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在社会化信息传播媒介中,每个用户都凭借其影响力对信息传播做出贡献。利用新浪微博数据构建微博传播的完整过程,分析了用户影响力的特征及相关的因素。结果表明,用户的影响力分布极不均匀,具有双幂律分布的特征;高影响力的用户在微博传播的早期成簇出现,并且其影响力与粉丝数量之间存在一定程度的正相关性,而低影响力的用户数量巨大,影响力与粉丝数量之间没有相关性;而且,认证用户和非认证用户影响力之间存在着明显的差异。 相似文献
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【目的/意义】构建新型智库产品微博传播影响力指标体系,对深化智库产品理论研究、提高其传播影响力
具有一定的参考价值。【方法/过程】基于信息传播理论及智库产品微博传播影响力研究,从微博、用户信息、产品质
量及传播效果4个维度构建新型智库产品微博传播影响力评价指标体系,并运用层次分析法确定各指标权重,建立
新型智库产品微博传播影响力的评价公式,同时选取中能智库15个新型智库产品进行实证分析。【结果/结论】实证
检验和分析表明,新型智库产品微博传播影响力评价指标体系具有合理性和说服力,该评价指标体系可为后续理
论研究提供参考。 相似文献
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现时微博谣言泛滥,对现实社会危害巨大。为了科学控制微博不实信息的传播,本研究根据微博网络谣言传播特点以及病毒传播模型,提出具有怀疑与反谣言机制的有向传播模型SIR-CO,并进一步提出谣言源影响力评估算法,实时监控微博谣言造成的社会影响力,在此基础上,采取基于Agent的建模仿真方法对微博谣言传播进行模拟仿真。分析结果表明:内容信服度、节点影响度以及抑制时机是影响微博谣言传播与控制的重要因子;谣言源影响力与传播数、感染节点数以及等级影响度分布皆存在相关关系,最后趋于稳定状态。基于仿真分析结果,建议控制微博谣言传播时,可运用目标免疫策略阻止谣言向外传播,并采取多点侧面慢性策略减低谣言的同化作用。 相似文献
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研究微博中信息的传播规律对舆论预测与管控、市场营销等方面具有重要意义。当前的信息传播模型大多忽视了不同信息间、不同用户间的个体差异。为解决这一问题,本文选取了影响用户浏览和转发信息行为的特征,采用集成逻辑回归与SVM的二分类算法预测个体行为。预测多个用户对于同一信息的浏览与转发行为构成了本文中的信息传播模型。结果表明,该模型能较好地预测现实微博网络中的信息传播过程。 相似文献
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微博依靠其较强的信息扩散能力成为众多企业进行线上营销的主要渠道。较高的微博影响力水平对企业营销信息的推广传播具有一定的推动作用,而电信运营商的官方微博尚存在影响力较为欠缺的情况。本文首先通过文献研究、因子分析等方法归纳聚合出3个微博影响力的主要因素,据此构建了微博影响力评价指标体系。因子分析的结果表明微博账号的信息传播能力对微博影响力的方差贡献率最高,其次为账号活跃度。最后,本文基于因子得分对30个电信运营商官方微博的影响力进行实证分析,分别计算得出各微博账号的指标因子得分及影响力综合得分。依据得分情况对各电信运营企业提出具体的微博影响力提升策略。 相似文献
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选取30家著名企业的官方微博作为研究对象,研究了企业官方微博的帐号特征和行为特征;考察了用户的响应行为和信息传播规律;最后建立了影响力扩散回归模型。研究表明：企业微博具有显著的明星微博特征,活跃度较高,但微博质量不够理想,信息衰亡速度快;影响力扩散能力受到微博质量和现有粉丝响应状态的影响。 相似文献
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【目的/意义】为了解媒体微博信息传播规律与特征,识别具有高度影响力的媒体微博节点与类型,更有效
地对信息传播进行监管和引导。【方法/过程】研究基于社会网络理论,选取新浪微博中的部分媒体微博为研究样
本,测度其社会网络结构特征,并结合中心度与LeaderRank 算法测度媒体微博影响力。【结果/结论】研究发现,媒体
微博社会网络整体较为紧密,信息在媒体微博网络中的传播速度较快,网络节点之间的整体凝聚性强;网络结构与
节点位置决定着成员的影响力程度;具有高度影响力的核心节点的资源控制能力与话语权相对较大,可以通过改
变中心度、聚类系数等手段引导核心节点,控制信息传播态势。 相似文献
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微博在信息的传播效果和传播速度上拥有突出优势,转发功能可以使微博信息在短时间内实现跨群体、病毒式传播,并通过几何级的传播而形成广泛影响力。本文以新浪微博普通用户为实验对象,通过网络问卷收集数据,采用因子分析和主成分分析法研究微博用户的转发动机。微博普通用户转发微博的动机主要为:娱乐消遣动机、自我实现动机、环境监测动机、人际交往动机。最后,根据微博用户转发动机的分析结论,提出了相应的政策建议。 相似文献
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本文针对微博网络舆情的控制和引导问题,提出一种基于复杂网络的图谱分析方法。本文以微博用户间转发和评论某一话题下用户关系数据作为基础研究数据,生成用户节点网络关系图谱,通过对微博网络模块化图谱、路径图谱和中心性图谱分析,定性和定量评估出对舆情活跃度高、传播范围广、传播速度快的微博用户节点,作为控制微博舆情的传播、引导舆情舆论导向的关键用户节点。本文以某一微博社区为样本数据,采用复杂网络分析工具Gephi,验证了基于复杂网络的图谱分析对识别舆情控制中关键用户节点的正确性和有效性。 相似文献
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科技期刊应用微博微信平台影响力评价初探 总被引：5，自引：2，他引：3
在新媒体出现之前,科技期刊仅靠纸媒和自主建设官方网站容易成为信息孤岛。科技期刊可以借助新媒体的力量,为更广泛的用户提供更加有针对性的服务,产生更加广泛的影响力。文章以新浪微博、腾讯微信为例,介绍了微博微信平台影响力评价指标及评价方法,并以科技期刊微博微信平台作为例证,建议科技期刊通过建立基于微博微信平台的影响力评价体系,从一个全新的角度审视和发挥科技期刊的传播力和影响力。 相似文献
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【目的/意义】构建用户特征指标体系,对恐怖事件情境下微博信息与评论用户进行画像并比较有助于掌握参与恐怖事件讨论用户的特点,加强反恐舆论引导。【方法/过程】以"#巴塞罗那恐怖袭击#"话题下的所有微博及评论数据为例,使用基于相关性的LDA主题模型提取微博主题,从用户特征和文本特征两个角度构建指标体系,并采用两步聚类刻画微博用户特征,分析发布微博用户和评论用户的异同。【结果/结论】以往活跃度、影响力较高的用户在该事件中不一定拥有较高的影响力;原始微博用户的平均等级略低于评论用户,但其在该事件中的影响力高于评论用户;原始微博用户类型多于评论微博用户类型。 相似文献
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BBS热点挖掘是研究网络舆情传播影响力的重要手段。传统的BBS热点挖掘采用统计特征分析法,不能实现对BBS信息资源的全面覆盖,分析参量单一,热点特征挖掘不准确。提出一种对BBS用户转发评论和提及行为综合分析的BBS热点挖掘算法,建立了BBS热点影响力度量及用户行为综合分析数学模型,进行热点评价及影响力数学度量,实现BBS用户行为综合分析。实验表明采用该算法进行BBS热点跟踪挖掘,提高了BBS网页的召回率,避免出现冗余信息和中止检索,热点挖掘性能和准确度较传统方法提高显著,在网络舆情分析和BBS系统管理等领域具有很好的应用价值。 相似文献
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以新浪微博中用户数据为基础,建立"名气指数",并使用统计分析、相关分析、Apriori模型分析挖掘名人用户的总体特征、关系特征和行为特征,以及创建"转发影响力指数"定量研究名人效应。研究表明:名人微博用户特征具有较强个性化,在微博活跃用户群体中具有极大的代表性;名人用户在微博中曝光度较高,通过公开自己的真实资料,提高自己的名气;企业可以根据自身需求,通过名气指数或转发影响力指数的结果进行微博营销决策。 相似文献
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本文以新浪微博平台为数据采集平台, 对微博信息传播的影响因素和效果进行数据分析, 在借鉴信息传播四要素和流行三要素的基础上, 总结出了影响微博信息传播的16个因素。首先通过对“风云人气榜”上随机抓取的320个新浪微博用户数据进行多元线性回归预测, 实证得到粉丝数、工作时间和发布时间对微博信息传递有促进作用, 而活跃度、休息时间和日期对信息传播有阻碍作用;然后利用爬取数据中提取的441 005个转发样本, 通过逻辑回归、朴素贝叶斯和贝叶斯网络的概率模型分析, 实证了社交类型对用户微博转发行为的影响最为显著, 微博社交需求显著高于内容需求, 并且根据ROC曲线得出综合类型对用户微博转发行为的预测最为精准。 相似文献
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【目的/意义】随着移动互联网的发展,微博的普及进一步加速了社会突发事件的传播。转发作为最重要的用户信息行为,在很大程度上预示了网络舆情的发展趋势。但是,鲜有研究关注微博内容中的心理语言使用与转发行为的关系。本研究拓展了心理语言学在社会突发事件情境下的应用领域,为政府或企业应急管理部门有效引导网络舆情提供了实践启示。【方法/过程】本文以九寨沟地震事件为例,基于LIWC文本分析工具研究了微博用户心理过程对于转发行为的影响,通过构建VAR向量自回归模型并进行格兰杰因果检验,确定了微博转发行为的心理语言影响因素,并进一步运用脉冲响应函数对转发行为进行了动态分析。【结果/结论】根据实证研究的结果,社会过程词和情感历程词对微博用户的转发行为具有一定的预测作用。 相似文献
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[目的]本文通过研究微博用户信息行为，为相关部门在信息传播管控方面提供参考价值。[方法]本文从用户使用微博时产生的情绪刺激角度对用户微博信息分享意愿和动机进行调查研究和分析，并基于过程评估理论和情境评估模型构建微博用户信息分享情绪模型。[结果]研究表明，用户的情绪刺激显著正向影响用户对新颖性、规范、目标、内在舒适性和应对潜力的评估；用户对新颖性、目标和内在舒适性的评估显著正向影响用户的分享意愿；用户的分享意愿对情绪刺激有显著复发效应。[局限]本文构建的研究模型主要验证刺激、评估、结果3个组件的相互影响，未具体研究评估组件内部5个组件间的相互作用；且本研究的样本主要源自于高学历青年群体。[结论]本研究证明了情绪刺激对微博用户信息分享意愿所产生的影响。情绪既是微博用户在信息分享过程中所产生的心理及情绪波动，又是促使用户产生信息分享行为的因素。 相似文献