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基于用戶人格特質(zhì)的信息貢獻(xiàn)行為模型及其可視化研究

發(fā)布時(shí)間:2021-09-17 15:11
  隨著社交網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,個(gè)體在虛擬社區(qū)與現(xiàn)實(shí)生活的行為表現(xiàn)正在逐漸融合,并且相互影響。近年來(lái),對(duì)SNS中的用戶及其行為方面的研究,引起了極大的關(guān)注。社交網(wǎng)絡(luò)用戶既是社交網(wǎng)絡(luò)信息的獲取者,又是信息的貢獻(xiàn)者,其具體的信息行為也越來(lái)越受到重視,特別是借助網(wǎng)絡(luò)心理學(xué)分析用戶具體行為特征。因此,本文主要對(duì)影響SNS用戶信息貢獻(xiàn)行為的人格特質(zhì)因素以及網(wǎng)絡(luò)信任因素進(jìn)行分析。本文在已有的學(xué)術(shù)研究基礎(chǔ)上,充分考慮網(wǎng)絡(luò)信任這一因素,將其納入到社交網(wǎng)絡(luò)用戶的用戶屬性、人格特質(zhì)與用戶信息貢獻(xiàn)行為的研究中,探究三者間的相關(guān)關(guān)系,并進(jìn)行可視化效果的實(shí)現(xiàn)。本文以國(guó)內(nèi)目前用戶數(shù)量最大、用戶活躍度較高的新浪微博為研究平臺(tái),以新浪微博用戶為調(diào)查研究對(duì)象。分別通過(guò)問(wèn)卷與用戶行為數(shù)據(jù)采集的方法,獲取樣本數(shù)據(jù)。其中,問(wèn)卷部分由大五人格特質(zhì)問(wèn)卷、網(wǎng)絡(luò)信任問(wèn)卷、以及用戶基本信息組成。線上行為數(shù)據(jù)采集部分主要為自我揭露的數(shù)據(jù)以及發(fā)布、評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)行為的數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)上述數(shù)據(jù)的分析,探究微博用戶人格特質(zhì)與網(wǎng)絡(luò)信任、以及其信息貢獻(xiàn)行為三者之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),從用戶屬性角度看,女性用戶對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信任的程度更高,而男性更傾向于進(jìn)行更多的社交網(wǎng)絡(luò)... 

【文章來(lái)源】:哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】:70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于用戶人格特質(zhì)的信息貢獻(xiàn)行為模型及其可視化研究


人格特質(zhì)、網(wǎng)絡(luò)信任、微博信息貢獻(xiàn)行為影響模型

框架圖,人格特質(zhì),可視化設(shè)計(jì),框架圖


哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文第 4 章 可視化功能實(shí)現(xiàn)及其效果分析4.1 用戶人格特質(zhì)與信息貢獻(xiàn)行為可視化設(shè)計(jì)方案4.1.1 可視化框架基于用戶人格特質(zhì)的信息貢獻(xiàn)行為可視化設(shè)計(jì)架構(gòu)主要包含三部分,如圖 4-1 所示。數(shù)據(jù)收集與處理部分需要將獲取到的新浪微博用戶信息貢獻(xiàn)相關(guān)行為的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,根據(jù)其所體現(xiàn)的相關(guān)關(guān)系數(shù)據(jù),將其轉(zhuǎn)化成可視化所需的數(shù)據(jù)格式;再根據(jù)對(duì)各類可視化布局的比較,確定最終的可視化呈現(xiàn)形式,進(jìn)行相關(guān)代碼的編寫,載入到界面;完成界面內(nèi)色彩、按鈕、線條等元素的設(shè)計(jì);最后從用戶認(rèn)知角度完成交互設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)基于用戶人格特質(zhì)與信息貢獻(xiàn)行為數(shù)據(jù)的過(guò)濾、隱藏與選擇等功能。

效果圖,人格特質(zhì),可視化設(shè)計(jì),效果圖


圖 4 - 2 “基于用戶人格特質(zhì)的信息貢獻(xiàn)行為可視化設(shè)計(jì)”效果圖各圓點(diǎn)顏色所代表的意義與左側(cè)示意相匹配,且根據(jù)變量在人格特質(zhì)的信息貢獻(xiàn)行為可視化設(shè)計(jì)中與其他變量相關(guān)的次數(shù),圓點(diǎn)越大,則存在的相關(guān)次數(shù)越多。各圓點(diǎn)所代表的變量與之對(duì)應(yīng)的曲線可以進(jìn)行顯示與隱藏,當(dāng)鼠標(biāo)單擊左側(cè)的某個(gè)變量后該變量變成灰色,且在右側(cè)對(duì)應(yīng)的設(shè)計(jì)中該變量以及其對(duì)應(yīng)表示的關(guān)系進(jìn)行隱藏,其他變量根據(jù)剩下的變量數(shù)量重新進(jìn)行等分排列,如圖 4-3 所示。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
[1]社交網(wǎng)絡(luò)媒體平臺(tái)用戶參與激勵(lì)機(jī)制研究[D]. 王慧賢.北京郵電大學(xué) 2013
[2]基于CAS的學(xué)術(shù)虛擬社區(qū)知識(shí)共享研究[D]. 徐美鳳.南京大學(xué) 2011

碩士論文
[1]網(wǎng)絡(luò)社群平臺(tái)的用戶信任研究[D]. 林國(guó)源.北京郵電大學(xué) 2014
[2]社交網(wǎng)站用戶自我信息表露行為影響因素研究[D]. 張艷紅.北京郵電大學(xué) 2013
[3]社交網(wǎng)絡(luò)用戶自我表露行為及其對(duì)親密度的影響研究[D]. 陳楠.北京郵電大學(xué) 2013
[4]SNS用戶信息披露及影響因素研究[D]. 王萩.電子科技大學(xué) 2011



本文編號(hào):3398972

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