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社会化问答社区内容营销话题呈现与选题策划——基于知名车企知乎机构号的内容分析

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广告大观(理论版) 2018年第5期 69-73页

作者：宗利永明蔚上海出版印刷高等专科学校上海理工大学出版印刷与艺术设计学院

内容营销作为新兴的营销模式,在微信,微博等社交平台上已经被广泛使用。在社会化问答社区中,内容营销能够最大限度发挥知识社群独有优势,达到提升用户认知和优化品牌形象的双赢效果。本研究采用内容分析法,通过采集知名车企知乎机构号... 详细信息

内容营销作为新兴的营销模式,在微信,微博等社交平台上已经被广泛使用。在社会化问答社区中,内容营销能够最大限度发挥知识社群独有优势,达到提升用户认知和优化品牌形象的双赢效果。本研究采用内容分析法,通过采集知名车企知乎机构号发布的文本,借助NVIVO11进行文本质性分析。研究发现,汽车品牌在通过社会化问答社区进行品牌营销时,主要驱动因素可分为兴趣性驱动,专业性驱动,品牌性驱动三个方面。出版物在选题环节中,可借鉴相关经验,营造用兴趣驱动内容的氛围,用专业负责质量的保障,用品牌体现个性的形象。

关键词：选题策划社会化问答社区机构号内容营销

感知利益对社会化问答社区用户持续使用意愿的影响机制——基于关系维持双元模型的实证研究

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感知利益对社会化问答社区用户持续使用意愿的影响机制——基于关...

作者：江勇威暨南大学

学位级别：硕士

随着Web 2.0技术的广泛应用,社会化问答社区迅猛发展,成为满足人们信息需要的重要渠道。社会化问答社区重视人在创造知识中的作用。用户既是知识的消费者,也是创造者,其持续使用行为对社区的生存和发展至关重要。因此,了解社会化问答社... 详细信息

随着Web 2.0技术的广泛应用,社会化问答社区迅猛发展,成为满足人们信息需要的重要渠道。社会化问答社区重视人在创造知识中的作用。用户既是知识的消费者,也是创造者,其持续使用行为对社区的生存和发展至关重要。因此,了解社会化问答社区用户持续使用意愿的影响因素及其影响机制,对于社区管理者理解用户需要,提升社区服务水平有重大意义。本研究结合社会交换理论和关系维持双元模型,构建了一个理论框架以解释感知利益对社会化问答社区用户持续使用意愿的影响机制。具体而言,本文在已有研究的基础上,将社会化问答社区的持续使用行为划分为持续获取行为和持续给予行为,提出用户的感知利益会通过某些心理因素间接影响其持续使用意愿,并且预期在此过程中会有两种不同的机制(贡献和限制机制)对其持续使用意愿产生影响。在获取402份国内主要社会化问答社区用户的有效样本后,本研究利用SPSS和AMOS等工具,应用结构方程模型方法对理论模型进行检验。结果表明,感知利益是影响用户持续使用意愿的前因变量,而社区契合与社区依赖作为中介变量共同影响用户的持续使用意愿,社区契合的作用效果更强。

关键词：社会化问答社区感知利益持续使用意愿社区契合社区依赖

基于超网络的社会化问答社区用户知识协同模型研究

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基于超网络的社会化问答社区用户知识协同模型研究

作者：高望山西大学

学位级别：硕士

随着互联网Web2.0的发展,人人可编辑、人人参与、开放、交互、共享的社会化问答社区已经逐渐成为了用户知识搜寻、知识获取、知识分享的重要渠道。社会化问答社区是联结用户知识需求,促进知识共享、知识传递和知识创新的一种群智型、社... 详细信息

随着互联网Web2.0的发展,人人可编辑、人人参与、开放、交互、共享的社会化问答社区已经逐渐成为了用户知识搜寻、知识获取、知识分享的重要渠道。社会化问答社区是联结用户知识需求,促进知识共享、知识传递和知识创新的一种群智型、社会化的网络服务平台。用户利用它付出较少的时间和渠道获取更加合乎需求的信息与知识,满足对于垂直化、精准化信息的追求。它的核心在于用户以“问题”为导向自主生成内容,其本质是用户以解决问题为目标进行知识协同的过程。社会化问答社区用户协同知识创新过程中用户围绕“问题”发表各自的想法、观点,以涵盖多个知识元的答案形式呈现。此过程涉及多个协同知识要素之间多层、多级的关联作用。基于多层网络集成的超网络正好契合用户知识协同中各要素的作用结构,所以本文利用超网络的形式描述社会化问答社区用户知识协同。本研究从社会化问答社区用户知识协同视角出发,利用文献研究法、模型研究法、社会网络分析法及实证研究法四种方法,对社会化问答社区用户知识协同进行了理论和实证研究。具体从以下几个方面展开:(1)社会化问答社区用户知识协同概述。论述社会化问答社区的内涵及特征,以及基于知识协同基础的概念从定义和内涵两方面阐述社会化问答社区用户知识协同机制。最终提炼出用户知识协同的四个协同要素:用户、问题、答案、知识元。(2)基于超网络的用户知识协同模型构建。基于超网络理论依次对四个协同要素分析建模,以及分析网络与网络层间关系,集成为以超网络形式展现的社会化问答社区用户知识协同模型。(3)用户知识协同模型构建实例及分析。以“知乎”社区为例,选取“mate 30”话题下的部分数据构建由用户、问题、答案、知识元数据组成的,以超网络形式描述的用户知识协同模型,并利用节点度、超边、节点超度三个超网络特征指标分析用户知识协同。从而展示多个协同要素在知识协同过程中的多重关联及相互作用,实现协同过程的全要素分析,明确用户特征及知识特征,整理用户知识需求及知识能力,挖掘潜在用户协同团体,方便社区深入地挖掘、管理用户知识,打造更好的社区体验。

关键词：社会化问答社区知识协同超网络协同要素

基于特征分析与表示学习的社会化问答社区专家发现研究

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基于特征分析与表示学习的社会化问答社区专家发现研究

作者：黄梨武汉大学

学位级别：硕士

互联网的普及促使了信息时代的来临,人们可以接触到网上海量的信息资源,为生活带来便利的同时,也增加了用户获取有价值信息的难度,造成了信息过载的问题。在信息时代,用户多样化、个性化的信息需求和社交需要促使了社会化问答社区的出... 详细信息

互联网的普及促使了信息时代的来临,人们可以接触到网上海量的信息资源,为生活带来便利的同时,也增加了用户获取有价值信息的难度,造成了信息过载的问题。在信息时代,用户多样化、个性化的信息需求和社交需要促使了社会化问答社区的出现。社会化问答社区能在提供知识问答服务的同时满足用户的社交需求,是一种新型的知识问答服务平台。社会化问答社区在发展初期主要是通过邀请制或实名注册来吸引领域专家,随着社区不断壮大发展,大量新用户的涌入造成了新问题等待回应的时间长,或者得不到专业回答等问题,这些问题会造成用户流失,不利于问答社区的健康持续发展。因此,在社区中识别有意愿回答问题的专家用户至关重要。以往的专家发现研究主要侧重于识别社区中有较高影响力或具有一定专业水平的用户,并没有考虑到这些用户的知识共享意愿。本研究的主要目的是在分析用户知识共享意愿和行为的基础上,识别社区中有较大可能性回答问题的专家用户,弥补以往专家发现研究的不足。本研究具体需要解决以下问题:(1)如何在知识共享相关理论的指导下分析用户的知识共享意愿和行为,并在此基础上构建用户特征指标体系;(2)如何从历史回答数据中挖掘出用户与问题的关系;(3)如何利用构建的特征数据集识别有意愿回答问题的专家用户,哪些特征具有重要的预测价值。作为国内第一家社会化问答社区,知乎积累了大量用户和海量问答数据。本研究以知乎为例,用python爬虫在“心理学”这一话题下采集了问题相关数据、回答相关数据和用户相关数据,在知识共享相关理论的指导下分析了社会化问答社区中用户知识共享的意愿和行为,在此基础上进行相关特征的分析和提取,从用户权威性、用户参与度、用户和问题的关系这三个维度构建了用户特征指标体系。在特征提取的过程中,为了从用户回答历史中挖掘出用户和问题的关系,本研究构建了用户-标签异构网络,使用Node2Vec的方法学习节点的嵌入向量,进一步计算余弦相似度得到用户标签相似度特征。最后,在构建的特征数据集上应用逻辑回归、随机森林、XGBoost这三种机器学习分类模型,预测用户是否为有意愿回答问题的专家用户。实证研究的结果显示,XGBoost的模型表现最好,达到的准确率为0.70,召回率为0.46,F1值为0.55,AUC值为0.99,AP值为0.64。将XGBoost预测的专家列表与经典的Page Rank算法、HITS算法的结果对比,可以发现本研究中提出的算法在识别专家时兼顾了用户的专业水平和知识共享意愿,预测得到的专家列表与实际情况更相符。分析XGBoost的特征重要性,可以发现本研究中提出的基于网络表示学习的相似度特征重要性排名靠前,为专家发现任务做出了较大贡献。

关键词：社会化问答社区知识共享专家发现表示学习机器学习

人格特质对社会化问答社区用户信息行为影响研究

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人格特质对社会化问答社区用户信息行为影响研究

作者：丁川芮西南科技大学

学位级别：硕士

互联网和Web2.0的快速发展使得用户逐渐养成通过问答网站获取和分享内容的习惯,在这里信息的接收、传播、生产紧密结合在一起,UGC是web2.0的典型特征,同时也是社会化问答网站持续良性发展的关键,即社区内容及社区成员。因此,如何激励用... 详细信息

互联网和Web2.0的快速发展使得用户逐渐养成通过问答网站获取和分享内容的习惯,在这里信息的接收、传播、生产紧密结合在一起,UGC是web2.0的典型特征,同时也是社会化问答网站持续良性发展的关键,即社区内容及社区成员。因此,如何激励用户积极参与信息内容的生成和分享、增强用户之间的联系,并最终增强对新用户的吸引力和老用户的粘性,是问答类网站保持竞争优势的关键所在。用户是情报学研究的主体,用户理论是情报学最重要的研究领域之一,社会化问答社区用户信息行为的研究将有助于理论的丰富和拓展。首先,在梳理文献的基础上,结合网络用户信息交互行为、传统用户信息行为经典理论框架,从交互视角对社会化问答社区用户信息行为进行分析研究,主要探讨了问答社区用户信息行为交互的内涵特征、交互内容与方式、交互关系模式、交互过程影响等内容,并构建了信息交互行为过程结构和信息交互关系模式图。然后,选择国内社会化问答网站的标杆代表知乎进行实证分析,利用相关分析、多元回归等统计学方法研究大五人格特质对用户信息行为的影响。实证结果表明知乎用户的信息行为具有重知识轻社交、碎片化信息获取、以信息需求为动力、用户持续性的特点。统计分析结果显示,不同的人格特质对用户信息行为有影响,且影响不同。尽责性和外倾性的人格特质对用户的三种信息行为都具有显著的正向影响作用,而神经质和宜人性特质对用户信息行为影响较小。最后,为问答社区的持续发展提出了如下建议:第一,优化移动端知乎APP,实现用户碎片化信息获取;第二,完善用户大数据,满足用户知识化的信息需求;第三,以人格特质为导向,完善网站用户激励机制;第四,利用用户人格特质,实现个性化信息服务。本研究总共有七个章节。第一章节主要是绪论部分的内容,包括研究背景、目的等。第二章节综述了社会化问答社区用户信息行为的相关概念和研究现状。第三章从交互的角度分析用户在社会化问答网站中的信息行为,主要探讨了问答社区用户信息行为交互的内涵特征、交互内容与方式、交互关系模式、交互过程影响等内容,并构建了信息交互行为过程结构和信息交互关系模式图。第四章研究设计涉及研究对象及内容、研究假设和框架、问卷设计三部分内容。第五章是本文的实证部分,以“知乎”为研究对象,利用spss软件进行相关分析和回归分析,验证了研究假设,并对研究结果进行了理论分析。第六章是为社会化问答社区建设提供的建议政策。第七章总结了本文的研究进展。

关键词：信息行为信息用户人格特质社会化问答社区

基于循环神经网络的社会化问答社区用户答题行为预测研究

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基于循环神经网络的社会化问答社区用户答题行为预测研究

作者：康霄普吉林大学

学位级别：硕士

Web2.0是互联网时代的核心理念。社会科技的进步扩大了人们的知识需求,用户在寻求答案的过程中已经不再局限于第一代“关键词搜索式”网络问答系统,社会化问答社区成为用户“提出问题-解决问题”的首选方式。社会化问答社区具备社交性... 详细信息

Web2.0是互联网时代的核心理念。社会科技的进步扩大了人们的知识需求,用户在寻求答案的过程中已经不再局限于第一代“关键词搜索式”网络问答系统,社会化问答社区成为用户“提出问题-解决问题”的首选方式。社会化问答社区具备社交性、互动性和分享性特征,针对某一问题能够产生多种优质答案,提问用户在浏览的过程中对答案进行再次筛选,这也促使了社区意见领袖的出现。意见领袖一方面借助问答社区平台提出问题,获取个体所需知识;另一方面为了实现自我价值,平衡被尊敬和被需要的心理需求,他们会分享更多的信息,满足其他用户的知识需求。基于社交网络关系的链接、个人知识获得的满足感、社区意见领袖自我价值实现的需要,更多的用户被吸引过来,形成比较稳固的社会网络关系,从而产生了提问、回答、评论等信息行为。由于用户所回答的问题往往与用户的兴趣存在直接的关联,也就是说用户答题行为的产生是建立在用户兴趣的基础上,用户只有对某类问题感兴趣,才会对该类问题进行回答。基于用户兴趣与所答问题之间的关联,本文从用户回答的问题入手,通过构建问题话题预测模型实现对问题话题的识别,并根据模型预测问题话题的概率,结合用户回答某一话题的概率,从而预测出用户对某个问题的答题概率。同时用户所回答的问题都存在问题标签,而问题标签是关联问题内容和问题话题的重要信息。因此我们可以从用户回答的问题角度来预测用户回答某个问题的概率。本文的工作主要包括以下几个方面。设计并生成构建循环神经网络模型需要的数据集:结合当前已有的微博转发预测方法以及应用神经网络实现对广告点击率等多领域进行预测的方法,通过分析社会化问答社区用户及问题特征,采用爬虫技术等方式在互联网上收集社会化问答社区用户和问题的相关指标,通过特征向量方法将收集到的数据整理成循环神经网络能够接收、处理的数据。设计并构建社会化问答社区用户答题行为预测模型:实现对社会化问答社区用户答题行为的预测,首先需要建立基于循环神经网络的问题话题预测模型,运用循环神经网络（RNN）网络架构,根据RNN的正向传播及反向传播算法,配置开发环境并通过Tensor Flow框架将该神经网络实现。根据已收集到的话题及问题相关数据,从中选取问题内容、问题标签等特征作为模型的输入,构建基于循环神经网络的问题话题预测模型。依据模型的输出结果得到问题的话题及概率值,并结合用户话题回答概率,预测用户回答某一问题的概率。通过实验进行循环神经网络模型参数优化并进行性能测试:使用循环神经网络模型对社会化问答社区用户回答的问题话题进行学习,不断通过实验将模型参数调优,得到最优化的预测模型,进而通过该模型实现问题话题及其概率的预测。在此基础上,从中选取三条问题和预测结果,从循环神经网络模型预测的结果是否符合其输出层Softmax函数的特点,是否符合知乎检索结果以及知乎的问题/话题映射关系三点出发,证明了本文RNN预测模型的有效性,并结合学习率和缺损率指标对模型进行了评估。本文从用户所回答的问题角度出发,将循环神经网络模型用于答题行为预测的研究,搭建了基于循环神经网络的问题话题预测模型,并结合用户的话题回答概率,预测用户对某个问题的答题概率。本课题不仅能够充分挖掘用户和问题的关键特征,还能为其他领域的细粒度预测提供一定的研究基础,对于兴趣问题的推荐、热销商品的发现乃至商业营销策略的实施也具有重大研究价值。虽然本文通过运用机器学习算法通过构建问题话题预测模型,预测了社会化问答社区用户的答题概率,具有一定的理论价值和实践意义,但是有关深度学习的一些技术还需要优化和完善。

关键词：社会化问答社区问题话题预测答题行为预测循环神经网络沿时间反向传播算法

基于社会化问答社区的抑郁症健康信息需求研究

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中华医学图书情报杂志 2018年第9期27卷 38-45页

作者：赵安琪赵海平路培鑫武汉大学信息管理学院湖北武汉430072

目的:总结社会化问答社区的健康信息需求特点,为优化服务提供支持。方法:以抑郁症为例,从物理需求、情感需求和认知需求3个层面对用户健康信息需求进行分析,根据用户对健康信息的需求描述,进一步细化健康信息需求类型。结果:健康信息消... 详细信息

目的:总结社会化问答社区的健康信息需求特点,为优化服务提供支持。方法:以抑郁症为例,从物理需求、情感需求和认知需求3个层面对用户健康信息需求进行分析,根据用户对健康信息的需求描述,进一步细化健康信息需求类型。结果:健康信息消费者的认知需求最广泛,社会角色对健康信息需求的干扰较多,用户对抑郁症健康信息最大的关注点是社会生活以及症状,对预防的关注较为缺乏。结论:社会化问答社区主要满足健康信息消费者的认知需求,不同健康信息需求所受干扰因素不同,社会化问答社区应增加对健康信息消费者的社会支持。

关键词：社会化问答社区抑郁症健康信息需求干扰变量知乎实证研究

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知识共享角度下的社会化问答社区用户分类——以知乎为例

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上海管理科学 2020年第5期42卷 30-37页

作者：张建同褚威超同济大学经济与管理学院上海200092

社会化问答社区中的知识共享主要以用户间的“提问—回答”为载体,但由于各类用户的参与积极性不尽相同,严重影响了其传播的效率。因此,实现用户分类将有助于知识共享的改善。基于相关文献,改进了以用户知识共享中心度和用户价值为测量... 详细信息

社会化问答社区中的知识共享主要以用户间的“提问—回答”为载体,但由于各类用户的参与积极性不尽相同,严重影响了其传播的效率。因此,实现用户分类将有助于知识共享的改善。基于相关文献,改进了以用户知识共享中心度和用户价值为测量维度的用户分类模型。选取知乎为实证对象,利用Python爬取用户信息,采用社会网络分析和因子分析法对用户进行分类。根据二维分类模型,用户最终被分为核心用户、询问者、回答者、潜水者、活跃者五类。根据分类结果制定相应的管理方案,以促进用户间的知识共享。

关键词：知识共享社会化问答社区用户分类知乎

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基于沉浸理论对社会化问答社区用户知识共享持续行为的实证研究

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浙商管理评论

浙商管理评论 2016年 132-146页

作者：胡玮玮张晓亮浙江工商大学工商管理学院

本文基于沉浸理论,以认知—沉浸体验—体验行为为主线解释了社会化问答社区用户持续知识共享行为的积极情绪体验驱动路径。本文对在线243个调查用户的有效问卷进行实证分析,研究结果显示,社会化问答社区用户持续知识共享行为的形成路径... 详细信息

本文基于沉浸理论,以认知—沉浸体验—体验行为为主线解释了社会化问答社区用户持续知识共享行为的积极情绪体验驱动路径。本文对在线243个调查用户的有效问卷进行实证分析,研究结果显示,社会化问答社区用户持续知识共享行为的形成路径分为三个阶段,分别为先前知识共享任务特征和自身特征认知、沉浸体验、体验行为;同时也验证了沉浸体验作为形成持续知识共享这一体验行为的关键因素,在即时反馈、清晰目标、挑战与技能平衡、知识质量以及用户的自我效能和认知新奇性等认知因素与持续知识共享行为之间的作用机制。

关键词：社会化问答社区沉浸体验持续知识共享行为