基于新浪微博健康信息用户的社会网络分析
基于微博的信息热度评价与预测分析
本科生论文题目基于微博的信息热度评价与预测分析作者姓名专业指导教师2019年6月摘要微博已成为时下非常热门的社交媒体平台，是一个庞大的关于信息分享和话题交流的平台，在人们线上社交活动中发挥着不可替代的作用，由于网络信息鱼龙混杂，所以本文通过了解微博的热度机制进而研究微博热度和预测微博的热门程度，本文研究内容对于监控预测微博舆情有重要的借鉴意义。
本文主要以新浪微博作为研究对象，首先进行爬取工具的选取，随后通过分析信息传播特征，从微博的用户、内容与传播三个方面提炼影响微博热度的主要因素，并提取关键指标建立热度体系评价指标，运用因子分析法建立微博热度评估模型，得到各微博信息维度表达式以及热度计算公式，对数据进行整理分析，最终对其结果进行排序和对比，发觉模型比较符合实际情况，表明本模型具有较高的准确性。
随后又提出了基于PSO优化BP 神经网络的话题热门程度预测模型。
构建出话题热门程度的时间序列模型作为预测模型的输入，依照优化后的预测模型，完成了对话题热门程度值的预测。
试验结果表明基于PSO 优化BP 神经网络的话题热门程度预测模型能够很好的模拟话题热门程度的改变趋势，对现实具有一定的指导意义。
关键词：微博；因子分析；热度评价模型；BP神经网络预测模型AbstractWeibo has become a very popular social media platform, today is a big topic about information sharing and exchange platform, in people online play an irreplaceable role in social activities, the good and evil people mixed up because of the network information, so this article through understanding the heat mechanism and further study of weibo microblogging heat and predict microblogging popularity, this article research content for monitoring the microblogging public opinion has important significance.Based on sina weibo, this article crawl tools selection at first, then through analyzing the characteristic of information dissemination and spread from weibo users, content and three aspects of refining the main factors affecting heat weibo, and extract the key indicators to establish the heat system of evaluation index, heat weibo evaluation model is established by using factor analysis method, get the microblog information dimension expression and heat calculation formula of sorts through the data analysis, sorting, and finally the results, found model more in line with the actual situation, show that the model has higher accuracy.Then, a pso-based BP neural network optimization model is proposed to predict the degree of hot topics. The time series model of topic popularity is constructed as the input of the prediction model. According to the optimized prediction model, the prediction of topic popularity is completed. The experimental results show that the PSO optimized BP neural network model can well simulate the change trend of the hot topic degree, which has certain guiding significance to the reality.Keywords：weibo;factor analysis;heat evaluation model;BP neural network;prediction model目录摘要 (I)Abstract (1)第1章绪论 (2)1.1 选题背景及意义 (1)1.1.1 选题背景 (1)1.1.2 研究意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1 热度评价研究现状 (2)1.2.2热门话题预测现状分析 (3)1.3 研究内容 (4)1.4 组织结构 (4)第2章预备知识 (5)2.1爬取工具的选取 (5)2.2 热度评价研究 (5)2.2.1媒体与用户关注度 (5)2.2.2媒体影响力 (6)2.2.3 内容的丰富程度 (6)2.2.4话题的时效性 (7)2.3 热门预测算法 (7)2.3.1预测依据 (7)2.3.2 基于PSO算法的BP神经网络 (8)2.4 本章小结 (8)第3章热度评价模型的建立 (10)3.1微博登录与信息爬取 (10)3.2建立热度评价模型 (11)3.3通过热度排序对模型进行检验 (16)3.4本章小结 (17)第4章预测模型的建立 (18)4.1 热门微博推断指标 (18)4.2 结合PSO算法的BP 神经网络的热门预测模型 (19)4.2.1 算法原理 (19)4.2.2 模型的试验环境与数据猎取 (20)4.2.3 预测模型的参数设置 (20)4.2.4 预测结果与分析 (22)4.3 本章小结 (24)结论 (25)参考文献 (26)第1章绪论1.1 选题背景及意义1.1.1 选题背景微博，简称微型博客，2009年由新浪客户端开始发行使用,它主要是基于关注机制，通过广播式的信息扩散向大众发表实时信息。
社会化媒体发展现状及其趋势分析
社会化媒体发展现状及其趋势分析社会化媒体是指具有互动性的多媒体数字交流平台，包括社交网络、微博、博客、在线论坛、虚拟社区等。
社会化媒体的出现改变了人们获取信息和传递信息的方式，成为现代社会的重要组成部分，对各行各业产生了深刻影响。
社会化媒体的发展可以追溯到20世纪90年代，当时的互联网刚刚开始普及。
2002年，出现了第一个追求个性化的社交网络Friendster，在短短几个月内便吸引了数百万用户。
此后，MySpace、Facebook、Twitter等社交网络陆续问世，以其方便、快捷、低成本等优点赢得了广大用户的青睐。
除了社交网络，微博、博客等平台也在不断发展壮大。
国内微博巨头新浪微博上线于2009年，迅速崛起并成为中国最大的微博平台。
博客则是更加主打个人化，提供了一个自由发表意见和分享知识的空间。
虚拟社区也成为社会化媒体中的重要组成部分，如魔兽世界、QQ群、微信群等，其社交性质不亚于社交网络，用户在其中可以交流思想、分享资源、建立社交关系等。
1.移动化随着移动设备的普及，社会化媒体也不断向移动平台转移，成为一个移动化时代的代表。
国内的微信、QQ空间、快手、抖音等应用，已经成为许多年轻人日常生活中必不可少的沟通和娱乐工具。
2.个性化未来社会化媒体将更加注重个性化定制，更好地满足人们多元化的需求。
从人工智能、大数据等角度进行个性化推荐，提供更加准确的内容，将成为社会化媒体发展的趋势。
3.融合性社会化媒体将不断向融合方向发展，与其他互联网应用、传统媒体等形成深度融合，如社交电商应用、社交媒体平台推出自己的内容等。
以此，社会化媒体将成为一个集多种功能于一身的综合服务平台。
4.全球化社会化媒体除了在国内发展迅速，也在海外市场崛起。
Facebook、Twitter等海外社交网络成为国际领先的社交平台。
未来，社交平台也将更加注重跨国合作、全球拓展，推动更加全球化的发展趋势。
总之，社会化媒体在不断创新、不断发展的过程中不断形成新的发展趋势。
基于微博、微信、SNS网站的大学生网络社交需求研究
键词 】微博 微信 Ｓ Ｎ Ｓ网站 大学生 网络 片和文字 ，支持多人群聊 的手机 聊天软件 。用
户可 以通过微信与好友进 行形式上更加丰富的 类似于短信 、彩信等方 式的联系。微信软件本
生 的上网流 量费 由网络运营商收取 。
０ １ ２年 ３月底 ，微信用户破 １ 亿 ，耗时 ４ ３ ３天 。 新 的网络 环境 催生 了一 种 新的 人与 人的 ２ ０ １ ２年 ９月 １ ７日，微信用 户破 ２亿 ，耗 时缩 Ｅ 方式一一 网络社 交，即原本陌生的人在虚 ２ 短 至 不 到 ６个 月 。截 至 ２ ０ １ ３年 １月 ２ ４ 日 ，微 ！ 间里的相识 、相知和相 交的过程。网络社 社会 发展 至今 较新 的交 往 手段 与交往 平 已成为青少年 ，特 别是大学生的主要交往 ｅ 。网络社交极大地 提升了大学生的交往能 拓展 了大学生 的交往空间、扩大 了大学生 ！ 往范 围，促进 了大学生个性的发展 ，增强 代大学生 的主体 意识。据中国互联 网实验 计 ，大学生 网络 社交的场所主要集 中在微
（ １ ）你 一般会选 择 以下哪 几种 网络社交 微信是腾讯公司于 ２ ０ １ １年 １月 ２ １日推出
的 一 款 通 过 网络 快 速 发 送 语 音短 信 、视 频 、 图 平 台？
Ａ、新浪微博
Ｂ、 腾 迅 微 博 ｃ、 腾迅 微 信 Ｄ、 人 人 网
Ｅ、开 心 网 Ｆ 、 陌 陌
微 信 以及 Ｓ ＮＳ社 交 网 站 。
Ｇ、其 他 （ ２ ）你 网 络社 交 的 时 间 有 多 长 ？
Ａ 、 １年
信用户达 ３ 亿， 时间进一步缩短至 ５ 个月 以内，
而且仍在加速普及 中。与微信类似的还有飞信 和陌 陌，其共性是 免费的利用手机做为平 台的
我国图书馆微博的社会网络分析
我国图书馆微博的社会网络分析
张淼
【期刊名称】《信息资源管理学报》
【年(卷),期】2014(000)003
【摘要】以新浪微博为研究平台,以我国“985”高校图书馆和公共图书馆为研究样本,通过它们之间的“关注”关系建立社会网络结构图,利用社会网络分析对该样本进行宏观层次的整体网络特征分析、中观层次的内部子结构分析以及微观层次的中心性分析.对它们不同的网络位置以及相互间的关系进行研究,并对结果进行分析,提出相应的发展建议.
【总页数】8页(P80-87)
【作者】张淼
【作者单位】中山大学资讯管理学院,广州,510006
【正文语种】中文
【中图分类】G350
【相关文献】
1.微博用户的社会网络分析r——以新浪微博中国国家图书馆官方微博为例 [J], 邱蒙雯;姜育恒
2.我国省级图书馆微博的社会网络分析 [J], 聂慧英
3.基于社会网络分析的\"双一流\"高校图书馆微博互关研究 [J], 杨甜;赵丽梅
4.基于社会网络分析的省级图书馆微博互关的研究 [J], 邵欣桐;赵丽梅
5.基于社会网络分析的上海高校图书馆微博社群研究 [J], 范蓉
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微博的历史、现状与发展趋势
微博的历史、现状与发展趋势一、本文概述微博，作为一种新兴的社交媒体平台，自其诞生以来，就在全球范围内产生了深远的影响。
它以其独特的传播方式，让信息的发布和获取变得更为迅速和便捷，从而极大地改变了人们的社交方式和信息传播模式。
本文旨在深入探讨微博的历史发展、当前现状和未来的发展趋势，旨在帮助读者更好地理解微博的本质和影响，以及它在我们生活中的重要性和地位。
我们将从微博的起源开始，逐步解析其发展历程，揭示其背后的技术和社会推动力。
我们也将关注微博的当前现状，包括其用户规模、内容类型、商业模式等方面。
我们将展望微博的未来发展趋势，探讨其可能面临的挑战和机遇，以及它如何适应和引领未来的社交媒体发展潮流。
二、微博的历史发展微博，即微型博客（MicroBlog）的简称，是一种允许用户发布简短文本信息的社交媒体平台。
自其诞生以来，微博在全球范围内的影响力逐渐扩大，成为了一种重要的社交媒体形式。
微博的历史可以追溯到2006年，当时Twitter在美国上线，标志着微博时代的开始。
Twitter以其独特的短文本形式和快速的信息传播速度迅速赢得了用户的喜爱。
随后，微博在全球范围内迅速传播开来，各国纷纷推出了自己的微博平台。
在中国，微博的发展也经历了类似的过程。
2009年，新浪微博正式上线，成为了中国最早的微博平台之一。
随后，腾讯微博、搜狐微博等平台也相继上线，形成了微博市场的竞争格局。
在这些平台的推动下，微博在中国迅速普及，成为了一种重要的社交媒体形式。
在微博的发展历程中，有几个重要的节点值得一提。
首先是2008年北京奥运会期间，Twitter的广泛应用使得微博在信息传播方面的优势得到了充分展现。
其次是2010年，新浪微博推出了“话题”功能，使得用户可以更加方便地围绕某个主题进行讨论和交流。
这些功能的推出，进一步丰富了微博的社交属性，使得微博成为了人们获取信息、表达观点的重要渠道。
随着移动互联网的普及和智能手机的快速发展，微博也迎来了新的发展机遇。
社会网络视角下的微博研究
今传媒 2013年第2期 新兴传媒108社会网络视角下的微博研究罗文伯（中国科技大学 科技传播与科技政策系，安徽 合肥 230026）摘 要：微博自诞生之日起到现在仍然方兴未艾，作为一种自媒体在舆论的大环境中扮演着越来越重要的角色。
微博这种新媒体的产生给社会网络分析带来了新的平台，国内外学者也对此进行了诸多研究。
本文以社会网络分析为视角，对近年来学者对微博这种新媒体的研究分别以关系群体和微博应用功能为导向作出综述。
以此为基础，探讨未来社会网络视角下微博研究的方向。
关键词：微博；社会网络；群体；应用功能中图分类号：G206.2 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2013）02-0108-02收稿日期：2012-11-26作者简介：罗文伯，男，中国科学技术大学科技传播与科技政策系硕士研究生，主要从事新媒体及社会网络分析研究。
微博最先出现于美国，其中最具代表性的微博网站即是成立于2007年的Twitter 。
随着新浪微博的开通，2010年成为国内微博元年。
自从微博诞生之日起，国内外许多学者已经对它做出了大量研究。
这些研究的路径不外乎两种，一种侧重于从具体微博的内容上进行分析，另一种侧重于宏观上的整体把握，也即微博用户结构上的研究。
而从社会网络视角来研究微博即是一种整体结构研究。
作为一种新媒体同时也是自媒体，它从博客中来，同时微博又有它自身的传播特点。
首先，微博有140个字符的内容限制，这决定了它的短小精致，可读性强；其次，博客主要以网络为媒介而微博主要以手机等移动互联网为媒介，从而微博有它得天独厚的即时性；再次，微博的用户量大面宽，互动频繁，是一种典型的社交网络。
同时，微博打破了传统媒体一家独大的话语权垄断，并且与传统媒体形成了有效互动，使得广大草根阶层网民的声音也可以传出并得以放大。
整体而言，微博与其他媒体平台间传播模式如图1所示[1]：图1 微博与其他媒体平台间传播模式如图1所示，X 代表微博平台，A 、B 、C 、D 、N 代表各个微博用户。
微博数据分析报告
微博数据分析报告在当今社交媒体时代，微博作为一种典型的微型博客平台，已经成为许多人展示自我、传递信息、分享感悟的重要途径。
同时，微博也是数据分析的宝库。
通过对海量微博数据进行分析，我们可以了解社会热点、定位受众、优化营销策略等，这不仅对个人用户、企业和机构有着重要的意义，也有助于学术研究的深入推进。
本文旨在通过微博数据分析报告，探究微博与大数据的有机结合，以及这种结合带来的实际效益。
一、背景介绍2010年4月，新浪微博正式推出，成为中国最知名的微型博客服务之一。
截至2021年，新浪微博已经拥有超过5亿注册用户，每天产生的微博数量更是惊人。
在这么庞大的数据背景下，微博成为了了解大众心态、社会舆情和消费市场的重要途径。
然而，由于信息极度分散和大量的噪声导致信息难以过滤，微博数据分析成为了挑战。
二、微博数据分析因为微博的特点，微博数据分析者所能获得的数据的质量取决于文章的相关性、评论的深度和相关外部数据的可用性，所以数据的清洗和筛选尤为重要。
1. 社交网络分析在微博社交平台中，用户与用户之间建立的关系可以形成一个社交网络。
这个网络可以通过分析微博用户之间的互动比率、粉丝数量、关注数量等因素而得到。
从而了解哪些用户在该领域比较有影响力，了解关注用户的类别、倾向和兴趣，帮助企业制定社交媒体的营销策略。
2. 情感分析情感分析是微博数据分析的另一个核心领域，主要是通过自然语言处理等技术，对微博内容的正负面情绪进行分析。
甚至可以把情感分析整合到某些产品的构建过程中，用来调整顾客实际的路径行为，提高他们的满意度，提高销售。
3. 主题分析主题分析指对微博文本手动或自动分类，以发现文本中存在的主题及其相对重要性。
这些主题可以是一个事件、一个话题、一个热点等，通过对微博文本的关键词、上下文、标点符号等进行分析，获得这些主题，从而在社会变化、营销策略等方面有所启示。
三、数据分析优势1. 切入细微市场通过微博数据分析，企业可以更加直接的关注到那些参与互动的消费者，更清晰地了解他们的需求和偏好，并有效地与这些消费者建立互动及合作关系。
新浪微博社交媒体影响力分析报告
新浪微博社交媒体影响力分析报告随着社交媒体的快速发展，微博已成为中国最受欢迎的社交媒体平台之一。
本报告旨在对新浪微博的社交媒体影响力进行深入分析，以揭示其对社会、文化和商业领域的影响。
一、新浪微博的用户规模和活跃度截至目前，新浪微博已经拥有超过4亿的注册用户，其中活跃用户数量达到了2亿。
这一庞大的用户基数为新浪微博提供了广阔的影响力平台。
二、信息传播与影响力1.新浪微博是一种快速有效的信息传播渠道。
用户通过微博可以即时发布和获取各类信息，包括新闻、时事、娱乐、科技等内容。
这种实时性和全面性使得新浪微博成为了新闻传播的重要渠道之一。
2.微博用户具有广泛的社交影响力。
他们可以通过点赞、评论和转发等方式传播自己的意见和观点，从而影响其他用户的看法和行为。
一些知名微博用户更是拥有数百万粉丝，其言论对社会舆论具有重要影响力。
三、社会事件与舆论引导1.新浪微博在社会事件的传播和引导中起到了重要作用。
例如，在突发事件发生时，用户可以通过微博迅速获取最新的信息和动态，有助于提高应对能力。
2.微博用户可以对社会事件发表评论和观点，引导公众关注和讨论。
当一起事件引起公众广泛关注时，微博可以成为社会舆论的重要表达平台。
四、商业应用与市场推广1.新浪微博为企业提供了广阔的市场推广平台。
通过微博的品牌推广和广告投放，企业可以快速传播产品信息、树立品牌形象，并直接与用户进行互动。
2.微博用户的消费观念和购买行为受到其关注的微博用户影响。
通过合作推广和明星代言等活动，企业可以借助微博用户的影响力拓展市场，增加销售额。
五、社交影响力对个人的影响1.新浪微博成为了一些大众人物和意见领袖的平台。
他们通过微博发布观点和观点，影响着大众的价值观和行为方式。
2.通过积极参与和发表高质量内容，个人用户可以在新浪微博上建立自己的个人影响力和社交圈子，获得更多的关注和支持。
六、未来发展趋势展望1.新浪微博将继续加强用户体验和功能创新，提高用户黏性和活跃度。
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・５４・ 中华医学图书情报杂志２０１５年ｌ０月第２４卷第１Ｏ期 Ｃｈｉｎ Ｊ Ｍｅｄ Ｌｉｂｒ Ｉｎｆ Ｓｃｉ，Ｖｏ１．２４ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔｏｂｅｒ，２０１５ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－３９８２．２０１５．１０．０１２
基于新浪微博健康信息用户的社会网络分析 兰雪．曹锦丹。杨程远
・研究生论坛・
［摘要］利用社会网络分析方法，在新浪微博平台上，以４１个与健康相关的、粉丝量在１００万以上的信．ｇ－用户为例，探讨了微 博中用户之间存在的社会网络结构及其中的信息传播特点，发现微博中健康信息用户之间的相互交流程度较低，并且存在抱 团现象，不利于良好的信息交流；４１个用户中虽然大部分属于核心区，但用户之间交流分散，并且有一些核心节点与其他节点 完全零交流，造成了用户之间的信息不能达到有效的共享，信息不能得到广泛的传播。 ［关键词］社会网络分析；社交媒体；微博；健康信息；用户分析 ［中图分类号］Ｇ２０６；Ｒ－０５８ ［文献标志码］Ａ ［文章编号］１６７１—３９８２（２０ｌ５）１０—００５４—０６
Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎａｌｙｓｔｓ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｓｅｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｓｉｎａ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓ ＬＡＮ Ｘｕｅ，ＣＡＯ Ｊｉｎ－ｄａｎ，ＹＡＮＧ Ｃｈｅｎｇ－ｙｕａｎ （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｊｉｌｉｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｕｂｌｉｃ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｃｈｏｏｌ，Ｃｈａｎｇｃｈｕｎ １３００２１，Ｊｉｌｉｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ， Ｃｈｉｎａ） ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｈｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎｄ ｉｔｓ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｐｒｅａｄｉｎｇ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｉｎ ４１ ｕｓｅｒｓ ｏｆ Ｓｉｎａ ｍｉｃｒｏｂ— ｌｏｇｓ ｗｅｒｅ ｓｔｕｄｉｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｌｅｖｅｌ ｗａｓ ｑｕｉｔｅ ｌｏｗ ｉｎ ｔｈｅ ４１ ｕｓｅｒｓ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｉｎａ ｍｉｃｒｏｂｌｏｇｓ，ｕｓｕａｌｌｙ ｉｎ ｓｍａｌｌ ｇｒｏｕｐｓ．Ａｌｔｈｏｕｇｈ ｔｈｅ ４１ ｕｓｅｒｓ ｗｅｒｅ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｒｅ ａｒｅａ，ｔｈｅｉｒ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｗａｓ ｓｐｏｒａｄｉｃ ｅｖｅｎ ｗｉｔｈ ｎｏ ｅｘｃｈａｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｃｏｒｅ ｎｏｄｅｓ ｏｒ ｉｎ ｏｔｈｅｒ ｎｏｄｅｓ，ｔｈｕｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｈａｒｉｎｇ ｃｏｕｌｄ ｎｏｔ ｂｅ ａｃｈｉｅｖｅｄ ａｎｄ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｃｏｕｌｄ ｎｏｔ ｂｅ ｗｉｄｅｌｙ ｓｐｒｅａｄ． ［Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ］Ｓｏｃｉａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｎａｌｙｓｉｓ；Ｓｏｃｉａｌ ｍｅｄｉａ；Ｍｉｃｒｏｂｌｏｇ；Ｈｅａｌｔｈ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；Ｕｓｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ
社交媒体平台的出现不仅丰富了用户获取信息 的途径和方式，也在一定程度上满足了用户的信息 需求。而微博因其具有广泛的用户基础和方便、快 捷的信息交流等特点，成为当下一种热门的社交媒 体平台。然而该平台信息量过大，给用户的信息选 择带来一定程度的困难。用户不仅需要选择想要获 取的信息资源和类型，还需选择关注感兴趣的微博 用户。对于微博运营商来说，如何为用户在海量用 户之中推荐其最感兴趣的相关用户是一个亟待解决 的问题。 ［基金项目】吉林省科技发展计划项目研究成果“吉林省农村居民健 康信息获取能力评价及路径研究”（２０１３０４２００７３ＦＧ） ［作者单位】吉林大学公共卫生学院医学信息学系，吉林长春 ｌ３００２ｌ ［作者简介］兰雪（１９９０一），吉林长春人，在读硕士研究生。 健康作为时下热门的词汇和用户关注的焦点， 更多的用户在社交媒体平台上获取健康信息、了解 健康知识。然而微博中存在的大量健康用户却是非 官方的账户，其发布的健康信息是否具有影响力和 效果、为其他用户带来了怎样的健康信息等问题值 得剖析。本文以健康用户为例，应用社会网络分析 方法，对微博中健康用户的网络结构进行分析，旨在 为加强微博中用户之间信息交流提供建议。 １社会网络分析理论及方法 社会网络分析（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ａｎａｌｙｓｉｓ，ＳＮＡ）是 将现实复杂网络中的个体和复杂关系抽象成节点、 线以及方向，综合利用多种算法，不仅能够测量行动 者个体及他们所处的网络成员之间错综复杂的关系 和连结，还能对他们之间的互动模式进行可视化建 模…。社会网络分析是在社会学、心理学、人类学 等学科基础之上发展起来的研究方法，随着互联网 中华医学图书情报杂志２０１５年１Ｏ月第２４卷第ｌ０期 Ｃｈｉｎ Ｊ Ｍｅｄ Ｌｉｂｒ ｌｎｆ Ｓｃｉ，Ｖｏ１．２４ Ｎｏ．１０ Ｏｃｔｏｂｅｒ，２０１５ ・５９・ 用户之间交流分散，存在小群体现象，有一些核心节 点与其他节点完全是零交流，造成了用户之间的信 息不能达到有效的共享，信息不能得到广泛的传播。 总体来说，这４１位用户在自己的小团体中交流程度 比较密切，但是脱离了团体之后与其他团体成员交 流程度就很小。粉丝量较少的用户会关注粉丝量较 多的用户，但是同为大粉丝量之间的用户交流较少。 实现微博作为信息传播的社交媒体平台的价 值，加强健康信息用户之间交流，促进健康信息的传 播仍然需要新浪微博平台和用户之间的共同努力。 首先要加强微博健康社区中核心成员之间的交流， 提高核心用户的活跃度，鼓励健康信息的发布，加强 信息的传播；其次，微博平台应为用户创造良好的交 流氛围，加强网络社区用户间的交流。 ５结语 本文分析了新浪微博中粉丝数量较大、影响力 更大的健康信息用户之间的信息交流情况，但在所 传播的健康信息内容、真实性、可靠性等方面信息并 未进行分析和评价，健康信息用户之间信息交流和 传播的机制和主要障碍等也需要进一步研究。
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（上接第１７页） 【参考文献】 ［１］Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇ Ｈｅａｌｔｈ Ｃａｒｅ Ｔｈｒｏｕｇｈ Ｂｉｇ Ｄａｔａ［Ｒ］．Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ：Ｉｎｓｔｉ－ ｔｕｔｅ ｆｏｒ Ｈｅａｌｔｈ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，２０１３． ［２］Ｔｈｅ ｂｉｇ－ｄａｔａ ｒｅｖｏｌｕｔｉｏｎ ｉｎ ＵＳ ｈｅａｌｔｈ ｃａｒｅ．Ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｎｇ ｖａｌｕｅ ａｎｄ ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ［Ｒ］．Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ：ＭｅＫｉｎｓｅｙ＆Ｃｏｍｐａｎｙ，２０１３． ［３］Ａｎａｌｙｔｉｃｓ ｉｎ Ｈｅａｌｔｈｅａｒｅ［Ｒ］．Ｖｅｒｎｏｎ Ｈｉｌｌｓ，ＩＬ，ＵＳ：ＣＤＷ Ｈｅａｌｔｈ— ｃａｒｅ．２０１５． ［４］Ｈｅａｌｔｈｅａｒｅ ａｎｄ Ｌｉｆｅ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｓ ２０２０［Ｒ］．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｄｅ ｌｏｉｔｔｅ Ｃｅｎｔｍ ｆｏｒ Ｈｅａｌｔｈ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ，２０１４． ［５］Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１５－０２—０７］．ｈｔｔｐ：／／ ｗｗｗ．ｎｉｈ．ｇｏｖ／ｐｒｅｃｉｓｉｏｎｍｅｄｉｅｉｎｅ／． ［６］王茜．英国大数据战略分析［Ｊ］．全球科技经济嘹望，２０１３， ２８（８）：２４—２７． ［７］ Ｎｉｇｅｌ Ｓｈａｄｂｏｈ ＭＣ，Ｂｉｇ ｄａｔａ，ｂｉｇ ｎｅｗ ｂｕｓｉｎｅｓｓｓｅｓ［Ｒ］．Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ：ＭｃＫｉｎｓｅｙ Ｇｌｏｂａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，２０１４．
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世界最先端ＩＴ国家创造宣言 变更￣ｚ－＇９ ０、 ［Ｒ］．东京：各 府省情鞭化统括寅任者（ＣｌＯ）遵络会谶，２０１４． Ｔｈｅ Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ ａｎｄ Ｗｅｌｆａｒｅ Ｕｎｖｅｉｌｓ ａ Ｂｌｕｅｐｒｉｎｔ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｈｅａｈｈｅａｒｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ ｉｎ Ｓｏｕｔｈ Ｋｏｒｅａ［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１５—０４－２６］． ｈｔｔｐｓ：／／ａｄａｌｉｄｄａ．ｅｏｍ／ｅｎ／ｂｕｓｉｎｅｓｓ—ｎｅｗｓ／ｈｅａｌｔｈＣａｒｅ—ｉｎｄｕｓｔｒｙ— ｉｎｓｏｕｔｈ—ｋｏｒｅａ． Ｍｉｎｉｓｔｅｒ ＳＨ，Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ Ｈｅａｌｔｈｅａｒｅ ２０２０ Ｍａｓｔｅｒｐｌａｎ［Ｒ］．Ｓｉｎｇａ－ ｐｏｒｅ：Ｍｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆＨｅａｌｔｈ，２０１２． ２ｌ世纪经济报道．中国酝酿精准医疗计划显著区别美国版 本［ＥＢ／ＯＬ］．［２０１５一ｏ４—２８］．ｈａｐ：／／ｂｕｓｉｎｅｓｓ．ｓｏｈｕ．ｃｏｒｎ／ ２０１５０４２８／ｎ４１２０１ １３８３．ｓｈｔｍ１． Ｂｉｇ ｄａｔａ：Ｔｈｅ Ｎｅｘｔ Ｆｒｏｎｔｉｅｒ ｆｏｒ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ，Ｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎ，ａｎｄ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｒ］．Ｎｅｗ Ｊｅｒｓｅｙ：ＭｅＫｉｎ￣ｙ Ｇｌｏｂａｌ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ．２０１１． ［收稿日期：２０１５—０８—１０］ ［本文编辑：黄思敏］
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