微信的传播特性及传播模式

微信以其零资费、功能多、种类全、方便快捷等优势迅速的获得了广大用户的好评,它的病毒式的传播特性扩展着其用户群,实时交互信息的能力使得用户之间的距离变得更近,微信用户群以一种前所未有的速度增长,是亚洲地区最大用户群体的移动即时通讯软件。本文主要从微信的传播模式、传播特性、传播的正负效应三个角度解读微信的发展。


微信的传播特性和模式 1、传播特性  传播渠道是传播过程的重要中介,传播者利用传播渠道可将选择加工的信息,传递给受传者并引起相应的反应。传播渠道是信息源源不断地传递的重要一环。微信的产生不断地更新着传播的形式,丰富着传播的内容,提高了传播信息的速度,同时对这些优势的反馈又促进着微信的进一步发展。


(1)病毒式的用户推广  通过手机通讯录添加好友或与腾讯QQ绑定是微信用户注册登录的主要途径,这两种方式都给微信用户们提供了先天的优势,即:无论是手机通讯录还是腾讯QQ,用户们都拥有广阔的交友圈,用户登录使用微信就有了大量的好友,用户在使用微信时,可以利用微信的功能,迅速传递给好友。  微信利用病毒式推广方式,使得用户在网络上形成自发传播的推广方式,通过用户与用
户之间的传播,让传播数量呈几何倍的增长。2011年8月,微信推出7个月左右,微信添加了“查看附近的人”的陌生人交友功能,用户达到1500万。到2011年底,不到一年的时间,微信的注册使用用户已超过5000万;2012年3月,经过了13各月的时间的快速发展微信用户破亿。


(2)交互跟随性  微信是一款基于智能手机的移动通讯软件,随着移动通讯技术的发展与智能手机的普及,手机不离身成了当今社会的真实写照。随手拍美景、拍美食、拍新闻等成了全民记者的生动体现。移动网络的覆盖为微信的信息传递提供了保证与支持;微信的图片、语音、视频等上传功能为信息的迅速传播提供了功能支持,微信的好友交流、实时传递功能又为微信内容的即时传播提供了渠道保证。这就能够在极短的时间内使得微信内容实现交互跟随性。  2、传播模式  传播模式主要是指信息的传播过程,提到传播模式最被广泛接受与认可的就是拉斯韦尔提出的5W模式,即:who,sayswhat,inwhichchannel,towhom,withwhatef-fects,本文主要以信息的传播渠道(inwhichchannel)为切入点,分析微信这一传播渠道的自媒体传播、群体传播、大众传播三种形态。  (1)自媒体传播  自媒体是指为个体提供信息生产、积累、共享、传播内容兼具私密性和公开性的信息传播方式。它由传统的点对面传播发展为点对点传播。如今媒体定义早已广泛化,只要你拥有信息,拥有内容,借助微信,你自己就可以成为一个信息平台,成为一个媒体。平民化是自媒体传播的的一个重要表现,只要你愿意就可以成为信息传递过程中的参与者、传播者。  (2)群体传播  群体传播也被称为小团体传播,介于人际传播与组织传播之间。每一位成员拥有相对平等的社会地位、分享相对平均的传播资源,每个小组成员均可以充分发表自己的意见,并能够体现在最后的决策中。  微信是基于手机通讯录或绑定腾讯QQ获取好友的移动通讯软件,用户可以通过语音聊天室和一群人语音对讲;用户使用朋友圈可以跟朋友们分享生活点滴;用户使用群聊功能可以利用二维码,扫一扫就能加入。微信的这些功能都为用户们的小团体传播提供了便利。  群体传播的内容具有着高度的相关性,即传播的内容与小组的每个成员都息息相关。用户使用微信可以将与群体内各成员的利益高度契合的内容发到微信上,群体成员可以通过语音聊天、分享评论等方式参与到互动中。
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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