2025年大学《数据科学》专业题库- 数据科学与社交媒体信息传播研究

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学与社交媒体信息传播研究考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.下列哪项不属于从社交媒体平台获取用户行为数据的主要途径？A.API接口调用B.网络爬虫技术C.用户调研问卷D.数据合作与购买2.在社交网络分析中，度中心性主要用于衡量节点连接的多少，其值越大，通常意味着该节点：A.信息影响力越大B.与其他节点重叠连接越多C.获得信息渠道越广D.以上都是3.以下哪种算法不常用于社交网络中的社群发现？A.谱聚类B.PageRankC.K-means聚类D.层次聚类4.衡量社交媒体信息传播速度和广度的指标通常包括传播深度和传播宽度，其中传播宽度指的是：A.信息传播的最远距离B.信息触达的最终用户数量C.信息传播路径的平均长度D.最初发布者与最远接收者之间的链条长度5.对于社交媒体文本数据，以下哪项技术不适用于提取结构化信息？A.词性标注B.命名实体识别C.主题模型D.文本分类6.在构建社交媒体用户画像时，以下哪种数据通常不被视为重要来源？A.用户发布的帖子内容B.用户的基本注册信息C.用户的经济消费记录D.用户的好友关系网络7.下列哪项模型最常被用于描述传染病在社交网络中的传播过程？A.网络嵌入模型B.协同过滤模型C.SIR传播模型D.卷积神经网络8.社交媒体上的“信息茧房”现象，主要是由以下哪个因素导致的？A.网络延迟B.用户自主选择和信息过滤算法C.网络带宽限制D.网络设备故障9.以下哪种数据挖掘技术不适用于识别社交媒体上的虚假信息或谣言？A.情感分析B.关联规则挖掘C.异常检测D.文本聚类10.将自然语言处理技术与社交网络分析相结合，主要目的是：A.提高网络传输速度B.增强网络安全性C.深入理解网络结构和信息传播机制D.降低网络运营成本二、简答题1.简述使用网络爬虫从社交媒体平台抓取数据时，需要考虑的主要挑战和应对策略。2.简要解释什么是“信息级联”(InformationCascades)，并说明其在社交媒体传播研究中的意义。3.描述在进行社交媒体用户行为分析时，数据预处理阶段主要包括哪些步骤。4.什么是社交网络中的“中心节点”？请列举三种不同的中心性指标，并简要说明其含义。三、计算题假设有一个小型社交网络，包含5个用户(A,B,C,D,E)和以下部分连接关系：A-B,A-C,B-C,B-D,C-E。请基于此网络结构，计算用户B的度中心性、中介中心性和特征向量中心性，并简要说明这三个指标反映的用户B在网络中的不同角色或影响力。四、论述题结合数据科学的相关技术方法，论述如何设计一个研究方案，用于分析特定话题（例如“某项公共政策”）在社交媒体平台上的传播特征。请说明你的研究目标、可能采用的数据源、关键的分析技术（至少包含两种数据科学方法）、以及如何评估传播效果或识别关键传播节点。在论述中，可以适当提及传播学理论，但重点应放在数据科学方法的运用上。试卷答案一、选择题1.C2.D3.B4.B5.C6.C7.C8.B9.A10.C二、简答题1.挑战：需要考虑目标网站的反爬策略（如User-Agent验证、IP封禁、验证码）、数据格式多样性与动态性、数据量巨大、网络爬虫的效率与合法性、数据质量（如缺失值、噪声）等。应对策略：遵守robots.txt协议；设置合理的请求延迟；使用代理IP池；采用分布式爬虫架构；对网页进行解析（如使用正则表达式、HTML解析库）；对获取的数据进行清洗和验证；模拟浏览器行为（设置User-Agent、Cookies等）。2.信息级联是指在信息传播过程中，许多个体在接收到信息后，并没有经过独立思考，而是直接模仿他人的行为（例如，转发、点赞），导致信息像级联一样传播。其意义在于：有助于理解为何某些信息能够快速、广泛地传播；揭示了社交媒体中从众行为和自动转发现象的普遍性；为识别信息传播的关键节点和路径提供了依据；对于评估信息真实性和防止谣言扩散有重要参考价值。3.数据预处理阶段主要包括：数据清洗（处理缺失值、异常值、重复值，纠正格式错误）；数据集成（将来自不同来源的数据进行合并）；数据变换（如归一化、标准化、文本向量化）；数据规约（减少数据规模，如采样、特征选择）。对于社交媒体数据，还需进行特定处理，如用户ID映射、关系抽取、文本内容清洗（去标点、去停用词、表情符号处理）等。4.社交网络中的中心节点是指在网络中处于关键位置，能够高效地控制信息流动或资源转移的节点。中心性是衡量节点中心位置或重要性的指标。常见的中心性指标包括：*度中心性：衡量节点连接的多少，即与该节点直接相连的边的数量。值越大的节点，通常意味着其直接联系人越多，是信息传播的“接口”。*中介中心性（或称为桥梁中心性）：衡量一个节点出现在网络中其他节点对之间最短路径上的频率。值越大的节点，通常位于网络结构的关键“瓶颈”位置，能够“监控”或“控制”其他节点间的连接，阻断信息传播则效果显著。*特征向量中心性（或称为影响力中心性）：衡量节点的重要性，不仅考虑其连接数，更考虑其邻居节点的重要性。一个节点连接的邻居节点越重要，该节点本身的重要性也越高。这通常用于识别网络中的“意见领袖”。三、计算题度中心性：节点B的出度是2（连接到A、C），入度是1（连接自A），总度数是3。在网络中，节点B连接了A、C、D、E四个节点（包括单向和双向，需根据实际边定义，若均为单向，则连接数为2；若均为双向或混合，则连接数为4。假设题目隐含双向连接或混合模式，且基于提供边计算直接连接数为4）。假设采用基于边的连接数计算（忽略方向性，看直接接触范围）：度中心性=4（B直接连接A,C,D,E）。若严格按度数定义（出度+入度），则为3。此题答案取决于对“连接关系”的具体理解。此处按连接范围计算：度中心性=4。中介中心性：计算B是否位于其他节点对的最短路径上。检查所有节点对：*AB:无需经过B。*AC:无需经过B。*AD:可能经过B(A-B-D)，是。*AE:可能经过B(A-B-E)，是。*BD:无需经过B。*BE:无需经过B。*CD:可能经过B(C-B-D)，是。*CE:可能经过B(C-B-E)，是。*DE:无需经过B。B出现在以下路径中：AD,AE,CD,CE。共有4条路径包含B。网络总节点数为5，最大可能路径数为组合数C(5,2)=10。中介中心性=4/10=0.4。特征向量中心性：计算B的权重向量。假设每个连接的权重为1。B的邻居节点是A,C,D,E。计算每个邻居的重要性（这里简化，假设所有邻居重要性相同，值为1）。*A的重要性=(1/4)*(1+1+1+1)=1*C的重要性=(1/4)*(1+1+1+1)=1*D的重要性=(1/4)*(1+1+1+1)=1*E的重要性=(1/4)*(1+1+1+1)=1B的特征向量得分=(1/4)*1+(1/4)*1+(1/4)*1+(1/4)*1=1。（注：此简化计算假设网络规模小且节点重要性均衡，实际计算会更复杂。）四、论述题设计研究方案分析特定话题（如“某项公共政策”）在社交媒体上的传播特征：研究目标：1)描述该政策话题在选定社交媒体平台（如微博、Twitter）上的传播时间线与热度变化；2)识别并分析在传播过程中起关键作用的核心用户（意见领袖）及其特征；3)揭示信息传播的主要路径和模式（如级联、广播）；4)分析用户对政策话题的主要观点、情感倾向及其演变；5)探讨影响传播效果的关键因素。数据源：选取主流社交媒体平台（如微博、Twitter、Facebook等）作为数据来源。利用平台API或网络爬虫技术，根据预设的关键词（如政策名称、相关标签、相关人物）和时间范围，抓取相关帖子（文本、图片、视频）、用户信息（用户ID、关注者数、认证状态等）、用户互动数据（转发、点赞、评论数）以及用户关系网络数据。可能还需要结合搜索引擎数据、新闻报道等作为补充。关键分析技术：1.时间序列分析：对抓取到的帖子数量进行统计，绘制传播热度随时间变化的曲线图，识别传播高峰期和衰减期。分析不同阶段（如发布初期、发酵期、稳定期）的特征。2.社交网络分析：*构建以用户为节点、转发/互动行为为边的传播网络。*计算节点的中心性指标（如度中心性、中介中心性、特征向量中心性），识别关键传播节点（高影响力用户）。*进行社群发现（如使用社区检测算法），识别参与讨论的紧密群体。*分析信息传播的路径特征，判断传播是倾向于“爆炸式”扩散还是“滚雪球”式扩散。3.自然语言处理(NLP)：*对帖子文本进行情感分析，统计不同时间段内正面、负面、中性情感的占比及变化趋势。*进行主题建模（如LDA），挖掘用户讨论的焦点议题和子话题。*利用命名实体识别（NER）提取事件相关的人物、地点、组织等关键信息。*进行文本分类，将帖子按立场（支持/反对/中立）或内容类型（事实陈述/观点评论/情绪表达）进行分类。评估方法：*传播效果：可以通过衡量信息触达的用户数、互动总量（转发+评论+点赞）、传播范围（覆盖的地理区域或用户群体多样性