发布、交互评价、利用吸引等信息行为的特点进行分析,认为改进检索服务、丰富发布内容、搭建交流平台、强化组织揭示是凝聚用户、提升图书馆社交网络服务质量的有效选择。     

隐私关注困扰下用户持续使用社交网络的动机解析

[目的/意义]社交网络已广泛渗入到人们的日常生活中,用户对所提供个人数据的隐私关注一直存在,但却依然持续使用社交网络,需要解析产生这种现象的原因。[方法/过程]运用社会影响理论,通过解析用户使用社交网络的隐私成本(即隐私关注)和隐私收益(即行为诱导:人际关系管理,自我展示,主观规范),建立隐私权衡模型,分析用户的隐私权衡行为,寻找隐私关注困扰下用户持续使用社交网络的动机。[结果/结论]用户提供个人数据并持续使用社交网络的动机并非是忽略了隐私关注,而是行为诱导(包括人际关系管理和自我展示)的正面影响超过隐私关注的负面影响。     

基于信息生态视角的网络学术社区用户参与行为影响因素研究

[目的/意义]旨在为推动网络学术社区的可持续发展提供建议。[方法/过程]基于UTAUT模型和信息生态理论,选取小木虫社区为研究案例,结合网络学术社区的基本特征,引入信息环境激励性、信息质量、系统质量等自变量,构建网络学术社区用户参与行为的影响因素理论模型,对模型进行实证检验。[结果/结论]模型的适用性通过检验,在网络学术社区中信息环境激励性、信息质量等均正向影响用户参与意愿,系统质量和用户参与意愿均正向影响用户参与行为,据此提出决策建议。     

基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿研究

[目的/意义]本文以用户行为感知视角，研究影响移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用的因素，为移动社交网络信息服务提供理论基础，并为移动社交网络提供商提出参考与应用借鉴。[方法/过程]分析移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用意愿影响因素，引入相关变量，构建了基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿模型并提出假设，最后通过结构方程模型进行实证分析。[结果/结论]感知有用性、感知易用性、感知娱乐、感知质量等因素均显著影响主导型及浏览型两类用户；服务质量、感知风险、知识获取、个人创新、社会认可、感知信任、感知转换成本等因素对两类用户有不同程度的影响。     

社交媒体环境下学术型用户生成内容质量评估研究

[目的/意义]探索如何对社交媒体上学术型用户生成内容质量进行评价。[方法/过程]首先,通过招募使用过社交媒体上学术信息的用户,开展学术信息检索用户实验,获取用户评价学术型用户生成内容质量的指标,构建初始质量评价指标体系;其次,通过问卷调查收集各评价指标的重要性;最后,利用主成分分析法得出模型中的评价指标及其权重。[结果/结论]构建了适用于学术型用户生成内容质量评估的模型,该模型包括两个一级指标和11个二级指标,其中重要性程度排在前三位的指标为演示性、有趣性和合理性。研究结果丰富和完善了社交媒体学术信息质量评价理论和指标体系,为自动识别高质量学术型用户生成内容提供参考。     

基于性别视角的社交媒体用户造谣传谣和举报谣言行为研究

研究男性与女性用户在社交媒体中造谣（传谣）和举报谣言行为上的差异性,有助于制定针对性的谣言消解措施。以新浪微博中已被证实为谣言的微博内容为数据源。采用列联卡方检验（Chi-squared test）检验了男性和女性用户在造谣（传谣）和举报谣言行为上的差异,同时通过隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）对男女用户生成和举报的谣言内容进行了主题分类。结合列联卡方检验结果和主题分类结果,对社交媒体男女用户在造谣传谣和举报谣言行为上的差异进行了讨论。主要研究发现如下：造谣（传谣）行为方面,女性用户中造谣（传谣）的比率显著高于男性用户;举报谣言行为方面,男性用户中举报谣言的比率显著高于女性用户（x²=169.426,P<0.001）。两性用户均关注国际关系话题,但也存在差异性：男性用户造谣传谣的内容重点聚焦于国际关系方面,而女性造谣传谣的内容还体现在社会安全、食药安全和突发事件方面。在研究结果基础上,为社交媒体运营商提出了谣言消解措施。     

一种用于网站用户行为分析数据的可扩展协同聚类算法

网站通常从用户中分析挖掘出其中隐含的规律,为其创造更多的价值.随着互联网的普及,互联网的用户成指数级增长给互联网传统的分析算法带来了极大地挑战.本文针对网站中存在的海量用户数据,设计了基于MapReduce分布式编程框架的协同聚类算法.该算法是分布式并行地统计聚类信息,更加高效地分析处理用户数据,完成网站中的用户行为分析工作.实验表明,本文提出的算法不仅具有很高的加速比,而且具有很好的可扩展性.     

社交网站用户持续使用行为研究——基于信息获取和人际交互的视角

以用户信念为基础,期望确认模型为框架,将社交网站看作是一个信息获取工具或人际交互工具,分别构建了其用户持续使用行为模型,并采用问卷调查和结构方程建模的方法,以新浪微博用户为调查对象进行了实证研究,以期能促进对社交网站用户持续使用行为的理解,以及能为社交网站服务商提供参考和建议。     

学术网络社会资本视角下的学科评价指标探索

[目的/意义]学术关系网络中蕴含着丰富的社会资本,这种资本能真实反映科研机构的学术声望及影响力,为测度科研机构学术网络社会资本丰富程度,本文提出了新的学科评价指标——SCAN指数。[方法/过程]从ESI数据库采集材料学高水平论文的被引数据,利用SCAN指数分析国内材料学一流学科建设高校的排名情况,发现与QS排名吻合度较高,且这种排名结果在两次ESI数据对比试验中具有稳定性,从而印证了SCAN指数的合理性与可靠性。[结果/结论]SCAN指数能较为合理地反映评价对象在学术网络中的相对地位,可用于评估科研机构的学科实力并预测其发展潜力。     

利用K均值算法改进后的蚁群优化算法对高光谱图像聚类研究

在对K均值算法和图像聚类的蚁群优化算法(ACO)进行对比分析后,本文提出了K均值ACO算法来解决K均值误分类和ACO慢聚敛的问题。K均值ACO算法将K均值的结果当成ACO的启发式信息,如此提高了ACO在蚁群寻找规则方面的光照概率和光照像素,允许蚁群根据信息素集中度而非概率来筛选节点,以致可以在不对ACO的随机搜索质量进行改变的情况下就可以完全获取到启发式信息。对模拟数据和真实数据进行验证后,K均值ACO算法证实可以改善K均值误分类的聚类精确度并提高ACO的收率速度。