微博中热点话题的内容特质及传播机_省略_025条高转发微博的数据挖掘分析_李彪
微博平台上舆情热点分析研究
微博平台上舆情热点分析研究近年来，随着微博的普及和流行，它已经成为了人们获取信息、交流思想的一种主流方式。
而微博的平台作为一个具有高度社交性的网络平台，也成为了观察和研究公众舆情的重要渠道之一。
因此，本文试图通过对微博平台上的舆情热点进行分析和研究，了解和探讨当前网络舆情的趋势和特征。
一、热点事件的形成和演变微博上的热点事件通常是由一个外界事件所引发的。
比如说，最近曝光的丑闻、政治事件、明星八卦等，都可以在微博上快速引爆话题。
这个过程与传统舆论的形成有些相似，但也有自己的特点：1. 速度快。
微博上的信息传播速度非常快，特别是对于一些重大事件，短短几分钟就可以让信息被广泛传播，引爆舆情。
2. 互动性强。
微博上的互动性是传统媒体无法比拟的，用户可以通过评论、转发等方式对事件进行热烈的讨论和互动，推动话题的演变和热度的爆发。
3. 话题存在时间短。
微博上的话题往往会存在很短的时间，随着时间的推移，话题讨论的热度逐渐降低，最终消散。
二、微博平台上的舆情特征微博平台上的舆情具有以下几个特征：1. 网络暴力比较严重。
由于微博上的用户可以匿名发言，因此一些网络暴力现象非常普遍，言语攻击、人身攻击等现象时有发生。
这也成为了微博平台上舆情管理的一大难点。
2. 舆情话题短暂，热度难以持久。
微博用户的注意力难以集中于某个话题很长一段时间，因此一个话题在微博上的讨论时间通常只会持续一个小时左右。
3. 星座类、美食类、养生保健类、情感类、娱乐八卦类话题是热门的话题。
这几个话题是微博上最受欢迎的话题，也是大多数用户会涉及到的话题。
三、微博平台上的舆情管理微博平台为了维护平台秩序，开辟了一些管理机制，例如禁言、屏蔽等服务。
实际上，这些管理机制也带来了新的问题，如何保证对等待处理的全面公正，是平台管理发展中需要探索的重要课题。
1. 对于恶意评论和攻击，微博平台规定可以禁言或者删除相关用户评论。
这项规定保障了用户的合法权益和言论自由。
基于数据挖掘技术的微博热点话题预测
Keywords：data mining；network technology；micro⁃blog topic；forecasting model
0
引
有指数平滑、线性回分、灰色模型等 [5⁃7]，微博热点话题预
言
测精度低，这主要是因为微博热点话题受到多种因素的
随 着互联网的不断发展，出现了微博热点话题，指
题的预测性能进行分析。结果表明，数据挖掘技术可以描述微博热点话题的变化特点，提高了微博热点话题的预测准确性。
关键词：数据挖掘；网络技术；微博话题；预测模型
中图分类号：TN911.1⁃34；TP391
文章编号：1004⁃373X（2017）15⁃0052⁃04
文献标识码：A
Micro⁃blog hot topic forecasting based on data mining technology
机构建微博热点话题预测模型，并采用量子粒子群优化
l ci = l cMin + (l cMax - l cMin ) × ( i s)
算法确定支持向量机的参数，结果表明，本文模型提高
了微博热点话题的预测精度。
1
1.1
53
张贵红，等：基于数据挖掘技术的微博热点话题预测
作用，其中人为因素影响最为严重，具有强烈的时变性，
人们对某个问题的议论和评价。微博热点话题有直接
传统模型无法准确描述该变化特点，其应用范围受到一
性、突发性、偏差性等变化特点，传播速度快，影响大 [1]。
定的限制 [8]。现代方法主要采用数据挖掘技术，有神经
一些负面的微博热点话题会对国家安全、社会稳定性产
（乐山师范学院 计算机科学学院，四川 乐山
摘
微博传播中的话题趋势分析研究
微博传播中的话题趋势分析研究随着社交媒体的不断发展和普及，微博已经成为很多人获取信息和传播信息的主要渠道。
而微博话题的趋势也成为了研究微博传播的重要方向之一。
本文将探讨微博传播中的话题趋势分析研究。
一、微博话题的定义和特征微博话题是指在微博平台上涉及一定主题的讨论和交流，通常以“#话题名称#”的形式出现。
微博话题的出现往往代表着某个事件或热点话题的关注程度，也是用户们讨论某个话题、表达观点的重要手段。
微博话题的特征有以下几点：1. 时效性强：微博平台是即时性比较强的社交媒体，用户们分享的信息和讨论的话题都与当下相关。
2. 多样性：微博平台上讨论的话题多种多样，各种热点事件、社会议题、娱乐节目等都有很多相关话题。
3. 公开性：微博平台是公开的社交媒体平台，可以实现内容的广泛传播和分享。
二、微博话题趋势分析的意义和应用微博话题趋势分析是对微博平台上话题讨论的变化趋势和规律进行分析和研究，其意义有以下几点：1. 研究话题关注度：通过对微博话题的热度进行分析，可以了解用户们对某一话题的关注程度，这对研究公众舆论和社会热点事件的演化规律很有帮助。
2. 提供营销价值：对于品牌或企业来说，利用微博话题趋势进行营销推广很有帮助，可以了解用户的兴趣和需求，制定更加合适的营销策略。
3. 挖掘潜在需求：通过对微博话题进行分析，可以挖掘出用户们潜在的需求和关注点，为产品的研发和市场调研提供依据。
三、微博话题趋势分析的方法和技术微博话题趋势分析的方法和技术主要包括以下几种：1. 关键词提取：通过对微博话题进行关键词提取，可以了解用户们讨论某一话题时关注的重点和关键信息。
2. 网络图谱分析：通过构建微博话题的网络图谱，可以分析话题之间的联系和互动，进而了解话题的演化规律。
3. 文本情感分析：通过对微博话题中的文本进行情感分析，可以了解用户们对某一话题的情感态度，为舆情分析提供依据。
4. 话题影响力分析：通过对微博话题的影响力进行分析，可以了解话题在微博平台上的传播效果和影响。
微博“热搜”机制的创新传播策略分析
微博“热搜”机制的创新传播策略分析微博“热搜”机制是一种创新的传播策略，它通过将热门话题展示给用户，使得用户更加关注和参与其中。
本文将从微博“热搜”的定义、特点，以及其对用户、品牌营销和社会影响等方面进行分析。
微博“热搜”是指在微博平台上，将用户最关注的和最热门的话题进行排名并展示给用户的一种功能。
当用户打开微博时，可以在首页上看到一个榜单，上面展示了当前最热门的话题，这些话题可能是国内外的热点新闻、明星绯闻、娱乐八卦等等。
用户可以点击进入热搜话题的页面，查看更多相关的微博内容和评论。
微博“热搜”的特点是实时性、个性化和用户参与度高。
首先，微博热搜榜是实时更新的，每一分钟都可能有新的热门话题出现。
这使得用户能够及时了解和参与到正在发生的热门事件中。
其次，微博“热搜”根据用户的个性化需求进行推荐排序，不同用户看到的热搜榜可能会有所不同。
这种个性化的推荐能够更好地满足用户的兴趣和需求。
最后，微博“热搜”吸引了大量用户参与和讨论，用户可以在热搜话题下发布自己的观点和评论，形成热议和互动。
微博“热搜”机制对用户产生了一系列积极的影响。
首先，它可以帮助用户了解最新的新闻动态和社会热点。
通过浏览热搜榜单，用户可以及时了解到国内外的重要事件和大众关注的话题。
这种信息的获取方式迅速且全面，使得用户在新闻和时事方面保持了较高的敏感度。
其次，微博“热搜”提供了一个广泛的平台，让用户可以表达自己的观点和观点。
用户可以在热搜话题下发表自己的评论和观点，与其他用户进行互动和讨论。
这种互动和参与促进了用户之间的交流和沟通，增加了用户的社交价值和满足感。
第三，微博“热搜”还可以帮助用户发掘一些有趣的内容和话题。
用户可以根据热搜榜单发现一些他们感兴趣的话题和人物，进而深入了解和关注。
对于品牌营销而言，微博“热搜”机制提供了一个有效的宣传渠道。
品牌通过在热搜话题下发布相关内容，可以获得广泛的曝光和关注。
例如，一些明星和娱乐公司会利用热搜话题来宣传新电影、新剧集或演唱会等。
微博“热搜”机制的创新传播策略分析
微博“热搜”机制的创新传播策略分析微博作为中国最大的社交媒体平台之一，对于用户的访问和使用有着极大的影响。
其中热搜机制是微博最具代表性的创新传播策略之一。
该机制运用了大数据算法和人工干预等多种手段，挖掘用户关注的热点话题，并将其推送到首页上的“热搜榜”，从而引导用户观看、讨论和分享。
下面我们将从创新、传播、策略三个方面分析微博热搜机制的特点和影响。
一、创新机制微博热搜机制的创新点主要有以下几个方面：1. 大数据挖掘微博拥有海量的用户数据，可以通过数据挖掘和分析，从中发现用户的热点关注和趋势，包括话题、人物、事件等，从而提供给更广泛的用户获取信息和参与讨论的机会。
这是微博热搜机制的核心和基础。
2. 人工干预尽管大数据可以发现话题的热度和趋势，但对于一些关键的事件和人物，人工干预仍然是必不可少的。
微博会聘请专业的编辑和监测人员，监控热点话题的变化，精选和整理有价值的信息，并将其推荐到热搜榜上，进一步提高其影响力和传播效果。
3. 实时更新微博热搜机制不断更新，实时反映用户最新的关注和互动，有效提供了一个及时的信息流，让用户了解事态变化和热点趋势，可以快速获取有用的信息，并积极参与到讨论和分享的过程中，这为其进一步传播和影响提供了原动力。
二、传播效应1. 提高曝光率热搜机制可以将相关信息推送到更广泛的用户视线中，引起他们的关注和参与，从而提高了曝光率，为用户的传播和推广提供了很好的平台。
2. 增强话题影响力热搜机制挖掘话题的热点和趋势，重点推荐和展示一些有价值的信息和观点，在社交媒体上形成话题的共识，进一步增强了话题的影响力和传播效果。
3. 扩大用户基础微博热搜机制可以引导用户关注和参与一些新的话题和事件，扩大用户基础，增加用户数量，提高用户粘性，进一步促进社交媒体平台的发展和壮大。
三、策略创新1. 引导用户讨论微博热搜机制通过人工干预和推荐，精选出有价值的信息和话题，引导用户关注和参与讨论，将用户变成信息的传播者和推广者。
一种微博热点话题数据挖掘方法[发明专利]
![一种微博热点话题数据挖掘方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/c617b31904a1b0717ed5dde6.png)
专利名称：一种微博热点话题数据挖掘方法专利类型：发明专利
发明人：李卫疆,俞芮莹
申请号：CN201910876851.5
申请日：20190917
公开号：CN110597993A
公开日：
20191220
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及微博热点话题数据挖掘方法,本发明首先采集微博热点话题数据；对数据进行预处理，删除噪音数据，筛选出适合相似度计算的特征词语并将语料库规范化以便进行数据分析；使用BTM主题模型进行建模，对预处理结果进行不断迭代，得到“文档‑主题”和“主题‑词语”的概率分布矩阵，将BTM模型建模分析后得到的结果经过文本转换后以文本向量的形式来表示每条微博数据的特征；通过K‑Means算法对建模结果进行进一步优化聚类，加强话题发现的效果，从而得到区分度较好的话题。
申请人：昆明理工大学
地址：650504 云南省昆明市一二一大街文昌路68号
国籍：CN
代理机构：北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：汤东凤
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新浪微博数据分析与热点话题跟踪
新浪微博数据分析与热点话题跟踪随着互联网的快速发展，社交媒体成为人们获取信息和表达观点的重要平台。
在众多社交媒体平台中，新浪微博以其庞大的用户群体和丰富的内容成为了中国最受欢迎的社交媒体之一。
作为一个拥有数亿活跃用户的平台，新浪微博所产生的海量数据蕴含着巨大的价值，通过对这些数据的分析，我们可以深入了解用户的兴趣、情感倾向以及热点话题的演变。
首先，新浪微博数据分析可以帮助我们了解用户的兴趣和行为。
通过对用户发布的微博内容进行文本分析，我们可以发现用户的关注点和喜好。
例如，通过分析用户在微博上发布的文本，我们可以了解到哪些话题受到用户的关注，用户对于不同话题的态度以及用户之间的交流方式。
这些分析结果可以为企业提供市场调研和用户画像的依据，帮助企业更好地了解用户需求，优化产品和服务。
其次，新浪微博数据分析还可以帮助我们掌握热点话题的演变趋势。
在社交媒体上，热点话题的变化速度非常快，通过对微博数据的实时分析，我们可以及时捕捉到热点话题的兴起和消退。
例如，当某个事件突发或者某个话题引起广泛讨论时，我们可以通过分析微博上的热门话题、热门微博和用户评论等数据，了解到该话题的关注度和用户的情感倾向。
这些分析结果可以帮助企业、政府和媒体等各方及时了解公众舆论，做出相应的决策和应对措施。
此外，新浪微博数据分析还可以帮助我们发现用户之间的社交网络和影响力。
通过分析用户之间的关注关系、互动行为和转发情况，我们可以构建用户之间的社交网络图谱，并计算用户的影响力指标。
这些分析结果可以帮助企业找到合适的意见领袖和关键节点，从而更有效地进行品牌推广和营销活动。
然而，新浪微博数据分析也面临一些挑战。
首先，由于新浪微博的用户数量庞大，数据量巨大，对数据的处理和分析需要强大的计算资源和算法支持。
其次，由于用户发布的微博内容通常是非结构化的文本数据，对其进行分析和挖掘需要一定的自然语言处理技术。
此外，由于用户在社交媒体上的行为往往是自发的和主观的，分析结果可能存在一定的主观性和不确定性。
基于微博的热点事件挖掘技术研究
基于微博的热点事件挖掘技术研究随着社交媒体的普及，人们借助微博等平台进行信息传播已经成为一种常态，而微博上的热点事件也已经成为一种影响社会热度的不可忽视的力量。
如何利用微博数据挖掘技术来准确把握并分析热点事件的发展趋势，已成为一个亟待解决的问题。
本文将从微博热点事件的定义、挖掘技术的发展现状和未来的发展趋势三个方面对基于微博的热点事件挖掘技术进行探讨。
一、微博热点事件的定义微博热点事件是指在微博上引发广泛讨论和关注的信息现象。
这些事件可能是社会热点、互联网热点、娱乐热点等各个领域的重要事件，而且会引起公众的热议和广泛的关注。
本文所指的微博热点事件是依托于微博这种社交媒体平台的热点，主要是对微博数据的分析和挖掘，从而得出一系列的结论和预测。
这种方法不仅对企业的营销推广有着重要的作用，同时也有助于政府了解民意动向，从而理性决策。
二、微博热点事件挖掘技术的发展现状现在，微博热点事件挖掘的技术手段已经非常成熟，而且具有很高的准确性和实用性。
常见的技术手段包括文本挖掘、数据挖掘和统计分析等方法。
1、文本挖掘文本挖掘是指通过NLP技术，对文本进行分析、分类和抽取等操作，从而获取文本的关键信息。
目前，文本挖掘技术已经非常成熟，主要应用于提取关键词、提取实体、情感分析等方面。
2、数据挖掘数据挖掘是指通过模型、分析和算法等技术，对数据库中的数据进行有效的分析和挖掘。
在微博热点事件挖掘中，数据挖掘主要应用于对热点事件的趋势和关键词的分析，从而预测热点事件的发展方向。
3、统计分析统计分析主要是统计学的方法，通过对数据的统计，进行基本分析，从而对微博热点事件的发展趋势进行预测。
此外，还有一些其他的辅助技术，如社交网络分析、语义分析等，也在微博热点事件挖掘中得到了广泛的应用。
综上所述，微博热点事件挖掘技术非常成熟，大多数以文本挖掘、数据挖掘和统计分析等方法为主，以此来预测热点事件的发展趋势，十分实用。
三、微博热点事件挖掘技术的未来发展趋势微博热点事件挖掘技术目前已经非常成熟，但是随着人工智能和大数据技术的发展，微博热点事件挖掘技术还有很大的发展空间。
《2024年新浪名人微博的传播特征研究》范文
《新浪名人微博的传播特征研究》篇一一、引言随着互联网的快速发展，社交媒体在中国已经成为人们获取信息、交流思想的重要平台。
其中，新浪微博作为国内领先的社交媒体之一，汇聚了大量的名人用户。
这些名人微博不仅为粉丝提供了与偶像互动的机会，也成为了信息传播的重要渠道。
本文旨在研究新浪名人微博的传播特征，分析其传播机制和影响因素，为更好地理解微博传播提供参考。
二、新浪名人微博概述新浪微博上的名人用户涵盖了娱乐、体育、政治、经济等多个领域，他们拥有庞大的粉丝群体，每条微博都能引起广泛关注。
名人微博的传播不仅涉及个人信息的分享，还包括对社会热点事件的评论、对粉丝的互动等。
其传播速度快、范围广，具有很高的社会影响力。
三、新浪名人微博的传播特征1. 传播速度快，范围广名人微博的传播速度极快，一条热门微博能在短时间内被大量转发和评论。
同时，其传播范围广泛，不仅限于本国，还能迅速传播到国际社会。
2. 互动性强名人微博为粉丝提供了与偶像互动的机会，通过评论、点赞、私信等方式，粉丝可以与偶像进行实时交流。
这种互动性强的特点使得名人微博具有很高的粘性，吸引了大量用户的关注。
3. 信息内容多样名人微博的内容涵盖了娱乐、生活、工作等多个方面，既有个人感悟的分享，也有对社会热点事件的评论。
这种多样化的信息内容满足了不同用户的需求，使得名人微博具有很高的信息价值。
四、新浪名人微博的传播机制和影响因素1. 传播机制新浪名人微博的传播机制主要包括转发、评论、点赞等方式。
其中，转发是主要的传播方式，通过关注关系形成的信息传播网络，使得信息能够迅速传播。
同时，评论和点赞也能增加微博的曝光度，进一步扩大其影响力。
2. 影响因素（1）名人效应：名人微博的影响力与其知名度、粉丝数量、活跃度等因素密切相关。
知名度越高、粉丝数量越多的名人，其微博的传播力和影响力越大。
（2）内容质量：微博的内容质量直接影响到其传播效果。
有趣、有深度、有共鸣的内容更容易引起用户的关注和转发。
基于数据挖掘技术的微博热点话题预测
基于数据挖掘技术的微博热点话题预测张贵红;李中华【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2017(040)015【摘要】The micro-blog hot topic affected by various factors has the characteristic of strong nonlinear change. In order to obtain the ideal forecasting results of micro-blog topic,a micro-blog hot topic forecasting model based on data mining technology is proposed. The current research status of micro-blog hot topic is analyzed to point out the limitations of the current micro-blog hot topic prediction model. The data mining technology(support vector machine)is used to analyze and model the micro-blog hot topic. The simulation experiment is used to analyze the forecasting performance of the micro-blog hot topic. The results show that the data mining technology can describe the change characteristic of micro-blog hot topic,and improve the forecasting accu-racy of the micro-blog hot topic.%微博热点话题受到多种因素的影响,具有强烈的非线性变化特点,为了获得理想的微博热点话题预测结果,提出基于数据挖掘技术的微博热点话题预测模型.首先对当前微博热点话题的研究现状进行分析,指出当前微博热点话题预测模型的局限性,然后采用数据挖掘技术,即支持向量机对微博热点话题进行建模与分析,最后采用仿真实验对微博热点话题的预测性能进行分析.结果表明,数据挖掘技术可以描述微博热点话题的变化特点,提高了微博热点话题的预测准确性.【总页数】4页(P52-55)【作者】张贵红;李中华【作者单位】乐山师范学院计算机科学学院,四川乐山 614000;乐山师范学院计算机科学学院,四川乐山 614000【正文语种】中文【中图分类】TN911.1-34;TP391【相关文献】1.改进的支持向量机在微博热点话题预测中的应用 [J], 饶浩;文海宁;林育曼;陈晓锋2.基于MQPSO-LSSVM的微博热点话题预测 [J], 符保龙3.融合热点话题的微博转发预测研究 [J], 陈江;刘玮;巢文涵;王丽宏4.基于K-means算法微博热点话题预测分析 [J], 李鹏浩;朱立敬;石秀君5.基于词共现网络的对农微博热点话题及用户舆情分析——以中国乡村之声官方微博为例 [J], 赵雪; 马娟娟因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
社交媒体之微博的用户行为分析与数据挖掘
社交媒体之微博的用户行为分析与数据挖掘随着互联网和移动设备的普及，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
而微博作为中国广大用户群体都熟悉的社交媒体平台，拥有庞大的用户数量和海量的数据，成为研究用户行为和进行数据挖掘的重要资源。
本文将通过对微博的用户行为分析与数据挖掘，探讨微博平台的特点及其对用户行为的影响。
第一部分：微博平台的特点微博作为一种社交媒体平台，具有以下几个特点：1. 即时性：微博通过短文本形式来传递信息，用户可以随时随地发布、转发和评论信息。
这种即时性使得微博成为了人们获取新闻和时事信息的重要渠道。
2. 用户参与性高：微博平台鼓励用户参与社交互动，用户可通过发布微博与他人分享自己的观点和感受。
此外，微博还提供了点赞、转发和评论等功能，使用户在社交中可以更加活跃和自由地表达自己。
3. 群体话语权：微博用户之间的关系并非一对一，而是一对多的关系。
用户可以通过关注其他用户来看到其发布的信息，同时也可以被其他用户关注。
这种群体话语权使得微博中的信息传播更加广泛和迅速。
第二部分：微博用户行为分析微博用户行为的分析可以通过以下几个方面进行：1. 用户活跃度分析用户活跃度是指用户在微博上的行为频率和程度。
通过分析用户的微博发布数量、评论数量、转发数量等指标，可以了解用户在平台上的活跃程度。
同时，还可以通过分析用户发布内容的类型和频率，了解用户的兴趣和关注点。
2. 用户关系网络分析微博用户之间的关系网络是一个重要的研究对象。
通过分析用户之间的关注关系和被关注关系，可以构建用户关系网络，并发现其中的社交群体和意见领袖。
这对于了解用户之间的互动和信息传播具有重要意义。
3. 用户情感分析微博平台上的用户往往会发表自己的情感和观点。
通过对微博文本进行情感分析，可以了解用户情感倾向，判断用户的态度和情绪。
这对于企业和政府等进行舆情分析和舆情监控具有重要意义。
4. 用户行为的时间和地理分析用户在微博上的行为往往与时间和地理位置有关。
微博传播对事件话题的影响力分析
微博传播对事件话题的影响力分析微博作为一种重要的社交媒体平台，对事件话题的传播起到了至关重要的作用。
它的快速传播和广泛覆盖的特点，使得微博成为舆论引导和社会热点事件的集散地。
本文将就微博传播对事件话题的影响力进行分析和探讨。
第一，微博传播的快速性。
相比传统媒体，微博传播的速度更加快捷。
一条微博只需简短的文字和一张图片，就能够迅速传达信息并引起广泛关注。
对于重大事件或突发状况，微博可以迅速推送相关信息，使得更多的人在第一时间得知事件情况。
这种快速性增强了事件话题的曝光度和影响力。
第二，微博传播的广泛性。
微博作为一个社交媒体平台，拥有庞大的用户基础。
用户的范围涉及各个年龄、职业和地区，覆盖面广泛。
当一个事件话题在微博上持续讨论时，可以涉及到各个不同背景的用户。
这使得事件话题能够以更广泛的角度被讨论和分析，也更有可能引发更多的讨论和争议。
第三，微博传播的互动性。
微博的特点之一是用户可以通过评论、转发和点赞等方式与其他用户进行互动。
这种互动性使得事件话题更容易引发用户的参与和讨论。
用户可以通过评论表达观点、分享自己的体验，也可以向其他用户提问或寻求帮助。
这种互动能够使事件话题得到更多的关注和讨论，也可以加深事件话题的影响力。
第四，微博传播的挑战性。
虽然微博传播对事件话题的影响力很大，但同时也面临一些挑战。
首先，微博上的信息真实性和准确性难以保证。
有些用户可能故意发布虚假信息，或者是在没有经过核实的情况下转发消息。
这会导致事件话题的失真和误导，影响公众对事件的正确理解。
其次，微博上的争议和负面评论也会降低事件话题的影响力。
一些用户可能会利用微博进行恶意攻击或诋毁，造成负面影响。
这需要平台方加强内容管理和监管，保证信息的真实性和秩序。
综上所述，微博作为社交媒体平台，在事件话题的传播中发挥了重要的作用。
其快速传播、广泛覆盖、互动性以及一定的挑战性，使得微博对事件话题的影响力十分显著。
然而，我们也需要注意微博传播的真实性和准确性，以及对争议和负面评论的规范和管理。
微博社交网络中的话题传播分析
微博社交网络中的话题传播分析第一章：引言微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有亿万的用户，它已经成为人们进行信息分享、社交交流以及新闻传播的主要渠道之一。
作为社交媒体平台，微博的成功不仅在于其可靠的基础设施，还在于其用户创造的内容和信息流的良好运作。
微博用户可以通过向粉丝发表新的、有趣的、搞笑的、有争议的帖子来吸引更多的用户，并让自己的话题成为热门话题。
而话题的传播也成为了微博社交媒体平台的一个重要问题，本文将对微博社交网络中的话题传播进行分析。
第二章：微博话题在微博中，话题可以通过讨论或发布一些特定的话题标签来引起用户的兴趣，进而让更多的人参与此话题的讨论。
话题的传播取决于以下因素：1.话题内容话题内容是话题传播的基础。
如果话题内容不足够有吸引力或者不受用户喜爱，那么话题就不会引起用户的注意，无法达到传播的目的。
2.话题标签话题的标签是话题传播的关键。
标签是话题的重要标识，能够帮助用户记忆和搜索。
标签也可以在微博首页和搜索页面上显示，这对话题的曝光是非常有帮助的。
3.话题的可信度话题的可信度是话题传播的重要保证。
如果话题的信息虚假或者没有根据，那么话题的吸引力会降低，用户也会对话题失去兴趣。
第三章：话题传播的影响因素微博社交网络中，话题的传播不仅仅取决于话题本身，还受到以下因素的影响：1.用户的兴趣用户的兴趣是话题传播的重要因素。
如果用户对话题感兴趣，那么话题就更容易传播。
但如果用户对话题没有兴趣或者反感，那么话题传播的成功几率将会降低。
2.用户的影响力用户的影响力是话题传播的重要因素。
如果用户是影响力大的微博用户，那么他或她发布的话题将更容易传播。
这在微博的粉丝经济中非常明显，因为影响力大的用户可以通过其粉丝数吸引更多的用户参与话题讨论，进而传播话题。
3.话题的广泛性话题的广泛性是话题传播的重要因素。
如果话题与众多用户有联系，并且具有很高的现实意义和可关注性，那么话题的传播成功率就会更高。
第四章：话题传播的影响话题的传播对微博社交网络有着重大的影响，包括以下几方面：1. 社交交互话题传播增强了微博用户之间的社交交互。
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例一、前言社交媒体的兴起已经改变了人们的生活方式，也影响了企业的市场营销策略。
微博是中国最大的社交媒体平台之一，拥有数亿活跃用户。
通过微博上的数据挖掘和分析，企业可以深入了解消费者需求和行为，优化他们的市场营销策略，提高销售量，这也是本篇文章主要讨论的话题。
二、什么是社交媒体数据挖掘？社交媒体数据挖掘是从社交媒体平台上抽取有用信息的过程，既包括文本，也包括图像和视频，以推断用户的需求，偏好和态度。
使用数据挖掘算法可以提取一个或多个指定领域的模式。
社交媒体平台上的个人和企业用户活跃性极高，它们的行为有可能成为更广泛市场的信号。
社交媒体数据可用于企业分析，反馈消费者对产品和服务的看法，并作为市场推广的参考。
三、微博上的数据挖掘与分析方法1.人工处理人工处理是一种昂贵且费时的方法，但可以提供更全面，准确，高质量的数据。
一些微博数据可能难以用自动工具分析，例如含多个意思，打错的单词和机器翻译的内容，因此要仔细检查和审核。
已经有很多人在微博上定期发布关于他们的工作，生活和休闲的更新。
这使得研究员可以通过手动对这些信息进行编码，为接下来的数据分析做准备。
2.机器学习机器学习是指计算机程序可以自动通过数据学习一定的过程，并提高效率和准确性。
这些算法分析已知的语言特征和模式，以查找并跟踪这些模式。
通常使用传统的思维数据挖掘算法，即文档分类和聚类以及情感分析。
3.文档分类与聚类文档分类的目的是将文档按照主题特征分组，例如：体现文化艺术活动的文本，社交媒体发布和销售讨论，等等。
聚类是将具有相似主题特征的文本分组。
例如，是有关个人或商业工作的话题，或是关于产品评论的话题。
4.情感分析情感分析是对微博上的信息进行分类和理解的一门技术，它能够将制图技术作为有关文档情感的坐标轴，将信息和主题分类至情感的轴线上，以建立对于不同情感的对比分析。
这种技术可以非常好地应用于消费者满意度、品牌忠诚度的研究中。
微博中热点话题的内容特质及传播机制研究_基_省略_新浪微博6025条高转发微博的
中国人民大学学报２０１３年第５期ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＲＥＮＭＩＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＣＨＩＮＡ Ｎｏ．５ ２０１３微博中热点话题的内容特质及传播机制研究———基于新浪微博６ ０２５条高转发微博的数据挖掘分析李 彪［基金项目］ 云南省院校教育合作人文社会科学项目“云南舆情监测与边疆社会稳定关系研究”（ＳＹＳＸ２０１１０７）［摘要］ 针对新浪微博两年多来高转发的６ ０２５条热门微博，采用大数据挖掘与分析技术进行研究。
热点微博话题的传播呈现出一定的规律：转发次数的分布符合幂律分布，转发信息链的长度符合指数型分布特征。
新浪微博具有强弱关系同时存在于一个平台属性特征，这既不同于Ｔｗｉｔｔｅｒ的社会单向度的弱关系平台，也不同于Ｆａｃｅｂｏｏｋ双向的强关系平台。
不同类别事件在新浪微博平台中传播的信息流和时间线也有差异，可以根据不同类别热门微博的转发深度和转发宽度构建出不同类别热门的传播模式结构。
微博的话语权力格局中依然存在着不平等现象，传统社会话语精英依然把持着微博话语场域的主导权。
［关键词］ 数据挖掘；热门微博；转发深度；转发宽度；话语权力格局［作者简介］ 李彪：中国人民大学新闻学院讲师，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员（北京１００８７２）本文以新浪微博高转发的６ ０２５条原创微博为研究样本，通过大数据挖掘分析技术，研究分析目前微博中的热点话题属性及传播机制。
一、研究缘起微博作为一种新的在线社会网络形式，逐渐成为人们获取和共享信息的重要平台。
据中国互联网络信息中心（ＣＮＮＩＣ）《第３１次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至２０１２年１２月底，我国微博用户规模为３．０９亿，较２０１１年年底增长了５ ８７３万，增幅达到２３．５％；手机微博用户规模达到２．０２亿，高达６５．６％的微博用户使用手机终端访问微博。
［１］根据西方传播学的研究，一种物理属性的媒介形态被社会大众中２０％以上的人群所使用，便可以称其为“大众媒介”，从这个意义上可以说，微博已成为一种大众化媒体（Ｍａｓｓ Ｍｅｄｉａ）。
微博热门话题传播机制研究
微博热门话题传播机制研究近年来，微博作为中国最受欢迎的社交媒体之一，已经成为了人们获取新闻和热门话题的重要渠道。
微博热门话题的传播机制引起了广泛的关注和研究。
本文将探讨微博热门话题的传播机制，包括信息流推荐算法、用户行为和内容质量对热门话题传播的影响等方面。
首先，微博热门话题的传播机制和信息流推荐算法密不可分。
微博通过信息流的推荐算法将用户感兴趣的内容和热门话题推送给用户，从而引起用户的关注和讨论。
信息流推荐算法会根据用户的兴趣和行为历史，分析和预测用户的喜好，将与用户兴趣相关的热门话题呈现给用户。
这种个性化推荐机制能够增加用户参与热门话题讨论的积极性，提高话题的传播效果。
其次，用户的行为对微博热门话题的传播也起到了重要的影响。
用户在微博上的行为，如转发、评论、点赞等，会直接影响热门话题的传播速度和范围。
用户的行为可以将热门话题从一个用户传播到另一个用户，从而扩大话题的影响力。
此外，用户的影响力和社交关系网也会影响热门话题的传播。
一些具有较高粉丝数量和社交影响力的用户，他们的行为将更有可能引起其他用户的注意和参与。
因此，用户的行为和影响力是微博热门话题传播的重要因素。
与此同时，内容质量也是微博热门话题传播的关键。
内容质量是指微博上关于热门话题的内容的可信度、有用性和新颖性等方面的评价。
高质量的内容能吸引用户的关注和参与，从而促进热门话题的传播。
相反，低质量的内容可能被用户忽略或遭到负面评价，影响话题的传播效果。
因此，内容质量的提高对于微博热门话题的传播至关重要。
在微博热门话题的传播机制中，也存在一些潜在的问题和挑战。
首先，推荐算法的偏向性可能导致用户接触到的信息受限。
如果推荐算法过于依赖用户的历史行为和兴趣，可能会陷入“信息茧房”的困境，使用户形成信息的局限性。
其次，虚假信息和谣言的传播也是一个不容忽视的问题。
微博上大量不实的信息会干扰真实信息的传播，并对社会稳定产生不良影响。
因此，应加强对虚假信息和谣言的监测和管理，提高内容的可信度。
高频次转发微博的特征及用户转发动机探析
高频次转发微博的特征及用户转发动机探析———基于新浪微博“当日转发排行榜”的内容分孙会李丽娜微博客 Micro blog 微型博客 又称“微博”“迷博” 迷你博客 、“一句话博客”等。
它是一种引入了社交网络关系结构 集即时书写、记录、信息传播与分享、社会交往等功能于一体的新型网络应用形式。
微博在信息的爆发力和传播速度上 拥有突出的优势 “转发”和“跟随”功能使得微博信息很容易在短时间内跨群体传播 让微博信息通过几何级的传播而形成广泛的影响力。
为了衡量和考察微博影响力的发生过程 探寻高频次转发微博的类型特征及用户转发行为的动机 笔者通过新浪微博“转发排行榜”的内容分析和网络追踪观察 对以上问题展开分析和研究。
此次研究运用内容分析的方法 研究对象为高转发率的微博信息文本 主要分析高转发率微博的文本特征、来源微博类型以及所呈现的用户转发动机。
研究选取新浪微博“广场”栏目“热门转发”子栏目中的“当日转发热门”排行榜 该排行榜最早的记录数据从2009年12月12日开始 内容分析的操作时间为2011年9月11日 因此研究样本为2009年12月12日———2011年9月10日的“当日转发排行榜”中的所有上榜微博。
通过数据整理和样本分析 得出以下相关结论。
一、高频次转发微博的类型（一） 从内容上看 轻松、实用性信息转发率高内容分析结果显示 娱乐趣味类、生活感悟类转发频率最高 其次为明星八卦类及其他公益信息、生活实用信息 而“事件观点、新闻时事、广告营销”类信息并未占据转发优势。
微博转发排行榜的微博信息内容体现出的轻松性和实用性。
二 从形式上看 文字型和图文型微博更具转发优势在转发排行榜的微博中 文字型的微博占到了35% 图文型的微博为45% 以链接为主的微博为20%。
相对于那些需要点击链接了解全部信息的“复杂”类微博 图片型和文字型这种更“方便”的形式极易被转发。
由于网络的多媒体性和超链接性 微博发布突破了纯文字的限制 但是从阅读和转发行为的方便性以及手机终端的使用来看 简短的文字型和图文型微博在吸引转发上更具备优势。
毕业论文范文——新浪微博热点话题传播模式解析(2)
新浪微博热点话题传播模式解析学院：新闻传播学院年级：专业：新闻学姓名：学号：指导教师：摘要本文基于文献分析法与个案分析法，简述了微博的传播特点与传播模式，通过典型个案对微博热点话题的六种传播模式（单链条式传播、互动式传播、广告式传播、散弹式传播、新闻式传播及克里斯玛传播）的传播效果进行了分析。
在信息技术快速发展的今天，微博改变了人们的传播观念和生活方式，而为获取更好的传播效果，则需要更加开放与融合的传播观，即：多种传播模式的融合及新媒体与传统媒体的融合。
同时，微博庞杂冗大的信息量需要“把关人”介入。
一方面，用户须增强判断力，避免传播虚假信息；另一方面，微博更应主动承担起把关人的职责，帮助用户筛选有价值的信息。
关键词微博；传播模式；传播效果AbstractBased on literature analysis and case analysis, outlining the microblogging spread characteristics and mode of transmission through a typical case for six microblogging hot topic propagation mode (single-chain-type transmission, interactive communication, advertising-style spread, scattered bomb spread the news spread and charismatic style spread) dissemination of results were analyzed. The rapid development of information technology makes microblogging changed the way people spread ideas and lifestyles. But in order to get a better dissemination of results, the need for more openness and integration spread concept, namely: convergence and integration of multiple propagation modes new media and traditional media. Meanwhile, the huge amount of information needs "gatekeeper" to intervene.. On the one hand, the user must enhance the sense to avoid the spread of false information; on the other hand, microblogging should take the initiative to assume responsibility gatekeeper, valuable information to help users filter.Key wordsMicroblog；Communication modes；Effects目录摘要 (I)关键词 (I)Abstract (II)Key words (II)一、微博传播模式研究现状简述 (1)（一）微博传播模式研究现状 (1)（二）微博的传播特点与传播模式简述 (2)1.以节点而连接的多中心一对多式传播 (2)2.裂变式的圈子化传播 (3)二、微博热点话题传播模式的分类及其范例 (3)（一）单链条式传播 (3)（二）互动式传播 (4)（三）广告式传播 (4)（四）散弹式传播 (5)（五）新闻式传播 (5)(六）克里斯玛传播 (6)三、提升微博热点话题传播效果之我见 (7)（一）微博需要开放与融合的传播观 (7)1.多种传播模式的融合 (7)2.新媒体与传统媒体的融合 (8)（二）微博传播呼唤把关人 (8)结论 (10)参考文献 (11)致谢 (12)据CNNIC《2014年第33次中国互联网络发展状况统计报告-网名规模与结构（四）》显示，截至2014年12月，我国网民规模达到亿，全年共计新增网民3117万人。
微博数据挖掘中的话题追踪与预测技术研究
微博数据挖掘中的话题追踪与预测技术研究一、引言微博，是一种基于用户关系、分享、传播、交互等多元化的社交媒体，其大量的数据体现了人们日常生活中的观点与情感，是研究社会现象、舆情分析、市场营销以及政治文化等方面的重要工具。
话题追踪与预测技术是微博数据挖掘的重要内容，本文将从数据来源、话题追踪、话题预测等方面进行探讨，旨在深入了解微博话题在数据挖掘中的应用。
二、数据来源微博作为一种互联网社交媒体，数据来源的特点就是多元化、动态化，根据数据特点与目的不同，需要选择不同的数据来源，包括：（1）爬虫获取。
该方式需要程序爬取微博官方API或开放平台的数据，包括用户名、微博文本、时间戳、点赞数等，可以绕过微博接口限制，但是需要技术熟练，且使用不当会被微博封号。
（2）官方API获取。
微博官方API是指在微博开放平台注册并申请API访问，通过调用API接口获取数据，该方式是获取数据最合法的方式，但是存在获取方式受限等问题。
（3）第三方数据获取。
一些第三方组织或平台，如微擎、微博情报局等，通过已获取的微博数据进行分析并提供服务，该数据来源安全可靠，支持多种数据分析，但是存在数据来源的不稳定性问题。
三、话题追踪话题是微博中最基础的信息单位，其定义为一组发表于一定时间内、涉及同一主题的微博。
在微博数据挖掘中，话题追踪是关键的数据处理技术，包括以下几个方面：（1）话题划分。
话题划分是将一段时间内的微博按照主题进行分类，主要是根据文本相似度及关键词提取等技术，利用聚类、分类等方法对话题进行划分。
（2）话题学习。
话题学习是对某一领域的话题进行深入了解和学习，以便更好地进行话题追踪分析，包括获取该领域的相关知识、专业术语等，以及对领域相关数据的收集和分析。
（3）话题跟踪。
话题跟踪是指对话题进行实时监测，并对话题进行分析和预测等操作。
该操作主要依赖于话题追踪的技术手段，如话题流、话题树、话题演化等。
四、话题预测话题预测是指通过数据挖掘技术对话题的发展进行预测，以供决策者制定相应策略。
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例
社交媒体数据挖掘与分析——以微博为例随着互联网技术的不断进步，社交媒体这个概念被越来越多的人所熟知，并成为了人们日常生活、工作中不可或缺的一部分。
而社交媒体中所涉及的海量数据也成为了人们进行数据挖掘和分析的重要来源之一。
本文将以微博为例，探讨社交媒体数据的挖掘和分析方法。
一、微博数据的来源微博是一种基于用户间关系的社交媒体平台，它让人们可以发布文字、图片、音频、视频等形式的信息，同时还可以关注其他人发布的信息，进行评论和转发等互动操作。
微博平台作为社交媒体的代表之一，涵盖了丰富的信息内容和用户行为，为数据挖掘和分析提供了良好的数据来源。
在微博平台上进行数据挖掘和分析需要获取到微博数据，这些数据主要来自于微博用户发布的信息以及用户行为，具体包括：1. 内容数据：包括微博的文本内容、图片、音频、视频等多种形式的数据。
2. 影响力数据：包括微博用户的粉丝数量、转发量、评论量、点赞量等数据。
3. 用户属性数据：包括微博用户的性别、年龄、地理位置等数据。
二、微博数据挖掘的方法与技术微博作为一种典型的社交媒体平台，具有着丰富的数据内容和用户交互行为，因此其数据挖掘和分析也具有其独特性。
在微博数据挖掘和分析过程中应用了多种不同的方法和技术，其中最常用的方法如下：1. 文本挖掘：针对微博中的文本内容进行挖掘，如情感分析、主题挖掘等。
2. 社交网络分析：分析微博用户之间的关系和互动行为，如社区发现、影响力分析等。
3. 图像和视频分析：针对微博中的图片、视频等多媒体数据进行挖掘，如图像识别、视频分类等。
4. 位置处理：利用微博用户的地理位置数据进行分析，如趋势分析、热度分布图等。
以上方法是微博数据挖掘和分析过程中最常用的方法，在实践中可以根据具体需求选择相应的方法和技术。
三、微博数据分析的应用场景微博数据分析的应用场景非常广泛，如品牌营销、舆情分析、用户画像建模等。
以下分别介绍一下这些应用场景：1. 品牌营销：利用微博平台进行品牌宣传和推广，分析粉丝数量、转发量等影响力数据，整合多种数据进行综合分析，为品牌提供精准的营销策略。
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２１２
１７６
３．５％
２ ３１２．８
— １２ —
从热点话题最大转发量上来看，社会热点事 件引发 的 转 发 极 值 最 大， 凸 显 出 微 博 的 围 观 效 应；其次是促销信息，由于背后有网络水军的身 影，这个数值不是很准确。从热点话题的平均转 发量上看，促销信息和寻求帮助信息最高，可以 看出微博作为一种草根的社会化网络媒体，在社 会关系的维系和拓展方面具有其他新媒体所不能 比拟的价值。
微博 “粉丝路径” 和 “转发路径” 的传播 方 式既不是传统媒体的线性传播，也不是网络媒体 的网络传播，其传播速度和传播广度远远高于之 前任何一种媒介产品。新浪微博每日产生１亿条 内容。［２］在这 些 浩 如 烟 海 的 信 息 中 去 伪 存 真， 找 到有价值或者能够展现中国微博用户信息地图的 核心热点信息，成为相关研究的热点问题。
大，希望通过微博来获得心理的放松和安逸，另
外也说明微博具有缓解压力、进行心理调节的工
具属性，从这个意义上说，微博是一种 “软” 媒
图 １ 微 博 转 发 深 度 和 转 发 宽 度 示 意 图
体。其次是社 会 热 点 事 件， 占 到 总 体 的 ２１．９％，
需要说明，每个原创微博并不是仅仅有一个 转发深度和转发宽度，可能有很多个。如图１所 示，在这个原创微 博 Ａ１ 中， 总 计 有 两 个 转 发 深 度，即 Ａ１－Ｂ２的转发深度１级和 Ａ１－Ｂ１－Ｃ１
二、研究设计
（一） 数据抓取 本文采用 “爬 虫 技 术 ”， 通 过 新 浪 微 博 ＡＰＩ （Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ） 接 口 进 行 数据抓取。新浪 微 博 与 其 他 微 博 网 站 （如 Ｔｗｉｔ－ ｔｅｒ） 类 似， 用 户 之 间 构 成 有 向 无 权 网 络。 用 户 可自 由 添 加 关 注 的 其 他 用 户， 称 之 为 “跟 随 ” （Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓ）；也可 在 未 经 许 可 的 情 况 下 被 其 他
平均转发量 １ ７２１．９ ２ ０４４．４
休闲心情 ２ ５６９ ４２．６％ １８ １０９
１ ６０６．８
生活健康 ４４８
７．４％ ７ ４６２ １ ５８６．７
寻求帮助 ２９０
４．８％ ２９ ６１０ ２ ５７２．３
促销信息 ２０１
３．３％ ３３ １５４ ２ ６１１．６
风水财运 被删除微博
一、研究缘起
微博作为一种新的在线社会网络形式，逐渐 成为人们获取和共享信息的重要平台。据中国互 联网络信息中心 （ＣＮＮＩＣ）《第３１次中国互联网 络发展状况统计报告》 显示，截至２０１２年 １２ 月 底，我国微博用户规模为 ３．０９亿， 较 ２０１１ 年 年 底增长了５ ８７３万，增幅达到 ２３．５％； 手机微博 用户 规 模 达 到 ２．０２ 亿， 高 达 ６５．６％ 的 微 博 用 户 使用手机终 端 访 问 微 博。［１］根 据 西 方 传 播 学 的 研
一定程度上佐证了微博具有媒体的属性特征。然 后是时 尚 娱 乐， 占 到 总 体 的 １３．４％， 这 更 多 的 是满足人们的娱乐、窥私等心态。这三者就占到 了 总 体 的 ７８％ 。
表２
热点话题的类别分布及转发情况
时尚娱乐 社会热点事件
条数
８０９
１ ３２０
所占比例 １３．４％
２１．９％
最大转发量 １３ ４４５ ３５ ０６６
（二） 数据集 本文使用的数据库从 ２０１０年９ 月１５ 日 开 始 收集数据，目前已经收集的用户数大约有 ４０ 万， 以文本形式存储，占用空间５０Ｇ 左右。收集的信 息包括两部分： （１） 用户基本属性 信 息， 如ＩＤ、 Ｎａｍｅ、 Ｇｅｎｄｅｒ、 ＶＦｌａｇ、 Ａｄｄｒｅｓｓ、 Ｔａｇｓ、 Ｆａｎｓ、 Ｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓ、Ｔｗｅｅｔｓ； （２） 用 户 话 题 内 容 信 息， 如话题内容属性、转发次数、评论次数。爬取的 内容几乎涵盖了该用 户 的 所 有 信 息。 其 中 ＶＦｌａｇ 是认证用户标识，新浪微博采取实名制等形式对 知名用户进行实名认证。 （三） 数据处理技术 选取以下数据作为分析对象：选取时间跨度 从２０１０ 年 ９ 月 至 ２０１３ 年 １ 月， 每 条 转 发 量 在 １ ０００次以上的 原 创 微 博 为 热 点 微 博， 在 以 上 数 据库中符合条件的微博数量总计 ６ ０２５ 条， 来 自 ２ ３５６ 位 博 主， 每 条 微 博 平 均 被 转 发 １ ８３６ 次， 总 转 发 次 数 １ １０８ 万 。 为了更 好 地 对 这 些 热 门 微 博 进 行 数 据 处 理， 将所有热门微博信息分为以下８个类别 （见表１）。
中国人民大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＲＥＮＭＩＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＣＨＩＮＡ
２０１３ 年 第 ５ 期 Ｎｏ．５ ２０１３
微博中热点话题的内容特质 及传播机制研究
——— 基 于 新 浪 微 博 ６ ０２５ 条 高 转 发 微 博 的 数 据 挖 掘 分 析
李 彪
［摘要］ 针对新浪微博两年多来高转发的 ６ ０２５ 条 热 门 微 博，采 用 大 数 据 挖 掘 与 分 析 技 术 进 行 研 究。 热点微博话题的传播呈现出一定的规律：转发次数的分布符合幂律分布，转发信息链的长度符合指数型分 布特征。新浪微博具有强弱关系同时存在于一个平台属性特征，这既不同于 Ｔｗｉｔｔｅｒ的社会单向度的弱关系 平台，也不同于 Ｆａｃｅｂｏｏｋ双向的强关系平台。不同类别事件在新浪微博平台中传播的信息流和 时 间 线 也 有 差异，可以根据不同类别热门微博的转发深度和转发宽度构建出不同类别热门的传播模式结构。微博的话 语权力格局中依然存在着不平等现象，传统社会话语精英依然把持着微博话语场域的主导权。
２．热 点 话 题 创 作 者 特 征 分 析 （１） 性别特征。 通过数据统计可见，男性是热点话题的创 作者主力。在所有８个类别的热点话题中，男 性的数量都远远超过了女性，一定程度上折射 出现实社会中男女之间的话语权力格局。尤其 是在社会热点事件、休闲心情等类别中，说明 男性依然是微博这个虚拟话语场域中的主要议 程设置者和主导者。 从同一话题内性别比例分布来看，男性在促 销信息、社会热点信息等类别上远远超过女性比 例，是这两类信息的绝对主导者，一定程度上反 映出男性积极赚钱、热心时事政治的性别特征。 在生活健康、时尚娱乐等类别上女性要明显高于 其他类别，也凸显出女性在微博这一虚拟社会场 域中依然关注美容、娱乐等性别特征。
［关 键 词 ］ 数 据 挖 掘 ； 热 门 微 博 ； 转 发 深 度 ； 转 发 宽 度 ； 话 语 权 力 格 局 ［作者简介］ 李彪：中国人民大学新闻学院讲师，中国人民大学新闻与社会发展研究中心研究员 （北 京 １００８７２）
本文以新浪微博 高 转 发 的 ６ ０２５ 条 原 创 微 博 为研究样本，通过大数据挖掘分析技术，研究分 析目前微博中的热点话题属性及传播机制。
转发者 Ｃ１、Ｃ２ 等 的 转 发， 其 转 发 深 度 为 ２ 级， 发宽度，从 Ｂ１ 点 产 生 的 Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４ 四 个
单个话 题 中 转 发 深 度 极 值 越 大， 其 信 息 链 条 越 单位的转发宽度， 同 样 道 理，４ 个 单 位 宽 度 是 原
长，说明该事件越受关注、越容易引起民众的 讨 创微博 Ａ１的极值 转 发 宽 度， 因 此 每 个 原 创 微 博
［基金项目］ 云南省院校教育合作人文社会科学项目 “云南舆情监测与边疆社会稳定关系研究”（ＳＹＳＸ２０１１０７）
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语权力面貌。 微博扮演着重要的社会话语动员角色，很多
社会行动如随手拍行动、免费午餐计划等都是在 微博中倡导，通过微博进行充分的社会动员进而 影响到 线 下 的； 微 博 同 时 还 扮 演 着 还 原 社 会 真 实、黏合社会信息碎片的重要角色，很多社会信 息在微博中以碎片化的方式存在，通过微博用户 的集体力量和贡献，完成社会真实的 “再构建”， 进而实 现 “社 会 真 实 的 有 机 运 动”。 另 外， 微 博 还为社会信息提供意见加工、贴标签等 “仪式赋 予”的功能，很多信息一般以事实判断的形式进 入到微 博 场 域， 微 博 中 话 语 精 英 通 过 其 内 化 的 “文化地图” 对 其 进 行 价 值 判 断， 以 提 供 意 见 或 贴标签等方式赋予其更大的社会价值意义，使之 得以快速地传播开来。作为一种独立运行的社会 话语场域，微博具有本身的话题偏好属性、话语 扩散模型、话语权力格局等属性。因此，研究这 些属性对于更好地把握微博话语场域具有重要的 价值。
究，一种 物 理 属 性 的 媒 介 形 态 被 社 会 大 众 中 ２０％以上的人群所使用，便可以称其为 “大众 媒 介”，从这 个 意 义 上 可 以 说， 微 博 已 成 为 一 种 大 众化媒体 （Ｍａｓｓ Ｍｅｄｉａ）。
微博以即时性和裂变式的嵌套性等人际传播 的基本属性，引发 了 一 场 “１４０ 字 符 的 社 会 话 语 革命”。微博在整个 社 会 话 语 场 域 中 所 扮 演 的 作 用也越来越重要，成为整个社会话语场域的 “话 语漩涡”， 扮 演 着 话 语 策 源 地、 信 息 桥 和 主 导 者 等多重角色，最大限度地解构了传统的由社会话 语精英所主导的话语权力格局，将原来看似 “铁 板一块” 的话语权力场域一分为二———官方 话 语 场域和草根话语场域，冲击着传统的社会治理方 式和社会个体存在方式，塑造了一种新的社会话
（四） 关键定义说明
的转发深度２级， 其 中 ２ 级 是 原 创 微 博 Ａ１ 的 极
本文有两个关键概念，即转发深度和转发宽 值转发深度，因此每个原创微博只有一个极值转
度。转发深度是指同一条微博信息传播流的环节 发深度；同样，在 原 创 微 博 Ａ１ 中， 有 两 个 转 发
多寡。如图１ 所 示， 原 始 微 博 经 过 转 发 者 Ｂ１ 和 宽度，从 Ａ１ 节 点 产 生 的 Ｂ１、Ｂ２ 的 两 个 单 位 转