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      微博網(wǎng)絡(luò)較大度值用戶特征分析

      2016-10-10 01:46:58馮新穎河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院天津300000
      科技傳播 2016年17期
      關(guān)鍵詞:度值特征分析明星

      馮新穎河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,天津 300000

      微博網(wǎng)絡(luò)較大度值用戶特征分析

      馮新穎
      河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,天津 300000

      通過研究微博用戶網(wǎng)絡(luò)的度分布,有助于研究信息的傳播過程、更深入了解網(wǎng)絡(luò)信息得傳播規(guī)律,而作為度值分布中得較大度值用戶——明星或公眾用戶,在信息傳播中具有獨有的特性。通過對明星用戶微博信息傳播機制和方式的分析,進而找出較大度值用戶的信息媒介特征,并對其微博信息傳遞特征進行了數(shù)據(jù)建模分析,總結(jié)了其特征。

      微博信息傳播模型;網(wǎng)絡(luò)度值分析;較大度值用戶

      作為社交網(wǎng)絡(luò)的典型代表——微博已經(jīng)成為當今信息獲取、分享、傳遞的最快捷的平臺之一。而在用戶網(wǎng)絡(luò)信息的傳播中,度值較大的用戶,即粉絲數(shù)目較多的明星或者公眾人物用戶的媒介作用非常明顯。顯然,對度值較大的微博用戶的特征分析也尤為必要,無論是從企業(yè)運用明星效應(yīng)營銷或者社會傳播學的角度考量,對度值較大的用戶特征分析都具有意義。然而目前針對度值較大的明星或者公眾用戶特征研究的文獻,尚待深入和細化。本文從微博網(wǎng)絡(luò)出入度分析、較大度值用戶信息傳播模式分析、較大度值用戶度值特征分析3個方面來加以探討。

      1 微博網(wǎng)絡(luò)出入度分析

      微博用戶網(wǎng)絡(luò)屬于拓撲結(jié)構(gòu)中的有向網(wǎng)絡(luò),所以研究微博用戶網(wǎng)絡(luò)的度值分布是必要的。一般來說,節(jié)點度值越大,意味著節(jié)點越重要。對網(wǎng)絡(luò)度分布統(tǒng)計有兩種辦法:

      1)概率密度法(Probability density function,PDF),即通過對度值有序排列,然后計算各度值節(jié)點數(shù)占總節(jié)點數(shù)的比例。

      2) 累 計 分 步 法(Cumulative distributions function,CDF),即在對度值排序時設(shè)置K值,計算度值大于K值的節(jié)點數(shù)占總節(jié)點數(shù)的概率。CDF并沒有PDF法直觀形象,在此選擇運用PDF法,但網(wǎng)絡(luò)規(guī)模宏大,想要獲取拓撲數(shù)據(jù)其實是很困難的,一般采用樣本法,進行“滾雪球”,得到冪律分布,但在統(tǒng)計指標計算中會造成社會網(wǎng)絡(luò)的冪率偏差,因此我們可以直接利用戶頁面的數(shù)據(jù)進行計算,得到圖1(a)和(b)[1]。在圖1中我們用出度表示被其它用戶關(guān)注的程度,用入度表示關(guān)注其他用戶的程度。

      由圖1所知,首先,微博用戶出度分布中負冪律指數(shù)直線具有重尾現(xiàn)象,即大量用戶的出度小,少量用戶出度大,即明星或公眾用戶數(shù)量少但受關(guān)注度很高,大多數(shù)粉絲量很少。其次,值得注意的是由于微博的無標度特性,而不同節(jié)點度值差異性極大,對于出度較大(明星用戶)的點,一旦發(fā)出信息很快波及整個網(wǎng)絡(luò),入度較大的點,亦如此。最后,由對上述出入度分布值的轉(zhuǎn)換計算,說明像明星用戶這樣較大度值用戶的高出入度并不呈現(xiàn)高度相關(guān)性,即微博限制了較大度值用戶的出度,同時由于粉絲傾向連接出度較大的明星用戶,導致相關(guān)系數(shù)大大下降[2-4]。

      圖1 出入度分布

      2 微博較大度值用戶信息傳播模式分析

      SNS (Social Networking Services)即社交網(wǎng)絡(luò),是人們根據(jù)六度分割理論[5]創(chuàng)立的面向社會性網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。典型的SNS包括人人網(wǎng)、開心網(wǎng)等,在國內(nèi)知名的新浪微博,現(xiàn)在的SNS除了信息發(fā)布,也全面整合了各種社交功能。

      2.1樣本獲取

      首先通過新浪微博API獲取樣本數(shù)據(jù),然后利用微博公開接口獲得關(guān)于某條較大度值用戶(明星用戶)的原創(chuàng)微博的所有轉(zhuǎn)發(fā),同時根據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)中的@等標簽,編制程序提取所含的傳播信息并構(gòu)建出完整的傳播路徑。最后,將獲得的數(shù)據(jù)錄入進EXCEL軟件,運用以一定的格式輸入到Microsoft Excel文件,使用Cytoscape軟件繪制傳播路徑圖,建立傳播模型,揭示信息傳播過程[6]。

      2.2模型假設(shè)

      1)在用戶初次接觸信息階段,只能從上層用戶獲取信息。

      2)用戶參與信息傳播環(huán)節(jié),并有與其他用戶的互動。

      3)每個用戶的多次轉(zhuǎn)發(fā),僅統(tǒng)計一次。

      2.3模型建立

      微博社交網(wǎng)絡(luò)最基本的兩種行為包括信息關(guān)注和向外分享,同時用戶的評論對信息的傳播有很大的影響,積極的或者消極的作用,甚至出現(xiàn)刪掉微博信息的狀況。在微博中,明星或公眾用戶作為制造話題的主要來源,在內(nèi)容的釋放和接受時,很難選擇信息釋放的范圍,其釋放和接受的速度也很驚人。因為微博主要在非熟人圈子中進行信息傳遞,對于信息將被誰獲得、怎樣傳播很難控制。圖2構(gòu)建了微博中較大度值用戶信息傳播模型。

      圖2 較大度值用戶信息傳播模型

      圖2中圓圈表示粉絲關(guān)注,由信息傳遞模型可知,明星或公眾用戶的狀態(tài)通過3條途徑以很高的速度被大量關(guān)注,除了粉絲關(guān)注外還有第三方插件平臺制造話題和好友轉(zhuǎn)發(fā)這兩個不可忽略的途徑,很明顯后兩者也起到了很重要的作用。

      2.4數(shù)據(jù)計算與繪圖

      將從新浪微博中獲取的數(shù)據(jù),輸入軟件按照模型進行計算,繪制傳播路徑圖,得到多關(guān)鍵點傳播路徑圖。

      在多關(guān)鍵點傳播路徑中,對于度值較大的博主第一次轉(zhuǎn)發(fā)一般并不是很多,但是隨著好友或者某個粉絲,或者某個媒體平臺進行再次創(chuàng)造或轉(zhuǎn)發(fā)進行推升,就會讓傳播速度瞬間“感染”很多讀者,這里的關(guān)鍵人物一般為2~3個,然而關(guān)鍵人物起了重要作用。另外,當微博本身的可靠性高具有推升力,或者關(guān)鍵人物數(shù)量增加,關(guān)鍵點就會增加,多關(guān)鍵點式變?yōu)椤捌压⑹健眰鞑ィ?]。對于名人和草根熱門中很容易形成蒲公英式傳播。

      3 較大度值傳播主體特征分析

      3.1名人信息更細化

      微博進一步發(fā)揮了名人效應(yīng)作用,讓眾多明星變身“微博控”。微博極大地加強了與粉絲之間的互動性,通過關(guān)注明星狀態(tài),可以了解所關(guān)注的明星心情、生活狀態(tài)、去哪里旅游見了什么人等等,名人信息更加細化。

      3.2企業(yè)主微博用戶量增加

      微博為企業(yè)主體提供了新的營銷思路,可以申請微博號成為較大度值傳播主體,因為其宣傳門檻低,可以為企業(yè)節(jié)約大量經(jīng)濟成本,最終實現(xiàn)微傳播、大營銷的新格局。使得企業(yè)主申請微博通過發(fā)動員工關(guān)注,成為較大度值用戶,具有明星效應(yīng)。

      4 結(jié)論

      微博中信息的傳播速度和模式與很多因素有關(guān),包括信息源的關(guān)鍵詞分解和語義定析、各節(jié)點的人際關(guān)系或者發(fā)表時間等因素有關(guān)。研究微博中較大度值用戶信息的傳播模式和特征對于企業(yè)和社會傳播學的研究都具有很重要的經(jīng)濟價值和社會效益[8]。

      [1]樊鵬翼,王暉,姜志宏,李沛.微博網(wǎng)絡(luò)測量研究[J].計算機研究與發(fā)展,2012(4):691-699.

      [2]Sina Microblogging[OL].[2011-03-07].http://t.sina. com.

      [3]XPath[OL].[2011-03-07].http://www.W3.org// TR//xpath,2011.

      [4]Newman M E J.Random graphs with clustering [J]. Physical Review Letters ,2009,103(5):058701.

      [5]Duncan J1Watts. Six Degrees: the Science of a Connected Age [M].New York:W.W.Norton&Company,2003.

      [6]新型社交網(wǎng)絡(luò)信息傳播特點和模型分析[J].現(xiàn)代情報,2012(1):56-58.

      [7]馮芳芳.基于SNS的企業(yè)競爭情報搜集[J].農(nóng)業(yè)圖書情報學刊,2010(12):49-52.

      [8]于晶,劉臣,單偉.在線社會網(wǎng)絡(luò)中信息傳播的結(jié)構(gòu)研究[J].情報科學,2013(12):136-146.

      G2

      A

      1674-6708(2016)170-0076-02

      馮新穎,研究生在讀,河北工業(yè)大學經(jīng)濟管理學院,研究方向為管理科學與工程。

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