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101.
[目的/意义]探究互联网情境下用户人格特质对互联网信息采纳行为的影响,为规制互联网行业发展及引导互联网用户信息采纳行为提供理论依据。[方法/过程]基于信息采纳模型、人格特质理论,探究用户人格特质变量对互联网信息采纳行为的调节效应。采用综合社会调查数据(CGSS),使用ologit回归模型对理论假设进行分析验证。[结果/结论]研究发现,信息采纳模型在互联网情境下更为重要,互联网信息质量与来源可信度决定互联网用户信息有用性的感知水平,进而影响信息采纳行为;用户人格特质变量对互联网信息采纳行为存在显著的间接影响力,且这种影响力存在显著的性别差异。 相似文献
102.
突发公共事件中的舆情反转对社会安定和政府公信力带来极大挑战。以社交媒体为依托,信息交互已成为影响舆情走向和公众情感的重要因素。信息交互视角下舆情反转治理的有效性研究,为政府在突发公共事件下的舆情治理和控制提供了重要决策参考。本文通过构建信息交互视角下的演化模型SFEnInR,模拟不知情人群S、持有观点i的意见发表者Ii、持有观点i的潜在意见发表者Ei、持有观望态度的关注者F和对事件不感兴趣者R在社会网络中的竞争演化,并分析不同态度情景下系统演化特征以及解决策略及措施。研究结果表明,把握公告发布时机,可有效影响网民观点的演化;提高信息透明度,客观报道,可加快网民回归理性状态;贯通舆论体系,积极引导,可有效减少极端化、激进化的舆论扩散。 相似文献
103.
104.
对省级公共文化云微信用户的持续使用意愿进行研究,探索影响用户持续使用意愿的主要因素。以S—O—R理论为逻辑框架,整合ECM—ISC和D&M理论模型,同时引入沉浸体验变量,建立研究模型。通过问卷对“江苏公共文化云”微信用户进行持续使用意愿调查,再利用SPSS 26.0和AMOS 26.0软件对模型中所含变量与假设进行验证。用户满意度和感知有用性是影响省级公共文化云微信用户持续使用意愿的主要因素;期望确认度显著影响感知有用性和沉浸体验,间接影响用户满意度;服务质量显著影响期望确认度,间接影响感知有用性和沉浸体验;信息质量对感知有用性、期望确认度和沉浸体验的影响未能通过验证。 相似文献
105.
文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。 相似文献
106.
数据驱动下档案业务面临着全面转型,其中档案编研也将从依赖纸质材料、人工编排、手工书写的传统状态,转向依赖档案数据、自动或半自动化编排、机器书写的数据化状态,以解决传统编研在选材对象、加工方式和成果发布等方面的困境,改变档案编研固化、单维、线性、封闭的特征,而真正走向流动、多维、关联和开放,实现档案内容的快速增值与知识转化。以中国石油档案的数据化编研为案例,分析传统档案编研的基本流程如何迁移至编研系统或平台中,形成流畅的、人机互动的档案数据化编研流程,而具有七大功能模块的档案数据化编研系统功能参考模型,则为更多场景下的档案数据化编研提供了可复用方案。未来在充分的主体协同、齐全的系统架构、完善的标准体系、深度的数据转型和有效的人才培养保障下,档案数据化编研将更好地服务于社会知识生产、传播与服务,为知识社会发展赋能。 相似文献
107.
108.
文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
109.
文章在建立数字资源配置多目标协同评价指标体系的基础上,构建了基于灰色关联投影法的资源配置多目标动态评价及障碍因子诊断模型,并以昆明理工大学图书馆2012—2020年数字资源配置的动态变化对模型进行了实证分析。实证表明:研究对象的多目标协同评价水平在研究期内缓慢提升,子目标之间的协调性逐渐增强,重心由内容评价逐渐转向使用评价;内容评价在整个研究区间内处于快速上升状态,系统评价是先快后慢地上升,使用评价是先慢后快地上升,成本与服务评价则一直处于缓慢上升状态;影响资源配置多目标动态评价的障碍因子类别、数目及障碍度都处于动态变化中,历年障碍因子总体上由内容与系统评价向使用与成本评价类因子转变。 相似文献
110.
文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。 相似文献