流感疫情背景下的用戶行為和信息傳播特性研究.pdf

1、社交媒體擁有巨大的用戶群體，這些用戶在社交媒體中留下的活動(dòng)記錄不僅是用戶行為的真實(shí)反映，同時(shí)也記錄著社交媒體中的信息傳播過(guò)程。為研究應(yīng)急事件背景下用戶行為及信息傳播過(guò)程，本文以流感疫情為背景，采用自主研制的主題微博數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)抓取了新浪微博中與H1N1流感疫情、H7N9流感疫情和普通流感相關(guān)的數(shù)據(jù)集合，以三份數(shù)據(jù)集合為研究對(duì)象，從用戶屬性和博文屬性兩個(gè)角度對(duì)用戶行為進(jìn)行了分析，以博文轉(zhuǎn)發(fā)樹(shù)為基礎(chǔ)研究了H7N9流感疫情背景下的信息傳播結(jié)構(gòu)

2、特性。
　　為了完成特定時(shí)間范圍內(nèi)指定主題的微博數(shù)據(jù)采集工作，自主研制了主題微博數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)WeiboCrawler，該系統(tǒng)突破了新浪微博開(kāi)放平臺(tái)APIs對(duì)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)獲取次數(shù)的限制問(wèn)題，使用該系統(tǒng)抓取了新浪微博中與流感主題相關(guān)的三份數(shù)據(jù)集合，數(shù)據(jù)集合包括與流感主題討論相關(guān)的用戶檔案信息、原創(chuàng)博文信息和轉(zhuǎn)發(fā)博文信息。
　　為了準(zhǔn)確清晰的描述數(shù)據(jù)集合中的實(shí)體屬性，對(duì)數(shù)據(jù)集合中的實(shí)體進(jìn)行了嚴(yán)格的形式化定義，進(jìn)而構(gòu)建了由用戶實(shí)體、博文

3、實(shí)體和轉(zhuǎn)發(fā)行為實(shí)體組成的微博用戶行為模型WUB；以原創(chuàng)博文為根節(jié)點(diǎn)，基于轉(zhuǎn)發(fā)關(guān)系采用遞歸方法構(gòu)造了博文轉(zhuǎn)發(fā)樹(shù)，為了嚴(yán)格、清晰的描述微博信息傳播過(guò)程，給出了包含大小、深度、寬度和度四項(xiàng)結(jié)構(gòu)特性的博文轉(zhuǎn)發(fā)樹(shù)模型，進(jìn)而研究微博信息傳播結(jié)構(gòu)特性。
　　在用戶行為分析方面有以下結(jié)論：（1）新浪微博空間中討論流感疫情的用戶主要分布在發(fā)達(dá)地區(qū)，微博用戶地域分布情況與相應(yīng)地域流感疫情的嚴(yán)重程度不具有正相關(guān)性；用戶的好友/粉絲數(shù)量分布體現(xiàn)了“鄧巴數(shù)

4、字”，新浪微博中用戶之間的互惠性較低。（2）在一定范圍內(nèi)，用戶社交關(guān)系的稠密程度對(duì)用戶的活躍度有影響；對(duì)不同類別的用戶行為分析發(fā)現(xiàn)男性用戶、認(rèn)證用戶參與應(yīng)急事件討論的主動(dòng)性更強(qiáng)；按內(nèi)容屬性對(duì)博文進(jìn)行分類研究發(fā)現(xiàn)利用新浪微博提供的功能屬性有利于博文獲得更多的關(guān)注；博文轉(zhuǎn)發(fā)/評(píng)論次數(shù)分布符合重尾分布。
　　在信息傳播結(jié)構(gòu)特性研究方面發(fā)現(xiàn)：（1）博文轉(zhuǎn)發(fā)樹(shù)的四項(xiàng)結(jié)構(gòu)特性分布符合重尾分布；博文轉(zhuǎn)發(fā)樹(shù)具有深度小、密度大的結(jié)構(gòu)特性；博文流行程