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作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量,记录丑闻事件传播动态变化,并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类,得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型：对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型,并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点,对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时,具有很好的参考和借鉴价值。 相似文献
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本文通过研究发现高校图书馆微博具有网络社团结构,博主、粉丝和关注对象形成微博群网络中的三大社团。通过对博主的博文数、原创数、转发数以及粉丝数和关注数各因素之间的关系分析,得出三大社团之间的关系,博主群体已经形成核心群体,博主为整个网络的结构洞。研究博主社团的核心边缘结构,得出图书馆微博群体的核心节点。 相似文献
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[目的/意义]借鉴拉斯韦尔5W传播模型,探讨微博中预置话题与突发话题的特征。[方法/过程]基于因子分析的关键节点影响力评价方法来研究话题节点特征;利用Ward方法对话题博文量曲线进行聚类,并对曲线进行多项式拟合;对话题情感度曲线进行聚类,并对不同类型话题的峰度和整体情感加权平均高峰期进行研究。[结果/结论]话题首节点多是信息分享,其中突发话题的传播多是从事件的客观描述开始;话题微博按博文量可分为前热型、中热型、后热型、爆发型和持续型,其中突发话题比预置话题爆发得更早、持续时间更长;话题出现72小时后公众情感趋于中立,但突发话题情感曲线高峰期比预置话题更集中,整体情感加权平均高峰期更早出现,曲线趋势更复杂。 相似文献
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通过分析大数据环境下微博舆情的发展特点和舆情自动监测的具体需求,设计了微博舆情热点挖掘系统结构模型,描述了各层的主要功能和实现方法.然后讨论了热点话题发现的方法,首先运用ICTCLAS和AntConc等工具提取热点词,其次描述规范化的数据表示形式,最后通过Chameleon聚类算法实现热点博文的聚类和话题抽取.该方法将对及时发现敏感信息和掌握舆情热点提供信息支持. 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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【目的/意义】本文旨在探索基于p 指数的微博传播力评价方法,并探究使用p 指数来评价微博传播力的应
用效果。【方法/过程】首先,笔者依据现有研究中微博传播力的影响指标,提出微博转发p 指数、微博评论p 指数和
微博点赞p 指数,并用综合p 指数来统一这三个指标的评价结果。然后,基于我国34 省的旅游政务官方微博数据,
通过对比综合p 指数与综合h指数在微博传播力评价中的表现,以及对传播力评价中综合p 指数与微博传播力相关
的几个重要指标作关联分析,实证探究了p 指数评价微博传播力的应用效果。【结果/结论】实证结果表明综合p 指
数评价微博传播力的优势：更好地平衡博文的“质量”和“数量”,具有强区分度和高灵敏度,能够有效地识别高价值
的潜力微博用户和高价值的博文等。 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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随着大数据时代到来,网络微博舆情分析面临新的挑战,面向不同舆情主题应采取不同的应急对策。对“腐败”和“城管”主题下的博主关系网络结构进行实证分析,并利用PageRank方法对不同主题下影响力大的博主进行挖掘,提高了大数据背景下高价值微博用户的挖掘效率,为网络舆情应急管理提供智力支持。 相似文献
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[目的/意义]探究z指数在微博传播力评价中的评价方法和评价效果,为客观科学评价微博传播力提供新的方法和途径。[方法/过程]借鉴现有微博传播力评价指标,构建微博转发z指数、评论z指数、点赞z指数和综合z指数,以27个省会城市的外宣类政务微博2018年11月的微博数据为研究对象,通过统计分析、相关性分析、多元回归分析,验证z指数在微博传播力评价中的应用效果。[结果/结论]z指数继承了h指数和p指数在微博传播力评价中的优势,而且更加重视高质量博文的发布。 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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针对传统的微博聚类分析中,只单独针对微博阅读数、评论数等数据(下称微博结构化数据)进行分类或者单独针对由微博内容进行文本分词得到的分词数据(下称微博分词)进行分类的问题,本文采用了Kohonen聚类,研究结合微博结构化数据和微博分词的融合数据聚类的效果是否比单独对微博结构化数据或对微博分词聚类有所提高。实证数据实验结果显示,微博结构化数据单独聚类会出现一个类的标准差特别大(本文称为离群类),而对融合数据聚类,微博结构化数据则不会出现离群类;融合数据聚类结果对微博分词的影响不显著。 相似文献
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以新浪微博为背景,本文在界定企业微博质量的定义及其构成维度的基础上,提出了企业微博质量的测量指标,构建了企业微博质量影响用户行为意向的概念模型。通过应用SmartPLS2.0对337份有效问卷进行分析,对模型进行了验证。研究结果表明,企业微博质量可以划分为信息质量和交互质量两个维度,它们通过用户满意和信任这两个中间变量正向影响用户行为意向。最后,本文对改善企业微博质量,企业有效利用微博培养用户粘性提出了一些建议。 相似文献