微博客用户行为特征实证分析

＜＜专 题 ＞＞第 55 卷 第 12 期 2011 年 6 月 微博客用户行为特征实证分析* 杨成明 华东师范大学商学院 上海 200241 〔摘要〕微博客已发展成为一种重要的信息传播和交流工具，理解微博客用户行为特征，对于优化微博客平台、探 索微博客在网络营销、教育及危机公共事件通报等方面的应用具有重要意义，也为研究新媒体传播理论提供数据 基础。以新浪微博客为研究对象，抽取微博客平台提供的各项字段，从用户性别、地域、影响力等多个角度揭示当 前微博客用户的行为特征及存在的问题。 〔关键词〕微博客 用户行为 互联网利用 〔分类号〕G206 TP393 Empirical Analysis of Microblog Users’Behavioral Characteristics Yang Chengming Business School of East China Normal University，Shanghai，200241 〔Abstract〕Microblog has been an important tool of information dissemination and communication． It is significant on optimizing the microblog platform and exploring the microblog marketing，e-learning，disasters release and so on if the behavioral characteristics of mi- croblog users are comprehended． It is also the basis of studying new communication theory． In this paper，all fields are extracted on microblog platform，and user’s behavioral characteristics and problems when users using microblog are shown through various angles of users’gender，geography，impact and so on． 〔Keywords〕microblog users’behavior internet utilization * 本文系国家社会科学基金项目“网络社区信息运动模式研究”(项目编号:08BTQ029)研究成果之一。 收稿日期:2010 － 10 － 08 修回日期:2010 － 11 － 25 本文起止页码:21 － 25 本文责任编辑:易 飞 1 引 言 近年来国内微博客发展迅速，除新浪、搜狐和网易 三大门户网站先后创建各自的微博客平台外，多家互 联网公司、电子商务网站甚至传媒网站也纷纷在各自 的网站上开办了微博客。与其他互联网交流工具不同 的是，微博客的意义并不仅仅是一个单纯的信息传播 和交流的工具，它惊人的信息扩散能力在许多领域都 蕴含着潜在的应用前景。在美国，政府已将 Twitter 作 为国家重大事件紧急通报系统，多家企业成立了专门 的 Twitter营销部门，一些教育机构已开始将微博客作 为教育的辅助平台;在我国，企业正积极开始尝试利用 微博客营销。尽管人们已经意识到微博客可能存在着 巨大的应用潜力，但对于如何有效地利用它达到预期 目标仍感到很迷茫，在 Emarketer［1］的一项调查中，多 家企业表示不知道如何利用这一工具进行网络营销。 微博客的应用前景涉及多个领域，无论是政府、媒体、 教育机构还是企业，他们都需要从自身需求去考量微 博客的不同价值及利用方法，而对微博客在各自领域 应用潜力的挖掘以及具体实现途径，则取决于对微博 客用户的理解和把握。因此，选择主流的微博客平台， 基于大样本数据，多角度分析当前微博客用户在利用 微博客过程中反映的各种行为特征具有较为重要的现 实意义。 2 数据采集 用户行为特征研究通常是抽取一定样本量的用户 属性数据和行为数据，利用数理统计等方法对数据进 行归纳、统计和分析。本文选取国内影响最大、用户人 数最多的新浪微博客作为研究平台，设计程序采集相 关数据从多个角度考察用户特征。采集时间从 2010 年 3 月 1 日 0 时 0 分到 3 月 8 日 9 时 40 分。理论上认 为样本量越大越好，但实践中发现，样本量过大不仅造 成数据采集和存贮困难，而且在分析时运算速度也变 12 ＜＜专 题 LIBRARY AND INFORMATION SERVICE 得很慢。在权衡样本数量及操作可行性后，本研究采 用了取两个样本的方法，一个样本量较大(以下统称该 样本为大样本) ，但采集的字段相对少一些;另一个样 本量较小(以下统称该样本为小样本) ，采集的字段更 为丰富，几乎包括了新浪微博客平台提供的各项字段。 这样做的优势在于，大样本由于字段较少，可以在有限 的存贮空间，尽可能获得较多的用户数据，使某些研究 基于较大的数据集基础;小样本用户量较小，可以取更 多的字段，如可以抽取每个用户的博客内容，这样有利 于对用户做更为深入、全面的研究。具体采集的方法 是:随机选取一微博客用户“生活月刊”作为用户数据 采集的起点，分别采集其“粉丝”和“关注”，再采集“粉 丝”的“粉丝”及“关注”的“关注”，层层递进，到 3 月 8 日 9 点 40 分时采集到 649 006 个用户后，人工中止采 集程序，将其作为本研究的大样本集，大样本集中每个 用户共有以下信息:用户名 ID，个性域名，昵称，是否 认证，性别，地域，粉丝数，粉丝 ID。在前面的采集过 程中，通过程序截取前 12 003 名用户作为小样本集， 对小样本集进一步采集更多的字段:自我简介、关注 数、新浪用户 ID、微博数，微博内容、发博方式或来源、 转发数、评论数、每篇微博客发表时间、原创还是转发、 原创人的 ID、转发数、评论数。显然大样本拥有更多 的用户数量，而小样本集拥有用户更多的信息。 3 微博客用户行为特征 3． 1 认证用户 新浪微博客用户分为认证用户和非认证用户，新 浪邀请明星、名人、重要新闻当事人、知名企业、知名机 构、知名媒体及其知名高管进行实名认证，认证后的用 户的用户名后会显示字母“V”，以示与普通用户的区 别。在本实验的大样本集中，认证用户共有 7 919，未 认证的有 641 087，即认证用户占全部样本用户的比例 仅为 0． 12%。从这个数据上看，认证用户所占的比例 极小。据测试，普通人(非名人)提供有效证件并满足 新浪的基本条件后，即可以成为被认证用户，也就是 说，新浪微博客名人认证的门槛并不高。为了考察机 构认证的情况，在大样本中，检索以“医院、频道、网、杂 志、学院、网站、政府、新闻、中国、周末、论坛、公司、图 书馆、书会、导报、基金、画报、媒体、广播、文体台、中 心、大会、事务所、俱乐部、协会、代表团、艺术团、出版 社、宣传部、研究院、刊”为结尾的机构，共有 2 184 个， 其中认证的只有 350 个，即高达 84%的机构没有认证。 为了进一步考察公司认证的情况，在大样本集中检索 以“公司”为结尾的机构，共有 197 家，其中只有 10 家 是认证的，即认证的公司仅占 5%。机构(包括公司) 注册微博客，对于展示机构形象、客户关系管理等有重 要的意义，机构进行认证后，在不需要任何成本的情况 下提升了机构的信度，但如此众多的机构竟然没有认 证，说明很多机构(特别是企业)没有认识到认证的重 要性或对这一功能不太了解，这一现象也间接地说明 我国绝大多数注册微博客的机构与一般个人用户一 样，仅仅是使用微博客的基本功能，还没有开始将微博 客用于本机构的业务活动中。 3． 2 用户性别 新浪微博客的性别是用户在注册时自己选择添加 的，因此在普通用户中，存在少量有意反填性别的情 况，但由于男女都有类似的行为，统计男性用户总量和 女性用户总量时，数据误差不大，这与一般的网站用户 注册情况类似。但是，新浪微博客的认证用户在填写 性别时，如果认证用户是个人用户，由于认证用户要上 传身份证，因此微博的性别与真实性别将一致;但是对 于机构用户来说，由于新浪微博客的性别是必填项目， 机构在注册时不得不选择一个性别，这些机构用户在 性别上是选择男性还是女性呢?调查大样本数据，发 现存在以下现象:认证用户中男女用户数分别是 5 130 (占总用户数的 64． 7%)和 2 789(占总用户数的 35． 2%) ，非认证用户中男女用户数分别是 371 776(占 总用户数的 57． 9%)和 269 311 (占总用户数的 42． 0%)。也就是说，非认证用户中，男性数量多于女 性数量，认证用户中，男性数量远远多于女性数量，这 主要是大多数机构用户还是选择了男性作为机构的性 别，选择女性性别的机构多是与女性有某种特殊关联 或出于某种特殊考虑，如华东师范大学的微博客性别 是“女”，可能与该校女生较多的缘故有关，服务于女 性的机构(如生产化妆品的企业)多选择女性性别。 3． 3 用户 ID、个性域名及昵称 新浪微博客提供了三种用户标识:用户 ID、个性 域名和昵称。昵称是用户注册时自己起的名称。注册 后，新浪为注册用户生成了唯一的用数字表示的 ID 号，用户的微博地址就是:t． sina． com． cn / ID，由于 ID 号难以记忆，为了让其他访问者记住注册用户的名字， 新浪给用户提供了生成个性域名的功能，用户注册后， 可以输入 4 到 20 位的英文或数字(必须包含英文字 符) ，生成个性化域名，如上海形象大使“火炬手金晶” 的个性化域名是 huojushoujinjing，访问者可以通过访 22 ＞＞ 第 55 卷 第 12 期 2011 年 6 月 问 t． sina． com． cn /huojushoujinjing 访问金晶的微博客 主页。用户 ID及昵称是每个用户必填的，但个性化域 名是任选项。在大样本集中，设置个性域名的用户数 为 159 855，占总用户比例的 24． 63%，其中认证用户 设置个性域名的为 6 344 人，占认证用户的80． 11%，个 性域名对于扩大用户知名度、提高用户访问量等方面 具有重要的作用，从数据可以看出，认证用户对个性化 域名的认知程度要远远高于普通用户。 3． 4 用户地理分布与交互 微博客的用户数存在地域上的差异性，排除 3 870 个用户未设置所在地区外，北京、广东和上海等发达城 市的用户数量远远高于边远地区，北京、广东、上海、江 苏、浙江五个地区的累积用户高达332 001，超过总用 户数的一半，其中位居第一的北京用户数几乎是第三 名上海用户数的 2 倍。北京是全国的政治文化中心， 上海是全国的经济中心，这从一个侧面说明我国微博 客用户更多地是利用微博客进行思想和文化交流。此 外，各省市微博客的用户数与当地的 GDP［2］呈正相关， 相关系数为 0． 626 5。从总体上看，经济发达地区使用 微博客人数远远多于经济欠发达地区，政治文化中心 使用微博客的人数要多于经济中心。如表 1 所示: 表 1 微博客用户地理分布情况(部分) 省市 用户数 累积数 认证用户数 认证用户所 占比(%) 占总用户 比例(%) 2009 年 GDP(亿) 北京 110 593 110 593 4 535 4． 10 17． 04 11 865 广东 88 223 198 816 514 0． 58 13． 59 39 081 上海 58 404 257 220 628 1． 08 9． 00 14 900 江苏 40 170 297 390 183 0． 46 6． 19 34 061 浙江 34 611 332 001 202 0． 58 5． 33 22 832 山东 34 325 366 326 128 0． 37 5． 29 33 805 四川 27 006 393 332 124 0． 46 4． 16 14 151 湖北 19 496 412 828 146 0． 75 3． 00 12 831 河南 19 233 432 061 104 0． 54 2． 96 19 367 3． 5 用户关注数与粉丝数 微博客是通过用户添加“关注”，获得被关注人的 微博信息，当 A“关注”B，B就被加入 A的微博客页面， 当 B的微博内容更新时，最新内容显示在 A 的微博页 面。对于 B来说，A 就是他的粉丝。一个人的粉丝数 量大，从一个侧面说明他受关注程度高或影响力较大， 一个人关注的人多，说明他具有更高的开放性。为了 考察线下影响力是否影响线上影响力，同时考察受关 注程度是否与性别有关，本文对大样本数据进行了分 析(见表 2) ，发现认证用户的粉丝均值远远高于普通 用户，人均认证用户的粉丝数高达 6 500． 95 个，1． 22% 的认证用户吸引了 73． 82%的粉丝，其中，女性认证用 户的粉丝均值又明显高于男性认证用户的粉丝均值。 表 2 不同微博客用户群体拥有的粉丝情况 性 别 数 用户数 总粉丝数 均值 认证 用户数 认证用户 粉丝数 均值 非认证 用户数 非认证用 户粉丝数 均值 男 376 906 40 668 360 107． 90 5 130 31 248 346 6 091． 30 371 776 9 420 014 25． 34 女 272 100 29 072 169 106． 84 2 789 20 232 640 7 254． 44 269 311 8 839 529 32． 82 总 649 006 69 740 529 107． 46 7 919 51 480 986 6 500． 95 641 087 1 825 9543 28． 48 文献［3］认为 twitter 的用户粉丝数与关注数有正 向相关性，但是本实验中，使用大样本数据观察，无论 是样本总体用户、认证用户还是非认证用户，其粉丝数 与关注数均没有相关性，我们认为，粉丝数量的多寡与 用户本身的影响力及所贡献的信息内容有关，但其关 注数量的多寡则取决于该用户的行为，有很大的主观 性，肯德基与麦当劳两家公司在新浪微博客的两项指 标也显示两者无任何关联，前者有大量的粉丝却很少 关注他人，而后者粉丝数远低于前者，但关注数却高于 前者，如表 3 所示: 表 3 小样本集微博客用户拥有的粉丝数、 关注数以及两者相关性 总粉丝数 关注数 认证总粉丝数 认证关注数 非认证总粉丝数 非认证关注数 1 666 622 2 000 1 666 622 2 000 104 516 1 680 1 506 251 698 1 506 251 698 68 219 3 1 504 754 874 1 504 754 874 66 113 1 1 165 674 351 1 165 674 351 55 578 261 974 488 24 974 488 24 32 194 107 920 083 489 920 083 489 29 200 1 999 769 242 78 769 242 78 25 516 436 相关系数:－ 0． 001 3 相关系数:－ 0． 002 9 相关系数:0． 253 6 3． 6 微博客发送方式 微博客实现信息快速传播的一个重要原因就是在 于其灵活多样的发送微博内容的方式，以大样本数据 统计了新浪微博的各种发博方式并记录每种方式所发 的微博客条数(见表 4)。虽然微博客提供了多种发博 的途径，但是从统计数据看，我国的微博客用户使用的 方式并不多，直接在新浪微博上发微博占 72． 93%，使 用手机和短信共占到 12． 52%，使用关联博客的为 7． 07%，这三种方式占到发博方式总量的 92． 52%。当 微博客大规模地应用于企业营销时，使用手机和短信 发送微博的比例一般会增加(特别是需要发送即时信 息的企业) ，目前手机和短信所占的比例并不高，这也 间接地说明我国的企业用户利用微博客进行网络营销 的程度还不够，多数企业仅将微博作为一个展示企业 领导人、企业、产品信息的窗口，并没有将它当作为其 业务服务的工具。此外，我国用户数量最多的即时通 32 ＜＜专 题 LIBRARY AND INFORMATION SERVICE 讯 QQ还没有与新浪微博客绑定，使新浪微博客少了 一个重要的发微博的途径。 表 4 微博客发送方式及其所占的比例 发博方式 发博数 比例% 发博方式 发博数比例% 发博方式 发博数比例% 新浪微博 1 831 577 72． 93 彩信 37 199 1． 48 微博浏览 器插件 6 001 0． 24 新浪微博 手机版 248 534 9． 90 MSN机器人 25 212 1． 00 分享书签 4 480 0． 18 关联博客 177 454 7． 07 iPhone客户端 11 258 0． 45 土豆网 2 671 0． 11 短信 91 008 3． 62 S60客户端 11 239 0． 45 Android 客 户端 2 101 0． 08 新浪网内 容分享 50 882 2． 03 优酷网 6 106 0． 24 Kjava客户 端 2 059 0． 08 3． 7 微博发布的时间 统计显示，一天中的上午 11 点和晚上 23 点是发 微博的高峰期，午夜 0 点到上午 8 点这个时间段是一 天中发布微博数量最少的时间段;19 点前，普通男用 户发文数略高于普通女用户数，19 点后，普通女用户 发文量高于普通男用户，但在 0 点时非认证男用户又 多于非认证女用户。也就是说，女性更倾向于晚上发 表微博;认证男用户发文量始终高于认证女用户，并 且，发文量明显高于认证女用户，这与认证用户中男用 户总数远远多于女用户总数有关系。认证用户在晚上 发微博的数量并没有明显低于白天发微博的数量，如 果企业使用微博用于营销等业务，通常会表现为白天 发送微博的数量远高于晚上发送微博的数量，这可能 意味着在整个新浪微博客中企业利用微博客的份额并 不大，这与从微博客发送方式数据中得到结论是一致 的。如图 1 所示: 图 1 新浪微博客各类用户在 24 小时 不同时间段发表微博数量 3． 8 原创、转发、回复与评论 微博客用户交流方式主要有发布原创内容、转发 其他贴子、对转发内容回复以及对原创内容进行评论 四种形式。本文中的原创内容是相对转发、回复与评 论而言的，是指微博客平台上某转发链(或回复、评 论)发起者的微博，如一个微博用户写了自己的旅行感 受，是原创，一个微博用户将酷六上的一段视频发到自 己的微博中，被他人转发、评论或回复，在这个过程中， 对于该微博内容(视频) ，本文也称为原创，这样界定 的目的是为了强调它是微博客平台上信息传播的起始 点。原创内容是信息交流的基础，只有具有一定数量 的原创内容，才能给用户带来吸引力，才能引发评论等 交流活动，并由此产生新的信息内容。一般来说，原创 信息的多寡反映平台信息内容的丰富程度，而转发、回 复及评论量的多寡反映用户信息交流的活跃程度。为 了考察新浪微博用户原创、转发、回复和评论的情况， 对小样本数据进行了统计分析(见表 5) ，从总体情况 看，新浪微博中，非原创内容是原创内容的 8． 5 倍，转 发数与评论数基本相差不大，用户通常在转发的同时 也给予评论。比较认证用户和非认证用户，认证用户 所写微博的数量仅略高于非认证用户，但是认证用户 人均发表的原创微博却是非认证用户的 2． 7 倍，而认 证用户人均转发数和人均评论数更是非认证用户的 7． 2 倍和 7． 6 倍。认证用户的单位原创贴被转发次数 和单位原创贴被评论次数反映了认证用户发表的每条 原创微博平均被引用的程度，也是非认证用户的近 3 倍。即认证用户的原创能力特别是所产生的影响力远 远高于一般的非认证用户。 表 5 用户发表原创微博、进行转发、回复与评论的情况 评价指标 全部用户 认证用户 非认证用户 用户数 11 407 2 787 8 620 微博数 4 831 546 1 377 871 3 453 675 原创数 15 77 558 735 660 841 898 转发数 13 424 096 9 408 108 4 015 988 评论数 15 686 635 11 127 466 4 559 169 平均微博数 423． 6 494． 4 400． 7 平均原创数 138． 3 264． 0 97． 7 平均转发数 1 176． 8 3 375． 7 465． 9 平均评论数 1 375． 2 3 992． 6 528． 9 单位原创微博被转发次数 8． 5 12． 8 4． 8 单位原创贴被评论次数 9． 9 15． 1 5． 4 3． 9 微博内容 由于受限于 140 个字，微博客用户表达的往往不 是某一具体事件的完整叙述，而是对事件、生活状态、 意见的简短概括。但微博客用户所关注的话题及表达 的主题，尚无进一步的统计或调查，而这对于了解用户 使用微博客的动机是有意义的。本文采用改进的分词 词频统计方法对微博客进行内容分析，考察微博客用 户的兴趣所在。 首先对小样本用户的微博客内容进行分词，获取 198 760个关键词，共出现 33 231 856 次。按词频排序， 取前 1 000 个高频词;再分析这些高频词左侧或右侧 的关键词进行统计，获得高频词对表(见表 6) ，这个表 42 ＞＞ 第 55 卷 第 12 期 2011 年 6 月 中每对词在语义上比前面的单纯的高频词更丰富。从 表 6 中可以看到，新浪微博客用户关心的主要是政治、 经济、娱乐和日常生活等话题。 表 6 高频词对排序(部分) 排序 高频词对 频次 排序 高频词对 频次 排序 高频词对 频次 1 分享 图片 55 858 11 新年 愿望 4 366 21 新浪 博客 3 285 2 逆风 蝴蝶 10 777 12 中国 经济 4 149 22 今天 下午 3 134 3 建筑 设计 7 813 13 工作 人员 4 071 23 中国 特色 3 047 4 意见 反馈 7 561 14 歌手 纪念 4 014 24 湖南 卫视 3 007 5 新浪 围脖 7 337 15 芙蓉 姐姐 3 890 25 今天 晚上 2 994 6 十月 围城 5 967 16 电子 商务 3 846 26 中国 人民 2 921 7 圣琴 兰心悦 4 864 17 有关 部门 3 610 27 北京 时间 2 916 8 中国 足球 4 776 18 光头 王凯 3 587 28 金融 危机 2 875 9 编剧 导演 4 766 19 南方 周末 3 433 29 新闻 发言人 2 806 10 导演 于峰 4 697 20 天佑 中华 3 386 30 2010年 1月 2 794 3． 10 引用 虽然微博客有严格的字数限制，但是由于可以设置 超文本链接，引用文本、图片、视频等多种资源，这使得每 条微博类似目录，通过链接，展开目录后，可扩展到无限的 内容。为了观察微博客用户引用其他网站的情况，了 小样本中所有用户的微博，从中提取所有引用的网址， 8 828个用户共引用了 633 360个网络资源(见表 7)，引用 以 URL的方式为主，1 547个引用的URL显示失效或无法 打开，以 IP地址方式显示的仅有 696个，认证用户的平均 引用数明显高于非认证用户，说明认证用户较非认证用户 更习惯于引用其他网站或自己博客的资源。进一步对引 用的URL数据按顶级域名、二级域名以及以CN为顶级域 名的各级域名分别统计，引用的顶级域中，以国家命名的 国外顶级域名被引用次数很少，顶级域名为 CN的网络资 源被引用量为第一，其中又以 sina． com． cn被引次数最高， 占 CN被引量的 77． 4%，这主要是因为新浪将新浪微博客 与新浪博客关联，大量的微博引用了自己在新浪的博客。 在引用的二级城市中，顶级域名 COM排名第二，被引用的 COM主要是国内的大网站，如百度，谷歌，搜狐，网易，腾 讯，豆瓣，淘宝、新华网、凤凰网等;在顶级域名 CN下的各 网域 com． cn、gov． cn、org． cn、edu． cn、net． cn的引用数分别 为 266 871、887、737、406、191，顶级域名 CN下的 com． cn的 266 871中有245 635来自于 sina． com． cn，将新浪微博客引 用互联网资源与文献［4］的结论对比，文献［4］利用中国 社会科学引文数据库统计了 10年中国社会科学文献引用 互联网资源情况，得到的顶级域名 CN下上述各域被引用 的情况分别是 10 153、5 425、2 387、3 278、1 244，很明显，微 博客的引用互联网的行为与人文社会科学信息用户引用 互联网的行为有很大的不同，微博客用户主要是引用关联 博客的资源，占总引用数的 38． 8%，另外微博客用户对 edu． cn资源的利用远远弱于人文社会科学信息用户。 表 7 引用其他网站资源的基本情况 用户类型 用户数 引用数 平均引用数 IP地址数 无效 URL 有效 URL 全部用户 8 828 633 360 71． 74 696 1 547 631 117 认证用户 2 457 214 480 87． 29 146 283 214 051 非认证用户 6 371 418 880 65． 75 550 1 264 417 066 4 结 语 本文以新浪微博的 649 006 个用户为研究样本，从 用户的性别属性、认证属性、地域分布、个性化域名认 知度、发送微博方式、影响力、发表微博的时间、关注的 内容、交流及引用行为十个方面系统展现了新浪微博 客用户利用微博客的行为特征，由于新浪微博客与我 国其他微博客平台架构基本一致，并且研究所选的样 本量较大，因此，本研究结论基本上能反映我国微博客 用户利用微博客的现状。结果显示，微博客平台是依 靠少数认证用户提供原创信息并带动着群体信息交 流;认证用户多来自新闻传播、娱乐领域的媒体类企业 或名人，从而也使整个微博客用户关注的内容更为大 众化和娱乐化;原创内容多来源于认证用户的博客，导 致整体信息来源较为单一和封闭，国外信息资源极少 被引用，使得信息质量总体欠弱，以消息、状态与感想 为信息主体;用户对如何利用微博客提供的认证及个 性化域名的认知程度不高，特别是很多企业用户对如 何利用微博客平台提升自己的影响力以及将微博客作 为工具开展业务尚不了解，不少企业其粉丝数甚至不 足 10 人，相比较，传媒娱乐界对于使用微博客平台提 升影响力的认知程度高于其他行业;发达地区与落后 地区的用户数量具有很大的差异，普通用户的原创能 力弱，其行为以转发及评论为主。微博客平台的设计 堪称精巧，但在用户服务、引导及深层应用方面仍有很 大的潜力需要挖掘。 参考文献: ［1］［2010 － 08 － 25］． http:/ /www． emarketer． com． ［2］［2010 － 08 － 25］． http:/ /data． drcnet． com． cn． ［3］Java A，Song X． Why we twitter:Understanding microblogging usage and communities / /Proceedings of the Joint 9th WEBKDD and 1st SNA － KDD Workshop 2007，2007． ［4］杨成明，袁毅．人文社会科学研究中的互联网利用状况研究． 图 书情报工作，2009，53(6) :37 － 40． 〔作者简介〕杨成明，男，1972 年生，讲师，博士，发表论文 10 余篇。 52