| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-41页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.1.1 移动互联网下用户信息行为研究逐渐成为热点 | 第16-17页 |
| 1.1.2 信息偶遇是移动互联网环境下重要的信息获取行为 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-32页 |
| 1.2.1 移动互联网下信息行为研究综述 | 第18-27页 |
| 1.2.2 信息偶遇研究综述 | 第27-32页 |
| 1.2.3 现有研究的特点与不足 | 第32页 |
| 1.3 研究问题 | 第32-33页 |
| 1.3.1 移动互联网信息偶遇过程研究 | 第33页 |
| 1.3.2 移动互联网偶遇信息利用行为敏感因素研究 | 第33页 |
| 1.3.3 移动互联网偶遇信息利用行为识别模型研究 | 第33页 |
| 1.4 研究意义 | 第33-35页 |
| 1.4.1 理论意义 | 第33-35页 |
| 1.4.2 实践意义 | 第35页 |
| 1.5 研究内容与方法 | 第35-39页 |
| 1.5.1 概念界定 | 第35-36页 |
| 1.5.2 主要研究内容 | 第36-37页 |
| 1.5.3 研究框架 | 第37-38页 |
| 1.5.4 研究方法 | 第38-39页 |
| 1.6 创新之处 | 第39页 |
| 1.7 论文的基本结构 | 第39-41页 |
| 第2章 信息偶遇研究的理论基础 | 第41-62页 |
| 2.1 概念探讨 | 第41-42页 |
| 2.2 信息偶遇在信息行为模型中的定位 | 第42-46页 |
| 2.2.1 信息偶遇与Wilson的信息行为嵌套模型 | 第42-43页 |
| 2.2.2 信息偶遇与Bates的“采莓模型” | 第43-44页 |
| 2.2.3 信息偶遇与Ellis的信息搜寻行为模型 | 第44页 |
| 2.2.4 信息偶遇与Agarwal的拓展信息行为嵌套模型 | 第44-46页 |
| 2.3 信息偶遇相关研究基础理论分析 | 第46-51页 |
| 2.3.1 非线性理论 | 第46-47页 |
| 2.3.2 认知科学理论 | 第47-50页 |
| 2.3.3 关联主义学习理论 | 第50页 |
| 2.3.4 心理学及传播学科理论 | 第50-51页 |
| 2.4 信息偶遇模型研究 | 第51-61页 |
| 2.4.1 信息偶遇概念模型研究 | 第51-54页 |
| 2.4.2 信息偶遇过程模型研究 | 第54-61页 |
| 2.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第3章 面向过程-感知二元性的信息偶遇研究框架构建 | 第62-73页 |
| 3.1 信息偶遇的意义建构过程 | 第62-66页 |
| 3.2 信息偶遇过程中的认知分布特征 | 第66-70页 |
| 3.3 面向过程-感知二元性的信息偶遇研究理论框架 | 第70-72页 |
| 3.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第4章 移动互联网信息偶遇过程研究的方法与数据分析 | 第73-97页 |
| 4.1 研究方法与过程 | 第73-77页 |
| 4.1.1 关键事件技术 | 第73-74页 |
| 4.1.2 研究过程 | 第74-77页 |
| 4.2 关键事件数据编码及分析 | 第77-87页 |
| 4.2.1 建立分析性概念框架 | 第77页 |
| 4.2.2 关键事件编码 | 第77-79页 |
| 4.2.3 自由节点的分类 | 第79-81页 |
| 4.2.4 分类的信度与效度检验 | 第81-85页 |
| 4.2.5 树节点及核心树节点的建立 | 第85-86页 |
| 4.2.6 理论饱和度检验 | 第86-87页 |
| 4.3 访谈问卷数据分析 | 第87-96页 |
| 4.3.1 利用熵权法确定各影响因素权重 | 第87-94页 |
| 4.3.2 关键事件数量与影响因素重要性的象限对比 | 第94-96页 |
| 4.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 第5章 移动互联网信息偶遇模型构建与行为演进机制 | 第97-119页 |
| 5.1 信息偶遇过程模型 | 第97-102页 |
| 5.1.1 信息偶遇前 | 第97-99页 |
| 5.1.2 信息偶遇中 | 第99-101页 |
| 5.1.3 信息偶遇后 | 第101-102页 |
| 5.2 影响因素模型 | 第102-107页 |
| 5.2.1 个体因素 | 第103页 |
| 5.2.2 工具 | 第103-104页 |
| 5.2.3 任务情境 | 第104页 |
| 5.2.4 社会环境因素 | 第104-105页 |
| 5.2.5 时空情境 | 第105页 |
| 5.2.6 网络环境 | 第105-106页 |
| 5.2.7 信息因素 | 第106-107页 |
| 5.3 信息偶遇行为演进机制阐释 | 第107-117页 |
| 5.3.1 基于意义建构理论的信息偶遇过程阐释 | 第107-109页 |
| 5.3.2 信息偶遇过程演进中的动力机制 | 第109-115页 |
| 5.3.3 基于分布式认知的信息偶遇影响因素作用分析 | 第115-117页 |
| 5.4 本章小结 | 第117-119页 |
| 第6章 偶遇信息利用敏感因素模型及行为识别研究 | 第119-144页 |
| 6.1 研究方法 | 第119-120页 |
| 6.2 调查设计与实施 | 第120-123页 |
| 6.2.1 问卷设计 | 第120-121页 |
| 6.2.2 问卷发放与数据收集 | 第121页 |
| 6.2.3 信度和效度检验 | 第121-123页 |
| 6.3 调查数据分析 | 第123-134页 |
| 6.3.1 描述性统计 | 第123页 |
| 6.3.2 信息偶遇后利用的信息类型分析 | 第123-124页 |
| 6.3.3 信息增益及相关系数 | 第124-126页 |
| 6.3.4 偶遇信息利用行为敏感因素分析 | 第126-134页 |
| 6.4 偶遇信息利用敏感因素模型构建 | 第134-135页 |
| 6.4.1 偶遇信息保存敏感因素模型 | 第134页 |
| 6.4.2 偶遇信息分享敏感因素模型 | 第134-135页 |
| 6.4.3 偶遇信息使用敏感因素模型 | 第135页 |
| 6.5 偶遇信息利用行为识别 | 第135-139页 |
| 6.5.1 支持向量机建模 | 第135-137页 |
| 6.5.2 模型分类识别结果分析 | 第137-139页 |
| 6.6 偶遇信息利用敏感因素模型阐释 | 第139-143页 |
| 6.6.1 共性因素 | 第139-141页 |
| 6.6.2 非共性因素 | 第141-143页 |
| 6.7 本章小结 | 第143-144页 |
| 第7章 研究结论与展望 | 第144-157页 |
| 7.1 主要研究结论 | 第144-147页 |
| 7.1.1 移动互联网信息偶遇发生过程与影响因素 | 第144-145页 |
| 7.1.2 移动互联网信息偶遇行为演进机制 | 第145-147页 |
| 7.1.3 移动互联网偶遇信息利用敏感因素及行为识别 | 第147页 |
| 7.2 思考与建议 | 第147-154页 |
| 7.2.1 基于现行信息素养模型的信息偶遇能力培养 | 第147-150页 |
| 7.2.2 重视移动环境下的偶遇信息管理 | 第150-152页 |
| 7.2.3 移动环境下基于情景感知的个性化服务与系统开发 | 第152-154页 |
| 7.3 主要研究贡献 | 第154-155页 |
| 7.4 研究局限与展望 | 第155-157页 |
| 7.4.1 研究局限 | 第155-156页 |
| 7.4.2 研究展望 | 第156-157页 |
| 参考文献 | 第157-171页 |
| 附录A 关键事件获取访谈提纲 | 第171-173页 |
| 附录B 信息偶遇各阶段中影响因素作用情况访谈问卷 | 第173-174页 |
| 附录C 移动互联网偶遇信息利用行为影响因素调查问卷 | 第174-178页 |
| 攻读博士学位期间科研成果清单 | 第178-179页 |
| 致谢 | 第179-180页 |
