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运用Twitter进行预测性研究的方法和特点--以美剧和电影为例

致谢第1-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
插图和附表清单第7-9页
1. 引言第9-11页
2. 作为成功微博代表的TWITTER第11-20页
     ·作为一种媒介的微博第11-13页
     ·作为微博的TWITTER第13-15页
     ·TWITTER的发展历程第15-20页
3. 文献综述第20-31页
     ·关于用户使用TWITTER目的的研究第20-23页
     ·关于TWITTER被作为工具使用的研究第23-26页
     ·关于TWITTER的预测功能的研究第26-31页
4. 数据提取的原理与过程第31-37页
     ·API通道第31-32页
     ·信息提取的过程第32页
     ·关键词选取第32-35页
     ·收视率的含义与解读第35-37页
5. 数据的特点与初步处理第37-48页
     ·数据内容的组成部分第37页
     ·TWITTER数据的时间特点第37-38页
     ·数据提取过程中的难点第38-41页
     ·数据的初步处理第41-48页
6. 数据二次处理和注意事项第48-56页
     ·通过取样天数与每日取样数对数据进行二次处理第48-52页
     ·减小系统性误差的第52-54页
     ·数据的二次处理第54-56页
7. 结果的分析第56-67页
     ·在参与程度与稳定性上的显著差别第57-58页
     ·电影的整合营销体系与TWITTER存在的意义相符合第58-63页
     ·用户构成的区分第63-65页
     ·播放连续性的差别第65-66页
     ·小结第66-67页
8. 用TWITTER进行更深入研究的可能性与遗憾第67-74页
     ·TWITTER网站自身条件限制,信息提取数量有限第67-69页
     ·网络限制导致缺乏感性认识第69-70页
     ·不能用TWITTER进行深入的中文研究的遗憾第70-72页
     ·阻碍了借微博平台研究中文跨文化传播第72-74页
9. 结论第74-78页
参考文献第78-84页

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