在图书情报学领域,科技创新传播研究对象主要是指以文献为载体记录的知识、技术、方法以及应用等内容。当前,科技创新存储和传播已经进入互联网时代,社交媒体科技创新传播研究成为情报学研究的热点主题。以往研究主要是以单篇文献的创新成果传播数据为研究对象,注重量化统计研究,忽略用户的异质性,对不同类型用户间传播关系认识不足,传播生命周期特征以及科技创新主题领域传播网络结构特征缺乏细致的分析和解读。本研究将基于社会学理论和复杂网络相关理论,探索科技创新传播的多维模式,以期为科技情报研究和服务提供支持和借鉴。主要研究内容包括:1.梳理相关理论和模型,对相关研究进展进行综述分析。2.基于构建主义理论和自组织理论,辩证论述传播网络的个体构建与社会构建的双向反馈循环的、自下而上的构建过程,提出科技创新传播网络协同构建框架,最后通过实例分析验证该框架合理性。3.基于内容分析方法对用户类型进行编码,识别用户传播行为特征和情感特征。可视化分析不同类型用户的传播关系,识别其扮演的传播角色,弥补传统替代计量研究的片面性。4.基于生命周期理论,统计分析科技创新传播范围和传播周期特征,基于时序分析科技创新传播流量的变化特征,构建曲线回归方程式,对其传播流行度进行逼近,分析其传播流行度趋势,为科技创新传播预测提供依据和借鉴。5.基于Louvain Modularity以及Fruchterman-Reingold算法可视化科技创新主题领域传播网络,提取网络结构参数,分析其传播效果和传播能力,弥补单项创新传播网络研究结果的片面性。本研究主要研究结论有:(1)用户行为与用户兴趣交互影响,协同演化,从整体上来看,传播网络呈现出自下而上的协同构建过程。(2)科研用户是传播的主导者,期刊杂志和新闻媒体的传播参与度最高。不同类型用户扮演的传播角色不同,信息交互能力较差。发布传播以他传形式为主,容易被人为操纵。(3)科技创新传播呈现爆发性和短周期性,初始月传播流量占75%以上,具有预测作用。科技创新传播流行度曲线呈S型和幂律分布两种。(4)传播网络呈星形结构,传播范围较广,传播深度不够。网络密度很低,网络连通性较差,科技创新难以在任意用户间随意传播。本研究认为社交媒体科技创新传播过程中需要强化用户之间的传播关系,建立稳定持续的传播网络路径。同时适当提高有影响力信源用户的数量,促进不同类型用户之间的信息传播与交互,提高科普用户的科学普及作用,可以提高科技创新在社交媒体上的传播深度和传播广度,进而扩大科技文献创新成果在教育、社会、学术等各方面的影响力。初始月的传播流量可以用来判断科技创新整个周期的传播流量,为科技创新传播预测和评估提供支持。为了促进科技文献创新成果持续性的传播和普及,在传播初始月,可以鼓励权威用户适积极参与到传播中,进而提高转发传播流量。本研究研究意义在于可以从理论层面拓展情报学理论和方法,将复杂网络分析理论以及社会学理论引入到科技创新传播的过程中。在方法上,弥补传统单纯数理统计方法的不足,研究中收集数据、分析数据、设计方法的思路或方法,可以为其他研究提供参考。在实践方面,为科技情报预测和评估提供支持,为科技情报战略和政策制定中涉及的研究机构、政府部分以及企业单位提供了更加完善的理论和实践基础。论文共包括图46个、表20个及附表2个。