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【目的/意义】以基于社会化分享模式的信息共享行为为研究对象,对社会化分享用户及其行为特征进行
识别,研究结果为本领域后续研究提供支撑,为内容服务商、社交媒体等提供优化参考。【方法/过程】以新浪微博为
研究案例,通过爬虫获取 20 574条社会化分享数据并构建包括 12个字段的数据集,采用描述性统计分析、相关分
析、Logistic回归分析等方法进行数据分析。【结果/结论】参与社会化分享的用户具有一定的人口统计学特征和行
为规律,且不同的用户群体对社会化分享内容的选择存在差异,用户的个人特征和社交媒体使用特征均对内容的
扩散产生影响。 相似文献
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【目的/意义】建立社会化阅读行为数据评价指标体系,对用户的阅读行为和社交行为的表征数据进行分析评价,为社会化阅读平台或APP对用户分类发展、稳定用户群体提出建议。【方法/过程】将微信读书APP用户作为研究对象,从阅读和社交两个维度出发建立评价指标体系,采集用户行为数据,利用突变级数模型对样本数据进行分析评价。【结果/结论】阅读时长是阅读行为维度下最重要的指标之一,社交行为维度下粉丝点赞量和粉丝关注数的权重值略高于用户评论数,平台或APP应重视用户个体的影响力作用;根据综合评价值对微信读书用户排名,依据阅读、社交行为归一化数据将样本分为核心型、社交型、成长型（边缘型）、阅读型（内隐型）用户四种类型。【创新/局限】用户使用行为表现复杂多变,其行为特征研究还需结合静态、动态行为数据进行多维度分析。 相似文献
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【目的/意义】优质信息传播是社交应用持续健康发展的助推力,而适应性信息分享是提高社交信息质量的
有效途径。【方法/过程】以微信平台为研究对象,基于社会影响的“推-拉”视角构建微信用户适应性信息分享行为
影响因素概念模型,并通过问卷调研和结构方程建模方法进行实证分析。【结果/结论】结果表明：规范性压力、社会
连接和形象都显著正向影响微信用户的适应性信息分享行为,且规范性压力的影响均大于社会连接和形象的影
响。此外,规范性压力对社会连接和形象都产生显著的正向影响。 相似文献
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【目的/意义】对“知乎”用户进行分类,识别不同类别的用户特征,并对其问答行为进行分析。【方法/过程】
运用火车头采集器抓取社会化问答平台用户个人特征与行为的客观数据共计475636个,运用R语言进行样本分
离,对三类子样本构建回归模型进行分析。【结果/结论】Question_lover组用户的行为动机以求知动机与利他动机为
主;Answer_lover组用户表现较符合社交型用户特点;Majority组用户具有很强的享受帮助、兴趣动机和社交动机,
该组男性用户在问答行为上显著活跃于女性用户,但这种差异在其他两组并不显著。 相似文献
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【目的/意义】分析微信用户倦怠原因及后果,丰富社交媒体倦怠研究理论,为微信运营商提供理论指导。 【方法/过程】以爬取的18034条微博数据为基础,利用LDA主题模型和文本挖掘相关方法得到微信用户倦怠的潜在 主题,结合应激源-应变-结果框架提出本文的理论模型。【结果/结论】得到17个微信用户倦怠主题及其重要性排 序,提出了微信用户倦怠理论模型,并且得出了微信用户倦怠时间趋势图。 本文是探索性研究,还应使用诸如调查 问卷等其他方法来验证和解释所提模型变量之间更细致的关系。社交、个人、生活、环境因素是微信用户倦怠的主 要原因,其导致外部情绪和内部人格的倦怠情绪,从而使用户产生佛系、印象管理、边界管理、转移等倦怠行为。 相似文献
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【目的/意义】探究社交媒体错失焦虑的原因要素和结果要素标签,构建社交媒体错失焦虑用户画像模型并
进行描述分析,有助于丰富用户画像在社交媒体环境下的研究内容,为深入探究社交媒体用户错失焦虑发展态势
提供指导。【方法/过程】通过质性访谈收集文本资料,基于信息生态理论提取原因要素标签,从情感特征和行为特
征提取结果要素标签,在因果关联视域下构建社交媒体错失焦虑用户画像模型。【结果/结论】构建的社交媒体
FoMO用户画像模型能够有效阐明各标签要素之间的因果逻辑关系,确立社交媒体环境下错失焦虑用户画像模型
体系,为社交媒体错失焦虑现象提供一个较为全面的用户画像标签类型解释。【创新/局限】本研究只选取微信平台
对社交媒体 FoMO 用户画像进行模型构建,未对多平台 FoMO 用户画像进行实证分析的比较研究,因此存在一定
的局限性,但这也为后续相关研究奠定了坚实的理论基础。 相似文献
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【目的/意义】近年来公益微信崭露头角,发挥微信社交平台的公益情感粘性,对于提高公益信息的传播效
率、调动公众慈善热情具有重要意义。【方法/过程】结合公益微信的平台特征,以计划行为理论为基础,从主观规
范、行为态度和知觉行为控制三个层面入手,整合构建微信公益信息传播影响因素模型,探讨公益微信的信息传播
行为影响机制,针对变量提出研究假设并通过实证研究进行验证。【结果/结论】主观规范、行为态度和知觉行为控
制等因素对用户的公益信息传播行为有正向影响。其中,主观规范是主要影响因素。 相似文献
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【目的/意义】研究科研社交网络平台功能对用户行为的影响,对进一步完善平台设置、促进科研社交网络
健康发展意义重大。【方法/过程】文章从用户感知有用性、易用性和用户获取信息资源、人才资源角度设置平台功
能要素问项和用户行为问项,采用主成分分析法将平台功能定义为信息、凝聚、合作、管理四项功能,研究其对用户
关注、互动、学术共享和学术合作行为的影响。【结果/结论】得出平台信息功能有效增强用户学术分享行为,合作功
能对各行为影响较小,凝聚功能对学术分享与合作行为作用较大,管理功能也会有效增强用户的学术分享。 相似文献
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【目的/意义】探究学术社交网络用户使用动机与行为的投射关系,从行为数据中反推使用动机并基于动机
构建群体画像,为平台定位用户群体、挖掘需求偏好提供指导。【方法/过程】首先剖析学术社交网络用户使用动机
的投射过程,明确动机类型及不同动机下行为的投射表达;然后设计用户使用动机画像的总体流程,最后以小木虫
社区为例,采集相应的行为数据进行动机画像的实验分析。【结果/结论】结果表明样本可划分为五类群体,通过类
簇中心与平均用户的对比可从动机视角概括出群体特征标签,解读出用户使用动机及需求偏好。【创新/局限】在变
革用户使用动机的获取方式、发挥动机研究对运营实践指导作用方面进行了创新性尝试,但在细粒度行为数据采
集及不同领域对比分析方面有待进一步研究。 相似文献
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【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。 相似文献
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【目的/意义】基于社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签数据,为用户推荐潜在的好友,从而更好的为 用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的基础上,通过使用 深度学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于这三类特征组合,通过计算用户之间的 余弦相似度来挖掘与目标用户兴趣最相近的若干个候选用户。同时,探讨了多模数据在无监督学习下的用户推荐 问题,并与单模数据进行比较。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户的兴 趣进行建模并进行好友推荐较单模数据效果好。 相似文献
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【目的/意义】本文旨在对我国特殊国情背景下的社交网络非理性集群行为多发性原因进行分析,以期为大
学校园突发事件中微信用户非理性集群行为的治理提供指导。【方法/过程】在参考国内外相关文献的基础上形成
非理性集群行为产生的关键因子,并通过微信调查问卷对大学校园非理性集群行为的影响因子进行验证,最后通
过定性比较分析的方法对网络集群行为各因素相互作用的不同生成路径进行实证分析。【结果/结论】结果表明,大
学校园微信用户非理性集群行为确实是多因素相互作用产生的结果,并且认为相关政府和学校可以通过对不同生
成路径进行分析,针对性的为大学校园非理性集群行为的有效治理提供对策。 相似文献
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【目的/意义】在调查研究高校图书馆微信公众服务平台服务现状,了解图书馆微信用户行为特点的前提 下,以用户信息行为为着力点进行微信公众平台建设研究。【方法/过程】从信息需求、信息查寻行为、信息选择行 为、信息利用行为、信息交互行为等5个维度分析微信用户信息行为。【结果/结论】提出图书馆微信服务改进策略和 构建基于用户信息行为的高校图书馆微信公众平台。 相似文献
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【目的/意义】分析学科水平对用户知识交流行为和效果的影响,促进用户对学术虚拟社区的使用,提升用
户的知识交流效果,为学术虚拟社区的建设与发展提供建议。【方法/过程】以“计算机科学与技术”学科为例,收集
ResearchGate平台的用户数据和学科数据,运用描述统计法分析不同学科水平下的知识交流特征,运用因子分析法
和多层线性模型探究学科水平对用户知识交流效果的影响。【结果/结论】组织层次和个人层次的知识交流在不同
学科水平下具有不同的表现,学科水平对用户的知识交流效果具有显著的直接作用和调节作用。【创新/局限】研究
结论可能受学科特征、平台活跃度和样本均衡问题的影响。 相似文献
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【目的/意义】通过社交媒体用户分享的图像、博文及用户标签进行数据挖掘,来判断和预测用户的真实兴
趣,从而更好地为用户做个性化推荐和精准化服务。【方法/过程】在获取微博用户分享的图像、博文及用户标签的
基础上,通过使用机器学习的方法利用图像、博文及用户标签数据来表达用户兴趣特征,基于三类特征使用SVM训
练得到分类器进行用户兴趣类别预测,主要比较单模数据和多模数据的分类指标,探讨多模数据在有监督学习下
的发多分类问题。【结果/结论】实验结果表明,利用图像、博文和用户标签合成的多模数据对用户兴趣进行分类识
别,F值达到77%,比最好的单模数据提升10%。实验结论证实,多模（图像、博文和标签）数据与单模数据相比,提升
了分类效果,同时为多模数据应用研究提供了一定的理论和技术基础。 相似文献
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【目的/意义】随着互联网技术的快速发展和城镇化进程的不断推进,微信公众号成为农民工群体获得信息
的主要渠道,研究和分析农民工群体的微信公众号使用行为成为了信息行为分析的重要组成部分。【目的/意义】本
研究以使用满足理论作为理论框架,在TAM模型的基础上构建了农民工微信公众号使用行为影响因素模型,通过
结构方程对数据结果进行实证分析。【结果/结论】数据结果表明社群影响对农民工微信公众号使用的满意度等具
有正向影响;感知易用性对感知有用性和用户使用行为具有正向影响;感知有用性对使用行为具有显著影响;满意
度对农民公微信公众号使用行为具有显著影响。本研究对于了解农民工群体信息行为特征,制定新媒体环境下针
对农民工群体的信息服务政策具有理论和实践的指导意义。【创新/局限】在TAM模型的基础上构建了基于使用满
足理论的农民工群体微信公众号使用行为影响因素概念模型,为研究新媒体环境下农民工群体的信息行为提供了
新的研究视角;但研究的调查对象主要为东北地区、河北等地的农民工,在未来的研究中,将进一步扩大研究样本。 相似文献