基于贝叶斯建模的社交网络用户连续性行为的实证研究

来源 :浙江大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lhchg1982
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随着在线社交网络服务的日渐成熟,注册用户总量的增长趋于平缓,社交媒体的二次发展必须依赖于客户保留而非客户获取。其中客户保留阶段最关注的就是用户的持续使用行为或重复购买行为。在此背景下,本文围绕“社交网络用户的连续性行为”这一核心研究对象,分别从客户生命价值理论、社会影响理论、动态学习理论三大不同视角出发,针对“基于免费开放模式的社交媒体中用户的信息披露和传播行为”、“基于免费增值模式的在线游戏社区中玩家的虚拟货币购买行为”以及“基于内容盈利模式的社交平台中用户的内容创造和内容消费行为”分别构建三个层级贝叶斯实证模型,逐步探索社交网络中个体的连续性行为的本质、成因和构建过程,并形成系统性分析框架。首先本论文的第一个研究对单个个体的连续性行为的基本特征进行分析,从历史行为数据捕捉个体行为的内在惯性和规律从而实现对未来行为的预测。理论上,将营销领域的客户生命价值理论引入到用户持续使用行为的研究中,对社交网络用户的真实使用行为数据进行实证建模。方法上,应用随机过程概率模型描述个体连续性行为的基本规律以及个体之间行为惯性的差异,解决了传统计数模型处理零膨胀和过度离散数据的不足。其次,第二个研究关注个体连续性行为的外部驱动因素,着重验证了社交网络中多个体连续性行为的相互影响作用。理论上,将创新扩散的研究对象从个体的二元采纳行为扩展为采纳后的重复购买行为,依据社会影响理论研究多个体之间连续行为的相互关联结构。方法上,构建网络自回归泊松模型实现了对社交网络中多个体相互影响强度的识别和估计,解决了社会影响研究中的内生性问题。最后,第三个研究将个体的连续行为的构建过程分解为基于自身经验的积累学习和基于外部环境的信息更新过程,在双边市场背景下,研究不同角色个体的连续性行为的动态构建过程。理论上,弥补了消费者认知学习领域已有文献在双边市场情境研究的不足,首次对内容供给者的主题选择行为进行研究。方法上,利用贝叶斯动态学习模型对个体的连续行为的动态演进过程进行还原,从双边市场角度深刻剖析市场信号和市场机制对不同角色个体的行为决策的作用。综上所述,本文从个体连续性行为的基本特征、多个体之间连续性行为的关联决策、以及不同角色个体连续性行为的动态构建过程三个方面逐层深入地展开研究,在消费者行为研究领域、创新扩散研究领域和消费者认知学习领域的研究方法和实证研究中取得创新和突破,丰富了个体行为研究的定量分析方法和实证研究成果。与此同时,本研究的实践意义在于为社交媒体平台在用户活力预测、服务付费、内容创造激励等实际运营问题提供了有效的理论和方法支持,为社交媒体平台的健康和可持续发展提出了宝贵的意见和建议。
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