發(fā)布時(shí)間：2021-05-15 10:26

　　互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,社交模式受其影響而被打破,大眾開(kāi)始接受以文字、圖片、視頻等虛擬形式進(jìn)行的交流,傳統(tǒng)的社交信息傳播形態(tài)隨之發(fā)生改變。這種線上社交形式越來(lái)越普遍,也逐步取代了部分面對(duì)面的傳統(tǒng)社交。社交網(wǎng)絡(luò)允許用戶在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上自由生成內(nèi)容、自愿共享內(nèi)容和自發(fā)傳播內(nèi)容。這使得用戶的線下社會(huì)關(guān)系在線上得以發(fā)散、傳遞和延伸。用戶的發(fā)帖、回帖、點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)等等行為不僅豐富了社交網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容,伴隨而來(lái)的內(nèi)容擴(kuò)散和信息傳播也使得社交網(wǎng)絡(luò)的潛在影響力非常巨大。我國(guó)社交網(wǎng)絡(luò)用戶基數(shù)龐大且有近四成（36.9%）社交用戶平均每天整體上網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)在6小時(shí)以上。用戶始終是社交網(wǎng)絡(luò)最核心的資源,用戶的行為決定著社交網(wǎng)絡(luò)信息的傳播并促使社交網(wǎng)絡(luò)形成了影響力,龐大的用戶基數(shù)和用戶長(zhǎng)時(shí)間投入的現(xiàn)狀決定了我國(guó)社交網(wǎng)絡(luò)影響力不容小覷。因此,從用戶行為角度探析社交網(wǎng)絡(luò)影響力是促進(jìn)社交網(wǎng)絡(luò)良性發(fā)展的必要前提。隨著社交網(wǎng)絡(luò)的普及、完善和用戶數(shù)量的增長(zhǎng),用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)機(jī)和行為呈現(xiàn)出多樣化的趨勢(shì),與此同時(shí),社交網(wǎng)絡(luò)的影響力也呈現(xiàn)出不斷增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。因此,深入了解用戶使用社交網(wǎng)絡(luò)的行為和動(dòng)機(jī),厘清用戶行為對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)影響力的形成路徑,科學(xué)評(píng)價(jià)社交網(wǎng)... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：176 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)用戶動(dòng)機(jī)與行為
        1.2.2 用戶行為與社交網(wǎng)絡(luò)影響力
        1.2.3 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)
        1.2.4 文獻(xiàn)綜述小節(jié)
    1.3 研究意義、方法及技術(shù)路線
        1.3.1 研究意義
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
2 理論基礎(chǔ)與定量分析模型
    2.1 理論基礎(chǔ)
        2.1.1 用戶行為理論基礎(chǔ)
        2.1.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力理論基礎(chǔ)
    2.2 定量分析模型
        2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.2.2 SEM結(jié)構(gòu)方程
        2.2.3 未確知測(cè)度、信息熵和ANP
    2.3 本章小結(jié)
3 社交網(wǎng)絡(luò)用戶動(dòng)機(jī)與行為分析
    3.1 用戶 7M動(dòng)機(jī)及 5B行為模型假設(shè)
        3.1.1 7M動(dòng)機(jī)與與 5B行為假設(shè)背景
        3.1.2 7M用戶動(dòng)機(jī)模型與假設(shè)
        3.1.3 5B用戶行為模型與假設(shè)
    3.2 問(wèn)卷設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)
        3.2.2 數(shù)據(jù)收集
        3.2.3 基于粗糙集的數(shù)據(jù)篩選
    3.3 用戶動(dòng)機(jī)及行為分析
        3.3.1 問(wèn)卷基礎(chǔ)性分析
        3.3.2 基于 7M模型的社交網(wǎng)絡(luò)用戶動(dòng)機(jī)分析
        3.3.3 基于 5B模型的社交網(wǎng)絡(luò)用戶行為分析
    3.4 基于 7M5B模型的動(dòng)機(jī)與行為關(guān)聯(lián)度分析
        3.4.1 7M5B動(dòng)機(jī)與行為關(guān)系假設(shè)模型
        3.4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)證檢驗(yàn)
        3.4.3 實(shí)證結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 用戶行為對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)影響力的形成路徑
    4.1 社交網(wǎng)絡(luò)影響力的構(gòu)成
        4.1.1 社交網(wǎng)絡(luò)影響力概述
        4.1.2 影響力構(gòu)成要素選取原則
        4.1.3 影響力構(gòu)成要素
    4.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力生成機(jī)制
        4.2.1 影響社交網(wǎng)絡(luò)影響力的因素
        4.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力的生成過(guò)程
        4.2.3 基于媒介傳播的社交網(wǎng)絡(luò)影響力生成機(jī)制
    4.3 基于 5B4I模型的用戶行為與影響力路徑分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及信效度分析
        4.3.2 行為影響力 5B4I模型假設(shè)
        4.3.3 行為影響力 5B4I模型驗(yàn)證及修正
        4.3.4 實(shí)證結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 基于未確知測(cè)度-熵權(quán)-ANP的社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)
    5.1 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)體系建立
        5.1.1 評(píng)價(jià)體系構(gòu)建原則
        5.1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)選取依據(jù)
        5.1.3 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)體系建立
    5.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)模型
        5.2.1 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)特點(diǎn)
        5.2.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)方法
        5.2.3 未確知測(cè)度-熵權(quán)-ANP影響力評(píng)價(jià)模型
    5.3 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)實(shí)例分析
        5.3.1 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)獲取
        5.3.2 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)過(guò)程
        5.3.3 社交網(wǎng)絡(luò)影響力評(píng)價(jià)結(jié)果分析
    5.4 本章小節(jié)
6 基于用戶分析的社交網(wǎng)絡(luò)影響力提升策略
    6.1 基于用戶分析的社交網(wǎng)絡(luò)影響力提升策略框架
    6.2 用戶管理策略
        6.2.1 關(guān)注用戶需求
        6.2.2 提升用戶粘度
        6.2.3 保障用戶信息安全
    6.3 媒介傳播策略
        6.3.1 豐富媒介傳播方式
        6.3.2 增加話題傳播內(nèi)容
        6.3.3 融合多種傳播技術(shù)
    6.4 平臺(tái)建設(shè)策略
        6.4.1 構(gòu)建線上線下對(duì)接平臺(tái)
        6.4.2 創(chuàng)新社交服務(wù)平臺(tái)
        6.4.3 完善移動(dòng)終端平臺(tái)
    6.5 本章小節(jié)
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)與創(chuàng)新
        7.1.1 全文總結(jié)
        7.1.2 主要?jiǎng)?chuàng)新
    7.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介
附錄A
附錄B


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[6]社交網(wǎng)絡(luò)用戶影響力分析ABP算法研究與應(yīng)用[J]. 張曉雙,夏群峰,劉淵,徐雁飛.  計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2017(03)
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[8]眾籌項(xiàng)目的社交網(wǎng)絡(luò)影響力預(yù)測(cè)與分析[J]. 楊揚(yáng),Chun-Ta LU,王菲菲,許進(jìn),Philip S.YU.  西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]基于SNS的用戶知識(shí)共享行為研究[J]. 劉巖芳,賈菲菲.  情報(bào)科學(xué). 2017(01)
[10]“網(wǎng)紅”的社交網(wǎng)絡(luò)影響力分析[J]. 董小宇,閆歡.  中國(guó)廣播電視學(xué)刊. 2017(01)

碩士論文
[1]基于社會(huì)特性的社交網(wǎng)絡(luò)影響力分析[D]. 任留名.合肥工業(yè)大學(xué) 2016
[2]基于粒子群算法的微博用戶影響力研究[D]. 鐘帥.華中科技大學(xué) 2012
[3]SNS網(wǎng)站成員參與動(dòng)機(jī)與參與強(qiáng)度研究[D]. 齊立艷.山東大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3187471