分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-04-10 合作期刊: 《情报资料工作》
摘要：目的/意义 互联网环境下，移动社交媒体中的图像文字等多模态用户生成内容（UGC）已成为影响用户决策的重要信息类型。关于其用户信息采纳的研究大多将图文等多模态内容割裂看待，导致UGC的多维特征，尤其是融合特征，对用户信息采纳的综合影响机制尚不清晰。 方法/过程 文章选取小红书这一代表性的经验分享型移动社交媒体作为研究对象，利用自然语言处理与机器视觉技术对信息分析方法进行改进，提出覆盖图文深层、浅层以及融合特征的多模态UGC多维特征测度方法，并进一步构建多维特征对用户信息采纳的影响机制计量模型。 结果/结论 研究发现，两种图文协调性特征对于用户信息采纳的影响力显著高于单独的图像或文字特征；图文浅层特征比深层特征的影响力更大；影响用户信息采纳的各关键特征之间存在调节作用；自然、物体和其他这三类场景中的具体影响机制存在异质性。研究对于促进移动社交媒体中高质量的UGC创作和有效的信息采纳具有重要参考价值。
分类： 信息资源管理 >> 情报学 提交时间： 2024-04-10 合作期刊: 《情报资料工作》
摘要： 目的/意义 文章设计针对网络健康谣言的多维度、多层次的综合性治理框架来抑制网络健康谣言的流传和误用。 方法/过程 文章通过抽象网络健康谣言传播过程及各个传播阶段的阻断方式，进而总结分析网络健康谣言治理过程的主要阶段及关键要点；然后，按照健康谣言生成与传播特性，详细分析各个阶段的治理目标、治理对象和治理手段，并据此归纳分析得出闭环治理框架。 结果/结论 本治理框架主要包括一个核心技术模块（内容判别技术模型）和三个中心平台模块（网络媒体运营平台、辟谣专家工作平台和辟谣信息共享平台），基本涵盖了当前网络健康谣言治理需要考虑的核心问题，可作为健康谣言治理活动的顶层设计基础和行动指南。
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