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微博用户自我表露研究--基于使用者特征及感知风险视角

摘要第1-5页
Abstract第5-6页
目录第6-9页
图目录第9-10页
表目录第10-13页
1 绪论第13-23页
   ·研究背景第13-15页
   ·研究意义第15-16页
     ·研究的理论意义第15页
     ·研究的实际意义第15-16页
   ·研究问题第16-17页
   ·研究内容第17-18页
     ·研究对象第17-18页
     ·研究视角第18页
   ·研究目的第18-19页
   ·研究框架及方法第19-23页
     ·研究方法第19页
     ·研究框架第19-23页
2 文献综述第23-37页
   ·使用者特征第23-29页
     ·使用者特征定义第23页
     ·人口统计(DF:Demographic Factors)第23页
     ·人格特质理论(Theory of personality trait)第23-27页
     ·生活形态(Life Style)第27-29页
   ·感知风险第29-31页
   ·自我表露第31-34页
   ·微博国内外的研究现状第34-35页
   ·文献综述小结第35-37页
3 研究设计第37-71页
   ·研究构思第37-39页
     ·各种使用者特征人群在感知风险上的差异第37页
     ·各种使用者特征人群在自我表露程度上的差异第37-38页
     ·感知风险对自我表露程度的影响第38-39页
   ·研究假设第39-41页
     ·使用者特征和感知风险第40页
     ·使用者特征和自我表露第40-41页
     ·感知风险和自我表露第41页
   ·研究变量第41-42页
     ·使用者特征第41-42页
     ·感知风险第42页
     ·自我表露第42页
   ·问卷设计第42-71页
     ·问卷设计流程第42-43页
     ·问卷问项设计第43-49页
       ·人格特质量表第44-45页
       ·生活形态量表第45-46页
       ·感知风险量表第46页
       ·自我表露量表第46-49页
     ·问卷的前测与修正第49-67页
     ·模型和假设修正第67-71页
4 模型验证第71-99页
   ·描述性统计分析第71-77页
   ·量表的信度和效度检验第77-85页
     ·信度分析第77-85页
   ·方差检验第85-96页
     ·性别在各变量上的独立性样本T检验第86-87页
     ·学历在各变量上的单因素方差分析第87-88页
     ·外向性倾向在各变量上的独立性样本T检验第88-89页
     ·开放性倾向在各变量上的独立样本T检验第89-91页
     ·神经质倾向在各变量上的独立样本T检验第91-92页
     ·生活形态聚类分析与单因素方差分析第92-96页
       ·聚类分析第92-94页
       ·集群上对各研究因素的单因素方差分析第94-96页
   ·回归分析第96-99页
     ·隐私风险对自我表露“钱”的一元回归分析第97-99页
5 结果分析与讨论第99-111页
   ·研究假设验证结果第99-100页
   ·使用者特征和感知风险分析第100-104页
   ·使用者特征和自我表露程度分析第104-108页
   ·感知风险和自我表露程度分析第108-111页
6 研究结论和展望第111-119页
   ·研究结论第111-114页
   ·对策和建议第114-115页
   ·研究创新点第115-116页
   ·研究局限和展望第116-119页
     ·研究局限第116页
     ·研究展望第116-119页
参考文献第119-125页
附录1:前测问卷第125-133页
附录2:正式问卷第133-139页

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