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(LDA主题模型、Kmeans聚类、概率模型、BERT深度学习等)，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。