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虚拟社区用户信息行为的特征识别 文左军 摘要：虚拟社区是Web2.0时代互联网用户进行信息交流和互动的重要平台，用户在虚拟社区中的获取信息、分享信息、新建信息和参与交流互动等信息行为促进了虚拟社区的繁荣和发展，是虚拟社区得以发展的信息行为基础。本文以百度贴吧为例，对贴吧用户的信息行为特征进行了分析，得出虚拟社区用户的主要行为特征。 关键词：虚拟社区；信息行为；特征识别；用户 Web2.0时代的互动特性为互联网用户提供了一个充分交流互动的平台，虚拟社区以其独特的人际交流模式满足了用户的虚拟交往需求。xx年7月中国互联网络信息中心（NIC）发布的第34次中国互联网络发展状况统计报告显示，截至xx年6月，我国网民规模达6.32亿，我国手机网民规模达5.27亿，虚拟社区及社交网络覆盖率达到60%以上。互联网用户的大规模增长和虚拟社区用户使用的高覆盖率，促使多个学科领域展开了对虚拟社区的关注和研究。 1.虚拟社区 虚拟社区又称电子社区、网络社区和在线社区，1993年HowardRheingold在其出版的虚拟社区（VirtualCommunity）一书中首次提出了虚拟社区的概念，HowardRheingold认为虚拟社区是一群人在网络上从事公众讨论，经过一段时间，彼此拥有足够的情感之后，所形成人际关系的网络。2000年，HowardRheingold又对虚拟社区的特征进行了归纳，他指出虚拟社区是一种新型的社会组织，并具有以下四种特质： （1）表达的自由。即虚拟社区用户的身份是虚拟的，在其中可以自由地表达其对内容的观点和看法，充分的交流和互动是其虚拟社区关系维系的基础。 （2）缺乏集中的控制。虚拟社区由于是互联网用户自发形成，根据自身的共同需求和兴趣组建起来的，因此虚拟社区由社区用户自我管理，没有集中统一的控制，没有传统社区组织的外在约束。 （3）多对多的传播。多对多的传播特性与社交网络的特性是相同的，二者在广义范围内存在交叉关系。虚拟社区的用户可以是互不相识的，也可以是基于熟人的“圈子”模式，无论哪种关系，虚拟社区内每个用户都会在社区中拥有一个自己的关系网络，在社区用户对信息发布、评论和转载过程中，就出现了多对多的网状传播模式。 （4）用户出于自愿的行为。虚拟社区用户进入社区、推出社区都是自愿的，自愿参与讨论、参加活动，自愿传播信息或选择旁观，一切都出于社区用户的自愿，在不违反法律的范围内，没有外在压迫和约束。 虚拟社区的存在形式包括了早期的电子公告栏（BBS）、论坛、贴吧等，也包括后期出现的博客、微博、和SNS社交网络等。虚拟社区体现Web2.0所强调的以使用者为中心的概念，通过社区用户彼此的分享与共创，使得人人皆可在网络媒体发声。 2.虚拟社区用户的信息行为 虚拟社区用户本身属于互联网用户的一种，是在其日常的工作、学习和生活中，根据自身需求进入某个网络虚拟社区，从中获取信息、发布信息和交流信息的用户。虚拟社区用户在对虚拟社区内的信息，根据自身的信息需求进行浏览、查询、读取、分享、评论、利用、新建、发布和交流等行为，即为虚拟社区用户的信息行为。 在传统信息传播中，信息用户通常要对信息进行收集、生产、加工、传递和利用，与传统信息用户行为相比较，虚拟社区用户的信息行为更加集中于对虚拟社区信息的新建、信息交流互动和信息分享传播。因此，可以将虚拟社区用户的信息行为主要分为以下几种： （1）信息获取行为 信息获取行为求是人们在日常生活中进行信息活动的基本需求。虚拟社区是虚拟社区用户根据自身的兴趣爱好或需求组建起来的，虚拟社区用户进入社区的基本目的就是为了获取或浏览其感兴趣的信息，用户可以通过搜索、订阅、浏览等方式获取所需信息。信息获取可以是有目的的，也可以是漫无目的的，用户在信息浏览的过程中，可以自由随意的翻阅浏览信息，在遇到感兴趣信息的时候进行认真阅读，获取信息并对信息根据自身需求进行利用。 （2）信息参与行为 信息参与行为，即信息交流互动行为，虚拟社区用户在社区内可以对浏览的信息进行评论、提问和回复，与其他用户交流信息和知识。虚拟社区用户的信息参与行为是虚拟社区得以发展的基础，虚拟社区用户正是由于其频繁不断地交流和互动，虚拟社区才具有生命力和人气，虚拟社区才可以长久存在和发展。因此，用户的信息参与行为是衡量一个虚拟社区成熟度和成长性的关键指标。 （3）信息分享行为 信息分享行为是虚拟社区用户在使用虚拟社区的过程中，在获取信息后，又分享自己的信息。信息分享行为在论坛型社区中不够普遍，但是在社交网络类虚拟社区中则极为普遍。当信息用户获取到了自身需求的信息，并对该信息十分认可，会将该信息进行分享和传播，这样在虚拟社区中，其社交网络或“圈子”内的社区用户都可以看到该信息，信息分享行为就完成了，并可能呈级数的在各个用户的“圈子”内传播。 （4）信息新建行为 信息新建行为即在虚拟社区中生产信息。信息的生产与发布行为是虚拟社区中的基本信息行为，虚拟社区用户进行到社区中获取信息这一行为的基础，是要有社区用户发布信息，虚拟社区中的核心用户经常发布工作、学习和生活中各个领域的信息，每个虚拟社区用户本身也会发布自身信息状态，如心情、状态、见闻等等，所有这些都构成了信息新建行为。 3.虚拟社区用户信息行为的特征识别 通过对虚拟社区用户的信息行为进行的统计分析，得出结论用户的信息行为中获取行为、参与行为和新建行为所占比重最高。为了研究虚拟社区用户信息行为的特征识别，网络论坛形式的虚拟社区是本研究的首选，而用户人数多，功能完善的虚拟社区则更具代表性，可以具备用户信息行为特征的多样性和代表性，因此本文选取国内最大的网络论坛“百度贴吧”作为研究对象，进行虚拟社区用户信息行为的特征识别研究。 3.1百度贴吧用户信息行为统计 本文通过问卷调查法，对200名经常使用百度贴吧的用户发放实体及网络调查问卷200份，回收有效问卷158份，通过对问卷信息进行统计，得出下表： 3.2百度贴吧用户信息行为特征识别 在对虚拟社区用户信息行为特征进行识别的过程中，可以采用支持向量机方法进行，该方法是采用统计学理论中的结构风险最小理论，在有限样本中寻求最佳的解决方案。小样本通常存在非线性等问题，该方法可以克服小样本识别中的过拟合问题。用户信息行为的特征识别就是从已有的信息行为特征中筛选出一个与目标相关程度高的子集，但是特征之间可能存在灰色相关关系，因此荷蒙斯提出的特征选择算法就可以解决这一问题。 将百度贴吧用户的信息行为进行量化处理，把静态特征关注贴吧数、关注群组数、自由浏览次数、查看浏览历史次数、点赞次数、评论次数、关注用户人数、私聊次数、级别分数、积分分数、签到次数、查询帖子次数、收藏帖子数、转载次数、创建帖子次数、上传视频次数、上传图片次数等作为基本特征。通过采用SVM的分类器进行计算，得出结论。通过分析发现，百度贴吧的活跃用户，即核心用户与非核心用户在信息行为方法存在较大差异，因此本文将百度贴吧中的关注群组数、评论次数、点赞次数、收藏帖子数、签到次数、创建帖子次数、级别分数、自由浏览次数、上传图片次数作为扩展特征。将这些特征采用L-J算法进行特征识别，选择纵向函数作为核心函数，最终得出虚拟社区用户信息行为的主要特征，如表2所示： 4.结论 虚拟社区由于其种类较多，不同种类虚拟社区之间存