危机传播情境下社交媒体用户涉疫信息转发行为形成机理

文章聚焦危机传播情境下社交媒体用户的涉疫信息转发行为,遵循扎根理论研究范式,深度访谈22名研究对象,提炼出转发动机、转发对象、转发内容、转发形式、转发渠道、转发障碍、转发行为生命周期7个主范畴及核心范畴,进而揭示危机传播情境下社交媒体用户涉疫信息转发行为的形成机理。危机传播情境下社交媒体用户在利益相关、情感交流等动机的驱动下,将筛选后的涉疫信息以特定的形式,通过特定社交媒体平台转发给选定对象,在此过程中存在信息与平台两个层面的障碍。研究发现:随着疫情的发展,社交媒体用户的涉疫信息转发行为呈现出生命周期性特征。研究危机传播情境下社交媒体用户涉疫信息转发行为的形成机理,有助于深度了解与预测用户行为,可以为政府相关信息发布与舆论引导、社交媒体精准信息推送等提供理论参考。

社交网络中的用户转发行为预测

以新浪微博为研究对象,基于微博主题及用户特征,提出社交网络中的用户转发行为预测算法.首先,基于互信息理论,从已发生转发行为的用户的微博内容中提取特征,通过分析给定用户的微博内容与特征之间的相关程度,预测用户是否会对给定主题的微博发生转发行为;然后通过研究用户性别、粉丝数、关注数、微博数与用户转发行为的关系,选取合适的用户特征描述,并基于贝叶斯模型预测给定用户对微博的转发概率.最后,结合以上2种算法的预测结果,得到给定用户对某主题微博的转发行为预测.该预测算法对研究网络舆情传播及微博营销具有重要意义.

基于理性行为理论的微博用户转发行为影响因素研究

[目的/意义]基于理性行为理论分析微博用户转发行为,考虑了微博语义特征、数据形式、用户特征、用户交互等因素,探究了影响用户态度和主观规范的因素对用户转发行为的影响。[方法/过程]在分析微博特征、用户特征及用户转发行为的基础上,基于理性行为理论提出研究假设,采用主题建模的技术研究文本的语义信息,基于LDA进行微博文本与用户兴趣的概率主题分布的训练,基于二元Logistic回归模型对提出的影响因素完成数据验证。[结果/结论]态度因素中,接收用户活跃度、微博文本与用户兴趣的语义相似度对用户转发行为影响显著,微博数据形式对用户转发行为影响不显著;主观规范因素中,发布用户与接收用户交互度对用户转发行为影响显著,发布用户的影响力对用户转发行为影响不显著。研究成果在用户行为预测、微博传播分析等领域可借鉴使用。

微博用户在突发事件中转发行为研究:基于信息源的视角

本文从信息源的角度出发，以新浪微博为平台，运用实证研究探讨了微博用户在突发事件中转发行为的影响机制。通过使用R软件对12361条含有“昆明暴恐案”的微博信息进行分析，研究发现除了用户简介，加v和粉丝关注比；积分等级、微博数、粉丝数等信息源特征均显著影响微博用户的突发事件转发行为。本文一定程度上深化了对微博用户信息分享和传播行为的研究，对于微博平台的健康和可持续发展具有理论和实践意义。

基于微博用户转发行为的舆情信息传播模式分析

对网络舆情传播模式中单关键点型、多关键点型、链式型传播模式进行分析,对网络结构中的强势节点和桥节点的作用进行了讨论。针对不同主题的微博信息传播进行了实证分析,发现单关键点型传播模式以强势节点为主,没有桥节点支持,传播链一般较短,但传播速度快;多关键点型传播中多个强势节点通过桥节点进行信息交互,传播影响大;链式型传播模式由于缺乏强势节点,信息传播扩散能力较弱,但传播层次较深。

微博转发行为实证研究综述

微博是目前国内外用户获取和传播信息的重要渠道,其最具影响力的功能-转发一直备受学界关注。近年来,来自学术界各个领域的微博转发行为的相关研究也是层出不穷。因此,基于国内外微博转发行为研究的重要文献,从转发实证研究内容和研究方法两方面对国内外微博实证研究现状与成果进行梳理与评述,总结了当前研究中的两大不足:一是忽视了研究的转发内容类型的不同,且极少从转发微博内容的角度出发探究;二是研究方法不够多元化,致使数据分析不够精准。针对以上两大问题,提出了相关解决对策,并提出对未来研究的展望。

用户关系特征对微博转发行为影响分析研究

转发是微博提供的一个信息传播的机制,用户能够将关注者发布的有趣微博转发到自身平台,然后分享给追随者,是微博网络中信息传播最重要的功能。对于微博网络存在的不同类型连接关系,首先提取出相关特征,如同质性、微网络结构、地理距离以及用户性别等,用于识别连接关系的不同类型,然后采用Log-linear模型来拟合各个特征间系数,基于这些系数对微博用户转发行为形成的内在原因进行了分析。

关系型网络社区用户转发行为研究

以心理账户理论为基础,研究关系型网络社区用户转发行为的影响因素。运用结构方程模型,确定影响因素之间的关系。研究表明:信息质量与用户感知风险负相关、与用户转发正相关,用户转发与用户感知风险负相关、与用户信任和用户成就需要正相关等结论。从用户和信息2个角度出发,为关系型网络社区的管理者和政府企业等用户提出策略。

社交媒体中商务信息转发行为研究——基于强弱关系理论

基于社交媒体环境,依据强弱关系理论分析了用户关系强度对商务信息转发的影响,并从社会驱动层面和个人驱动层面提取了商务信息转发的影响因素。以典型的社交平台——微博为例,通过建立结构方程模型发现:弱关系对商务信息转发具有直接的影响作用;社会关系强度对社会信任和社会交往产生差异性影响;社会信任、社会交往、经济利益、利他主义和自我效能对商务信息的转发影响显著。本文将强弱关系理论的应用进一步拓展到社会化商务领域中,有利于指导电商企业制定合适的社会化商务营销策略。

基于转发行为影响因素的SCIR信息传播模型

在线社交网络上信息传播模型的构建和信息传播规律的研究,对于抑制恶意信息传播,加强网络舆论监管力度具有重要意义。通过对热点网络事件的分析,在传统SIR模型基础上加入一类新节点,建立信息传播SCIR模型。以用户交互关系和转发行为影响因素为分析基点,对转发行为相关的5个特征量做出具体分析与算法描述。通过流行病动力学演化方程实现信息传播过程的理论分析,采用不同网络中SIR模型和SCIR模型进行差异性分析。实验结果表明,相对SIR模型,SCIR模型具有更好的稳定性与信息传播覆盖性。

社交媒体环境下用户转发行为对信息质量影响的调查与分析

采用问卷调查法,对用户转发行为进行研究,调查当前社交媒体环境下用户转发行为的意识、动机和习惯等,分析转发行为对社交媒体信息质量的影响。在此基础上,从用户转发行为的角度,提出改进社交媒体信息质量的措施。

转发行为视角下公共图书馆短视频平台服务策略研究--以抖音为例

通过公共图书馆抖音短视频账号所发布的视频内容精准定位平台用户转发行为偏好,能够为公共图书馆利用短视频平台推进优质文化服务、提升服务质量提供参考。文章使用网络抓包技术,以抖音平台公共图书馆账号所发布的高转发量视频为数据源进行数据收集,对文本进行主题聚类分析并辅以词频分析、社会网络分析,从而得出公共图书馆依托短视频平台服务的效能提升策略。

突发公共卫生事件中网络用户信息转发行为影响因素探究——以“新型冠状病毒肺炎疫情”话题为例

[目的/意义]探究公共卫生事件网络信息转发行为的影响因素,有利于制定更具针对性的公共卫生事件信息服务政策,促进互联网环境健康发展。[方法/过程]通过对突发公共卫生事件关注的网络用户进行半结构化访谈收集文本资料,基于扎根理论对访谈收集到的资料进行开放性编码、主轴编码和选择性编码。[结果/结论]通过分析共得到77个概念,31个副范畴和12个主范畴,构建突发公共卫生事件网络用户信息转发行为影响因素理论模型,研究发现用户因素、信息因素、信源因素、疫情发展影响突发公共卫生事件中用户信息转发行为。基于以上分析,提出规范信息发布、针对性推送、多形式推送、策划主题活动的建议,以提高突发性公共卫生事件网络信息质量,保障用户对于突发性公共卫生事件网络信息认知的正确性,促进社会和谐发展。

微博个性化转发行为预测新算法

目前,对微博转发行为预测主要是对所有微博用户的历史数据进行学习,从而得到转发模型.但是这类模型需要对所有用户的转发行为进行全局预测,存在同质性且无法对具体用户进行个性化预测的缺陷.针对这些问题,提出了基于多任务学习的个性化微博转发行为预测算法.对新浪微博进行了数据抓取、分析和特征选择,根据社会学中影响力的理论,针对微博用户之间进行社交信息交流而导致相互影响的特点,引入了多任务学习方法,以逻辑回归预测模型作为基准算法,将预测模型分为全局模型与个性模型进行学习.预测模型把对每个用户转发行为的预测对应为多个任务,根据微博用户间的社交交互对这些任务进行关联.实验结果表明,所提出的模型能够有效地对单个用户的微博转发行为进行预测,并且提高了转发行为预测的准确率.

食品安全网络舆情中网民微博转发行为影响因素研究——以上海福喜事件为例

食品安全网络舆情是公众参与食品安全监管的重要平台,若不加以科学的监管与引导,极易引发食品安全恐慌心理,甚至危害社会稳定。微博是食品安全网络舆情中重要的自媒体平台,主要通过微博转发行为扩散舆情事件的影响,推动舆情事件的发展。为了深入分析食品安全网络舆情中网民微博转发行为,本文以上海福喜事件为例,在事件发展与关注度分析的基础上,通过采集上海福喜事件的新浪微博数据,并运用多项Logistic回归模型展开分析,探讨网民在食品安全网络舆情中转发行为的特征与主要影响因素。研究结果表明,对于仅有主帖内容的微博(类型Ⅰ微博),发帖者微博的粉丝数、微博数、认证情况以及发帖者微博内容的情感倾向、是否有链接、是否有视频对其微博的被转发次数有显著影响;对于转发了他人内容的微博(类型Ⅱ微博),发帖者微博的粉丝数、微博数、认证情况、被转发者微博的粉丝数、被转发次数、被转发者微博内容是否有链接对发帖者微博的被转发次数有显著影响;基于上述结论,提出如下政策建议:具有较高粉丝数与微博数的微博用户所发布的微博影响力更大,应进一步加强对该类微博用户的关注,尤其是一些微博"大V";同时,应进一步发挥官方认证微博在舆论引导方面的积极作用;在舆论引导的过程中,可以通过诸如同时发布相关链接、视频等方式,提高微博内容形式的多元化程度,以增强微博的影响力;此外,在发布微博的过程中,客观、公正地表明态度立场,也是提高微博舆论引导作用的重要方面。

微博中转发行为的预测技术综述

在线社交网络中,微博平台的便捷性和开放性,给信息的传播和爆发提供了很大的便利。转发是微博平台上用户的重要行为,也是信息传播的关键机制。基于转发行为,分析一条推文是否被用户转发或者一段时间后的转发量,可以使我们更好地了解信息的传播特性,探索用户的行为与兴趣,以此推进信息推荐、预防突发事件和舆情监控等应用发展。该文较为系统地梳理了预测微博是否被转发及某段时间后的转发量这两方面的相关研究工作,着重阐述了基于用户、社交和内容特征的预测模型建立的过程并评价其预测性能,分析了微博转发行为的相关预测技术面临的挑战,展望了未来的可能研究方向。

老年人微信健康信息转发行为影响因素分析

目的:探析我国老年人微信健康信息转发行为的影响因素,为新媒体环境下老年人健康信息服务提供理论指导和借鉴。方法:采用半结构访谈法和焦点访谈法,收集33位老年人通过微信转发的健康信息数据,并通过扎根理论对数据进行编码,归纳出影响老年人健康信息转发行为的15个主要概念范畴和4个核心因素。结果:老年人的个人因素和行为实施条件、信息因素和环境因素是影响健康信息转发行为的主要因素。结论:个人因素和实施条件因素是内部因素,直接影响老年人健康信息转发行为;信息因素和环境因素是外部因素,通过内部因素间接影响信息转发行为。

自媒体时代扬州高校学生微博与微信转发行为的成因分析——以南邮通达学院为例

高速发展的信息时代,人人都有发声的权利。因软件自身的优势与用户认可度高,微博与微信成为自媒体行业的中坚力量。微博、微信在不断满足大学生的社交需求同时,也促发了诸多犯罪的行为,如网络诈骗、谣言诽谤、信息盗取等。以南邮通达学院为例,对扬州高校学生的微博、微信转发行为进行数据收集,分析高校学生在社交平台中信息转发的偏好与动力因素,规范社交软件的使用与信息传播。

浅谈微博假新闻中的转发行为

转发是网络信息传播的主要方式之一,通过人与人之间的转发行为,信息可以在极短的时间内扩散。本文以网络假新闻为背景,从传播学角度探讨微博平台中人们转发行为的特征、模式和带来的影响,立足转发行为,思考如何防止假新闻。

基于集成学习的微博用户转发行为预测

为了提高微博用户转发行为预测的精度,提出一种有效的基于集成学习的微博用户转发行为预测算法.首先,对影响用户转发的各种特征进行综合分析,提取出用户属性、社交关系、微博内容等影响用户转发行为的特征;然后,采用Logistic回归、支持向量机与BP(BackPropagation)神经网络等机器学习算法对用户转发行为进行预测;最后,利用"加权投票法"的集成学习方法对多个预测结果进行融合.实验结果表明,相对于BP神经网络算法,在综合评价性能的F1度量值上,集成学习算法有1.5%的性能提升.