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在線內(nèi)容早期傳播的影響因素研究——經(jīng)濟與管理
作者:胡開遠、王少劍來源:原創(chuàng)日期:2013-06-28人氣:1012
一、引言
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,以社會化媒體為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷誕生和繁榮,從最早的博客、播客、維基一直到最近流行的社交網(wǎng)絡(luò)、微博客,不同的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺上累積了龐大的用戶基礎(chǔ)。據(jù)iUserTracker最新的調(diào)查顯示①,截至2012年5月,社區(qū)交友服務(wù)覆蓋人數(shù)超4億,滲透率達80%,其中,微博及SNS的覆蓋人數(shù)最多,微博覆蓋人數(shù)約為2.7億人,SNS覆蓋人數(shù)約為2.6億人。借助這些平臺,用戶持續(xù)不斷地發(fā)布和傳播著各種各樣的信息,使得互聯(lián)網(wǎng)在線內(nèi)容呈現(xiàn)出欣欣向榮的景象。
在繁榮的背后,可以關(guān)注到在線內(nèi)容特有的現(xiàn)象:少數(shù)內(nèi)容在短期內(nèi)獲得了大量的關(guān)注和傳播而成為熱點,而大多數(shù)內(nèi)容則人氣平庸,在誕生后不久便退出了人們的視線。這一現(xiàn)象,在具有協(xié)同過濾(collaborative filtering)功能特性的社會化媒體中顯得尤為突出:用戶往往只關(guān)注和傳播自身感興趣的人發(fā)布的內(nèi)容,從而形成基于興趣的關(guān)注鏈條,當(dāng)內(nèi)容符合用戶群體的興趣時將得以沿著鏈條持續(xù)傳播,否則將很快停止傳播并消退。這使得在線內(nèi)容的傳播成為了包括企業(yè)組織和政府機構(gòu)在內(nèi)的許多社會化媒體用戶所關(guān)注的問題,因為準確而實時的在線內(nèi)容流行度預(yù)測一方面使得企業(yè)能夠通過對內(nèi)容訪問的定價和廣告投放實現(xiàn)收益的最大化(Lerman和Hogg,2010)[1],另一方面有助于政府把握和掌控網(wǎng)絡(luò)輿情,積極回應(yīng)民眾通過網(wǎng)絡(luò)渠道的訴求并治理傳播中的有害信息。
盡管對在線內(nèi)容的流行度(popularity)和網(wǎng)絡(luò)熱點的研究提出了不少能實時發(fā)現(xiàn)熱門話題的算法和模型,然而對于特定在線內(nèi)容是否能夠成為熱點的問題則有待進一步的研究探索?;诖?,本研究首先對國內(nèi)外有關(guān)研究進行介紹和評述,然后以新聞微博帳號為研究對象,采用用戶訪談與歷史數(shù)據(jù)抓取與分析相結(jié)合的方式,探索并驗證在線內(nèi)容早期傳播的影響因素。
二、相關(guān)研究評述
在國外,在線內(nèi)容流行度的預(yù)測已經(jīng)受到學(xué)者們的關(guān)注。Wu和Huberman(2007)通過分析digg.com上近100萬人的互動情況,確定數(shù)千個新故事的關(guān)注的增長和消退,并驗證了一個用于預(yù)測故事生命周期的動力學(xué)和統(tǒng)計分布的理論模型[2];Saha和Sindhwani(2012)提出了一個基于文本內(nèi)容的在線非負矩陣因子分解框架,用于預(yù)測即將產(chǎn)生的熱點主題,并且取得良好效果[3]。
在國內(nèi),不少學(xué)者也提出了不同的網(wǎng)絡(luò)熱點探索和發(fā)現(xiàn)方法,如劉星星等(2008)面向互聯(lián)網(wǎng)新聞設(shè)計了熱點事件發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),能夠根據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)特定時期內(nèi)的熱點事件[4];基于已有的熱點挖掘和輿情分析技術(shù),吳方照(2012)實現(xiàn)了一個完整的網(wǎng)絡(luò)熱點話題挖掘與分析系統(tǒng),能夠確保獲取的熱點話題的時效性[5]。這些研究的特點在于基于一定的算法構(gòu)建模型,然后通過網(wǎng)站的宏觀歷史數(shù)據(jù)對模型進行驗證,并且能夠用于新熱點的發(fā)掘和預(yù)測。然而,這些模型無法用于對具體內(nèi)容的傳播以及流行度的預(yù)測,而對于具體的用戶而言,更關(guān)心的往往是特定的內(nèi)容(通常是用戶自身發(fā)布的內(nèi)容)能否獲得廣泛傳播并成為熱點。要回答這一問題,首先需要理解在線內(nèi)容傳播的過程。
在線內(nèi)容的傳播通??梢苑譃樵缙趥鞑ズ烷L期傳播兩個階段。在早期傳播階段,內(nèi)容的傳播主要受到哈羅德·拉斯韋爾提出的傳播“5W”(Who says what in which channel to who with what effect)模式,即內(nèi)容發(fā)布者、內(nèi)容本身、傳播媒體(渠道)、內(nèi)容接收者以及傳播效果的影響,因為在這一階段,內(nèi)容往往只是傳播至發(fā)布源的直接關(guān)注者,二次傳播尚未開始;而長期傳播,則受到包括協(xié)同過濾機制在內(nèi)的許多其他因素的影響:一方面,一些內(nèi)容的接收者進一步也成為內(nèi)容的分發(fā)者,因而后來的內(nèi)容接收者將可能感受到多個層次的內(nèi)容來源(Sundar,2007)[6];另一方面,媒體對多次傳播的內(nèi)容提供了多樣化的線索,這些線索能夠幫助用戶評估內(nèi)容,從而也會影響內(nèi)容的進一步傳播,如在新浪微博中,已被用戶大量討論的話題會成為熱門話題,從而出現(xiàn)在首頁右側(cè)的熱門話題榜中,進一步引發(fā)了其他用戶的關(guān)注和討論。
盡管內(nèi)容的長期傳播機制十分復(fù)雜,然而多個研究表明,內(nèi)容的早期傳播情況對長期傳播有良好的預(yù)測能力。例如,Szabo和Huberman(2010)的研究表明,在線內(nèi)容的長期流行度(popularity)可以通過早期的用戶訪問量來預(yù)測,其誤差不高于10%[7];Lerman和Hogg(2010)指出,盡管大量因素在影響內(nèi)容傳播的先驗預(yù)測,但基于早期內(nèi)容出現(xiàn)的用戶反應(yīng)能夠預(yù)測內(nèi)容未來的流行度[1]。因此,部分學(xué)者將研究重點放在了在線內(nèi)容的早期傳播上,并探索出了一些可能影響用戶分享內(nèi)容的意愿并最終影響內(nèi)容流行度的因素,如發(fā)布者(來源)的可信度(Ha和Ahn,2011)[8]、內(nèi)容質(zhì)量(Agarwal等,2008)[9]、接收者對內(nèi)容質(zhì)量、風(fēng)險的感知和信任(厲鐘靈,2012)[10]、用戶的動機(Marett和Joshi,2009)[11]以及對在線社區(qū)的參與度(Chang和Chuang,2011)[12]等。這些研究的特點在于回歸到微觀的傳播行為中,基于對個體用戶行為意愿的研究得出結(jié)論,所采用的模型的因變量往往是用戶對內(nèi)容的分享或轉(zhuǎn)發(fā)意愿而非實際的早期傳播效果,因而有待在實際的傳播情境中進行驗證。
綜上所述,本研究將從內(nèi)容發(fā)布者的實踐出發(fā),重點關(guān)注與內(nèi)容發(fā)布相關(guān)的因素對早期傳播的影響。
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,以社會化媒體為代表的新型互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用不斷誕生和繁榮,從最早的博客、播客、維基一直到最近流行的社交網(wǎng)絡(luò)、微博客,不同的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)平臺上累積了龐大的用戶基礎(chǔ)。據(jù)iUserTracker最新的調(diào)查顯示①,截至2012年5月,社區(qū)交友服務(wù)覆蓋人數(shù)超4億,滲透率達80%,其中,微博及SNS的覆蓋人數(shù)最多,微博覆蓋人數(shù)約為2.7億人,SNS覆蓋人數(shù)約為2.6億人。借助這些平臺,用戶持續(xù)不斷地發(fā)布和傳播著各種各樣的信息,使得互聯(lián)網(wǎng)在線內(nèi)容呈現(xiàn)出欣欣向榮的景象。
在繁榮的背后,可以關(guān)注到在線內(nèi)容特有的現(xiàn)象:少數(shù)內(nèi)容在短期內(nèi)獲得了大量的關(guān)注和傳播而成為熱點,而大多數(shù)內(nèi)容則人氣平庸,在誕生后不久便退出了人們的視線。這一現(xiàn)象,在具有協(xié)同過濾(collaborative filtering)功能特性的社會化媒體中顯得尤為突出:用戶往往只關(guān)注和傳播自身感興趣的人發(fā)布的內(nèi)容,從而形成基于興趣的關(guān)注鏈條,當(dāng)內(nèi)容符合用戶群體的興趣時將得以沿著鏈條持續(xù)傳播,否則將很快停止傳播并消退。這使得在線內(nèi)容的傳播成為了包括企業(yè)組織和政府機構(gòu)在內(nèi)的許多社會化媒體用戶所關(guān)注的問題,因為準確而實時的在線內(nèi)容流行度預(yù)測一方面使得企業(yè)能夠通過對內(nèi)容訪問的定價和廣告投放實現(xiàn)收益的最大化(Lerman和Hogg,2010)[1],另一方面有助于政府把握和掌控網(wǎng)絡(luò)輿情,積極回應(yīng)民眾通過網(wǎng)絡(luò)渠道的訴求并治理傳播中的有害信息。
盡管對在線內(nèi)容的流行度(popularity)和網(wǎng)絡(luò)熱點的研究提出了不少能實時發(fā)現(xiàn)熱門話題的算法和模型,然而對于特定在線內(nèi)容是否能夠成為熱點的問題則有待進一步的研究探索?;诖?,本研究首先對國內(nèi)外有關(guān)研究進行介紹和評述,然后以新聞微博帳號為研究對象,采用用戶訪談與歷史數(shù)據(jù)抓取與分析相結(jié)合的方式,探索并驗證在線內(nèi)容早期傳播的影響因素。
二、相關(guān)研究評述
在國外,在線內(nèi)容流行度的預(yù)測已經(jīng)受到學(xué)者們的關(guān)注。Wu和Huberman(2007)通過分析digg.com上近100萬人的互動情況,確定數(shù)千個新故事的關(guān)注的增長和消退,并驗證了一個用于預(yù)測故事生命周期的動力學(xué)和統(tǒng)計分布的理論模型[2];Saha和Sindhwani(2012)提出了一個基于文本內(nèi)容的在線非負矩陣因子分解框架,用于預(yù)測即將產(chǎn)生的熱點主題,并且取得良好效果[3]。
在國內(nèi),不少學(xué)者也提出了不同的網(wǎng)絡(luò)熱點探索和發(fā)現(xiàn)方法,如劉星星等(2008)面向互聯(lián)網(wǎng)新聞設(shè)計了熱點事件發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),能夠根據(jù)大規(guī)模數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)特定時期內(nèi)的熱點事件[4];基于已有的熱點挖掘和輿情分析技術(shù),吳方照(2012)實現(xiàn)了一個完整的網(wǎng)絡(luò)熱點話題挖掘與分析系統(tǒng),能夠確保獲取的熱點話題的時效性[5]。這些研究的特點在于基于一定的算法構(gòu)建模型,然后通過網(wǎng)站的宏觀歷史數(shù)據(jù)對模型進行驗證,并且能夠用于新熱點的發(fā)掘和預(yù)測。然而,這些模型無法用于對具體內(nèi)容的傳播以及流行度的預(yù)測,而對于具體的用戶而言,更關(guān)心的往往是特定的內(nèi)容(通常是用戶自身發(fā)布的內(nèi)容)能否獲得廣泛傳播并成為熱點。要回答這一問題,首先需要理解在線內(nèi)容傳播的過程。
在線內(nèi)容的傳播通??梢苑譃樵缙趥鞑ズ烷L期傳播兩個階段。在早期傳播階段,內(nèi)容的傳播主要受到哈羅德·拉斯韋爾提出的傳播“5W”(Who says what in which channel to who with what effect)模式,即內(nèi)容發(fā)布者、內(nèi)容本身、傳播媒體(渠道)、內(nèi)容接收者以及傳播效果的影響,因為在這一階段,內(nèi)容往往只是傳播至發(fā)布源的直接關(guān)注者,二次傳播尚未開始;而長期傳播,則受到包括協(xié)同過濾機制在內(nèi)的許多其他因素的影響:一方面,一些內(nèi)容的接收者進一步也成為內(nèi)容的分發(fā)者,因而后來的內(nèi)容接收者將可能感受到多個層次的內(nèi)容來源(Sundar,2007)[6];另一方面,媒體對多次傳播的內(nèi)容提供了多樣化的線索,這些線索能夠幫助用戶評估內(nèi)容,從而也會影響內(nèi)容的進一步傳播,如在新浪微博中,已被用戶大量討論的話題會成為熱門話題,從而出現(xiàn)在首頁右側(cè)的熱門話題榜中,進一步引發(fā)了其他用戶的關(guān)注和討論。
盡管內(nèi)容的長期傳播機制十分復(fù)雜,然而多個研究表明,內(nèi)容的早期傳播情況對長期傳播有良好的預(yù)測能力。例如,Szabo和Huberman(2010)的研究表明,在線內(nèi)容的長期流行度(popularity)可以通過早期的用戶訪問量來預(yù)測,其誤差不高于10%[7];Lerman和Hogg(2010)指出,盡管大量因素在影響內(nèi)容傳播的先驗預(yù)測,但基于早期內(nèi)容出現(xiàn)的用戶反應(yīng)能夠預(yù)測內(nèi)容未來的流行度[1]。因此,部分學(xué)者將研究重點放在了在線內(nèi)容的早期傳播上,并探索出了一些可能影響用戶分享內(nèi)容的意愿并最終影響內(nèi)容流行度的因素,如發(fā)布者(來源)的可信度(Ha和Ahn,2011)[8]、內(nèi)容質(zhì)量(Agarwal等,2008)[9]、接收者對內(nèi)容質(zhì)量、風(fēng)險的感知和信任(厲鐘靈,2012)[10]、用戶的動機(Marett和Joshi,2009)[11]以及對在線社區(qū)的參與度(Chang和Chuang,2011)[12]等。這些研究的特點在于回歸到微觀的傳播行為中,基于對個體用戶行為意愿的研究得出結(jié)論,所采用的模型的因變量往往是用戶對內(nèi)容的分享或轉(zhuǎn)發(fā)意愿而非實際的早期傳播效果,因而有待在實際的傳播情境中進行驗證。
綜上所述,本研究將從內(nèi)容發(fā)布者的實踐出發(fā),重點關(guān)注與內(nèi)容發(fā)布相關(guān)的因素對早期傳播的影響。
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