新浪微博信息传播的影响因素分析与效果预测

本文以新浪微博平台为数据采集平台,对微博信息传播的影响因素和效果进行数据分析,在借鉴信息传播四要素和流行三要素的基础上,总结出了影响微博信息传播的16个因素。首先通过对"风云人气榜"上随机抓取的320个新浪微博用户数据进行多元线性回归预测,实证得到粉丝数、工作时间和发布时间对微博信息传递有促进作用,而活跃度、休息时间和日期对信息传播有阻碍作用;然后利用爬取数据中提取的441 005个转发样本,通过逻辑回归、朴素贝叶斯和贝叶斯网络的概率模型分析,实证了社交类型对用户微博转发行为的影响最为显著,微博社交需求显著高于内容需求,并且根据ROC曲线得出综合类型对用户微博转发行为的预测最为精准。