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。

【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。