社會(huì)化媒體用戶研究(編輯修改稿)
2025-02-01 06:17 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 不同 ? 平均的用戶貢獻(xiàn)數(shù)量變化不明顯，說(shuō)明了兩種類型的 UCG本身的特性 博客 27 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 UGC的用戶時(shí)限分布 ? 對(duì)于社會(huì)書(shū)簽網(wǎng)站，用戶年限接近均勻分布 ? 對(duì)于博客，用戶可能一開(kāi)始比較熱衷，但是后期就逐漸變得均勻 ? 對(duì)于問(wèn)答網(wǎng)站，注冊(cè)時(shí)間小于 200天的用戶的貢獻(xiàn)占了絕大多數(shù)。因?yàn)榛卮饐?wèn)題本身是一種利他行為，用戶會(huì)逐漸對(duì)于這種行為變得懶惰 28 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 噪聲 原創(chuàng) 復(fù)制 29 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 博客復(fù)制內(nèi)容的分布 均勻分布，沒(méi)有明顯的波動(dòng) 30 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 Power Law分布是在互聯(lián)網(wǎng)和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中最常見(jiàn)的分布形式 ??? iyi長(zhǎng)尾現(xiàn)象 31 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 用戶原創(chuàng)貢獻(xiàn)的排序分布 在用戶原創(chuàng)貢獻(xiàn)中，作者發(fā)現(xiàn)，其實(shí)際上滿足的是一個(gè)擴(kuò)展的指數(shù)分布 biay ci ??? log32 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 用戶原創(chuàng)貢獻(xiàn)的排序分布 33 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 用戶原創(chuàng)貢獻(xiàn)的 “8020”現(xiàn)象 34 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 核心用戶比例 核心用戶：貢獻(xiàn)內(nèi)容的下降速度低于其排名的增加速度。 35 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 UGC質(zhì)量的刻畫(huà)標(biāo)度 biayci ??? log擴(kuò)展因子 c反映了 UGC的質(zhì)量，或者說(shuō)用戶創(chuàng)造內(nèi)容的工作量。UGC的質(zhì)量越高， c越小。 36 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 UGC質(zhì)量的刻畫(huà)標(biāo)度（續(xù)） 用戶在維基百科上的貢獻(xiàn)通常都會(huì)比較認(rèn)真，因此 c 很小，這時(shí)候 所以維基百科上的貢獻(xiàn)就滿足了 Power Law分布，這結(jié)果也與之前的研究相同。 ici yy log~用戶在 Twitter上的貢獻(xiàn)通常都會(huì)比較隨意，因此 c 比較大， UGC的分布將會(huì)更平坦一些。 37 內(nèi)容分享型社會(huì)媒體用戶行為 UGC的產(chǎn)生和消費(fèi) 在之前對(duì)于 UGC消費(fèi)（比如 YouTube上的視頻觀看）的研究中，發(fā)現(xiàn)這些 UGC對(duì)象的消費(fèi)分布同樣滿足擴(kuò)展的指數(shù)分布。該分布中，擴(kuò)展因子 c反應(yīng)了 UGC本身的規(guī)模（比如視頻長(zhǎng)度、文件大?。?c 越大， UGC對(duì)象的規(guī)模就越大。 因此就產(chǎn)生了一些疑問(wèn)： ? UGC的產(chǎn)生和消費(fèi)之間是否存在某種關(guān)聯(lián)？ ?為什么有些站點(diǎn)可以擁有高質(zhì)量的 UGC并取得成功，而有些不能？ ?我們能否通過(guò) UGC本身的一些性質(zhì)，預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率或者流量？ 社會(huì)化媒體的相關(guān)研究介紹 關(guān)系型社會(huì)媒體
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