[目的/意義]開放政府是新時(shí)代下支撐社會(huì)管理的重要元素,從用戶參與行為的視角剖析開放政府的認(rèn)同度、互動(dòng)力以及傳播力,對(duì)消除政府與用戶間數(shù)字鴻溝、提高用戶參與度具有重要研究意義。[方法/過程]本文融合Logistic方程與Markov模型探索并預(yù)測(cè)了開放政府的用戶參與行為隨時(shí)間變化的趨勢(shì),并以"思想火炬"為樣本官微實(shí)證了用戶的參與度水平。[結(jié)果/結(jié)論]研究表明:用戶參與行為間具備相互作用關(guān)系,轉(zhuǎn)發(fā)行為更易受到點(diǎn)贊行為與評(píng)論行為的影響;融合模型能夠預(yù)測(cè)用戶參與行為的發(fā)展脈絡(luò),進(jìn)而指導(dǎo)官微進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警;當(dāng)信息資源聚焦國(guó)際關(guān)系時(shí),公眾參與度顯著提升。 

【文章來源】：現(xiàn)代情報(bào). 2020,40(03)CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：14 頁(yè)

【部分圖文】：

研究框架

傳統(tǒng)Logistic方程的增長(zhǎng)曲線是一條S型遞增曲線[35],其增長(zhǎng)規(guī)律難以滿足本文研究需求。這是因?yàn)閺纳鷳B(tài)理論上來說,自然界中會(huì)出現(xiàn)階段性增長(zhǎng)、生態(tài)退化甚至種群滅絕的現(xiàn)象[36],這就需要從增長(zhǎng)與衰退兩個(gè)維度描繪種群變化的趨勢(shì)[37-38]。而從現(xiàn)實(shí)意義上來說,用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論以及轉(zhuǎn)發(fā)等參與行為可能存在多個(gè)變化周期[39]且不會(huì)隨著時(shí)間無止境擴(kuò)大,難以通過一條Logistic曲線進(jìn)行描繪�；诖�,為了更精確地描述開放政府用戶參與行為,本文構(gòu)建了分時(shí)段疊加的雙向Logistic曲線,具體如圖2所示:如圖2所示,分時(shí)段疊加的雙向Logistic曲線能夠反映開放政府用戶參與行為種群變化的階段性和雙向性。Logistic曲線的階段性表現(xiàn)為用戶參與行為種群的整體變化軌跡是由若干個(gè)Logistic曲線組合而成。其中,上一階段種群發(fā)展的末值將會(huì)是下一階段種群發(fā)展的初值。Logistic曲線的雙向性能夠反映從上一階段過渡到下一階段是正向增長(zhǎng)還是反向減少,此時(shí)需要引入種群飽和度的重要概念加以闡釋。

如式(5)所示,p ij (k) 是用戶參與行為種群飽和度狀態(tài)變化的條件概率,反映的是處于t時(shí)刻的用戶參與系統(tǒng)在狀態(tài)si的條件下經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)sj轉(zhuǎn)移概率,具體過程如圖3所示:如圖3可知,整個(gè)轉(zhuǎn)移過程可以看作用戶參與系統(tǒng)在狀態(tài)si的條件下直接經(jīng)過k步轉(zhuǎn)移到狀態(tài)sj,也可以看作是用戶參與系統(tǒng)首先經(jīng)過(k-1)次狀態(tài)轉(zhuǎn)移后到達(dá)狀態(tài)sj-1再由sj-1轉(zhuǎn)移一次到達(dá)狀態(tài)sj,還可以看作用戶參與系統(tǒng)首先經(jīng)過(k-n)次狀態(tài)轉(zhuǎn)移后到達(dá)狀態(tài)sj-n再由sj-n轉(zhuǎn)移n次到達(dá)狀態(tài)sj。如此一來,在狀態(tài)si與狀態(tài)sj便形成了一條完整的用戶參與行為Markov鏈條,通過對(duì)每一次轉(zhuǎn)移步驟概率值的計(jì)算,所獲得的最大值即為用戶參與行為下一步最有可能發(fā)生的狀態(tài)。具體計(jì)算公式為:

【參考文獻(xiàn)】：
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