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Microsoft Bing 生成论文 社交媒体平台抑郁群体的社会支持研究——以微博数据为例
Microsoft Bing 生成论文 社交媒体平台抑郁群体的社会支持研究——以微博数据为例
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摘要：本文以微博“抑郁症超话”为例，探讨了社交媒体平台抑郁群体的社会支持行为和特征。本文从文本内容、互动行为和关系网络三个层面，利用 GPT-3 模型对微博数据进行了文本情感分析、社会支持类别分类、情感倾向分析和社群类型分析，揭示了抑郁群体在社交媒体平台上寻求和获得社会支持的需求、方式和效果。本文发现，抑郁群体在社交媒体平台上主要寻求和表达情感类和信息类的社会支持，而较少涉及和获得工具类和陪伴类的社会支持；抑郁群体在社交媒体平台上呈现出不同的情感倾向，其中中性情感倾向的用户最多，消极情感倾向的用户次之，积极情感倾向的用户最少；抑郁群体在社交媒体平台上形成了不同类型的社群，其中以同质性高、亲密度高、互惠度高的核心社群为主，而以同质性低、亲密度低、互惠度低的边缘社群为辅。本文的理论意义在于将社会支持理论与社交媒体理论相结合，拓展了社会支持理论在网络环境下的应用范围和深度，丰富了社交媒体理论对弱势群体的关注和解释；实践意义在于通过对微博数据的分析，为提高社交媒体平台对抑郁群体的服务水平和质量提供了依据。
文章目录
- 一 引言
- 二 文献回顾
- （一）社交媒体平台抑郁群体的特征和需求
- （二）社交媒体平台抑郁群体的社会支持类型和形式
- （三）社交媒体平台抑郁群体的社会支持效果和影响因素
- 三 研究设计与方法
- （一）研究样本
- （二）编码流程
- 四 研究结果
- （一）社会支持类别分析
- （二）情感倾向分析
- （三）社群类型分析
- （四）社会支持与情感倾向的关系分析
- 五 研究讨论
