移动互联网环境下用户需求的扩散变化和动态表征应用研究—基于用户创新视角

User Innovation is an effective strategy to realize product innovation and improve user satisfaction. With the rapid development of Mobile Internet, users’ Internet behaviors have changed, which leads to that user-generated content (UGC) has become an important part of Internet content, and the influence between Internet users is more significant. This project aims to develop an innovative user identification method and user requirement management system. To achieve the objective, this research proposes i) an innovative user identification model based on UGC characteristics, so as to use online data to effectively find more users with innovation potential; ii) a dynamic user requirement analysis model based on social network mining and artificial immune algorithm, which can be used to analyze the diffusion of user requirements among Internet users and also predict the change of users’ requirements in real time; iii) a user requirement representation method based on ontology, which utilizes design knowledge structure to identify concepts and employs ontology learning system to identify relations, through which user requirements can be represented by specific product features, and accurate product design inputs can be provided for new product development. This research is expected to help companies with the identification of innovative user resources, obtain users’ potential needs, and provide theoretical and scientific support for their new product innovation practices.

用户参与创新是实现新产品创新并提高用户满意度的有效策略，随着移动互联网的快速发展，用户的网络行为发生变迁，用户生成内容（UGC）成为互联网内容的重要组成部分，互联网用户间影响更加凸显。本项目旨在提出移动互联网环境下的创新用户识别和用户需求管理方法。为实现这一目标，本研究拟提出（1）基于UGC用户内容生成行为特点的创新用户识别模型，有效利用网络数据发现大规模创新用户和具有创新特征的普通用户资源；（2）基于社会网络挖掘和人工免疫算法的用户需求动态分析模型，对用户需求在互联网群体中的扩散、变化、升级进行实时分析和动态预测；（3）基于本体的用户需求表征方法，利用基于设计架构的概念提取和基于本体学习机制的关系识别，将用户需求准确表征为具体的产品属性，为新产品开发提供准确的需求输入。本项目能够帮助企业发现创新用户资源，获取其潜在需求，进而为新产品创新提供理论和科学方法论的支持。

随着市场竞争越来越激烈，准确感知和理解用户的需求、期望和体验，对于最终实现成功的产品设计至关重要。特别是随着移动互联网的发展和移动智能设备在我们日常生活中的广泛使用，消费者有越来越多的渠道和可能性来分享他们对产品和服务的看法。因此，在线用户数据成为用户研究的重要用户数据源。.本课题首先对用户类群进行分析，通过用户在线的个人数据和平台交互数据，对用户进行基于多项维度的综合聚类，并对每类用户进行属性标定（如产品使用情况、平台交互情况等），形成对用户类群的详细解析。其次，对用户间的关联关系进行探索，通过采用传播学中的社交网络概念，对用户在平台上的影响力（节点大小）和与其他用户之间的关联关系（纽带强度）来形成同一产品主题下用户之间的关系图谱，从而对产品在目标用户群（或实际使用者）之间的影响进行评估。最后，通过对所有用户在线数据进行关键词提取，从主题和情感等维度进行梳理，形成围绕产品特性的主题词，并依据时间维度，对产品特性主题进行拟合，对产品设计和优化方向形成预测，从而帮助企业更好地进行下一代产品的开发。