【摘要】：文章首先對社會角色的定義和內涵進行了概述,然后分別從微觀、中觀和宏觀三個層次上探討了社會角色對于網(wǎng)絡社區(qū)用戶研究的價值和意義。在介紹了對社會角色認識誤區(qū)的基礎上,結合網(wǎng)絡社區(qū)和用戶行為的特點,分別構建了角色識別研究框架和角色關系識別研究框架,并對基本的研究方法進行了梳理。
【圖文】：

87情報資料工作2013年第2期圖2角色關系識別研究框架圖1網(wǎng)絡社區(qū)用戶角色識別研究框架達到更好地理解用戶的目的�；谝陨戏治�,作者構建了用戶角色識別研究框架,如圖1所示。用戶角色識別的第一步是獲取網(wǎng)絡社區(qū)數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)方法主要有三種:一是依靠網(wǎng)站開放的數(shù)據(jù)庫,如Wikipedia;二是利用網(wǎng)絡爬蟲進行數(shù)據(jù)爬取;三是手動獲齲現(xiàn)在的研究中主要依靠前兩種方法。第二步,對數(shù)據(jù)進行選擇和清洗。第三步,對用戶社會位置、行為規(guī)律和用戶信息內容特征和社區(qū)主題分析。第四步,在第三步的基礎上通過聚類分析得到不同的用戶群體[26]。第五步,結合社區(qū)主題,對每種用戶群體進行命名。如果要研究角色的動態(tài)變化,還需要增加時間維度數(shù)據(jù)。3.2用戶角色的關系識別如同在現(xiàn)實社會中一樣,在網(wǎng)絡社區(qū)中,各種角色之間有著多種多樣的關系,如協(xié)作、沖突、對立和排斥等。研究不同角色之間的關系是理解網(wǎng)絡社區(qū)運行狀況和其中各種復雜事件的一個很好的角度。在社會學和心理學中,將各種角色之間發(fā)生的各種關系稱之為“角色互動”,將各種角色互動所處的社會環(huán)境稱為“角色情境”[7]。在沒有提出角色這一概念的情況下,許多研究者已經(jīng)在利用各種方法研究網(wǎng)絡社區(qū)中不同用戶之間的交互關系。Kittur等人利用可視化技術發(fā)現(xiàn)Wikipedia中編輯者在協(xié)作編輯詞條中的沖突問題[27];Wierzbicki等人利用社會網(wǎng)絡分析方法探究了Wikipedia中詞條編輯者之間的協(xié)作關系[28];Gruzd等人將Twitter看做是由成千上萬用戶相互交互而形成的一個社區(qū),利用社會網(wǎng)絡分析方法、數(shù)量統(tǒng)計方法等研究了用戶子群的形成以及用戶之間交互的特點[29]。這些研究對于理解網(wǎng)絡社區(qū)和用戶行為起到了很大的作用,但是缺乏對不同群體用戶交互發(fā)展趨勢的預測,也不能理解為什么

87情報資料工作2013年第2期圖2角色關系識別研究框架圖1網(wǎng)絡社區(qū)用戶角色識別研究框架達到更好地理解用戶的目的。基于以上分析,作者構建了用戶角色識別研究框架,如圖1所示。用戶角色識別的第一步是獲取網(wǎng)絡社區(qū)數(shù)據(jù)。獲取數(shù)據(jù)方法主要有三種:一是依靠網(wǎng)站開放的數(shù)據(jù)庫,如Wikipedia;二是利用網(wǎng)絡爬蟲進行數(shù)據(jù)爬取;三是手動獲齲現(xiàn)在的研究中主要依靠前兩種方法。第二步,對數(shù)據(jù)進行選擇和清洗。第三步,對用戶社會位置、行為規(guī)律和用戶信息內容特征和社區(qū)主題分析。第四步,在第三步的基礎上通過聚類分析得到不同的用戶群體[26]。第五步,結合社區(qū)主題,對每種用戶群體進行命名。如果要研究角色的動態(tài)變化,還需要增加時間維度數(shù)據(jù)。3.2用戶角色的關系識別如同在現(xiàn)實社會中一樣,在網(wǎng)絡社區(qū)中,各種角色之間有著多種多樣的關系,如協(xié)作、沖突、對立和排斥等。研究不同角色之間的關系是理解網(wǎng)絡社區(qū)運行狀況和其中各種復雜事件的一個很好的角度。在社會學和心理學中,將各種角色之間發(fā)生的各種關系稱之為“角色互動”,將各種角色互動所處的社會環(huán)境稱為“角色情境”[7]。在沒有提出角色這一概念的情況下,許多研究者已經(jīng)在利用各種方法研究網(wǎng)絡社區(qū)中不同用戶之間的交互關系。Kittur等人利用可視化技術發(fā)現(xiàn)Wikipedia中編輯者在協(xié)作編輯詞條中的沖突問題[27];Wierzbicki等人利用社會網(wǎng)絡分析方法探究了Wikipedia中詞條編輯者之間的協(xié)作關系[28];Gruzd等人將Twitter看做是由成千上萬用戶相互交互而形成的一個社區(qū),利用社會網(wǎng)絡分析方法、數(shù)量統(tǒng)計方法等研究了用戶子群的形成以及用戶之間交互的特點[29]。這些研究對于理解網(wǎng)絡社區(qū)和用戶行為起到了很大的作用,但是缺乏對不同群體用戶交互發(fā)展趨勢的預測,也不能理解為什么

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本文編號：2576582