信源、信息内容、情绪特征对微博转发的影响探究

被引:57
作者
廖琳
黄涛
机构
[1] 北京大学光华管理学院
关键词
信源; 信息内容; 情绪特征; 微博转发; ELM模型; 情绪认知理论; 负二项式回归;
D O I
暂无
中图分类号
G206 [传播理论];
学科分类号
050302 [传播学];
摘要
[目的/意义]基于微博转发与信息传播的话题一直以来备受关注。之前的研究虽然对影响微博转发的因素进行了多种尝试,但多数只关注微博是否转发而很少考虑到转发数量,也很少探究影响特征之间的相互作用。因此需要进一步的研究来弥补上述缺陷。[方法/过程]本研究以新浪微博为研究对象,将ELM模型和情绪认知理论结合,分别以"是否转发"和"转发数"为因变量建立逻辑回归模型和负二项式回归模型,探究了信源特征、信息内容特征和情绪特征对于微博转发的不同影响。[结果/结论]部分信源特征和信息内容特征能显著增加微博被转发的可能性和转发数,并且粉丝数与被转发可能性和转发数之间呈倒U型关系;不同极性的情绪对微博转发的影响具有不对称性;此外,高影响力用户与普通用户相比,其他信源特征、情绪特征和信息文本特征对其微博转发的影响更小。本文创新之处在于结合ELM理论与情绪认知理论探究微博转发的影响因素,同时在模型中纳入了粉丝数的二次项,所得结论具有一定的理论贡献和实践启示。
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