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【摘 要】本文结合BBS用户参与特点，将LAT模型进行改进，以江西师范大学瑶湖论坛为样本数据，采用SPSS统计软件分析，识别某特定时间段的BBS意见领袖，最后就高校BBS意见领袖的管理提出了建议。
【关键词】高校BBS；LAT模型；意见领袖；识别
中国互联网络信息中心（CNNIC）第32次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2013年6月底，我国网民规模达到5.91亿，较2012年底增加2656万人。互联网普及率为44.1%，较2012年底提升2%。在互联网络提供的网络服务中，网民使用论坛、Bulletin Board System（BBS）、微博等比例已达到41%。由此可见，越来越多的大学生利用互联網络进行沟通和交流，校园网络成为了大学生获取信息和发表观点的主要阵地。
1.理论研究
随着互联网发展及科学研究的深入，对高校BBS的研究已经细化到了高校BBS意见领袖的识别。刘伟等借鉴RFM模型从近度、频度及值度三个维度对客户进行分类的思想，结合兴趣型虚拟社区中成员行为的特征，提出了针对兴趣型虚拟社区成员分类的LAT模型。
刘伟等学者提出的LAT模型，是对兴趣性型虚拟社区成员进行分类研究，并不完全适用于高校BBS的意见领袖识别。我们认为意见领袖成员，尤其是高校BBS的意见领袖会随着时间而大幅变动；同时，高校BBS涉及到不同内容的版块，识别意见领袖应该首先考虑论坛参与者不同的兴趣空间，然后再在同一兴趣空间中寻找意见领袖。结合高校BBS的特点，我们对现有LAT模型进行了改进，其中最近登录时间 L代表近度，指成员最近一次登录社区距离分析点的时间。一般来说，L值越小，成员价值越高。发帖总数A代表频度，是指分析时间段内成员发帖总量。总积分T代表值度，是成员社区积分总额。
2.数据统计与分析
本文选取了江西师范大学瑶湖论坛的“人在师大”版块，选择的分析时间为2013年6月1日至2013年9月30日，目的是识别这一段时间内该板块的意见领袖。本文统计2013年6月1日至2013年9月30日所有“人在师大”版块的帖子涉及的论坛注册成员，共计109人，分别统计每位成员的上次登陆时间（L），分析时间段内在“人在师大”版块发帖总数（A）及其总积分（T）三项指标。
本文利用SPSS17.0统计软件，使用k-means算法对研究对象进行聚类分析。本文中意见领袖的识别是将每个用户类别的LAT平均值与总LAT平均值比较后分类并识别的，共需比较三个指标，故判断其聚类的类别数为8种，确定聚类类别数后，利用SPSS软件进行聚类分析，得到8类社区成员。
根据分析结果，将8类成员的LAT平均值分别与总LAT均值比较，单个类别均值大于或等于总均值，该指标用“↑”标记，反之用 “↓”标记，据此对社区成员进行分类，分类后可以看出第8类成员为论坛的重要成员，论坛意见领袖应该从第8类用户中产生，我们再次使用k-means算法，对第8类中38名成员进行聚类分析。二次聚类后，再次将8类用户的LAT平均值与总LAT平均值比较，比较后可以看出第1类成员是论坛的意见领袖。
本文分析了每位成员的上次登陆时间（L），计算期内在“人在师大”版块发帖总数（A）及其总积分（T）三项指标，L离抽样时间点越近，表示成员在短期内有登陆过，认为用户的活跃度越高；A越大，表示计算期内成员的发帖次数，发帖次数越高，这类成员越忠诚；T越大，表示成员的总积分越高，顾客价值越大。改进后的LAT模型，运用k-mean算法，将每类用户的LAT值与总LAT均值的比较，从而对论坛用户分类。在此基础之上，对于重要用户进行了第二次聚类分析，进而识别出某段时期内的意见领袖。
3.结论与建议
本文将国内学者基于兴趣型虚拟社区提出的LAT成员分类模型拓展到高校BBS领域，通过抽样方法的改良，实现对高校BBS意见领袖定量识别，为高校BBS领先用户行为的后续深入研究提供了理论基础和方法。
论文依照“论坛参与者→论坛重要成员→论坛意见领袖”的筛选思路，通过对论坛参与者及论坛重要成员的两次的聚类分析，发现意见领袖在LAT三个指标上都明显大于均值，表明意见领袖的活跃度、忠诚度更高，更具有影响力。因此，针对意见领袖的管理工作提出以下建议：
（1）及时识别意见领袖。高校BBS的活跃用户多数是该高校在校生，而在校生是随着时间的变动而不断变动的。论坛活跃用户的流动性影响了意见领袖的时效性。高校BBS管理者在识别意见领袖以更好地管理高校BBS的同时，应了解高校BBS意见领袖的这一特性，及时识别意见领袖，掌握意见领袖的变更，从而更好地发挥意见领袖的积极作用。
（2）在识别意见领袖时，考虑参与者不同的兴趣空间。高校BBS包含多内容的不同版块，即使是同一版块中也会因为不同的兴趣点而聚集成不同的兴趣空间。所以，高校BBS管理者在识别意见领袖时应该首先考虑论坛参与者不同的兴趣空间，然后再在同一兴趣空间中寻找意见领袖。
（3）重视意见领袖的识别方法。人们在探讨论坛意见领袖时， 多把关注点投向了论坛版主，认为版主就是意见领袖。然而高校BBS管理者在进行论坛管理时应该采用科学的方法进行意见领袖的识别，而不是人云亦云地认为版主就是意见领袖。
当然，本文基于LAT模型提出的意见领袖识别方法也存在局限，首先本文的调查数据较少，同时由于LAT模型着重于近度、频度、值度三个维度的衡量，没有考虑到意见领袖影响力的衡量，后续研究可以进一步完善。 [科]
【参考文献】
[1]胡勇军.浅谈高校BBS传播的危机管理[J].中国青年研究，2005（11）：61-63.
[2]姜德学.充分发挥高校BBS思想政治教育功效的思考[J].大连理工大学学报（社会科学版），2007：28（2）：1-3.
[3]薛可.高校BBS中的“舆论领袖”问题探析[J].编辑学刊，2011（2）：46-49.
[4]陈然.网络论坛意见领袖的识别方法与原则[J].媒体时代，2012（9）：33-36.
[5]管飘.高校BBS中意见领袖的识别与构成分析[J].新闻传播，2013（5）：137-139.
[6]Hughes，A.M.Strategic Datebase Marketing[M].Chicago：ProbusPublishing Company，1994.
[7]Bult.J.R.，and Wansbeek，T.J.Optimal Selection for Direct Mail[J].Marketing Science，1995，（94）：378-394.
[8]刘伟.基于参与行为的兴趣型虚拟社区成员分类研究[J].商业研究，2012（427）：92-95.
【关键词】高校BBS；LAT模型；意见领袖；识别
中国互联网络信息中心（CNNIC）第32次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2013年6月底，我国网民规模达到5.91亿，较2012年底增加2656万人。互联网普及率为44.1%，较2012年底提升2%。在互联网络提供的网络服务中，网民使用论坛、Bulletin Board System（BBS）、微博等比例已达到41%。由此可见，越来越多的大学生利用互联網络进行沟通和交流，校园网络成为了大学生获取信息和发表观点的主要阵地。
1.理论研究
随着互联网发展及科学研究的深入，对高校BBS的研究已经细化到了高校BBS意见领袖的识别。刘伟等借鉴RFM模型从近度、频度及值度三个维度对客户进行分类的思想，结合兴趣型虚拟社区中成员行为的特征，提出了针对兴趣型虚拟社区成员分类的LAT模型。
刘伟等学者提出的LAT模型，是对兴趣性型虚拟社区成员进行分类研究，并不完全适用于高校BBS的意见领袖识别。我们认为意见领袖成员，尤其是高校BBS的意见领袖会随着时间而大幅变动；同时，高校BBS涉及到不同内容的版块，识别意见领袖应该首先考虑论坛参与者不同的兴趣空间，然后再在同一兴趣空间中寻找意见领袖。结合高校BBS的特点，我们对现有LAT模型进行了改进，其中最近登录时间 L代表近度，指成员最近一次登录社区距离分析点的时间。一般来说，L值越小，成员价值越高。发帖总数A代表频度，是指分析时间段内成员发帖总量。总积分T代表值度，是成员社区积分总额。
2.数据统计与分析
本文选取了江西师范大学瑶湖论坛的“人在师大”版块，选择的分析时间为2013年6月1日至2013年9月30日，目的是识别这一段时间内该板块的意见领袖。本文统计2013年6月1日至2013年9月30日所有“人在师大”版块的帖子涉及的论坛注册成员，共计109人，分别统计每位成员的上次登陆时间（L），分析时间段内在“人在师大”版块发帖总数（A）及其总积分（T）三项指标。
本文利用SPSS17.0统计软件，使用k-means算法对研究对象进行聚类分析。本文中意见领袖的识别是将每个用户类别的LAT平均值与总LAT平均值比较后分类并识别的，共需比较三个指标，故判断其聚类的类别数为8种，确定聚类类别数后，利用SPSS软件进行聚类分析，得到8类社区成员。
根据分析结果，将8类成员的LAT平均值分别与总LAT均值比较，单个类别均值大于或等于总均值，该指标用“↑”标记，反之用 “↓”标记，据此对社区成员进行分类，分类后可以看出第8类成员为论坛的重要成员，论坛意见领袖应该从第8类用户中产生，我们再次使用k-means算法，对第8类中38名成员进行聚类分析。二次聚类后，再次将8类用户的LAT平均值与总LAT平均值比较，比较后可以看出第1类成员是论坛的意见领袖。
本文分析了每位成员的上次登陆时间（L），计算期内在“人在师大”版块发帖总数（A）及其总积分（T）三项指标，L离抽样时间点越近，表示成员在短期内有登陆过，认为用户的活跃度越高；A越大，表示计算期内成员的发帖次数，发帖次数越高，这类成员越忠诚；T越大，表示成员的总积分越高，顾客价值越大。改进后的LAT模型，运用k-mean算法，将每类用户的LAT值与总LAT均值的比较，从而对论坛用户分类。在此基础之上，对于重要用户进行了第二次聚类分析，进而识别出某段时期内的意见领袖。
3.结论与建议
本文将国内学者基于兴趣型虚拟社区提出的LAT成员分类模型拓展到高校BBS领域，通过抽样方法的改良，实现对高校BBS意见领袖定量识别，为高校BBS领先用户行为的后续深入研究提供了理论基础和方法。
论文依照“论坛参与者→论坛重要成员→论坛意见领袖”的筛选思路，通过对论坛参与者及论坛重要成员的两次的聚类分析，发现意见领袖在LAT三个指标上都明显大于均值，表明意见领袖的活跃度、忠诚度更高，更具有影响力。因此，针对意见领袖的管理工作提出以下建议：
（1）及时识别意见领袖。高校BBS的活跃用户多数是该高校在校生，而在校生是随着时间的变动而不断变动的。论坛活跃用户的流动性影响了意见领袖的时效性。高校BBS管理者在识别意见领袖以更好地管理高校BBS的同时，应了解高校BBS意见领袖的这一特性，及时识别意见领袖，掌握意见领袖的变更，从而更好地发挥意见领袖的积极作用。
（2）在识别意见领袖时，考虑参与者不同的兴趣空间。高校BBS包含多内容的不同版块，即使是同一版块中也会因为不同的兴趣点而聚集成不同的兴趣空间。所以，高校BBS管理者在识别意见领袖时应该首先考虑论坛参与者不同的兴趣空间，然后再在同一兴趣空间中寻找意见领袖。
（3）重视意见领袖的识别方法。人们在探讨论坛意见领袖时， 多把关注点投向了论坛版主，认为版主就是意见领袖。然而高校BBS管理者在进行论坛管理时应该采用科学的方法进行意见领袖的识别，而不是人云亦云地认为版主就是意见领袖。
当然，本文基于LAT模型提出的意见领袖识别方法也存在局限，首先本文的调查数据较少，同时由于LAT模型着重于近度、频度、值度三个维度的衡量，没有考虑到意见领袖影响力的衡量，后续研究可以进一步完善。 [科]
【参考文献】
[1]胡勇军.浅谈高校BBS传播的危机管理[J].中国青年研究，2005（11）：61-63.
[2]姜德学.充分发挥高校BBS思想政治教育功效的思考[J].大连理工大学学报（社会科学版），2007：28（2）：1-3.
[3]薛可.高校BBS中的“舆论领袖”问题探析[J].编辑学刊，2011（2）：46-49.
[4]陈然.网络论坛意见领袖的识别方法与原则[J].媒体时代，2012（9）：33-36.
[5]管飘.高校BBS中意见领袖的识别与构成分析[J].新闻传播，2013（5）：137-139.
[6]Hughes，A.M.Strategic Datebase Marketing[M].Chicago：ProbusPublishing Company，1994.
[7]Bult.J.R.，and Wansbeek，T.J.Optimal Selection for Direct Mail[J].Marketing Science，1995，（94）：378-394.
[8]刘伟.基于参与行为的兴趣型虚拟社区成员分类研究[J].商业研究，2012（427）：92-95.