一、简介

营销策略在组织成功中的作用和重要性已得到广泛认可。营销策略在塑造组织与其环境（尤其是客户）的互动方面发挥着关键作用。随着时间的推移，营销及其策略已经受到当时流行技术的显着影响。信息技术的出现和快速发展带来了营销策略的彻底转变。因此，许多生产、服务和其他组织现在设计和开发营销策略，以有效地利用这些技术带来的竞争优势。

在线市场中的客户行为与实体市场中的客户行为显着不同。因此，组织必须深入了解在线市场及其独特特征，才能制定有效的战略并获得竞争优势。随着广告竞争的加剧，品牌在吸引消费者注意力、有效传达信息并说服他们购买方面面临着挑战（Gallino et al., 2023）。然而，随着越来越多的人被网络领域所吸引，互联网的广泛普及和持续增长为数字领域的营销人员创造了一个充满希望的机会（Rappaport，2007）。

病毒式营销是科技时代一种突出的营销策略和模式。它建立在口碑营销的概念之上，即消费者分享他们对产品或公司的个人体验（Yeoh 等，2013）。“病毒式营销”一词最初由 Hotmail 的 Steve Jurvetson 和 Tim Draper 于 1997 年提出（Phelps et al., 2004）。这种创新方法利用社交网络和在线平台的力量来扩大营销活动的影响力和影响力。病毒式营销活动成功的关键是让公司的网络和联系人为此付出艰苦的努力，向朋友和同事推荐和分享公司的促销优惠，而他们又将其推荐给他们的朋友等等。有效的病毒式营销活动可以以惊人的速度将公司的营销信息传达给数千甚至数百万潜在客户。当韩国流行歌星 Psy 的“江南 style”视频于 2012 年在 YouTube 上发布时，没有人能够估计这首歌和视频在 YouTube 频道上的传播速度。几个月内，全球近 30 亿人在 YouTube 上观看了该音乐视频（霍伦森，2020）。

尽管研究人员普遍同意病毒式营销的概念，但所提供的定义略有不同。病毒式营销可以定义为一个人向另一个人自愿分享引人注目的品牌信息，目的是影响和说服接受者通过互联网进一步传播该信息（Porter & Kramer，2006）。另一方面，Howard (2005)将病毒式营销描述为利用社交网络提高品牌知名度或通过病毒式流程实现各种公司目标（包括销售增长）的营销技术（ Sharma & Sharma，2015）。这些定义强调了病毒式营销在利用在线网络的潜力来放大品牌信息和实现营销目标方面的力量。

尽管病毒式营销广泛流行，但人们对其影响因素的了解仍然有限，特别是在社交媒体背景下。病毒式营销活动的成功取决于发送者将接收者转变为积极推动者的能力（Borges-Tiago 等，2019）。近几十年来，组织越来越关注环境问题，这已成为一个重要的关注领域。这凸显了组织不断变化的优先事项以及在营销策略中考虑环境因素的必要性。

近几十年来，环境问题的突出导致采用环境保护制度的组织数量大幅增加（Lee，2017）。绿色营销不仅仅包括内部运营，例如环保产品的生产。它还涉及考虑客户和社会的需求，他们越来越需要环保产品（Cherian & Jacob，2012）。虽然组织仍然需要绿色营销策略，但其有效性已变得至关重要（Park & Ha，2012）。这凸显了制定有影响力的绿色营销策略的重要性，这些策略符合客户的需求并有助于环境的可持续发展。

公司有几个令人信服的理由接受绿色营销，包括遵守环境压力、获得竞争优势、提升形象、获得新的市场机会以及增加产品价值。Chen（2010）断言，绿色营销可以提升品牌独特的无形价值。为了确保绿色营销工作的有效性，企业必须将绿色营销目标与组织竞争力、利益相关者关注和业务活动相结合（Chen＆Chen，2019）。这种整体方法确保了绿色营销举措的质量和成功，使公司能够从可持续和环保意识实践中获益。

近几十年来，环境问题已成为组织的一个重要关注点（Fernández 等，2003）。环境问题的突出导致采用环境保护制度的组织数量大幅增加（Lee，2017）。污染是资源利用效率低下的结果（Sun et al., 2021）。随着城市化进程不断加快，各国政府越来越重视气候变化和环境保护（Chen et al., 2023）。这些因素凸显了应对环境挑战日益重要，以及组织和政府共同努力的必要性。

增强顾客对绿色产品的了解对于绿色营销的成功至关重要（Reddy et al., 2023）。此外，促进个人的环保行为有助于提高绿色营销工作的有效性（Do Paco 等人，2019）。与传统大众媒体活动相比，病毒式营销活动具有多种优势，其中最重要的优势是针对特定客户群体的能力。这是因为社交媒体平台上的交流通常是由共同兴趣驱动的（Razmerita 等人，2016）。鉴于技术的快速发展和社交网络的日益普及，社交媒体为实施成功的绿色营销策略提供了一个有前景的平台。

病毒式营销是一种强大的营销技术，它利用现有的社交网络，通过类似病毒的过程快速提高产品知名度。这种方法通过口碑营销在网上传播，利用互联网快速接触到很多人。尽管环境问题非常重要，但不幸的是，组织对绿色营销的采用进展缓慢。然而，病毒式营销是一种有效的工具，可以用来加速绿色营销工作，以低成本广泛推广绿色产品。通过利用病毒式营销的潜力，组织可以利用社交网络的力量来促进环境的可持续性并推动环保产品的采用。

近年来，信息访问的扩展以及用于存储和处理大规模数据的先进工具的开发引发了专注于分析现实场景中信息传播动态的研究激增。这项研究旨在更深入地了解导致现有模型在解释这些动态方面成功或失败的因素。于是，一种新的信息传播模式被提出，即主动病毒式营销模式。这种模式更符合商业公司的要求，因为它强调需要持续的营销投资才能有效推广其产品（Dwivedi et al., 2021）。通过采用这种主动的病毒式营销模式，公司可以增强营销策略并利用信息传播的力量在推广产品和接触目标受众方面取得更大的成功。

病毒式营销中信息传播的动态性可以将产品快速介绍给大量受众，从而促进更快的客户反馈。随着社交网络的兴起，病毒式营销已成为推广各种产品的一种有前景的方法。然而，有限的研究集中在绿色产品的病毒式营销上。

虽然研究探讨了绿色产品的接受度、购买原因以及环保行为，但很少有人关注病毒式营销在这方面的应用。主动病毒式营销与传统方法相比具有优势，但尚未用于宣传绿色产品。这可能归因于主动病毒式营销计算的复杂性，而这些计算在很大程度上仍然是理论上的。此外，尽管个人在传播病毒式传播信息方面发挥着至关重要的作用，但他们对主动病毒式营销算法的影响尚未得到充分解决。

1.1. 研究目的

本研究调查并提出了一种利用主动病毒式营销来推广绿色产品的方法。本研究解决了传统病毒式营销方法的局限性，并探讨了主动病毒式营销在推广绿色产品方面的潜在好处。通过研究影响人们购买绿色产品意愿的因素以及其他人对其购买决策的影响，本研究旨在深入了解主动病毒式营销在提高产品接受率方面的有效性。此外，本研究旨在通过使用人口统计数据对客户进行分类，提出一种更有效的方法，从而克服与主动病毒式营销相关的计算挑战。最终，

1.2. 目标

1）利用主动病毒式营销来调查性别在绿色产品营销中的作用。

2）研究学位在利用主动病毒式营销的绿色产品营销中的作用。

3）利用主动病毒式营销研究年龄在绿色产品营销中的作用。

4）利用主动病毒式营销方法研究人们最喜欢的社交网络在绿色产品营销中的作用。

1.3. 主要研究问题

使用主动病毒式营销方法营销绿色产品时，如何根据价值对人们进行分类？

1.4. 子研究问题

1）在活跃的病毒式营销背景下，性别在多大程度上影响人们购买绿色产品的意愿？

2）在活跃的病毒式营销背景下，年龄在多大程度上影响人们购买绿色产品的意愿？

3）在活跃的病毒式营销背景下，学历在多大程度上影响人们购买绿色产品的意愿？

4）在主动病毒式营销的背景下，性别、年龄、学历这三个因素中哪一个对人们购买绿色产品的意愿影响最大？

5) 在使用积极的病毒式营销购买绿色产品的背景下，性别在多大程度上影响人们对社会影响的敏感度？

6) 在使用积极的病毒式营销购买绿色产品的背景下，年龄在多大程度上影响人们对社会影响的敏感度？

7）在使用主动病毒式营销购买绿色产品的背景下，学历在多大程度上影响人们对社会影响的敏感度？

8）在利用主动病毒式营销购买绿色产品的背景下，性别、年龄和学历这三个因素中哪一个对人们对社会影响的敏感度影响最大？

2。文献综述

主动病毒式营销是一种创新方法，它使用算法来识别社交网络中有影响力的个人并向他们传播消息（Sela 等人，2018）。目标是创造连锁效应，快速有效地惠及众多人群。另一方面，绿色营销涉及推广环保或可持续的产品或服务（Arseculeratne & Yazdanifard，2014）。绿色营销活动通常强调产品的环境优势，例如减少能源消耗或使用回收材料。因此，积极的病毒式营销可以作为推广绿色产品的有效工具（Nekmahmud 等人，2022）。通过瞄准社交网络中有影响力的个人，企业可以生成一系列消息，传达给已经对绿色产品感兴趣的潜在客户。

使用积极的病毒式营销来推广绿色产品具有多种好处，包括：

· 影响范围：主动病毒式营销能够快速有效地将信息传播给大量受众（Sela 等人，2018）。这对于绿色产品尤其有价值，因为绿色产品的目标受众可能比传统产品更窄。

· 可信度：社交网络中个人分享的消息通常被认为比传统广告更可信（Arseculeratne & Yazdanifard，2014）。这对于绿色产品至关重要，因为绿色产品有时被认为比传统产品更昂贵或效率更低。

· 参与度：主动病毒式营销比传统广告更能吸引消费者（Rollins 等人，2014b）。这对于绿色产品尤其重要，因为消费者可能对这些产品表现出更大的热情和兴趣。

· 有几个因素会影响病毒式营销活动的有效性，包括：

· 内容质量：通过积极的病毒式营销活动共享的内容必须是高质量、信息丰富且有吸引力的（Sela 等人，2018）。消费者更有可能分享他们认为有趣且有价值的内容。

· 目标受众：积极的病毒式营销活动应针对适当的受众（Rollins 等人，2014a）。企业必须确定最有可能对其绿色产品感兴趣并且倾向于在社交网络中分享信息的个人。

· 社交媒体平台选择：应在适当的社交媒体平台上执行积极的病毒式营销活动（Rollins 等，2014a）。企业需要确定目标受众最活跃的平台。

· 然而，主动病毒式营销也带来了挑战，例如：

· 识别有影响力的个人：企业必须能够识别社交网络中有影响力的个人，以便通过积极的病毒式营销活动有效地瞄准他们（Sela 等人，2018）。这可能是一项具有挑战性的任务，需要透彻了解目标受众和社交媒体网络。

· 成本：活跃的病毒式营销活动可能成本高昂，因为它们需要对活动开发和执行进行投资（Rollins 等人，2014a）。

· 潜在的负面反馈：执行不力的病毒式营销活动可能会导致消费者的负面反馈，从而可能损害企业声誉并阻碍未来的绿色产品营销工作（Sela 等人，2018）。

2.1. 病毒式营销

病毒式营销是一种创建和分发内容的营销策略，其目的是快速、广泛地传播，类似于病毒的传播。这种方法利用社交网络和在线平台来扩大营销信息的影响力和影响力。病毒式营销的主要目标是引起轰动并刺激口碑推广，最终提高品牌知名度、增加客户参与度以及产品或服务的采用（Wilson，2000）。

在病毒式营销中，内容本身经过精心设计，具有高度可分享性和吸引力，通常包含幽默、情感、惊喜或争议等元素（Berger，2013）。当个人遇到此类内容时，他们被迫在社交网络中分享，从而导致其影响力和曝光度呈指数级增长。有机的共享和分发将信息的覆盖范围远远超出了最初的目标受众。

病毒式营销活动可以以多种形式表现，包括视频、图像、模因、互动游戏和社交媒体挑战（Hennig-Thurau 等，2013）。社交媒体平台、在线社区和电子邮件共享是传播病毒式内容的常见渠道。通过创建与目标受众产生共鸣的引人注目的内容，病毒式营销可以产生大量的注意力、参与度和品牌曝光度，而且与传统广告方法相比，成本通常相对较低（Bampo 等，2008）。

然而，并非所有营销活动都能取得病毒式成功。病毒式营销的成功取决于多种因素的结合，包括内容的质量和相关性、时机、目标以及受众的分享意愿（Kaplan & Haenlein，2011）。然而，如果执行得当，病毒式营销可以产生显着的品牌知名度并对消费者行为产生深远的影响。

2.1.1. 病毒式营销的优点和缺点

病毒式营销的优点：

1）成本效益：事实证明，病毒式营销比电视网络和平面广告等传统广告方法更具成本效益，因为它消除了昂贵的媒体费用和实物发行的需要。

2）社交媒体的影响力：病毒式营销利用社交媒体平台的活跃用户群，尤其是年轻一代，他们比传统广告更容易受到影响者广告的影响（Duffett，2017）。

3）隐藏的营销机会：病毒式营销可以采用隐藏的营销技术，在不明确披露其经济动机的情况下影响力推销产品。这种方法创造了一种真正认可的感觉，提高了其有效性（Ekström & Hjort，2009）。

病毒式营销的缺点：

1）缺乏控制：病毒式营销活动一旦向广大受众发布，本质上就缺乏控制。用户发现的错误或批评变得难以逆转，可能会影响公司的品牌形象（Cruz & Fill，2008）。

2) 失去对分发和接收者的控制：病毒式营销活动失去了对促销信息的分发和接收者身份的控制。内容的传播是由个人和团体驱动的，这可能会导致信息到达非预期或不相关的受众（Miller & Lammas，2010）。

2.1.2. 病毒式营销基础知识

病毒式营销遵循六项基本原则来取得最大成功（Wilson，2000）：

1) 免费产品或服务：提供免费商品或服务以换取共享信息可以吸引潜在客户并刺激增长。

2) 无忧共享：在在线平台上促进轻松的内容共享可确保最大程度的覆盖范围，首选简洁的消息。

3) 可扩展性：保持足够的服务器容量对于处理口碑广告产生的流量和需求的增加至关重要。

4）利用激励因素：将兴奋、流行、喜爱和理解等元素融入广告信息中，可以提高广告效果。

5）利用现有网络：在社交网络中分享病毒式内容可以扩大信息传播。

6）利用资源：利用流行的社交媒体平台利用其基础设施和影响力，扩大活动的受众。

2.1.3. 病毒式营销中的情感

病毒式营销信息中传达的情感对其成功至关重要（Fill & Turnbull，2019）。以下是驱动病毒行为的六种关键情绪状态（Duhachek 等，2007）：

1）惊喜：营销信息中的意外元素会对受众产生重大影响，但将惊喜与其他情绪结合起来会更有效。

2) 快乐：快乐是一种积极的情绪，常用于营销，以创造有趣且互动的品牌形象或推广可增强消费者幸福感的产品。

3）不适：不适是一种负面情绪，可以引起对不幸事件的快速反应。然而，平衡不适与变革的希望对于持续参与至关重要。

4）愤怒：愤怒是另一种负面情绪，可能会在营销信息中引发强烈反应，尤其是对感知到的不公正行为的反应。它通常会产生短期影响。

5）恐惧：恐惧经常用于营销活动，特别是在政治背景下。它可以唤起人们对解决感知到的威胁的短期承诺，但其使用需要谨慎。

6）厌恶：厌恶是针对特定受众，特别是男性，并强调叛逆或不顺从。男性比女性更倾向于分享更多包含恶心笑话的信息。

2.1.4. 促进病毒式营销的外部驱动因素

病毒式消息传播的速度很大程度上受外部因素影响。一个主要驱动因素是媒体平台或拥有大量追随者的流行互联网名人对内容的认可（Berger & Milkman，2012）。一个著名的例子是 Reddit，这是一个在线中心，用户可以在特定社区内共享各种主题的内容（Reddit 的分析研究，2018））。例如，Reddit 的 r/AskReddit 社区邀请不同领域的专家提出各种问题并获得答案。这些答案的可见性取决于其基于相关性、合理性和娱乐价值的排名。Reddit 每月拥有 3.3 亿活跃用户和 138,000 个社区，在 Reddit 的首页获得一席之地可以向数百万人展示内容，从而扩大其影响范围（Pandrekar 等，2018）。

另一个例子是 YouTube 观看次数最多的视频部分，它充当趋势内容的存储库，包括病毒式营销剪辑等意想不到的条目。该列表的选择标准包括广泛的吸引力、避免误导性或标题诱饵内容、覆盖不同的全球主题以及新颖性。还考虑了观看次数、观看加速率、观看来源和视频寿命等因素。然而，剪辑哪些视频的最终决定权在于节目组。这些外部力量，例如 Reddit 的跟风效应和 YouTube 的观看次数最多的列表，在加速病毒式营销信息的传播方面发挥着重要作用（Kwon & Park，2023）。

2.1.5。成功的病毒式营销活动

在过去的十年中，出现了许多成功的病毒式营销活动，凸显了在线营销的有效性。然而，仅仅根据有形的成就来量化病毒式营销活动的成功会带来挑战，因为成功是主观的，取决于背景和预先确定的目标。因此，成功可以通过对受众理解的影响来衡量，具体研究中访谈设计阶段进行的搜索数量就证明了这一点（商业词典，2018）。

几项非常成功的病毒式营销活动获得了巨大的关注，在 Facebook 和 YouTube 等平台上积累了数百万次观看次数。墨尔本地铁 2012 年推出的“愚蠢的死亡方式”是成功的病毒式营销活动之一。该活动利用引人入胜的音乐视频来提高人们对地铁安全的认识。它在 YouTube 上获得了惊人的 1.65 亿次观看次数（YouTube 营销，2023 年）。此外，ALS 冰桶挑战是另一个值得注意的病毒式营销活动。该活动旨在为 ALS 研究筹集资金，已筹集到 1.15 亿笔捐款，覆盖全球超过 4.4 亿人（YouTube 营销，2023 年））。这些例子展示了病毒式营销活动在吸引广泛受众、产生显着参与度和产生持久影响方面的力量。

2.1.6。病毒式营销领域的相关框架

为了全面了解病毒式营销，研究基本的营销框架和理论至关重要。研究人员开发了结构化访谈，以探索既定营销理论对在线平台和用户社区的适用性（Fill & Turnbull，2019）。一个值得注意的框架是波特的竞争优势理论，该理论分析了各种商业策略并强调企业与行业内竞争对手相比的相对地位。可持续的竞争优势可以通过成本领先或差异化来实现，而聚焦战略则针对特定的细分市场（Fill & Turnbull，2019）。

在病毒式营销的背景下，聚焦和差异化至关重要。创造价值并提供超越竞争对手的引人入胜的内容，可以提高曝光率和受众参与度。通过制作符合受众兴趣的有价值且引人入胜的内容来使自己脱颖而出至关重要（Fill & Turnbull，2019）。此外，创意营销传播也起着至关重要的作用。创意广告通过挑战期望和推广创新理念来吸引受众注意力并提高活动效果。独特性和相关性是根本，独特的广告可以带来更深入的认知处理、增加接受度和重访率。相关性确保活动对受众有意义。了解文化方面和环境创造力在网络环境中至关重要。文化叙事（例如模因）对病毒式营销活动的成功有重大影响。创造力在决定广告影响和内容共享的可能性方面发挥着至关重要的作用（Fill & Turnbull，2019）。

2.1.7. 病毒式营销中的信息传播模式

数学模型已被流行病学家广泛用于研究疾病的传播、预测未来的疫情爆发以及制定有效的流行病控制策略（Anderson & May，1992））。这些模型在了解疾病爆发方面的成功导致了它们在其他领域的应用，包括新产品的采用和信息的传播。社交网络中信息传播的动态一直是广泛研究的主题，因此提出了许多数学模型来阐明这些动态。信息传播的一个重要方面是识别有影响力的节点，以最大限度地提高网络内产品或想法的接受度。患病率模型通常分为两种类型：集体模型和个体模型。集体模型考虑了整个相互关联的社会，其中各个组成部分之间可能发生相互作用和传染。反过来，Sela 等人，2018）。

集体模型假设一个完全相互关联的群体，其中任何一对个体都可以互动并传播信息。这意味着在沟通和互动的可能性方面人口是同质的。这些模型允许观察各种集体现象，例如不同过渡时期的人口规模和扩张速度（Anderson等，1992）。展开计算最实用的模型之一是 SIR 模型（Anderson 等人，1992）。该模型将人群分为三组：易感人群、感染人群和康复人群。SIR 模型可用于模拟病毒式营销活动的传播，将易受影响的人群视为个体，将消息视为感染，将恢复的人群视为已看到该消息但不再对此感兴趣的个体。

基于个体的模型假设一个网络结构描述个体（网络节点）之间的潜在交互（网络边缘）。与集体模型相反，个体只能被网络中的邻居感染，而不能被感染群体中的任何成员感染。线性阈值模型（Granovetter，1978；Kempe 等，2003）是一种基于个人的基本模型，用于描述社交网络上的信息传播。另一种经过深入研究的基于个体的信息传播模型是独立级联模型（Goldenberg et al., 2001）。Bass-SIR模型是一个值得注意的基于人的模型，由Fitch于2016年提出（Mahajan et al., 1990）。各种研究中均采用了独立的线性和级联阈值模型。此外，多年来，已经提出了几种技术来使这些模型适应特定情况。肯佩等人。(2003)引入了两种模型，将它们组合成一个统一的框架。

2.1.8. 关于病毒式营销，最大化社交网络中的信息渗透

影响者节点的识别对于最大化社交网络内的信息传播起着至关重要的作用（Sela et al., 2018）。目标是战略性地激活节点子集（称为种子），以在整个网络中实现尽可能高的病毒传播。已采用各种模型和优化技术来定义此目标，例如在给定时间或预算限制内最大化接收器数量，或最小化达到特定接收器数量所需的操作（Ye 等人，2022））。在现代营销中，社交网络被广泛用于分析市场和制定有针对性的广告策略。与传统的广泛营销方法不同，社交媒体分析侧重于微观细分并使用有关个人用户的详细信息（Edlinger，2014）。其目的是利用病毒传播过程，通过有针对性的说服来影响舆论（Sela et al., 2018）。

影响者节点的识别仍然是一个活跃的研究领域。尽管某些节点基于历史数据是有效的，但任务并不总是简单的。最近的研究探索了使用机器学习的新算法和模型，特别是在网络科学领域。机器学习算法可以根据历史数据进行训练，以学习给定网络内的信息传播模式，从而识别有影响力的节点。网络科学提供了考虑社交网络复杂结构的模型，从而更准确、更有效地识别有影响力的节点（Sun et al., 2023）。

1) 初始节点选择以获得最大影响

社交网络中有影响力的节点的识别依赖于基于网络的指标，例如中心性度量。度、PageRank、介数中心性和特征向量中心性等指标根据节点的连接来量化节点的重要性。然而，基于程度的衡量标准有其局限性，因为它们只考虑近邻的影响而忽略了更高程度的联系。早期影响者策略的有效性不仅取决于网络拓扑，还取决于信息传播动态。肯佩等人。(2003)使用线性阈值和独立级联模型研究了最大渗透问题。他们证明了问题的复杂性，并引入了计算量大的贪婪算法，该算法提供了近似最优解。

贪心算法是一种简单直接的影响者识别方法。它的工作原理是首先选择一些具有高中心性度量的节点，然后迭代选择最有可能影响所选节点的节点（Chen et al., 2010）。然而，贪心算法可能效率低下且不准确，特别是对于大型网络。CELF 和 CELF++ 是贪婪算法的改进版本，解决了其一些局限性。CELF使用了更复杂的方法来评估节点的影响力，而CELF++则通过使用更高效的数据结构进一步提高了CELF的效率。实验评估表明，CELF和CELF++在准确性和效率方面优于贪心算法。例如，一项研究戈亚尔等人。(2011)发现 CELF++ 比贪婪算法快 10 倍，同时达到了相当的精度。

其他算法，例如Chen 等人提出的算法。(2010)等人也提出了提高贪心算法效率的方法。然而，CELF 和 CELF++ 是用于影响者识别的两种最流行且经过充分研究的改进贪婪算法。

研究人员还专注于在预算内最大化影响或最小化感染特定数量节点所需的操作数量。这些问题被认为是 NP 困难问题，但已经提出了具有小误差的改进贪心算法。还设计了高效的算法，通过感染整个网络来实现全覆盖。肯佩等人。(2003)确定了最大渗透问题中的三个维度：初始激活节点的数量、扩散过程结束时预期的活动节点数量以及扩散过程所需的时间。通过优化其中一两个维度，近似算法可以有效地解决问题。选择一组初始个体以产生最大影响是一项复杂的任务，需要各种方法和算法。方法的选择取决于特定的网络、期望的结果和可用的资源。尽管如此，近年来已经取得了重大进展，为识别社交网络中有影响力的节点提供了有效的算法。

2）最大化渗透率的自适应策略

虽然大多数关于社交网络中信息扩散的研究都集中在当所有节点在开始时同时激活时选择节点子集以最大化激活节点的总数，但最近的研究引入了随着时间的推移扩大节点选择的自适应策略。这些策略评估每个节点在每个时间步对总体采用率的贡献。有两个步骤的框架可以最大限度地发挥影响力。第一步涉及选择用于激活的初始节点，而第二步涉及在每个时间步选择附加节点以最大化后续步骤中的激活。作者引入了一个中间状态“可用”，它表示邻居处于活动状态的节点。第一步的目标是选择在第二步中最大化可用节点数量的节点（赵等人，2020）。

级联模型是社交网络中信息传播的流行模型。在该模型中，当其邻居被激活时，节点以一定的概率被激活。然而，在实践中，节点激活可能会以一定的概率失败。为了应对这一挑战，Tang & Wu（2017）提出了级联模型的自适应策略。在他们的策略中，选定的初始节点随着时间的推移分批发布。每一批发布后，作者在为下一批选择节点时会考虑之前的感染尝试。这有助于提高信息的整体采用率。

通过考虑社交网络的动态性质并随着时间的推移调整节点选择过程，自适应策略比传统策略具有优势。通过不断评估所选节点的影响并纳入新信息，自适应策略可以更有效地最大化信息渗透。

总体而言，社交网络中信息渗透最大化的领域正在迅速发展。研究人员正在开发创新的算法和策略，利用机器学习、网络科学和自适应方法来识别有影响力的节点并优化信息的传播。这些进步对各个领域都有影响，包括营销、公共卫生和社会活动，在这些领域，有效的信息传播对于实现预期结果至关重要。

2.1.9. 病毒式营销的类型

病毒式营销活动可以分为两种不同的类型：主动和被动（Berger，2013）。这些类别概述了发起和传播病毒式内容的不同方法：

· 积极的病毒式营销活动涉及营销人员或企业有意推广病毒式内容。营销人员采用各种策略，例如制作引人入胜的视频、发起社交媒体活动或与有影响力的人合作，以扩大内容的影响力和影响力。这种深思熟虑的战略方法鼓励个人积极分享和参与内容。

· 当病毒式内容在没有营销人员或企业直接参与的情况下有机、自主地传播时，就会发生被动式病毒式营销活动。在这种情况下，内容本身就具有固有的可分享性，能够引起受众的共鸣，促使他们愿意分享。被动病毒式营销活动的成功通常取决于内容的吸引力，无论是娱乐性、情感影响力还是实用性。当内容引起观众的共鸣时，他们会自发地在自己的网络中分享，从而导致病毒式传播。

主动和被动病毒式营销方法都可以有效地产生轰动并提高品牌知名度。主动病毒式营销使营销人员能够更好地控制内容及其分发，使他们能够积极发起和推广内容以实现预期结果。相反，被动病毒式营销依赖于内容固有的可共享性和吸引力，使其能够自然传播并在无需直接干预的情况下获得吸引力。然而，这并不意味着营销人员在被动病毒式营销活动中完全被动。他们仍然可以战略性地规划和优化其内容，以最大限度地提高其病毒式传播。

2.2. 积极的病毒式营销模式

主动病毒式营销模式是企业快速向大量受众传达信息的高效策略。这些模型利用了社交网络的力量和个人的影响力。该过程涉及识别关键人物（称为“种子”），他们与网络共享信息或产品，从而引发共享的连锁反应。这种指数级传播有助于实现各种目标，例如提高品牌知名度、产生潜在客户、促进销售以及推出新产品或服务。实施主动病毒式营销模式比传统营销活动更具成本效益，因为它主要涉及识别和培育有影响力的个人。然而，识别正确的种子并开发引人入胜的信息或产品对于成功至关重要（范登布尔特，2011）。

2.2.1. 主动病毒式营销的最大渗透率

在病毒式营销模式中最大化信息传播是一项具有挑战性的任务。为了解决这个问题，研究人员提出了SSH算法。该算法选择网络中最有影响力的节点并迭代激活它们，在每一步后重新计算节点的影响力分数。虽然 SSH 算法有效，但对于大型网络来说计算成本可能很高（Goyal 等人，2011）。

- 模型描述：识别影响者的评分公式：

病毒式营销方法使用评分公式来识别最有影响力的个人。该公式结合了个人影响力（他们采用产品或服务的可能性）和社会影响力（采用类似产品或服务的同行的影响力）。社会影响力得分有助于识别对同龄人影响最大的个人（Ahlberg，2018）。

2.2.2. 阿希模型

阿希从众实验由所罗门·阿希 (Solomon Asch) 在 20 世纪 50 年代进行，研究了社会压力如何影响人们遵从多数意见的倾向。参与者被要求比较线条的长度，而同盟者故意给出错误的答案。实验表明，大约 32% 的参与者至少同意一次不正确的多数意见，并且大约 75% 在 12 次试验中至少同意一次（Asch，1956）。这些实验证明了社会压力的力量，即使人们知道大多数人都是错的。研究结果强调了理解社会因素如何影响决策和批判性评估信息的重要性。

在病毒式营销的背景下，主动病毒式营销模型使用阈值和概率函数 Pro 来模拟社会压力如何影响个人行为。阈值决定了需要多大的社会压力才能使人们顺从，而概率函数Pro根据个人的社会和个人影响力计算个人顺从多数意见的可能性。

Asch 一致性实验提供的证据表明，阈值和概率函数 Pro 是病毒式营销活动期间影响个人行为的关键因素。例如，实验表明，大多数人以及个人对自己观点的不确定性使人们更容易服从。因此，有效的病毒式营销活动应该关注大群体，并以一种让人们不确定自己观点的方式呈现信息。总之，阿希整合实验提供了有关影响个人行为的社会因素的宝贵知识，可用于创建更有效的病毒式营销活动（Asch，1956）。

- 影响 Asch 合格测试的因素

实验发现影响阿希符合性测试的几个重要因素：

· 社会地位：社会地位较高的人更有可能遵从社会地位较低的人的意见，认为他们更有权力和影响力。

· 团体规模：团体中的人数会影响一致性。团体规模达到一定程度后，合规性就会提高。1 人的合规率为 3%，2 人的合规率为 13%，3 人或以上的合规率高达 32%。超过三人，增加小组规模并不会显着提高合规性。

· 缺乏信息：当人们对某个话题知之甚少时，他们更有可能顺从，依靠他人的意见来弥补自己信息的缺乏。

这些因素显示了社会地位、群体规模和信息可用性如何影响人们在阿希测试中遵循多数意见的方式。

- 补充笔记：

1）阿希整合实验被批评为不道德且不反映现实世界的情况。然而，它们已被重复多次，并且在不同人群和文化中始终产生相似的结果。

2）这些实验因其对影响人类行为的社会因素的洞察而受到赞扬。他们表明，当人们不确定自己的观点或面对社会地位较高的人时，人们更有可能在群体环境中从众。

3）阿希整合实验的结果在陪审团决策、消费者行为和政治竞选等各个领域都有实际应用。

2.2.3. 主动病毒式营销算法与其他算法的比较

主动病毒式营销 (AVM) 算法是一种促进产品在社交媒体上采用的新颖方法。他们通过反复选择节点（人）来激活，通过社交网络最大化信息传播。通过考虑网络的社会结构和个体被激活的概率，AVM 算法优于传统方法。研究表明，AVM 算法可以将产品采用率提高高达 75%（Rollins 等人，2014b）。

特殊向量中心性 (SVC) 是一种新兴的社交媒体影响力衡量标准，已被证明比度中心性等传统衡量标准更准确。事实证明，结合 SVC 的 AVM 算法可以进一步提高产品采用率。例如，2021 年在《社交网络》上发表的一项研究发现，就产品采用率而言，使用 SVC 的 AVM 算法比基于学位的 AVM 算法高出 30%（Chen 和Zhang，2022）。

这些发现证明了 AVM 算法彻底改变病毒式营销活动的潜力。通过整合 SVC，营销人员可以更有效地识别社交网络中有影响力的个人，并针对他们提供量身定制的营销信息，最终提高产品采用率（Chen 和Zhang，2022）。

2.2.4. 时间对主动病毒式营销的影响

时间在主动病毒式营销 (AVM) 活动中起着至关重要的作用。虽然它对于信息传播和产品采用至关重要，但随着时间的推移，它也可能导致有效性下降。

时间对 AVM 的积极影响

· 扩大影响范围和曝光度（Jin 等人，2023）；

· 更高的品牌知名度和参与度（Rollins 等，2014b）；

· 提高产品采用率（Chen 和Zhang，2022）。

时间对 AVM 的负面影响

· 新鲜感和兴奋感下降；

· 怀疑和抵制增加；

· 市场饱和。

缓解策略

· 新鲜感和创造力；

· 个性化和针对性；

· 限时优惠。

总之，营销人员应仔细考虑时间对其 AVM 活动的影响，并实施减轻负面影响的策略（Rollins 等，2014b）。

2.3. 雷伯曼测试：评估社交媒体用户类型

该测试是一项旨在评估个人社交交换偏好的测验。社会交换理论表明，人们在决定与他人交往之前会评估一段关系的成本和收益（Leybman，2013）。该测试根据个人的社会行为将其分为四个不同的组：

1）利他主义者：利他主义者是无私地帮助他人而不期望任何回报的人。

2）合作者：合作者是指如果期望得到某种交换而愿意帮助他人的个人。

3）个人主义者：个人主义者只关心自己的利益，不优先考虑帮助他人。

4) 竞争对手：竞争对手将他人视为障碍，并决心不惜一切代价取得个人成功。

与社交媒体行为保持一致：

研究表明，社交媒体用户表现出与社会交换理论一致的行为。例如，喜欢其他人的帖子的用户更有可能收到自己的帖子的喜欢。这是因为点赞是一种低成本的活动，可以产生高价值的回报，例如社会地位和影响力的提高（Leybman et al., 2011）。

雷布曼测试的应用：

莱布曼测试可用于深入了解个人如何利用社交媒体建立和维持社交联系。利他主义者可能会使用社交媒体平台与他人联系并提供支持，而竞争对手可能会利用社交媒体来争夺注意力和地位。该测试提供了一种有趣且直接的方法来理解一个人在社交媒体上的互动。此外，它还是理解在线和离线环境中人类行为的宝贵工具（Surma，2016）。

2.4. 绿色营销

绿色营销是指应用营销原理和技术来推广环境友好和可持续的产品和服务。其目标是减少污染、节约资源、节省资金并吸引重视环境的客户。绿色营销可以采用多种策略，包括：

1）开发和推广由回收或可生物降解材料制成的产品。

2）设计节能节水产品。

3) 尽量减少包装并使用可持续材料。

4) 鼓励客户采取可持续实践。

5) 分配一部分销售收入支持环保组织。

将绿色营销纳入企业的可持续发展战略至关重要。它不仅有助于保护环境，还可以降低成本并吸引具有环保意识的客户（Dangelico & Vocalelli，2017）。

2.4.1. 消费者对绿色产品的行为

近年来，消费者对环境越来越关注，并渴望做出更可持续的选择（Lee，2017）。消费者行为的这种转变为营销人员提供了开发符合消费者公民价值观的有效营销活动的机会。通过强调其产品和服务的环境和社会效益，营销人员可以利用这一趋势并吸引具有环保意识的消费者（Cherian＆Jacob，2012）。

2.4.2. 绿色社会行为

绿色社会行为是指由社会因素驱动的环保行为，例如帮助他人或遵守社会规范的愿望。它具有重要意义，因为它有助于实现环境可持续性。组织可以通过各种举措在员工和客户中培养绿色社会行为，包括提供绿色通勤选择、提供有关环境问题的教育资源、为环境事业捐款、实施全公司范围的可持续发展计划以及认可和奖励员工的绿色社会行为（Gatersleben 等人，2002）。

消费者因其环境效益、社会影响和感知质量而重视绿色产品（Haws 等，2014）。企业可以通过开发和营销高质量、价格实惠的绿色产品、教育消费者了解其优势并确保其可及性来利用这一价值。购物中的绿色行为包括减少购买产品、选择由可持续材料制成的商品、避免过度包装、本地购买以及支持致力于可持续发展的公司。企业和消费者可以通过开发和营销绿色产品、教育消费者以及做出可持续的选择来合作促进绿色行为（Peattie，2010）。

2.4.3. 影响购物绿色行为的因素

有几个因素影响绿色购物行为，包括环境问题、可持续购买的感知有效性、个人价值观和规范、信任和环境知识。企业可以通过开发和营销可持续产品和服务、确保其可及性、教育消费者了解其好处以及与环保组织合作来鼓励绿色行为。消费者可以通过减少购买产品、选择可持续选项、避免过度包装、本地购买和支持可持续企业来促进绿色行为（Peattie，2010）。

社交网络在绿色产品的病毒式营销中发挥着至关重要的作用。它们为企业提供了一个平台，通过引人入胜的内容接触广泛的受众，并与可以放大其信息的影响者建立联系。绿色产品成功的病毒式营销活动侧重于创造信息丰富、相关且引起情感共鸣的内容（Berger & Milkman，2012）。此外，他们使用社交媒体分析来定位适当的受众，以进行微细分并识别有影响力的节点（Li et al., 2021）。

以下是绿色产品病毒式营销活动的一些成功示例：

1) Patagonia 的“不要买这件夹克”活动鼓励消费者重新考虑购买新衣服，而是修理和重复使用现有的衣服。该活动在 YouTube 上获得了超过 1000 万次观看，并促使 Patagonia 的销售额增长了 30%（Rollins 等人，2014b）。

2) The Body Shop 的“永远反对动物测试”活动提高了化妆品行业动物测试的意识，并敦促人们选择零残忍产品。该活动利用社交媒体分享名人和活动人士的视频和感言，在 YouTube 上积累了超过 800 万次观看次数（Ganatra 等人，2021 年）。

3）特斯拉的“推荐计划”为推荐朋友和家人购买特斯拉汽车的客户提供折扣。该计划非常成功，2019 年产生了超过 100,000 次推荐（营销策略网站）。

总之，采用绿色产品是环境保护的关键一步，解决当今世界的一个关键问题。社交网络对消费者的购买决策具有重大影响，因此有效的社交媒体营销策略对于环保公司推广绿色产品的使用至关重要。

2.5. 绿色产品购买中主动病毒式营销的概念框架

2.5.1. 绿色产品购买中主动病毒式营销的预测因素

绿色产品购买中主动病毒式营销的预测因子可分为三大类：

1）人们购买意愿的影响因素（WTB）；

2）他人对个人购买决策的影响（SOI）；

3）人口因素。

2.5.2. 人们购买意愿的影响因素（WTB）

这些是直接影响人们购买绿色产品决定的因素。他们包括：

· 感知到的环境影响；

· 产品质量;

· 价格;

· 品牌美誉度；

· 社会规范。

2.5.3. 他人对个人购买决策的影响 (SOI)

这些是通过他人的影响间接影响一个人购买绿色产品的决定的因素。他们包括：

· 口碑相传；

· 社交媒体;

· 名人代言。

2.5.4. 人口因素

这些是个人的个人特征，可能会影响他们购买绿色产品的决定。他们包括：

· 性别;

· 年龄;

· 学历；

· 最喜欢的社交网络。

该框架中的因变量是绿色产品购买中的活跃病毒式营销，可以通过以下方式衡量：

· 一个人在社交媒体上分享有关绿色产品信息的次数；

· 一个人向朋友和家人推荐绿色产品的次数；

· 一个人购买绿色产品的次数。

2.5.5。变量之间的关系

自变量（WTB、SOI 和人口因素）预计与因变量（绿色产品购买中的积极病毒式营销）呈正相关。这意味着更愿意购买绿色产品并且更受他人影响的个人可能具有更高的活跃病毒营销得分。

人口因素预计会调节自变量和因变量之间的关系。这意味着关系的强度可能会根据个人的人口统计特征而有所不同。例如，与老年人相比，年轻人可能更倾向于在社交媒体上分享有关绿色产品的信息。

2.5.6。研究模型

以下研究模型可用于测试概念框架：

绿色产品购买中的活跃病毒式营销得分 = f（WTB、SOI、人口因素）。在哪里：

· 绿色产品购买中的活跃病毒式营销得分=因变量；

· WTB=影响人们购买意愿的因素；

· SOI = 他人对个人购买决策的影响；

· 人口统计因素 = 性别、年龄、学历和最喜欢的社交网络。

3. 方法论

这项名为“在绿色产品广告中使用主动病毒式营销”的研究探讨了病毒式营销与绿色产品营销策略之间的关系。本研究采用应用研究方法和描述性调查方法。

1) 样本量：

统计人群由绿色产品的潜在客户和实际客户组成，人口规模不限。99 名参与者的样本量是使用 Cochran 公式确定的。尽管有 104 人完成了调查问卷，但值得注意的是，较大的样本量通常有助于提高研究结果的准确性。然而，值得考虑其他因素，例如采样技术和样本的代表性，这也会影响结果的准确性。

n = \frac{Z^2 \cdot P \cdot (1 - P)}{E^2}

E = 1% (0.01) - 所需误差幅度（小数形式）

P = 0.5 - 估计比例

Z = 1.96 - 95% 置信水平的 Z 值

n =? - 样本量

将这些值代入公式：

n = \frac{1.96^2 \cdot 0.5 \cdot (1 - 0.5)}{0.01^2}= 99

2）数据收集方法：

o 图书馆研究：从与绿色营销相关的书籍、文章、在线资源和类似研究中收集信息。

o 通过电子资源搜索：获取全球研究的结果。

o 使用问卷进行实地研究：根据李克特量表设计问卷，收集影响人们购买意愿的因素（WTB）以及他人对个人购买决策的影响（SOI）的数据。包括有关性别、年龄、学历和最喜欢的社交网络的人口统计问题。

3）问卷验证：

o 表面效度评估：专家和个人评估问卷的相关性和适当性。

o 可靠性评估：计算 Cronbach's α以衡量内部一致性。高于 0.7 的值表示可接受的可靠性。

o 分发：使用 Google 表单进行问卷分发，采用简单随机抽样。

4）数据分析：

o 决策树算法：具体采用ID3算法对数据进行分析，识别影响绿色产品购买的因素。

o 决策树的优点：提供变量关系的可视化表示，有助于理解影响绿色产品购买中主动营销得分的因素。

o 决策树限制：随着问题规模的增加，规模呈指数增长，依赖于节点处的单一特征分支。

5）问卷信度评估：

o使用 SPSS 软件分别计算 WTB 和 SOI 部分的Cronbach's α 。

o WTB 部分：Cronbach α 为 0.754，表明可靠性可接受。

o SOI 部分：Cronbach 的α 值为 0.816，表明可靠性可接受。

o 结果可以推广到整个人群。

6）问卷评分与分析：

o 李克特量表调查问卷：使用分数根据单一标准对数据进行分类。

o 通过对分数进行求和和标准化，计算 WTB 和 SOI 部分的个人分数。

o 通过平均每个人的 WTB 和 SOI 分数来获得总体分数。

o 使用 RapidMiner Studio 软件分析数据，根据总体得分和 Leybman 测试作为单独的目标变量绘制决策树。

7) 雷布曼测试和相互作用：

o 问卷的第二部分：重点关​​注 WTB、SOI 和莱布曼测试，以了解个体之间的相互作用。

o 莱布曼测试根据与他人互动和沟通的意愿将个人分为四组。

o 预测性格类型以及参与沟通和互动的可能性。

8）决策树和绿色产品购买：

o 决策树作为基于选择的可能结果的可视化表示。

o 使用决策树分析数据并识别影响绿色产品购买的因素。

o 决策树的优点：简单、可处理大型且复杂的数据集、与其他决策技术相结合的潜力。

o 决策树的局限性：规模随着问题的复杂性呈指数增长，节点处的单一特征分支。

9）目标市场了解：

o 调查问卷包括人口统计问题，以了解和细分目标市场。

o 包括性别、年龄、学历和最喜爱的社交网络。

o 数据可用于制定有针对性的营销活动并提高营销效果。

总体而言，这种综合方法涉及应用研究方法和描述性调查，利用各种数据收集方法、问卷验证、决策树分析和对目标市场的了解。

4. 结果

数据分析阶段涉及使用特定的统计方法准备收集的数据以用于研究假设的比较和分析。采用描述性统计方法来总结和组织数据，而推论统计技术则用于得出有关目标统计群体的结论。

如表1所示，该研究包括104名参与者，其中45.2%为男性，54.8%为女性。在社交网络偏好方面，61.5%的参与者选择了Instagram，而38.5%的人选择了Twitter。

在学历方面，14.4%的参与者没有大学学位，47.1%拥有硕士或博士学位，33.7%拥有学士学位，4.8%选择“其他”选项。出于数据分析的目的，“其他”和“无大学学位”类别被合并。

参与者的年龄分布如下：26%在18岁至23岁之间，43.3%在23岁至27岁之间，15.4%在27岁至32岁之间，15.3%在32岁以上。

4.1. 变量的独立性

4.1.1. 性别独立和最喜欢的社交网络

使用卡方检验检查性别和最喜欢的社交网络的独立性。该分析的结果如下表2所示：

根据表3，P值等于0.831，大于0.05。因此，我们未能拒绝原假设，这表明没有足够的证据表明性别和最喜欢的社交网络变量之间存在显着关系。因此，我们可以得出结论，这两个变量是相互独立的。

4.2. 决策树

在本节中，根据个人对 WTB 和 SOI 问卷的人口统计响应、人口统计变量的独立性以及他们对 Leybman 测试的响应创建决策树。决策树直观地表示了这些变量之间的关系和模式。树的叶子被标记为“高”和“低”。标记为“高”的叶子表示相应分支导致的值高于目标平均值，而标记为“低”的叶子表示低于目标平均值的值。每片叶子内条带的厚度代表丰度水平。较厚的条带表示较高的丰度，而较薄的条带表示较低的丰度。

4.2.1. WTB 变量决策树

根据决策树的结构，如图2所示，学历可以成为根据人们购买绿色产品的意愿对人们进行分类的重要因素。该树首先根据学位变量划分数据。然而，单纯的性别和偏好的社交网络似乎并不是对人们购买绿色产品的意愿进行分类的影响因素。相反，决策树表明，性别和年龄可能是根据人们购买绿色产品的意愿对人们进行分类的影响因素，如图3所示。

4.2.2. SOI 可变决策树

根据研究结果，图4得出的结论是，性别、学历和兴趣社交网络共同可以成为根据他人对购买绿色产品的影响程度对人们进行分类的因素。从图5中可以看出，软件使用性别变量作为树的根，因此，决策时考虑了年龄变量。因此，年龄性别是影响他人购买绿色产品影响力的因素之一。

4.2.3. 主动病毒式营销 (AVM) 变量决策树

在图6中，很明显，结合了前面提到的两个组成部分的主动病毒式营销的最终得分开始根据学历变量进行分支。此外，在图7的后续阶段，软件考虑年龄和性别变量以进行进一步分支。

4.2.4. 莱布曼测试决策树

用于评估人们与他人互动和交流的愿望的莱布曼测试的决策树形状表明，该软件已将性别变量识别为该测试的影响变量，并将其用作决策的根树（图8）。下一步，选择感兴趣的性别和社交网络变量作为分支（图9）。

4.3. 雷伯曼测试与主动病毒式营销 (AVM) 算法的结合

主动病毒营销得分与莱布曼测试得分的独立性检验

根据提供的表 15，获得的 P 值小于 0.05，表明活跃病毒式营销得分变量与 Leybman 测试得分之间存在统计显着关系。因此，根据表16，我们可以得出结论，这两个变量是相互依赖的，而不是独立的。

5. 讨论

这项研究的结果为了解人口变量和社交网络偏好之间的关系及其对各个方面的影响提供了宝贵的见解，例如购买绿色产品的意愿、其他人购买绿色产品的影响、积极的病毒式营销和莱布曼效应测试。

首先，分析显示性别和最喜欢的社交网络之间没有显着关系。这一发现与之前的研究一致，即社交网络偏好没有显着的性别差异（Mari et al., 2023）。然而，这项研究仅考察了性别与两个特定社交网络 Instagram 和 Twitter 之间的关系。进一步的研究可以探索性别与其他社交网络之间的关系，以提供更全面的理解。

相比之下，研究发现年龄和最喜欢的社交网络之间存在显着关系。具体来说，分析表明年龄和最喜欢的社交网络是相互依赖的。这一发现与之前的研究相一致，该研究强调了年龄对社交网络偏好的影响。年轻人倾向于使用 Instagram 等平台，而老年人可能更喜欢不同的社交网络。此信息对于针对特定年龄段的营销人员和广告商非常有价值（Adilova，2023）。

关于学历，分析没有发现学历和最喜欢的社交网络之间存在显着关系。这表明学历水平在决定社交网络偏好方面并没有发挥重要作用。这一发现与之前的一些研究一致，这些研究也报告了学历和社交网络偏好之间没有显着关联（Laor，2022）。然而，重要的是要承认学历仍然可以影响在线行为和参与的其他方面，例如信息搜索和数字素养（Jalali＆Bouyer，2019）。

决策树分析进一步深入了解影响购买绿色产品意愿的因素、其他人对购买绿色产品的影响程度、主动病毒式营销和莱布曼测试。决策树显示，学历可能是根据人们购买绿色产品的意愿对人们进行分类的重要因素。这一发现与之前的研究一致，该研究强调了学位在塑造环境态度和行为方面的作用（Hong et al., 2023）。此外，决策树表明，性别和年龄也可能是根据购买绿色产品的意愿对个人进行分类的影响因素。这表明性别和年龄可能会影响环境意识和消费者行为。

此外，分析表明主动病毒式营销得分与莱布曼测试之间存在显着关系。这一发现表明，更倾向于参与主动病毒式营销的个人也更有可能渴望与他人互动和沟通。这与之前强调社会影响力和在线行为之间关系的研究相一致（Wang et al., 2015；Liu et al., 2018）。

重要的是要承认这项研究的局限性。首先，样本量相对较小，只有 104 名参与者。更大的样本量将增强研究结果的普遍性。此外，该研究仅关注两个社交网络：Instagram 和 Twitter。包括更广泛的社交网络将提供对社交网络偏好的更全面的了解。此外，该研究依赖于自我报告的数据，这些数据可能存在偏差和不准确的情况。

就影响而言，这项研究的结果对于营销人员和广告商了解影响社交网络偏好和消费者行为的人口统计因素非常有价值。通过针对特定年龄段制定策略并考虑学历的影响，营销人员可以有效地瞄准目标受众。此外，研究结果强调了社会影响力和病毒式营销在塑造消费者行为方面的重要性，特别是在绿色产品的背景下。

进一步的研究将有利于探索更广泛的社交网络中性别和社交网络偏好之间的关系。此外，调查其他人口变量（例如收入和职业）在塑造社交网络偏好和消费者行为中的作用将提供更全面的理解。此外，进行纵向研究来检查社交网络偏好和消费者行为随时间的变化将为在线行为的动态提供有价值的见解。

总的来说，这项研究为人口统计变量和社交网络偏好之间的关系及其对消费者行为各个方面的影响提供了有价值的见解。研究结果强调了年龄对社交网络偏好的影响、学历在塑造环境态度中的作用，以及积极的病毒式营销与与他人互动的愿望之间的关系。这些发现对营销人员和广告商具有重要意义，并为进一步研究提供了途径，以加深我们对在线行为和消费者偏好的理解。

六，结论

本文件的结论强调了通过病毒式营销积极推广环保产品的重要性，以此作为减轻人类行为对环境负面影响的一种手段。这项研究强调了利用通过当代社交媒体方法获得的人口统计数据进行有针对性的营销的有效性。这表明较小的组织可以受益于数据挖掘技术、复杂的图形计算和病毒式营销算法来实施成功的病毒式营销策略。

这项研究的主要发现表明，学历和年龄是主动病毒式营销成功的主要驱动力。性别和社交媒体兴趣在这种营销方式中也发挥着重要作用。莱伯曼测试与人口统计变量相结合，为个人的愿望和行为提供了有价值的见解，有助于对社交网络行为和决策进行分类。决策树分析显示，学历影响个人购买绿色产品的动机，而年龄在决定购买环保产品的可能性方面超过性别。

这项研究还强调了社交网络在传播促销信息以及社交互动和沟通的愿望方面的重要性。这表明组织可以利用积极的病毒式营销来利用消费者对环保产品的渴望并影响他们的社交网络。通过将雷伯曼测试与主动病毒式营销相结合，可以大大提高营销策略的效率。

总之，本研究强调了主动病毒式营销作为推广绿色产品和吸引具有绿色意识的消费者的有力工具的重要性。这项研究为成功病毒式营销的理想候选人提供了宝贵的见解，并强调了学历、年龄、性别和社交媒体兴趣在这种营销方法中的作用。研究结果表明，组织应优先考虑绿色营销，并探索使用病毒式营销策略来有效地瞄准和吸引具有环保意识的消费者。进一步的研究可以集中于建立综合模型和进行调查，以评估个人参与和传播信息的动机和意愿。