原创《信息技术影响下昆明市区域城市网络空间特征》：本论文主要论述了网络空间论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
信息技术的发展改变了人们的交流方武,同时也改变了传统城市的空间结构.本文基于新浪微博的网络信息,利用网络信息的网络连接度展现了研究区域间的空间关系；这些和传统的地理区位所展现的城市关系具有相对一致性,同时又表现出一些差异.这对以后城市区域的发展具有重要借鉴意义.
城市结构 网络信息
网络连接度 城市网络
引言
西方学者在城市间信息流、交通流、人流等方面的研究比较早,做出了很多重要的研究.Goetz（1992）首光分析了航班和航空货运对美国城市网络体系的影响；Mitchelson（1994）研究了全球经济中的信息流动,指出信息流对美国城市网络的建设发展至关重要；Ho Shin（2000）研究了亚洲城市的港口、公路、铁路等交通流信息；Townsend（2001）分析了互联网流量对城市的影响和全球的互联网结构；Matsumoto（2004）研究了国际城市间的航空运输对国际城市网络体系的影响.国内学者对城市网络体系等相关领域起步相对较晚,但研究的深度和广度充分体现了中国特色,研究成果也非常丰富.当前国内学者大都是在Castells的流动空间理论的基础之上,从航空运输、铁路运输、公路运输等交通流分析全国层面城市网络的发展及变化；特别是在高速奎知各方面,作为一种革命性的新型交通工具,使中国东西向、南北向的时空距离空前压缩,沿线欠发达地区相对于发达地区的时空区位条件也发生明显改变,并对人口流动的空间范围、地区和城市间的联系产生重要影响.最近几年,更是出现了基于互联网和中国城市网络体系的关系研究,都很好的解释了全球化、信息化影响下的中国城市网络体系的变化.
新浪微博作为当下新型的网络社交工具,类似于国外的Twitter, Facebook等,并且微博是一个开放式、互动式的非“点对点”的社交平台,用户可以和全国各地的其他用户交流互动,截止2016年9月30日,微博月活跃人数已达到2.97亿.可以说新浪微博是当下网络信息最真实、最有效、最直接的获取平台,因此,本文试图借助新浪微博这一开放社交平台,以云南省昆明市作为研究对象,通过分析新浪微博用户间的好友关系,从而认识研究地区和其他省份城市之间的网络空间特征,从而分析城市发展中的空间问题,并在城市的产业结构、规模大小、布局和调整方面也具有指导意义.特别是在住房价格的分析方面,可以在分析国民经济最重要的部分之一住房价格中加人空间因素,并以信息流反映这种跨区域的联系,从而更加全面的分析城市住房价格这一最重要的城市网络表现形式.
研究区概况
云南省昆明市下辖7区、3县、3自治县和代管1县级市,其中五华区、盘龙区、官渡区、西山区、呈贡区这五个区属于昆明市市辖区.五个区中,五华区、盘龙区、官渡区为主要城区,西山起为次要城区,呈贡区为新区城区；在分布上呈现出多中心,组团式的构成方式,但是在发展上由于地理区位、经济发展水平等因素的影响,呈现出中心地理论中描述的“中心—— ”模式,呈现网状结构形态.
研究方法
（1）研究思路
在新浪微博中,用户间的关系包括粉丝、关注、好友这3种类型.粉丝和关注反映了用户和用户之间单项的联系,用户X“关注”用户Y,对用户Y来说,和X为粉丝关系,代表Y的即时更新信息可以被X接受并交流,表示用户Y影响用户X,也可以表示Y所在区域影响X所在区域；对于用户X来说,和Y为关注关系,代表X愿意接受Y的更新信息并交流,表示用户X被用户Y影响,也可以表示X所在区域被Y所在区域影响；因此,关注和粉丝的影响方向、影响范围是不同的.
而从地理视角来看,则可以将城市理解为网络社区中的节点,将城市间的好友关系理解为网络社区中节点间的信息流,便于分析一个强关系和弱关系存在的状态,从而构建起基于网络社区的城市网络体系.本文首先通过一定筛选标准,选取云南省昆明市为代表城市,进而利用新浪微博网站统计出昆明市主要区域的微博用户.然后,统计选取微博用户的好友关系及其地理空间数据,并加以统计和计算,构建基于信息的城市网络空间结构.
（2）数据采集方法
研究以选取的昆明市五个直辖区为据点,分别在各个直辖区中选取20个新浪微博用户作为研究样本.这些样本需满足以下3个条件：一是用户位于所选区域.二是用户为普通个人,而非“名人”,并在选取中选取各行各业、不同层次、不同领域的用户,力求真实的采集用户数据.三是用户为活跃用户,其粉丝和关注数量均在150以上,月发送微博数大于10条.最终,借助新浪微博中的“*”应用模块,在2017年12月4日采集数据,共获取了5个区域的100个新浪微博研究样本.由于数据信息量大,通过编制爬虫程序采集这100个研究样本的粉丝、关注用户的微博身份证（ID）,找出微博用户并记录其地理信息数据.通过运行程序,共统计得到13597条有效好友关系数据.
（3）数据计算方法
通过借鉴Taylor所提出的世界城市网络研究方法和中国城市网络特征的计算方法等综合考虑,拟定下列算法.
第一,将收集到的数据标准化,其计算公式为：
其中,X"ij表示数据标准化之后区域i位于区域j中的好友数量,戈为获取的区域i位于区域j中的好友数量,∑jXij为区域i在各个区域j中的好友数量之和.
第二,计算区域对外连接度,主要用于反映区域在网络体系中的区域等级,公式如下：
Ni等于∑jX"ij-X"ii
其中,Xiji为区域i的好友中位于区域j的好友标准化值,Xij即为区域i中的同区域好友标准化值,Ni即区域的对外连接指数,反映了区域i在网络中其他区域的好友关系中所占比例之和..
第三,计算区域的网络连接度,反映城市区域间在网络中的信息联系紧密程度.公式如下：
其中X"ij為区域i的好友中位于区域j的好友标准化值,Xji为区域j的好友中位于区域i的好友标准化值,r为区域i,j间的网络连接度,maxj（rij）计算所得网络连接度中的最大值；R即为最后城区i和区域的网络连接度标准化值.
网络空间论文参考资料：
结论：信息技术影响下昆明市区域城市网络空间特征为关于本文可作为相关专业网络空间论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文网络空间的特点有哪些论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
