基于社交网络的自媒体舆论传播趋势研究（数据分析篇）

陈煜军

摘 要 本文是基于社交网络的自媒体舆论传播趋势研究的下篇，有别于传统趋势传播研究，所做的趋势分析完全来自于真实的微信朋友圈二次传播样本数据。通过系统所建立的数据模型，对朋友圈二次传播的新闻、活动、直播、投票等特定传播样本进行数据记录。在此基础上，本文还通过11个典型传播模型，尝试性通过系统图表、传播趋势图等方法对数据记录进行初步的数据挖掘，分析基于社交网络的自媒体舆论传播趋势。

关键词 社交网络自媒体；二次传播；数据挖掘

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）191-0051-02

为了使基于社交网络的自媒体舆论传播趋势研究更加科学，我们将前文所论述的基于社交网络化舆论传播监测系统接入泉州本地知名媒体、协会等微信公众服务号（或媒体订阅号）的后台，公众号触达用户在1.2万～43.9万之间分布，整个用户池总数为78.1万人，通过在指定区域内持续的、多平台、大容量、跨行业、多类型的样本记录以及异常数据综合比对剔除来保证统计数据的有效性、无偏性以及一致性，同时在数据挖掘上综合采用聚类分析（Cluster Detection，分类比较基础数据）、OLAP分析（On-Line Analytic Processing；OLAP，运用图表分析基本趋势）、连接分析（Link Analysis，生成传播拓扑图进行综合分析）等几种数据模型分析方法。

1 基础数据

1.1 综合数据

截至发稿前，系统已经连续工作了662天，记录传播样本764个，转发核心人数1.5万人，转发次数2.7万人次，传播受众19.8万人，传播次数29.8万人次。

1.2 样本（模型）传播数据

根……