随着信息时代的到来,微博等网络社交媒体蓬勃发展,成为信息传播的主要渠道,并吸引了大量用户参与其中。企业的推广方法也在逐步地由传统的纸质广告向电脑、手机终端等新兴媒体平台转化,因此微博营销便成为了众多企业最主要的推广方法之一。企业进行微博营销想要获得良好的营销效果,更是离不开用户大量有效的转发扩散。同时,由于信息的互联互通和升级更迭,使得海量在线信息数据呈井喷式增长。所以,在网络信息超载的营销环境下,有效的转发信息行为更易对品牌宣传、用户粘性等产生作用。因此,如何促使用户转发的营销微博信息具有更高的影响力成为亟需深入研究的课题。为使企业在较短的时间内快速获取有效信息,收获良好的营销效果,本文针对微博营销下用户高影响力转发行为的影响因素展开了研究。首先,本研究运用Cite Space梳理了相关研究领域的经典文献,并综合利用文献研究法,总结了大量文献中有关于微博营销和用户转发行为内容的研究,并概括总结了在微博营销下用户对高影响力转发行为的定义和特征,为后面对有关内容研究提供了理论基础。接下来,通过对企业微博营销现状和用户行为进行大数据统计,从表层和深层两个大角度出发,深入探讨影响企业微博营销下用户高影响力转发的各种因素,具体从营销微博被高影响力转发时参与用户的特征、微博信息层面以及营销微博拓扑结构特征、节点等方面进行分析。然后,本研究运用“八爪鱼”爬虫软件,对“小米手机”相关账号的营销微博信息进行了抓取,并通过Python编写的程序抓取所需的用户数据。接着,根据前期的理论基础,对数据进行梳理筛选,运用Python的Snow-NLP工具包对微博信息进行文本挖掘,计算出了所抓取的营销微博的情感分值,并整理所需好数据。最后,对数据运用统计分析、社会网络分析等方法分析,构建回归模型和ERGM模型,探析营销微博下用户高影响力转发行为的影响因素。运用STATA16软件,对所得的数据进行分析,做了相关性分析、多重共线性分析与回归分析,并利用R语言编程得到了ERGM模型参数估计与拟合优度检验。根据探索研究,本文最终得到如下结论:就表层特征而言:在用户特征层面,用户认证数量、用户中女性占比、用户的转发活跃度均对营销微博下用户的高影响力转发行为有正向的作用。就微博信息而言,文本的情感,微博内容含抽奖、URL、图片、视频均会对营销微博下用户的高影响力转发行为产生影响,而营销微博发布的时间,营销微博含明星效应以及@标识并不能影响用户高影响力转发行为。就深层特征而言:在营销微博转发网络自结构方面,边的关系、简单2-路径和传递性都出现负的显著效应。在节点属性方面,认证用户产生高影响力转发行为的门槛较一般的用户更高。节点用户的关注数/粉丝数越多,越容易引起他人转发。上下节点用户性别的异同不影响用户高影响力转发行为。