网络意见领袖影响力分析

意见领袖影响力分析作为意见领袖研究热点之一,对于优化网络传播过程中的信息整合与传输、深入了解微博发展方向、维护网络内容安全、促进网络发展具有非常重要的理论和实践意义。文章通过对现有网络意见领袖影响力分析研究发现,网络意见领袖影响力评估模式、算法研究稍显薄弱,大多数研究尚处于理论探索阶段,缺乏深入的实证性分析。因此,采用定量方法构建网络意见领袖影响力指标体系并对其进行科学评价就显得尤为必要。     

基于多维特征分析的社交网络意见领袖挖掘

在社交网络中进行意见领袖的挖掘对信息传播与演化的深度分析、舆情监控和引导具有重要意义,本文综合结构特征、行为特征和用户的情感特征对意见领袖节点挖掘问题进行研究.本文首先对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑.然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量.最后,分析用户在主题社区中的影响力分布与传播规律,提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank).实验表明,该算法可有效地挖掘潜在的意见领袖节点,能够获得较高的支持率.     

微博客意见领袖识别的研究

基于对已有成果的借鉴,从用户影响力和活跃度两方面出发,主要针对微博中存在的＂互关注＂风气及＂即逝意见领袖＂问题,构建了用户领袖值评分指标体系,并提出了用户领袖值的量化定义,最后在获取的新浪微博真实数据集上进行了验证,确保了本文识别机制的有效性。     

基于胜任力模型的社交网络意见领袖识别方法

提出了社交网络意见领袖的胜任力模型,模型中包括社交网络意见领袖所应具有的信息生产、信息传播以及信息影响3大能力要素及各个显性和隐性行为指标。根据胜任力模型,将社交网络用户划分为普通大众、活跃分子、主题意见领袖和网络意见领袖等4类,设计了意见领袖的层次筛选流程和筛选实验系统框架。以采集到的新浪微博数据为例,通过整合主题分类工具MALLET及多种社交网络分析工具,再采用Python语言针对特定功能编程,实现了意见领袖的识别。实验验证了识别模型的有效性和层次筛选方法的可行性。     

微博中灾难性新闻的传播方式探析

本文结合微博的传播特性,以二级传播理论为基础,在对该理论进行修正的基础上,重点分析灾难性新闻在微博中的信息传播方式,并从政府、意见领袖以及受众三个方面对微博谣言传播给予有效的应对策略。     

微博用户影响力的评估

作为一种便捷的社交网络平台,微博已成为人们进行信息交流的重要媒介。微博活跃用户多,信息发布方式多、方便快捷,信息传播快速,范围广,极易形成网络舆情。微博博主对信息传播起着决定作用,而其在网上的影响力对其传播有很大影响。在消息的传播分析以及用户个体行为分析的基础上,提出影响力评估体系。该系统利用实例提供的数据,通过AHP方法,可计算出用户的影响力并排名,比较合理地体现了用户的实际影响力。     

基于影响力形成的论坛意见领袖识别

为了在网络论坛中提取意见领袖,文中通过抽象模拟论坛舆论意见领袖影响力的形成过程,建立了影响力向量模型,进而提出了可以利用影响力向量的模和方向这对参数来筛选意见领袖,并以天涯论坛某日的一个话题为研究个案,阐述了该参数的选择依据。再通过聚类分析比较不同类型的论坛舆论参与者的特点,将分析结果与提出模型筛选的结果相比对,论证文中方法结果的有效性和准确性,反应出文中提出参数的优越性。     

科普微博 ：“微言”如何实现“大义”

随着互联网的发展,利用互联网络提供各类服务的形式不断推陈出新,时下“微博热”现象无疑为科普工作开拓了一片广阔的空间。通过对微博传播特性分析,从打造科普微博的权威性、培养科普微博意见领袖、科普微博直播、科普微博开展科普微公益活动或科普微访谈以形成微博围观、科普微博借鉴公安微博的成功经验和科普微博图文并茂真诚互动等6个方面,或结合具体例证,或借他山之石,详尽阐述如何提高科普微博的关注度。提出了只有提升科普微博的关注度,将科普知识通过微博的平台发布,第一时间让更多的人关注、转发、评论和接受,科普微博才能真正让“微言”实现“大义”。     

基于模糊综合评价理论的微博用户影响力评价方法研究

本文在综合分析各大门户微博和第三方微博数据提供商等微博影响力评价数据和研究成果的基础上,研究中兼顾了微博社会化媒体及自身媒体的特性,主要从微博内容、微博受众以及微博传播力三方面进行了微博用户影响力的分析与探讨,提出微博影响力评价的改进思路,为微博营销提供参考指标。     

基于微博网络的信息传播模型

微博（Microblog）中信息传播的面积、速度、效率都得到了极大提高,研究信息在微博中的传播规律,对控制和引导舆论具有非常重要的理论价值和现实意义。结合信息在微博网络中的传播规则和微博网络的拓扑结构,通过构建一种新的基于微博网络的信息传播模型,并在实际新浪微博拓扑子网中模拟信息流向,得到如下结论：当信息敏感度大于某一临界值后,明星用户在信息扩散中的意见领袖角色随着信息敏感度的增加而逐渐弱化,当信息敏感度趋于1时,明星用户在信息传播中的优势趋于0。