微博信息传播的个体影响因素研究
随着网络的大规模普及，微博上正在发生越来越多的信息传播行为，那么对于微博运营和管理者来说，提高用户粘度，保持用户持续使用微博就尤为重要。本文通过问卷调查法从传播者、受众、信息内容三个用户个体角度研究了微博信息传播行为的影响因素，并通过多元回归分析揭示了这三个变量与微博信息传播的关系。研究结果表明娱乐收益、社交收益、心理收益和形式多样性对浏览微博行为有正向影响；影响力、公众形象、社交收益、娱乐收益、心理收益、形式多样性对发布微博行为有正向影响；影响力、娱乐收益、心理收益、形式多样性对转发微博行为有正向影响。根据上述研究结果，本文提出了提高微博信息传播效率的改进建议。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
引言 2
一、研究背景及相关研究 2
（一）研究背景 2
（二）相关研究 2
二、概念模型与研究假设 3
（一）相关理论 3
1．拉斯韦尔5W模型 3
2．TAM模型 3
3．U&G理论 4
（二）概念模型 4
（三）研究假设 5
1.传播者与微博信息传播行为 5
2.受众与微博信息传播行为 6
3.信息内容与微博信息传播行为 6
三、问卷设计与数据收集 7
（一）问卷设计 7
（二）数据收集 8
（三）信度效度分析 8
四、结果分析 9
（一）浏览微博影响因素分析 9
（二）发布微博影响因素分析 10
（三）转发微博影响因素分析 10
（四）假设验证结果 12
五、结论与建议 12
致谢 14
参考文献 15
附录：调查问卷 16
图1 拉斯韦尔5W模型 3
图2 TAM模型 4
图3 微博信息传播个体影响因素理论模型 5
表1 微博信息传播行为个体影响因素测量量表 7
表2 样本基本资料统计 8
表3 信度分析 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
结果 9
表4 效度分析结果 9
表5 浏览微博多元线性回归结果 10
表6 发布微博多元线性回归结果 10
表7 转发微博多元线性回归结果 11
表8 各指标平均得分结果汇总 11
表9 假设检验结果汇总 12
微博信息传播的个体影响因素研究
引言
引言：微博的出现和流行为互联网信息的传播和发展带来了巨大的变化和影响。信息传播模式从过去的搜索、浏览的单向获取少量信息的模式转换为了双向获取多量信息模式。在微博中，用户与用户之间、用户与企业之间、用户与平台之间通过“关注”与“被关注”的模式建立连接，这样的连接构建出了结构复杂而又关系紧密的社会关系，形成了信息多向流通的途径，扩大了信息的传播范围。另外，微博中的信息传播主要是通过粉面向粉丝传播和通过转发传播两个途径来完成的。面向粉丝传播是指博主发布的微博可以被关注他的粉丝实时接收和阅读；通过转发传播是指粉丝转发博主的微博，博主生产的内容又可以被粉丝的粉丝所看到，由此循环，进而起到了信息传播的作用。同时用户在观看转发微博的同时还能加入自己的看法和评论[1]。本研究旨在通过问卷调查以及回归分析来探究在微博信息传播过程中的相关影响因素。
一、研究背景及相关研究
（一）研究背景
微博的官方名称是微博，这是一种可以在各种终端上运行的操作。允许平台上的用户生产和分享实时的文本信息、图片、视频等信息的社交平台。微博具有有效性，交互性和多样性等特点。微博现在已经成为每个人都在使用的新型信息传播方式。Evan Williams在2006年在美国创立了社交网站Twitter，这是国外最早的社交网站，同时也是最流行的，到目前为止已经拥有了超过5亿的全球用户。在中国，从2007年开始，一些微博网站开始出现，如新浪微博，腾讯微博等。而其中新浪微博在多年的发展中以其容易操作的界面和众多名人的加入等优势迅速成为了用户数量最多的中国微博网站，发展速度异常迅速。在第40次“中国互联网络发展状况统计报告”中，截至2017年6月的数据可供查阅。中国网民人数目前达到7.51亿，互联网在全国的普及率为54.3%;通过手机上网的网民数量达到了7.24亿，在当今时代，互联网已经和人们的生活息息相关，大量的信息都需要通过互联网中的媒介得以传播。其中，微博是用户数量最多，传播信息最为广泛，媒体范围最广的媒介。与2016年同期相比增长27%，其中有92%的用户使用移动端；每天活跃用户数达到1.65亿，比去年同期增长25%。为了使微博更好地被用户使用，有必要研究微博信息传播过程中的影响因素。
（二）相关研究
以中国知网为检索数据库，以“微博”、“信息传播”、“影响因素”等检索词检索得出了一百多篇相关论文。刘庆彰以信息传播相关理论为基础，运用文献调研法对信息传播影响因素进行筛选，选出了其中的12个影响因素进行研究，重点研究了这些因素在信息传播过程中所起到的作用[2]。刘行军在其文章中综合运用社会网络分析法和统计分析法等多学科方法，构建了微博用户信息传播行为的影响因素模型，研究了关于用户在微博平台上的信息传播行为的动机[3]。袁圆从传播行为的角度，重点研究分析了微博的转发行为和用户需求之间的关系，发现用户对娱乐消遣的需求和用户愿意转发信息的行为之间存在着显著的正相关关系。同时用户的自我认同心理和社交满足心理也会影响到用户的转发行为。另一方面，用户的需求又会受到媒介丰富度的影响，媒介丰富度从而能间接影响到用户的转发行为[4]。郭晓姝从信息源和信息内容两个方面入手研究影响企业微博发布的信息传播的因素[5]。袁毅对传播网络的结构、路径和影响因素进行了分析，发现用户的影响力、传播节点的布局、外部的干扰因素等会影响到传播网络的主要形态[6]。赵蓉英使用了流行三要素理论，在新浪微博中对影响信息传播的因素进行了研究，发现微博粉丝量与微博转发量之间的关系，即粉丝量是微博转发量的基础，要保证一定数量的转发量就必须要维持更多数量的粉丝。据此提出了关于企业营销方法和消灭僵尸粉等问题的建议[7]。张玥就打砸日系车热点事件为切入点，使用信息采纳模型和媒介丰富度理论，从信息源和信息形式两个方面研究了新闻舆论在微博上的传播路径、隐形因素等。她发现信息源对舆论的传播影响有明显的作用，而信息形式对其并无显著作用[8]。柯赟在新浪微博上收集了大量数据，对微博信息传播的影响因素和作用进行了详细的数据分析，证实了用户在微博平台中的转发行为受到社交类型的影响最大[9]
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
引言 2
一、研究背景及相关研究 2
（一）研究背景 2
（二）相关研究 2
二、概念模型与研究假设 3
（一）相关理论 3
1．拉斯韦尔5W模型 3
2．TAM模型 3
3．U&G理论 4
（二）概念模型 4
（三）研究假设 5
1.传播者与微博信息传播行为 5
2.受众与微博信息传播行为 6
3.信息内容与微博信息传播行为 6
三、问卷设计与数据收集 7
（一）问卷设计 7
（二）数据收集 8
（三）信度效度分析 8
四、结果分析 9
（一）浏览微博影响因素分析 9
（二）发布微博影响因素分析 10
（三）转发微博影响因素分析 10
（四）假设验证结果 12
五、结论与建议 12
致谢 14
参考文献 15
附录：调查问卷 16
图1 拉斯韦尔5W模型 3
图2 TAM模型 4
图3 微博信息传播个体影响因素理论模型 5
表1 微博信息传播行为个体影响因素测量量表 7
表2 样本基本资料统计 8
表3 信度分析 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: *351916072*
结果 9
表4 效度分析结果 9
表5 浏览微博多元线性回归结果 10
表6 发布微博多元线性回归结果 10
表7 转发微博多元线性回归结果 11
表8 各指标平均得分结果汇总 11
表9 假设检验结果汇总 12
微博信息传播的个体影响因素研究
引言
引言：微博的出现和流行为互联网信息的传播和发展带来了巨大的变化和影响。信息传播模式从过去的搜索、浏览的单向获取少量信息的模式转换为了双向获取多量信息模式。在微博中，用户与用户之间、用户与企业之间、用户与平台之间通过“关注”与“被关注”的模式建立连接，这样的连接构建出了结构复杂而又关系紧密的社会关系，形成了信息多向流通的途径，扩大了信息的传播范围。另外，微博中的信息传播主要是通过粉面向粉丝传播和通过转发传播两个途径来完成的。面向粉丝传播是指博主发布的微博可以被关注他的粉丝实时接收和阅读；通过转发传播是指粉丝转发博主的微博，博主生产的内容又可以被粉丝的粉丝所看到，由此循环，进而起到了信息传播的作用。同时用户在观看转发微博的同时还能加入自己的看法和评论[1]。本研究旨在通过问卷调查以及回归分析来探究在微博信息传播过程中的相关影响因素。
一、研究背景及相关研究
（一）研究背景
微博的官方名称是微博，这是一种可以在各种终端上运行的操作。允许平台上的用户生产和分享实时的文本信息、图片、视频等信息的社交平台。微博具有有效性，交互性和多样性等特点。微博现在已经成为每个人都在使用的新型信息传播方式。Evan Williams在2006年在美国创立了社交网站Twitter，这是国外最早的社交网站，同时也是最流行的，到目前为止已经拥有了超过5亿的全球用户。在中国，从2007年开始，一些微博网站开始出现，如新浪微博，腾讯微博等。而其中新浪微博在多年的发展中以其容易操作的界面和众多名人的加入等优势迅速成为了用户数量最多的中国微博网站，发展速度异常迅速。在第40次“中国互联网络发展状况统计报告”中，截至2017年6月的数据可供查阅。中国网民人数目前达到7.51亿，互联网在全国的普及率为54.3%;通过手机上网的网民数量达到了7.24亿，在当今时代，互联网已经和人们的生活息息相关，大量的信息都需要通过互联网中的媒介得以传播。其中，微博是用户数量最多，传播信息最为广泛，媒体范围最广的媒介。与2016年同期相比增长27%，其中有92%的用户使用移动端；每天活跃用户数达到1.65亿，比去年同期增长25%。为了使微博更好地被用户使用，有必要研究微博信息传播过程中的影响因素。
（二）相关研究
以中国知网为检索数据库，以“微博”、“信息传播”、“影响因素”等检索词检索得出了一百多篇相关论文。刘庆彰以信息传播相关理论为基础，运用文献调研法对信息传播影响因素进行筛选，选出了其中的12个影响因素进行研究，重点研究了这些因素在信息传播过程中所起到的作用[2]。刘行军在其文章中综合运用社会网络分析法和统计分析法等多学科方法，构建了微博用户信息传播行为的影响因素模型，研究了关于用户在微博平台上的信息传播行为的动机[3]。袁圆从传播行为的角度，重点研究分析了微博的转发行为和用户需求之间的关系，发现用户对娱乐消遣的需求和用户愿意转发信息的行为之间存在着显著的正相关关系。同时用户的自我认同心理和社交满足心理也会影响到用户的转发行为。另一方面，用户的需求又会受到媒介丰富度的影响，媒介丰富度从而能间接影响到用户的转发行为[4]。郭晓姝从信息源和信息内容两个方面入手研究影响企业微博发布的信息传播的因素[5]。袁毅对传播网络的结构、路径和影响因素进行了分析，发现用户的影响力、传播节点的布局、外部的干扰因素等会影响到传播网络的主要形态[6]。赵蓉英使用了流行三要素理论，在新浪微博中对影响信息传播的因素进行了研究，发现微博粉丝量与微博转发量之间的关系，即粉丝量是微博转发量的基础，要保证一定数量的转发量就必须要维持更多数量的粉丝。据此提出了关于企业营销方法和消灭僵尸粉等问题的建议[7]。张玥就打砸日系车热点事件为切入点，使用信息采纳模型和媒介丰富度理论，从信息源和信息形式两个方面研究了新闻舆论在微博上的传播路径、隐形因素等。她发现信息源对舆论的传播影响有明显的作用，而信息形式对其并无显著作用[8]。柯赟在新浪微博上收集了大量数据，对微博信息传播的影响因素和作用进行了详细的数据分析，证实了用户在微博平台中的转发行为受到社交类型的影响最大[9]
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