Please wait a minute...
Advanced Search
现代图书情报技术  2011, Vol. 27 Issue (2): 69-75    DOI: 10.11925/infotech.1003-3513.2011.02.11
  情报分析与研究 本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索 |
微博客用户特性及动机分析——以和讯财经微博为例
赵文兵, 朱庆华, 吴克文, 黄奇
南京大学信息管理系 南京 210093
Analysis of Micro-blogging User Character and Motivation ——Take Micro-blogging of Hexun.com as an Example
Zhao Wenbing, Zhu Qinghua, Wu Kewen, Huang Qi
Department of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210093,China
全文: PDF(632 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

以国内财经网站和讯微博为例,使用计量学方法,对用户特性进行统计分析,并使用可视化软件Pajek进行可视化分析。研究表明,微博客用户的特性,关注者数、被关注者数和博文数均具有统计特性,地域差异明显;另外,两种类型的用户群体之和占用户总体的近90%,具有很强的代表性,为深入研究微博客用户行为提供参考。

服务
把本文推荐给朋友
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
赵文兵
朱庆华
吴克文
黄奇
关键词 微博客用户特性用户动机社会网络分析幂律分布    
Abstract

Using metrological methods, this paper analyzes data crawled from micro-blogging of Hexun.com and also uses Pajek to view the social network structure of Hexun micro-blogging. The result shows that, the characters of micro-blogging users have favorable statistic characteristics, and the regional disparities between micro-blogging users are quite remarkable. Moreover, two kinds of micro-blogging users account for almost 90% of the total users. This paper is helpful for other researchers to study micro-blogging users behavior.

Key wordsMicro-blogging    User character    User motivation    Social network analysis    Power-law distribution
收稿日期: 2010-12-10     
: 

G203

 
基金资助:

本文系国家社会科学基金重点项目“互联网用户群体协作行为模式的理论与应用研究”(项目编号:10ATQ004)、教育部人文社会科学研究规划项目“Web2.0环境下用户生成内容激励机制与评价机制的设计及其协同研究”(项目编号:09YJA870014)和江苏省研究生科研创新计划“Web 2.0用户群体协作过程与冲突解决机制研究”(项目编号:CX10B_022R)的研究成果之一。

引用本文:   
赵文兵, 朱庆华, 吴克文, 黄奇. 微博客用户特性及动机分析——以和讯财经微博为例[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(2): 69-75.
Zhao Wenbing, Zhu Qinghua, Wu Kewen, Huang Qi. Analysis of Micro-blogging User Character and Motivation ——Take Micro-blogging of Hexun.com as an Example. New Technology of Library and Information Service, DOI:10.11925/infotech.1003-3513.2011.02.11.
链接本文:  
http://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2011.02.11


[1] 微博客-维基百科 . . http://zh.wikipedia.org/zh-cn/%E5%BE%AE%E5%8D%9A%E5%AE%A2.

[2] 微博_百度百科 . .http://baike.baidu.com/view/1567099.htm.

[3] Broder A, Kumar R, Maghoul F, et al. Graph Structure in the Web
[J].Computer Networks,2000,33(1-6): 309-320.

[4] Nardi B A, Schiano D J, Gumbrecht M, et al. Why We Blog
[J].Communications of the ACM, 2004,47(12): 41-46.

[5] Honeycutt C, Herring S C. Beyond Microblogging: Conversation and Collaboration via Twitter . In: Proceedings of the 42nd Hawaii International Conference on System Sciences.2009:1-10.

[6] Java A, Song X, Finin T, et al. Why We Twitter: Understanding Micro-blogging Usage and Communities . In: Proceedings of the 9th WebKDD and 1st SNA-KDD 2007 Workshop on Web Mining and Social Network Analysis, University of Maryland, Baltimore County. ACM Press, 2007

[7] Naaman M, Boase J, Lai C H. Is It Really About Me?:Message Content in Social Awareness Streams . In: Proceedings of the 2010 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, New York.2010: 189-192.

[8] 黄朔. 媒介融合视域中微博多级传播模式探究
[J]. 东南传播 ,2010(6):99-101.

[9] 卢金珠. 微博客传播特性及盈利模式分析
[J]. 现代传播 ,2010(4):127-130.

[10] 王树义,王鑫. 基于微博客Twitter的企业竞争情报搜集
[J]. 情报学报 ,2010,29(3):545-552.

[11] 崔争艳. 基于语义的微博短信息分类
[J]. 现代计算机:专业版 ,2010(8):18-20.

[12] 王晓光.微博客用户行为特征与关系特征实证分析——以“新浪微博”为例
[J]. 图书情报工作 ,2010,54(14):66-70.

[13] 夏雨禾. 微博互动的结构与机制——基于对新浪微博的实证研究
[J]. 新闻与传播研究 ,2010(4):60-69.

[14] Barabasi A L, Albert R. Emergence of Scaling in Random Networks
[J].Science, 1999,286(5439): 509-512.

[1] 郭博,赵隽瑞,孙宇. 社会化问答社区用户行为统计特性及其动力学分析: 以知乎网为例[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(4): 48-58.
[2] 陈芬,付希,何源,薛春香. 融合社会网络分析与影响力扩散模型的微博意见领袖发现研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 60-67.
[3] 王忠义,张鹤铭,黄京,李春雅. 基于社会网络分析的网络问答社区知识传播研究[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(11): 80-94.
[4] 李飞,张健,王宗水. 社会化推荐研究进展与发展趋势演化*——基于文献计量和社会网络分析的视角[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 22-35.
[5] 范如霞,曾建勋,高亚瑞玺. 基于合作网络的学者动态学术影响力模式识别研究[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(4): 30-37.
[6] 王曰芬,靳嘉林. 比较分析《现代图书情报技术》近10年发文特征与发展趋势*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(9): 1-16.
[7] 吴应良, 姚怀栋, 李成安. 一种引入间接信任关系的改进协同过滤推荐算法[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(9): 38-45.
[8] 任妮, 周建农. 合著网络加权模式下科研团队的发现与评价研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(9): 68-75.
[9] 谭旻, 许鑫. 学术博客推荐网络的h度实证——以科学网博客为例[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(7-8): 31-36.
[10] 黄微, 高俊峰, 王晨, 齐玥. 基于社会网络分析的隐性知识推送服务方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(2): 48-54.
[11] 何静, 郭进利, 徐雪娟. 微博用户行为统计特性及其动力学分析[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(7/8): 94-100.
[12] 周姗姗, 毕强, 高俊峰. 基于社会网络分析的信息检索结果可视化呈现方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2013, 29(11): 81-85.
[13] 梁辰, 徐健. 社会网络可视化的技术方法与工具研究[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(5): 7-15.
[14] 袁园, 孙霄凌, 朱庆华. 微博用户关注兴趣的社会网络分析[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(2): 68-75.
[15] 王继民, 李雷明子, 张鹏. 搜索引擎日志挖掘领域的论文合著网络分析[J]. 现代图书情报技术, 2011, 27(4): 58-63.
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
版权所有 © 2015 《数据分析与知识发现》编辑部
地址:北京市海淀区中关村北四环西路33号 邮编:100190
电话/传真:(010)82626611-6626,82624938
E-mail:jishu@mail.las.ac.cn