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谁在人肉搜索?——网络人肉搜索主体的Logistic回归模型分析

数盟  · 公众号  · 大数据  · 2017-07-17 22:05

正文

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3.已有人肉搜索研究

从学术文献看,在“中国期刊网”按主题“人肉搜索”进行检索得到85篇相关文献;按关键词“人肉搜索”进行搜索仅仅得到6篇文献,研究的关注点多为道德、法律层面,比如《人民检察》在其2008年第21期中刊登署名为杨涛的文章《“人肉搜索”的罪与罚》,《消费导刊》在2008年第21期中刊登的署名为路小超的文章《从伦理道德视角解析“人肉搜索”现象》。在传播学领域的研究文献中,部分作者开始关注人肉搜索的机制、特征等方面的研究。比如,《东南传播》2008年第11期刊登署名为米莉的文章《网络“人肉搜索”的传播学分析》从虚拟与现实的角度谈人肉搜索,认为人肉搜索在本质上是一种人际传播。但是在目前所有的文献当中,我们没有找到采用定量方式对人肉搜索主体进行探析的成果。


2009年刘迪等的《网络人肉搜索的舆论框架研究》[13]文章中,作者对网络人肉搜索的主体、客体及特征均有所涉及。在客体方面,作者总结了10个典型的人肉搜索事件,归纳出了娱乐恶搞类、社会公德类、婚姻道德类、民族情绪类四类常见的人肉搜索事件类型,并且运用因子分析方法得出网友对典型人肉搜索事件关注的两大主要要素为社会公德要素和婚姻道德要素。在人肉搜索的特征方面具体表现为存在数量上的舆论领袖;随着时间的增长舆论的数量迅速增长;舆论产生快、结束快;每天的舆论波动过程呈明显的重合规律;网友普遍非理性等等。在人肉搜索的主体方面作者认为主体年龄集中在19到27岁,男性为主,人肉搜索群体平均收入水平不高,且高校学生居多。但鉴于样本总量有限,该文的主体研究很难进行较高层次的数据分析,同时关注点也多放在人肉搜索参与者的人口统计变量上。鉴于此,本文的研究将以网络人肉搜索的主体研究为重点,进一步深入的挖掘网民的网龄、每天上网时间以及具体的网络使用行为对其参与人肉搜索的影响程度。

二、研究设计

1.概念界定

人肉搜索有广义和狭义之分。广义的人肉搜索指的是在网络上通过提出问题、寻求帮助等方式获取信息的过程,信息的来源非常广泛,既包括网友通过搜索引擎搜索到的信息,也包括网友根据自身的经验提供的帮助和回答,比如“新浪爱问”、“雅虎知识堂”等等。狭义的人肉搜索是指网友汇聚在特定的网络社区,围绕某一话题展开论战,并深入到各个层面寻找当事人的相关信息并将其公布在网络上,试图影响事件主体现实生活的网络行为。本文的研究对象为狭义的人肉搜索。


2.调查方案

本文主要采用网上固定样组与电话访问CATI相结合的调查方法,调查的城市包括北京、上海、广州、厦门、大连、青岛、沈阳、西安、成都、重庆、武汉、深圳、锦州、宝鸡、汉中、襄阳、东莞、绵阳、无锡、苏州、徐州、洛阳、开封等23个,共回收有效问卷5758份,总样本的年龄、性别与最近互联网的人口比例接近。


3.研究假设

假设一:参与人肉搜索的人以23岁左右年轻人为主,收入不高,并且男性居多。


假设二:是否进行人肉搜索与网龄相关,刚开始接触网络的人容易参与人肉搜索,随着网络使用经验的增加以及对各种规则的习得,进行人肉搜索的可能性越来越小。是否进行人肉搜索与每天上网时间相关,每天上网时间越长,越容易参与人肉搜索。


假设三:是否进行人肉搜索与网民的网络使用行为相关。从网络参与行为来讲,在网络上爱说谎的人、经常参与网络口水战的人、在网络能更自由发表言论的人、在网络和现实中表现不一的人更容易参与人肉搜索;在发言目的来讲,网上发言为了展示自己、引起别人注意的人、网络发言是为了发泄情绪的人、网上发言是为了打发时间的人更容易进行人肉搜索;从参与的话题来讲,更愿意讨论陌生人的私人话题的人更容易进行人肉搜索。


4.模型建构与分析方法

本文主要使用SPSS软件建立Logistic回归模型,对假设进行验证。选取“是否人肉搜索”作为因变量,将问卷中的“参与人肉搜索”(a22-9)的五级量表中“从不”重新编码为“0”变量,“偶尔”、“有时”、“经常”和“总是”重新编码为“1”。自变量包括三类:人口统计变量六个,包括性别(x1)、年龄(x2)、婚姻状况(x4)、受教育程度(x5)、是否学生(x6的重新编码)、个人月收入(x7);基本网络使用情况两个,包括网龄(x16的重新编码)和每天上网时间(x17);与人肉搜索相关的行为变量八个,包括网上说谎的频度(a22-1)、参加网络口水战的频度(a22-4)、在网络上自由发言的程度(b2-1)在网络和现实中表现不一样的程度(b2-4)、上网是为了展示自己(c4-1)、上网是为了发泄情绪(c4-2)、上网是为了打发时间(c4-5)、更愿意讨论陌生人的私人话题(c7-5)。

三、分析与讨论


人肉搜索的主体指的是参与人肉搜索的人,本研究主要考察人肉搜索主体的人口统计特征、基本网络使用特征以及与人肉搜索相关的特殊行为等三部分,总模型如下:


表1 :人肉搜索参与者Logistic回归模型


注:①  *代表显著性水平<0.05    ** 代表显著性水平<0.01   ***代表显著性水平< 0.001







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