社交媒体网络辟谣回音室效应分析模型及实验研究

[目的/意义]社交媒体因其受众广和传播速度快的特点,成为网络谣言传播的重要媒介。鉴于网络谣言的危害性,如何有效控制谣言传播和及时进行辟谣,对网络谣言的辟谣工作和网络空间生态治理具有重要的理论和现实意义。[方法/过程]本文提出网络辟谣主题识别及用户情感态度划分的方法,根据LDA算法确定划分主题数,在最优主题数下构建用户层级和社区层级的回音室网络,并给出社交媒体网络辟谣的回音室效应分析模型,确立了回音室效应分析公式及检验参数。结合“东航MU5735坠机”网络舆情话题中网络谣言辟谣数据进行分析,对6个网络辟谣主题进行识别和情感分布进行分析,并结合6个辟谣主题进行用户评论网络与转发网络回音室网络结构进行分析,计算每个辟谣主题下回音室效应的虚拟社区层级的评论网络和转发网络中每个虚拟社区主题的同质性。[结果/结论]研究发现,社交网络中辟谣信息的传播过程中存在回音室效应,其中转发过程比评论过程具有更强的网络同质性,而评论用户比转发用户具有更高的矛盾心理。

重大突发事件下网络舆情传播中社会群体主题演化图谱构建研究

研究重大突发事件下网络舆情传播中社会群体主题演化图谱构建,对重大突发事件的应急和维护社会稳定具有重要作用。文章基于LDA主题模型构建社会群体主题演化图谱,基于主题时序统计和主题频次统计构建社会群体主题热度演化图谱,基于JS散度和DFS算法构建社会群体主题路径演化图谱,并给出重大突发事件下网络舆情传播中社会群体主题演化图谱构建过程模型。研究发现:利用构建的模型可以对群体主题特征、主题热度影响因素及主题最优传播路径进行分析,发现重大突发事件下舆情演进态势和识别敏感舆情话题,从而进行正向的舆情引导,为重大突发事件下网络舆情治理提供新的参考视角。

新型研究型大学国际开放能力及影响力指数与实证

[目的/意义]新型研究型大学的国际开放能力及影响力指数,是指导我国高校建设有国际影响力的高水平研究型大学和构建科学、全面、与国际接轨的多元化评估机制的重要议题。[方法/过程]依据新型研究型大学建设的时代背景及其重要特征,从国际开放能力及国际影响力维度构建评价指数,设置了科研对外引领力、办学对外开放力和国际社会引导力3个一级指标;科研影响力、平台影响力、社会引领力、教学影响力、教师影响力、学生影响力、国际传播与服务、国际交流与合作共8个二级指标;CNCI、高被引论文百分比、H指数、国际教学与科研平台数等21个三级指标。在权重确定方法上,使用主观赋权的网络分析法ANP与客观赋权的CRITIC赋权法相结合,构建了新型研究型大学国际开放能力及影响力指数。结合36所“双一流”建设A类高校的公开数据进行实证分析,获得我国高校国际开放能力及影响力排名。[结果/结论]研究结果表明,36所高校一级指标得分分布呈现“反J型”分布,表明我国顶尖高校带动力强但数量较少,大部分研究型高校国际化进程与路径相似,并从科研对外引领力、办学对外开放力和国际社会引导力3个方面提出相应的建设策略。

新质生产力形成中企业信息资源服务创新模式——基于汽车制造企业的案例研究

[目的/意义]探究新质生产力背景下数据价值挖掘过程中的生产力要素组合,构建新的生产关系并创新企业的信息资源服务模式,为数字化企业培育新质生产力提供理论与实践指导。[方法/过程]文章基于DIKW价值链理论深入探讨新质生产力背景下数据价值挖掘的过程,构建了新质生产力形成过程中企业信息资源创新服务框架,运用单案例研究方法结合中国第一汽车集团公司的数据要素形成过程,分析采用一手和二手资料分析各阶段的生产力要素最优组合与新生产关系,对新质生产力形成过程中企业信息资源服务模式进行解析。[结果/结论]案例分析结果表明,通过人智协创的信息资源服务模式企业能够实现数智技术的创新应用与数字化人才的系统培育;将数据要素与业务流程深度融合,能够进一步推动企业科技创新、生产过程和产品与服务的高质量发展;新质生产力形成过程中企业信息资源服务模式,有助于企业发挥数据要素作为新生产要素的牵引力作用,为其全要素数字化转型与新质生产力的培育提供重要支持。[局限]然而,由于仅对单案例进行分析,其结果的可复制性和可推广性存在一定的不足。因此在后续研究中,将通过对多个行业的企业在新质生产力背景下的信息资源服务模式创新实践进行分析,以对信息资源创新服务模式有更为全面的见解。

基于混合研究方法的元宇宙平台用户价值共创行为影响因素研究

近年来,元宇宙成为学术界和产业界关注的热点话题,分析元宇宙平台用户价值共创行为影响因素,可以更好地探究用户在元宇宙平台进行的价值共创行为,挖掘元宇宙平台发展中存在的瓶颈及解决路径,推动元宇宙技术与各产业的有机结合。采用混合研究方法,以国内代表性元宇宙平台网易瑶台为实验对象,在定性研究阶段,对24名网易瑶台用户进行半结构化访谈后,通过质性编码对访谈内容进行分析,初步探究元宇宙平台用户价值共创行为的影响因素;在定量研究阶段,结合价值共创理论和社会支持理论等相关文献,构建元宇宙平台用户价值共创行为影响因素模型。采用问卷调查方式收集数据,运用结构方程方法对所构建的模型进行实证验证和分析。实证研究结果表明,人人交互及人机交互对社会支持有显著正向影响;社会支持对元宇宙平台用户价值共创意愿有显著正向影响;元宇宙平台能力中开放自由度、虚拟形象及沉浸质量对元宇宙平台用户价值共创意愿有显著正向影响,隐私安全风险对元宇宙平台用户价值共创意愿有显著负向影响;元宇宙平台用户价值共创意愿对用户价值共创行为有显著正向影响。

数字孪生技术下企业信息资源协奏的案例研究——以数字化精益生产企业为例

[目的/意义]本研究旨在探讨数字孪生技术在企业数字化转型和管理智能化变革方面的机遇,并比较其与企业旧有信息资源管理模式的差异。特别关注数字孪生在信息资源协奏中的作用,这要求企业重新思考信息资源管理策略与实践,以适应新兴技术和数字化变革的要求。[方法/过程]本文基于资源协奏理论和DIKW链理论,构建了数字孪生技术下企业信息资源协奏的理论分析框架,运用单案例研究方法,结合上海汇众企业精益生产中的数字孪生构建过程,采用一手和二手资料的方式,分析了数字孪生技术下企业精益化生产的信息资源协奏动因、过程和结果。通过单案例分析方法,对数字孪生技术下DIKW链和企业信息资源协奏的过程进行解析。[结果/结论]研究表明,在数字孪生技术下,企业信息资源协奏具有以下特点:在资源结构化阶段,资源序化是独特的资源协奏要素;在资源能力化阶段,以DIKW链中的数字和信息资源为基础的资源丰富化、资源加强化和资源构建是企业信息资源协奏动态机制的核心能力;在资源杠杆化阶段,数字孪生技术有助于企业更好地进行资源部署和协调,为数字化转型和核心竞争力提升提供了重要支持。

区块链环境下社交网络用户意见领袖识别与影响力研究

[目的/意义]对区块链环境下的社交网络用户意见领袖进行识别,分析意见领袖影响力和特征,有助于更好地了解区块链环境下社交网络的信息传播特征,从而为其他社交网络平台利用区块链技术进行更好地建设。[方法/过程]基于区块链和社交网络中意见领袖的相关理论,从中心性和受认可度两个维度出发,建立区块链环境下的社交网络意见领袖评价指标体系,构建区块链环境下社交网络意见领袖识别模型,并建立意见领袖影响力评价指标,应用层次分析法确定指标权重。[结果/结论]以网络爬虫方式获取区块链社交平台Steemit的数据,实验数据分析结果表明本文构建的区块链环境下的社交网络意见领袖识别模型和评价指标,具有一定的实用性。

智慧图书馆在线聊天机器人使用行为影响因素及实证研究

智慧图书馆在线聊天机器人是人工智能连接读者与智慧图书馆的新媒介,构建智慧图书馆在线聊天机器人用户使用行为影响因素模型,能够对智慧虚拟参考咨询服务以及智慧图书馆建设发展起到重要的理论及实践推动作用。本研究基于“刺激-机体-反应”框架,结合信息系统成功模型和社会反应理论,从功能特征和社会特征两个维度分析用户使用智慧图书馆在线聊天机器人的影响因素前因变量,构建了智慧图书馆在线聊天机器人用户使用行为影响因素模型,研究图书馆建设发展中在线聊天机器人如何在智慧图书馆情景下影响用户的内在反应和使用行为,从而为智慧图书馆在线聊天机器人用户使用行为研究提供新的研究视角和行为分析的理论框架。实证研究结果表明,智慧图书馆在线聊天机器人的信息质量和同理心对满意度有正向影响,同理心和友好度对信任度产生正向影响,满意度和信任度对使用行为产生正向影响;用户对智慧图书馆在线聊天机器人的信任度对用户使用行为产生的影响最大,而在线聊天机器人的系统质量对满意度不产生影响。本研究对智慧图书馆建设中构建新型人机关系、实现公共文化服务均等化、促进传统图书馆向智慧图书馆转型,具有一定的理论和现实意义。

面向智能推荐的AI人机交互:研究热点及未来机会

智能推荐已经成为人工智能(artificial intelligence,AI)学术研究和产业应用密切关注的研究问题。分析面向智能推荐的AI人机交互研究热点和未来机会,可更好地促进跨学科学者在该领域开展进一步的纵深和延展研究,了解用户视角下信息行为研究的最新进展。本文采用扎根文献综述方法,通过定义与检索研究问题、遴选文献集合、提取合成编码和分析结果展示4个分析环节,对64篇中英文文献进行分析综述,并分析了面向智能推荐场景的AI人机交互研究热点及未来机会。综述发现,研究热点聚焦在面向智能推荐的AI人机交互行为及影响、AI人机交互感知与情感表达以及AI人机交互场景与服务应用。未来研究可以围绕面向智能推荐的新型AI人机交互关系、AI人机交互形式、AI人机交互影响和AI人机交互设备展开,相关学者可以在上述4个方面开展纵深化和跨学科的协同研究。

虚拟现实与传统阅读理解效果及沉浸体验对比实验研究

[目的/意义]虚拟现实阅读是用户采用虚拟现实设备进行阅读的新型阅读方式。通过比较用户对于纸质阅读方式、移动阅读方式及虚拟现实阅读方式三种条件下的阅读理解效果及沉浸程度的差异,了解用户在虚拟现实环境下的用户阅读体验,发掘虚拟现实阅读的优势,为完善虚拟现实阅读服务提供实践指导。[方法/过程]研究采用实验及调查问卷相结合的研究方法,从阅读理解效果及沉浸体验两个维度入手,对比分析用户在三种不同的阅读环境下用户的阅读理解效果及沉浸感差异。[结果/结论]研究发现,用户在虚拟现实阅读环境下具有更好的沉浸感体验,但阅读理解效果较差,同时用户的沉浸体验与阅读理解效果有微弱的负相关效应。由于实验人群和数量有限,实验过程中存在不可避免的误差。

信息生态视角下的社交网络舆情用户主题图谱系统构建

[目的/意义]为加强社交网络舆情用户管理提供新的研究视角,系统构建社交网络舆情用户主题图谱。[方法/过程]基于信息生态视角,结合知识关联的思想,对社交网络舆情用户主题图谱的内涵、构成要素、维度进行了解析;揭示社交网络舆情用户主题图谱由用户社群图谱、用户身份图谱以及用户情感图谱三个维度构成;并分析其构成要素与信息生态要素之间的关联关系;最后构建社交网络舆情用户主题图谱系统模型。[结果/结论]通过对社交网络舆情用户主题图谱系统模型的剖析,深化了信息生态理论在社交网路舆情用户主题图谱研究领域的应用,为后续系统研究社交网络舆情用户社群关系、用户身份以及情感演化提供铺垫。

新质生产力战略下AIGC赋能的知识和情报

[目的/意义]以人工智能生成内容为代表的AI技术赋能新质生产力涌现多维价值意蕴,可以更好地助力我国数字经济实现高质量发展,更好地助推我国知识和情报服务创新。分析AIGC赋能知识和情报创新服务的新机制、新风险和新路径,对于推动信息资源管理学科在新质生产力重大国家战略下的蓬勃发展具有重要的理论和现实意义。[方法/过程]本文依据新质生产力的理论内涵,从劳动对象、劳动者和劳动资料3个角度剖析AIGC赋能知识和情报服务创新的内在机制,依据信息传递三要素从信息源、信道和信息受体3个维度识别AIGC赋能知识和情报服务创新的风险并提出治理策略,从新质生产力构成阐释AIGC赋能知识和情报创新服务的实践路径。[结果/结论]研究表明,新质生产力战略下,AIGC以数据要素为基础,以基础模型为支撑,以人智协作为核心,形成知识和情报服务创新的内在机制;数据隐私安全风险、网络空间安全风险和科技伦理安全风险需要更好地发挥产学研协同优势进行治理;提出通过构建以数据要素驱动的新模式,组建人智协作的新团队和开发可靠可信的智能化模型促进AIGC赋能知识和情报服务创新的实践路径。

多维度注意力机制下网络舆情视觉情感识别模型及识别效果研究

【目的】为弥补当前视觉情感分析研究的不足,构建基于ResNet34改进的情感分析模型,分析和提高图像情感分类的精度。【方法】首先基于ResNet34架构建立视觉情感识别模型,然后通过融合CBAM模块和Non-Local模块,对情感特征进行学习、表示,最后利用以上模型对情感特征进行分类识别,并且与VGG16和ResNet50模型进行对比以验证构建模型的优越性及精度。【结果】通过实验验证所构建的模型的识别效果,研究结果表明模型的准确率、精确率、召回率和F1值分别达到84.42%、84.10%、83.70%和83.80%。与基线模型进行对比,所提模型的准确率相比于VGG16和ResNet50模型分别提升4.17和3.44个百分点,F1值分别提升4.20和3.30个百分点。【局限】测试的数据集规模相对不大,未采用皮尔曼系数等计算标注的效果,未将基于视觉的情感分类算法进行比较。【结论】从视觉情感分析视角对情感识别模型进行优化,补充了情感计算的分析模态,为舆情信息情感特征提取和分析提供了支撑。

基于LDA模型的新冠肺炎疫情微博用户主题聚类图谱及主题传播路径研究

本文构建“日本钻石邮轮”舆情话题微博用户的主题聚类图谱和对网络社群间主题传播路径进行分析,可以更好地识别微博用户主题特征和意见领袖,从而帮助舆情监管部门对舆情进行更为有效的引导和监管。本文基于LDA(latent Dirichlet allocation)模型构建新冠肺炎疫情事件下微博用户的主题聚类图谱,利用困惑度评价指标来确定微博用户的最优主题数和主题分布;利用网络用户转发评论关系构建微博用户主题聚类图谱,提出网络社群间主题传播路径分析方法。本文结合“日本钻石公主号邮轮”这一全球新冠肺炎疫情期间的重要舆情话题,进行微博用户群体主题的确定、主题意见领袖的识别以及该话题下的网络社群间主题传播路径分析。研究结果表明,基于LDA模型可进行网络群体主题识别,并发现衍生的舆情话题,通过意见领袖识别可更好地进行舆情引导,利用网络社群的主题传播路径分析可进行话题推送,从而实现对舆情更好地引导及网络生态治理。

新冠肺炎疫情微博用户情感与主题挖掘的协同模型研究

本文主要研究针对新冠肺炎疫情期间的舆情事件,了解用户的情感及其关注主题,帮助相关舆情监管部门更好地提升舆情引导能力。本文基于认知情感评价模型,构建情感与主题挖掘协同分析模型,采用朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)对用户情感文本进行分类,并基于Relevance公式改进的LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型进行主题提取。本文以新冠肺炎疫情期间“日本钻石公主号邮轮”典型舆情话题为例,进行网民情感及评论主题内容协同分析,并结合舆情事件周期和4种主题类型,对其情感特征及用户关注主题进行实证分析。研究结果表明,本文提出的情感与主题挖掘协同分析模型,能够在舆情事件发展生命周期内呈现网民情感及关注的主题特征;并且情感与主题协同分析的方法,可为舆情监管部门提高舆情引导效率,为实现网络生态治理起到一定的指导作用。

基于聚类方法的直播带货平台用户信息行为画像模型研究

[目的/意义]本文通过构建直播带货平台用户的信息行为画像模型,以呈现直播平台用户信息行为规律,为直播带货平台用户信息行为画像分析提供相关的理论和研究方法,为直播带货平台的建设和发展提供一定的指导。[方法/过程]以直播带货平台的用户为研究对象,从用户信息使用行为特征、信息交互行为特征和用户购买行为特征3个维度构建直播带货平台用户信息行为画像模型。本文获取数据的途径为发布调查问卷,再运用因子分析和K-Means聚类分析方法,将直播带货中用户信息行为进行聚类分析。[结果/结论]研究结果表明,直播带货平台的群体用户信息行为可划分为交互型用户信息行为、消费型用户信息行为、狂热型用户信息行为和沉默型用户信息行为。

基于数据驱动的移动图书馆UGC用户画像研究

[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。

突发公共卫生事件用户辟谣信息传播意愿研究

[目的/意义]由于突发公共卫生事件具有不确定性和特殊严重性等特征,加之公众早期对新冠肺炎疫情相关科学知识的缺乏,造成了公众的恐慌并加剧了初期网络谣言的传播,分析用户辟谣信息传播意愿影响因素有利于更好地制定辟谣策略和提升辟谣效果。[方法/过程]本文基于整合S-O-R理论模型和MOA理论,构建用户辟谣信息传播意愿影响因素模型,运用实证及结构方程的方法针对构建的模型进行验证和分析。[结果/结论]数据分析结果表明,关系强度动机对用户愉悦感的正向影响作用最强;其次是用户愉悦感对唤起的正向影响作用。作用最小的是唤起对用户辟谣信息传播意愿的影响;感知有用性、愉悦感和唤起这3个中介变量中,感知有用性对用户辟谣信息传播意愿的正向影响最显著。

直播平台用户信息交互行为图谱及特征研究

[目的/意义]网络直播平台是近几年迅速发展和日益受到用户喜爱的新型社交媒体平台,对网络直播平台场景中用户信息交互行为分析,有助于更好地了解用户行为特征及主题偏好。[研究设计/方法]采用自然语言处理技术及实体发现技术,构建直播平台用户信息交互行为主题图谱特征模型并进行主题挖掘。结合抖音特定话题,从单用户信息交互图谱、群体间用户信息交互图谱和用户信息感知语义图谱三个方面进行用户信息交互特征分析。[结论/发现]直播平台中用户信息交互行为可划分为单一用户信息交互行为和群组信息交互行为,直播平台中对网民群体影响力较大的群组为大众媒体和自媒体,直播平台中用户信息交互行为特征包括信息交互动因性、信息交互孤岛化和信息交互偏向性。[创新/价值]构建了网络直播平台用户信息交互行为特征模型,可以帮助更好地发现直播平台用户信息交互行为主要特征,同时从语义挖掘的角度为后续主题发现相关研究提供新的研究视角,并为网络直播平台用户提供更好的交流及舆情引导提供相应的建设意见和指导建议。

信息素养视角下虚拟现实用户信息获取效果影响因素研究

[目的/意义]信息技术的发展日益成熟,用户获取信息的方式逐渐丰富,文章从信息素养以及虚拟现实设备的视角出发,研究用户在使用虚拟现实技术作为媒介的情况下用户信息获取效果的影响因素,对推动虚拟现实技术应用的创新和普及具有重要意义。[方法/过程]基于信息素养和虚拟现实系统质量视角,构建了虚拟现实用户信息获取效果影响因素模型,运用实验和问卷调查法获取了132份样本,并使用多元逐步回归法对模型及相关假设进行检验。[结果/结论]数据分析结果表明,用户的信息素养、虚拟现实技术经验以及用户对虚拟现实系统的感知生动性均对虚拟现实用户的信息获取效果产生正向影响。