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編輯推薦: |
目前国内外对于微博信息质量的研究,多是围绕微博信息质量评价和质量问题分析与解决两个方面开展的,对于微博信息内容质量评价及其对用户利用的影响分析的研究则较少。本书以新浪微博数据为样本进行实证研究,开展微博信息内容质量评价及质量对比分析,并深入分析微博信息质量对用户利用情况的影响,以挖掘影响微博信息利用率的关键质量要素,为控制与改进微博信息质量、提高微博信息利用率提供策略与建议。
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內容簡介: |
本书是教育部人文社会科学重点研究基地重大项目"数字信息资源的质量控制与管理研究"(项目编号:12JJD820008)的研究成果之一,主要分析了数字信息资源质量、内容质量评价及其对用户利用的影响。本研究以信息质量和信息评价为理论基础,在分析信息质量内涵的基础上,设置了质量评价指标体系,并采用层次分析法对指标权重进行分配,构建了信息内容质量评价模型。在此基础上,以新浪微博为例,实施质量评价及对比分析,并通过相关性分析深入研究了微博信息质量对用户利用的影响,挖掘出影响微博信息利用的关键质量要素。
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關於作者: |
莫祖英,女,1982年生,武汉大学情报学博士,现任教于郑州航空工业管理学院。研究方向为信息质量管理、信息检索,发表论文近20篇,其中包括SSCI、权威期刊及核心期刊论文13篇,人大复印资料转载2篇;主持并参与多项国家社科、教育部重大研究课题、河南省科技厅软科学项目等。
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目錄:
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1 绪论 1
1.1 选题背景与研究意义 2
1.1.1 选题背景 2
1.1.2 研究意义 4
1.2 国内外研究现状综述 5
1.2.1 微博信息研究 5
1.2.2 信息质量研究 12
1.2.3 微博信息质量研究 22
1.3 研究内容、方法和创新 27
1.3.1 研究内容 27
1.3.2 研究方法 28
1.3.3 创新之处 29
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內容試閱:
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不同的内容类型代表的信息质量和信息价值不同。前文将信息内容类型分为十大类型,依据这十大类型对微博用户页面中发布的每一条微博信息进行分类,将其分别归入这10个种类中,并对其进行统计分析。
在进行微博信息内容类型的归类工作中,本文采用人工方式。选取10名研究生参与分类工作,这些同学均是该项目研究的参与者,具有一定的专业能力和基础。在实施分类之前,先对其进行训练,一方面帮助其准确了解各类型的范围和界限,同时对内容类型进行讨论使之优化,直至分类人员能够熟练掌握各类型特点和分类技巧。其次,进行实验性分类,检查分类人员之间的信度,进行统一与协调,以提高分类工作的一致性。最后,使用标准化表格,简化分类工作。
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