5.3  微博信息评论行为随时间变化统计分析 19

5.4  发出的微博传播路径分析 21

5.5  个人微博的影响力分析 22

5.6  结论 23

6 结论与展望 24

心得体会 30

致  谢 31

参考文献 31

1   绪论

1.1  选题的背景和意义

2010年被称为中国新媒体发展中的“微博元年”，截至2012年年底，新浪微博注册用户数已超过５亿，同比增长74％。微博用户可通过手机、电脑、即时聊天工具等途径，随时随地分享身边的新鲜事，使用方式的多变使得微博在移动互联网时代潜力无限。作为第二代互联网的产物，大众观点可在微博中较为自由地表达，尤其在突发性事件报道中，微博的现场感、时效性和报道的广度是其他传统媒体不能胜任的。因此了解微博信息传播规律非常重要，有助于相关部门形成应对策略，也能积极地对传播过程展开指引，同时对企业和个人的微博营销也有积极作用。

微博对网络舆论生成模式的影响主要在于它的互动性、链式传播和影响力，用户之间的信息交流主要依靠节点之间“关注--加为粉丝”的行为和“转发--评论”的行为，从而构成了一种社会关系。因此以新浪微博为例，针对微博网络开展测量研究，了解微博系统的拓扑结构特征、用户行为特征等信息，不仅能加强对复杂网络与社会网络的理论探索，而且有助于微博网络信息传播模型和计算模型的建立，同时也对实现微博舆论的监测、引导、控制等提供了重要依据和基础，具有十分重要的理论价值和实践意义。

此次课题主要研究的对象就是分析微博传播随时间变化规律的特性,对其建模分析，并得出一些相应的结论。

1.2  研究的方向和目标

1.21 此课题研究的方向

    微博的出现对当今网络用户之间的信息交互方式产生了很大的影响，并在现实生活中得到了广发应用，比如网络营销、舆情监控和谣言分析等。网络上的每个人既是信息的生产者又是消费者，这使得微博具有比传统媒体更加实时性的新闻联播，成为了当代中国发展进程中不可忽视的话语力量。同时，由于微博网络平台具有平民化的倾向，不同用户群体之间可以很容易建立联系，为业界专家和普通用户之间搭建了沟通的桥梁。因此对微博的信息传播机制进行研究，不仅有助于探讨网络用户与信息传播之间的影响机制，也有助于推动移动服务模式的创新。因此本文拟利用新浪微博用户之间的关注关系数据，构建微博中信息传播网络，运用复杂网络理论方法，对网络结构和信息在网络中的传播进行研究分析。源:自~优尔-·论`文'网·www.youerw.com/

1.22、此课题要完成的目标

本文要在搜集的用户信息的基础上，采集一定数量的微博用户粉丝数/关注数等信息，分析一天24小时内不同时间段的上线用户，得出用户在线时间随时间变换的规律。然后通过微博开放平台对微博信息的转播／评论数据进行采集，在基于统计方法的基础上，研究微博信息传播速率所具有的普遍规律及信息传播路径所具有的典型传播模式，分析信息传播速率随时间变化的统计特性，得出不同话题类型的微博信息传播特征具有非常相似的结论，即信息发布后，其转播／评论数在短时间内达到峰值，然后便趋于不变；最后，在搜集数据的基础上，进行数学建模，在实验数据分析的基础上得出研究结论。文献综述