网络环境下用户信息行为分析的现状研究
一、引言
随着互联网的普及和网上资源的丰富，网络用户增长迅速，工信部称，截至2012年第三季度，中国互联网用户达5.5亿人，同比增长44.1%，总规模达5万亿人民币，同比增长13.7%。网络环境下的用户信息行为与传统用户信息行为相比较，发生了很大的变化，无论是从网络接入方式、网络接入地点、上网时间还是从网民的年龄、性别、学历、职业等都呈现出不同的特性。[1]这对互联网的安全和管理都提出了严峻的考验，同时网络带宽和网络中流量迅猛增加，网络用户增长速度加快，因此如何在网络用户不断增加的情况下实现网络中海量数据的有效存储和处理以及发现网络数据中存在的网络攻击并做出有效的判断和处理成为网络安全研究的重点。[2]因此，有必要在网络环境下加强对网民上网行为的分析。
二、国外对网络用户信息行为分析的研究
国外对网络环境下用户行为的研究起步于20世纪80年代，主要是通过研究用户的行为特征和规律来实现网络监测和网站的优化。当前，国外对网络用户行为特征的研究转向单个网站的用户访问内容以及特定的目标人群的网络访问行为，从而实现网络体系结构的改进和网络资源的优化。国外研究网络环境下用户行为的模型主要有以下几种：用来刻画系统可见的外部行为的时序模型LOTOS；通过观测到的概率分布来表现观测向量的隐马尔科夫模型HMM；用于分析网络复杂性的网络用户行为模型GOMS；以及采用表格结构来描述用户和界面交互实体的UAN模型。[3]
三、国内对网络用户信息行为分析的研究
我国对网络用户信息行为分析的研究尚处于初步阶段，主要通过对服务器日志分析挖掘用户在查询、检索等方面所具有的行为特征，从而为入侵检测、网络行为审计以及网络复杂模型的分析等提供参考，从而实现网站优化、预测网络行为以及保障网络安全等。[4]
（一）网络环境下用户信息行为的涵义
关于网络环境下信息行为的涵义，没有一个特定的概念，学界有很多不同的
说法。学者马力认为“网络用户行为是一个广义的概念，它是指用户在使用网络资源所呈现出的规律。网络行为可以用某些特征量的统计特征或特征量的关联关系定量或定性的表示，可以在应用层、传输层及网络层有不同的表现。”[5]曹双喜、邓小昭认为“网络用户信息行为指网络用户在信息需求和思想动机的支配下，利用网络工具进行网络信息查询、选择、吸收、利用、交流和发布的活动。”[6]李书宁认为：“网络用户信息行为是网络用户，在信息需求和思想动机的支持下，利用网络工具，进行网络信息检索、选择、交流、发布的活动。[7]魏力更认为：“因特网用户的信息行为主要指用户的网络检索行为。网上检索行为是指用户通过特定的网上信息检索工作来满足特定信息需求的行为。它主要包括：信息获取途径的选择（如E-mail、数据库、搜索引擎、网站链接等）、检索提问式的编制和重构、布尔操作符的使用、网页浏览与存取技巧、检索问题的解决、检索结果的评价、由任务类型决定的检索时间等。”[8]
（二）网络环境下用户信息行为的特点
由于互联网是一个动态的本科全书，也是一个自由展示的平台，用户的信息行为也因为网络的多样性而呈现出多样化的特点。学者胡滢、张沙琦认为网络环境下信息行为呈现出开放性、无组织性、依赖性、虚拟性以及个性化等特点。[9]学者唐林认为数字环境下用户信息行为基本特征为社会性、自由性、随机性以及选择性。[10]学者郭晓丽认为网络环境下用户信息需求具有全面性、叠加性、阶段性、隐秘性、动态性以及集成化的特点。[11]学者周勤、周洪波认为网络环境下用户信息需求的特点表现在信息用户的多层次、信息用户逐步接受了有偿服务、信息需求内容广泛而实用以及信息需求方式向多样化和自助化方向发展。[12]（三）网络环境下用户信息行为的类型
网络环境下用户信息行为是为了满足自己的信息需求所进行的信息获取和利用的一切活动。用户的信息行为按过程的不同和活动的区别，可以分为信息需求的认识与表达行为、信息查寻行为、信息交流行为、文献与非文献信息感知行为、信息选择行为、信息吸收行为、信息创造行为等。[13]针对特定用户群体的信息行为进行分类，主要分为青少年的网络信息行为、大学生网络信息行为、科研人员网络信息行为以及失范用户的网络信息行为。[14]学者邓小咏、李晓红则认为网络用户的信息行为主要有信息需要行为、信息查询行为、信息选择行为、
信息利用行为、信息交互行为、信息发布行为以及信息创造行为几种类型。[15]（四）网络用户信息行为的影响因素
传统上，我们一般从用户因素、人际关系以及环境因素三个角度来探讨网络用户信息行为的影响因素，由于人际关系在网络环境下的表现已经相对弱化，所以多数学者主要从用户因素和环境因素两个方面进行讨论。用户主体因素主要包括用户心理因素及认知能力。信息环境因素包括图书馆馆藏设备、技术手段、人际关系等。多数研究集中在用户主体因素对信息行为的影响方面。[16]
四、总结
综上所述，关于网络环境下用户信息行为分析的研究，在国外经过几十年的发展，已经形成了完备的理论模型，而国内在借鉴国外理论成果的基础上也进行了大量的研究，重点对网络环境下用户信息行为的涵义、特点、类型以及影响因素都进行了探讨。但是仍有许多方面有待深入，如通过建立用户模型来分析网络环境下用户信息行为的研究；适应网络环境的用户行为数据的调查与收集研究；通过代表性案例的研究来改善信息服务过程的研究等等。因此本文选择了对此问题再次进行研究，通过具体的用户模型和用户行为数据的调查收集以及代表性的案例分析，来完善网络环境下用户信息行为的研究，以期为当前互联网的安全和管理提出自己的建议。
参考文献
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数据挖掘实验报告基于用户网站点击行为预测
...数据挖掘实验报告. (1) 一．概要： (3) 二．背景和挖掘目标： (3) 三．难点分析： (4) 四．难点解答： (4) 五．数据采集： (5) 六．分析方法： (6) 七．数据探索： (8) 7.1数据无效： (8) 7.2数据缺失： (8) 八.数据预处理 (9) 8.1数据清洗 (9) 8.2数据丢弃 (10) 8.3数据转换 (10) 九．挖掘过程： (11) 9.1计算用户爱好 (11) 9.2基于协同过滤算法进行预测 (12) 十．结果分析： (13) 十一.实验总结 (14) 11.1数据的采集 (14) 11.2在试验过程中遇到的问题 (14) 11.3解决方案以及改进 (14) 11.4数据挖掘学习体会： (15)
一．概要： 这次的数据挖掘我们团队做的是基于用户网站点击行为预测，其中遇到的问题有数据量大，机器难以处理，含有时序关系，特征难以描述等，我们运用正负样本比例平衡的方法和时间衰减函数来解决这些问题，运用到的算法有基于协同过滤算法进行预测。 二．背景和挖掘目标： 随着互联网和信息技术的快速发展，广告的精准投放一直是各大广告商面临的问题。点击网络广告的一般有两类人。第一种是不小心点错的，相信大部分人都是不喜欢广告的，但由于网络的互动性，仍然会有部分人把广告当内容点击，其中网站诱导用户点击占了很大一部分比例。第二种是真的想看广告内容，这部分人对广告的内容感兴趣，或是符合他们的需求，才会点击网络广告。认真去研究这两类的行为，进行广告个性化的投放将产生巨大的价值。 基于这个背景，本次课题我们进行了网站点击行为的数据挖掘。数据来自网络，包含了2015年1月1日-2015年6月22日间广告曝光和点击日志。目的是预测每个用户在8天内即2015年6月23日-2015年6月30日间是否会在各检测点上发生点击行为。 利用数据挖掘技术可以帮助获得决策所需的多种知识。在许多情况下，用户并不知道数据存在哪些有价值的信息知识，因此对于一个数据挖掘系统而言，它应该能够同时搜索发现多种模式的知识，以满足用户的期望和实际需要。此外数据挖掘系统还应能够挖掘出多种层次（抽象水平）的模式知识。数据挖掘系统还应容许用户指导挖掘搜索有价值的模式知识
一、什么是用户行为分析： 用户行为分析：在获得网站访问量最基本数据的情况下，对有关数据进行统计、分析，从中发现用户访问网站的规律，并将这些规律与网络营销策略相结合，从而发现目前网络营销活动中可能存在的问题，并为进一步的修正或者是重新制定网络营销策略提供依据。 以上只是很多种情况中一种———-针对网站的用户行为分析。那么，对于目前的互联网行业成千上万的产品，我们又该如何重新定义用户行为分析呢？重新定义的用户行为是什么呢？ 1、分析用户行为，那我们应该先确定用户群体特征； 2、用户对产品的使用率。网站类产品主要体现在点击率、点击量、访问量、访问率、访问模块、页面留存时间等等；移动应用产品主要体现在下载量、使用频率、使用模块等等； 3、用户使用产品的时间。比如用户基本是每天中的什么时候使用产品。 综合以上说说的几点，其实用户行为分析可以这样来看：用户行为分析就是对用户使用产品过程中的所有数据（包括下载量、使用频率、访问量、访问率、留存时间等等）进行收集、整理、统计、分析用户使用产品的规律，为产品的后续发展、优化或者营销等活动提供有力的数据支撑。 二、用户行为分析方式都有哪些？ 既然是对用户的行为进行分析，那么在得到数据后，我们需要如何进行行为分析呢？分析方式有哪些呢？这里我们主要从几个维度来分析：方式、侧重、优缺点。应该具体从何开始呢？我们先说说用户行为分析的方式： 1、网站数据分析。通过对每个模块的点击率、点击量、访问量进行数据捕获，然后进行分析； 2、用户基本动作分析。用户访问留存时间、访问量等； 3、关联调查数据分析。主要在电商上的相关推荐、你可能喜欢等等； 4、用户属性和习惯分析。对用户属性和用户习惯两个维度进行分析。用户属性包括性别、年龄等固有的；用户习惯包括用户的一起喜爱度、流量习惯、访问习惯等等； 5、用户活跃度分析。 综合以上可以概括为：以数据分析为导向、以产品设计反馈为导向、以对用户的调查为导向。通过上面的分析方式，我们需要整理出每种方式的分析侧重点。那么，下面我们谈谈用户行为分析的侧重点，主要有以下几点： 1、网站数据分析的侧重点：数据监测、挖掘、收集、整理、统计。 2、用户基本动作分析侧重点：统计用户基本信息，比如：性别、年龄、地域，分析用户群体； 3、关联分析侧重点：分析数据为精准营销提供数据支撑； 4、用户活跃度侧重点：主要是用户的使用频率进行分析，可以得出分析为什么用户喜欢使用这个产品这个功能。 三、用户行为分析的工具有哪些？如何做好用户行为分析？ 工欲善其事必先利其器，我们知道了我们需要做什么事情，那么我们应该用什么工具来提高效率呢？
网站分析 从网站的用户层面，我们根据用户访问的行为特征将用户细分成各种类型，因为用户行为各异，行为统计指标各异，分析的角度各异，所以如果要对用户做细分，可以从很多角度根据各种规则实现各种不同的分类，看到过有些数据分析报告做了各种用户的细分，各种用户行为的分析，再结合其他各种维度，看上去内容绝对足够丰富，但很难理解这些分析结果到底是为了说明什么问题，也许作为一个咨询报告反映当前整体的趋势和用户特征确实合适，但如果真的要让数据分析的结果能够引导我们去做些什么，还是要在做用户细分前确定分析的目的，明确业务层面的需求。 既然要做基于用户细分的比较分析，自然是为了明确某些用户分类群体的行为特征与其他用户群体的差异。这里主要从指导内容层面的调整为导向，通过比较各用户细分群体对内容需求的差异，优化内容运营，将优质的内容或者符合用户偏好的内容推荐给相应的用户。 既然是基于用户细分，首先明确用户的细分规则，这里举例3类细分：流失用户与留存用户、新用户与老用户、单次购买用户和二次购买用户，基于这3类细分，对每个分类的用户购买商品进行比较分析，明确哪些商品更加符合用户的预期。 当然，要区分流失用户和留存用户，首先必须对用户流失有一个明确的定义，关于流失用户的定义可以参考博客之前的文章——网站的活跃用户与流失用户。有了定义我们就可以做统计和细分了，还是以电子商务网站为例，电商网站的内容就是商品，我们基于每个商品计算购买这些商品的用户中购买后造成流失的用户比例，如下： 这里的指标定义应该比较明确，每个商品的流失用户比例应该是购买该商品后流失的用户数在所有购买该商品的用户中的占比，但只知道每个商品的流失用户比例无法评价这个商品是否对用户保留有促进作用，或者在一定程度上造成了用户的流失，只有通过与总体水平的比较才能得出相应的结论。所以这里需要重点解释的是“与总体比较”这个数值是怎么计算的到的，这里的百分比不是直接相减的结果，而是一个差异的幅度体现，这里假设总体用户流失率为56%，那么以A商品为例，与总体比较的结果是：( 58.13% –56% ) / 56% = 3.80% ，使用同样的计算方法也可以得到其他商品与总体比较的差异幅度。最后就是展示，在Excel里面通过“条件格式”里面的数据条功能可以直接展现出图中的效果，非常方便。
●曹 梅1,2 ,朱学芳 1 (11南京大学 信息管理系,江苏 南京 210093;21南京师范大学 教育技术系,江苏 南京 210097) 用户信息行为的研究方法体系初探 3 摘 要:本文从研究方法学的角度,初步构建了用户信息行为的研究方法体系,揭示其基本特征和走 向,并详细阐述了各类实用数据采集技术和分析方法。 关键词:用户;信息行为;研究方法 Abstract:The paper constructs a tentative user inf or mati on behavi or research method syste m fr om the pers pec 2tive of research methodol ogy 1Its basic features and trend are discussed 1Vari ous data acquisiti on and analysis meth 2ods are expounded 1 Keywords:user;inf or mati on behavi or;research method 3本文为2008年教育部人文社会科学项目的系列研究成果之一,项目编号:08JA870009。 胡昌平、乔欢等在《信息服务与用户》中专门介绍了信息服务与用户研究的基本方法,包括直接调查与间接调查方法、统计测量分析、抽样方法、比较分析法、相关分析法、回归分析法、德尔菲法、马尔科夫分析法等,并通过实例分析揭示各类方法在情报学用户研究中的具体应用方式[1]。胡岷撰文介绍了当前在国外及我国台湾地区,研究人员在进行用户检索行为研究时惯常使用的研究方法,包括:问卷调查法、访谈法、小组讨论法、实验法、观察法、出声思维法和记录分析法等7种。胡岷认为,用户调查是用户研究中最重要的研究方法[2]。笔者认为,这些研究方法的归纳缺乏一定的科学体系,有必要从研究方法学角度,对用户信息行为研究方法的体系进行整体架构。 1 研究方法体系及其特征 111 研究方法体系 从研究方法学角度而言,研究方法包括研究策略、数据采集、分析方法三大部分[3]。研究策略是一种对内容研究而言的整体性方法,典型的研究策略有调查策略、定性策略、案例或行动研究策略以及实验策略等;典型的数据采集方法包括:结构化问卷调查、访谈、采访、小组讨论、出声思维等定量或定性的方法;在分析方法上,有统计分析、归纳性内容分析、数学分析等典型方法。见表1。 就用户信息行为研究方法而言,本文在相关文献分析 表1 用户信息行为研究方法体系 研究策略 数据采集分析方法 调查策略结构化问卷半结构化访谈定性策略主题采访观察法小组讨论时间线访谈出声思维法用户小组日志实验策略标准实验准实验设计网络策略系统日志文件 网络工具采集日志社会标签 统计测量分析: 描述性统计 回归分析比较分析相关分析归纳性内容分析: 话语分析关键事件分析数学方法: 马尔科夫分析法 基础上,尝试给出了一个研究方法体系。其中,在教育学和社会学中经常采用的“案例与行动研究”在信息行为研究中应用较少,未纳入该体系;而“网络策略”则因其特色应用而纳入进来,一些以计算机系统日志、网络日志采集工具、网络链接、社会标签等为代表的新数据采集技术正逐步应用到信息行为研究中来。 112 “走向定性”的特征 总体而言,20世纪80年代信息查寻理论和元理论方面的发展(如意义建构法)使研究策略和数据采集方法的重点发生了必要的转变[3],呈现“走向定性”的特征。 1960—1985年实验性信息查寻研究明显的特点是使 用了基于结构化问卷和访谈进行数据采集的定量调查,有
中国搜索引擎用户行为研究报告 篇一：XX年中国网民搜索行为研究报告 XX年中国网民搜索行为研究报告 （XX年8月） 中国互联网络信息中心 目录 摘要 1. 2. 3. 4. 5. 第一章 1. 2. 3. 4. 第二章 1.................................................. ................................................... ..........................................5 中国搜
索引擎市场现状................................................. .. (5) 搜索引擎用户PC端搜索行为................................................. ........................................5 搜索引擎用户手机端搜索行为................................................. ......................................6 不同终端用户搜索行为对比................................................. ..........................................6 搜索引擎用户广告接受度................................................. ..............................................7 研究设计................................................. ................................................... ...................8 研究对象................................................. ................................................... .......................8 研究内
基于用户行为分析的经营建议对用户行为进行分析，从而引导经营的建议。 一、套餐营销 针对用户的业务使用情况进行分析，目前消费值接近现有套餐的用户，并结合其业务使用情况，可以向用户推送短信，或者通过客服人员电话回访，邀请用户升级至更高金额的套餐，提高我们的收入。 二、用户使用偏好（闲时流量等业务） 1、时间标签 针对用户的使用习惯打上时间标签，可以推销特定的闲时流量或者闲时语音业务。并与联通商议闲时业务的价格问题。 2、业务标签 向联通申请对我们开放用户的IUPS接口数据，初期可以只要一些区分数据业务大类的数据，比如用户是使用流量进行下载类业务、浏览类业务、社交通信类业务，甚至可以具体到用户是在使用QQ还是微信，可以针对各类业务来推销定向流量业务。甚至可以和联通以及第三方公司单独商议定向流量的价格问题。
3、位置标签 向联通申请对我们开放用户详单中的业务发生位置信息、账单金额水平和业务使用情况，对用户进行各类营销。 三、精细运营，精准营销 通过尽可能多的用户数据，如用户手机型号、地理轨迹、业务使用偏好、时间标签甚至流量使用时的搜索关键字等，可以结合多行业进行精准运营和营销。 四、需要的数据内容 对于以上这些内容，可以一步一步的来展开： 1、套餐营销和用户时间标签的闲时业务包可以利用现在的数据展开操作。 2、位置标签需要联通提供用户详单中的LAC、CI信息，并对应到联通基站 工参中的经纬度信息和天线方向角信息来确定。 3、业务标签需要联通提供IUPS数据中比较基本的业务分类信息，可以分为 几个大类：网页浏览、E-mail、下载类、社交软件类（可细分QQ、微信、微博等）、导航业务、流媒体视频、支付类APP、游戏类等等。 4、用户终端IMEI数据，在多个分析中均可能会用到。 5、如果进行到最后一步多行业运营、营销，则可能还需要更深入的用户搜索 关键字一类的内容，来进行更深入的分析。 针对IUPS数据，由于这些数据均是由信令解码后得出的，所以从联通取得
网络环境下用户信息行为分析的现状研究 一、引言 随着互联网的普及和网上资源的丰富，网络用户增长迅速，工信部称，截至2012年第三季度，中国互联网用户达5.5亿人，同比增长44.1%，总规模达5万亿人民币，同比增长13.7%。网络环境下的用户信息行为与传统用户信息行为相比较，发生了很大的变化，无论是从网络接入方式、网络接入地点、上网时间还是从网民的年龄、性别、学历、职业等都呈现出不同的特性。[1]这对互联网的安全和管理都提出了严峻的考验，同时网络带宽和网络中流量迅猛增加，网络用户增长速度加快，因此如何在网络用户不断增加的情况下实现网络中海量数据的有效存储和处理以及发现网络数据中存在的网络攻击并做出有效的判断和处理成为网络安全研究的重点。[2]因此，有必要在网络环境下加强对网民上网行为的分析。 二、国外对网络用户信息行为分析的研究 国外对网络环境下用户行为的研究起步于20世纪80年代，主要是通过研究用户的行为特征和规律来实现网络监测和网站的优化。当前，国外对网络用户行为特征的研究转向单个网站的用户访问内容以及特定的目标人群的网络访问行为，从而实现网络体系结构的改进和网络资源的优化。国外研究网络环境下用户行为的模型主要有以下几种：用来刻画系统可见的外部行为的时序模型LOTOS；通过观测到的概率分布来表现观测向量的隐马尔科夫模型HMM；用于分析网络复杂性的网络用户行为模型GOMS；以及采用表格结构来描述用户和界面交互实体的UAN模型。[3] 三、国内对网络用户信息行为分析的研究 我国对网络用户信息行为分析的研究尚处于初步阶段，主要通过对服务器日志分析挖掘用户在查询、检索等方面所具有的行为特征，从而为入侵检测、网络行为审计以及网络复杂模型的分析等提供参考，从而实现网站优化、预测网络行为以及保障网络安全等。[4] （一）网络环境下用户信息行为的涵义 关于网络环境下信息行为的涵义，没有一个特定的概念，学界有很多不同的
网易个人电子邮箱用户行为研究报告 网易邮件事业部
目 录 C O N T E N S 第一章 报告说明第二章 报告摘要第三章 报告正文研究背景 数据来源 报告概念说明 报告摘要 一、接入方式 1.网络位置 2.操作系统 3.屏幕分辨率 4.浏览器 二、邮箱使用行为 1.使用目的 2.外部访问来源 3.登录及收发信时间分布 3.1年分布 3.2月分布 3.3周分布 3.4日分布 4.登录、收发信频率及地区分布 4.1登录 4.2发信 4.3收信 三、垃圾邮件接收情况 1.用户对垃圾邮件的态度 1.1用户接收过的垃圾邮件类型 1.2用户对垃圾邮件的态度 1.3用户对垃圾邮件的感知 2.垃圾邮件发送时间分布 2.1周分布 四、邮件营销现状 1.用户对营销邮件的态度 1.1用户对推广方式的接受程度 1.2用户对营销邮件的接受程度 a.用户对各类营销邮件的接受程度 b.影响用户打开营销邮件的因素 c.用户对营销邮件发送频率的接受程度 d.网易邮箱用户对不同邮件夹的处理方式 2.营销效果分析 2.1送达率 2.2打开率 2.3举报率 五、用户属性 1.性别结构 2.年龄结构 3.学历结构 4.职业结构 5.收入结构 6.婚姻状况 7.地域结构 04 04 05 06 07 07 07 09 10 11 11 11 14 14 14 15 16 18 18 20 21 22 22 22 23 23 24 24 3.垃圾邮件地域来源分布 26 26 26 27 27 28 28 29 30 30 30 31 32 32 33 33 33 34 34 35 25 网易个人电子邮箱 用户行为研究报告 2013
网络用户行为研究 摘要：随着信息技术和互联网的深入发展，互联网日益成为人们工作、学习和生活的一部分。互联网，即广域网、局域网及单机按照一定的通讯协议组成的国际计算机网络。互联网是指将两台计算机或者是两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术的手段互相联系起来的结果，人们可以与远在千里之外的朋友相互发送邮件、共同完成一项工作、共同娱乐。 关键词：网络 正文：网络用户是指在科研、教学、生产、管理、生活及其它活动中需要和利用网络信息的个体和群体。应该说凡具有利用网络信息资源条件的一切社会成员都属于网络用户的范畴。网络用户既是网络信息的使用者，也是网络信息的创造者。网络用户行为大致可分为五大类，网络用户行为意识、网络用户信息行为、网络用户行为模式、网络用户行为管理和网络用户行为规范。 一、网络用户行为意识 意识在本质上是物质在人脑中的主观映象。意识是物质的产物，但不是物质本身。从物质器官看，意识是特殊的物质——人脑的机能。 世界万物的存在、运动和变化是意识的表现形式，我们通过观察世界和万物的存在、运动和变化，就可以发现意识，发现世界和万物的一般规定、一般规律和隐藏的部分。意识是存在、运动、变化、行为的本质、统帅、指挥者。没有意识就没有存在、运动、变化、和行为。 人的行为也是有意识的行为。人的行为是在人脑的指挥下发生和进行的，准确的说是在人脑产生的意识指挥下发生和进行的。什么是人的意识？人的意识是人的组成部分，是人体行为表现出来的规定和本质，是人脑产生和发出的指挥人体行为的意向、意念、欲望、理想、方案和命令。 二、网络用户信息行为 对于用户信息行为，国内的定义大多是针对传统信息用户的比较宽泛，主要有几种： 1、信息行为主要是指人类运用自己的智慧，以信息为劳动对象而展开的各种信息活动，即人类的信息查询、采集、处理、生产、使用、传播等一系列过程。 2、信息行为是在动机支配下，用户为了达到某一特定的目标的行动过程。 3、用户信息行为是在认知思维支配下对外部条件做出的反映，是建立在信息需求和思想动机基础上，历经信息查寻、选择、搜集各过程，并为用户吸收、纳入用户思想库的连续、动态、逐步深入的过程，如明确信息需求实质、选择适当的信息系统、制定正确的检索策略等。 所谓网络用户信息行为就是网络用户，在信息需求和思想动机的支配下，利
新媒体产业研究报告：用户行为分析 新媒体用户对新媒体的认知 中投顾问《2016-2020年中国新媒体产业投资分析及前景预测报告》指出，新媒体用户行为表现如下特征：新媒体用户对新媒体的认知仍存模糊。 新媒体相对于报刊、户外、广播、电视四大传统媒体，是新的技术支撑体系下出现的媒体形态，如数字杂志、数字报纸、数字广播、手机短信、移动电视、网络、桌面视窗、数字电视、数字电影、触摸媒体、手机网络等。 大部分人对新媒体范畴有一个较为合理的认知。但仍旧存在着对新媒体范畴理解的模糊：27.6%的人认为户外媒体是新媒体，24.0%和23.8%的人分别认为纸质杂志和纸质报纸属于新媒体，21.5%的人认为广播电台属于新媒体，20.9%的人认为不能联网的电视属于新媒体。 图表中国新媒体用户对新媒体范畴认知分布 数据来源：中投顾问产业研究中心 新媒体使用率 一、新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态 新媒体正在逐步取代传统媒体成为使用率最高的媒体形态。常使用的媒体形态中，使用视频类网站/客户端/App的新媒体用户从五年前的24.7%，提高到最近三个月的64.9%；新闻客户端从五年前的15.1%提高
到近三月的58.6%；互联网电视和音频类网站/移动电台App也有相似的趋势。相比之下，以纸质报纸，纸质杂志，电视，广播电台等传统媒体的用户使用比例下跌明显。 图表新媒体用户媒体选择分布 数据来源：中投顾问产业研究中心 二、互联网电视拥有率超过传统电视拥有率 我国新媒体终端普及程度已经较高，新媒体用户群体使用多种新媒体终端设备和跨屏使用行为也较高。数据显示，新媒体用户互联网电视拥有率达48.9%高于传统电视47.3%，智能手机仍然是拥有率最高的新媒体终端。目前智能手机的拥有率已经相对较高，互联网电视和平板电脑的拥有率将会进一步提升。 三、跨屏时代——近七成用户看视频的同时“玩手机” 68.5%的新媒体用户在观看视频的同时“玩手机”，38.5%的新媒体用户选择同时使用笔记本电脑或者台式电脑。看电视时“多任务”现象的普遍存在，在观看视频的同时，互联网用户会用其他设备进行在社交网络交流等行为。 针对电视媒体和视频的多任务现象，相关行业可以创造方式实现多屏互动，比如可以在社交网络上广泛传播，通过互动等方式吸引观众注意力，从而提高媒体的触达率。 图表中国新媒体用户观看视频伴随行为 数据来源：中投顾问产业研究中心
用户行为指标分析 目录 1. 了解用户，对用户进行分类 (2) 1.1了解用户的黏性、活跃度和产出 (2) 1.2对客户进行等级划分 (2) 2.分析客户留存，找出提高方法 (3) 2.1对流失客户进行调研 (3) 2.2留存率关注前两周 (4) 2.3提高前八周的留存率 (4) 2.4通过产品复购检验有效留存 (4) 3. 分析客户流量，侧面了解产品 (5) 3.1关注产品浏览情况，发现产品热销OR参数Bug (5) 3.2关注用户实时活跃度，进行有效时段的信息推送 (5) 3.3优化用户访问最多的3个界面，推介新产品 (5) 4. 分析环节转化率，优化获客渠道 (5) 4.1量化各个步骤的转化率 (6) 4.2波士顿矩阵评价获客渠道 (6) 5.行为分析中有效指标汇总 (6) 5.1基于客户的指标 (6) 5.2基于留存率的指标 (6) 5.3基于流量的指标 (7) 5.4基于转化率的指标 (7) 所有企业的运营根本是用户，用户是一个企业持续运营下去的源泉，如果没有用户，企业必将死亡。因此，用户行为分析就变成了最重要的事情，比你的招聘计划，年度规划等等重要的多。 那么，想研究用户行为单纯靠想是不行的，用户在我们的网站、app上浏览之后，唯一留下的不是脚印，而是数据。当然，前提是你的企业足够重视数据，对用户的行为数据进行了监测和留存。如果你做了这一步，恭喜你，你已经超越了60%的同行竞品。 用户行为其实涵盖了我们所有日常进行的数据分析。让用户的行为数据，指导运营、指导产品迭代更新、甚至可以指导企业内部运作和各部门的竞争。 事实上，用户行为数据分析中，最重要的就三点： 1)用户从哪来？（渠道流量、渠道转化率） 2)用户都经过了哪里？（访问路径、注册路径、停留时间、跳失率、访问深度） 3)用户为什么留下/离开？（导致流失的原因、各页面转化率、页面跳失率、各页面交互和体验、用户活跃量、用户粘性。） 只要抓住这几点，就能全面分析出当前产品的用户行为。细分下来，可以做以下分类： 1)了解用户，对用户进行分类：了解研究对象； 2)分析客户留存，找出提高方法：从结果找原因；(购买产品的客户) 3)分析客户流量，侧面了解产品：从过程找原因；(客户关注的产品) 4)分析环节转化率，优化获客渠道：从源头找原因；(客户的来源渠道)
网络环境下用户的信息行为研究 1.引言 在当代计算机网络技术的飞速发展下，网络用户的规模越发扩大，网民的信息选择行为也越发复杂。目前最具有代表性的是Internet(互联网)，它提供了一种获取信息、共享资源的革命性新途径，打破了信息流通与共享的时问限制与地域限制，实现了“时空压缩”，从而使人类真正进入一个双向互动、平衡交换的理想状态。网络不仅从根本上改变着现有的生产结构、产业结构、劳动结构，而且也极大地影响着人们的生活方式、交往方式、工作方式、学习方式乃至思维方式，并导致人的价值观和伦理观的深刻变革，从而使一种新型的社会一网络虚拟社会应运而生。 在网络用户方面，截至2010年5月，中国网民人数达到4.04亿；互联网普及率达到28.9%，超过世界平均水平，使用手机上网的网民达到2.33亿人。网络用户的数量的不断增多，让互联网成为人们实现资源共享和信息交流的最重要传播媒介之一。在应用方面，随着社会对互联网的认识进一步加深，用户对互联网的应用也逐渐从传统的浏览新闻、查询信息、收发邮件等方面向更深、更广的领域发展，电子政务、网上银行、在线购物、网络短信、网络游戏、远程教育等各种网络应用深入到我们的工作、学习和生活的各个角度。其中超过66%的中国网民经常在网上发表言论，每天人们通过论坛、新闻评论、博客等渠道发表的言论达300多万条。 在研究方法上，国内外己经在网络用户信息需求的研究理论和应用方而积累了一定数量的研究成果，研究方法相对多元化，研究对象及内容范围较广，对于网络用户需求的内容、类型、特点、需求群体、影响因素、基于用户模型的网络用户需求挖掘等方而的研究成为研究热点。用户模型研究是典型的网络用户信息需求应用的研究。国外比国内更加注重技术应用问题的研究，国内研究的理论探讨较多。但从总体上看，目前研究仍存在一些问题。 因此，有必要将数据源、分析内容、分析方法与分析口的有机地统一起来，探讨网络环境下的用户的信息行为。这样将有利于对用户信息行为实行有效地管理和控制，也是为了提高互联网络服务的质量和效率，让系统化的网络用户信息行为的研究提到日程上来。 2.网络用户信息行为含义 对于用户网络信息行为的界定，有很多不同的说法，这里选择了一下几个有代表性的定义。【1】 ⑴曹双喜和邓小昭：“我们认为网络用户信息行为指网络用户在信息需求和思想动机的支配下，利用网络工具进行网络信息查询、选择、吸收、利用、交流和发布的活动。” ⑵魏力更：“因特网用户的信息行为主要指用户的网络检索行为。网上检索行为是指用户通过特定的网上信息检索工作来满足特定信息需求的行为。它主要包括：信息获取途径的选择（如E-mail、数据库、搜索引擎、网站链接等）、检索提问式的编制和重构、布尔操作符的使用、网页浏览与存取技巧、检索问题的解决、检索结果的评价、由任务类型决定的检索时间等。” ⑶李书宁：“网络用户信息行为是网络用户，在信息需求和思想动机的支持下，利用网
网购活跃用户特征及行为习惯的分析报告 一、女性、未婚比例高于非网购用户；19-35岁用户是主体；学历水平整体较高；华东、华南地区用户比例高；中低收入者为主 二、大龄网民激增‘偏爱B2C网购，相对于3C产品，服装鞋帽等“网购大户”则并不太受大龄用户青睐。 三、有36.5%的网络用户表明主要是通过朋友了解的，居第一位。而通过媒体和广告了解的占比之和达到了45.7%； 100-500元的网购用户占绝大多数，其中100-200元的占比达41.3%，200-500元占39.7%。金额在100元以下的网购用户也占了16.1%，500-1000元、1000元以上的占比则分别是7.6%和5.3%，这说明网购用户平均一次花在网购上的金额相对较少，低价商品在网购中仍占主导地位 对于网上购频率，多数网购用户选择了“看情况而定”，说明用户网上购具有很大的随意性，这类用户占比高达58%。除此之外，回答“大约一月一次”占比最高，为28%，另有9%选择了“大约一周一次”，5%选择了“大约半年一次”。 四、网购交易金额达1.85万亿元 20-29岁成网购主力；手机购物用户比例大46.1% 未来 呈现PC购物的替代之势 五、女性用户网络购物频次整体上高于男性用户；女性用户网络购物常购服装类商品，比 例远高于男性用户 六、消费人群的人格分类 胆汁质的人最典型的特点是冲动和易怒，很情绪化，俗话说没长大。这类人购物特别根据当时的心情，受情境的影响，不喜欢特别复杂和理性的信息。针对这类消费者，促销员就应该激励他鼓动他，让他一冲动就买了，千万不要跟他争辩，他会很容易跟你吵架。 多血质的人最典型的特点是开朗和乐观，很稳定，对问题的看法比较全面和正向。这类人购物相对比较独立，既有理性思考又有感性情绪，促销员对这类顾客更多的是支持和赞赏，不用太多推销，要多给他选购空间。当然这类人一般购物都有同伴，所以还可能从同伴身上找到商机和支持。
用“信息行为”为关键字进行精确检索得到原始文献342篇， 一、信息行为的概念 1、胡昌平认为信息行为是人类特有的一种行为,系指主体为了支配某一特定的信息需求(如科研、生产、管理等活动中的信息需求),在外部作用刺激下表现出来的获取、查询、交流、传播、吸收、加工和利用信息的行为【胡昌平,乔欢.信息服务与用户〔M〕.武汉:武汉大学出版社, 2001.】 2、冷伏海指出信息行为的含义可以从行为主体、外界刺激、主体目标和主体活动等方面加以领会。从主体的活动角度看,信息行为是各种信息活动的结合体。【冷伏海.市场信息资源
与市场信息行为〔M〕.北京:北京图书馆出版社, 2000.】 3、白海燕认为用户信息行为是在认知思维支配下对外部条件作出的反映,是建立在信息需求和思想动机基础上,历经信息查寻、选择、搜集各过程,并为用户吸收、纳入用户思想库的连续、动态、逐步深入的过程,如明确信息需求实质、选择适当的信息系统、制定正确的检索策略等【白海燕,赵丽辉.网络环境下的用户信息行为分析［J］.燕京大学学报(哲学社会科学版), 2002, (2).】 4、曹双喜认为信息行为是用户响应和满足自身信息需求的行动和历程【曹双喜邓小昭网络用户信息行为研究述略［J］情报杂志2006.2 】 5、魏力更：“因特网用户的信息行为主要指用户的网络检索行为。网上检索行为是指用户通过特定的网上信息检索工作来满足特定信息需求的行为。它主要包括：信息获取途径的选择（如E-mail、数据库、搜索引擎、网站链接等）、检索提问式的编制和重构、布尔操作符（AND，OR，NOT和NEAR）的使用、网页浏览与存取技巧、检索问题的解决、检索结果的评价、由任务类型决定的检索时间等【魏力更. 高校网络用户信息需求与信息行为研究［J］. 情报资料工作，2005，（5）：103-105.】 6、李书宁：“网络用户信息行为是网络用户，在信息需求和思想动机的支持下，利用网络工具，进行网络信息检索、选择、交流、发布的活动【李书宁. 网络用户信息行为研究［J］. 图书馆学研究，2004，（7）：82-82.】 7、马力认为：“网络用户行为是一个广义的概念，它是指用户在使用网络资源所呈现出的规律。网络行为可以用某些特征量的统计特征或特征量的关联关系定量或定性的表示，可以在应用层、传输层及网络层有不同的表现【马力. 一种Internet 的网络用户行为分析方法的研究［J］. 微电子学与计算机，2005，（7）：124-126.】 8、喻华林认为：“从广义上讲，网络用户信息查寻行为是指用户在使用网络信息资源时所呈现出的特点及规律，通过特定的检索方法和技术，用某些特征量的统计特征或特征量的关联关系定量或定性来表示。从狭义上讲，网络用户信息查寻行为就是网络用户在信息需求和思想动机的支配下，利用网络工具，进行网络信息检索、浏览和选择的活动【喻华林. 网络用户信息查寻行为研究［J］. 机电产品开发与创新，2006，（3）：107－108.】 信息行为概念多样化的原因既源于信息行为本身的复杂性，因为信息行为是一个多元化、多层次、多功能的综合体，也因为各研究者实际需要的不同及其认识角度的不同。虽然为想成统一的定义，但是借助这些定义，有助于把握信息行为的本质属性，而且这些定义还为
事实上，互联网用户浏览网页的习惯和顾客浏览商店中物品的习惯没有多大差别。用户打开一个新的页面，扫视一些文字，并点击第一个引起他兴趣的链接。在这过程中，页面上有大量的区域用户甚至完全没有看过。大部分用户在页面上寻找他感兴趣且可点击的内容，一旦发现目标，点击行为就会发生，但如果页面不符合期望，后退或关闭按钮也将马上被点击。 用户是如何浏览你的网站的 1. 大部分时候用户并非在阅读屏幕上的内容，而是在扫视。 用户习惯扫视和快速寻找页面上一些能够引导他理解内容的关键点。 2. 不要考验用户的耐心 当一个页面不能满足用户的期望时，离开就在所难免。希望通过添加相关内容来丰富页面和留住用户往往效果不佳甚至适得其反。一屏页面上承载的信息越多，认知的负担就会越重，就需要花费更多的时间去处理信息，如果这些信息中还有些不是用户期望的，那就还要花额外的精力将这些多于信息从注意力中剥离。Jakbo Nielsen 的研究结论也表明：一个页面上的认识负担越重，导航和浏览就会越困难，用户离开并寻找其他替代品的可能性就越大。 3. 用户并不做最佳选择 用户并不是在搜寻找到最佳选项的最快途径，他们也并非用线性的方式来阅读屏幕上的内容（有顺序地从一个模块到另一个模块）。当用户找到第一个合理的选项，或者一旦找到了可能的目标内容，立即点击的可能性会非常大。其实，用户是在寻找能让他们觉得够用
或者合适的内容，而非寻找最佳的选择，理由也很直观，让用户自己去做最佳选择需要花费不少时间和精力，那已经在考验用户的耐心了（选择即成本）。 来自eyetools 的图片，可以看出用户浏览时的关注点和非线性的浏览轨迹。 Jakbo Nielsen的F形浏览热区 Jakbo Nielsen曾对232位用户浏览几千个页面的过程中的眼动情况进行追踪，发现用户在不同站点上的浏览行为有明显的一致性，将浏览热点可视化后呈现出类似F形的图案。这种浏览行为有三个特征： 1. 用户首先会在内容区的上部进行横向浏览。 2. 用户视线下移一段距离后在小范围内再次横向浏览。 3. 最后用户会在内容区的左侧做快速的纵向浏览。 PS.显然，用户的浏览行为并非精确的包含这个三个过程，有时候，在这三个过程之后，还会在底部有横向浏览的热点，使得整个浏览热区图看上去更像E而不是F。也有时候，用
2020线上机票预定用户行为调研报告文档 2020 online ticket booking user behavior research repo rt document
2020线上机票预定用户行为调研报告文 档 小泰温馨提示：调研报告是以研究为目的，根据社会或工作的需要， 制定出切实可行的调研计划，即将被动的适应变为有计划的、积极主 动的写作实践，从明确的追求出发，经常深入到社会第一线，不断了 解新情况、新问题，有意识地探索和研究，写出有价值的调研报告。 本文档根据调研报告内容要求展开说明，具有实践指导意义，便于学 习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 5月7日，南方航空宣布，自6月1日起，其客运销售代理人的手续费下调至0。机票代理市场加快洗牌，航空公司希 望加大直销和重新获得渠道控制权。去哪儿网、携程等ota平台未来可能可以从航空公司和众多机票代理处获得更优惠的价格政策和更多丰富的产品，获得更多流量和入口话语权。 根据比达咨询（bigdata-research）移动用户调查平台——《微参与》调查数据，在用户线上预定机票更倾向于选择ota企业，尽管航空公司在加强官网、app、微信的直销比例，但用户认知已经形成，航空公司短期仍处于被动态势。从品牌来看，依靠机票比价搜索起家的去哪儿依旧是用户最常使用的机票预定渠道品牌，携程平台化后短期内依然无法改变这一局
面;但是在移动端，携程旅行超越去哪儿旅行，常使用用户数 量位居行业首位。 比达咨询（bigdata-research）移动用户调查平台——《微参与》对线上机票预定用户行为的调查发现：三分之二的用户通过线上预定机票;移动端预定的用户数超过pc端;在线 上预定渠道中，去哪儿用户常用率最高，携程第二，具备流量优势的京东崛起，目前位居第十位;在移动端，携程旅行app 使用用户最多，航空公司在移动端相对pc端整体表现更好。1、三分之二的用户通过线上预定机票 《微参与》调查数据显示：XX年5月，65.5%的用户选择通过线上方式预定机票，只有34.5%用户在线下预定。其中， 线上预定方式中，通过电脑的用户占30.6%，手机占28.2%， 平板是 6.7%;线下预定方式中，去代售点买机票的用户数最多，其次是直接去机场买票的，电话订票仅8.9%。机票作为标准 化程度较高，互联网对其渗透率超过6成，移动端的比例已经超过pc，未来趋势主要是pc用户向移动端转移和线上订票方 式向40岁以上人群渗透。 2、品牌口碑和机票折扣是用户选择线上预定渠道品牌时最关 注因素
社交网络用户行为的研究 摘要：社交网络是近几年产生、发展、兴起的，给人们的现代生活带来了巨大的影响和冲击。社交网络具有传统网络的一般特征，又具有其独特性，它是以人为中心建立的网络社 交。社交网站是互联网由分散的网络应用向以人为中心的网络应用平台转化的必由之路，是互联网发展由浅层向深入，由分散到集中，由以应用为核心到以人为核心的转变。 关键词：社交网络、社交网站、社交网站用户行为 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1006-026X（2012）05-0000-01 据艾瑞咨询最新发布的《2011年中国社交化电子商务报告》显示，2011年中国社交网络的用户规模已经达到3.7亿，较2010年增长17.6%，预计到2014年这一规模将达到5.1 亿人，社交化元素已成为中国互联网中的基础性应用。从社交网络用户数据快速增长上来看，社交网络对人们生活的影响越来越大。为什么越来越多的人喜欢使用社交网络，他的 用户行为特征具体表现在哪些方面，本文以文献综述法进行总结归纳研究。 1.社交网络和社交网站 1.1社交网络的定义 自社交网络诞生以来，有关学者和专家就对社交网络的概念定义和内涵解释存在不少争议，且国内外的学者对社交网络的研究更多的集中于其商业及社交价值，加之社交网络 这一存在还处于不断变化发展的过程中，使得学界对社交网络的定义更加模糊不清。 国外学者Antelman(2003)对社交网络的定义是:社交网络是一个虚拟的个 人空间，用户在空间里上传个人资料，兴趣爱好，并且不断更新自我状态与信息，同时连接聚集到一 个或多个可信赖的朋友或同事群体中，使用社交网络提供的多种应用工具丰富充实空间里的信息资料，同时达到增进群体内部关系的目的。黄婷(2009)在总结社交网络特点 的基础上将社交网络服务定义为：社交网络服务(SNS)是以网站为载体，通过为用户提供各种交互功能，以帮助用户拓展社交圈为目的的服务类产品。 --!> 综合网络及国内外学者对社交网络的研究，本文将社交网络定义为：以社交软件(Social Network Software)为工具，以社交网站(Social Network Site)为载体，通过一系列 网站应用为人们提供社会性网络服务，帮助人们建立网络社交关系的交往平台。也就是我们平常所说的社交网站。 1.2 社交网站的特点
[摘要] 信息行为理论不失为解释信息时代人类信息行为的一把钥匙。信息行为主要是指信息的需求、检索、传送、接受、处理以及吸收行为等行为。信息行为具有社会性、多元性与庞杂性、原发性与目的性、随机性与稳定性及可塑性。影响用户信息行为的主要因素有信息环境、自然环境的影响、用户自身的影响。随着社会的发展，特别是信息技术的迅猛发展，用户信息行为发展趋势是，发生总量、频次呈快速增长态势，从具体信息行为上看，传统信息行为将受高新技术的影响而逐步发生变革。 [关键词] 信息行为；用户研究；信息服务；信息需求；信息环境 进入21世纪后，人类开发利用文献信息资源的行为即信息行为异常活跃，已成为人类行为中最重要的行为之一。但在行为学包括信息学和情报学研究领域，研究用户信息行为或者情报行为的论著并不丰富。这无疑不益于信息资源的充分开发利用及用户服务工作，应引起业界的足够重视。笔者认为，在新形势下，用户信息行为有其新的表现形式及特征，各行为之间的相互关系亦发生着新的变化，并且随形势的发展而转变。对此，认真加以研究并准确掌握，可为全面、准确地把握用户的文献信息需求、需求发展趋势及其规律，极有针对性地做好文献信息资源建设和文献信息开发服务提供可靠依据。 1 信息行为论的产生和发展 “信息行为论”产生于70年代末的日本，是在传播学与社会信息学的学科交叉中形成的，归属于日本独到的社会信息学体系。“信息行为论”产生的基础和背景与当时日本流行的“信息处理”概念密切相关，信息行为首先被理解为信息处理行为，由三大要素构成：信息传输、信息贮藏与信息转换。日本学者吉田氏首先提出有建立信息行为论的必要，此后，有很多学者为建立信息行为论做作出很多努力，从而形成了多种定义。但这些理论主要集中在对大众传播环境的考察，而对由新媒介引发的信息环境的变化，以及信息行为的变化，并没有进行系统的研究。 一般来说，信息行为是指信息的需求、检索、传送、接受、处理以及吸收行为等。因此从广义上看，人类的生活行为几乎都是信息行为。但这样的定义未免过于宽泛，难以把握。日本学者对信息行为有多种多样的见解，几种代表性的观点是： 日本学者冈部庆三从生活信息化的角度对信息行为的定义是：“信息行为是利用各种越来越多样化的媒介，传送或接受各种各样信息的行为，还有信息的处理、加工和存储的行为，都属于信息行为。”这种观点在把信息行为与人类生活行为等同看待的同时，把伴随着媒介多样化的发展而产生的各种行为设定为信息行为。 三上俊治认为，信息行为是“个人在社会系统中，利用媒介或直接地收集、传送、存储信息以及处理信息的行为。” 桥元良明氏指出，“信息行为是信息的获得、生产、授受、存储、加工行为。” 麦克卢汉对媒介的形成和人类历史发展的关系进行考察，提出“媒介是人体的延伸”的观点，也就是说，媒介首先在人的身体内开发形成，成为每个个人与其他人的媒介，同时，由于这种媒介外在化、物化，使人类本来有限的能力扩张了[1]。 此外，信息学家T.Wilson等其他国外学者也对信息行为给出了“人类所有的涉及信息资源和通道的行为，包括主动与被动的信息查找以及信息使用”；“信息行为包括信息查找，这其中也包括信息检索”；“信息查找是根据给定的需求主动寻求信息、努力查找答案而不是无意中偶遇答案[2]。”等定义。 我国学者对信息行为的研究分两个阶段，2001年之前属于接触性探索阶段，其间只有极少数学者涉及此项研究，且论著极少。2002年后，研究人员逐年增多，一些核心研究机