分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2023-03-31 合作期刊: 《农业图书情报学报》
摘要： [目的 / 意义]评价消防类政务微博的信息交流效率，旨在寻找有效措施提高其在应急管理领域的信息交流效率。本 文的主要创新点有两处：一是与已有的关于应急管理领域和DEA 方法的研究不同，现有的关于政务微博在应急管理领域使用 的研究主要集中于对其现状及问题等的定性分析，关于 DEA 方法的研究主要与企业、银行等的绩效评价相关，而本文将 DEA 方法应用于应急管理领域的信息交流效率定量评价；二是本文使用 DEA 方法将消防微博分为 DEA 有效和非 DEA 有效两个组别， 从这两组综合探究改进其信息交流效率的有效措施。[方法 / 过程]以大陆各省、自治区和直辖市官方认证的最高一级消防微 博为研究主体，综合现有的政务微博影响力及传播效率等研究构建指标体系；进而运用 DEA-BBC 模型对消防微博信息交流效 率进行测算；识别消防微博信息交流效率的微观与宏观影响因素；最后提出提高消防微博信息交流效率的若干措施。选定研 究方法的主要依据在于，DEA 是管理科学中常用的评价企业绩效和效率的非参数检验方法，可用于对多个投入指标和多个产 出指标的决策单元进行评价。此外，该方法的决策结果不受投入指标和产出指标维度的影响，也不需要进行权重假设，可以 提供更客观的分析结果，从而分析出更加有效的效率改进措施。[结论 / 结果]消防微博信息交流效率总体处于中等水平，合 理配置微博账号的各项投入、充分利用资源有利于提高其信息交流效率。此外，消防微博在不同地区的运行要根据地区特点 和时期特点；地方政府应加强网络基础设施建设和资源投入，消除“数字鸿沟”；政府部门更要完善管理制度，规范网民言行 和相关人员的日常工作。微博在应急管理领域发挥着重要的作用，这也是中国互联网治理蓬勃发展的必要条件。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2019-01-21
摘要： 社交网络在如今的社会影响我们生活的方方面面，而在社交网上兴起的 某些具有“仪式”感的转发行为越来越多，其中“转锦鲤”就是最受欢迎的一种。 本研究利用网络文本分析对用户在转发锦鲤前后一个月的社交关键词进行分析，来研究转发“锦鲤”对微博用户情绪的影响。结果显示转发锦鲤的行为不能认为具有自我积极暗示的作用，或者是用户转发锦鲤这一行为本身不具积极自我暗示的成分。
分类： 数字出版 >> 新媒体 提交时间： 2023-10-08 合作期刊: 《中国传媒科技》
摘要： 广播作为一种传统的信息传播方式,应用广泛,有很强的实用性、真实性,受到广大群众的喜爱,如今也是发展得相当成熟。同时,广播也是一种最为基本且重要的舆论传播手段、工具。随着互联网的盛行,微信、微博等新媒体平台应用广泛,这在某种程度上也促进了广播新闻传播的发展,将广播新闻与微信、微博相互结合是时代发展的必然,只有将微信、微博应用于广播新闻传播中,广播新闻传播才能发展得更加长久。
分类： 数字出版 >> 新媒体 提交时间： 2023-10-08 合作期刊: 《中国传媒科技》
摘要： 在信息产业与移动设备高度发展的今天,微博、微信等平台已经成为新闻传播中最为活跃的力量。随着智能设备的普及,传统的电视广播等新闻传播方式受到了极大的冲击,越来越多的广播观众开始流失,在这种大趋势下,广播新闻应充分利用微博、微信的各项功能对自己的传播方式进行优化。本文研究微博、微信的大规模推广对广播新闻传播产生的影响,并且结合微博、微信自身的传播特点,讨论传统新闻广播在引进微博、微信后增加的功能以及面临的挑战。通过对广播观众的心理分析,介绍微博、微信在与广播结合后,对广播新闻传播效果产生的显著影响。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】针对当前的大数据环境, 提出基于Hadoop 的微博舆情监控系统模型, 实现对海量微博信息的采集、挖掘、监控分析。【方法】分析舆情监控技术, 构建舆情监控系统模型, 改进相关算法, 利用Hadoop 搭建大数据平台, 进行仿真实验, 验证模型可用性。【结果】实验结果表明, 模型能够很好地对海量微博数据进行监控分析, 达到舆情监控的目的。【局限】Hadoop 集群规模较小; 没有对比多种聚类算法, 未得到改进算法与其他算法的优劣。【结论】该模型可以对海量微博数据进行舆情监控分析, 为决策者应对舆情危机提供科学化的信息支持。
分类： 心理学 >> 社会心理学 分类： 心理学 >> 实验心理学 分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2025-01-10
摘要： 奥运会作为全球性的体育盛事，不仅展现了体育竞技的魅力，更传递了奥林匹克精神所蕴含的尊重、平等与和谐的核心价值观，对公众情绪和社会凝聚力产生了深远影响。本研究基于微博社交媒体语料，采用词典分析方法，对比了2012年、2016年和2021年奥运年及其前一年同期的数据，探讨奥运会对公众情绪、集体主义和个体主义的影响。研究结果表明，与非奥运年相比，奥运年公众的积极情绪显著提升，消极情绪显著降低，其中“好”情绪和总体积极情绪增加，而焦虑、悲伤和惯怒情绪减少。个体主义倾向在奥运年显著下降，而集体主义的下降趋势与假设相悖，或与全球化背景下集体认知的转变相关。本研究进一步讨论了奥运会对公众心理和社会价值观的促进作用，同时指出研究中的不足与局限，并提出未来研究方向。通过对奥运会这一重大事件的分析，本研究为理解全球体育赛事对社会情绪与价值观的影响提供了新的视角和数据支持。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2020-01-20
摘要： 对于暴力行为，以往研究多针对实际暴力行为，而随着社交网络的日益发达，网络言语暴力行为由于其影响程度的加深和波及范围的增大也得到更多的关注和探究。本研究基于挫折-攻击理论，认为网络言语暴力除了通俗意义上的“向外言语暴力”，还存在着“向内言语暴力”。研究通过微博大数据，使用文本分析的方法，旨在探究不同取向的言语暴力和生活满意度之间的关系。研究结果发现，内取向言语暴力次数对数值与生活满意度呈负相关（r=-0.167,p<0.001），外取向暴力次数对数值与生活满意度相关系数为0.031，但是相关不显著（p=0.089）。较低的内取向言语暴力和较高的外取向言语暴力能够显著预测生活满意度。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】对微博进行细粒度情感分析, 将情感分为 8 类, 并计算其情感强度值, 从而尽可能还原微博用户 情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表, 在大连理工大学情感词汇本体 DUTIR 的 7 类情感基础上, 丰 富一类情感“疑”, 并利用点互信息法构建表情符号词典, 还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响, 利用 Python 从新浪微博上获取数据, 并用 R 语言的 jiebaR 包进行分词, 对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到 微博用户对于糖尿病 7 类常用药物的 8 类情感占比及情感强度, 并通过正确率、召回率、F 值对结果进行验证, 其 中“怒”和“哀”的正确率最高, 分别为 85.73%和 83.05%, 而“乐”和“好”的召回率与 F 值均最高, 为 81%以上。本文 新增情感“疑”的正确率、召回率、F 值分别为 77.33%、78.58%、77.95%, 均值在 8 类情感中排名前列, 说明其情 感识别较好。【局限】由于本文依赖于情感词典进行情感分析, 因此为了更好的分析结果, 情感词典仍需进一步 完善。【结论】本方法具有较高的识别率和可靠性, 能够更好地对微博上的情感分类进行细粒度分析。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-30 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】对微博进行细粒度情感分析, 将情感分为 8 类, 并计算其情感强度值, 从而尽可能还原微博用户 情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表, 在大连理工大学情感词汇本体 DUTIR 的 7 类情感基础上, 丰 富一类情感“疑”, 并利用点互信息法构建表情符号词典, 还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响, 利用 Python 从新浪微博上获取数据, 并用 R 语言的 jiebaR 包进行分词, 对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到 微博用户对于糖尿病 7 类常用药物的 8 类情感占比及情感强度, 并通过正确率、召回率、F 值对结果进行验证, 其 中“怒”和“哀”的正确率最高, 分别为 85.73%和 83.05%, 而“乐”和“好”的召回率与 F 值均最高, 为 81%以上。本文 新增情感“疑”的正确率、召回率、F 值分别为 77.33%、78.58%、77.95%, 均值在 8 类情感中排名前列, 说明其情 感识别较好。【局限】由于本文依赖于情感词典进行情感分析, 因此为了更好的分析结果, 情感词典仍需进一步 完善。【结论】本方法具有较高的识别率和可靠性, 能够更好地对微博上的情感分类进行细粒度分析。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法，能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐，对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法，构建微博内容推荐模型，以新浪微博为研究对象，采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据，展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容，改善微博推荐的准确性和用户满意度。
分类： 数字出版 >> 数字报纸 提交时间： 2023-03-24
摘要： 社交网络在现代人生活中占据重要地位，媒体形态的不断演进，赋予个体更自主的媒介选择权，也更易进行社交媒体的迁徙。既有研究多关注跨平台中的迁徙，少有研究聚焦同平台账号的迁徙实践。本研究基于对11位微博小号用户的深度访谈，从社交媒体迁徙视角，考察从主账号迁徙到小号带给个体社交关系与自我表露的变化，并进一步阐明小号实际关乎个体如何在公共与私人交织的网络空间下自处。同时，本文亦对自身研究贡献做了进一步反思。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2019-04-01 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 近年来社交网络的发展推动了多个领域的研究，如舆情监控、广告推荐、意见领袖识别等，而社交网络用户的影响力度量则是以上研究的基础。以新浪微博为研究对象，旨在提出一种适用性更广、考虑因素更全面的微博用户影响力度量算法，将用户基本属性、用户交互行为和用户博文内容三个维度因素融入传统PageRank算法中，提出了一种多维度微博用户影响力度量算法——MDIR(multi-dimension influence rank)。实验结果表明，MDIR算法相较于其他常用的五种影响力度量算法，能更加全面、真实地反映微博用户的实际影响力。
分类： 心理学 >> 应用心理学 分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2018-03-05
摘要： [目的] 利用微博大数据探索熬夜和焦虑、抑郁情绪的关系。 [方法] 本研究根据微博用户在夜间的活动状态, 把100万活跃用户分为熬夜组和非熬夜组，比较两组用户在所发微博中出现的体现焦虑和抑郁情绪的相关词词频。 [结果] 独立样本t检验结果显示，熬夜组的焦虑相关词词频显著高于非熬夜组，t=36.86，p<0.001；熬夜组的抑郁相关词词频显著高于非熬夜组，t=49.71，p<0.001。 [局限] 词频分析与用心理测量量表测量抑郁和焦虑的情感无法完全等同，基于大数据的词频分析虽然提供了一种高效的分析方法，但不能完全替代严格的心理测量。 [结论] 入睡时间过晚会影响睡眠质量；熬夜人群更容易受到焦虑和抑郁情绪的困扰。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】针对网络文本篇幅短小、传统文体特征集稀疏等特点, 探讨依存关系在中文微博作者性别识别中的应用。【方法】选取腾讯公开微博作为实验语料, 抽取依存关系特征与现有文献中的词汇特征、结构特征、功能词特征、词性标注特征和微博特征进行对照实验。【结果】采用支持向量机、朴素贝叶斯、最近邻和决策树算法的对照实验验证了本文方法在中文微博作者性别识别任务中的准确率、召回率和F-Measure 最高。【局限】依存关系在微博作者性别识别中的有效性还需在大规模语料上进一步验证。【结论】本文模型能够避免短文本特征集的稀疏性, 与其他对照特征集相比, 能更有效地识别作者性别。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】针对网络文本篇幅短小、传统文体特征集稀疏等特点, 探讨依存关系在中文微博作者性别识别中的应用。【方法】选取腾讯公开微博作为实验语料, 抽取依存关系特征与现有文献中的词汇特征、结构特征、功能词特征、词性标注特征和微博特征进行对照实验。【结果】采用支持向量机、朴素贝叶斯、最近邻和决策树算法的对照实验验证了本文方法在中文微博作者性别识别任务中的准确率、召回率和F-Measure 最高。【局限】依存关系在微博作者性别识别中的有效性还需在大规模语料上进一步验证。【结论】本文模型能够避免短文本特征集的稀疏性, 与其他对照特征集相比, 能更有效地识别作者性别。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》
摘要： [ 目的 / 意义 ] 探究影响电影微博互动效果的隐藏主题能发掘用户关注的热点问题，为企业 提供有效的营销策略。[ 方法 / 过程 ] 从新浪微博上爬取 2017 年上映的 123 部电影的热门微博，采用主 题建模方法挖掘电影微博文本中的隐藏主题，利用回归方法分析隐藏主题对电影微博互动效果的影响。 [ 结果 / 结论 ] 结果发现 6 个可解释主题：电影人物、电影宣传、互动营销、电影内容、电影评价和线下 活动，其中电影宣传、互动营销、电影内容和电影评价 4 个主题正向影响电影微博的互动效果；同时发 现用户粉丝数和话题讨论热度正向影响电影微博的互动效果。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]准确把握社交网络用户兴趣倾向，对用户进行分类并形成高聚合的用户群，对研究社交网络信息生态以及信息推荐有重大意义。[方法/过程]通过构造基于多维度的用户属性描述层次模型，根据模型数据需求从新浪微博抓取用户样本数据，对相关用户背景信息、用户博文信息以及用户行为信息的多维度属性下二阶变量进行量化，构造用户向量表达式，比较单一维度与多维度下的用户分类效果，进一步给属性赋予不同的权重值进行加权分析，在取得最优聚类效果后进行方差分析，对模型进行改进。[结果/结论]基于多维度属性加权后的用户聚类效果明显高于单一维度及多维度非加权条件下的用户聚类，且用户博文内容维度对于提高用户聚类效果的有效性最大。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]微博已成为大众情感表达的重要平台，微博的情感分析在舆情分析、用户体验、商机挖掘等方面有着重要的作用。[方法/过程]提出的情感倾向分类算法WE_SDAE使用单词嵌入的方式将微博表示成一个低维稠密向量，然后通过添加正则项和加噪处理的方式将基本的自动编码器算法优化成深层噪音自动编码器，并在顶层添加分类器，实现情感倾向分类。考虑到微博用词灵活，还从单字和词语两个粒度训练模型。[结果/结论]实验结果表明，基于单字粒度的模型表现优于基于词语粒度的模型。此外，对比实验显示WE_SDAE算法优于传统的SVM、Naive-Bayes、XgBoost等相关算法；单词嵌入的方式优于传统的向量空间模型表示方法，能在微博情感分析中取得较好的效果。
分类： 心理学 >> 应用心理学 提交时间： 2019-01-21
摘要： [目的] 利用微博数据探索”空巢青年“与”非空巢青年“情绪表达的特征。 [方法] 本研究根据微博用户的活动状态, 从 100 万活跃用户中选出”空巢青年“组和“非空巢青年“组，比较两组用户在所发微博中情绪表达的差异。 [结果] 从独立样本t检验和双因素方差分析的结果中可以看出，“空巢青年”和“非空巢青年”情绪表达存在明显差异，根据地域和性别划分可以发现在情绪表达上也都存在差异。 [局限] 词频分析与用心理测量量表测量的情感无法完全等同，基于微博数据的词频分析虽然提供了一种高效的分析方法，但不能完全替代严格的心理测量。 [结论] “空巢”状态会影响情绪表达；“空巢青年”更倾向于表达内心的情绪。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-11-29 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对传统基于用户的博文内容和共同好友数在计算微博用户的相似度时存在潜在误差过大的问题，而基于用户多源背景信息的相似度计算模型，有计算复杂度高且忽略了用户的兴趣等问题，提出了一种结合用户兴趣和背景信息的综合相似度计算方法(BIBS)。首先从用户的标签中提取用户的兴趣，当用户的标签缺失时，通过对用户关注关系网络中的重要用户聚类来间接获取用户的兴趣点，以此计算用户的兴趣相似度；其次根据用户的性别、年龄和地点等背景属性计算用户的背景相似度，层次化的挖掘出最相似的用户；最后基于新浪微博的数据进行实验分析。结果表明，与基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)相比，该方法在用时更少的情况下，准确率、召回率和F值分别提高了8.1%、16.7%和13.6%，证明了提出的BIBS方法的有效性和准确性。
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