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数据驱动的微信用户信息行为时间特征研究

张大勇  孔洪新  许磊  景东  
【摘要】:[目的/意义]相对于传统的信息行为分析,数据驱动的信息行为研究更注重数据的外在性与客观性,所得的结果能够更为全面地认识用户信息行为本质特征。[方法/过程]通过自行构建的APP实现对微信用户分享和阅读行为记录的采集,并对微信用户信息行为的时间特性进行系统的分析。[结果/结论]结果表明:微信用户日常信息行为存在显著的假日效应,但是在信息行为时间间隔分布上存在明显厚尾现象和很强的阵发性,预示着微信用户信息行为具有较高的复杂性和不确定性,无法对其产生过程实现有效的预测;此外,微信用户所分享的内容具有很强的时效性,多数内容在微信中能够得到及时的传播,但传播链长度显著受分享内容主题的影响。

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