基于复杂网络的微博信息传播研究
发布时间：2023-03-30 02:54
人类正在进入信息化时代，信息逐渐成为社会的主要财富。我们正处在一个以物质生产消费为主，向信息生产消费为主的转变阶段。信息化的发展使得新的文明成果能够迅速传播，社会产业结构、价值观念和组织形式不断的被信息化改变、颠覆。微博以信息创造、传播、分享为主要功能，它的出现无疑会加速社会信息化进程。多个社会热点事件在微博中的大范围快速传播，已经使得微博对社会公众产生了巨大的影响力。然而相较于微博如火如荼的应用，针对微博信息传播的研究目前还较少。 复杂网络理论的完善及信息技术的发展，为研究微博信息传播提供了理论和工具。本文主要基于复杂网络理论，利用模型仿真、调查问卷等研究工具，对微博中信息传播问题进行较深入的研究，主要内容包括： 详细分析梳理了与本研究紧密相关的复杂网络、传播心理学等理论基础，并从微博用户群整体概况、类型划分、传播特征和裂变传播方式几方面对研究对象进行了分析。 构建了微博信息传播复杂网络，分析了网络静态拓扑结构和动态演化过程。利用微博用户间的关注关系，构建了微博信息传播复杂网络，从度和路径两方面选取多个指标，运用复杂网络理论分析了网络静态拓扑结构，找出了微博信息传播复杂网络不同于其他...
【文章页数】：186 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.2 研究目的与研究意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外相关研究现状综述
1.3.1 复杂网络相关研究现状
1.3.2 在线社会网络研究现状
1.3.3 微博信息传播研究现状
1.3.4 相关研究现状评述
1.4 研究内容与论文结构
1.4.1 研究内容
1.4.2 论文结构
1.5 研究方法与技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
第2章 本研究的相关理论基础与研究对象分析
2.1 复杂网络相关理论基础
2.1.1 复杂网络结构分析
2.1.2 复杂网络结构演化模型
2.1.3 复杂网络物理传输过程
2.2 传播心理学相关理论基础
2.2.1 传播心理学的理论要点
2.2.2 传播心理学的研究方法
2.3 信息传播控制相关理论基础
2.3.1 信息识别技术
2.3.2 信息传播链路预测
2.3.3 信息传播控制策略与技术
2.4 本文研究对象分析
2.4.1 微博用户群整体概况
2.4.2 微博用户群类型划分
2.4.3 微博信息特征分析
2.4.4 微博信息裂变传播
2.5 本章小结
第3章 基于复杂网络的微博信息传播网络结构与演化研究
3.1 数据准备与微博信息传播复杂网络构建
3.1.1 数据获取
3.1.2 数据处理与网络构建
3.2 微博信息传播复杂网络静态结构分析
3.2.1 基于度统计特性指标的结构分析
3.2.2 基于路径统计特性指标的结构分析
3.2.3 与其他相关复杂网络的比较
3.3 微博信息传播复杂网络动态演化的影响因素
3.3.1 网络整体特征因素
3.3.2 网络局部特征因素
3.3.3 演化时间规律因素
3.4 微博信息传播复杂网络结构动态演化过程模型
3.4.1 演化中的节点形态
3.4.2 网络结构演化趋势
3.4.3 网络演化过程模型构建
3.4.4 网络演化过程模型验证
3.5 本章小结
第4章 基于网络拓扑结构复杂性的微博信息传播研究
4.1 微博信息传播分析
4.1.1 基于节点特性的微博信息传播分析
4.1.2 基于群落结构的微博信息传播分析
4.2 微博信息传播机理
4.2.1 微博信息传播临界值机理
4.2.2 微博信息传播免疫机理
4.2.3 微博信息传播结构动力机理
4.3 微博信息传播模型构建与表示
4.3.1 微博信息传播模型构建三要素分析
4.3.2 微博信息传播模型构建
4.3.3 微博信息传播模型形式化表示
4.4 微博信息传播模型仿真
4.4.1 仿真环境分析
4.4.2 传播有效率为 1 的仿真
4.4.3 不同传播有效率的仿真
4.4.4 不同网络规模的仿真
4.5 本章小结
第5章 基于网络节点属性复杂性的不同种类微博信息传播研究
5.1 不同种类微博信息分类与数据采集
5.1.1 信息分类
5.1.2 数据采集
5.2 不同种类微博信息传播比较分析
5.2.1 比较分析指标设定
5.2.2 传播速度比较分析
5.2.3 传播有效率比较分析
5.2.4 累积影响力比较分析
5.3 不同种类微博信息传播中用户心理因素分析
5.3.1 微博用户心理差异分析
5.3.2 微博用户心理需求分析
5.4 不同种类微博信息传播中用户心理调查分析
5.4.1 问卷设计
5.4.2 数据收集
5.4.3 问卷分析
5.5 本章小结
第6章 基于微博信息传播网络复杂性的信息真伪识别与分享预测
6.1 微博信息真伪识别
6.1.1 数据准备
6.1.2 识别指标初步设置
6.1.3 识别指标检验与筛选
6.1.4 识别算法与实现过程
6.2 用户分享信息行为分析
6.3 基于传播路径的微博信息分享行为预测
6.3.1 基于传播路径的分享预测分析
6.3.2 基于传播路径的分享预测原理与算法
6.3.3 实例分析
6.4 基于节点属性的信息分享行为预测
6.4.1 基于节点属性的预测指标选择
6.4.2 基于节点属性的预测算法与模型
6.4.3 实例分析
6.5 本章小结
第7章 基于微博信息传播网络复杂性的信息传播监管策略
7.1 微博信息传播整体监管策略
7.2 技术层面监管策略
7.2.1 多层次技术监管策略
7.2.2 信息源的监管策略
7.2.3 其他技术监管策略
7.3 制度层面的监管策略
7.3.1 网络主体加强自律
7.3.2 政府和主流媒体引导
7.4 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
个人简历
本文编号：3775040
【文章页数】：186 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
目录
第1章 绪论
1.1 研究背景与问题提出
1.1.1 研究背景
1.1.2 问题提出
1.2 研究目的与研究意义
1.2.1 研究目的
1.2.2 研究意义
1.3 国内外相关研究现状综述
1.3.1 复杂网络相关研究现状
1.3.2 在线社会网络研究现状
1.3.3 微博信息传播研究现状
1.3.4 相关研究现状评述
1.4 研究内容与论文结构
1.4.1 研究内容
1.4.2 论文结构
1.5 研究方法与技术路线
1.5.1 研究方法
1.5.2 技术路线
第2章 本研究的相关理论基础与研究对象分析
2.1 复杂网络相关理论基础
2.1.1 复杂网络结构分析
2.1.2 复杂网络结构演化模型
2.1.3 复杂网络物理传输过程
2.2 传播心理学相关理论基础
2.2.1 传播心理学的理论要点
2.2.2 传播心理学的研究方法
2.3 信息传播控制相关理论基础
2.3.1 信息识别技术
2.3.2 信息传播链路预测
2.3.3 信息传播控制策略与技术
2.4 本文研究对象分析
2.4.1 微博用户群整体概况
2.4.2 微博用户群类型划分
2.4.3 微博信息特征分析
2.4.4 微博信息裂变传播
2.5 本章小结
第3章 基于复杂网络的微博信息传播网络结构与演化研究
3.1 数据准备与微博信息传播复杂网络构建
3.1.1 数据获取
3.1.2 数据处理与网络构建
3.2 微博信息传播复杂网络静态结构分析
3.2.1 基于度统计特性指标的结构分析
3.2.2 基于路径统计特性指标的结构分析
3.2.3 与其他相关复杂网络的比较
3.3 微博信息传播复杂网络动态演化的影响因素
3.3.1 网络整体特征因素
3.3.2 网络局部特征因素
3.3.3 演化时间规律因素
3.4 微博信息传播复杂网络结构动态演化过程模型
3.4.1 演化中的节点形态
3.4.2 网络结构演化趋势
3.4.3 网络演化过程模型构建
3.4.4 网络演化过程模型验证
3.5 本章小结
第4章 基于网络拓扑结构复杂性的微博信息传播研究
4.1 微博信息传播分析
4.1.1 基于节点特性的微博信息传播分析
4.1.2 基于群落结构的微博信息传播分析
4.2 微博信息传播机理
4.2.1 微博信息传播临界值机理
4.2.2 微博信息传播免疫机理
4.2.3 微博信息传播结构动力机理
4.3 微博信息传播模型构建与表示
4.3.1 微博信息传播模型构建三要素分析
4.3.2 微博信息传播模型构建
4.3.3 微博信息传播模型形式化表示
4.4 微博信息传播模型仿真
4.4.1 仿真环境分析
4.4.2 传播有效率为 1 的仿真
4.4.3 不同传播有效率的仿真
4.4.4 不同网络规模的仿真
4.5 本章小结
第5章 基于网络节点属性复杂性的不同种类微博信息传播研究
5.1 不同种类微博信息分类与数据采集
5.1.1 信息分类
5.1.2 数据采集
5.2 不同种类微博信息传播比较分析
5.2.1 比较分析指标设定
5.2.2 传播速度比较分析
5.2.3 传播有效率比较分析
5.2.4 累积影响力比较分析
5.3 不同种类微博信息传播中用户心理因素分析
5.3.1 微博用户心理差异分析
5.3.2 微博用户心理需求分析
5.4 不同种类微博信息传播中用户心理调查分析
5.4.1 问卷设计
5.4.2 数据收集
5.4.3 问卷分析
5.5 本章小结
第6章 基于微博信息传播网络复杂性的信息真伪识别与分享预测
6.1 微博信息真伪识别
6.1.1 数据准备
6.1.2 识别指标初步设置
6.1.3 识别指标检验与筛选
6.1.4 识别算法与实现过程
6.2 用户分享信息行为分析
6.3 基于传播路径的微博信息分享行为预测
6.3.1 基于传播路径的分享预测分析
6.3.2 基于传播路径的分享预测原理与算法
6.3.3 实例分析
6.4 基于节点属性的信息分享行为预测
6.4.1 基于节点属性的预测指标选择
6.4.2 基于节点属性的预测算法与模型
6.4.3 实例分析
6.5 本章小结
第7章 基于微博信息传播网络复杂性的信息传播监管策略
7.1 微博信息传播整体监管策略
7.2 技术层面监管策略
7.2.1 多层次技术监管策略
7.2.2 信息源的监管策略
7.2.3 其他技术监管策略
7.3 制度层面的监管策略
7.3.1 网络主体加强自律
7.3.2 政府和主流媒体引导
7.4 本章小结
结论
参考文献
附录
攻读学位期间发表的学术论文
致谢
个人简历
本文编号：3775040
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