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[目的/意义]社交媒体中的信息网络复杂性与信息生命周期交错致使用户会频繁采取信息再现行为对已浏览或已利用过的信息进行再次搜索。然而已有信息再现行为研究并未对社交媒体平台中的再现过程进行系统讨论。[方法/过程]文章采用深度访谈、关键事件法收集数据,通过扎根理论分析数据,探索了社交媒体用户信息再现行为的过程及影响因素,并构建了社交媒体用户信息再现行为综合模型。[结果/结论]研究发现,用户在社交媒体上的信息再现行为由动机、重新查找和结果三个阶段构成。行为同时受到用户、信息、平台、环境多方面因素的影响。社交媒体上的信息再现行为与传统的信息再现行为有着明显的区别,社交媒体平台应该改进相应的功能设置来提升用户的信息再现行为效率。[创新/价值]该研究构建了一个理论模型,以识别社交媒体中的信息再现过程及影响因素。不仅为理解社交媒体环境中信息再现的全过程提供理论阐释,同时为社交媒体的信息关联设置、用户再搜索功能等相关设计做出参考建议。 相似文献
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[目的/意义]在线社交用户的信息行为对网络舆论生态环境的构建具有重要的指导意义。[方法/过程]借鉴"用户画像"的思想,提出了在线社交用户舆情画像的概念,围绕人类动力学研究视角构建了在线社交用户的舆情画像模型,最后从舆情信息传播的时间间隔分布、活跃度分布、时间间隔重标度、交互热度、阵发性和记忆性等方面对在线社交用户信息传播行为特征进行了实证分析。[结果/结论]研究结果表明,在线社交用户"舆情画像"可全面揭示其网络信息行为特征,实现对用户基本信息与舆情传播信息的有效收集、有效识别与定量分析,从而为网络舆情生态环境的完善提供参考。 相似文献
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[目的/意义] 为了在系统了解国内外关于社交媒体用户信息过载研究现状的基础上,为未来的研究指明方向并为企业基于社交媒体的营销实践提供指导。[方法/过程] 本文从社交媒体用户信息过载的影响因素及其影响后果两方面对相关文献予以系统分析。[结果/结论] 研究发现,社交媒体的系统特征因素、信息特征因素和用户的心理性因素、行为性因素和社会性因素是导致社交媒体用户感知信息过载的主要因素;信息过载会导致用户出现倦怠、情绪枯竭、不满意等消极情绪,并引起他们的不持续使用或转移行为、信息回避行为等。 相似文献
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[目的/意义]针对社交媒体信息供给与需求不匹配问题,利用主题模型和战略坐标图,提出一种将供给和需求连接起来的新方法,以可视化描述主题信息的供给和需求匹配情况。[方法/过程]以主题为分析单元刻画社交媒体主题供给(TS)和主题需求(TD)的度量指标,利用这两个指标构建主题战略坐标图,从信息供给角度针对不同象限的信息主题提出供给策略,并结合微博社交媒体品牌运营案例示例检验该方法的可行性。[结果/结论]主题战略坐标图从主题角度可视化社交媒体的信息供需匹配情况,有助于信息供给方发现信息供需不匹配问题,为信息供给方的决策提供支持。 相似文献
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在线健康社区用户信息需求的层级多标签分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]用户健康信息需求研究能够发现用户潜在需求,解决用户健康信息盲区,帮助用户实现更好的自我健康管理。研究目标为挖掘识别用户信息需求主题,提取用户特征,促进完善网络社区交互性与多元性发展,为更好地改善健康信息服务提出建议与意见。[方法/过程]针对在线健康社区的母婴群体,提出在线健康社区用户信息需求层级多标签分类模型。通过扎根理论提出在线健康社区用户信息需求主题体系,利用ALBERT对母婴健康需求类数据进行预训练,使用双向GRU与注意力机制构建基础分类器,以此来构建层级多标签分类模型Multi-BiGRU-Attention,实现在线健康社区提问数据的层级多标签分类。[结果/结论]实验对比发现,随着层级的增加,研究提出的模型相比于单层的基础分类器BiGRU-Attention在micro-Precision, micro-Recall, micro-F1等各项指标上均有所提升,说明该模型的层级结构信息能够一定程度上改善模型效果;相比于层级多标签相关模型,在各项指标上均有所提升,说明该模型存在一定的适用性与扩展性。 相似文献
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[目的/意义]预测在线社交网络突发事件中的用户行为，从而发掘舆情传播中的用户行为规律，有效控制引导舆论信息，尤其是对可能做出不同行为的用户做出分级，做到差异化的引导与应对。[方法/过程]以新浪微博中两类不同的突发事件为例，收集其中做出交互行为的用户数据，在理论研究与统计分析的基础上，将做出点赞、评论、转发3种行为的用户所具备的有效属性作为特征指标，使用随机森林和神经网络两种方法对用户交互行为做了预测实验。[结果/结论]神经网络的预测效果更好，说明本文提出的预测模型具备一定的可行性，同时本文也对突发事件中用户做出各交互行为所具备的属性做出了规律性总结。 相似文献
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[目的/意义]探索社交媒体用户信息规避行为的动机。[方法/过程]对23位微信用户进行半结构化访谈,运用扎根理论方法对访谈数据先后进行开放式编码、主轴编码和选择性编码,从中提炼出31个初始概念、13个范畴和4个主范畴,揭示出社交媒体用户的信息规避动机及其与信息规避策略间的关系。[结果/结论]社交媒体用户的信息规避动机包括认知性动机(减轻认知负荷、保持认知聚焦、避免认知失调、避免额外支出)、情绪性动机(避免消极情绪、保持积极心境、避免情绪恶化)和社会性动机(逃避社会支持、回避社会交互、避免社会比较、遵守社会规范)。上述动机既能各自独立驱动社交媒体用户采取忽略信息策略或屏蔽信源策略来规避某些信息,也能彼此联合起来共同驱动社交媒体用户的信息规避行为。[创新/局限]文章的创新点在于利用扎根理论方法系统揭示微信用户的信息规避动机,深化对社交媒体用户信息规避行为的认识;不足在于样本局限于微信青年用户群体,方法上属于探索性研究。 相似文献
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[目的/意义]探索社交媒体用户虚假信息识别意向的影响机制，有助于完善我国虚假信息治理的知识体系，为健全虚假信息的社会矫正机制提供参考依据。[方法/过程]基于计划行为理论(Planned Behavior Theory),引入数字素养和风险感知两个变量构建了社交媒体用户虚假信息识别意向模型，分析数字素养、风险感知、识别态度、主观规范和感知行为控制对虚假信息识别意向的影响机理。以371份样本数据为基础，运用结构方程模型进行实证研究。[结果/结论]结果表明，数字素养、感知行为控制正向影响社交媒体用户的虚假信息识别意向，主观规范和识别态度对识别意向影响不显著；感知行为控制不仅直接影响识别态度，且在数字素养和识别意向的关系中起中介作用；数字素养不仅直接影响识别意向，且通过风险感知和感知行为控制间接影响识别意向，是驱动社交媒体用户虚假信息识别意向的最重要因素。 相似文献
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[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣,挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣,能够提高用户兴趣发现的准确性,解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程]通过对社交网络用户兴趣的研究发现,社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣,据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣,利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类,根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确地发现用户兴趣漂移特征,满足用户个性化信息需求。[局限]仅使用"微博"这一应用广泛的网络社交平台进行实证,未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。 相似文献
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[目的/意义]信息规避作为一种消极的信息行为,将影响社交媒体平台的持续发展。基于认知失调和心理授权理论,本文整合“使能”与“抑制”双重视角研究了社交媒体用户信息规避行为产生的前因及其作用路径。[方法/过程]研究采用混合方法包括结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)进行分析。[结果/结论]结果显示,社会支持和信息质量显著影响用户的心理授权,进而对信息规避行为产生负向影响;社会比较和感知过载显著影响用户的认知失调,进而导致信息规避行为。fsQCA结果发现了3条触发用户信息规避行为的路径。研究结果启示社交媒体平台要建立有效的信息过滤机制,构建支持性的平台氛围,缓解用户心理失调,从而减少其信息规避行为。 相似文献
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[目的/意义]学术社交网络已经成为科研工作者们维护人际关系、进行科研合作和学术交流的重要途径,开展用户行为聚类研究对学术社交网络平台准确识别用户组成成分、理解用户行为、提升服务效率具有重要意义。[方法/过程]文章以ResearchGate(RG)为研究对象,在构建平台用户行为的描述模型基础上,利用K-means算法对学术社交网络的用户利用行为进行聚类分析,并立足于学科差异视角探索不同学科用户分布与行为特征。[结果/结论]研究表明RG用户可被划分为10类,不同用户群体在平台功能的利用方面存在较明显的行为偏好差异。同时,学术社交网络的用户利用行为存在学科差异,自然科学类用户类型分布较为均匀,较少呈现极端偏向某一用户群体的情况,利用行为也更加积极;而人文社科类用户主要由潜水用户组成,表现相对沉默。 相似文献
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[目的/意义]对微博用户公共事件信息回避的原因进行分析,了解微博用户公共事件信息回避的行为特征,对用户个人、社交媒体平台、内容提供商及政府部门应对公共事件有重要实践意义。[方法/过程]基于S-O-R(刺激-机体-反应)模型,以微博平台上的公共事件信息为研究对象,从信息和情感角度分析了社交媒体用户公共事件信息回避行为的发生机制,探究了涉入度在模型中的调节效应,采用结构方程进行了假设验证。[结果/结论]影响社交媒体用户公共事件信息回避的信息因素(信息质量、信息交互、信息过载)通过用户情感因素(社交媒体疲劳)来导致用户的公共事件信息回避行为,同时涉入度对部分信息因素对用户情感因素的影响过程中起到调节作用。 相似文献
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[目的/意义]探究强关系社交媒体用户消极使用行为的形成机理及各变量的交互作用模式，为强关系社交媒体开发商及运营商在改进服务品质、优化使用体验和提高用户黏性等方面提供具有积极意义的意见和建议。[方法/过程]基于使能和抑能的双重分析视角，以强关系社交网络的典型应用微信朋友圈为实证研究对象，通过对经验用户进行深度访谈获取文本数据，并采用扎根理论的开放式编码、主轴编码、选择性编码等3个步骤提取概念、范畴来构建概念模型，并进行理论饱和度检验。[结果/结论]信息过载、社交过载、系统不满意度等情境因素和感知隐私风险、心理疲劳、使用沉溺等认知因素促进了用户的消极使用行为。网络外部性、群体规范、附加功能价值、转换障碍等情境因素和信息需求、功能需求、情感需求等认知因素抑制了用户的消极使用行为。用户在使能因素和抑能因素的双重力量的作用下产生取消提示、屏蔽、节制使用、潜水、间断使用等不同程度的消极使用行为。此外，人口学特征、人格特征、关系特征和使用特征等个体因素对使能因素和抑能因素与用户的消极使用行为之间的强度关系起调节作用。 相似文献
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[目的/意义]本文以用户行为感知视角，研究影响移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用的因素，为移动社交网络信息服务提供理论基础，并为移动社交网络提供商提出参考与应用借鉴。[方法/过程]分析移动社交网络主导型用户与浏览型用户持续使用意愿影响因素，引入相关变量，构建了基于用户行为感知的移动社交网络信息服务持续使用意愿模型并提出假设，最后通过结构方程模型进行实证分析。[结果/结论]感知有用性、感知易用性、感知娱乐、感知质量等因素均显著影响主导型及浏览型两类用户；服务质量、感知风险、知识获取、个人创新、社会认可、感知信任、感知转换成本等因素对两类用户有不同程度的影响。 相似文献
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[目的/意义]探究辟谣信息对社交媒体用户的影响,特别是对意见领袖形成现象机制的挖掘。构建社交媒体用户角色演变行为模型,研究人员可以更好地了解意见领袖的形成原因,刻画辟谣信息对社交媒体用户的作用机制,有助于对参与辟谣的“准意见领袖”进行合理引导,以提高社交媒体舆情管理的效率和准确性。[方法/过程]首先,对微博社交媒体平台中的特定主题事件进行跟踪,识别并筛选出“新生意见领袖”群体,并利用质性访谈对此群体进行深度访谈。然后,基于程序化扎根理论方法,利用NVivo 12软件进行扎根编码构建模型,并通过理论饱和度检验验证模型的完整性。最后,对社交媒体用户角色演变的原因进行深入分析和探讨。[结果/结论]在辟谣信息作用下,个体主观因素、社会环境因素和辟谣信息因素对一般用户向新生意见领袖的演变行为产生重要影响,其中个体主观因素在辟谣信息的作用下对意见领袖形成的影响更加显著,自我认知清晰、高情绪需求且情绪稳定的个体更容易成为影响力持久的意见领袖;社会公众认可、实质性奖励和政策法律支持共同构成社会环境因素,是意见领袖形成的重要保障;辟谣信息因素中的辟谣信息热度、可信度和发布质量等方面都会直接影响“潜在意见... 相似文献
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[目的/意义]基于社交媒体用户的共同评论关系构建共评网络,综合运用社会网络分析与自然语言处理技术,探索高效挖掘社交媒体中主流网络民意的方法。[方法/过程]按阶段梳理社交媒体用户共评关系并构建共评网络,综合利用K核分解和核塌缩分析识别核心评论用户群;以核心评论用户群为目标分析对象,从主题和情感两个维度构建主流网络民意的表达,并分析网民讨论热点及情感分布的综合演化过程;利用新冠病毒感染疫情相关热门微博的评论数据进行实证研究。[结果/结论]共评网络分析可以准确识别出社交媒体中的核心评论用户群,其拥有结构稳定且联系紧密的共评关系;聚焦于核心评论用户群的评论内容,即可实现主流网络民意的高效挖掘,准确呈现出网民主要诉求和情感的变化特征;实证结果与我国新冠病毒感染疫情中的应对实情和网络舆论走势基本契合,证明了此方法的有效性。 相似文献