名人微博影响力评价指标权重分析以新浪微博为例
摘要：伴随Web2.0兴起的微博因其强交互性、高开放性、便捷性和传播性迅速发展，成为一种重要的信息传播和交换平台，对人们生活带来巨大影响，引起国内外学术界对其影响力的研究。本文以新浪微博中的名人微博为研究对象，根据微博风云榜，选取知名度、活跃度、互动率、关注率、粉丝PR值、微博原创率这六个影响力指标进行相关处理，利用主成分分析法和变异系数法研究了名人微博影响力的权重设置，根据计算结果对比这两种方法两者的异同以及两种方法与微博风云榜在权重设置上的异同，分析微博名人影响力六大评价指标的重要程度。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract. 1
Key words 1
一、研究综述 2
（一）微博研究 2
（二）国外用户影响力研究 2
（三）国内微博影响力研究 3
二、研究内容及意义 3
（一）研究内容 3
（二）研究意义 3
三、研究准备 4
（一）数据来源 4
（二）数据处理 4
1.名人微博影响力指标 4
2.指标分类与选取 4
四、研究方法及过程 5
（一）主成分分析法 5
1.操作步骤 5
2.输出结果分析 5
3.确定权重 7
4.各指标权重比例 8
5.三个角度的权重比例 8
（二）变异系数法 9
1.原理 9
2.操作 9
五、研究结果分析 11
表1 KMO 和 Bartlett 的检验 5
表2 KMO 标准检验表 6
表3 主成分的累计方差贡献率 6
表4 主成份对六大指标的载荷数 6
表5 线性组合中的系数 7
表6 综合得分模型中的系数 8
表7 归一化处理后的指标权重 8
图1 六大指标权重比例 8
表8 六大指标的描
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5`1^9`1^6^0`7^2#
述统计量 9
表9 六大指标的变异系数 10
表10 六大指标权重的归一化处理 10
图2 主成分分析法名人、粉丝、微博权重比例 10
图3 六大指标权重比例 10
图4 变异系数法名人、粉丝、微博角度权重比例 11
表11 微博风云榜与两种权重计算方法的权重设置对比 11
表12 前10位名人粉丝PR值指标的描述统计量 12
名人微博影响力评价指标权重分析——以新浪微博为例
引言
微博，即微型博客（ microblog），是基于互联网络终端发布信息并且和其他网友共享即时信息的庞大信息网络。作为后 Web 2.0 时代新近兴起的一类信息传播、共享的社交网络服务平台，以其开放性高、交互性强、强大的信息传播能力等优势，已成为一种重要的信息载体和传输媒介，对我们的日常工作、生活产生了重要的影响[]。从微博诞生至今，微博用户注册量逐年增长。随着微博的普及，国内外对于微博的研究也逐渐增多，研究领域不断拓宽。微博发展的同时，在人们生活中占据越来越重要的地位，微博的巨大影响力，使其逐步成为国内外学者关注的焦点，也吸引了各个领域的科研人员参与到微博的研究中来。而名人作为微博的特殊用户，拥有庞大的粉丝量、微博转发和评论率，相比普通用户具有更大的影响力。从名人微博这一角度来研究微博的影响力对于微博的研究具有一定的借鉴作用。微博风云榜是新浪微博的数据分析产品，它主要分析微博的热门话题、娱乐体育游戏财经旅游等领域的热词榜单。用户能够看到名人、媒体、政府微博影响力日榜排名，还能看到周榜和月榜、4周榜以及最近6个月的榜单。基于这一特点，将微博风云榜作为影响力指标的数据依据，展开对名人微博影响力指标权重设置的分析研究。
一、研究综述
（一）微博研究
微博是伴随Web2.0时代而兴起的一类自媒体平台。自2006年Twitter诞生以来,微博作为基于用户关系进行信息获取、分享以及传播的平台,使得用户之间可以实现充分的互动、分享彼此的经验和观点。次年，微博在中国兴起。作为新兴的自媒体形式，微博因其便捷性、及时性、原创性等功能，成为越来越多人使用的社交网络平台，逐渐在现代媒体中占据重要地位，并拥有庞大的用户注册量[]。从计算机技术和数字图书馆领域，国内外微博用户研究内容都呈现多元化发展趋势，主要都是从微博用户影响力、微博用户特征、微博用户行为、动态社区角度展开，研究了关注与被关注、用户与追随者之间的联系。从整体研究看，国内偏理论和综述，国外则注重技术和应用。借鉴国外微博用户研究的成功经验，我国对微博用户的研究需要提高内容上的深度和广度，在理论研究完善和系统化的同时也要多开展技术类的研究，并得出自己的实质性研究成果，这样对于国内微博的发展是很有意义的，也有很大的借鉴意义。
（二）国外用户影响力研究
基于用户对微博信息传播的巨大影响力，构建算法、定量分析微博用户影响力也成为国外学者研究的热点。Lian等从微博网络推荐机的两个关键差异即一个高权限的用户或一个特殊的朋友在微博定向推荐通常起到非常积极的作用和在微博网络对象对应的一组在同一主题的微博而不是一个实际的、单一的实体，提出了基于网络的推理（NBI）过程的原始连接矩阵和权重对资源分配算法以及基于推理和用户影响因素模型的改进网络微博推荐模型，分析得出这两个因素的权重调整在推荐算法的准确性和推荐个性化会产生最好的结果[]。Chen等分别定义了在交互性的驱动能力和全球网络信息传播的广度方面的社会影响，根据交互行为的特征分析和信息传播方式，对影响的主要因素的数量和质量的追随者、推特的质量、功能和用户兴趣的相似性比进行了说明，分别定义，在交互性的驱动能力和全球网络信息传播的广度方面的社会影响,并且，利用 influencerank算法实现模型计算O（E）的时间复杂度，根据实验结果和相关算法的百万用户级数据的比较证明了算法的有效性和效率[]。
算法构建上，Li等研究了如何定量确定最有影响力的微博用户，提出了一种新的排序方法，证明对他/她的追随者的影响的贡献各不相同，在很大程度上取决于它们之间的相互作用。将转发评论的强度，强度测量的交互程度，提密度和对潜在的相互作用作为关键字相似度特殊指标。验证了提出的基于用户交互的方法是研究用户影响力更好的计算[]。
定量分析方面，基于中国新浪微博庞大的用户注册量，Liang以定量分析方法分析了新浪微博用户及其追随者之间的关系，发现两者的出度分布服从幂律分布，同时还发现，新浪微博用户的PageRank值（用户PR）服从幂律分布。作者通过观察到的话题在微博上分享的20大用户在订购追随者的数量和用户的公关价值，发现了有大量的图像，视频和新浪微博链接和大部分的主题是由另一个用户创建过帐这一现象。另外，通过排名用户的追随者和PR分别用户数，发现验证用户可能有更高的排名[]。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract. 1
Key words 1
一、研究综述 2
（一）微博研究 2
（二）国外用户影响力研究 2
（三）国内微博影响力研究 3
二、研究内容及意义 3
（一）研究内容 3
（二）研究意义 3
三、研究准备 4
（一）数据来源 4
（二）数据处理 4
1.名人微博影响力指标 4
2.指标分类与选取 4
四、研究方法及过程 5
（一）主成分分析法 5
1.操作步骤 5
2.输出结果分析 5
3.确定权重 7
4.各指标权重比例 8
5.三个角度的权重比例 8
（二）变异系数法 9
1.原理 9
2.操作 9
五、研究结果分析 11
表1 KMO 和 Bartlett 的检验 5
表2 KMO 标准检验表 6
表3 主成分的累计方差贡献率 6
表4 主成份对六大指标的载荷数 6
表5 线性组合中的系数 7
表6 综合得分模型中的系数 8
表7 归一化处理后的指标权重 8
图1 六大指标权重比例 8
表8 六大指标的描
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^3^5`1^9`1^6^0`7^2#
述统计量 9
表9 六大指标的变异系数 10
表10 六大指标权重的归一化处理 10
图2 主成分分析法名人、粉丝、微博权重比例 10
图3 六大指标权重比例 10
图4 变异系数法名人、粉丝、微博角度权重比例 11
表11 微博风云榜与两种权重计算方法的权重设置对比 11
表12 前10位名人粉丝PR值指标的描述统计量 12
名人微博影响力评价指标权重分析——以新浪微博为例
引言
微博，即微型博客（ microblog），是基于互联网络终端发布信息并且和其他网友共享即时信息的庞大信息网络。作为后 Web 2.0 时代新近兴起的一类信息传播、共享的社交网络服务平台，以其开放性高、交互性强、强大的信息传播能力等优势，已成为一种重要的信息载体和传输媒介，对我们的日常工作、生活产生了重要的影响[]。从微博诞生至今，微博用户注册量逐年增长。随着微博的普及，国内外对于微博的研究也逐渐增多，研究领域不断拓宽。微博发展的同时，在人们生活中占据越来越重要的地位，微博的巨大影响力，使其逐步成为国内外学者关注的焦点，也吸引了各个领域的科研人员参与到微博的研究中来。而名人作为微博的特殊用户，拥有庞大的粉丝量、微博转发和评论率，相比普通用户具有更大的影响力。从名人微博这一角度来研究微博的影响力对于微博的研究具有一定的借鉴作用。微博风云榜是新浪微博的数据分析产品，它主要分析微博的热门话题、娱乐体育游戏财经旅游等领域的热词榜单。用户能够看到名人、媒体、政府微博影响力日榜排名，还能看到周榜和月榜、4周榜以及最近6个月的榜单。基于这一特点，将微博风云榜作为影响力指标的数据依据，展开对名人微博影响力指标权重设置的分析研究。
一、研究综述
（一）微博研究
微博是伴随Web2.0时代而兴起的一类自媒体平台。自2006年Twitter诞生以来,微博作为基于用户关系进行信息获取、分享以及传播的平台,使得用户之间可以实现充分的互动、分享彼此的经验和观点。次年，微博在中国兴起。作为新兴的自媒体形式，微博因其便捷性、及时性、原创性等功能，成为越来越多人使用的社交网络平台，逐渐在现代媒体中占据重要地位，并拥有庞大的用户注册量[]。从计算机技术和数字图书馆领域，国内外微博用户研究内容都呈现多元化发展趋势，主要都是从微博用户影响力、微博用户特征、微博用户行为、动态社区角度展开，研究了关注与被关注、用户与追随者之间的联系。从整体研究看，国内偏理论和综述，国外则注重技术和应用。借鉴国外微博用户研究的成功经验，我国对微博用户的研究需要提高内容上的深度和广度，在理论研究完善和系统化的同时也要多开展技术类的研究，并得出自己的实质性研究成果，这样对于国内微博的发展是很有意义的，也有很大的借鉴意义。
（二）国外用户影响力研究
基于用户对微博信息传播的巨大影响力，构建算法、定量分析微博用户影响力也成为国外学者研究的热点。Lian等从微博网络推荐机的两个关键差异即一个高权限的用户或一个特殊的朋友在微博定向推荐通常起到非常积极的作用和在微博网络对象对应的一组在同一主题的微博而不是一个实际的、单一的实体，提出了基于网络的推理（NBI）过程的原始连接矩阵和权重对资源分配算法以及基于推理和用户影响因素模型的改进网络微博推荐模型，分析得出这两个因素的权重调整在推荐算法的准确性和推荐个性化会产生最好的结果[]。Chen等分别定义了在交互性的驱动能力和全球网络信息传播的广度方面的社会影响，根据交互行为的特征分析和信息传播方式，对影响的主要因素的数量和质量的追随者、推特的质量、功能和用户兴趣的相似性比进行了说明，分别定义，在交互性的驱动能力和全球网络信息传播的广度方面的社会影响,并且，利用 influencerank算法实现模型计算O（E）的时间复杂度，根据实验结果和相关算法的百万用户级数据的比较证明了算法的有效性和效率[]。
算法构建上，Li等研究了如何定量确定最有影响力的微博用户，提出了一种新的排序方法，证明对他/她的追随者的影响的贡献各不相同，在很大程度上取决于它们之间的相互作用。将转发评论的强度，强度测量的交互程度，提密度和对潜在的相互作用作为关键字相似度特殊指标。验证了提出的基于用户交互的方法是研究用户影响力更好的计算[]。
定量分析方面，基于中国新浪微博庞大的用户注册量，Liang以定量分析方法分析了新浪微博用户及其追随者之间的关系，发现两者的出度分布服从幂律分布，同时还发现，新浪微博用户的PageRank值（用户PR）服从幂律分布。作者通过观察到的话题在微博上分享的20大用户在订购追随者的数量和用户的公关价值，发现了有大量的图像，视频和新浪微博链接和大部分的主题是由另一个用户创建过帐这一现象。另外，通过排名用户的追随者和PR分别用户数，发现验证用户可能有更高的排名[]。
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