基于图文多维特征融合的移动社交媒体用户生成内容信息采纳影响机制研究

• 作者： 傅予 ¹ 曹屹楠 ² 王强 ²
• 作者单位：
  1.  中国人民大学信息资源管理学院，北京100872

  2.  北京航空航天大学经济管理学院，北京100191
• 发布时间：2024-04-11

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
• 稿件状态： 已在期刊出版
期刊名称： 《情报资料工作》 2024年 第1期
• 引用： PSSXiv:202404.00062 (或此版本 PSSXiv:202404.00062V1)
  DOI:10.12154/j.qbzlgz.2024.01.005
  CSTR:32012.36.PSSXiv.202404.00062
• 推荐引用方式： 傅予,曹屹楠,王强.基于图文多维特征融合的移动社交媒体用户生成内容信息采纳影响机制研究.情报资料工作,2024(1).[DOI:10.12154/j.qbzlgz.2024.01.005] (点此复制)