突發(fā)事件下社交媒體用戶的協(xié)同行為研究.pdf

1、得益于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的提高和社交媒體的普及，使得研究大規(guī)模用戶的協(xié)同行為成為可能。近年來，社交媒體因其實時性和便捷性等特點開始在災(zāi)難事件響應(yīng)方面嶄露頭角，得到了廣泛的關(guān)注。相比于傳統(tǒng)的通信方式，有效利用社交媒體上產(chǎn)生的群體智慧可以對賑災(zāi)行為產(chǎn)生積極影響，另一方面社交媒體用戶行為的非理性，強感染性和從眾性特征很容易造成網(wǎng)絡(luò)輿情的產(chǎn)生，因此突發(fā)事件下的用戶在線行為模式應(yīng)受到特別的重視。
　　社交媒體中信息的傳播，個體間的交互，都依賴于其背

2、后的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，社交媒體上群體用戶行為與大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)研究具有天然聯(lián)系。本文利用網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中的概念和方法研究了突發(fā)事件下社交媒體用戶的各種群體行為特征，探索了社交媒體自組織互助系統(tǒng)的有效性問題。研究成果有助于指導(dǎo)用戶在突發(fā)事件下規(guī)范自身行為，幫助用戶提高信息獲取效率，協(xié)助有關(guān)部門提升監(jiān)管能力。本文擴展了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的概念和方法，拓寬了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域，并給研究突發(fā)事件下在線用戶的大規(guī)模協(xié)同行為提供了新思路。本文具體的研究內(nèi)容和成果如下:

3、r>　　1、突發(fā)事件下社交媒體用戶的協(xié)同注意力轉(zhuǎn)移模式研究。通過用戶使用的哈希標簽時序序列作為用戶注意力轉(zhuǎn)移的代表，提出了注意力轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)模型，把突發(fā)事件下群體注意力轉(zhuǎn)移模式的研究轉(zhuǎn)化為對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變化的研究。結(jié)果表明突發(fā)事件下群體用戶注意力轉(zhuǎn)移模式具有擴張、話題凝聚、注意力匯集、關(guān)注點不穩(wěn)定、關(guān)注點轉(zhuǎn)移模式改變共五個特征。同時還發(fā)現(xiàn)了群體注意力轉(zhuǎn)移模式與事件本身性質(zhì)相關(guān):突發(fā)事件下用戶注意力急劇匯集再緩慢消散;而規(guī)劃事件中用戶注意力為緩

4、慢匯集到緩慢消散的過程。該模型給定量分析、監(jiān)測大規(guī)模用戶的協(xié)同行為提供了可行的方法。
　　2、研究了高效輿情監(jiān)測系統(tǒng)的用戶抽樣問題。社交媒體的用戶數(shù)量通常十分龐大，而有效的用戶抽樣方法可以提高輿情監(jiān)測的效率。本文提出了同時衡量用戶活躍性、與其他用戶興趣共性和捕捉新穎話題能力的抽樣準則，并把用戶抽樣問題轉(zhuǎn)化為圖抽樣問題，提出了基于隨機游走的圖抽樣算法。結(jié)果表明抽樣過程中同時考慮用戶的多樣性和相似性，可以有效地提升監(jiān)測效率和監(jiān)測精度，

5、實現(xiàn)監(jiān)測部分代表性用戶達到監(jiān)測總體的效果。該方法在較小的抽樣比例下仍能獲取相對合理的抽樣精度。
　　3、突發(fā)事件下用戶參與話題的預(yù)測。本文使用哈希標簽作為用戶參與的話題的代表，通過異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)同時描述用戶-哈希標簽使用關(guān)系和哈希標簽之間共存轉(zhuǎn)移關(guān)系，并提出了基于該異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的雙向資源擴散算法預(yù)測用戶可能參與的話題。實驗結(jié)果表明，充分考慮用戶影響力在哈希標簽網(wǎng)絡(luò)中的擴散，可以極大地提高預(yù)測精度;同時利用哈希標簽共存轉(zhuǎn)移關(guān)系可以有效避免

6、圖嵌入算法下用戶節(jié)點在嵌入空間的聚集，在取得較好的預(yù)測精度同時能具有較高的預(yù)測多樣性，而基于用戶相似性的算法相比于圖嵌入類算法，更適用于突發(fā)事件下用戶關(guān)注點集中的場景。
　　4、突發(fā)事件下社交媒體自組織互助系統(tǒng)的有效性研究。近年來，災(zāi)難事件下社交媒體的使用出現(xiàn)了新趨勢:當突發(fā)事件發(fā)生時，用戶自發(fā)地通過社交媒體組織素不相識的人們開展帶有特定目的線下合作。本內(nèi)容提出了針對此類事件的社交媒體內(nèi)容分類方案，研究了各類別信息隨時間的演化趨勢