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)社會科學研究方法中的問卷調(diào)查、深度訪談，以及計算社會科學中的大數(shù)據(jù)文本分析方法。分別對用戶身份建構(gòu)意愿、身份建構(gòu)策略、社交網(wǎng)絡(luò)特殊用戶身份(機器人、水軍、意見領(lǐng)袖)進行了全面的梳理和分析，并使用當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深度學習等)，通過對微博平臺上的用戶數(shù)據(jù)計算，完成了用戶聚類分析與群體畫像、話題集中度分布討論，以及深度學習方法識別特定類別用戶的嘗試。