旅游信息微博分享行为的波动特征研究 —以“上海迪士尼翻包事件”为例开题报告

1. 研究目的与意义

首先，目前对旅游信息分享的已经有相关研究，但国内的研究相较于国外的研究还是略显不足，而且对于旅游信息分享波动特征的方面的研究大多是进行一些描述统计分析，而本文则是通过ARIMA模型、时间序列趋势分解、ARCH 模型等方法，对旅游信息分享波动特征的自相关性、长期趋势、周期性和集群性做进一步的研究分析，同时结合一定的传播学内容对旅游信息分享波动特征进行了跨学科的深入分析。

其次，通过对旅游信息微博分享行为的波动特征研究，可以更好的了解旅游信息传播的规律，同时有利于对微博信息分享行为的趋势有进一步的了解，从中获取微博信息传播的规律特征和社会媒体用户的行为的规律性。

2. 研究内容和预期目标

选取上海迪士尼翻包事件为研究案例，分析上海迪士尼翻包事件21天时间内在微博平台信息分享的波动特征，以该事件的的转发量和评论量来量化信息分享行为。然后通过ARIMA模型、时间序列趋势分解以及ARCH模型对上海迪士尼翻包事件的转发和评论序列的相关性、趋势特征以及集群特征进行研究分析，根据此案例的研究来了解旅游事件在微博中信息分享行为的波动特征。

3. 国内外研究现状

目前关于微博信息传播的影响因素已有许多学者进行了分析研究。赵蓉英等基于被学术界广泛认可的流行三要素从各个要素切入分析研究微博信息传播的影响因素，研究结果表明粉丝数对于微博的转发量有着非常显著的影响，粉丝数甚至在一定程度上决定了微博信息的转发量，与之相比时间距离和活跃度对于转发量虽然有一定的影响但就没有那么显著。陈丽娟等研究发现在微博传播中用户情绪的强度与信息传播效果息息相关，情绪强度越强信息传播效果好，而且微博用户信息发布内容的类别、发布的方式等都对微博传播互动效果影响较大。

国内学者关于旅游分享的研究成果主要集中在旅游虚拟社区分享、旅游体验分享、旅游知识分享方面。苗学玲等基于扎根理论讨论人们在旅游虚拟社区平台寻找合适的人进行结伴旅游的现象，这种寻找结伴旅游的方式融合了团队旅游和自助式旅游的优势，寻求着可以通过主观意愿选择控制结伴的人数、结伴者的类型和性格爱好等等因素，这表明通过虚拟社区寻找同伴旅游的方式可以在一定程度上提高旅游者的旅游体验。王婷婷将旅游虚拟社区分享的旅游帖子作为研究对象，通过结合访谈和内容分析的研究方法对各大旅游网站论坛的进行实证研究，探讨了旅游虚拟社区中旅游分享帖的内容对于旅游者旅游体验的影响。

4. 计划与进度安排

第一章：绪论。首先从旅游行业和互联网技术的快速发展以及微博的广泛应用介绍了旅游信息分享的地研究背景，然后介绍了本文的研究的理论意义、实践意义和本文运用eview软件进行arima模型和arch模型构建、时间序列趋势分解的研究方法。

第二章：文献综述和相关理论。本文从微博信息传播和旅游分享两个角度进行文献综述，然后介绍了本文所涉及的信息使用环境理论。

第三章：介绍了本文选取的分析案例—上海迪士尼翻包事件，以及本研究运用了python进行网络爬虫获取数据。

5. 参考文献

[1] 中国互联网络信息中心(cnnic). 2016年中国社交应用用户行为研究报告[eb/ol].

[2] 张静, 赵玲. 微博用户行为研究述评[j]. 情报科学, 2015, 8:27.

[3] 赵蓉英, 曾宪琴. 微博信息传播的影响因素研究分析[j]. 情报论与实践, 2014, 37(3): 58-63.