区域型网络社区人际交互特性与用户影响力研究

发布时间：2017-07-05 17:01

  本文关键词：区域型网络社区人际交互特性与用户影响力研究

  更多相关文章： 区域型网络社区 用户交互 同配性 影响力 共链

【摘要】：基于网络社交的行为分析逐渐成为学术研究以及商业运营的焦点,不管是公共管理的舆情监测,还是在企业经营领域的个性化推荐和网络营销,网络社区用户交互研究带来了新的研究和应用视角。现有研究普遍认为不同类型的网络社区具有小世界、无尺度特性,用户互动同配性与否与网络社区的类型相关。然而,关于网络社区及其用户行为分析的研究多集中在大型综合社交网站或小型局域BBS系统,对区域型网络社区用户的一般特性和行为分析较少涉及。不同于全国性的综合网络社交平台,区域型网络社区立足本地,板块设置突出本地特色,使用人群和受众范围拥有相近的地域和文化背景,这点与小型局域社交网站类似,如高校论坛、科研或专业型BBS。但区域型网络社区用户规模相对较大,且用户人口社会属性更加多元化。因此,对区域型网络社区和用户行为的分析有助于总结不同类型网络社交平台的一般特性。本文以成都市网络社区为研究对象,通过问卷调查以及平台发展分析选取两个具有代表性的区域型网络社区——“爱卡川分论坛”和“最成都”作为研究对象,运用统计分析法、社会网络分析法以及评估分析法对用户交互行为特点和影响力进行研究。首先,对网络社区的整体发展状况进行统计,分析和比较两个网络社区的发展现状及趋势,以时间为指标对网络社区的活跃状况进行统计,得到成都市区域型网络社区用户的活跃时间段分布。其次,通过网络社区的信息传播模式来构建用户交互网络结构,分析用户出度和入度的分布特征,通过对比分析得到区域型网络社区用户交互特点。从出度和入度分别对用户的交互倾向进行分析,得到区域型网络社区的异配性特征,支持了区域型网络社区得以发展的情感原因。最后,基于信息传播的5W模型来分析网络社区用户影响力的形成机制,从用户回复网络的互链和共链关系多角度探讨用户影响力。借鉴PageRank算法思维,建立起用户影响力评估模型,实现对高影响力用户的识别与分类,对已有研究所提出的用户影响力评估方法进行改进。
【关键词】：区域型网络社区 用户交互 同配性 影响力 共链
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F49;C912.8
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景11-12
• 1.2 选题意义12-13
• 1.3 研究目标13
• 1.4 研究方法与技术路线13-15
• 1.5 本章小结15-16
• 第二章 理论基础与研究综述16-28
• 2.1 社会网络分析理论16-21
• 2.1.1 社会网络分析概述16
• 2.1.2 社会网络分析基本度量指标16-19
• 2.1.3 社会网络拓扑特性19-21
• 2.2 PageRank算法介绍21-22
• 2.3 网络社区用户研究现状22-27
• 2.3.1 网络社区用户交互行为研究22-23
• 2.3.2 网络社区用户影响力概念23-24
• 2.3.3 网络社区用户影响力量化研究24-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 数据采集与网络社区发展现状分析28-38
• 3.1 区域型网络社区发展概况28-30
• 3.1.1 网络社区概述28
• 3.1.2 区域型网络社区的形成28
• 3.1.3 区域型网络社区的发展原因28-30
• 3.2 成都市网络社区使用状况调查30-31
• 3.3 数据采集与整理31-33
• 3.4 网络社区发展现状分析33-37
• 3.4.1 整体发展现状分析33-34
• 3.4.2 活跃时间段监测34-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 区域型网络社区用户交互行为分析38-49
• 4.1 网络社区信息传播模式38-39
• 4.2 区域型网络社区社交网络构建39-42
• 4.3 用户交互分布分析42-44
• 4.3.1 出度和入度分布42
• 4.3.2 出度和入度比较42-44
• 4.4 用户交互同配性分析44-47
• 4.4.1 出度同配性分析44-45
• 4.4.2 入度同配性分析45-47
• 4.5 本章小结47-49
• 第五章 区域型网络社区用户影响力分析49-59
• 5.1 网络社区信息传播过程的 5W分析49-50
• 5.2 网络社区用户影响力生成模型及指标50-56
• 5.2.1 受众规模51
• 5.2.2 对受众的个人影响51-52
• 5.2.3 对受众的传播圈渗透52-55
• 5.2.4 对受众的受众圈渗透55-56
• 5.3 网络社区用户影响力评估模型构建56-58
• 5.3.1 用户影响力感知系数56-57
• 5.3.2 借鉴PageRank算法评估用户影响力57-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第六章 用户影响力评估与分类59-67
• 6.1 影响力评估与对比分析59-65
• 6.1.1 直接影响力评估结果59-60
• 6.1.2 传播圈渗透力评估结果60-62
• 6.1.3 受众圈渗透力评估结果62-63
• 6.1.4 三种影响力对比分析63-65
• 6.2 高影响力用户分类65-66
• 6.3 本章小结66-67
• 第七章 全文总结与展望67-72
• 7.1 研究结论67-68
• 7.2 理论贡献与实践启示68-71
• 7.2.1 理论贡献68-69
• 7.2.2 实践启示69-71
• 7.3 后续工作展望71-72
• 致谢72-73
• 参考文献73-78
• 附录78-81
• 攻读硕士学位期间取得的成果81-82

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本文编号：522784