社交媒体用户群体互动行为特征研究——以微信用户群分享为例

被引:15
作者
张大勇 [1 ]
许磊 [2 ]
孔洪新 [1 ]
机构
[1] 哈尔滨工业大学互动媒体设计与装备服务创新重点实验室
[2] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
关键词
微信; 信息分享; 社交媒体; 用户群体;
D O I
10.16353/j.cnki.1000-7490.2019.10.015
中图分类号
G252 [读者工作]; G206 [传播理论];
学科分类号
1205 ; 120501 ; 050302 ;
摘要
[目的/意义]以微信用户群分享数据为样本,对用户群体互动行为进行直接观察,对于社交媒体中信息定向投放和舆情导控有着重要的意义。[方法/过程]通过构建APP平台实现了微信用户信息采集,并借助于人类动力学对微信用户群内分享对象选择、互动内容选择和分享行为时间特征进行了分析。[结果/结论]研究表明微信中分享行为存在显著的阵发性,群内用户趋向于异配连接,但多数用户是以旁观者身份出现,高频率互动仅停留在少数参与者层面,而带有情绪诱导和相关利益引导标题的文章能够唤起更多用户的互动意愿。[局限]数据来源不够广泛,有可能导致研究偏差。
引用
收藏
页码:97 / 101+116 +116
页数:6
相关论文
共 24 条
[1]   Scaling in the distribution of intertrade durations of Chinese stocks [J].
Jiang, Zhi-Qiang ;
Chen, Wei ;
Zhou, Wei-Xing .
PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, 2008, 387 (23) :5818-5825
[2]  
Spatiotemporal property and predictability of large-scale human mobility[J] . Hai-Tao Zhang,Tao Zhu,Dongfei Fu,Bowen Xu,Xiao-Pu Han,Duxin Chen. &nbspPhysica A: Statistical Mechanics and its Applicat . 2018
[3]  
Accumulation mechanism of opinion leaders’ social interaction ties in virtual communities: Empirical evidence from China[J] . Yang Xiong,Zhichao Cheng,Enhe Liang,Yinbo Wu. &nbspComputers in Human Behavior . 2018
[4]  
Mining multiple spatial–temporal paths from social media data[J] . Hong Yao,Muzhou Xiong,Deze Zeng,Junfang Gong. &nbspFuture Generation Computer Systems . 2018
[5]   基于群聊天记录的人类行为动力学分析 [J].
王洪川 ;
郭进利 ;
樊超 .
计算机应用与软件, 2012, 29 (07) :9-10+21
[6]   人类行为时空特性的统计力学 [J].
周涛 ;
韩筱璞 ;
闫小勇 ;
杨紫陌 ;
赵志丹 ;
汪秉宏 .
电子科技大学学报, 2013, 42 (04) :481-540
[7]   基于元胞自动机的网络群体事件舆论同步的涌现机制 [J].
张耀峰 ;
肖人彬 .
系统工程理论与实践, 2014, 34 (10) :2600-2608
[8]   线下熟悉度在社交网络信任中的调节作用研究 [J].
张爱华 ;
赵国龙 .
北京邮电大学学报(社会科学版), 2015, 17 (01) :18-24
[9]   在线社交网络用户行为研究现状与展望 [J].
杨善林 ;
王佳佳 ;
代宝 ;
李旭军 ;
姜元春 ;
刘业政 .
中国科学院院刊, 2015, 30 (02) :200-215
[10]   微信营销环境下用户信息行为影响因素分析与模型构建——基于沉浸理论的视角 [J].
薛杨 ;
许正良 .
情报理论与实践, 2016, 39 (06) :104-109