Opinion Leaders and Lead Users in Marketing and Management Accounting and Impact on Small Business Performance

This paper empirically investigates into the business performance benefit that lead users or opinion leaders among small business owners draw from their higher involvement in management accounting or marketing topics. This work also contributes to a better identification of network members’ roles solely through their ties between each other. Indeed, lead users and opinion leaders can be differentiated by a higher degree centrality in comparison to their peers. However, being an opinion leader or a lead user does not yield a measurable business benefit to the small businesses studied in this sample.

改进LeaderRank算法的意见领袖挖掘

意见领袖挖掘是社会网络研究的重要课题,对于舆情控制、信息传播等方面具有重要意义。Leader Rank算法是一个有效的意见领袖挖掘算法。为提高Leader Rank算法的准确性和抗干扰能力,在Leader Rank算法基础上,加入用户之间的情感倾向、用户活跃程度,提出了改进的Leader Rank算法。基于SIR模型的实验验证表明,改进算法的准确性和抗干扰能力均得到了有效提升。

角色演变视角下辟谣信息对社交媒体意见领袖形成的影响——基于舆论领导法则

[目的/意义]探究辟谣信息对社交媒体用户的影响,特别是对意见领袖形成现象机制的挖掘。构建社交媒体用户角色演变行为模型,研究人员可以更好地了解意见领袖的形成原因,刻画辟谣信息对社交媒体用户的作用机制,有助于对参与辟谣的“准意见领袖”进行合理引导,以提高社交媒体舆情管理的效率和准确性。[方法/过程]首先,对微博社交媒体平台中的特定主题事件进行跟踪,识别并筛选出“新生意见领袖”群体,并利用质性访谈对此群体进行深度访谈。然后,基于程序化扎根理论方法,利用NVivo 12软件进行扎根编码构建模型,并通过理论饱和度检验验证模型的完整性。最后,对社交媒体用户角色演变的原因进行深入分析和探讨。[结果/结论]在辟谣信息作用下,个体主观因素、社会环境因素和辟谣信息因素对一般用户向新生意见领袖的演变行为产生重要影响,其中个体主观因素在辟谣信息的作用下对意见领袖形成的影响更加显著,自我认知清晰、高情绪需求且情绪稳定的个体更容易成为影响力持久的意见领袖;社会公众认可、实质性奖励和政策法律支持共同构成社会环境因素,是意见领袖形成的重要保障;辟谣信息因素中的辟谣信息热度、可信度和发布质量等方面都会直接影响“潜在意见领袖”用户群体对辟谣事件的把握,进而干预其参与辟谣的决定。

基于用户影响力的意见领袖发现算法

随着网络的迅猛发展,大量用户参与话题讨论,推动信息传播,而在信息的有效传播中意见领袖有着重要的引导作用.因此,如何识别网络中的意见领袖成为研究热点.针对现有意见领袖识别算法因忽略了用户自身影响因素而不能客观地反映真实情况,综合考虑用户自身影响力和用户之间的链接关系,提出一种新的基于用户影响力的PageRank意见领袖识别算法.以某论坛数据进行实证,表明本文算法能够有效地提高网络论坛意见领袖的识别准确度;通过识别不同时间段内的意见领袖,发现意见领袖是随着时间的变化而变化的,只有很少用户在不同的时间段内是意见领袖.

基于用户关系与属性的微博意见领袖挖掘方法

提出一种结合用户关系与用户属性的挖掘方法。根据微博特征构建微博用户关系网,采用小世界网络理论确定用户的中心性,以此获得基于用户关系的候选意见领袖。通过分析微博用户属性,建立意见领袖影响体系,提出D-means聚类算法,获得基于用户属性的候选意见领袖,结合2种候选意见领袖得到最终意见领袖。实验结果验证该方法在挖掘意见领袖上比现有方法更加准确有效。

考虑消极情绪和领导-成员交换影响的辱虐管理与用户抵制研究

旨在信息系统实施情境下探讨辱虐管理对用户抵制的作用机理,重点分析消极情绪的中介作用以及领导-成员交换的调节作用。选择信息系统终端用户及其直接主管作为研究对象,采用结构方程模型、层级回归等方法分析313套配对数据。研究结果表明:辱虐管理对用户抵制有显著的正向影响;消极情绪在辱虐管理与用户抵制之间起着完全中介作用;领导-成员交换负向调节辱虐管理与用户抵制之间的关系,领导-成员交换质量越高,辱虐管理与用户抵制之间的正向关联越弱。

5G规模化商用的障碍和关键:基于大样本问卷调查的研究

5G是中国在全球形成系统级技术优势的少数领域之一。但中国能否在大规模商用的基础上成为5G应用的全球领先市场,从而实现由5G技术强国向5G产业强国的跃迁,这当中受到多重因素的影响。本文基于结构化的问卷调查,对影响5G规模化商用的主要障碍、消费者对5G及下游应用的认知、早期市场和领先用户等中国5G规模化商用中的关键问题进行系统的研究。研究发现:价格因素并不是制约5G和下游应用规模化商用的主要障碍,消费者更关注5G新产品或服务能否提供颠覆性的功能;技术成熟度高、商业模式清晰的下游应用场景缺乏是制约中国5G规模化商用的瓶颈;智能家居、车联网、远程医疗等2C端的应用领域可能成为中国5G的早期市场;男性用户、年轻用户和高收入用户更可能成为5G市场的领先用户和早期采用者。本文的研究对中国企业和政府推动5G技术商业化和5G生态发展具有一定的启发和借鉴意义。

社交网络中基于K核分解的意见领袖识别算法

针对在社交网络中挖掘意见领袖时存在的计算复杂度高的难题,提出了一种基于K核分解的意见领袖识别算法CR。首先,基于K核分解方法获取社交网络中的意见领袖候选集,以缩小识别意见领袖的数据规模;然后,提出包括位置相似性和邻居相似性的用户相似性的概念,利用K核值、入度数、平均K核变化率和用户追随者个数计算用户相似性,并根据用户相似性对候选集中的用户计算全局影响力;最后,根据用户全局影响力对意见领袖候选集中的用户进行排序,从而识别意见领袖。在实验部分使用独立级联模型(ICM)预测的用户影响力和中心性两种评价指标在三个大小不同的真实数据集上对所提算法选出的意见领袖集进行评估,并将该算法与其他三种识别意见领袖的算法对比,结果表明该算法选出的影响力Top-15的用户平均影响力以21.442高于其他三个算法。另外,与四种与K核相关的算法做相关性指标对比的结果表明,CandidateRank算法总体来说效果较好。综上,CandidateRank算法在降低计算复杂度的同时提高了准确性。

开发者社区中意见领袖特征值的影响力研究

[目的/意义]对开发者社区中意见领袖行为数据进行分析,解释这些特征值对其他用户行为的影响力,探究意见领袖影响力形成的原因,为提升该类社区用户参与度提供最佳实践路径。[方法/过程]依据社区的综合排名,筛选出意见领袖,将他们的特征分成3类(成就、互动、贡献),基于每类特征值对意见领袖进行聚类(权威型、新晋型、传播型),利用网络结构可视化方法揭示意见领袖的影响力要素,并从用户发展、平台建设及机构资源利用3个视角提供参考建议。[结果/结论]可以通过这种方式动态确定特征值分布对关键用户提升影响力的最佳路径。典型开发者社区中权威型意见领袖的粉丝数、原创数特征,传播型意见领袖的等级值、原创数特征,新晋型意见领袖的收藏数、码龄、博客数等特征,对用户学习意愿的影响较大。

ERP实施中高层领导支持对关键用户的学习行为的影响研究

本文通过一个探索性案例研究,回答高层领导支持如何促使关键用户在ERP实施过程中积极向实施顾问学习,从而保障实施效果。本研究主要使用扎根理论方法,发现高层领导的支持可归纳为资源方面的支持、项目支持和变革支持。这些支持行为让关键用户感知到高层领导的重视,推动他们的各种学习行为,而后者又提高了ERP的实施效果。

网红社交媒体传播及消费者情感倾向分析——以网红品牌“喜茶”为例

消费者个性化的需求、泛娱乐时代丰富的内容促使我国网红快速发展,他们在社交媒体上形成了广泛的影响力。然而在当前互联网及移动互联网情境下,现有网红研究缺乏以社交媒体大数据为依据进行的传播过程和消费者情感分析。文章以网红餐饮品牌"喜茶"为例,运用爬虫技术收集来自新浪微博、腾讯微信等媒体平台上有效文本数据46892条,通过数据清洗、文本挖掘及可视化分析,对网红消费者进行了画像分析,同时发现关键意见领袖的关注、转发对网红社交媒体传播具有重要作用,并且消费者在社交媒体讨论网红时具有不同的情感倾向,根据消费者态度、行为及情感倾向文章将消费者分为五类。基于此,文章提出网红品牌营销管理建议。

微博用户关系网络中意见领袖的分析与挖掘

在微博世界中,微博意见领袖对微博中舆论的导向发挥着重要的作用,因此,研究微博意见领袖的分析与挖掘方法十分必要。探讨了微博用户网络中意见领袖的分析与挖掘方法,构建了微博意见领袖的特征指标体系,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,APH)给出了各特征指标的权重计算方法,从而提出了用户初始影响力的计算模型。在此基础上,借鉴PageRank算法思想,提出了用户初始影响力扩散的计算模型,实现了微博用户影响力的定量化度量,为意见领袖的分析确定提供了充分的依据。实验数据表明,所提出的微博意见领袖的分析与挖掘方法是非常有效的。

用户生成内容中关键意见领袖对电子零售商品牌权益的影响

伴随着Web 2.0催生的用户生成内容的发展,用户生成内容中的关键意见领袖成为连接消费者与电子零售商品牌的关键力量,许多企业致力于发掘与本品牌相匹配的优秀的关键意见领袖。在此情境下,正确识别关键意见领袖相关特征进而提升品牌权益成为当前理论研究的热点问题。文章通过用户生成内容中关键意见领袖的专业性、知名度、产品涉入度和交互性四个特征对电子零售商品牌权益的影响进行研究,运用SPSS24.0软件对数据进行分析。结果表明,用户生成内容中关键意见领袖的产品涉入度和交互性特性对电子零售商品牌权益产生显著正向影响,而关键意见领袖的专业性和知名度却未产生显著影响。此外,顾客忠诚度在用户生成内容中关键意见领袖与电子零售商品牌权益之间也起到了一定的中介作用。

基于知识图谱和二级传播理论的网络舆情事件传播分析

在目前的网络舆情事件传播分析中,尽管生命周期模型能够较好地描述舆情事件的发展规律,但却忽略了部分时期之间存在的共性特征,无法充分体现意见领袖对网络舆情事件传播过程的影响。本文提出了一种基于知识图谱和二级传播理论的网络舆情事件传播分析方法,首先,构建网络舆情事件知识图谱;然后,基于知识图谱计算用户影响力挖掘意见领袖;最后,考虑到意见领袖的重要地位,为有效刻画网络舆情传播规律、周期与途径,根据传播学二级传播理论构建网络舆情事件传播模型,将生命周期模型的五个时期按照舆情发展态势划分为三个阶段:潜伏期(爆发期阶段)、爆发期(成熟期阶段)以及成熟期和衰退期(消亡期阶段)。实验结果表明,该方法能够有效计算和发掘包括意见领袖在内的用户影响力,传播、分析网络舆情事件效果较好。

基于用户行为分析的NICE协议研究

在Internet视频直播服务中,应用层组播具有广阔的应用前景。但P2P网络中终端主机可以自由的退出组播树,这对实时性要求严格的视频直播应用的影响尤为严重。本文通过分析终端节点的稳定性,并考虑终端节点的服务能力,针对NICE协议的缺点,提出一种新的簇首选择算法。经实验证明,此算法在改进系统延迟、稳定性方面有较大的提高。

一种社交网络用户领导者挖掘算法

社交网络中的用户领导者挖掘是用户影响力分析的重要问题.提出一种基于用户影响力评估的社交网络用户领导者挖掘算法.首先,描述问题模型以及模型相关定义;其次,提出了基于用户影响力和用户活跃度计算的用户领导力评估方法;最后,依据用户领导力和用户中心度计算实现用户领导者的挖掘.实验印证了该方法对于社交网络挖掘用户领导者的可行性和有效性.

社交网络高影响力用户发现算法研究

社交网络中高影响力用户在产品推荐、广告营销、舆情监测、信息阻断等方面有着广泛的应用.有效挖掘高影响力用户与社交网络的拓扑结构、用户发布的消息及围绕消息所产生的交互行为都紧密相关.当前的研究主要围绕社交网络节点、用户话题、转发行为等不同维度进行深入分析.如何有效对社交网络短文本消息进行话题描述、探查用户发布消息与用户交互行为之间的级联机制,已成为社交网络影响力用户发现的关键问题.针对上述关键问题,在提取基于词向量描述的话题子网、hashtag标题子网的基础上,提出了基于话题的社交网络影响力用户发现方法,在不同的数据集上,通过与不同的社交网络影响力用户发现算法进行对比,并对基于不同数据集的影响力用户的可视化分析,实验验证了所提算法的有效性.

社交媒体阅读推广中意见领袖对用户参与意愿的影响

从意见领袖影响力来源出发,探讨其在社交媒体阅读推广中对用户参与意愿的影响,可为提升数字阅读推广服务效益提供参考建议。文章以TAM及其扩展模型、信任理论、传播理论、社会网络理论为基础,结合社交媒体阅读推广活动中意见领袖的特征,构建意见领袖对数字阅读推广用户参与意愿的影响模型以及相关测评量表,采用问卷调查和结构方程模型等方法进行实证研究。研究结果表明:意见领袖在社交媒体开展的阅读推广服务中,推广媒介功能不会对用户的感知有用性产生显著影响,推广内容质量、推广人特征分别对感知有用性、信任产生直接正向的显著影响,而感知有用性直接正向影响用户参与意愿,信任直接或通过感知有用性间接影响用户参与意愿;在意见领袖影响力来源中,推广内容质量对参与意愿影响最大,推广人特征中的社会特征相较于关系强度对用户信任产生的正向影响更大。

两级传播理论在情报用户研究中的引入

文章以传播学中两级传播理论为基础,通过对两级传播理论中意见领袖的角色和作用的论述,结合情报用户研究,进一步说明了在情报用户研究中有效的引入两级传播理论具有重要的现实意义。

基于PageRank的网络社区意见领袖发现算法

意见领袖是网络社区中积极的信息传播者和信息引导者,对其影响力的评估是社交网络分析的一项重要内容。针对现有算法对用户动态行为分析和动态内容影响考虑欠缺而不能客观反映真实情况的问题,提出一种基于用户影响力和PageRank的意见领袖发现算法,综合考虑用户自身影响力、用户动态行为影响度和用户行为给动态内容带来的真实影响。通过从知乎网络社区收集的大规模数据实验结果表明,该算法更具合理性并能有效地提高网络社区意见领袖的识别准确度。