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【目的/意义】探究用户在社交媒体这个新的传播信息生态中分享错误信息的影响因素,为完善错误信息传播的治理工作提供依据。【方法/过程】本文将错误信息分享过程分为相信和转发两个阶段,借助信息生态的视角构建用户“相信-转发”错误信息行为链影响模型,通过情景问卷收集753份有效样本,然后使用PLS-SEM分析数据并讨论了可能存在的中介和调节效应。【结果/结论】结果发现,错误信息相信分别在信息质量和信源可信度对错误信息转发的影响路径中起到完全中介和部分中介作用;并且风险感知会调节信息因素对错误信息相信的影响,还调节了信息质量对错误信息转发路径中的完全中介效应。自我效能、互惠和自我决定是影响错误信息转发的主要因素,但自我决定对错误信息转发的影响方向可能存在其他调节机制。【创新/局限】本文借助信息生态和行为链视角系统梳理了错误信息分享机制和相关影响因素,未来将结合实验推断进一步探究变量间的因果关系。 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/意义】探究针对微博文本的基于深度学习的情绪分类有效方法,研究微博热点事件下用户转发言论的情绪类型与隐私信息传播的关系。【方法/过程】选用BERT、BERT+CNN、BERT+RNN和ERNIE四个深度学习分类模型设置对比实验,在重新构建情绪7分类语料库的基础上验证性能较好的模型。选取4个微博热点案例,从情绪分布、情感词词频、转发时间和转发次数四个方面展开实证分析。【结果/结论】通过实证研究发现,用户在传播隐私信息是急速且短暂的,传播时以“愤怒”和“厌恶”等为代表的消极情绪占主导地位,且会因隐私信息主体的不同而产生情绪类型和表达方式上的差异。【创新/局限】研究了用户在传播隐私信息行为时的情绪特征及二者的联系,为保护社交网络用户隐私信息安全提供有价值的理论和现实依据,但所构建的语料库数据量对于训练一个高准确率的深度学习模型而言还不够,且模型对于反话、反讽等文本的识别效果不佳。 相似文献
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【目的/意义】探究用户信息行为对谣言传播的影响可以为辟谣工作提供新的思路,但目前现有研究大多基
于传染病模型研究用户信息行为的影响,而基于博弈模型所考虑的用户信息行为又不完整。【方法/过程】为了弥补
这一不足,在原有用户信息行为模型的基础上,引入用户质疑行为,构建考虑质疑效应的用户信息行为博弈模型,
分析辟谣效果达到最佳状态的约束条件并对模型中的参数进行模拟仿真。【结果/结论】结果表明,用户的质疑行为
能够提高辟谣信息的传播效果,但过度质疑会对谣言控制起反作用。最后,根据仿真结果给出提高辟谣信息传播
效果的建议。【创新/局限】本文提出的用户信息行为博弈模型与社会实际更贴近,在今后的研究中,可以考虑引入
真实数据来验证该模型。 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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【目的/意义】旨在从企业创造内容视角出发，探讨企业微博内容对网络口碑与企业品牌认可度的影响，扩 展企业微博内容的相关研究，并为企业提高微博管理水平提出具体的思路。【方法/过程】构建企业微博、网络口碑 以及企业认可度之间的关系模型，通过收集企业新浪微博相关数据来进行定量分析，探究企业微博内容的信息特 征对微博用户的口碑传播效果的影响以及网络口碑对企业品牌认可度的作用。【结果/结论】结果表明企业微博的 发布频率对用户口碑传播有直接影响，其中，用户转发行为受微博发布频率影响最为显著，并且微博粉丝数对口碑 有一定的正向调节作用。微博用户的转发、点赞行为对其品牌认可度影响不显著，只有评论行为对企业的品牌认 可度起作用。 相似文献
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【目的/意义】识别风险认知视角下社交媒体用户健康信息规避行为的关键影响因素，以有效提升个人健康管理与决策水平，为社交媒体运营管理和可持续发展提供参考。【方法/过程】基于风险信息搜寻与加工模型（RISP），构建知觉风险特征、相关渠道信念、负面情绪响应、信息充分性、信息规避规范和知觉信息收集能力6个维度下社交媒体用户健康信息规避行为影响因素指标体系。通过三角模糊数Dematel方法构建因素关系网络图，并借助DANP方法量化关键影响因素权重。【结果/结论】结合影响因素的极限超矩阵和原因度、中心度排序结果识别出了可及性、感知严重性、高唤醒情绪、现有信息水平等社交媒体用户健康信息规避行为的关键影响因素并提出了相应优化策略。【创新/局限】本研究从风险认知视角揭示了社交媒体用户健康信息规避行为关键影响因素，对促进社交媒体运营管理及持续发展具有一定的指导意义。但量化指标存在一定主观性，样本数据有待进一步丰富与完善。 相似文献
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【目的/意义】通过构建完全信息博弈模型,以引导用户跟随行为,达到控制虚假信息传播的目的。【方法/过 程】优化不完全信息博弈模型,构建完全信息博弈模型。通过博弈收益矩阵对该模型进行简化,用数学推导和 MATLAB软件进行仿真,还原虚假信息在用户层面上扩散传递的动态过程。【结果/结论】得到了不同情况下网络虚 假信息的扩散规律,揭示了用户与用户、用户与网络虚假信息的关系。并为网络监管部门对虚假信息的防控工作 提出了相应对策,为广大用户群体提供了可行的建议。 相似文献
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【目的/意义】探索新媒体时代短视频网络舆情传播的影响因素及动态演化,了解短视频用户的影响因素及
动态演化过程,有助于网络舆情监管部门加强短视频网络舆情管理,为相关机构或部门在进行社会治理的过程中
提供更及时有效的信息服务。【方法/过程】以计划行为、信息行为理论为基础,以新媒体机构官方账号为研究案例,
获取短视频新闻对应用户信息数据,设置影响因素指标权重,构建新媒体短视频网络舆情传播影响因素模型;综合
信息因素、信息技术、信息环境和信息主体等多个维度测算短视频传播影响因素权重,分析其传播影响效果;同时
构建短视频传播行为的动态演化模型,并做出仿真动态演化过程。【结果/结论】研究结果表明,信息因素对新媒体
短视频网络舆情传播有显著影响,信息技术对新媒体短视频网络舆情传播影响较低,动态演化过程说明传播易感
者的数量与未被感染的易感者逐渐趋同,最终即使有新媒体的不断加入,舆情传播也不再继续。【创新/局限】从多
维角度构建用户行为的影响因素模型,用仿真法对短视频传播的动态演化进行分析,为正确引导短视频网络舆情
传播提供科学管理依据。未来的研究将获取更广泛的数据源进行更深层次的网络模型研究。 相似文献
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【目的/意义】社交网络舆情监管关乎社会稳定,区块链作为当前一种重要的应用技术,关于区块链社交网
络的信息传播特征和规律研究将有利于对区块链社交应用的舆情监管提供一定的理论依据。【方法/过程】基于区
块链和信息传播理论,通过爬虫采集区块链社交网络应用数据,采用社会网络分析法,利用Gephi进行数据可视化
并利用统计分析软件进行数据处理。在此基础上,对整体网络下的社群进行对比分析,重点讨论了声誉分与用户
度的关系情况。【结果/结论】区块链社交网络为无标度网络;社群间的平均聚类基本一致并且较低;用户发帖量服
从幂律分布;声誉分高的用户在区块链网络中的影响力较大,其在舆情网络信息传播过程中起着重要的作用。【创
新/局限】基于区块链社交网络应用,本文分析了区块链整体社交网络及区块链社群网络的舆情信息传播特征及规
律,后续将采用动态网络、超网络方法对区块链网络舆情信息传播特征及规律进行分析研究。 相似文献
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【目的/意义】通过对政务微博网络舆情信息传播效率进行评价,有利于政务微博的运营和管理。【方法/过程】应用道格拉斯生产函数对政务微博网络舆情信息传播效率评价指标体系的投入和产生指标进行分析,应用DEA模型对政务微博网络舆情信息传播效率进行测算和评价,并利用聚类分析方法对政务微博进行分类,从而对政务微博信息传递指标进行归纳。【结果/结论】政务微博规模效率表现较差的原因是政务微博信息传播效率表现不佳;政务微博信息传递规模效率较低的原因是粉丝数和关注数不足;最后基于投影分析,提出政务微博信息传递效率的改进方案。 相似文献
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【目的/意义】本文利用用户在健康信息问答过程中产生的真实数据,从网络结构和信息主题两个维度对网
络健康社区中的健康信息传播网络及主题特征进行研究,进而为社区的建设和维护提供建议。【方法/过程】首先,
利用社会网络分析法对不同时间阶段的健康信息传播网络进行指标测度和可视化呈现,探究其网络结构特征;然
后结合LDA和已有词表,对社区内健康信息进行主题识别和提取,分析健康信息主题的分布及其变化趋势。【结果/
结论】本研究发现实验选取的网络健康社区内部的健康信息传播网络具有小世界效应,用户流动性大,关键节点变
更快;用户健康信息问答的内容集中在若干主题,且部分主题随时间呈现一定变化趋势。【创新/局限】网络健康信
息的生成和传播源于用户之间的信息交互。本文从网络结构和信息主题两个维度开展研究,更符合其内部机理,
研究更加深入和具象;网络健康社区种类众多,本文只选择其中一个社区进行研究,可能存在一定的局限性。 相似文献
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【目的/意义】研究网络用户对于虚假社会新闻的态度,以及不同涉入度条件下的信息行为,分析用户对虚
假信息的接受条件与信任程度,以期为后续深入研究提供思路和参考。【方法/过程】以文献研究为基础,梳理用户
态度及行为影响因素,以精细加工可能性模型为研究框架提出研究假设,构建理论模型。以网络用户相关信息行
为数据作为研究数据来源,采用调查问卷的方法获取 337份有效样本数据,利用 spss软件进行数据处理。【结果/结
论】用户自身能力和涉入度是影响用户网络虚假社会新闻传播行为的主要因素,能力负向影响用户对社会新闻的
信任态度,在用户涉入度较高的情况下信息环境因素与可靠性因素的影响力度有所增幅,信息差异影响较小。【创
新/局限】从用户态度和行为的视角探讨虚假信息传播的影响要素,提高了虚假信息治理的精确程度,在理论上进
一步丰富了ELM模型的应用;样本的分类选择以及精确性方面还有进一步探讨的空间。 相似文献
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【目的/意义】利用在线社交网络中的舆情信息创造价值的同时,明确网络舆情管理的关键点,抑制负面舆情的传播与扩散对维护社会稳定具有重要意义。【方法/过程】通过分析网络舆情传播过程中涉及的相关利益主体及之间的博弈关系,利用演化博弈理论,提出了一种网络舆情传播的三方演化博弈模型,重点分析了博弈模型的平衡点及主体行为稳定策略的均衡条件,并进行了仿真实验。【结果/结论】结果表明,网络舆情传播过程中可能存在三个策略均衡点,并基于仿真实验及分析结果提出政府管控在线社交网络中负面舆情传播的三个关键点及应对策略。本研究进一步拓展了在线社交网络中的舆情传播研究,可为网络舆情的管理与控制提供理论支撑与决策依据。 相似文献
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【目的/意义】通过构建网络舆情传播分析模型,探究新冠肺炎疫情网络舆情传播过程和演化规律,提出新
冠肺炎疫情常态化背景下相关网络舆情引导和舆情治理建议。【方法/过程】基于信息生态学理论,从信息、信息人
和信息环境三要素分析舆情事件,构建信息生态学视角下的网络舆情传播分析模型。以新冠肺炎疫情中的方舱医
院事件为例,运用主题分析、社会网络分析和情感分析等方法进行实证研究,分析舆情内容演进和情感演化规律,
总结新冠肺炎疫情网络舆情传播特征。【结果/结论】结果表明,本文所构建的舆情传播分析模型能够较为全面地刻
画公众对于舆情事件的反应,分析舆情传播规律与演化趋势,挖掘不同分析维度的内在关联。【创新/局限】从信息
生态学视角出发,基于内容、用户和情感等维度构建舆情传播分析模型。下一步将结合二模网络、知识图谱等研究
方法探索新冠肺炎疫情中舆情事件之间的关联性。 相似文献
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【 目的/意义】通过构建区块链社交网络舆情风险管理纾解对策,对于创造良好网络环境,提升网络舆情治理
效能以及应对网络风险复杂局面提供可行性方案。【方法/过程】本研究立足区块链理念与技术,分析社交网络舆情
风险管理概念框架,指明社交网络舆情风险现存问题,进一步探究区块链技术下社交网络舆情治理与纾解机理,建
立社交网络舆情管理系统模型,并从技术推进、多方协作、媒体引导等层面探究防控社交网络舆情风险的密钥。【结
果/结论】区块链技术对社交网络舆情风险治理、提高舆情信息传播质量具有积极作用,为营造健康、安全共享等网
络社交生态系统提供诸多可能性。【创新/局限】本文构建的区块链社交网络舆情管理模型是一个初步的设想,没有
考虑信息存储的上限,下一步研究工作是提升区块链社交网络舆情管理系统的兼容性和数据采集的标准化,为区
块链社交网络舆情管控提供参考。 相似文献