科研成果

2018
周翔, 张鹏翼, 王军. 移动购物用户信息浏览特征及对购买的影响研究——基于移动电商APP点击流日志的分析. 数据分析与知识发现. 2018;2(4):1-9.
Xu L, Dedema, Zhang P. Comparing User Experience in Interactions with Different Types of Digital Products. HCI International. 2018.
Jiao Y, Chen X, Wang D, Zhang P, Wang J. Exploring Browsing Behavior of Product Information in an M-commerce Application: a Transaction Log Analysis. iConference 2018: Transforming Digital Worlds. 2018.
Xu L, Dedema, Zhang P. Users’ Emotional Experiences during Interaction with Information Products: A Diary Study. iConference 2018: Transforming Digital Worlds. 2018.
童刘奕, 张鹏翼. 《中国图书馆分类法》和《美国国会图书馆图书分类法》人工映射分析与差异性探究. 数字图书馆论坛. 2018;2018(3):53-58.CSSCI
王哲, 张鹏翼. 学习小组在线知识协作中的用户角色与行为. 图书情报工作. 2018;62(7):77-87.PKU 
张鹏翼, 王丹雪, 焦祎凡, 陈秀雨, 王军. 基于用户浏览日志的移动购买预测研究. 数据分析与知识发现. 2018;(01):51-63.Abstract
【目的】对用户在移动购物APP进行的信息浏览与商品购买行为特征进行描述分析,并尝试预测商品购买。【方法】在日志请求参数与用户信息行为类型之间建立映射,得到用户的行为解析,进一步分析用户行为特征后,使用Logistic二元回归和C&R决策树两种方法建立商品支付购买预测模型。实验数据来自2015年3月某移动购物APP的290位重度用户的3 923 429条服务器端日志。【结果】在用户浏览行为特征方面,用户周内使用平稳,夜晚睡前达到高峰;最关注单品详情,浏览程度越深越有可能查看店铺信息并进行商品、店铺信息的分享;用户对商品的浏览呈幂律分布,90%的商品浏览记录都在16条以下。在用户购买行为特征方面,有9条浏览记录的商品、提交了订单的商品最有可能被购买;商品购买与浏览、分享单品和店铺信息次数呈正相关。在商品支付购买预测方面,C&R决策树预测准确率稍高于Logistic二元回归,然而变量种类远少于后者。【局限】日志数据可能不能准确反映用户的操作行为;对于用户行为的解析有一定模糊性;数据来自重度用户,可能不具有普适性;数据来自于3月份这个时间段,可能会受前后浏览或购买行为的影响。【结论】用户浏览及购买行为特征可帮助移动购物APP完善产品功能,提升用户体验;Logistic二元回归相比于C&R决策树可以更好地预测商品支付购买。
虞鑫, 张鹏翼. 媒介公共性的“理解-交往”悖论——基于结构方程模型的实证分析. 新闻界. 2018;(02):40-46.AbstractPKU CSSCI
互联网技术对于社会公共性的作用究竟是正向的还是负向的,网络乐观主义和悲观主义都有其各自的解释,然而却鲜有实证研究支撑。在对公共性概念进行操作化的基础上,本文通过结构方程模型分析了经济社会地位、信息地位和媒介事件认知、媒介信任评价、媒介素养水平之间的结构化关系。研究发现,个体的信息地位是其经济社会地位与网络认知态度间的中介变量;信息地位越高,媒介事件认知越低,媒介素养水平越高;与此同时,媒介事件认知作为信息地位和媒介信任评价的中介变量,媒介事件认知程度越高,媒介信任评价越低。最后,本文从重新思考社会结构、个体社会政治参与、网络社会价值判断三个方面对研究发现进行了讨论,提出"公共理解"和"公共交往"的矛盾性悖论构成了网络社会公共性的重要命题。
An J, Li T, Teng Y, Zhang P. Factors Influencing Emoji Usage in Smartphone Mediated Communications. iConference 2018: Transforming Digital Worlds . 2018:423-428.Abstract
Emojis have become more and more popular in text-based online communication to express emotions. This indicates a potential to utilize emojis in sentiment analysis and emotion measurements. However, many factors could affect people’s emoji usage and need to be examined. Among them, age, gender, and relationship types may result in different interpretations of the same emoji due to the ambiguity of the iconic expression. In this paper, we aim to explore how these factors may affect the frequency, type, and sentiment of people’s emoji usage in communications. After analyzing 6,821 Wechat chatting messages from 158 participants, we found people between 26–35 had lowest frequency of emoji usage; younger and elder groups showed different sentiment levels for the same emojis; people chose emoji types based on relationships. These findings shed light on how people use emojis as a communication tool.
2016
Zhou X, Zhang P, Wang J. Examining task relationships in multitasking consumer search sessions: A query log analysis. Proceedings of the Association for Information Science and Technology. 2016;53(1):1-5.
Wang Z, Zhang P. Examining user roles in social Q&A: The case of health topics in Zhihu. com. Proceedings of the Association for Information Science and Technology. 2016;53(1):1-6.
Zhang P, Liu C, Hansen P. I Need More Time!: The Influence of Native Language on Search Behavior and Experience. 2016.
Zhou X, Zhang P, Wang J. Identification and Analysis of Multi-tasking Product Information Search Sessions with Query Logs. Journal of Data and Information Science. 2016;1(3):79-94.
张鹏翼, 周翔, 王军. 商品检索中的多任务识别与分析. 现代图书情报技术. 2016;32(3):1-7.

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