互联网开放式创新社区用户画像构建及用户创新需求识别_王松.pdf
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1、科技管理研究Science and Technology Management Research2023 No.72023 年第 7 期doi:10.3969/j.issn.1000-7695.2023.7.018互联网开放式创新社区用户画像构建及用户创新需求识别王 松1,王卫霞2(1.杭州电子科技大学人文艺术与数字媒体学院;2.杭州电子科技大学经济学院,浙江杭州310018)摘要:为充分挖掘用户参与创新知识价值,以构建互联网开放式创新社区用户画像和识别用户创新需求为主要目的,将小米社区的米柚圈子作为研究对象,利用Python爬虫技术对该社区数据进行采集和处理,同时构建用户画像模型,得到核心用
2、户、积极创新用户、积极社交用户、潜在创意用户、边缘用户 5 种类型用户的画像;进一步利用 K-means聚类方法对画像标签数据进行分析,通过词云图、四分图等可视化手段,分别从必备型需求、魅力型需求、期望型需求、沉默型需求 4 个角度将不同类型用户画像创新需求隐性表达进行显性化。研究发现,核心用户、积极创新用户、积极社交用户这 3 类用户是社区中的关键用户,关注这些角色的创新需求可以了解公司产品或服务的创新热点及前沿的创新方向;积极社交用户注重新产品功能的改进,并勇于对新功能进行尝试,维护好与此类用户的关系可以提升社区的活跃度;积极创新用户的必备型需求的创新价值较高;潜在创意用户和边缘用户是社区
3、组成的用户基。为此,可基于不同类型用户的异质性,有针对性地对用户参与创新行为进行引导。关键词:用户画像;用户创新需求;需求识别;需求分析;小米社区中图分类号:G252.0;F124.3;G301 文献标志码:A 文章编号:1000-7695(2023)7-0158-13Construction of User Portraits and Identification of User Innovation Needs in Internet Open Innovation CommunitiesWang Song1,Wang Weixia2(1.School of Humanities and
4、Digital Media,Hangzhou University of Electronic Science and Technology;2.School of Economics,Hangzhou University of Electronic Science and Technology,Hangzhou 310018,China)Abstract:In order to fully explore the value of user participation in innovation knowledge,with the main purpose of constructing
5、 a user portrait of an open innovation community on the internet and identifying user innovation needs,the Miyou circle of Xiaomi Community is taken as the research object,and Python crawler technology is used to collect and process data from the community.A user portrait model is constructed to obt
6、ain the portraits of 5 types of users,including core users,active innovation users,actively sociable users,potentially creative users and edge users.Furthermore,the K-means clustering method is used to analyze portrait tag data.Through visual means such as word clouds and quadrants,the implicit expr
7、ession of different types of user portrait innovation needs is explicitly expressed from four perspectives of essential needs,charismatic needs,expectant needs and silent needs.Research finds that core users,active innovation users,and actively sociable users are key users in the community.Focusing
8、on the innovation needs of these roles can help to understand the innovation hotspots and cutting-edge innovation directions of a companys products or services;Actively sociable users pay attention to the improvement of product features,and are more likely to try new features.Maintaining a good rela
9、tionship with such users can enhance the activity of the community.The essential needs of active innovation users have high innovation value.Potentially creative users and edge users are the user base forming the community.To this end,it is feasible to apply targeted guidance for users to participat
10、e in innovation based on their heterogeneity.Key words:user portrait;user innovation needs;needs identification;needs analysis;Xiaomi community收稿日期:2022-08-26,修回日期:2022-11-14基金项目:浙江省软科学研究计划重点项目“企业技术创新数字化转型基于互联网开放式创新平台的实证研究”(2021C25029)在大数据时代背景下,企业内部的资源已经不能满足创新需求,要求跨越组织边界引入外部创新知识和资源,互联网开放式社区由此成为企业获取外
11、部知识和信息的重要渠道。社区中聚集了大量来王松等:互联网开放式创新社区用户画像构建及用户创新需求识别159自不同背景的用户,他们基于不同的偏好,通过发布帖子、评论、点赞等完成知识共享和资源交流,参与企业技术创新,同时也形成一张巨大的关系网络1。用户通过社区网络关系参与创新,指出产品存在的问题,为新产品开发和设计提出建议和创意,为产品和服务问题提出解决思路和方案;同时,企业可以更好地了解互联网平台上用户的需求,降低创新成本。用户参与创新影响着企业利用外部知识进行产品开发的效率,了解用户创新需求以及对用户创新知识的利用可以提高创新产品商业转化的成功率。但是,由于用户参与创新行为具有随意性,发布的帖
12、子内容具有海量化、隐晦性特征,且用户背景复杂多样,需要充分了解用户的异质性,并通过对用户创新知识的挖掘、掌握创新需求点的分布,才能达到社区管理人员与用户之间的高匹配度和用户的创新需求与企业产品创新方向之间的一致性。因此,需要对开放式创新社区用户进行精准画像,并寻找高效有质量的创新需求识别方法将重要用户及其关键信息挖掘出来。基于此,本文利用小米社区(https:/ Copper2提出,他认为用户画像是真实用户的虚拟代表,根据用户行为、动机等不同将用户分为不同类型,从中抽取每类用户的共同特征,设定名字、图片、场景等要素进行描述。李荣莲等3认为用户画像是从海量信息数据库中抽取个人属性信息对用户进行单
13、独表述,具有表达用户的兴趣、偏好和需求等功能。张海涛等4从用户需求、用户角色、用户行为 3 个维度构建用户画像概念模型,通过概念格将用户群体分为三大类型。刘海鸥等5提出了基于用户行为、基于用户兴趣偏好、基于主题、基于人格特性与用户情绪的 4 种画像构建方法。宋雪雁等6从用户的基础属性、行为属性、兴趣属性出发将用户分为体验型用户、提升型用户、社交型用户和成熟型用户 4 种类型。罗婷予等7从微观视角探讨用户画像促进企业与用户互动创新的机制及构建方法。王志刚等8构建了政务微博评论用户的画像,直观展现了各类用户的形象特征。目前学者关于用户画像的构建方式逐渐多样化,如 Iglesias 等9发现用户画像
14、的构建大多采用聚类分析方法;Taylor-West 等10通过问卷调查、访谈等方式获得数据,从体系构建的角度对用户画像进行构建;王晰巍等11认为应该从个人资料、采集数据、行为数据、安全数据及提交数据等维度构成用户画像;刘浒等12整合用户显性特征与隐形特征进行用户情绪预测,并构建了决策树根据预测结果进行用户画像构建;张海涛等13通过国内外用户画像相关文献的研究发现,作为新兴的研究工具,我国关于用户画像方面的研究还较为薄弱,具有较大的探索空间。伴随着社交网络的兴起,使用场景的泛化性,用户生成内容激增,且网络用户具有多样性、差异化等特征,大数据应用场景下用户画像的构建还可以进一步拓展。根据Grune
15、r等14、姚山季等15、Jensen 等16、郭爱芳等17、刘高勇等18的研究,在开放式创新社区中,用户参与创新的行为包括注册、浏览、发帖、分享、评论等。李旭光等19通过分析百度医疗健康类贴吧中用户知识互动与情感交互内容,揭示了用户的社会网络关系基于社区中用户知识互动行为与情感交互行为。因此,本文将从用户参与创新产生的信息数据出发,抽取出用户属性、社交关系、行为特征等数据,对用户进行画像构建。1.2用户创新需求识别研究现状用户创新需求识别是指从用户的行为特征等属性中挖掘出用户感兴趣的并可以为企业创新指明方向的需求点的过程20。由于用户创新需求具有模糊性和不确定性等特征,最初学者侧重于对用户需求
16、识别进行模糊处理,如王晓暾等21利用粗糙层次分析法对用户需求重要度进行识别确定;白涛等22利用模糊 Kano 模型对用户的调查数据进行统计和分析;黄鲁成等23采用层次分析法对用户关注焦点进行提取;李树等24根据模糊 Kano 模型理论构建用户需求层次模型;Shan 等25利用灰色理论等方法对用户需求进行分析。随着互联网时代的来临,通过数据挖掘技术识别归纳用户的创新需求成为一种趋势。王丽培26采用情感分析方法挖掘用户隐性信息需求,借助 Censydiam 模型将隐性用户需求显性化;李贺等27利用 LDA 模型对在线手机评论进行评论主题及产品特征挖掘,有效识别用户需求要素。基于大数据挖掘用户创新需
17、求成为了一种有效的方法,同时具有一定的客观性,弥补了模糊处理的主观性缺点。然而,目前对开放式创新社区用户画像的构建还停留在表象阶段,对创新需求点的分类归纳不够具体,较难为企业提供有针对性的产品创新指导。因此,本文借鉴大数据挖掘思路,采集用户属性、社交关系、行为特征等数据,对用户画像进行构建,从而有利于社区有针对性地引导用户参与创新。基于聚类出的不同用户类别,利用词云图进行创新需求点展示,同时对创新需求点进行细分归纳,通过分布图进行展示,使得企业可以有效地识别出用户160王松等:互联网开放式创新社区用户画像构建及用户创新需求识别创新需求,有针对性地进行用户管理及帮助企业进行技术创新。2研究设计2
18、.1研究框架用户画像概念是指从开放式创新社区中将实体图 1研究框架用户属性、社交关系、行为特征等数据抽象成标签,利用这些标签将目标用户的具体形象展现出来,实现画像后对用户进行具体分析。本文将研究框架具体分为数据的收集与处理、标签加工与处理、标签体系构建、用户画像及可视化展示、用户创新需求识别 5 个阶段(见图 1)。(1)数据收集与处理。首先利用 Python 爬虫技术对开放式创新社区的数据进行采集,并对原始数据进行清洗、去重等处理,最终获取了用户属性、用户行为特征等可用于标签加工的数据集。(2)标签加工与处理。利用文本挖掘技术经过去噪、分词、去停用词等处理将文本数据标签化,同时通过社会网络分
19、析等方法构建用户关系网络,抽取有效信息。(3)标签体系的构建。根据现有对开放式创新社区用户画像标签体系的总结归纳,提出了从用户属性、行为特征、社交关系、创新能力 4 个方面标签进行用户画像,将从帖子中提取出的主题特征作为用户创新需求标签。(4)用户画像及可视化展示。利用聚类分析和统计分析方法,根据上一步骤的画像标签集采用统计图标、网络关系图对不同角色用户画像进行可视化展示。(5)用户创新需求识别。利用词云图对不同角色的用户创新需求进行可视化操作,通过四分图对主题关键词进行整理展示并展示出不同角色的用户的创新需求分布情况。2.2研究步骤2.2.1用户画像模型构建用户画像模型构建的主要核心步骤是画
20、像特征及画像标签体系的构建,目前学者将用户画像特征的构建主要分为基础属性、行为特征、社会关系等,根据开放式创新社区的特殊性,本文加入了创新能力作为画像特征指标进行提取,具体的画像标签和标签说明见图 2。其中,用户等级为用户的数据,可以不经过加工直接获得。行为特征中用户发布的帖子数为用户自注册起至本次数据统计截止日期内发布的帖子总数,并基于此计算出用户发帖频率。需要说明的是,模型中用户的社交关系通过社会网络分析方法进行测度。社会网络是行动者交互行为和其关系的集合,是由多条边(行动者的关系)和节点(行动者)形成的网络。根据开放式创新社区用户发帖、评论、点赞等交互行为构建用户创新网络,网络中的节点代
21、表社区中的用户,边代表用户之间的交互关系,而边的权重为用户交互的次数。本文利用点度中心度、中介中心度作为用户在社区中的社交关系标签,其中点度中心度为节点与其他用户交互的次数,体现的是该节点在社交关系网络中所处的位置;中介中心度指节点用户出现在其他节点对最短路径上的次数,即起中介作用的次数,衡量的是节点在网络中对创新资源的控制能力。在开放式创新社区中,用户基于共同的偏好自愿进行知识共享和信息交互,企业通过收集外部资源进行内部王松等:互联网开放式创新社区用户画像构建及用户创新需求识别161的产品或服务的创新,而帖子正是用户创新贡献的主要来源。通过对开放式创新社区的观察可以发现,标签为服务求助、问题
22、反馈、产品建议这 3 类的帖子具有较高的创新价值,能够为产品或服务的改进和优化提供创意方案;另一方面,在社区中具有较高互动热度或对有助于产品或服务创新的帖子会被社区管理者列为提案,其中有些提案会被立为待优化改进的项目,并经历一定的项目开发周期后得以优化。因此,帖子类型计分和被列为提案数在一定程度上可以体现出社区用户的创新能力。本文根据画像特征抽取出的画像标签进行聚类分析,按照呈现的特征对不同角色进行划分,最终得到不同类型的用户画像。图 2用户画像构建模型在建立标签体系后,利用 K-means 聚类方法对画像标签数据进行分析。由于不同的聚类数 K 会造成不同的聚类结果,随机选取会使得聚类结果陷入
23、局部最优解。郑丹等28认为,对 K 的确定有密度法、经验法、手肘法、逐个归类法、经验法等算法;而统计学者乐承毅等29、路燕等30认为,K-means聚类分析中 4 6 类的集群较为合理。因此,本文在聚类分析中分别将 K 值取为 4、5、6,进行反复计算比较后再取最合理的 K 值。2.2.2用户创新需求识别分别对不同类型用户画像的创新需求进行识别展示,具体步骤如图 3 所示。首先,按照用户类别提取出帖子文本数据样本集合,在经过去噪、分词、去停用词等一系列预处理操作后得到了主题特征标签集合。然后,选取词频最高的前 50 位的主题特征关键词,基于词云图技术对关键词进行可视化展示,其中字体权重大小表示
24、为词频。开放式创新社区中用户发布帖子的评论数、点赞数、浏览量在一定程度上可以反映用户的需求状况。由于这些数据差异较大,具有不同的量纲和数量级,因此首先需要进行标准化处理,其次通过气泡图归纳并显示用户需求点的分布情况,同时划分为 4 个象限进行总结,其中气泡大小代表浏览量,横坐标为评论数,纵坐标为点赞数,而 4 个象限代表以下 4 种不同的需求点:(1)必备型需求。高点赞数高评论数的需求点,用户觉得理所应当实现的创新需求。(2)期望型需求。低点赞数高评论数的需求点,用户带有期待的创新需求,未实现用户会失落,实现了用户会满意。(3)魅力型需求。高点赞数低评论数的需求点,用户意想不到的创新需求。16
25、2王松等:互联网开放式创新社区用户画像构建及用户创新需求识别(4)沉默型需求。低点赞数低评论数,用户目前觉得可有可无的创新需求,随着时间的推移可演变为其他 3 种类型需求。图 3用户创新需求识别模型3实证分析3.1平台选取本文选取小米社区作为研究案例。小米社区是基于互联网技术搭建的企业和用户进行交流的平台,是国内典型的、有较大规模和影响力的开放式创新社区代表之一。小米公司根据产品类目设置相应的圈子,共 17 个一级圈子,在每个一级圈子下面还细分了板块。小米品牌爱好者和使用者可以在特定的圈子里进行产品体验分享、程序错误(bug)反馈、功能建议等知识交流活动,通过发帖、回帖、点赞等行为进行互动。对
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