[目的/意義]基于微博轉(zhuǎn)發(fā)與信息傳播的話題一直以來備受關(guān)注。之前的研究雖然對影響微博轉(zhuǎn)發(fā)的因素進(jìn)行了多種嘗試,但多數(shù)只關(guān)注微博是否轉(zhuǎn)發(fā)而很少考慮到轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量,也很少探究影響特征之間的相互作用。因此需要進(jìn)一步的研究來彌補(bǔ)上述缺陷。[方法/過程]本研究以新浪微博為研究對象,將ELM模型和情緒認(rèn)知理論結(jié)合,分別以"是否轉(zhuǎn)發(fā)"和"轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)"為因變量建立邏輯回歸模型和負(fù)二項(xiàng)式回歸模型,探究了信源特征、信息內(nèi)容特征和情緒特征對于微博轉(zhuǎn)發(fā)的不同影響。[結(jié)果/結(jié)論]部分信源特征和信息內(nèi)容特征能顯著增加微博被轉(zhuǎn)發(fā)的可能性和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù),并且粉絲數(shù)與被轉(zhuǎn)發(fā)可能性和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)之間呈倒U型關(guān)系;不同極性的情緒對微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響具有不對稱性;此外,高影響力用戶與普通用戶相比,其他信源特征、情緒特征和信息文本特征對其微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響更小。本文創(chuàng)新之處在于結(jié)合ELM理論與情緒認(rèn)知理論探究微博轉(zhuǎn)發(fā)的影響因素,同時在模型中納入了粉絲數(shù)的二次項(xiàng),所得結(jié)論具有一定的理論貢獻(xiàn)和實(shí)踐啟示。 

【文章來源】：現(xiàn)代情報. 2020,40(09)CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【文章目錄】：
1 理論基礎(chǔ)
2 實(shí)證研究
    2.1 樣本選擇
    2.2 變量與描述性統(tǒng)計
    2.3 ROC曲線分析
    2.4 邏輯回歸分析
    2.5 負(fù)二項(xiàng)式回歸分析
3 結(jié)論與討論
4 總 結(jié)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[9]突發(fā)公共事件中微博意見領(lǐng)袖的實(shí)證研究——以“溫州動車事故”為例[J]. 王平,謝耘耕.  現(xiàn)代傳播(中國傳媒大學(xué)學(xué)報). 2012(03)
[10]ROC分析技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 涂福泉,陳奎生,陳建勛,駱名劍.  計算機(jī)與數(shù)字工程. 2007(03)



本文編號：3195650