本文關(guān)鍵詞：企業(yè)微博用戶(hù)關(guān)注與信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)研究

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【摘要】：伴隨“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)計(jì)劃的提出,互聯(lián)網(wǎng)將實(shí)現(xiàn)與傳統(tǒng)行業(yè)的深度整合,必將極大地促進(jìn)電子商務(wù)的發(fā)展。而作為社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一種典型代表,微博服務(wù)已得到了快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用,其在人際交流和信息擴(kuò)散方面的優(yōu)勢(shì)越發(fā)明顯。截至2014年12月,我國(guó)微博用戶(hù)的規(guī)模已達(dá)2.49億,網(wǎng)民的使用率為38.4%。當(dāng)前,微博已成為企業(yè)一種重要的網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷(xiāo)手段。CNNIC發(fā)布的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示,2014年企業(yè)采用的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)工具中,即時(shí)聊天、搜索引擎和電子商務(wù)平臺(tái)居前三位,使用率分別為62.7%、53.7%和45.5%。微博營(yíng)銷(xiāo)排第七位,使用率為26.9%,但相比2013年提高了6.2%,顯示了企業(yè)對(duì)微博營(yíng)銷(xiāo)擁有較大的需求。微博營(yíng)銷(xiāo)已成為了電子商務(wù)的一種重要應(yīng)用,在企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)信息傳播以及與消費(fèi)者溝通等方面起到了極大的作用。但是,相比于實(shí)施微博營(yíng)銷(xiāo)企業(yè)的增加,微博用戶(hù)規(guī)模卻較2013年底減少3194萬(wàn),網(wǎng)民使用率也較上一年度下降了7.1%。這一變化趨勢(shì)也正影響著用戶(hù)對(duì)企業(yè)微博的關(guān)注和使用。因此,如何才能吸引活躍用戶(hù)關(guān)注企業(yè)微博、進(jìn)而積極傳播微博營(yíng)銷(xiāo)信息,已成為業(yè)界和學(xué)術(shù)界亟待研究的共同問(wèn)題。目前,針對(duì)不少企業(yè)微博存在的活躍用戶(hù)較少、信息傳播范圍狹窄等問(wèn)題仍缺乏系統(tǒng)的研究,本文將從用戶(hù)關(guān)注和信息傳播兩個(gè)層面進(jìn)行探索性的研究,主要的研究?jī)?nèi)容包括:(1)建立了微博用戶(hù)關(guān)注意愿模型基于關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)視角構(gòu)建了面向企業(yè)微博的用戶(hù)關(guān)注意愿模型,提出了影響用戶(hù)關(guān)注企業(yè)微博的五個(gè)關(guān)鍵因素。采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明,用戶(hù)滿(mǎn)意度對(duì)關(guān)注意愿存在正向影響;滿(mǎn)意度對(duì)信任、企業(yè)形象對(duì)滿(mǎn)意度均具有顯著的正向影響;在用戶(hù)滿(mǎn)意度影響因素的研究中,實(shí)證分析驗(yàn)證了溝通獲益和信息質(zhì)量對(duì)用戶(hù)滿(mǎn)意度存在顯著的正向效應(yīng)。此外,滿(mǎn)意度對(duì)企業(yè)形象與關(guān)注意愿的關(guān)系存在部分中介效應(yīng)。研究結(jié)論明確了各個(gè)因素的影響程度,為企業(yè)采取針對(duì)性的措施提供了參考。(2)構(gòu)建了微博用戶(hù)關(guān)注行為預(yù)測(cè)模型根據(jù)用戶(hù)關(guān)注意愿的形成機(jī)理及影響因素,融合微博主影響力、用戶(hù)活躍度和興趣相似度構(gòu)造了用戶(hù)關(guān)注預(yù)測(cè)指標(biāo)。對(duì)模糊近似支持向量機(jī)進(jìn)行了改進(jìn),提出基于密度加權(quán)的模糊近似支持向量機(jī),并優(yōu)化了模糊隸屬度函數(shù),建立了用戶(hù)關(guān)注預(yù)測(cè)模型。利用騰訊微博的開(kāi)放數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究。實(shí)驗(yàn)中對(duì)多種支持向量機(jī)模型和多種模糊隸屬度算法進(jìn)行了對(duì)比測(cè)試。結(jié)果表明,密度加權(quán)模糊近似支持向量機(jī)獲得了最好的平均預(yù)測(cè)精度。研究結(jié)論為企業(yè)微博挖掘用戶(hù)、增加活躍關(guān)注者提供了一種高效的方法和工具。(3)建立了面向企業(yè)微博的信息傳播意愿模型借鑒關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)理論,結(jié)合個(gè)人動(dòng)機(jī),提出了企業(yè)微博信息傳播意愿研究模型,對(duì)用戶(hù)參與微博信息傳播的主要?jiǎng)訖C(jī)和影響因素進(jìn)行了研究。實(shí)證分析結(jié)論表明,關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)理論適用于微博信息傳播機(jī)理的研究。滿(mǎn)意度、信任和承諾對(duì)傳播意愿存在顯著的正向影響;滿(mǎn)意度對(duì)信任和承諾具有正向影響,信任正向影響了承諾。同時(shí),實(shí)證分析也驗(yàn)證了聲望和利他對(duì)傳播意愿的正向影響。在滿(mǎn)意度影響因素分析中,實(shí)證結(jié)果表明信息質(zhì)量和溝通獲益顯著地影響了用戶(hù)滿(mǎn)意度。通過(guò)回歸分析檢驗(yàn)了承諾和信任對(duì)滿(mǎn)意度與傳播意愿關(guān)系的中介作用,實(shí)證分析表明承諾和信任具有部分中介效應(yīng)。在調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)中,驗(yàn)證了興趣相似度對(duì)滿(mǎn)意度、信任和承諾三個(gè)變量與傳播意愿的關(guān)系均存在調(diào)節(jié)作用;互動(dòng)傾向?qū)β曂c傳播意愿的關(guān)系也具有調(diào)節(jié)作用。(4)構(gòu)建了企業(yè)微博信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)模型在用戶(hù)信息傳播影響因素研究的基礎(chǔ)上,利用用戶(hù)社交行為構(gòu)造用戶(hù)信任網(wǎng)絡(luò),整合信任值和興趣相似度建立了基于信任隨機(jī)游走算法的微博信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)模型,并提取企業(yè)微博平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行了信息轉(zhuǎn)發(fā)的預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于主題模型的用戶(hù)興趣建模和本文提出的信任計(jì)算模型在信息轉(zhuǎn)發(fā)預(yù)測(cè)中具有較好的穩(wěn)定性和性能,為企業(yè)微博搜索活躍的信息傳播者提供了較好的手段和工具。本文在微博用戶(hù)關(guān)注和信息傳播研究中獲得的相關(guān)結(jié)論,為豐富關(guān)系營(yíng)銷(xiāo)理論在社交平臺(tái)、尤其是微博網(wǎng)絡(luò)中的研究具有積極的推動(dòng)作用;為企業(yè)挖掘活躍關(guān)注用戶(hù)、精準(zhǔn)傳播營(yíng)銷(xiāo)消息具有重要的實(shí)踐意義和促進(jìn)作用。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：F49

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 吳敏琦;;微博用戶(hù)日常生活信息獲取行為模式及其影響因素研究[J];情報(bào)科學(xué);2013年01期

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本文編號(hào)：1173605