基于移动终端日志的微信老年用户使用行为画像研究

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2019.22.004

图书情报工作 ›› 2019, Vol. 63 ›› Issue (22): 31-40.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2019.22.004

基于移动终端日志的微信老年用户使用行为画像研究

李嘉兴¹, 王晰巍², 常颖², 张长亮²

1. 南京大学信息管理学院南京 210023;
2. 吉林大学管理学院长春 130022

收稿日期:2019-02-10 修回日期:2019-05-06 出版日期:2019-11-20 发布日期:2019-11-20
作者简介:李嘉兴(ORCID:0000-0001-6830-8413),博士后,E-mail:306274118@QQ.com;王晰巍(ORCID:0000-0002-5850-0126),教授,博士生导师;常颖(ORCID:0000-0002-2994-6727),博士研究生;张长亮(ORCID:0000-0001-7676-7302),博士研究生。
基金资助:
本文系国家自然科学基金面上项目"信息生态视角下新媒体信息消费行为机理及服务模式创新研究"（项目编号：71673108）研究成果之一。

WeChat Elderly Usage Behavior Portrait Research Based on Mobile Terminal Log

Li Jiaxing¹, Wang Xiwei², Chang Ying², Zhang Changliang²

1. School of Information Management, Nanjing University, Nanjing 210023;
2. Management School of Jilin University, Changchun 130022

Received:2019-02-10 Revised:2019-05-06 Online:2019-11-20 Published:2019-11-20

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义] 随着中国逐步进入老龄化社会，越来越多的老年人使用移动社交网络来丰富自己的生活，调查数据显示微信已成为拥有老年用户数量最多的移动社交网络，构建微信老年用户群体画像对促进老年人提升移动互联网时代的社交能力，提升老年人生活幸福感具有重要意义。[方法/过程] 通过移动终端日志追踪软件获取微信老年用户使用日志数据，并构建实验环境、布置实验内容获取老年用户使用能力数据，利用k-means算法对数据结果进行聚类分析，并对老年用户属性及使用行为数据进行讨论分析。[结果/结论] 基于老年用户画像体系中的用户属性及行为数据聚类结果深入分析微信老年用户行为特征，发现微信老年用户与其他用户群体相比使用强度、交互强度、使用能力偏低；而且微信老年用户群体具有显著差异性，学历越高的老年用户使用能力、交互强度、使用强度越高，即微信活跃老年用户多为高学历用户。根据微信老年用户行为特征制定中国老龄化社会发展中针对老年人的相关社会引导政策具有理论和实践意义。

关键词: 移动终端日志, 微信老年用户, 使用行为, 用户画像

Abstract: [Purpose/significance] As China gradually enters an aging society, a large number of elderly people use mobile social networks to enrich their lives. According to the survey data, WeChat has the largest number of elderly users. The construction of WeChat portraits of elderly users is of great significance to promote the elderly to improve their social ability in the era of mobile Internet and improve their life happiness.[Method/process] In this study, the log data of WeChat elderly users were obtained through the mobile terminal log tracking software. The ability data of elderly users were obtained through the arrangement of experimental contents. After clustering the data results using the k-means algorithm, the data related to the attributes and usage behaviors of elderly users are discussed and analyzed.[Result/conclusion] Based on the clustering results of use behavior data in the portrait system of elderly users, we can conduct an in-depth analysis of the behavior characteristics of WeChat elderly users. We found that WeChat elderly users had lower use intensity, interaction intensity and use ability compared with other user groups. Moreover, WeChat elderly users have significant differences. The more educated the elderly users are, the higher their use ability, interaction intensity and use intensity are. It is of theoretical and practical significance to formulate relevant social guidance policies for the elderly in the development of China's aging society.

Key words: mobile terminal log, WeChat elderly users, usage behavior, user portrait

中图分类号:

G250

李嘉兴, 王晰巍, 常颖, 张长亮. 基于移动终端日志的微信老年用户使用行为画像研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(22): 31-40.

Li Jiaxing, Wang Xiwei, Chang Ying, Zhang Changliang. WeChat Elderly Usage Behavior Portrait Research Based on Mobile Terminal Log[J]. LIS, 2019, 63(22): 31-40.

参考文献

[1] 2018微信数据报告[EB/OL].[2019-01-20]. http://tech.ifeng.com/a/20190109/45285198_0.shtml.
[2] IKEDA K, HATTORI G, ONO C, et al. Twitter user profiling based on text and community mining for market analysis[J].Knowledge-based systems,2013,51(10):35-47.
[3] GRIEVE R. Unpacking the characteristics of Snapchat users:a preliminary investigation and an agenda for future research[J].Computers in human behavior,2017,74(9):130-138.
[4] 王凌霄,沈卓,李艳.社会化问答社区用户画像构建[J].情报理论与实践,2018,41(1):129-134.
[5] 马费成,周利琴.面向智慧健康的知识管理与服务[J].中国图书馆学报,2018,44(5):4-19.
[6] 张海涛,崔阳,王丹,等.基于概念格的在线健康社区用户画像研究[J].情报学报,2018,36(9):912-922.
[7] KRAUSE A E,NORTH A C,HERITAGE B. The uses and gratifications of using Facebook music listening applications[J].Computers in human behavior,2014,39(10):71-77.
[8] 徐杨,袁峰,林琪,等.基于混合人工免疫算法的流程挖掘事件日志融合方法[J].软件学报,2018,28(2):396-416.
[9] 柴艳妹,韩文英,刘灿涛,等.融合理论在步态识别中的应用研究[J].计算机科学,2012,39(12):272-277.
[10] 陈志刚,方卉.基于多源数据融合的移动商务个性化服务研究[J].图书馆理论与实践,2018,39(4):90-95.
[11] 张继东,李鹏程.融合多源数据的移动社交网络用户行为感知研究[J].情报科学,2016,34(12):17-21,26.
[12] KOO Y, LIM S, KIM K, et al. Analysis of user characteristics regarding social network services in South Korea using the multivariate probit model[J].Technological forecasting & social change,2014,88(10):232-240.
[13] CUFOGLU A. User profiling:a short review[J].International journal of computer applications,2014,108(3):1-9.
[14] LJEPAVA N, ORR R, LOCKE S, et al. Personality and social characteristics of Facebook non-users and frequent users[J].Computers in human behavior,2013,29(4):1602-1607.
[15] BAKER P M A, BRICOUT J C, MOON N W, et al. Communities of participation:a comparison of disability and aging identified groups on Facebook and LinkedIn[J].Telematics and informatics,2013,30(1):22-34.
[16] CHOI D,LEE Y,KIM S. Private attribute inference from Facebook's public text metadata:a case study of Korean users[J].Industrial management & data systems,2017,117(8):1687-1706.
[17] 王继民,李雷明子,郑玉凤.基于日志挖掘的移动搜索用户行为研究综述[J].情报理论与实践,2014,37(3):134-139.
[18] 张宏鑫,盛风帆,徐沛原,等.基于移动终端日志数据的人群特征可视化[J].软件学报,2016,26(5):1174-1187.
[19] 陈添源.高校移动图书馆用户画像构建实证[J].图书情报工作,2018,62(7):38-46.
[20] 巴志超,李纲,毛进,等.微信群内部信息交流的网络结构、行为及其演化分析——基于会话分析视角[J].情报学报,2018,37(10):1009-1021.
[21] 黄如花,钟雨祺,熊婉盈.国内外信息素养类MOOC的调查与分析[J].图书与情报,2014,34(6):1-7.

基于移动终端日志的微信老年用户使用行为画像研究

WeChat Elderly Usage Behavior Portrait Research Based on Mobile Terminal Log

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

[1]	吴文瀚. 搜索引擎全量数据的用户画像模型研究——设计与实证[J]. 图书情报工作, 2022, 66(4): 129-141.
[2]	牛春华, 吴艳艳, 沙勇忠. 数字治理视角下接触追踪技术的公众使用意向与行为研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(18): 53-71.
[3]	范春竹, 邓小昭, 韩毅. 社交媒体用户消极使用行为：多源数据融合视角[J]. 图书情报工作, 2022, 66(15): 76-85.
[4]	闫舟舟, 詹庆东. 媒介融合视角下高校图书馆参考咨询服务流程再造研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(3): 61-66.
[5]	王毅, 吴睿青. 公共图书馆数字文化资源服务用户画像研究[J]. 图书情报工作, 2021, 65(16): 42-55.
[6]	滕春娥, 何春雨. 在线医疗社区用户画像构建与应用[J]. 图书情报工作, 2021, 65(12): 147-154.
[7]	王晰巍, 刘伟利, 贾沣琦, 张闯. 网络直播APP使用行为影响因素模型及实证研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(5): 22-31.
[8]	宋雪雁, 张梦笛. 晋江文学城原创文学网站用户画像研究[J]. 图书情报工作, 2020, 64(23): 63-74.
[9]	徐海玲, 张海涛, 魏明珠, 尹慧子. 社交媒体用户画像的构建及资源聚合模型研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(9): 109-115.
[10]	张海涛, 徐海玲, 张枭慧, 武慧娟. 国内外图书情报领域用户画像研究现状及展望[J]. 图书情报工作, 2019, 63(7): 127-134.
[11]	许鹏程, 毕强, 张晗, 牟冬梅. 数据驱动下数字图书馆用户画像模型构建[J]. 图书情报工作, 2019, 63(3): 30-37.
[12]	袁润, 王琦. 学术博客用户画像模型构建与实证——以科学网博客为例[J]. 图书情报工作, 2019, 63(22): 13-20.
[13]	邱云飞, 张伟竹. 基于网络结构和文本内容的群体画像构建方法研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(22): 21-30.
[14]	于兴尚, 王迎胜. 面向精准化服务的图书馆用户画像模型构建[J]. 图书情报工作, 2019, 63(22): 41-48.
[15]	沈军威, 郑德俊. 移动图书馆服务质量优化模式的构建研究[J]. 图书情报工作, 2019, 63(15): 52-59.