基于LDA主题模型的社交媒体倦怠研究——以微信为例

被引：28

作者：

陈嘉钰 ^{[1
]}

李艳 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京林业大学经济管理学院

来源：

情报科学 | 2019年 / 12期

关键词：

社交媒体倦怠; DA主题模型; 文本挖掘; 微信; 机器学习;

D O I：

10.13833/j.issn.1007-7634.2019.12.012

中图分类号：

G206 [传播理论]; TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

050302 ; 081203 ; 0835 ;

摘要：

【目的/意义】分析微信用户倦怠原因及后果,丰富社交媒体倦怠研究理论,为微信运营商提供理论指导。【方法/过程】以爬取的18034条微博数据为基础,利用LDA主题模型和文本挖掘相关方法得到微信用户倦怠的潜在主题,结合应激源-应变-结果框架提出本文的理论模型。【结果/结论】得到17个微信用户倦怠主题及其重要性排序,提出了微信用户倦怠理论模型,并且得出了微信用户倦怠时间趋势图。本文是探索性研究,还应使用诸如调查问卷等其他方法来验证和解释所提模型变量之间更细致的关系。社交、个人、生活、环境因素是微信用户倦怠的主要原因,其导致外部情绪和内部人格的倦怠情绪,从而使用户产生佛系、印象管理、边界管理、转移等倦怠行为。

引用

页码：78 / 86

页数：9

共 25 条

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