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粉丝如何解读并选择UP主视频——基于评论文本挖掘与ERGM建模的探索

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摘要 社交媒体时代,“粉丝经济”要求视频创作者专注粉丝体验,评论文本挖掘能够透视粉丝讨论主题与内容偏好。针对B站UP主老番茄的326个视频,进行评论文本挖掘,解读8个讨论主题,生成主题网络和视频关联网络,发现网络特征并探讨粉丝视角下重点主题和优质视频。最后以ERGM模型拟合视频网络,分析粉丝视频偏好。研究结果发现,视频网络有明显的模块化现象,即粉丝容易感知视频主题并归类视频。代表性、成名性、专业性、系列化视频能够影响粉丝对其他视频的认知,UP主拟态人设、视频定位、封面图趣味性、内容娱乐性使视频具备讨论度,UP主参与评论以引导粉丝发现主题,UP主创作经历可以分为成长期和成熟期进行阶段化研究。
作者 房祥静
出处 《统计与管理》 2022年第4期83-93,共11页 Statistics and Management
基金 北京市哲学社会科学基金项目(17YJB018) 北京邮电大学创新创业项目“制造与服务产业融合数据大屏设计与开发”(2021-YC-A309)。
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参考文献10

二级参考文献183

共引文献185

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