女性消费在线社区意见领袖话语特征分析毕业论文
2020-04-08 14:24:16
摘 要
随着社会化电子商务的发展,出现了越来越多的以消费为主的在线社区,而在在线社区中发挥着重要作用的意见领袖成为营销学的研究重点之一。本文重在研究女性消费在线社区的意见领袖,以55BBS论坛为例,运用社会网络分析法识别出意见领袖,并且基于话语分析理论,运用文本挖掘技术探究意见领袖的话语特征。结果发现,意见领袖话语文本的标题内容更为全面,正文篇幅更加短小,话语表现出专业性、客观性,内容上更多地涉及专业知识和指导性建议,而且意见领袖大多是靠产品推荐积累人气,并且主要传播产品特征和用户体验两个方向信息。最后,提出借助意见领袖构造良好的社群气氛的相关建议,有助于女性购物平台提高竞争力。
关键词:女性消费在线社区,意见领袖,话语分析,社会网络分析
Abstract
With the development of social e-commerce, more and more consumption-oriented online communities have emerged, and the opinion leaders who play an important role in online communities have become one of the key research points of marketing. This paper focuses on the study of opinion leaders in women's online consumer communities. Taking 55BBS as an example, it uses social network analysis method to identify opinion leaders. Based on discourse analysis theory, text mining technology is applied to explore the discourse characteristics of opinion leaders. The results show that the title content of the discourse text of opinion leaders is more comprehensive, the length of the text is shorter, the discourse is professional and objective, and the content involves more professional knowledge and guiding suggestions. Moreover, opinion leaders mostly accumulate popularity through product recommendation and disseminate information from product features and user experience. Finally, the author puts forward some suggestions to build a good community atmosphere with the help of opinion leaders, which will help improve the competitiveness of women shopping platform.
Key words: Online communities about women's consumption; opinion leader;discourse analysis; social network analysis
目 录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 研究目的 1
1.3 研究方法 2
1.4 研究框架 2
第2章 相关概念阐述及文献综述 4
2.1 网络意见领袖界定 4
2.2 社会网络分析理论 4
2.3 话语分析理论 4
2.4 国内外研究现状 5
第3章 在线社区意见领袖的识别 7
3.1 关于55BBS论坛 7
3.2 数据来源及处理 7
3.3 整体网络分析 8
3.4 意见领袖识别 9
3.4.1 节点中心度分析 10
3.4.2 紧密中心度分析 11
3.4.3 间距中心度分析 13
3.4.4 确定意见领袖 15
第4章 意见领袖话语特征分析 17
4.1 样本选取说明 17
4.2 文本层面分析 18
4.2.1 信息要素 18
4.2.2 个人要素 26
第5章 结论、启示与研究展望 29
参考文献 31
致 谢 33
第1章 绪论
1.1研究背景及意义
近年来,在线社区的迅速发展并覆盖了人们生活的方方面面,有综合性社区如百度贴吧、面向特定用户的社区如校园BBS、消费性社区如小红书等。其中,以消费为主的在线社区占据了很大一部分,在线社区中的消费者群体可以互相分享购物体验、推荐好货、寻求购物帮助等,通过发帖、回帖、点赞、收藏等行为方式互相建立联系,实现信息共享。探究在线社区用户行为一直是社会学和营销学的研究重点之一,社区中用户的消费体验通过口口相传影响更多的消费者,这也就形成了口碑营销。口碑营销具有极大的市场潜力,它往往会比比广告这样的大众营销方式更为有效,而在在线社区中最具有权威、能产生最大影响力的便是意见领袖。
意见领袖是传播理论中的一个概念,两级传播理论认为:传播过程中信息并不是直接流向广大市民,而是首先被意见领袖所知,再由意见领袖将其传递给其他人。由此可见,意见领袖正是那些可以影响其他人行为的人,他们的意见、观点、态度可以极大程度影响到他人的意见、观点、态度,从而影响到他人的决策行为。对于企业而言,掌握意见领袖的需求就能很好地掌握大多数消费者的需求,通过实现对意见领袖的精准营销就能较大范围地实现精准营销;对于在线社区平台而言,通过意见领袖的影响力构建和谐的社区氛围,能提高平台竞争力,故而进一步深入研究意见领袖很有必要。以往对于意见领袖的研究大多停留在意见领袖的识别算法以及意见领袖的特征分析,本文希望在识别意见领袖的基础上,通过文本挖掘探究其话语特征,重在从话语分析的角度来看意见领袖的影响力,这对于培养意见领袖、引导积极向上的社区气氛有着重要意义。
1.2研究目的
本文研究目的主要有两个:首先希望通过社会网络分析法对女性在线消费群体意见领袖进行准确的识别,找出一个网络群体中哪些成员是该群体的意见领袖;其次,本文希望在找出女性在线消费群体中意见领袖的基础之上,借助话语分析理论分析意见领袖的话语特征,探究其对扩大意见领袖影响力的作用,提出借助意见领袖构造良好的社群气氛的相关建议,有助于女性购物平台竞争力的提高。
1.3研究方法
(1)文献研究法
文献研究法是通过广泛地阅读国内外相关文献,了解相关理论及研究动向,将收集到的资料归纳、整理、总结,从中找到研究的突破点,确定研究思路和技术路线。本文研究中大量查阅了关于意见领袖、社会网络分析法、话语分析理论及女性消费动机的文献,包括意见领袖的识别、特征、影响力,话语分析的三个维度,消费意愿的影响因素等。
(2)观察法
观察法是指研究者在已有知识基础上直接观察被研究对象,获得其重要信息。本文在主题识别中通过观察各个主题的关键词,归纳出各个主题特征,观察高频词之间的联系得出文本内容倾向。
(3)内容分析法
内容分析不同于话语分析,话语分析偏向于解释性研究,分析话语的生产与传播,而内容分析通常采用定量方法,将选定样本向量化,以特征词表示文本,比较特征词的出现频率,从而探索文本之间的差异。本文对比分析意见领袖与非意见领袖话语文本的差异,从而归纳出意见领袖的话语特征。
1.4研究框架
本文以分析女性消费在线社区意见领袖的话语特征为目标,在借鉴国内外关于在线社区意见领袖理论研究的基础上,以我爱购物网55BBS论坛为例,通过实际调研收集相关数据,运用社会网络分析方法确定该在线社区中的意见领袖,然后利用文本挖掘技术和话语分析理论进一步分析其意见领袖的话语特征,从而对于如何借助意见领袖构造良好社群气氛提出指导性的建议。
本文分为5个章节,主要研究内容分为两个阶段,第一个阶段是识别意见领袖,第二阶段是分析其话语特征。具体研究过程如下:
第1章为绪论部分,介绍了本文的研究背景、意义及目的,说明了本文的研究方法,并列出行文框架。
第2章为相关概念阐述及文献综述,通过大量文献研究,对意见领袖进行界定,熟悉社会网络分析的应用、话语分析的理论及实践案例,归纳整理国内外研究现状,掌握与意见领袖、话语分析相关的发展动向和研究趋势。
第3章为在线社区意见领袖的识别,以55BBS论坛为例,运用社会网络分析方法进行中心性分析,通过加权计算给出每位成员的意见领袖得分,根据得分排名确认最终的意见领袖名单。
第4章为意见领袖话语特征分析,运用费尔克拉夫话语分析理论,从文本结构、话语实践、社会实践三个向度进行分析,其中,文本结构分析分别从信息要素、个人要素展开。
第5章为结论、启示与研究展望,总结本文研究成果,提出管理启示,然后针对本文的不足说明了今后的研究方向。
本文文章结构框架如图1.1所示。
图1.1文章结构框架
第2章 相关概念阐述及文献综述
2.1网络意见领袖界定
意见领袖这一概念最早由拉扎斯菲尔德在《人民的选择》中提出的,它被定义为“活跃在人际传播网络中,经常为他人提供意见、观点或建议并对他人施加个人影响的人物”[1]。在我看来,意见领袖就是那些可以影响其他人行为的人,他们的意见、观点、态度可以极大程度影响到他人的意见、观点、态度,从而影响到他人的决策行为。互联网的发展以及在线社区数量激增,促使了网络意见领袖的出现,网络意见领袖不同于传统意见领袖,他们一般更加频繁接触媒介或信息源,对用户的影响更广,程度更深,并且信息传播渠道更加多样化。网络意见领袖在社区中能提供大量信息、意见,引起大量关注并影响舆论导向,无论是在信息传播,还是网络营销,他们都扮演着极其重要的角色。
2.2社会网络分析理论
社交网络分析是结合人类学、心理学、社会学、数学、以及统计学等多个领域的知识,把人在社会环境中的相互关系表述为字段,这些字段可以描述个人和组的社交行为的特征,通过对这些字段进行定量分析,进而解释社会网络群体的社交行为。社交网络分析可以识别影响网络中他人行为的社交领导,也可以确定受其他网络参与者影响最大的个体。根据社会网络中的图论定义,我们把每个发帖者或回帖者都看作节点,把回帖者对于回复主贴的这一行为看作是一条始于回帖者而终于发帖者的关系线。
2.3话语分析理论
“话语”原本是指口头表达的话语,是语言学领域的一个概念,后来其内涵不断丰富和发展,成为一切意义和文化的内容载体,也就是说文本内容也是话语形式之一。法国哲学家米歇尔·福柯认为话语的形成、使用与社会之间有密切的联系,甚至社会对话语具有支配意义,“将话语看作是从各个方面积极地建造或积极地构筑社会的过程:话语构建知识客体,社会主体和自我‘形式’,构建社会关系和概念框架”[2]。之后,费尔克拉夫在继承福柯话语权力思想的基础上,提出了“文本-话语实践-社会实践”三个向度的话语分析体系。文本层面的分析包括词汇、语法、连贯性和文本结构的分析,话语实践包括文本生产、分配和消费的过程,社会实践向度则是关于社会分析方面的,比如话语文本的社会环境,话语实践构成的本质等[2]。除了费尔克拉夫三个向度话语分析方法之外,话语分析还有其他理论方法,例如,梵·迪克的基于新闻报道的话语分析方法,以及詹姆斯·保罗·吉偏向于访谈预料的话语分析体系。
本文基于费尔克拉夫三个向度分析框架,结合其他话语分析理论,并且根据实际情况灵活运用话语分析方法,并不局限于某一种理论。本文话语分析部分分为文本层面分析、话语实践分析和社会实践分析,其中文本层面分析重在对词汇的解读,这又从可以分为信息要素和个人要素。
2.4国内外研究现状
关于意见领袖的研究,主要是意见领袖的识别和意见领袖影响力的构成因素。肖宇、许炜等(2011)认为网络社区是一个无向有权网络,并提出了基于无向、有权重网络下的PageRank算法,对识别结果进行深入分析,发现可通过覆盖少量板块即可覆盖绝大部分意见领袖[3]。曹玖新等(2016)对微博真实文本数据进行话题识别得到主题社区,在主题社区中基于用户节点之间的关注关系构建交互网络拓扑。然后分别从结构、行为和情感三个维度对用户的影响力进行度量,进而提出意见领袖识别算法MFP(Multi-Feature PageRank)[4]。冉义军,毋亚男等(2017)提出了一种基于应答关系网络来挖掘QQ群中意见领袖的方法。该方法首先构建回应词词库;然后基于Aho-Corasick算法来匹配聊天文本中的回应词数据,构建出用户应答关系的网络结构;最后使用社交网络中重要节点识别的方法来发现意见领袖[5]。周 飞,高茂庭(2018)通过收集的知乎网络社区数据,从用户自身影响力、用户动态行为及其给动态内容带来的真实影响这3个方面进行研究,最终提出一种基于用户影响力和PageRank的意见领袖发现算法[6]。Ning Ma,Yijun Liu(2014)在超网络模型基础上提出了一种新的超编排序算法(SuperEdgeRank),通过该算法对社交子网中各个舆论主体参与形成的超边进行排序,进而挖掘出网络舆论领袖。在该算法中,分别对环境子网中信息传播影响度、心理子网中不同心理动机之间转化关联度和观点子网中不同观点的相似度等参数进行了计算[7]。Li Yang等(2017)认为意见领袖总是受限于主题的,在特定话题领域内的意见领袖对于信息传播有着至关重要的作用,为了量化特定主题领域的话语权威性,提出了一种基于主题限制的意见领袖识别算法[8]。Li Yang等(2018)根据在线社交网络中不同的交互类型,引入贴近度来映射节点间的关系。基于用户间的关系特征给出了相邻节点和非相邻节点的亲密度评估算法,还提出了一种基于优化算法的介于中心性的方案,在该改进算法下更准确有效地识别意见领袖节点[9]。
关于话语分析的研究,从其研究方法来看,有基于梵·迪克的新闻话语分析理论的研究,比如刘政序(2017)从话语宏观结构、微观结构、风格、修辞的角度深入研究自然灾害新闻专题的话语变迁轨迹[10],沈丽羽(2017)将内容分析法与梵·迪克话语分析框架结合,定量分析与定性分析结合,发现热点事件新闻报道存在的问题。还有基于费尔克拉夫三个向度话语分析体系的研究[11],比如王玥(2017)从文本结构、话语实践、社会实践三个层面对微博网络暴力进行分析,再现微博语言暴力文本结构的建构过程,分析微博语言暴力的传播与互动,最终归纳出其中的权利与意识形态关系[12],刘思远(2016)对三个阶段的网络流行语分别进行文本、话语实践和社会实践层面的分析结果发现不同阶段、不同种类的网络流行语,其语言作用是不同的[13]。从话语分析研究的主题来看,大多是针对某一事件,诸如新闻事件或热点事件,或者是针对社交平台,比如有基于微博平台的女性话语分析。
然而,关于意见领袖话语特征分析的研究少之又少,目前,只找到欧阳莹莹,刘利芳(2013)的一篇关于名人型微博意见领袖的话语使用分析,她们将话语内容考察视角从单纯的文本扩展到超链接、图片、颜文字等,创造性地提出了互联网平台话语分析的一个新的研究维度——视觉构建[14]。由于关于意见领袖话语特征分析的研究少之又少,所以本文参考其他研究对象的话语分析案例,创造性地提出从话语分析角度看意见领袖影响力。
第3章 在线社区意见领袖的识别
3.1关于55BBS论坛
我爱购物网的55BBS论坛是一个立足于女性消费者的,提供一切与生活消费相关的优惠折扣资讯及详尽即时的消费体验的,涵盖日常生活各个方面的网络社区。用户在平台上可以分享消费体验、寻求帮助、提供指导等,截止2011年10月,我爱购物网日均访问量已达到1500万,总注册用户达到近300万,同时在线人数6万人。用户访问群基本为年龄在22-35岁,收入5000-10000元/月的年轻受众。该平台定位在专业女性消费门户网站,为广大用户提供优质商家和优质产品信息,致力于成为中国网络上最大的女装销售平台,其盈利模式是与商家合作,以广告与文章内容结合的营销方式帮助推广其产品,形成口碑效应,提升用户的购买决策率。专业的资讯和真实的分享是用户购买决策前的关键环节,论坛用户之间的交流一方面实现信息共享,增强消费体验,另一方面扩大社区影响力,吸引更多的用户,从而进一步增强平台竞争力。
55BBS论坛分为时尚、享乐、生活、交易四大板块,每大板块又细分为几个小版块,时尚分为商场专卖店、七日装扮、特色小店、丽人妆颜、Shopping香港,享乐分为中餐馆、异国美食、美食厨房、旅游户外、文化消费、杂谈生活,生活分为谈婚论嫁、孕宝亲子、家有宠物、房子家、车行天下、数码世界,交易分为服装、个人闲置、房产、婚嫁、孕婴用品、化妆品。每个板块下用户之间通过发帖和回帖的形式交流,不同板块都聚集着一定的话题相关者,这些话题相关者形成一个巨大的社会网络群体,在任何社会网络群体中总会存在一部分活跃用户和相对非活跃用户,本文主要选取时尚板块下的丽人妆颜板块作为研究对象,这一板块主要是讨论关于美妆护肤的消费话题,研究其在线消费群体中的意见领袖及其话语特征。
3.2数据来源及处理
本文该论坛丽人妆颜板块下的帖子为研究对象,利用python爬虫获取发帖时间在2018年1月1日到4月29日的帖子,每条数据包括帖子标题、作者、正文、发帖时间、浏览量、回复量、评论人ID,剔除回复量低于10的帖子,最后得到帖子416条,涉及到用户948个。论坛上成员之间的联系通过发帖和回帖反映出来的,所以我把发帖人看做信息的发出者,评论人看做信息的接受者,每一次联系即为信息从发出者到达接受者,于是发帖人和评论人之间的关系表示为n×2表格形式(其中n为联系数),经过初步统计得到一共产生了1289次联系,如表3.1所示。尽管信息是从一方到另一方,但从产生交流的角度来看,我们仍把这种联系看作是双向的,同时,由于发帖和回帖没有限制,一个用户可以发多次帖子,也可以多次回复一个帖子,所以两个用户之间可能发生多次联系,这种情况我们只记为发生了一次联系,或者说理解为两个用户存在联系,于是上述1289次联系可能包含重复数据,经过去重处理,最终得到1234次联系。
表3.1 发帖人与回帖人的联系(部分数据)
发帖人 | 回帖人 |
BMW2016 | 爱丽丝梦游啦 |
BMW2016 | hazelhaha |
BMW2016 | 宝贝酒窝 |
BMW2016 | 走在爱的路上 |
BMW2016 | 猫咪狗狗 |
BMW2016 | 马可菠萝菠萝蜜 |
bingningdan | 絕蝂噯伱 |
bingningdan | 帅123456789 |
bingningdan | 我叫柴小寅812 |
bingningdan | 刚诞生的夏天 |
bingningdan | 洛克洛可可 |
bingningdan | 草莓奥利奥 |
bingningdan | 旅行者jenny |
bingningdan | 白雪冰 |
ailingsu | wanghbpxt |
ailingsu | 吉开鑫 |
ailingsu | sty0008 |
ailingsu | 奥利维 |
ailingsu | 秋渐未央 |
ailingsu | 至雅风尚 |
3.3整体网络分析
本文把发帖人与回帖人之间的联系看做一个无向网络,对于一个无向网络而言,其密度计算公式为:
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