微博客(Micro-blog)在图书馆中的应用研究

文章首先介绍了微博客(Micro-blog)的特性,阐述了微博客在图书馆中应用的意义、可行性、应用机制以及应用领域,并指出了微博客在应用过程中需要注意的问题。

公共图书馆网络直播服务现状及发展策略研究

文章采用网络调查法,依托新浪微博平台对公共图书馆网络直播现状进行调查,对公共图书馆官方微博粉丝数、直播期数、直播内容、品牌栏目、直播平台、主播来源进行统计与分析,指出公共图书馆网络直播活动存在的问题:直播活动缺乏规范、直播内容与形式单一、直播活动渠道狭窄、缺乏评价指标体系,最后根据问题提出优化网络直播服务的策略,即增强网络直播意识;创新直播服务内容与形式;拓宽直播服务渠道;建立健全网络直播评价指标体系,以期为提升公共图书馆网络直播活动水平提供有益借鉴。

“饭圈”群体极化现象探究与分析

“饭圈”群体极化所引起的网络骂战等负面效应严重影响着网络社会和谐,“饭圈”乱象亟待整治。通过对“饭圈”群体极化现象进行剖析,总结了“饭圈”群体极化的形成原因和影响因素。以新浪微博“饭圈”群体极化案例为切入点,发现“饭圈”群体极化的潜在规律:(一)在群体极化高潮期之后,中立观点能够促进极化的衰退;(二)“饭圈”群体之间已存在的负关系是群体极化的促进力;(三)粉群意见领袖是群体极化的引导者,是影响群体极化的关键人物。

微博舆情传播规律研究

随着用网络户数的增加，微博已成为网民表达意愿的重要渠道，成为当前最具影响力的传播工具之一。由突发事件导致的舆情在微博上传播迅速，影响广泛。基于传统传染病模型（SIR模型），本文对微博上舆情传播规律进行研究，建立了微博舆情传播模型，并用2011年甘肃校车事故在新浪微博上的传播进行实证研究。研究发现：原创，转发帖子爆发迅速，第二天达到峰值，衰退的速度较慢，六天后帖子数稳定在较低水平。用微博传播模型对甘肃校车事件中舆情传播规律进行仿真，仿真结果与历史数据拟合度高，验证了此模型用来研究微博舆情传播规律的可行性。最后利用此模型，研究了不同情景下的微博舆情传播规律。

中国旅游微博空间分布格局及影响因素——以新浪旅游微博为例

运用空间分析法、位序-规模法则、多元回归等方法,对中国旅游微博的空间分布格局进行分析,并揭示旅游微博空间分布的影响因素。研究表明:1中国旅游微博以政府旅游微博为主体,旅游专业网站微博为重要补充,旅游景区、旅游协会微博所占比重较小。2旅游微博东密西疏的梯度分布格局较为突出,省际分布集中性强,且大多分布在人口规模大、行政级别高的城市。3旅游微博规模分布满足齐夫法则,双分形结构明显,但不同类型旅游微博规模等级结构以及发育程度差异较大。4旅游微博空间分布受人口规模、信息化程度、旅游资源禀赋等因素的综合影响,不同类型旅游微博空间分布的影响因素表现出一定的差异性。

基于层次结构的多策略中文微博情感分析和特征抽取

随着Web2.0时代的兴起,与微博相关的研究得到了学术界和工业界的广泛关注。该文使用新浪API获取数据,针对中文微博消息展开了情感分析方面的研究。我们对于三种情感分析的方法进行了深入研究,包括表情符号的规则方法、情感词典的规则方法、基于SVM的层次结构的多策略方法,实验表明基于SVM的层次结构多策略方法效果最好。其次,针对层次结构的多策略方法的特征选择进行了详细分析,包括主题无关、主题相关的特征。实验表明使用主题无关的特征时获得的准确率为66.467%。引入主题相关的特征后,准确率提升至67.283%。

北京市中心城绿地使用空间分布研究-基于大数据的实证分析

大数据作为众源地理数据的典型代表,具有数据量大、现势性好、信息丰富等优势。大量文献和研究已证实新浪微博签到数据对于市民活动分析具有实际意义,能够为城市空间研究和市民活动分布分析提供有效的数据源,弥补了社会调查数据样本量小和时间跨度短的不足。以北京市中心城公园绿地为研究范围,利用2013年北京市新浪微博签到数据,进行绿地使用研究,分析北京市中心城公园绿地的使用现状,并从绿地使用角度为城市绿地系统规划的修编提供建议。研究结果揭示:公园绿地使用率首都功能核心区高于城市功能拓展区;公园绿地使用受公园类型影响较大,而不同绿地类型的绿地使用影响因素不同;不同时期北京市中心城绿地使用会发生空间、游憩类型和立地条件上的变化。

城市应急管理中的“微参与”:微时代城市管理的思考

网络信息及其终端设施的快速发展,促进了微博等网络信息平台的广泛使用。随着用户数量的迅速扩大,微博在城市政务管理、城市突发事件信息传播方面发挥着越来越重要的作用。研究以新浪微博为例,分析其在北京"7.2 1"暴雨灾害中的应急管理过程,探讨"微参与"的不同阶段和主要内容,政府、媒体、公众和专家等不同主体的参与方式,以及"微参与"的信息扩散与互动沟通机制、公众参与机制和舆论监督引导机制,提出微时代提升城市管理水平的策略,借助微博平台构建公众参与城市管理的新范式,完善相应的制度保障机制,引导全过程的公众参与,建设智慧城市服务管理系统。

基于信息老化特征的微博传播模型研究

随着微博的迅速兴起,提取信息传播特征和构建传播模型已成为研究热点。针对用户转发行为,首先分析信息转发结构,提取信息老化特征;然后结合转发时效性,基于平均转发概率的递减规律提出SIR的改进模型;最后利用真实转发数据验证了模型的合理性。结果表明,考虑信息时效性和老化特征,能够较好地拟合信息传播过程。进一步,将利用该模型分析不同节点传播影响力,发现其分布服从无标度特征。

微博议程设置路径与用户认知模式的实证研究——基于新浪“热门微博”榜、新闻中心新闻榜的比较

基于新浪"热门微博"榜、新闻中心新闻榜的比较发现,媒体议程与微博议程之间的"议程碰撞"挑战媒体议程设置能力。微博意见领袖的强大影响力和号召力、微博用户偏重感性的认知模式影响微博议程的形成。在微博平台上,媒体应采用人际传播模式与受众进行平等沟通,借力已有意见领袖"放大"媒体声音,注重用户的情感诉求,在"温情"媒体角色扮演中探索议程设置的新途径。

新浪微博加V用户特征分析

首先对新浪微博加V用户样本数据进行整体统计分析,然后应用两步聚类分析法,选用微博粉丝数、互粉数、关注数和每天微博数等四个指标变量进行聚类分析。研究表明新浪微博加V用户有三类用户群体:大众型、社交型和最具价值型用户群体。最具价值型用户群体是最能帮助企业进行微博营销的核心群体。

图书馆微博的社会网络分析

本文共选取我国29所高校与公共图书馆的新浪微博为研究对象,采用社会网络分析法,通过这些图书馆之间的"关注"关系建立社会网络结构,分别从宏观上、内部结构以及微观上进行了分析,得出国内图书馆之间的相关关系以及影响力的大小,并以此呼吁图书馆加入到微博建设中来。

微博客的情报特征及其获取方法

微博客是一种新兴的基于社交网络的信息分享、传播和获取的微型博客服务平台。本文从传统情报获取工作难点出发,分析了微博客的情报学特征和潜质,提出情报工作者可以通过关注竞争对手、信息搜索、编制社会网络、标签应用和内容订阅等五方法有效地获取情报,并对各个方法予以评价和比较,以新浪微博为实证对象,针对不同案例,灵活选取方法并组合运用,验证了微博客在情报应用的价值和情报获取方法的可操作性和有效性,对情报工作提供了新的思路和方法。

旅游微博新媒介对旅游者的吸引力研究——基于对艺龙旅行网新浪微博的网络文本分析

介绍了微博这一新型传播媒介,分别提出了旅游微博在狭义上和广义上的定义,同时指出其与旅游业逐渐紧密的联系。结合传播学的"使用与满足"论,将该理论应用于旅游微博的研究中。通过截取艺龙旅行网新浪微博的部分网络微博文本,对其进行归类总结分析,探究旅游微博在内容、发布时间和编辑手段方面影响受众的"使用"决策,使旅游者加深对微博的媒介印象,从而继续使用微博媒介来满足其需要。

基于微博客的竞争情报搜集研究:以新浪微博为例

微博客的出现给竞争情报搜集工作提供了新的信息源。国内微博客产品发展迅速,本文选取新浪微博客为研究环境,分析了其独特的信息架构和信息传播模式,认为竞争情报工作者可以通过关注竞争对手、TAG标签、App应用、内容搜索、内容订阅、人际情报网络等六种方法和工具在微博客环境下有效地开展情报搜集工作,并结合实际案例分别对这些方法和工具进行了说明。本文对于竞争情报工作者在新浪微博客这一新型信息源中开展情报搜集活动有一定的指导意义。

基于统计的新浪微博动态传播规律研究

社交网络是一个庞大的新型复杂系统,用户和信息常用作研究网络静态结构和动态传播过程的典型对象,它们的结构特点和传播规律处处体现出社会网络复杂的特点。该文利用新浪微博约三万名用户及其发信息的数据,从上述两方面进行了研究。首先基于统计,本文发现了新浪微博网络的紧密程度较弱,并实证了关注网络的关联密度是线性的。其次,通过研究单条微博的传播过程的用户影响曲线,我们发现10%的用户能影响其他的90%。第三,该文从时间和转发结构两方面对微博的传播模型进行了归纳。相关的结论能够为后续模型建立、舆情监控等提供支持。

基于新浪微博的2018年云南通海5.0级地震舆情时空特征分析

基于新浪微博数据,通过数据清洗、分类和挖掘,分析2018年8月13,14日云南省通海县2次5. 0级地震舆情信息时空演变规律。研究结果表明:本次地震后微博活跃量总数激增,灾情类别主要集中于人的反应、器物反应方面,约占总数的79%;微博日活跃量与时间的关联度明显,震后出现多个波动;微博的数量和空间分布与距离震中远近密切相关,遵循距离衰减效应;地震灾区民众以负面情绪为主,由于地震期间谣传传播,恐慌、悲伤、疑惑情绪进一步加重。

传播阶段中不同传播者的舆情主题发现与对比分析

在网络舆情内容的传播过程中,各种物理上独立的舆论会话在传播要素上可能存在着语义关联,并且传播要素之间的相互影响对舆情传播内容的演变具有重要作用。本文从网络舆情的传播阶段中传播要素的相互影响入手,以传播内容为主要研究对象,以社群网络中的关键节点及其传播主题为分析单元,将生命周期理论和关键节点识别相结合,并选择新浪微博作为数据来源,采集舆情事件信息,构建舆情事件生命周期各阶段的社会网络并提取关键节点,借助LDA主题模型方法挖掘各阶段舆情内容的主题,在此基础上研究相同阶段或者不同阶段中在关键节点影响下的舆情主题分布及其变化。研究结论为社会舆情分析与决策支持提供了一定的参考。