本書聚焦于社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶“身份”，融合使用了傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)研究方法中的問卷調(diào)查、深度訪談，以及計(jì)算社會(huì)科學(xué)中的大數(shù)據(jù)文本分析方法。分別對(duì)用戶身份建構(gòu)意愿、身份建構(gòu)策略、社交網(wǎng)絡(luò)特殊用戶身份(機(jī)器人、水軍、意見領(lǐng)袖)進(jìn)行了全面的梳理和分析，并使用當(dāng)前主流的自然語言文本處理方法(LDA主題模型、Kmeans聚類、概率模型、BERT深度學(xué)習(xí)等)，通過對(duì)微博平臺(tái)上的用戶數(shù)據(jù)計(jì)算，完成了用戶聚類分析與群體畫像、話題集中度分布討論，以及深度學(xué)習(xí)方法識(shí)別特定類別用戶的嘗試。