微博客用户行为特征实证分析
微博客用户行为特征实证分析(全文)
微博客用户行为特征实证分析[[ [分类号]G206 TP3931 引言近年来国内微博客进展迅速，除新浪、搜狐和XX易三大门户XX站先后创建各自的微博客平台外，多家互联XX公司、电子商务XX站甚至传媒XX站也纷纷在各自的XX站上开办了微博客。
与其他互联XX交流工具不同的是，微博客的意义并不仅仅是一个单纯的信息传播和交流的工具，它惊人的信息扩散能力在许多领域都蕴含着潜在的应用前景。
在美国，政府已将Twitter 作为GJ重大事件紧急通报系统，多家企业成立了专门的Twitter 营销部门，一些教育机构已开始将微博客作为教育的辅助平台；在我国，企业正积极开始尝试利用微博客营销。
尽管人们已经意识到微博客可能存在着巨大的应用潜力，但对于如何有效地利用它达到预期目标仍感到很迷茫，在Emrketer的一项调查中，多家企、表示不知道如何利用这一工具进行XX络营销。
微博客的应用前景涉及多个领域，无论是政府、媒体、教育机构还是企业，他们都需要从自身需求去考量微博客的不同价值及利用方法，而对微博客在各自领域应用潜力的挖掘以及具体实现途径，则取决于对微博客用户的理解和把握。
因此，选择主流的微博客平台，基于大样本数据，多角度分析当前微博客用户在利用微博客过程中反映的各种行为特征具有较为重要的现实意义。
2 数据采集用户行为特征研究通常是抽取一定样本量的用户属性数据和行为数据，利用数理统计等方法对数据进行归纳、统计和分析。
本文选取国内影响最大、用户人数最多的新浪微蹲客作为研究平台，设计程序采集相关数据从多个角度考察用户特征。
采集时间从20XX年3月1日0时0分到3月8日9时40分。
理论上认为样本量越大越好，但实践中发现，样本量过大不仅造成数据采集和存贮困难，而且在分析时运算速度也变得很慢。
在权衡样本数量及操作可行性后，本研究采纳了取两个样本的方法，一个样本量较大(以下统称该样本为大样本)，但采集的字段相对少一些；另一个样本量较小(以下统称该样本为小样本)，采集的字段更为丰富，几乎包括了新浪微博客平台提供的各项字段。
微博客用户特性分析——以“新浪微博”为例
随 着旅行 社 电子 商务 环境 的
日 益 成 熟 ，０ Ｔ Ａ（ （ ） ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ Ｔ ｒ ａ ｖ ｃ ｌ
的 业 务 职 能 ，不 仅 影响 着 旅 行 社 企 业 的 业 绩 和 口碑 ，更 代 表 着 旅 行 社 企 业 的 社 会 影 响力 和 发 展潜力。
Ａ ｇ ｅ ｎ ｔ ，在 线 旅 行 社 ）迅 速 成 为 继 传统 ｆ １市 经 营 后 的 新 型 旅 游 产 品 营 销 平 台。 然 而 Ｗ ｅ ｂ开 发 技 术 的
状的根本原因 ，更有不少 中小旅行社企业甚至 只把 ＯＴ Ａ作为 减轻企 业线下工 作量 的简单工 具 和 网 络 名 片 ， 更 是 失之 毫厘 谬 以 千里 。
２ ． ２模 糊 的 用 户 需 求 分析
【 关 键 词 】 系统 分 析
０ Ｔ Ａ 表 现 层 研 究 Ｍ ＶＣＷｅ ｂ开 发模 式 ，它 很 好 的 降 低 了 数 据 、操 作 及 表 现三
术 实 力 的竞 争 对 手 ， 以 国 中 青 为 代 表 的 传 统 旅 行 社 该 如 何 发展 具 有 竞 争 力 的在 线 业务 成 为 了 目前 旅 行 社 必 须 回答 的严 峻 问题 。 却 始 终 无 法 带 来 预 期 的 在 线运 营 收益 成 为 了 旅 行 社 电商 化 的一 大 窘 境 ，撇 开 企 业 资 本 投 入 和 市 场 渠 道 的 不 同 ，我 们 认 为模 糊 的用 户 需 求 分 析 和 核 心 竞 争 力 的 缺 失 ，从 而 盲 目学 习携 程 网 的 Ｗｅ ｂ表 现层 设 计 ，是 造 成 传 统 ＯＴ Ａ 窘 困 现
携 程、 艺 龙 主 营 业 务 是 票 务 预 订 ，而 层之间的耦合度 ，实现 了不 同系统对象 的合理 ＯＴ Ａ 的主营业 务是 整合 后的 旅游 线路和 旅游 封装 ，大量 ＭＶＣ开 发框 架 的涌 现为 ＯＴ Ａ 的 服 务预 订，两者用 户群的需求是截然不同的。 搭建提供 了丰富的技术实现手段 （ 本文不做赘 购买票 务的携程 网用户往 往具有明确的购买诉 淘宝 网 的成 功 使得在 线 消费模 式逐 渐被 述 ），但是开 发技术的成 熟和发展却并未带来 求 ，他们大都 已经体验过酒店和 机票类 型的产 社 会认同和接纳 ，并展现 出了巨大的发展潜力 等价 的行业发展和企 业利润 ，这 成为软件工程 品 ，清 楚 知 道 自 己想 要 的是 什 么 ， 加上 酒 店 和 领 域 的 重 要 研 究 课 题 ，也 成 为旅 游 行业 当 下必 和 影 响 力 ， 足 不 出 户 的 商 品 咨 询 和 在 线 购 买 越 机 票 产 品本 身 的标 准 化 程 度 较 高 ，产 品特 点较 须 要 解 决 的 难 题 。 来 越 成 为 人 们 对 商 家 和 品牌 的 一 种 业 务 需 求 ， 与 传 统 桌 面开 发 所 不 同 的是 ，在 如 今 为 明 确 ，因 此 用 户 能 够 快 捷 的根 据 网站 所 提 供 在 这 样 的 大 环 境 推 动 下 ，传 统 旅 游 业 也 不 失 ＯＴ Ａ 发 展 的 初 期 ，模 型 层 Ｍ 和 控 制 层 ｃ 的提 的 简 单 文 字 和 图片 资 料 进 行 产 品 选 择 ，一 旦 找 时 机 的 加 大 了对 电子 商 务 的 投 入 ，ＯＴ Ａ 迅 速 Ａ平 台的运行 效率和 技术 到 符 合 心 理 预 期 的 产 品 ，购 买 意 愿 就 能 够 转 化 成为继 传统门市经营 后的新 型旅游服务营销平 升虽 然能够 改变 ＯＴ 为消费 ；而购买旅游线路产品的旅行社用户对 台。旅行社企业 是否具 备 自建的营销网站 ，该 运营成本 ，但却不会直接带 来用户 消费 ，更直
微博用户行为及其分析方法
微博用户行为及其分析方法随着社交网络的兴起，微博已经成为了很多人日常生活中不可或缺的一部分。
作为一种虚拟社交工具，微博用户行为的研究已经成为了社会学、心理学、传播学、计算机科学等领域的研究热点。
本文将对微博用户行为及其分析方法进行综述。
一、微博用户行为的特点1、短小精干的表达方式微博用户的信息表达方式主要以短小精干的形式为主，这种表达方式比较容易被用户接受和传播，也符合现代人们追求快捷、简单、直接的表达方式，因此在社交网络中具有广泛的应用。
2、关注社会热点事件微博用户喜欢关注社会热点事件，这种行为不仅可以扩大自己的社交圈，还可以获取最新的信息和观点，从而更好地参与社交活动和社会事件。
3、交流互动和社交微博用户更喜欢在互动和社交方面进行行为，不仅可以增强自己在社交网络中的影响力，还可以互相借鉴、反思、分享各种知识和社会经验。
二、微博用户行为的分析方法1、社会网络分析社会网络分析是一种基于“节点”和“连边”理论的分析方法，它主要研究人与人之间的各种社交行为，包括信息传播、影响力分析、社交群落的发现和演化规律等。
2、文本分析文本分析是一种通过计算机技术对文本信息进行挖掘和分析的方法，它涉及到自然语言处理、信息检索、数据挖掘等领域，在微博用户行为分析中，文本分析主要用来分析微博用户的话题、情感和用户行为等方面。
3、空间分析空间分析是一种基于地理信息系统技术的分析方法，它可以将微博用户在社交网络中的行为与地理位置信息结合起来，探索用户的社交活动区域、影响范围、人口分布等方面的规律。
三、微博用户行为分析的应用1、舆情监测微博用户行为分析可以帮助政府、企业、媒体等部门对公众舆情进行监测、预警和应对，发现和解决重大社会事件，维护社会稳定和民生和谐。
2、粉丝分析微博用户行为分析可以帮助新媒体账号的管理者了解其粉丝的属性、兴趣和行为等方面，从而更好地制定运营策略，增加用户黏度和社交影响力。
3、市场分析微博用户行为分析可以帮助企业了解消费者的购买行为、偏好和需求等方面的信息，从而制定更精准的营销策略，提高市场竞争力。
微博用户研究报告
微博用户研究报告微博用户研究报告一、研究背景随着互联网的发展，社交媒体平台成为人们重要的交流和获取信息的渠道之一。
微博作为中国最具影响力的社交媒体平台之一，吸引了大量用户的关注和使用。
因此，研究微博用户的行为和特点对于了解社交媒体的影响力和用户需求具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在分析微博用户的特点和行为，揭示他们使用微博的目的和偏好，以及影响他们的因素。
三、研究方法本研究采用问卷调查的方式进行数据收集，共有1000名微博用户参与。
问卷包括用户个人信息、微博使用频率、使用目的、关注内容等多个方面的问题。
四、研究结果1. 微博用户特点：根据问卷结果，微博用户的年龄主要集中在18-35岁之间，性别比例相对平衡，大部分用户有高中或本科以上学历。
2. 微博使用频率：大部分用户每天至少使用微博一次，且每天的使用时长超过1小时。
3. 微博使用目的：用户使用微博的主要目的是获取资讯和娱乐，其次是社交交流和表达个人观点。
4. 关注内容：用户关注的内容主要包括娱乐明星、时事热点、生活常识和美食等。
5. 影响因素：用户在选择关注对象时，更注重内容的真实性和可信度，同时也受到朋友圈的推荐和热度的影响。
五、研究结论通过对微博用户的调查和分析，我们得出以下结论：1. 微博已经成为了用户获取资讯和娱乐的重要平台，吸引了广大用户的关注和使用。
2. 微博用户的年龄在年轻人群中占据主导地位，对于年轻人的影响力较大。
3. 用户的微博使用频率较高，表明微博已经成为用户日常生活中不可或缺的一部分。
4. 用户对于微博上的内容真实性和可信度非常关注，对于虚假信息和谣言的传播具有较高的警惕性。
六、研究建议基于以上结论，我们提出以下建议：1. 微博平台应该加强对虚假信息和谣言的审查和管理，提供用户更可信的资讯和内容。
2. 微博用户群体主要为年轻人，可以通过在平台上推广优质内容和活动来吸引更多用户的关注。
3. 微博平台可以通过提供更多的娱乐和社交交流功能来增加用户黏性和使用时长。
微博用户行为研究报告
微博用户行为研究报告
根据对微博用户行为的研究和分析，得出以下结论：
首先，微博用户的行为表现出极高的参与度和互动性。
用户在微博上发布内容、点赞、评论和转发信息，形成了庞大的用户社交网络。
用户对于热点话题、明星八卦等感兴趣的话题热情高涨，积极参与讨论和交流。
其次，微博用户倾向于关注和追求新鲜事物和时事热点。
他们喜欢获取最新的资讯，关注热门事件和话题。
更多的用户会在微博上跟随一些新闻机构和名人，及时了解最新动态。
微博平台相对于其他社交媒体平台，更加注重时效性，用户更容易找到他们感兴趣的内容。
此外，用户对于原创内容的认同度较高。
微博用户愿意分享自己的观点、经验和感受，同时也乐于转发和传播他人的优质原创内容。
用户之间会通过互相点赞、评论和转发来互动和交流，形成了一个庞大的信息传播网络。
另外，微博用户也倾向于使用图片、视频等多媒体形式的信息呈现。
这与用户在移动互联网时代的使用习惯有关。
图片和视频更容易引起用户的注意和共鸣，提升信息的传播效果。
因此，微博上涌现了许多热门的图片和视频内容，受到用户的喜爱和追捧。
最后，微博用户的行为也受到社交关系和社会影响的影响。
用户更容易受到自己关注的用户的观点和意见的影响，形成信息
的过滤和筛选机制。
此外，微博也给用户提供了一个展示自我的平台，用户通过分享自己的观点和经历来塑造自己的社交形象。
综上所述，微博用户行为具有参与度高、喜好实时资讯、追求原创内容、偏爱多媒体信息和受社交关系影响的特点。
这些特点对于微博平台的优化和用户行为的引导具有一定指导意义。
微博社交网络中的用户行为分析方法研究
微博社交网络中的用户行为分析方法研究随着社交网络的快速发展，微博作为中国最具影响力的社交媒体平台之一，吸引着数亿用户的关注和参与。
在这个庞大的微博社交网络中，用户的行为呈现出丰富多样的特征，如何分析和理解这些用户行为对于精准推送、舆情监测、用户画像等应用具有重要意义。
本文将探讨微博社交网络中的用户行为分析方法，并提出相应的研究思路和方法。
一、微博数据的获取与预处理要进行微博社交网络中的用户行为分析，首先需要获取微博数据并进行预处理。
常见的获取微博数据的方式包括使用微博的API接口、爬虫技术等。
获取到的数据需要进行去重、过滤垃圾信息、分词等处理，以提高后续分析的准确性和效率。
二、用户行为的特征抽取与表示方法在微博社交网络中，用户的行为表现出了多样性和复杂性。
为了更好地分析和理解用户行为，需要从微博数据中抽取出一些关键的行为特征，并找到合适的表示方法。
常见的用户行为特征包括用户关注与粉丝数量、微博数量、转发与评论数量、微博内容的情感倾向等。
而用户行为的表示方法可以采用向量表示、矩阵分解等。
三、用户行为的分类与聚类方法用户行为的分类与聚类是用户行为分析的核心部分。
通过将用户行为分为不同的类别，可以更好地理解和描述用户的行为习惯和喜好。
常见的分类与聚类方法包括基于规则的分类、基于机器学习的分类和聚类方法等。
其中，机器学习方法如聚类算法、分类算法等在用户行为分析中应用广泛，如K均值聚类算法、支持向量机、朴素贝叶斯分类器等。
四、用户行为的时间特征分析用户行为中的时间特征对于微博社交网络的研究具有重要意义。
不同时间段的用户行为可能存在差异，如用户在工作日和周末的行为习惯、用户行为在不同时段的活跃度等。
因此，对用户行为的时间特征进行分析是非常必要的。
常用的时间特征分析方法包括时间序列分析、周期性分析和异常检测等。
五、用户行为的影响力分析微博社交网络中的用户行为不仅仅是用户自身行为的表现，也受到其他用户的影响。
因此，分析用户行为的影响力具有重要意义。
微博社交网络中的用户行为分析研究
微博社交网络中的用户行为分析研究随着互联网的快速发展，社交网络成为人们日常生活的重要组成部分。
其中，微博作为中国最重要的社交媒体平台之一，吸引了庞大的用户群体。
因此，研究微博社交网络中的用户行为变得越来越重要。
本文将从用户发布内容、互动行为和影响因素等方面，对微博社交网络中的用户行为进行分析研究。
首先，从用户发布内容的角度来看，微博用户的行为呈现出多样化的特征。
用户可以通过文字、图片和视频等方式发布内容，这种多样性使得微博成为了一个信息丰富、多元化的平台。
研究发现，用户发布的内容主要包括个人生活、兴趣爱好、娱乐八卦等多种主题。
此外，用户发布内容的情感倾向也在一定程度上影响着用户行为。
例如，积极的内容往往能够引起更多的关注和转发。
此外，用户在发布内容时还会受到各种因素的影响，如时间、地点、热门话题等。
因此，针对用户发布内容的分析研究有助于更好地了解用户的兴趣爱好和需求，为平台提供更有针对性的服务。
其次，微博社交网络中的用户行为还表现在互动行为上。
用户可以通过评论、转发、点赞等方式与他人进行互动。
研究发现，用户的互动行为对于他人的影响具有积极作用。
例如，用户的评论和转发可以引起更多的关注，进而扩大信息的影响范围。
另外，用户的点赞行为也可以被视作一种表达支持和认同的方式。
此外，用户的互动行为还可以反映出其社交关系网络以及社交活动的趋势。
因此，通过分析和研究用户的互动行为，可以更好地了解用户的个性特征和社交网络。
除此之外，微博社交网络中的用户行为还受到一系列因素的影响。
其中，个体因素和环境因素具有较大的影响力。
个体因素包括用户的年龄、性别、职业等个体特征，这些个体特征会影响到用户对内容的选择和发布行为。
例如，年轻用户更倾向于发布娱乐八卦和时尚资讯，而中老年用户则更关注社会热点和政治话题。
环境因素包括网络环境、社会文化背景等，这些因素会影响用户的信息获取渠道和行为方式。
例如，信息丰富的网络环境会促使用户更加活跃地参与社交互动。
微博的用户参与行为分析
微博的用户参与行为分析随着互联网技术的迅速发展，微博已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
它作为一个社交媒体平台，吸引了无数用户的关注和参与。
然而，微博作为一个虚拟世界中的社交网络空间，其用户参与行为背后隐藏着许多值得我们关注和研究的问题。
本文将对微博的用户参与行为进行分析，探讨其原因和影响。
一、用户数量与关注度微博具有庞大的用户基数，这是其用户参与行为的重要基础。
作为一个新兴的社交媒体平台，微博能够吸引大量的用户加入，其原因可以从多个角度进行分析。
首先，微博提供了一个便捷的交流平台，用户可以方便地发布和获取信息，与朋友分享生活点滴，与大众进行互动。
其次，微博作为一个开放平台，用户可以自由地选择关注自己感兴趣的人或话题，并且可以通过评论和转发表达自己的观点和态度，这种参与性增强了用户的投入感。
最后，微博具有一定的社交效应，用户可以通过关注他人来建立社交网络，增加与他人的互动。
综上所述，微博的用户数量和关注度是其用户参与行为的基础。
二、信息获取与传播微博作为一个信息传播平台，用户在其中参与的一个重要行为就是信息的获取和传播。
与传统媒体相比，微博的信息获取更为方便和快捷。
用户可以通过关注明星、专家、媒体等渠道获取各类信息，并且可以随时随地地通过手机、电脑等终端进行查看。
同时，微博的信息传播也更具有广泛性和多样性。
用户可以通过转发、评论等方式将自己关注的信息传播给更多的人，达到信息扩散的效果。
这种信息传播的便捷性和广泛性，推动了用户参与行为的增加。
三、话题讨论与互动在微博上，用户可以通过关注特定话题或参与热门话题的讨论，与其他用户进行互动。
话题讨论是微博用户参与行为中的重要组成部分。
用户可以发表自己的看法和观点，与其他用户进行交流和辩论。
在话题讨论中，用户可以通过争论和辩论来传递自己的价值观和态度，增加自己的影响力。
同时，话题讨论也是一种信息传播的方式，可以将自己的观点传达给更多的人。
因此，话题讨论和互动是微博用户参与行为的重要表现形式。
微博用户行为分析与应用研究
微博用户行为分析与应用研究随着社交网络的普及和发展，微博已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
微博作为中国最具影响力的社交媒体之一，用户数量超过4亿，每天新发布的微博数目高达数亿条。
作为一个数据源，微博平台充满了各种有趣的信息，这些信息中蕴藏着人们的需求、消费行为等多方面的信息，因此微博用户行为分析的研究具有重要意义。
一、微博用户行为分析的必要性无论是消费者还是品牌商，了解消费者的需求、兴趣和行为对于制定有效的营销策略以及提升品牌价值至关重要。
而微博平台则成为了许多品牌商的主要宣传渠道。
因此，对微博用户行为的分析可以帮助企业更好地了解受众，为他们提供更好的产品和服务，进而提升品牌口碑。
其次，微博这个庞大的社交媒体平台每天产生的信息量惊人，其中蕴含了大量的社会关系、网络互动等信息，这些信息可以用在社会调查、信息传递和推荐等方面。
二、微博用户行为的特点微博用户的行为和其他社交媒体不尽相同。
以下是目前大多数学者在研究微博用户行为时总结出的一些特点：1. 多兴趣，多样性：微博平台上有各种主题的微博，用户发布内容各不相同，因此受众群体也非常多样化。
2. 高互动：微博平台的特性决定了他是一个高互动的环境，用户之间可以通过评论、点赞等方式进行互动和交流。
3. 多设备，随时随地：微博平台的多设备入口特性，使得用户能够随时随地的发布和接收微博消息。
4. 短时效性：微博由于其高速的流转和更新，消息的生命周期非常短暂。
三、微博用户行为分析的方法目前在微博用户行为分析上，主要采用的方法包括文本分析、网络分析和数据挖掘等。
1. 文本分析文本分析是对微博中的文本信息进行收集、处理、分析和归纳的方法。
文本分析主要通过对微博的文本内容进行分析，提取出潜在的、隐含的用户行为特征，如用户习惯、偏好、兴趣等。
2. 网络分析网络分析是用于研究网络结构和网络现象的方法，适用于组织、社交媒体等领域进行社会网络研究。
通过对微博用户之间的关系、群体网络、信息传播和互动等进行分析，可以更好地理解微博用户之间的交互和社会关系。
微博用户研究报告
微博用户研究报告微博用户研究报告一、引言微博是中国社交网络中的一个重要平台，拥有庞大的用户群体和丰富的内容。
本研究旨在了解微博用户的特征和行为习惯，为品牌和广告商提供有效的营销策略和推广渠道。
二、研究方法本研究采用问卷调查方法，随机选择了200名微博用户作为研究样本。
问卷包括用户基本信息、使用时长、使用频率、关注的内容和互动行为等方面的问题。
三、研究结果1. 用户特征调查结果显示，微博用户中男性占比55%，女性占比45%。
年龄分布主要集中在18-35岁之间，占比74%；35岁以上的用户占比26%。
2. 使用行为用户使用微博的主要目的是获取信息和娱乐，占比分别为68%和52%。
用户在微博上的使用时长平均为2小时，使用频率为每天2次。
3. 关注内容用户关注的内容主要包括明星八卦、时尚和美妆、新闻时事和生活购物等。
明星八卦是最受关注的内容，占比为68%。
4. 互动行为用户互动行为主要包括点赞、评论和转发。
其中，点赞是最常见的互动方式，占比为82%；评论和转发的占比分别为70%和56%。
四、讨论与建议通过对微博用户的研究，可以得出以下结论和建议：1. 用户特征的了解能帮助品牌和广告商更准确的定位目标群体，进行精准的营销活动。
2. 用户对明星八卦的热衷说明了明星资源的重要性，品牌可以考虑与明星合作进行产品推广。
3. 用户互动行为的调研有助于提高品牌在微博中的曝光度和影响力，品牌应鼓励用户参与互动活动，增强用户粘性。
五、结论本研究通过对200名微博用户的调查得出了微博用户特征、使用行为、关注内容和互动行为等方面的结论。
这些结论对于品牌和广告商制定营销策略和推广渠道具有重要参考价值。
六、参考文献1. 张晓伟, 赵大庆. 微博用户行为研究综述[J]. 电子商务研究, 2014, 16(5): 72-76.2. 姚云垚, 白秀海. 中国微博用户行为研究综述[J]. 现代情报, 2015, 35(5): 62-66.。
微博用户的行为特征分析-上书房信息咨询
微博用户的行为特征分析文章采集新浪微博上突发事件的微博数据，根据数据中粉丝数、关注数和博文数的特点来分别分析用户特征，并按照地域的不同分类分析用户特征。
结果发现，低活跃度、低影响力和获取信息范围小的用户都对突发事件进行了积极的发言。
引言微博是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过网页、WAP、以及各种客户端组件登录到个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。
突发事件，是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。
近年来由于气候的变化和我国正处于社会主义变革转型期，不稳定因素比较多，所以突发事件频繁，是人们关注的焦点。
微博在突发事件报道中的重要作用引起了众多新闻学者的关注和研究，例如荣婷[2]、冯俨[3]等研究突发事件在微博中的传播特点、传播作用和管理，这些研究主要是新闻传播的价值角度分析微博的作用，没有深入具体对信息传播中起重要作用的用户进行分析。
国内对于微博用户的特征分析主要是对一般状态下的微博用户特征分析，如王晓光[4]以“新浪微博”为研究样本，较为系统地研究微博的基本结构、信息传播一般模式，随机采集数据考察微博用户特征，并建立了影响力回归方程，目前分析突发事件状态中的微博用户的特征的文章很少。
1.研究设计1.1样本数据来源和预处理本文研究样本来自“新浪微博”的“微话题”中的“大事件”板块。
“新浪微博”是由新浪公司开发的一款国内主流的微博产品，作为样本具有一定代表性。
收集甘肃校车事件发生后8天的数据，从2011年11月16日至2011年11月23日，我们首先通过新浪微博上的高级搜索功能搜出每天有关该话题的微博总量，然后计算出这8天中每天微博总量的比例，再按比例从每天的微博总量中随机抽取一定数量的微博（每天抽取微博数如表1）。
对每条微博内容的处理过程为：提取发布者、发布者性别、发布者所属省市、发博途径、博文内容、博文转发数、博文评论数、博文中是否有图片、博文中是否有上传视频九项数据，再通过“发布者”连接至其个人主页，提取个人的关注数、粉丝数和博文数三项数据，上述十二项数据组成一条记录。
微博中的用户社交行为分析研究
微博中的用户社交行为分析研究随着移动互联网和社交网络的普及，微博已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在微博这个平台上，用户可以发布自己的言论、分享自己的生活，同时也可以与其他用户交流互动。
而我们也可以通过分析微博用户的社交行为，来更深入地了解这个平台和其中的用户心理。
首先，我们先来看看微博用户的基本情况。
根据数据统计，微博用户的年龄主要集中在20-35岁之间，其中以25-30岁的用户最多。
这些用户主要集中在一二线城市，具有一定的文化水平和购买力。
因此，在微博上发布内容时，应根据不同的用户群体进行定位和定制，增加粉丝数量和影响力。
其次，我们需要关注的是微博用户的社交行为。
通过观察微博用户的社交行为，我们可以了解其对不同话题的关注度、内容偏好和互动方式，进而帮助我们制定更精准的营销策略。
从关注度来看，微博用户的话题关注主要分为兴趣爱好、体育、娱乐、时尚等几个方面。
其中，娱乐和明星动态是最受欢迎的话题，可以考虑增加相关内容的发布频率，提高转发率和影响力。
此外，由于微博上用户的关注和互动主要以图片、视频、热门话题、名人、评测等为主，因此，提供丰富多彩的娱乐内容和有趣的图文表达方式是非常重要的。
从互动方式来看，微博用户的互动方式主要分为转发、评论和点赞等形式。
而在这些互动方式中，评论和点赞可以更直接地表达用户对发布内容的态度和情感，因此应该在发布的内容中调整和优化，增强用户体验和互动性，同时加强与用户的沟通和互动。
最后，我们也需要关注到微博用户参与社交行为的心理和行为模式。
在社交网络中，用户会有理性和主观的思考和判断，会对发布的内容进行筛选和判定，根据自己的喜好偏爱和判断标准来选择进行互动和关注。
因此就需要我们从用户的角度出发，制定符合用户需求和兴趣的推广策略，提高品牌认知度和用户忠诚度。
总之，微博上的用户社交行为是一个复杂和繁琐的课题，需要我们全面理解和深入掌握，才能够更好地为用户服务和营销推广。
希望大家在使用微博的时候，能够更多地关注到这些细节和用户需求，为自己的品牌和生活带来更多的价值和收益。
微博用户类型及行为特征的实证分析——基于信息传播行为视角
ing constant blogging activities.
Key words: micro-blog; information dissemination; behavior characteristics; empirical study
1引 言
随着信息技术的普及与飞速发展，互联网络已 逐渐从 Web1.0 时代（以“物”为中心）、Web2.0 时代
（以“人”为中心）进入到 Web3.0 时代（以“应用服务” 为中心）。作为一种典型的 Web 应用，微博的迅猛 发展对报刊和杂志等在内的传统媒体产生了巨大 冲击。不同的统计数据与实践表明，微博能够有效 地促进信息传播行为。微博用户之间通过关注、转
收稿日期：2014-02-21 作者简介：刘行军（1974-），男，湖北仙桃人，讲师博士论坛·
微博用户行为研究报告
微博用户行为研究报告微博作为一种新兴的社交媒体平台，吸引了大量用户的参与和关注。
用户在微博上的行为与活动呈现出多样性和复杂性，因此对微博用户行为进行研究具有重要意义。
本文将从不同角度探讨微博用户行为并进行分析。
一、微博用户行为的分类微博用户行为可以分为主动行为和被动行为。
主动行为包括发表微博、评论、转发等，而被动行为则包括浏览、点赞、收藏等。
此外，还可以根据用户的意图将行为分为信息获取行为、社交互动行为和娱乐娱乐行为等。
二、微博用户行为的动机分析用户在微博上的行为受到各种动机的驱动。
信息获取是用户使用微博的主要动机之一，用户通过浏览微博来获取最新的资讯和信息。
社交互动也是用户行为的重要动机，用户通过评论和转发与他人进行交流和互动。
此外，一些用户将微博作为娱乐的方式，通过观看搞笑视频或阅读段子来放松自己。
三、微博用户行为的影响因素微博用户行为受到多种因素的影响。
首先是用户的个人特征，如性别、年龄、教育程度等。
不同的人群在微博上的行为表现也有所不同。
其次是社会因素，如社交网络的影响。
用户的朋友圈和关注列表对其行为有一定的影响。
另外，平台因素也是影响微博用户行为的重要因素，如用户界面的设计、推荐算法的精准度等。
四、微博用户行为的特点微博用户行为具有以下几个特点。
首先，用户行为具有一定的时效性，随着时间的推移，用户的兴趣和行为也会发生变化。
其次，微博用户行为具有一定的地域性，用户在不同地区的行为表现也有所不同。
再次，微博用户行为具有很强的个性化特点，不同用户在微博上的行为表现差异很大。
最后，微博用户行为具有一定的社会化特点，用户之间的互动和影响是微博用户行为的重要组成部分。
五、微博用户行为的影响和效果微博用户行为对个人和社会都具有一定的影响和效果。
对个人来说，微博可以满足用户获取信息、表达意见和情感交流的需求，提高用户的社会参与感和满足感。
对社会来说，微博用户行为可以推动信息传播和社会互动，对社会事件和热点话题的传播起到重要的作用。
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_王晓光
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<<竞争情报
在 200篇以内 , 约 300 人 (占样 本总数 的 10%)已 发博 文数在 200到 400篇之间 。随着微博数 量区间不 断增 大 , 对应的发博人数不断减小 , 整体呈现出比较 明显的 幂律特征 。如图 4所示 :
注热点地区问题 , 从目前的信息中无法推测 , 需 要结合 其他方法加以验证 , 这也是今后需进一步探索 的内容 。 ④“李宇春 ” 、“哥本哈根 ”、“小沈阳 ”等词语的 出现 , 表 明可以借助微博客适度挖掘一段时间内的热点 词汇或 热点问题 。
由于 “博 文 转发 数 ” 、 “博 文评 论数 ” 、“关注 数 ” 、 “粉丝数 ” 、“博文 数 ”等 数据 项不 满足 正态分 布 , 本 文 应用 Spearman相关系 数 对上 述数 据项 进 行相 关性 分 析及回归分析 。 Spearman相关系数计算公式如下 :
rs=1 -6i∑n =n1((nR2i--Q1)i)2 其中 Ri表示 xi在 (x1 , x2 , ...xn)中的 秩 , Qi表 示 yi在 (y1 , y2 , ...yn)中的秩 。 5.1 样本 二次 处理 “新浪 微博 ”的商 业运作注重 名人效应 , 用 户中不 乏各界名人 , 有些名人所发博文甚少 , 仅靠名人 效应能 吸引大量粉丝 (如著 名主 持人 何炅 , 博文 数为 1, 粉 丝 数为 17 615), 此类记录 易对 统计分 析结果 造成 干扰 。 现将包 含 “名 人认 证 ”标 识 的 记 录删 除 , 得 到新 的 样 本 , 共 2 102 条记录 。 5.2 相关 分析 相关分析 是一种 基于假设 检验的 统计分析 方法 , 相关系数表明 两变量 之间的 相关 程度 。一 般情 况下 , 相关系数绝对值 ≥0.8 时 , 视 为高 度相 关 ;0.5 ≤相 关 系数绝对值 <0.8,视为中度相 关 ;0.3≤相关系 数绝对 值 <0.5, 视为低度相关 。显著性水 平反映拒绝 某一原 假设时所犯错误的可能性 。以下检验均设置显 著性水 平为 0.01, 即在 原假 设 事实 上正 确的 情 况下 , 研究 者 接受这一假设的可能性为 99%[ 4-5] 。 本文采用 社会 科学 统计 软件 SPSS, 导入 Excel文 件中的 样 本记 录 , 将 “博文 转 发数 ”、“博文 评 论 数 ”、 “关注数 ” 、“粉丝数 ” 、 “博文 数 ”作 为分 析变量 。 由于 “博文转发数 ”与 “博文 评论 数 ”为 某篇 博文 的属性 特 征 , “关注数 ” 、“粉丝数 ”、“博文数 ”为某用户的 属性特 征 , 因此将上述 五变量 分两组 进行 相关分 析 。对变 量 做散点图 , 初步判断有相关关系 , 再分组进行两 两相关 分析 , 分析结果见表 3、表 4。 原假设为 “相 关系 数为 零 ” , 经计 算 , 统计 量的 相 伴 概率为 0.000, 低于 0 .01 , 因此 可认定 “相关 系数 为
微博用户行为分析技术的研究与应用
微博用户行为分析技术的研究与应用随着社交媒体的广泛应用和发展，微博已成为了人们交流和传播信息的重要平台。
作为中国最大的微博平台，微博用户数量已经超过了4亿，其中不同类型、不同性质的用户群体具有不同的特征和行为模式。
因此，对微博用户行为进行分析，有助于深入研究用户需求和传播规律，为微博相关企业和机构提供决策支持和优化策略。
一、微博用户行为分析技术的实现方法微博用户行为分析技术主要包括数据采集、数据处理和数据分析三个部分。
数据采集的方式有多种，包括抓取API数据、爬虫爬取、利用开源框架等。
数据处理主要是数据清洗，去除噪声和重复数据，节省存储空间。
而数据分析主要是通过机器学习算法和数据挖掘方法，对微博用户的行为数据进行有效的挖掘和分析。
二、微博用户行为分析的应用场景微博用户行为分析技术可以在多个应用场景下发挥重要作用，下面介绍其中几个常见的应用场景。
1. 媒体发布和营销：微博作为一个广泛传播的媒体平台，越来越多的媒体和品牌机构开始在微博上发布信息和推广产品。
通过微博用户行为分析技术，可以深入分析用户的需求和偏好，为媒体机构和品牌提供精准的营销方案。
2. 热点事件监测：微博上不断涌现的热点事件，对于政府和相关机构来说，了解公众的态度和反应十分重要。
通过微博用户行为分析技术，可以对热点事件的传播路径和情感分布进行分析，为政府和相关机构提供决策支持。
3. 用户行为预测：微博用户的行为和回应具有不确定性，但是通过微博用户行为分析技术，可以对用户的行为进行预测。
通过对历史数据的分析，可以得出用户的行为规律和预测结果，为媒体和品牌机构提供决策支持。
三、微博用户行为分析技术的进一步研究方向1. 用户个性化推荐：对于平台和用户来说，用户个性化推荐是一个重要的问题。
通过微博用户行为分析技术，可以分析用户的兴趣和需求，为用户提供更加精准的推荐服务。
2. 多源数据挖掘：微博用户行为分析技术主要是对微博平台上的数据进行分析，但也有很多其他的数据来源。
微博用户行为研究报告
微博用户行为研究报告微博用户行为研究报告一、背景介绍微博是一种微型博客平台，用户可以在上面发布短文、图片、视频等内容，与其他用户进行互动交流。
随着互联网的发展，微博已经成为人们获取信息、分享观点和交流心得的重要渠道之一。
因此，研究微博用户的行为习惯对于了解社交媒体的发展趋势具有重要意义。
二、研究目的与方法本研究旨在了解微博用户的行为特点和行为动机，为社交媒体平台的优化提供参考。
采用问卷调查的方式，随机抽取了500名微博用户作为研究样本。
三、研究结果1. 微博使用频率：超过50%的受访者每天都会使用微博，其中有一部分用户甚至会将微博作为日常生活中的重要组成部分。
2. 微博关注对象：大部分用户更愿意关注自己熟悉或感兴趣的名人、媒体和偶像等公众人物，同时也会关注自己的朋友和同事。
3. 微博发布内容：用户更倾向于发布个人生活、社会热点和娱乐内容，如晒自拍、发表感慨和转发有趣的短视频等。
4. 微博互动方式：用户主要通过评论和转发的方式与他人互动，表示对他人的内容进行点赞或评论，或将他人的内容转发给自己的粉丝。
四、研究结论1. 微博已经成为人们日常生活中重要的娱乐和社交渠道，用户使用频率较高。
2. 用户关注公众人物的动机更多是获取信息和娱乐，关注朋友和同事的动机更多是维持联系和了解对方动态。
3. 用户发布的内容主要以个人生活、社会热点和娱乐为主，其表达个人情感和分享个人观点的需求较为突出。
4. 用户互动主要通过评论和转发的方式进行，强调与他人的交流和分享，并通过点赞等行为向他人表达认同和支持。
五、建议1. 微博平台应提供更多的优质内容，以吸引用户的关注和参与。
2. 对用户发布内容进行合理规范，以防止低质量、虚假信息的传播。
3. 加强用户互动体验，提供更多的社交功能，如私信、小组讨论等，以促进用户之间的交流和互动。
4. 向用户提供更多个性化的推荐功能，根据用户的兴趣和需求推送适合他们的内容，提升用户体验。
六、结语微博作为一种新兴的社交媒体平台，用户行为研究对于了解用户需求和平台优化具有重要意义。
微博用户数据分析报告
一份有趣的报告——来自两个实习生的微博用户分析今年暑假，我们作为实习生进入到中国科学院高能物理研究所计算中心学习大数据处理技术，由于我们自己本身学的专业是统计学，所以在老师的指导下，我们就原有的一些合作数据的基础上，做了一份比较有趣的用户行为信息分析报告。
在保证用户隐的基础上，报告中我们主要是对两千万微博用户信息及用户的一些行为数据做了简要分析。
1.大家一般都在啥时候发微博呢？下图为我们统计的每小时网友发微博的数目变化图，从图中可以看出一天发微博最少的时间段是凌晨2点至6点之间，这时候我们大多数的人都处于睡觉阶段，所以微博数量自然会相对较少很多。
而在早上6点之后，发微博的数量明显在上升，到九点和十点左右才开始缓慢减少，小编认为这与大多数人在9点到10点之后开始正式工作时有一定的关联的，而在此之前上班族会利用上班路上的时间浏览或者发微博。
再到晚上十点的时候出现一个小高峰，晚上十点之后微博数量开始减少，这时候大概很多人开始睡觉休息了。
大家别小看了这么一个小图线，其实它也一定程度反映了我们的作息时间。
2.哪个月份出生的人最多？从图中的信息，我们可以看到微博用户信息上显示在1月，8月和10月这三个月出生的人数比较多，而在四月份出生的人数最少。
对于一月份出生的人数较多这个问题，小编认为有很大程度是受很多人在填写用户信息的时候使用了默认的1900-01-01这个日期的影响，事实我们在处理数据是也证明了这一点。
而对于八月和十月出生的人数较多，根据十月怀胎往前推，刚好差不多是十一和春节的时候，这是时候大多数的夫妻都有假期在家团聚的，从宏观上来说怀孕生小孩的概率自然是相对偏高的。
3.微博用户的年龄分布说完出生月份，这一个就要看一看微博用户人群的年龄分布了。
从图中我们可以看出，微博用户的主力军还是属于80后和90后的年轻人。
最多的用户是1993年，而在1990年出生的微博用户会剧减，本文认为是由于1991年是羊年，而民间有个说法：“十羊九不全”，有可能是因为类似这样的原因有些家庭不愿意在羊年生小孩，但“十羊九不全”这种说法只是迷信的表现，并没有任何依据可以说明羊年出生的小孩命运不好，所以大家要相信科学呀。
微博用户行为特征分析及预测研究
微博用户行为特征分析及预测研究微博作为中国最早的微型博客，已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
亿万的用户在这个平台上留下了无数的足迹，形成了一个庞大的社群。
然而，这个巨大的社群里面存在了各种各样的现象和行为特征。
本文就将对微博用户的行为特征进行分析，并提出一些预测研究。
一、微博用户的年龄结构首先，我们来看微博用户的年龄结构。
从数据上看，微博用户的年龄结构呈现出明显的年轻化趋势。
在微博上，90后和00后已成为了主体用户。
这些年轻人习惯用这种方式表达自己的生活态度和情感，分享自己的生活和看法，通过微博来与其他人交流互动。
二、微博用户的性别结构其次，我们来看微博用户的性别结构。
对比分析数据可以发现，微博上的女性用户比男性用户更加活跃。
在娱乐、美食、时尚等领域女性用户的影响力尤为显著。
此外，在社会话题的讨论中，女性用户也表现出了更多的关注度和热情。
三、微博用户的行为特征微博用户的行为特征是多样的，下面就对一些典型的行为特征进行简要分析。
1. 转发行为：转发是微博用户最常见的行为之一。
转发可以使用户将有价值的内容分享给自己的粉丝，同时也可以帮助用户自我展示。
许多用户将转发作为与其他用户交流的一种方式，通过转发互动来增加影响力。
2. 点赞行为：点赞在微博上同样也是非常常见的。
用户点赞可以表明对某一内容的认可或者情感上的共鸣，并且可以为被点赞的用户增加一定的曝光度。
同时，一些用户也会将点赞作为与他人交流的一种方式，表达一种良好的社交礼仪。
3. 评论行为：评论是微博中非常重要的一个环节。
用户在评论中可以表达自己对于某一内容的看法和感受，同时也可以通过评论增加自己的曝光度。
评论也可以为其他人提供很多有价值的信息和反馈。
四、微博用户行为的影响因素微博用户的行为是受许多因素影响的，关注这些影响因素可以帮助我们更好地理解微博用户的行为特征。
1. 社交因素：微博是一个社交平台，用户的行为活动与其社交关系是密不可分的。
社交关系在微博上发挥着至关重要的作用，它可以使用户更容易得到他人的关注和交流，并且可以增加用户的网络影响力。
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㊀㊀
＜ ＜ 专㊀㊀题
＞ ＞
第５ ５卷 第 １ ２期㊀２ ０ １ １年 ６月㊀㊀
微博客用户行为特征实证分析
杨成明
华东师范大学商学院㊀ 上海 ２ ０ ０ ２ ４ １ 〔 摘要〕微博客已发展成为一种重要的信息传播和交流工具， 理解微博客用户行为特征， 对于优化微博客平台、 探 索微博客在网络营销、 教育及危机公共事件通报等方面的应用具有重要意义， 也为研究新媒体传播理论提供数据 基础。以新浪微博客为研究对象， 抽取微博客平台提供的各项字段， 从用户性别、 地域、 影响力等多个角度揭示当 前微博客用户的行为特征及存在的问题。 〔 关键词〕微博客㊀ 用户行为㊀ 互联网利用 〔 分类号〕Ｇ ２ ０ ６ ㊀Ｔ Ｐ ３ ９ ３
３ ㊀微博客用户行为特征
３ ． １ ㊀认证用户
㊀㊀ 新浪微博客用户分为认证用户和非认证用户， 新 浪邀请明星、 名人、 重要新闻当事人、 知名企业、 知名机 构、 知名媒体及其知名高管进行实名认证， 认证后的用 户的用户名后会显示字母“ ” ， 以示与普通用户的区 别。在本实验的大样本集中， 认证用户共有 ７９ １ ９ ， 未 ４ １０ ８ ７ ， 即认证用户占全部样本用户的比例 认证的有 ６ 仅为 ０ ． １ ２ ％ 。从这个数据上看， 认证用户所占的比例 极小。据测试， 普通人（ 非名人） 提供有效证件并满足 新浪的基本条件后， 即可以 成为 被认证 用户， 也就是 说， 新浪微博客名人认证的门槛并不高。为了考察机 构认证的情况， 在大样本中， 检索以“ 医院、 频道、 网、 杂 志、 学院、 网站、 政府、 新闻、 中国、 周末、 论坛、 公司、 图 书馆、 书会、 导 报、 基 金、 画 报、 媒 体、 广 播、 文 体 台、 中 心、 大会、 事务所、 俱乐部、 协会、 代表团、 艺术团、 出版 社、 宣传部、 研究院、 刊” 为结尾的机构， 共有 ２１ ８ ４个， 其中认证的只有 ３ ５ ０个， 即高达 ８ ４ ％ 的机构没有认证。 ㊀㊀ Ｉ Ｂ Ｒ Ａ Ｒ ＹＡ Ｎ ＤＩ Ｎ Ｆ Ｏ Ｒ ＭＡ Ｔ Ｉ Ｏ ＮＳ Ｅ Ｒ Ｖ Ｉ Ｃ Ｅ ２ ２Ｌ
㊀㊀本文系国家社会科学基金项目“ 网络社区信息运动模式研究” （ 项目编号： ０ ８ Ｂ Ｔ Ｑ ０ ２ ９ ） 研究成果之一。 ㊀㊀收稿日期： ２ ０ １ ０－ １ ０－ ０ ８ ㊀㊀修回日期： ２ ０ １ ０－ １ １－ ２ ５ ㊀㊀本文起止页码： ２ １－ ２ ５ ㊀㊀本文责任编辑： 易㊀飞
３ ． ３ ㊀用户 Ｉ Ｄ 、 个性域名及昵称
㊀㊀新浪微博客提供了三种用户标识： 用户 Ｉ Ｄ 、 个性 域名和昵称。昵称是用户注册时自己起的名称。注册 Ｄ 后， 新 浪为 注册 用户 生成 了唯 一的 用数字表示 的 Ｉ 号， 用户的微博地址就是： ｔ ． ｓ ｉ ｎ ａ ． ｃ ｏ ｍ ． ｃ ｎ ／ Ｉ Ｄ ，由于 Ｉ Ｄ 号难以记忆， 为了让其他访问者记住注册用户的名字， 新浪给用户提供了生成个性域名的功能， 用户注册后， 可以输入 ４到 ２ ０位的英文或数字 （ 必 须包含英文字 符） ， 生成个性化域名， 如上海形象大使“ 火炬手金晶” 的个性化域 名是 ｈ ｕ ｏ ｊ ｕ ｓ ｈ ｏ ｕ ｊ ｉ ｎ ｊ ｉ ｎ ｇ ， 访问 者 可 以 通 过 访
［ １ ］
博客的不同价值及利用方法， 而对微博客在各自领域 应用潜力的挖掘以及具体实现途径， 则取决于对微博 客用户的理解和把握。因此， 选择主流的微博客平台， 基于大样本数据， 多角度分析当前微博客用户在利用 微博客过程中反映的各种行为特征具有较为重要的现 实意义。
２ ㊀数据采集
㊀㊀用户行为特征研究通常是抽取一定样本量的用户 属性数据和行为数据， 利用数理统计等方法对数据进 行归纳、 统计和分析。本文选取国内影响最大、 用户人 数最多的新浪微博客作为研究平台， 设计程序采集相 ０ １ ０ 关数据从多个角度考察用户特征。采集时间从 ２ 年 ３月 １日 ０时 ０分到 ３月 ８日 ９时 ４ ０分。理论上认 为样本量越大越好， 但实践中发现， 样本量过大不仅造 成数据采集和存贮困难， 而且在分析时运算速度也变
２ １
㊀㊀
＜ ＜ 专㊀㊀题
得很慢。在权衡样本数量及操作可行性后， 本研究采 用了取两个样本的方法， 一个样本量较大（ 以下统称该 样本为大样本） ， 但采集的字段相对少一些； 另一个样 本量较小（ 以下统称该样本为小样本） ， 采集的字段更 为丰富， 几乎包括了新浪微博客平台提供的各项字段。 这样做的优势在于， 大样本由于字段较少， 可以在有限 的存贮空间， 尽可能获得较多的用户数据， 使某些研究 基于较大的数据集基础； 小样本用户量较小， 可以取更 多的字段， 如可以抽取每个用户的博客内容， 这样有利 于对用户做更为深入、 全面的研究。具体采集的方法 是： 随机选取一微博客用户“ 生活月刊” 作为用户数据 采集的起点， 分别采集其“ 粉丝” 和“ 关注” ， 再采集“ 粉 丝” 的“ 粉丝” 及“ 关注” 的“ 关注” ， 层层递进， 到 ３月 ８ 日 ９点 ４ ０分时采集到 ６ ４ ９０ ０ ６个用户后， 人工中止采 集程序， 将其作为本研究的大样本集， 大样本集中每个 Ｄ ，个性域名， 昵称， 是否 用户共有以下信息： 用户名 Ｉ 认证， 性别， 地域， 粉丝数， 粉丝 Ｉ Ｄ 。在前面的采集过 程中， 通过程序截取前 １ ２０ ０ ３名用户作为小样本集， 对小样本集进一步采集 更多的 字段： 自 我简介、 关注 数、 新浪用户 Ｉ Ｄ 、 微博数， 微博内容、 发博方式或来源、 转发数、 评论数、 每篇微博客发表时间、 原创还是转发、 原创人的 Ｉ Ｄ 、 转发数、 评论数。显然大样本拥有更多 的用户数量， 而小样本集拥有用户更多的信息。 为了进一步考察公司认证的情况， 在大样本集中检索 以“ 公司” 为结尾的机构， 共有 １ ９ ７家， 其中只有 １ ０家 是认证的， 即认证的公司仅占 ５ ％。机构（ 包括公司） 注册微博客， 对于展示机构形象、 客户关系管理等有重 要的意义， 机构进行认证后， 在不需要任何成本的情况 下提升了机构的信度， 但如此众多的机构竟然没有认 证， 说明很多机构（ 特别是企业） 没有认识到认证的重 要性或对这一功能不太了解， 这一现象也间接地说明 我国绝大多数注册微博客的机 构与 一般 个人用户一 样， 仅仅是使用微博客的基本功能， 还没有开始将微博 客用于本机构的业务活动中。
教育机构还是企业， 他们都需要从自身需求去考量微
１ ㊀引㊀言
㊀㊀近年来国内微博客发展迅速， 除新浪、 搜狐和网易 三大门户网站先后创建各自的微博客平台外， 多家互 联网公司、 电子商务网站甚至传媒网站也纷纷在各自 的网站上开办了微博客。与其他互联网交流工具不同 的是， 微博客的意义并不仅仅是一个单纯的信息传播 和交流的工具， 它惊人的信息扩散能力在许多领域都 蕴含着潜在的应用前景。在美国， 政府已将 Ｔ ｗ ｉ ｔ ｔ ｅ ｒ 作 为国家重大事件紧急通报系统， 多家企业成立了专门 ｗ ｉ ｔ ｔ ｅ ｒ 营销部门， 一些教育机构已开始将微博客作 的Ｔ 为教育的辅助平台； 在我国， 企业正积极开始尝试利用 微博客营销。尽管人们已经意识到微博客可能存在着 巨大的应用潜力， 但对于如何有效地利用它达到预期 ｍ ａ ｒ ｋ ｅ ｔ ｅ ｒ 的一项 调查中， 多 目标仍感到很迷茫， 在Ｅ 家企业表示不知道如何利用这一工具进行网络营销。 微博客的应用前景涉及多个领域， 无论是政府、 媒体、