影响微博社交网络集群行为执行意向的机制研究

以微博社交网民群体为被试,研究了其集群行为执行意向的影响因素和作用路径。实证研究结果表明:微博网民集群行为执行意向与群体认同、情绪敏感度、社会网络、人际信任、心理安全感、社会规范和感知一致性显著正相关;群体认同对执行意向的直接效应大于心理安全感和人际信任对执行意向的直接效应;影响微博集群行为执行意向的4条主要路径为:微博社会网络→微博人际信任→行为执行意向,微博情绪敏感度→微博心理安全感→行为执行意向,微博群体认同→微博感知一致性→微博人际信任→行为执行意向,微博心理安全感→微博人际信任→行为执行意向。最后指出了研究启示和存在的局限性。

微博社交网络的对称程度实证分析

Twitter和Sina微博注册用户构成关注关系社交网络,运用一种对称程度来研究其对称性随社交圈子规模变化的规律。首先根据收集的100万条新浪用户之间的关注关系和236个Twitter用户及其之间的关注关系来构建初始社交网络,选取其中具有明显对称性的连通子网络作为研究的主要对象,通过去除法得到:影响社交网络最大连通子网络对称性的主要因素是大V用户和可忽略用户。其次,采用比较分析法得出Twitter的大V用户构成的社交子网络对称性较强。最后,从功能定位方面分析了两种微博的不同;通过对初始网络的所有连通子网络的对称程度的研究,得出社交圈规模越小、相应的对称性越强的结论。

基于多Agent的微博社交网络信息传播模型

针对传统微博社交网络信息传播模型没有考虑用户个体差异性和用户强弱关系的问题,本文建立了基于多Agent的微博社交网络信息传播模型。将微博用户抽象为Agent,并定义Agent的属性,分析微博社交网络信息的传播机制,定义Agent之间的交互规则,考虑不同强弱关系下影响用户转发信息行为的因素,通过仿真实验探究个体态度、影响力、个体间认同度等因素对微博网络信息传播的影响。仿真结果表明,微博信息的传播呈裂变式扩散模式,微博用户的态度、影响力等因素对信息的传播起促进作用,所提出的相关影响变量对有效利用与管控微博信息传播具有一定的启示意义。

将社交网络纳入企业战略

近几年来，越来越多的企业开始使用社交网络，而且运用也越来越熟练。不少曾经忽视社交网络的企业都吃了大亏，比如被罗永浩穷追不合的西门子；

基于粒子群的微博用户影响力评价算法研究

针对群体智能与微博社交网络用户行为之间的相似性,对基于粒子群的微博用户影响力的评价算法展开研究。对微博用户数据进行必要的预处理,旨在消除冗余数据和无功数据对影响力评价的消极影响。介绍了适应微博社交网络背景的粒子群算法的速度和位移更新公式。完成微博社交网络中用户相互影响力的评价,该评价算法将微博社交网络中用户群体表现出的自组织性和纳入评价体系中,在消除少量数据引起的评价偏差方面取得一定成效。

清华大学图书馆与读者互动的探索与实践

在网络时代,广泛倾听读者意见,与读者深入地互动沟通,对图书馆的发展起着越来越重要的作用。清华大学图书馆通过读者服务宣传月活动、读者问卷调查、读者之声平台、社会网络服务、多层次虚拟参考咨询等多种方式加强与读者互动,深化读者服务,吸引读者参与图书馆的相关工作,使读者的智慧体现在图书馆服务的方方面面,取得良好的效果,并得出若干启示。