结构方程模型(SEM)揭示社交媒体考古传播策略特征(如内容互动频率/多媒体元素占比/考古话题标签使用密度)与受众文化背景指数(β=0.49±0.03)、平台算法推荐权重(β=0.43±0.02)、考古信息可信度感知(β=0.38±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.93，RMSEA=0.03) 🆔 ID: 216800 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同用户群体(专业考古爱好者/历史教育工作者/普通公众)对社交媒体考古传播策略类型(学术严谨导向/故事叙事导向/视觉冲击导向)选择的差异响应(专业考古爱好者倾向学术严谨导向概率=0.55±0.03，普通公众倾向视觉冲击导向概率=0.63±0.02) 🆔 ID: 216801 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，考古内容多媒体元素占比(每提升10%)对用户参与度(0-100分)的因果效应(β=0.42±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216802 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球社交媒体考古传播数据，估计区域数字文化差异性(τ=0.16±0.02，受众文化背景指数解释力比平台算法推荐权重高1.2±0.2倍) 🆔 ID: 216803 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估短视频考古内容引入前后用户考古知识测试成绩变化(成绩提升率ATT=0.31±0.03，内容分享率提升率ATT=0.24±0.03) 🆔 ID: 216804 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析社交媒体考古传播地理分布特征，相邻区域文化机构数字协作网络密度每提高1个标准差，本地跨文化考古内容传播创新扩散速度提升0.22±0.02(空间滞后系数ρ=0.33±0.02) 🆔 ID: 216805 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期社交媒体考古传播实践对考古知识普及理论的累积效应(一阶滞后系数θ=0.34?*，受众文化背景指数调节效应β=0.27±0.03) 🆔 ID: 216806 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响社交媒体考古传播效果的十五个关键因素(累计贡献度81.7±1.0%，SHAP值范围0.10-0.55) 🆔 ID: 216807 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在考古信息可信度感知阈值处(≥0.72)估计算法社交媒体考古传播参与强度的局部平均处理效应(LATE=0.32±0.02，处理组密度变化p=0.041) 🆔 ID: 216808 ✅ 可用
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结构方程模型揭示社交媒体传播技术特征(如算法推荐精准度/用户画像匹配度/互动反馈响应速度)与考古信息误解率(β=0.44±0.03)、文化传播内容失真度(β=0.37±0.02)、公众参与持续性弱化度(β=0.31±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.47±0.03) 🆔 ID: 216809 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示社交媒体考古传播方法复杂度在不同用户群体分位点的异质性(年轻用户群体β=0.23±0.03，中老年用户群体β=0.34±0.02) 🆔 ID: 216810 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键考古教育资源覆盖率低于33%时，社交媒体考古传播理论断裂预测上升至53.8%±3.9%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 216811 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计社交媒体考古内容发布频次与公众考古认知固化概率的边际效应(在高发布频次区间ME=0.23±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 216812 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析社交媒体考古传播项目空间分布的空间依赖性，地区间数字文化交流频率每增加10%，考古内容传播标准化程度提升0.18±0.02(空间误差系数λ=0.25±0.02) 🆔 ID: 216813 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(西方/东方/本土)对社交媒体考古传播的认知差异，西方用户更倾向学术严谨性(β=0.44±0.03)显著高于东方用户(β=0.25±0.02) 🆔 ID: 216814 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别社交媒体考古传播理论构建的关键数据阈值，当考古内容多媒体元素占比超过85%时，考古知识普及理论机制显著改善(β=0.26±0.03) 🆔 ID: 216815 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别社交媒体考古传播三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.22，解释方差增加16.5%) 🆔 ID: 216816 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算高质量考古多媒体内容对社交媒体考古参与度(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.22±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 216817 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示社交媒体考古传播项目实施后学术讨论热度(如媒体报道/社交平台讨论)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.3±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 216818 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的社交媒体考古传播预测，整合数字传播学与考古教育学数据后预测用户长期参与考古内容互动的准确率(AUC=0.87±0.02，F1-score=0.79±0.02) 🆔 ID: 216819 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示社交媒体考古传播对考古知识普及理论的长期非线性影响，当考古内容多媒体元素占比超过88%时，社交媒体传播理论创新概率显著增加(β=0.25±0.03) 🆔 ID: 216820 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示社交媒体考古传播对不同用户群体(专业考古爱好者/历史教育工作者/普通公众)参与效能差异化(专业考古爱好者对学术严谨导向响应更强，β=0.33±0.03) 🆔 ID: 216821 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析社交媒体考古传播地理集群效应，相邻区域共享考古传播传统每增加10个百分点，本地跨文化考古内容融合度提升0.15±0.02(空间滞后系数ρ=0.22±0.02) 🆔 ID: 216822 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对社交媒体考古传播理论的长期累积效应(50代后效应HR=1.38，95%CI:1.20-1.59，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 216823 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别社交媒体考古传播对极端简化解释(如单一文化视角主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.22±0.02) 🆔 ID: 216824 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示社交媒体考古传播方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 216825 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对社交媒体考古传播的长期影响(β=0.23±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 216826 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高质量考古多媒体内容对社交媒体考古参与度(0-100分)的正向影响(β=0.24±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 216827 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态社交媒体考古传播优化模拟，显示实时调整传播策略可使关键考古内容识别率提升至82.9%±3.0%(累积奖励R=2.86±0.24) 🆔 ID: 216828 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，考古内容多媒体元素占比(0-100分)对社交媒体考古参与度(0-100分)的促进效应(β=0.20±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 216829 ✅ 可用
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