本书聚焦于社交网络中的用户“身份”，融合使用了传统社会科学研究方法中的问卷调查、深度访谈，以及计算社会科学中的大数据文本分析方法。分别对用户身份建构意愿、身份建构策略、社交网络特殊用户身份（机器人、水军、意见领袖）进行了全面的梳理和分析，并使用当前主流的自然语言文本处理方法，通过对微博平台上的用户数据计算，完成了用户聚类分析与群体画像、话题集中度分布讨论，以及深度学习方法识别特定类别用户的尝试。

吕宇翔，清华大学新闻与传播学院副教授、博士生导师，清华大学国家文化产业研究中心副主任，新媒体传播研究中心主任助理，中国新闻史学会网络传播研究委员会副会长。主要研究方向为新媒体传播、计算社会科学、数字创意产业。在国内外相关领域发表学术论文数十篇，多篇文章被CSSCI收录；出版专著、编著、译著四部。主持国家社科基金项目1项，国家社科基金重大课题子课题3项以及十余项国家、省部级纵向课题和各单位横向委托课题的研究工作。

绪论 社会科学研究的三组概念
0.1 个体与群体
0.2 身份与连接
0.3 虚拟与现实
第1章 社会科学中的身份研究
1.1 “我是谁”的永恒追问：不同学科视域下的身份研究
1.2 “我”与社会：自我身份与社会身份的认同与建构
1.3 身份的“建构”
第2章 以“身份”为核心的研究设计
2.1 网络社会研究的几条脉络
2.2 不同角度的社交网络研究
2.3 以“身份”为核心的网络社会研究
第3章 社交网络演进与用户身份建构变迁
3.1 社交网络的七个特性
3.2 社交网络的演进与身份建构的变迁
3.3 社交网络与用户身份的演进特征
第4章 不同社交网络平台的用户身份的建构特征
4.1 国内主要社交网络平台
4.2 国外主要社交网络平台
第5章 微博用户的身份构建意愿
5.1 问卷数据采集
5.2 微博用户身份构建的总体情况
5.3 控制变量分析
5.4 本章小结
第6章 人生转型语境中的身份构建
6.1 成人初显期的“新社会人”
6.2 人生转型期的“身份”与自我呈现
6.3 访谈与编码
6.4 “新社会人”的社交网络身份构建策略
6.5 本章小结
第7章 计算社会科学视野下的用户身份
7.1 社交机器人研究
7.2 网络水军的社交参与
7.3 意见领袖的影响力
7.4 多模态及跨平台用户数据分析
第8章 基于微博大数据的社交网络用户身份分析
8.1 数据获取总体情况
8.2 微博数据的聚类分析和群体画像
8.3 用户的话题集中度分析
8.4 基于深度学习的用户身份识别
第9章 用户身份与网络社会结构
9.1 研究发现
9.2 研究方法讨论
9.3 不足与展望
参考文献
附录
附录1：关于微博使用及网络身份的调查问卷
附录2：社交网络身份构建访谈提纲