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官员微博受到公众越来越多的关注,传播影响力逐渐增强。以8个具有意见领袖特征的官员微博为研究样本,从微博内容、发布时间、官员微博认证信息等维度分析其各项特征与微博转发量的关系,从而发掘官员微博传播效果的影响因素。研究发现包括话题类别、有无@和链接等在内的多个微博内容特征对官员微博的传播效果有显著影响,发布时间也是官员微博传播的重要影响因素,而包括官员职务、粉丝数在内的官员微博认证信息对官员微博的传播影响则不是很大。 相似文献
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鉴于近年突发事件在微博传播的巨大影响力,提出基于爆发词识别的微博突发事件监测方法。把微博突发事件监测分为微博预处理、爆发词抽取、爆发词聚类三个模块。先提出微博噪声数据过滤规则从海量数据中过滤噪声微博,然后采用相对词频、词频增长率、爆发词权重三个计算指标来提取出爆发词特征,最后采用共词分析方法来实现爆发词聚类,从而提取突发事件。最后以新浪微博数据为例进行实验,验证了提出的算法对突发事件监测能取得不错的效果。 相似文献
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[目的/意义]在以政务微博为代表的新媒体技术不断发展的背景下,政法事件微博舆情传播成为政法机关面临的新问题。对政法微博舆情传播进行研究,有助于剖析微博舆情传播的信息生态学规律。[方法/过程]基于信息生态理论构建政法微博舆情生态系统,以聊城于欢案政法事件为研究实例,将新浪微博舆情信息作为研究对象,对系统内的信息主体、信息环境、信息3个因子的传播和演化过程进行分析。[结果/结论]研究结果表明,主体因子中用户粉丝数和关注数均符合幂率分布且呈断尾分布特征;信息因子特征量符合指数分布;环境因子特征量具有长尾分布特征,政法微博舆情传播符合信息生态学的互生再生规律、动态平衡、协同进化规律。文章的研究对政法机关舆情监管部门把握微博舆情传播规律及舆情控制具有一定的参考性作用。 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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以"腾讯微博"作为实证研究对象,借鉴复杂网络理论和社会网络分析方法。通过网络中介中心性分析,确定了影响整个网络内信息扩散的关键节点和连线,并进一步探讨了微博社区内信息传播的"小世界"现象的成因。本文的研究结果为运用小世界理论研究微博社区内的信息传播提供了理论和实践依据。 相似文献
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2005年美国学者Hirsch提出的h指数不仅是一种基于引文分析的学术评价方法,更能作为分析微博影响力的新思想和新工具。通过调查我国"211工程"大学的图书馆在新浪微博平台上开设微博的情况,以其中25个认证微博为研究样本,将h指数应用于微博影响力的分析。微博的被转发h指数和评论h指数可以反映微博的传播力和受关注度,从而体现出影响力状况。 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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运用数据挖掘技术得到旅游文本属性与特征已成为旅游研究的重要领域,对旅游微博发文主题的研究有助于旅游机构形象塑造及内容传播推广,对旅游机构的微博信息供给及旅游形象的提升具有一定意义。本研究首先对内容分析法在旅游研究的运用状况及国内外旅游微博相关方面的研究进行梳理;其次,以国家旅游局新浪微博的网络文本内容为研究对象,借助Rost word parser词频分析软件提取网络文本的高频特征词并进行筛选;再次,采用内容分析法,结合社会网络及共词分析法,得到网络文本高频词之间的社会网络联系;最后,探索高频词的属性及其之间的联系特征,在国家旅游局新浪微博的内容分析基础上,提炼出其微博内容分为人文景观、自然景观、游客出行、旅游政务信息4个主题。 相似文献
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基于已有的研究,对微博平台监测突发事件的几个关键问题进行阐释和分析,把微博舆情监控归纳为微博的短文本研究、微博话题检测与跟踪研究、微博情感倾向分析研究3个方面。通过对相关文献的梳理和评述,探讨了当前研究的不足和未来研究的方向。 相似文献
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以新浪微博为研究平台,以麦当劳3·15事件为例,通过社会网络分析法,研究负面口碑的传播效果,得到中间中心度排名与粉丝数、微博数显著正相关的结论,即粉丝数越大、发布微博数越多的用户,中间中心性排名就越靠前,在传播路径图中的控制能力愈强、权力愈大,对负面口碑传播的中介作用也愈大。 相似文献
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在提出研究假设的基础上．对杭州下沙高教园区大学生微博用户作关于使用动机、行为、认知态度等的随机抽样调查和分析。从微博定位、关注对象、功能选择、界面风格及发布内容等方面,探讨图书馆如何适应微博平台的属性和大学生微博信息利用的特点,提供高质量、高人气的微博信息服务。 相似文献
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【目的/意义】微博是公共图书馆进行社会推广、业界交流、用户交互的重要渠道,从社会网络视角分析公共图书馆微博意见领袖的社会网络结构特点及影响力,可为公共图书馆优化微博营销策略、提高自身影响力提供参考。【方法/过程】选取50位公共图书馆微博意见领袖,首先运用社会网络分析方法揭示其社会网络结构特点;其次利用关注量、发文量、粉丝量、转评赞数量分析其活跃情况及影响力。【结果/结论】公共图书馆微博意见领袖地区分布不均衡,联系较紧密,但集中程度较弱;小团体在活跃度、影响力等方面呈现相似性;多数图书馆处于低活跃度、低影响力区间;粉丝量和转评赞数量随着活跃度的提升表现出“低值时平稳波动,高值时迅速增长”的现象。【创新/局限】通过社会网络分析方法在一定程度上掌握了我国公共图书馆微博意见领袖社会结构及影响力。仅从关注量、发文量等客观数据角度分析公共图书馆微博影响力,未来应结合文本分析等方法提高影响力分析的深度。 相似文献
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【目的/意义】从海量微博信息中提取准确的主题词,以期为政府和企业进行舆情分析提供有价值的参考。
【方法/过程】通过分析传统微博主题词提取方法的特点及不足,提出了基于语义概念和词共现的微博主题词提取
方法,该方法利用文本扩充策略将微博从短文本扩充为较长文本,借助于语义词典对微博文本中的词汇进行语义
概念扩展,结合微博文本结构特点分配词汇权重,再综合考虑词汇的共现度来提取微博主题词。【结果/结论】实验
结果表明本文提出的微博主题词提取算法优于传统方法,它能够有效提高微博主题词提取的性能。【创新/局限】利
用语义概念结合词共现思想进行微博主题词提取是一种新的探索,由于算法中的分词方法对个别网络新词切分可
能不合适,会对关键词提取准确性造成微小影响。 相似文献
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【目的/意义】研究新媒体环境下企业微博信息行为特征,通过对比分析五家同类型企业微博信息行为过程,提出建议,从而提高企业与用户信息交互的效果,提高企业核心竞争力。【方法/过程】本文通过网络爬虫采集五家汽车企业近三年来的全部微博数据及粉丝数据,采用知识图谱分析方法,将企业微博在线活动特征可视化,分析企业在线活动的时间特征,在线内容挖掘及热点分析,共同关注者的网络可视化及差异比较。【结果/结论】本文基于知识图谱构建的新媒体环境下企业微博信息行为模型可以作为企业在线信息活动分析的研究框架;数据分析结果表明企业可以利用新媒体平台进行在线活动,提升企业与用户的信息交互效果。 相似文献
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【目的/意义】以近两年（2018-2019）国内有代表性的四件负面公共安全突发事件为例,对其微博评论进行
聚类,并找出影响微博用户消极情感倾向的因素,为政府进行舆情应对处理提供建议。【方法/过程】结合社会网络
分析法与LDA主题模型对评论文本进行关键要素提取,得出评论归因维度,进而通过情感分析软件对各维度进行
情感倾向度分析。【结果/结论】研究结果表明：微博用户主要从事件主体、事件分析、事件处置、社会关系、新闻媒
体、同理心、个人经验七个方面对公共安全突发事件进行评论,其中,事件分析、事件处置、事件主体、社会关系是微
博用户消极情感倾向的主要影响因素,据此本文提出了相应的舆情疏导建议。【创新/局限】本文基于归因理论,创
新性的提出了影响微博用户情感倾向度的归因维度体系,但舆情事件集中数量有限且未进行更细粒度的情感分类
分析。 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