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食品安全危机中社会媒体信息策略对受众态度的影响研究 被引量:3
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作者 史波 翟娜娜 毛鸿影 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2014年第10期59-65,共7页
受众对危机信息的反应对危机的处理应对有着重要的影响,其中社会媒体的介入具有显著影响作用。本文运用实验方法,在微博平台上模拟危机信息的发布和反馈,依据相关理论提出假设,通过对所得信息处理分析,研究在食品安全危机中不同的社会... 受众对危机信息的反应对危机的处理应对有着重要的影响,其中社会媒体的介入具有显著影响作用。本文运用实验方法,在微博平台上模拟危机信息的发布和反馈,依据相关理论提出假设,通过对所得信息处理分析,研究在食品安全危机中不同的社会媒体信息策略对受众态度的影响。结果表明:社会媒体信息策略能有效降低受众的负面态度,其中社会媒体信息形式的作用更明显;社会媒体信息策略对不同的受众态度因素产生的作用效果不同。 展开更多
关键词 社会媒体 信息策略 受众 食品安全危机 危机响应
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基于共词聚类与可视化的开放式创新国外研究热点与主题分析 被引量:8
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作者 孙冰 康敏 毛鸿影 《现代情报》 CSSCI 2018年第9期122-131,共10页
作为推进经济全球化的重要模式之一,开放式创新正在成为众多学者关注的新领域。对开放式创新国外研究热点与主题进行分析,有助于学者们了解其研究的发展趋势,探寻未来的研究切入点。基于开放式创新领域的可视化图谱,从网络结构特征入手... 作为推进经济全球化的重要模式之一,开放式创新正在成为众多学者关注的新领域。对开放式创新国外研究热点与主题进行分析,有助于学者们了解其研究的发展趋势,探寻未来的研究切入点。基于开放式创新领域的可视化图谱,从网络结构特征入手对该领域的国外相关文献进行指标测度与分析,识别出领域内的研究热点,并运用凝聚子群分析法和多维尺度分析法实现对该领域研究热点主题的探究和聚类验证,进而对各热点主题进行分析。 展开更多
关键词 开放式创新 共词聚类 可视化 社会网络分析 多维尺度分析
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创新扩散研究的演化路径和热点领域分析——基于科学知识图谱视角 被引量:7
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作者 孙冰 毛鸿影 康敏 《现代情报》 CSSCI 2018年第6期144-156,共13页
[目的/意义]通过对现有研究成果的梳理和总结,全方位描述和揭示创新扩散领域的研究现状和发展趋势,为该领域今后的研究和发展提供方向和参考。[方法/过程]以Web of Science核心集数据库中创新扩散相关文献作为样本数据,应用CiteSpaceⅢ... [目的/意义]通过对现有研究成果的梳理和总结,全方位描述和揭示创新扩散领域的研究现状和发展趋势,为该领域今后的研究和发展提供方向和参考。[方法/过程]以Web of Science核心集数据库中创新扩散相关文献作为样本数据,应用CiteSpaceⅢ软件进行知识图谱分析,得出时空分布、重点国家网络、文献共被引和关键词共被引等知识图谱,进而分析创新扩散领域的分布情况、发展趋势和热点领域。[结果/讨论]研究发现:中国和美国在创新扩散研究领域处于领先地位;早期的研究主要侧重于从宏观层面采用Bass模型及其扩展模型对新产品销量进行预测,当前的研究多集中于从微观层面采用模拟仿真方法来分析创新扩散的演化行为;创新扩散研究的热点领域主要包括创新技术的接受与采纳、创新扩散的影响因素、创新扩散动力、创新扩散模型及仿真研究。 展开更多
关键词 创新扩散 CiteSpaceⅢ 知识图谱 演化路径 研究热点
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公共危机中社会化媒体用户信息采纳行为的影响因素研究 被引量:11
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作者 史波 毛鸿影 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2016年第8期36-41,共6页
公共危机中社会化媒体用户信息采纳行为直接关系到危机信息传播的效果。本文借鉴UTAUT模型、感知风险理论、危机情境传播理论和信息采纳模型,结合社会化媒体和公共危机信息的特点,构建结构方程模型,通过调查问卷收集数据,运用SPSS和AMO... 公共危机中社会化媒体用户信息采纳行为直接关系到危机信息传播的效果。本文借鉴UTAUT模型、感知风险理论、危机情境传播理论和信息采纳模型,结合社会化媒体和公共危机信息的特点,构建结构方程模型,通过调查问卷收集数据,运用SPSS和AMOS软件进行数据分析与模型修正,从而识别影响社会化媒体用户危机信息采纳行为的主要因素。研究发现:危机信息采纳行为受到社会影响、促成条件、信息有用性和采纳意图等因素的正向影响,并受到感知风险的间接负向影响;同时,不同的人口统计量影响社会化媒体用户对危机信息不同影响因素的感知。根据研究结论得出科学引导社会化媒体用户正确采纳危机信息的建议,从而促进危机信息的有效传播。 展开更多
关键词 公共危机 社会化媒体 用户 信息采纳 影响因素
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基于社会支持视角的虚拟技术社区用户角色识别与演变 被引量:4
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作者 孙冰 毛鸿影 尹程顺 《系统工程》 CSSCI 北大核心 2020年第6期25-34,共10页
随着网络社区的出现,越来越多的人参与到网络技术社区中来,以满足个性化的学习需求。已有学者建立了虚拟社区用户角色模型,然而,用户角色的动态演化还未得到解决。本文使用来自百度贴吧的Python技术社区的文本数据,通过有监督机器学习... 随着网络社区的出现,越来越多的人参与到网络技术社区中来,以满足个性化的学习需求。已有学者建立了虚拟社区用户角色模型,然而,用户角色的动态演化还未得到解决。本文使用来自百度贴吧的Python技术社区的文本数据,通过有监督机器学习的文本分类算法确定了每条帖子的社会支持类型,利用聚类分析法将具有不同社会支持特征的用户进行分类,并确定虚拟社区中用户的角色,最后采用角色演化网络图展示用户角色的演变轨迹。研究结果表明,虚拟技术社区包括7种用户角色:信息寻求者、信息提供者、情感寻求者、情感提供者、友谊尊崇者、信息爱好者和非社会支持参与者。同时发现,用户角色会随时间的推移而变化,用户在社区注册后大概率会成为非社会支持参与者,最有可能离开社区的是情感寻求者,最稳定的用户群是信息爱好者和友谊尊崇者。研究结果将有助于虚拟技术社区运营商为不同角色的用户提供有针对性的服务,从而有助于维护技术社区的可持续发展。 展开更多
关键词 虚拟技术社区 用户角色 角色演变 社会支持 文本挖掘
原文传递
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