期刊文献+

基于微博传播信息流的微博效果评价模型及实证研究 被引量:21

Enterprise Micro-blogging Marketing Effect Evaluation Model and Empirical Research Based on Micro-blogging Dissemination of Information Flow
下载PDF
导出
摘要 基于用户行为视角,根据微博传播信息流,结合PageRank算法思想和用户行为权值,提出一种评价企业微博博文营销效果的量化方案。以当当网发布的微博博文及其转发与评论作为研究样本,依据评价方案筛选出营销效果排名前八的博文并作进一步分析,进而给出提升企业微博运营效果的策略建议。实验结果表明并不是博文转发数越多,营销效果就越好;互动影响力大的用户进行博文转发能够有效提升企业的微博营销效果。 Based on user behavior perspective,according to the micro-blogging dissemination of information flow,combined with the PageRank algorithm ideological weights and user behavior,this paper proposed a quantization scheme for evaluation of enterprise micro blogging marketing effectiveness.113 micro-blogging texts released by Dangdang as well as the forwarded contents and comments were studied as the study sample,among which eight of the top marketing effectiveness blogging were selected for further analysis,based on the evaluation scheme.Thus,strategic recommendation to enhance enterprise micro-blogging operation effect is given.Experimental results show that more blogging forwarded does not mean better marketing;the user with powerful interactive influence who forwards can effectively improve the enterprise micro-blogging marketing effect.
出处 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第7期69-73,共5页 Journal of Intelligence
基金 教育部人文社会科学青年基金项目"基于虚拟社会网络挖掘的微博舆情监测方法及应用研究-以新浪微博为例"(编号:11YJC63004) 中央高校基本科研业务费项目"微博舆情传播中的群体关系和情感倾向性研究"(编号:x2jmD2118170) 广州市哲学社会科学规划项目"面向公共安全的网络舆情分析方法和监管机制研究"(编号:10B07)研究成果之一
关键词 微博 微博传播 微博营销 信息流 评价模型 micro-blogging micro-blogging propagation micro-blogging marketing information flow evaluation model
  • 相关文献

参考文献19

  • 1中国互联网中心.第31次中国互联网络发展状况统计报告[R].2013-01-15.
  • 2新浪微博,CIC.2012企业微博白皮书[R].2012-03-21.
  • 3金永生,王睿,陈祥兵.企业微博营销效果和粉丝数量的短期互动模型[J].管理科学,2011,24(4):71-83. 被引量:175
  • 4Murdough C. Social Media Measurement: it's Not Impossible [J] Journal of Interactive Advertising, 2009 (10) : 94-95.
  • 5赵爱琴,朱景焕.企业微博营销效果评估研究[J].江苏商论,2012(1):89-92. 被引量:42
  • 6王睿.企业微博营销影响因素与短期效果测量研究[D]北京:北京邮电大学,2012.
  • 7Chief Marketer Social Marketing Survey : Social Marketing Goes Mainstream[ R]. 2011-9-30.
  • 8M Cha, H Haddadi, F Benevenuto,et al. Measuring User Influ- ence in Twitter : The Million Follower Fallacy [ C ]. IC- WSM2010,2010.
  • 9Brin S, Page L. The Anatomy of a Large-scale Hypertextual Web Search Engine [J ]. Computer Networks and ISDN Sys- tems, 1998,30 ( 1 ) : 107-117.
  • 10Yamaguchi Y, Takahashi T. TURank : Twitter User Ranking based on User-tweet Graph Analysis [ C ]. WISE 2010, 2010: 240 -253.

二级参考文献208

同被引文献227

  • 1张辉.浅议现阶段审计微博运营问题及改进措施[J].现代审计与经济,2014(6):41-42. 被引量:1
  • 2陈宁.广告频率和品牌成熟度对信息加工模式的影响[J].心理学报,2001,33(5):448-452. 被引量:32
  • 3王德芳,余林.虚拟社会关系的心理学研究及展望[J].心理科学进展,2006,14(3):462-467. 被引量:17
  • 4中国互联网络信息中心.第31次中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].http://www.cnnic.net.cn/gywm/xwzx/rdxw/2012nrd/201301/t20130115_38507.htm.2013-1-15.
  • 5艾瑞咨询集团.2011-2012年中国SNS和微博用户行为研究报告[R].上海:艾瑞咨询集团,2012.
  • 6Kwak H, Lee C, Park H, et al. What is twitter, a social network or a news media[ C ]//Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web. North Carolina: ACM, 2010: 591-600.
  • 7Du Jingfei, Xu Hua, Huang Xiaoqiu. Box office prediction based on microblog [ J]. Expert Systems with Applications, 2014, 41(4) : 1680-1689.
  • 8Guo Yanhong, Yang Xiaojie, Ryabow Y , et al. An empirical research on influencing factors of microblogging marketing ef- fectiveness [ J]. International Journal of u-and e-Service, Science and Technology, 2013, 6 (4) : 92-106.
  • 9卢泰宏.消费者行为学[M].8版.北京:中国人民大学出版社,2009.
  • 10Meera P. Opinion leaders, adopters, and communicative adopters: a role analysis[ J]. Psychology and Marketing, 1989, 6 (1) : 51-68.

引证文献21

二级引证文献108

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部