【摘要】近些年,微博已然成为社会网络一个很重要的的应用,人们通过微博可以在任何地点,任何时间发布自己的所见,所闻,所想。这种较为简易的消息发布方式很大程度上降低了信息发布的壁垒,这也是微博得到广泛应用的重要因素之一。在这些用户发布的微博数据中,多数的微博信息都和现实生活中的事件有所关联。有些微博网站也会在网站主页中列出最近一段时间的热门关键词,但是这些微博主题词通常都很简短、分散,而且与某个话题有 […]

【摘要】议程设置理论的诞生明晰了这样一个事实,很多时候,大众传播媒介影响了我们对于周围大事及其重要性的判断。而属性议程设置的提出,则将目光瞄向更为细致的层面,媒介在报道某个客体时突出哪些属性,这些属性就会影响公众对于客体的了解。微博的诞生,改变了网络传播格局,它以其自身的独特优势,很快成为网络信息舆论的主要平台。而纷纷开设的媒体机构微博由于依托传统媒体机构的信息资源和公信力,因而在以微博为代表的网 […]

【摘要】微博中有这样一个草根群体,他们发表微博的频率高、数量大,内容多为原创性的公众议题,拥有大量活跃粉丝,微博的评论和转发量较大。根据曼海姆“伪公共领域”之说,有学者认为,草根是“即逝公众”,新媒体赋予草根参与公共领域讨论的机会并不对等,这一事实加大了精英与草根之间的对立,精英凭借既有力量占据过多的话语空间,而草根虽振臂高呼却仍默默无闻。但值得注意的是,这些草根群体的粉丝中,有大量的传统精英用户 […]

【摘要】公信力是媒体受到公众信任的内在力量,树立良好的公信力是媒体的核心价值追求。随着微博的崛起和对社会生活的渗透,这一人人都有麦克风的开放平台拷问着微博的公信力。微博作为信息发布的平台像一把双刃剑,既给公众带来传播信息的便捷,又让微博公信力面临重重考验。作为一个开放的舆论空间,很多在传统舆论场内被控制的话语权回归了公众,这种众声喧哗却很大程度上减弱了传统媒体严谨细致的调查验证环节,字数的限制又可 […]

【摘要】哈贝马斯的公共领域理论一直是学界各领域讨论的热点话题,随着Web2.0时代的到来,公共领域的概念在新闻传播学领域也是越谈越新。“大V”是具有中国特色的新造词,这一群体的异军突起,给传统“意见领袖”的概念赋予了新的阐释,也就是说,在中国的传媒环境下,媒体对大V社会角色的定位,见证了意见领袖概念的新媒体化。本文就是将“公共领域”、“微博”、“意见领袖”这三个跨越时空的概念进行了整合分析,文章基 […]

【摘要】近年来,微博用户在网民中所占的比重不断攀升,各组织、社会团体、企业也纷纷启用微博进行产品推广与品牌塑造。相较于以往的官方网站、电商平台等新兴媒体,我国的出版社在这次的新媒体热潮中反应较为迅速,以期搭乘“微博快车”实现自身的持续发展。在调查中笔者发现,微博已经成为众多出版社进行信息传播的重要平台,对出版社的微博利用状况进行系统地分析和解读,有助于对其利用现状的全景展现。更为重要的是,微博的传 […]

【摘要】微博正面临着活跃用户数减少的困境，如何保持活跃用户成为困扰微博企业的问题。基于此背景，本文从信息系统用户持续使用的角度分析影响微博用户持续使用的因素，探究微博用户情感体验、需求满足与用户满意之间的关系。基于理性认知假设的传统信息系统用户持续使用理论，对于功利型信息系统的用户使用行为具有良好的解释能力，但是由于该理论并没有充分考虑用户情感等内在动机对用户持续使用行为的影响，导致其对于以微博为 […]

【摘要】微博的快速发展使其平台积累了大量的文本，其中蕴含着大量的有价值的信息，包括商业信息、社交网络和用户观点与情感等。微博的短文本特征使其文本分析具有一定挑战性，并且中文文本固有的特征使得文本分析性能下降。针对上述特征，本文应用半监督学习对微博文本进行情感分类：结合语言资源和标注集合对文本情感分类器进行训练和优化。情感分类包括两个任务：识别情感的极性，如正性、负性；识别情感类别：如高兴、愤怒。本 […]

【摘要】微博,作为交流最方便、信息传播最快捷的社交网络平台,已经深入人们的日常生活中。普通网民、公众人物、媒体、政府机构、企业等各个领域的人们越来越习惯通过微博来发布或传播最新消息。随着社交网络在研究领域的飞速发展,微博作为典型的社交网络,同样引起了学者们的广泛关注。本文从影响力传播入手,重点研究了微博中的影响力传播模型。微博中影响力传播主要通过信息传播来体现,因此分析信息传播的影响因素对改进影响 […]

【摘要】随着Web2.0技术的发展,各种类型的社会媒体如雨后春笋般先后出现,而微博,作为其中重要的一种类型,已成为人们之间相互沟通、传播信息的重要途径。由于微博存在一些特殊的性质,近年来,针对微博的研究日益增多,其中影响力的研究成为热点问题之一,包括影响力度量和影响力最大化两大主题。尽管已经取得了一些成果,但是也都仍然存在一些问题,比如在已提出的影响力最大化算法中,不是运行时间过长,就是准确度不高 […]