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【目的/意义】基于客观行为数据构建微博发布-评论行为的定量模型,解释社交网络用户信息交互关系,为微博舆情的监控与引导提供理论依据。【方法/过程】以新浪微博为研究对象,对揭示微博群体层面多对多模式中的发布-评论行为特征的五个重要指标进行分析,构建描述微博多对多模式中的发布-评论行为的定量模型,并通过仿真验证模型的有效性。【结果/结论】微博评论数频数分布满足幂指数为1.6659的幂律分布;微博已获评论数、微博影响力、信息可见度是影响新增评论的连接机制。本文构建的定量模型可以较好模拟真实的微博发布-评论行为。【创新/局限】从人类动力学视角解释了微博多对多模式的微博发布-评论行为的过程,揭示了群体层面的发布-评论行为生成机制。本文没有对不同类型微博的评论行为进行区分,在未来的研究中,将针对不同类型微博的评论行为做进一步探索。 相似文献
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大数据与人工智能正在重塑情报学与情报工作的内核与应用场景,如何凸显情报本质,全面引领我国情报学科的发展,促进情报工作的进步,在重大科学发现与国家战略实施中发挥更大作用,是每一位情报学人和工作者必须认真思考的问题。2019年11月8日至10日,“中国情报学年会暨情报学与情报工作发展论坛(2019)”在武汉隆重召开。 相似文献
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【目的/意义】研究社交网络中影响辟谣信息传播效果的因素,丰富了辟谣有效性的理论,为相关部门制定
提升辟谣信息传播效果策略提供依据。【方法/过程】基于流行三要素理论总结辟谣信息传播效果的影响因素,通过
情感分析、社交网络分析和多元回归分析验证影响辟谣信息传播效果的因素。【结果/结论】粉丝数、情感倾向、“真
相陈述”和“直接反驳+真相陈述”的辟谣方式、原创性、“文字+图片”、休闲时间、网络规模、网络密度和平均路径长
度显著影响辟谣信息的评论数和转发数;辟谣信息中含有@显著正向影响转发数,含有链接显著正向影响评论数。
【创新/局限】基于流行三要素理论对社交网络中辟谣信息传播效果的影响因素进行提炼,并考虑群体因素,利用社
交网络数据进行实证研究,为后续的相关研究提供参考依据,但是本文未考虑到平台因素和粉丝个人属性因素等,
后续研究中需要进一步探讨。 相似文献
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