隨著我國信息化進(jìn)程越來越完善,國民獲取信息的渠道不斷增加,其中微博是相關(guān)信息的傳播擴(kuò)散中的重要渠道之一,特別是在我國近年的突發(fā)事件中。轉(zhuǎn)發(fā)量又是微博相關(guān)信息傳播率的一個(gè)衡量標(biāo)準(zhǔn),因此在突發(fā)事件下把握微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為背后的影響因素,不管對(duì)于政府微博還是其他社會(huì)機(jī)構(gòu)微博更好地把控輿情發(fā)展都具有十分重要的意義。本文首先通過總結(jié)分析相關(guān)的國內(nèi)外文獻(xiàn),基于UTAUT模型,在保留了原有的4個(gè)核心變量基礎(chǔ)上,結(jié)合突發(fā)事件的和微博的特性加入了信源偏好、動(dòng)機(jī)、感知風(fēng)險(xiǎn)、信任四個(gè)新變量構(gòu)建出突發(fā)事件下微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素模型。其次對(duì)研究進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),采用問卷調(diào)查收集數(shù)據(jù),通過結(jié)構(gòu)方程來驗(yàn)證模型的假設(shè),得出結(jié)論表明績效期望、努力期望、社群影響、信源偏好、信任和動(dòng)機(jī)對(duì)突發(fā)事件下微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿產(chǎn)生顯著正向影響;感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿有負(fù)向影響;轉(zhuǎn)發(fā)意愿和便利條件對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)行為有顯著正向影響。最后分別從三個(gè)方面對(duì)突發(fā)事件下微博用戶的轉(zhuǎn)發(fā)行為提出監(jiān)管建議,政府需要加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)法制建設(shè),完善網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管機(jī)制以及充分利用政務(wù)微博;微博作為信息傳播媒介需要強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)信息控制,并且增加與其它互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合;公眾需要提高網(wǎng)絡(luò)行為約... 

【文章來源】：黑龍江大學(xué)黑龍江省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術(shù)路線圖

（SI）和便利條件（FC）；一類是調(diào)節(jié)變量，對(duì)核心變量會(huì)產(chǎn)生重大影響、年齡、自愿性和經(jīng)驗(yàn)�？冃谕≒E）用來表示個(gè)體使用系統(tǒng)可以對(duì)自己工作有多少幫助的程是說使用某一信息技術(shù)可以給自己的工作帶來更高的效益。努力期望（表示個(gè)人使用該系統(tǒng)需要多少努力程度，也就是感知易用性。社群影響在社會(huì)環(huán)境中，個(gè)體感知受到周圍群體影響的程度。便利條件（FC）是個(gè)體感知組織在相關(guān)技術(shù)、設(shè)備方面對(duì)使用系統(tǒng)的支持程度。行為的意響用戶的使用行為，而績效期望、努力期望、社群影響通過使用意愿間用行為。每個(gè)自變量受不同調(diào)節(jié)變量的控制影響。原有的四個(gè)調(diào)節(jié)變量，包括性別和年齡的大小。經(jīng)驗(yàn)是指在使用新系統(tǒng)是否有使用相似系統(tǒng)的情況。自愿性說明用戶在使用系統(tǒng)時(shí)是否是自愿在自愿的情況下用戶使用該系統(tǒng)會(huì)更滿意。UTAUT 模型的初始模型見圖 2-1。

突發(fā)事件下微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素模型

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]微信學(xué)術(shù)檢索用戶行為分析與實(shí)證研究[J]. 朱鵬,朱星圳,劉子溪.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2017(08)
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[4]社會(huì)危機(jī)事件網(wǎng)絡(luò)微博集群行為意向研究[J]. 楊慶國,陳敬良,甘露.  公共管理學(xué)報(bào). 2016(01)
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[6]一種微博用戶影響力的計(jì)算方法[J]. 張昊,劉功申,蘇波.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2015(03)
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博士論文
[1]微博輿情傳播中用戶的參與行為研究[D]. 成俊會(huì).哈爾濱工程大學(xué) 2015

碩士論文
[1]突發(fā)公共事件中的微博公眾參與行為研究[D]. 徐宇.電子科技大學(xué) 2017
[2]社會(huì)安全事件下微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)行為影響因素研究[D]. 楊國琴.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于極性分析的微博信息傳播模型研究[D]. 許凌之.浙江大學(xué) 2015
[4]突發(fā)事件中微博用戶的行為分析及重要性度量[D]. 方倩.西安電子科技大學(xué) 2014
[5]微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿的影響因素研究[D]. 袁園.南京大學(xué) 2013
[6]“釣魚島事件”微博轉(zhuǎn)發(fā)特點(diǎn)研究[D]. 秦珠芳.河北大學(xué) 2013
[7]微博用戶轉(zhuǎn)發(fā)意愿研究[D]. 厲鐘靈.浙江大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3619156