社会角色视角下网络社区用户类型及其关系的识别
【图文】：
87情报资料工作2013年第2期图2角色关系识别研究框架图1网络社区用户角色识别研究框架达到更好地理解用户的目的。基于以上分析,作者构建了用户角色识别研究框架,如图1所示。用户角色识别的第一步是获取网络社区数据。获取数据方法主要有三种:一是依靠网站开放的数据库,如Wikipedia;二是利用网络爬虫进行数据爬取;三是手动获龋现在的研究中主要依靠前两种方法。第二步,对数据进行选择和清洗。第三步,对用户社会位置、行为规律和用户信息内容特征和社区主题分析。第四步,在第三步的基础上通过聚类分析得到不同的用户群体[26]。第五步,结合社区主题,对每种用户群体进行命名。如果要研究角色的动态变化,还需要增加时间维度数据。3.2用户角色的关系识别如同在现实社会中一样,在网络社区中,各种角色之间有着多种多样的关系,如协作、冲突、对立和排斥等。研究不同角色之间的关系是理解网络社区运行状况和其中各种复杂事件的一个很好的角度。在社会学和心理学中,将各种角色之间发生的各种关系称之为“角色互动”,将各种角色互动所处的社会环境称为“角色情境”[7]。在没有提出角色这一概念的情况下,许多研究者已经在利用各种方法研究网络社区中不同用户之间的交互关系。Kittur等人利用可视化技术发现Wikipedia中编辑者在协作编辑词条中的冲突问题[27];Wierzbicki等人利用社会网络分析方法探究了Wikipedia中词条编辑者之间的协作关系[28];Gruzd等人将Twitter看做是由成千上万用户相互交互而形成的一个社区,利用社会网络分析方法、数量统计方法等研究了用户子群的形成以及用户之间交互的特点[29]。这些研究对于理解网络社区和用户行为起到了很大的作用,但是缺乏对不同群体用户交互发展趋势的预测,也不能理解为什么
87情报资料工作2013年第2期图2角色关系识别研究框架图1网络社区用户角色识别研究框架达到更好地理解用户的目的。基于以上分析,作者构建了用户角色识别研究框架,如图1所示。用户角色识别的第一步是获取网络社区数据。获取数据方法主要有三种:一是依靠网站开放的数据库,如Wikipedia;二是利用网络爬虫进行数据爬取;三是手动获龋现在的研究中主要依靠前两种方法。第二步,对数据进行选择和清洗。第三步,对用户社会位置、行为规律和用户信息内容特征和社区主题分析。第四步,在第三步的基础上通过聚类分析得到不同的用户群体[26]。第五步,结合社区主题,对每种用户群体进行命名。如果要研究角色的动态变化,还需要增加时间维度数据。3.2用户角色的关系识别如同在现实社会中一样,在网络社区中,各种角色之间有着多种多样的关系,如协作、冲突、对立和排斥等。研究不同角色之间的关系是理解网络社区运行状况和其中各种复杂事件的一个很好的角度。在社会学和心理学中,将各种角色之间发生的各种关系称之为“角色互动”,将各种角色互动所处的社会环境称为“角色情境”[7]。在没有提出角色这一概念的情况下,许多研究者已经在利用各种方法研究网络社区中不同用户之间的交互关系。Kittur等人利用可视化技术发现Wikipedia中编辑者在协作编辑词条中的冲突问题[27];Wierzbicki等人利用社会网络分析方法探究了Wikipedia中词条编辑者之间的协作关系[28];Gruzd等人将Twitter看做是由成千上万用户相互交互而形成的一个社区,利用社会网络分析方法、数量统计方法等研究了用户子群的形成以及用户之间交互的特点[29]。这些研究对于理解网络社区和用户行为起到了很大的作用,但是缺乏对不同群体用户交互发展趋势的预测,也不能理解为什么
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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本文编号：2576582
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