用社会化方法计算社会-学者网
社会化学习ppt课件
什么是社会化学习???
这里提到的社会化学习，是指在互联网进入Web2.0 时代后，人们可以借助过Web2.0（技术、服务、平 台……，及人之间的分享、交流、协作……）去进行 网络生存（2.0生存）。
什么是社会化学习???
随着社会化学习在企业内的应用加温，美国培训与发展协 会于2010年底开始对企业内负责员工学习与发展的人员， 针对其所必须具备的胜任力模型进行调研与更新，于最近 提出了在web2.0时代一项新的必备的胜任力，也就是社 会化学习的能力。
无意识的不 胜任
不知不觉的 胜任
时间
什么是社会化学习???
社会学习理论（Social Learning Theory）是美国心 理学家阿尔波特·班杜拉（Albert Bandura）提出的心理 社会心理学基础理论，这一理论源于行为主义学派的强化 学习理论——即学习，本质上说是受到积极强化、消极强 化、无强化、惩罚的影响，而改变了行为的发生概率。例 如，小孩说真话，就得到了糖果奖励，以后他就会更多说 真话；小孩说谎话，得到了糖果，以后他就会更多地说谎 话
除了这些针对外部客户的应用之外，企业也开始将 社会化工具应用在内部客户——员工，借由社会化学 习，搭建非正式学习的体系，加速企业内部知识传递 的速度。
什么是社会化学习???
社会化学习不是一种抽象概念，而是一种行动能力
社会化学习作为一种学习行为，会经历以下几种过程：
努 力
有意识的 胜任
有意识的不 胜任
除了应用在销售之外，戴尔也搭建了思想风暴平台， 透过社会化媒体聆听客户需求，收集产品建议，透过分享 与学习，将最新的技术和解决方案回馈给客户。
典型案例
戴尔应用社会化媒体联结了超过350万名客户，有 近62个国家和地区的超过9万名客户在上对产 品进行打分和评价，超过1.5万个客户想法被集中起来， 超过400个想法最终付诸实施，而在思想风暴平台上的 客户想法被宣传了超过75万次之多。
社会网络分析法——详细讲解
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
2021/3/24
授课：XXX
25
4. 中心性和影响力
思路：
首先给出一个点的各种“绝对中心度”的表达 式；然后为了比较来自不同图的点的中心度， 需要给出“相对中心度”指数，即“标准化” 的绝对中心度指数；最后给出一个图在整体上 的中心势指数。
社会网络分析法
2021/3/24
授课：XXX
1
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（social actor）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
数据输入形式之一：直接录入矩阵
2021/3/24
授课：XXX
13
Edit Text File
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
2021/3/24
授课：XXX
14
Display Ucinet Dataset
2021/3/24
授课：XXX
15
Export Network to Mage
2021/3/24
授课：XXX
22
3. 网络规模和网络密度分 析
整体网的密度
假设网络中有n个行动者，其中包含的实际关系数为m
当整体网是无向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)/2，则其网络密度为：m/(n(n1)/2) 当整体网是有向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)，则其网络密度为：m/(n(n-1))
运用社会系统研究方法
运用社会系统研究方法社会系统研究方法对于深入理解和解决社会问题具有重要作用。
该方法通过分析社会系统的互动关系、结构和动态，揭示社会现象的本质以及其背后的原因和机制。
本文将介绍社会系统研究方法的基本原理、常用技术以及其在解决社会问题上的应用。
一、社会系统研究方法的基本原理社会系统研究方法基于系统论和交互主义理论，强调社会现象的整体性和复杂性。
它认为社会是由各种相互作用的元素组成的系统，这些元素之间的相互作用会导致系统的结构和性质发生变化。
该方法通过研究系统内部和外部的互动关系，揭示社会现象的内在规律和演化过程。
二、社会系统研究方法的常用技术1. 网络分析：通过构建社会网络图，分析个体之间的关系和网络结构的特征，揭示信息传播、合作行为和影响力传播等社会现象的机制。
2. 实证研究：基于大量的数据和统计分析方法，研究社会现象的规律和变化趋势，为社会政策的制定和决策提供依据。
3. 代理模型：建立数学或计算模型，通过模拟和实验研究社会现象的动态演化，揭示元素之间的相互作用和系统的稳定性。
三、社会系统研究方法在解决社会问题上的应用1. 社会网络分析在犯罪预防中的应用：通过分析犯罪网络的结构和成员之间的联系，及时发现和打击犯罪团伙，有效预防犯罪的发生。
2. 实证研究在教育政策制定中的应用：收集和分析学生的学习成绩、家庭背景等数据，揭示影响学生学业成绩的关键因素，为制定教育政策提供科学依据。
3. 代理模型在交通规划中的应用：建立交通流量模型，研究不同交通规划方案对交通流量和拥堵情况的影响，优化城市交通系统的运行效率。
总结：社会系统研究方法是一种揭示社会现象本质和解决社会问题的重要方法。
通过网络分析、实证研究和代理模型等技术手段，可以揭示社会系统的结构和动态，预测和解决社会问题。
在犯罪预防、教育政策制定和交通规划等领域，社会系统研究方法已经得到了广泛的应用和推广。
未来，随着数据的积累和计算能力的提高，社会系统研究方法将在更多领域发挥其重要作用。
数学社会化学习发现问题的过程
数学社会化学习数学课堂中的社会化学习，就是学生基于学习小组开展的致力于数学素养与社会化素养协同发展的交往式数学学习。
教学课堂中社会化学习的主体是学生，场景基于学习小组，核心目标是促进学生数学素养与社会化素养的协同发展。
社会化学习的“准备期”这一环节既可以放在课前，以前置性学习任务为载体，也可以放在课内，利用课堂学习的起始时间，组织学生独立进行。
没有学生充分的独立思考，社会化学习很难实现个体间思维与观念的共享、共赢。
这一环节是社会化学习的重要前提，也是社会化学习有效开展的必要条件。
教师精心设计的学习单，也就是我们常常提及的“学习地图”，是学生独立研究的关键性材料。
我们在保留当下主流的学习单、任务单、研究单、导学单的基本要素（即学习素材的呈现、学习路径的规划、关键性作业的布置等）的基础上，提出了几条重要的原则。
首先，必须把学习目标写入学习单。
这里的学习目标，须以学习者的立场书写，要以学生一眼就能看懂的通俗文字阐述，并且在学生独立完成学习单、组内共享学习成果、学生自评或团队互评的过程中，发挥无可替代的作用，是学生启动新任务学习、评价任务完成情况、反思和调整学习的重要因素。
其次，学习单中的学习路径规划，要比当下的任务单略为封闭。
当下的学习单，强调学生探索与研究的开放性，会创造足够开放的探究和充分个性化的表达空间。
考虑到“团队共学”环节，学生将要在长达２０分钟左右的时间内，在“无教师在场”的情况下，完全依靠“学习地图”的导引，在团队成员的帮助、支持、协作下完成核心任务的交流、分享和建构，因而，相对更精准、更清晰，甚至略显封闭的学习路径，就是一种不得已而为之的让步和妥协。
社会化学习的“展开期”数学课堂中社会化学习的四个环节，哪一个最具挑战？无疑是团队共学。
首先，是确认目标。
教师需要围绕学习单，带领学生再一次细致梳理和确认本课的学习目标，以保证“团队共学”能够在学习目标的导引下自主、有效、有序地展开；学生也能够在目标的参照下，有效反思自己的学习情况，以便及时做出调整和优化。
社会学习探索人类社会
社会学习探索人类社会社会学习是人类学习和适应社会环境的重要过程。
它涉及了个体从社会环境中获取知识、价值观和行为规范的过程。
本文将探讨社会学习的概念、影响因素以及其在人类社会中的作用。
一、社会学习的概念社会学习是一种通过观察、模仿和与他人互动的方式来获得知识和技能的过程。
与传统的课堂教育不同，社会学习强调个体通过与他人的社会交往中获得知识和经验。
社会学习理论由心理学家阿尔伯特·班杜拉（Albert Bandura）提出，他认为个体通过观察模仿符合社会期望的行为来学习。
二、社会学习的影响因素1. 观察者的认知能力和情感状态：观察者的认知能力和情感状态会直接影响其对观察对象的模仿和学习效果。
认知能力越高、情感状态越积极，社会学习效果就越好。
2. 观察对象的特征和行为结果：观察对象的特征包括其权威性、魅力和相似性等，这些特征会影响观察者对其行为的模仿。
行为结果也是影响社会学习的重要因素，如果观察对象的行为获得了正面结果，观察者更有可能模仿这种行为。
3. 社会环境：社会环境对社会学习起着决定性的作用。
家庭、学校、工作场所等社会环境中的观察对象和行为规范会对个体的社会学习产生影响。
三、社会学习在人类社会中的作用社会学习在人类社会中起着重要的作用，具体表现在以下几个方面：1. 价值观和行为规范的传递：社会学习使得个体能够从他人获取到社会价值观和行为规范。
通过观察和模仿身边的他人，个体能够了解到何种行为被社会认同，从而形成自己的行为准则。
2. 社会身份的建立：社会学习帮助个体在社会中建立自己的身份和角色。
通过观察和模仿成功的他人，个体能够学习到适应社会的行为和技能，从而在社交场合中能够更好地融入和表达自己。
3. 知识和技能的获取：社会学习不仅涉及到价值观和行为规范的传递，还包括知识和技能的获取。
个体可以通过观察和模仿他人的技能和行为，快速学习和掌握这些技能，提高自己的能力水平。
4. 群体认同感的形成：社会学习有助于个体与群体建立联系和认同感。
社会化与社会成就
社会化与社会成就近年来，社会化成为了一个全球范围内的热门话题。
社会化是指个体获得社会习俗、价值观和行为规范的过程，是人类发展的必然趋势。
社会化的过程涉及到个体和社会之间的相互作用和互动，不仅仅是个人认识到自己在社会中的位置，更重要的是通过社会交往获得成就。
首先，社会化可以帮助个体获得更多的社会成就。
社会成就是指个体在社会交往和活动中所取得的认可和成功。
当一个个体融入社会并与他人进行积极互动时，他们会逐渐获得自己在社会中的地位和角色，并通过努力和成果获得他人的认可和赞赏。
例如，一个人通过参加社会团体和社区活动，积极参与公益事业，展示自己的才能和能力，就有可能获得社会的肯定和成功。
其次，社会化还可以促进社会成就的多样性。
通过社会化，个体可以从他人那里学习和接受不同的观点和经验，进而影响自己的思维和行为方式。
这种多样性的影响和交流可以激发个体创造性思维和行动的动力，促进社会的创新和进步。
例如，社会网络的兴起为个体提供了更广阔的交流平台，不同行业、不同领域的人们可以通过社交媒体分享自己的见解和经验，从而推动社会的多元化和发展。
此外，社会化还能够培养个体的社交技能和人际关系，从而为其取得更大的社会成就提供帮助。
社交技能是指个体在社交互动中所展示出来的交流、表达和协商等方面的能力。
通过社会化，个体可以积累和提升自己的社交技能，使其在社会交往中更加得心应手。
与此同时，社会化还帮助培养个体的人际关系，建立起与他人的信任和合作关系。
这些人际关系在个体追求社会成就的过程中至关重要，他们不仅可以为个体提供资源和支持，还可以成为个体成就的源泉。
然而，尽管社会化对个体的社会成就有着积极的影响，但是在现代社会中，社会化也面临一些新的挑战。
随着科技的进步和社交媒体的普及，个体在社会化过程中面临着信息的过载和信息的选择困难。
个体容易受到来自社交媒体的舆论压力和社会标准的引导，导致其在社会交往中追逐虚荣和表面的成就，而忽视了真正对个体有价值的成就。
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爱好等方面的差别。
❖ 2.代差（代沟）的客观性 ❖ ①它反映的是两代人在社会化个阶段上的差异； ❖ ②是新一代人的文化扬弃。 ❖ 3.信息时代的代差（代沟）问题 ❖ 也称为“网沟”，即信息能力的反哺。
作业：案例分析
案例一
患者不满治疗建议 刀捅医生自杀未遂
凶手李某，94年出生，白，瘦，有一 些痣，嘴上绒毛未褪。 幼时母亲离开、父亲死缓，患有强制性 脊柱炎及肺结核。靠爷爷照顾，爷爷患 有癌症。
❖ “自我”也称为自我观念和自我意识，是个体关于 “我是谁”的看法与判断。
❖ 库利认为，自我是社会的产物，每个人的自我观念， 其实是他人这面镜子的反射。
❖ “镜中我”不是我们实际的样子，也不是别人对我们 的真实看法和评价，它是指我们对于别人如何看待和 评价我们的理解和解释。
”镜中我“包含三个过程
表现
5、皮亚杰的认知发展阶段理论
❖ 认知发展的四个阶段 ❖ 1、感觉运动阶段（从出生到2岁） ❖ 2、前运算阶段（2-7岁） ❖ 3、具体运算阶段（7-12岁） ❖ 4、形式运算阶段（12岁以后）
第四节 社会化过程中的问题
一、早期社会化的困境 ❖ 1.早期社会化的概念 ❖ 是从幼儿到青少年时期的社会化阶段。 ❖ 2.早期社会化的特点 ❖ ①社会化主体的不成熟性。 ❖ ②社会化执行者的多样性。 ❖ 3.早期社会化所需要的条件 ❖ ①相对稳定和统一的社会规范和价值标准。 ❖ ②令人敬佩和信服的社会权威形象。
社会计算
特邀编辑 刘 挺哈尔滨工业大学社会计算关键词：社会计算 计算社会科学互联网是机器的互联，万维网（Web ）是信息的互联，物联网是物的互联，社会网络是人的互联。
20世纪90年代是PC 互联网的时代，21世纪第一个十年是万维网的时代，第二个十年将是物联网和社会网络的时代。
互联网提供硬件基础，万维网提供信息基础，在互联网和万维网的支撑下，物联网和社会网络分头发展，又相互交叉融合，实现“人、机、物和信息”的和谐共生。
在社会网络环境中，广大用户主动“贡献”内容，或分享数据，每天都有大量的社会行为数据被保存在网络空间中，这为我们观测社会创造了前所未有的条件。
正如20世纪50年代大规模人类语言数据催生了计算语言学，20世纪80年代末大规模基因图谱数据催生了生物信息学，如今海量的社会数据催生了社会计算这门新兴的学科。
社会计算（Social Computing ）是计算技术与社会科学相结合的交叉学科，它研究利用计算技术帮助人们认识社会规律、相互沟通与协作，以及利用群体智慧解决问题的原理和方法。
社会计算包括三方面的研究内容：计算社会科学（Computational Social Science ）、社会计算应用（Social Computing Application ）和群体智慧（Col-lective Intelligence ）。
计算社会科学研究如何利用计算技术揭示社会运行的规律与趋势；社会计算应用研究如何利用计算系统帮助人们沟通与协作；群体智慧研究如何在机器的辅助下以人类群体协作的方式解决问题。
计算社会科学和社会计算应用都是面向社会的，前者属于科学层面，后者属于技术层面，群体智慧不是面向社会的，而是基于社会的，它是一种全新的基于人脑互联的计算模式。
社会计算将为人类认清社会的本质规律提供革命性的研究工具，它的巨大价值将会逐步显露出来，今天只是个开始。
本期专题一共有5篇文章，内容覆盖了社会计算的多个主要方向，试图立体交叉、深入浅出地介绍社会计算当前研究动态，描绘未来发展趋势。
社会计算
社会计算一、什么是社会？ (2)二、什么是计算？ (2)三、社会系统 (3)四、社会系统的相关问题 (4)1.组件性:社会系统的基本组件是人物。
(4)2.关联性 (5)3.结构性 (5)五、社会计算（Social Computing） (5)六、社会媒体一览 (6)七、社会媒体的数据特点 (7)八、社会网络的应用场景 (7)（1）——信息传播 (7)（2）——人物计算问题 (8)一、什么是社会？社会是共同生活的人们通过各种各样社会关系联合起来的集合，其中形成社会最主要的社会关系包括家庭关系、共同文化以及传统习俗。
宏观上，社会就是由长期合作的社会成员通过发展组织关系形成的团体，并形成了机构、国家等组织形式。
简单的说就是在社会关系的基础上构成的人的集合。
二、什么是计算？Computing is usually defined as the activity of using and improving computer hardware and software.In a general way, we can define computing to mean any goal-oriented activity requiring, benefiting from, or creating computers.三、社会系统自然系统：自然存在的系统，自然法则控制着系统的行为、演化。
包括：生命系统、社会系统、生态系统。
人工系统：人工设计的系统，人工规则控制着系统的行为、演化。
包括：计算机、网络、电器、汽车等。
复合系统：自然系统和人工系统的结合。
系统论认为，整体性、关联性，等级结构性、动态平衡性、时序性等是所有系统的共同的基本特征。
系统论的基本思想方法，就是把所研究和处理的对象，当作一个系统，分析系统的结构和功能，研究系统、要素、环境三者的相互关系和变动的规律性，并优化系统观点看问题，世界上任何事物都可以看成是一个系统，系统是普遍存在的。
社会网络分析法2篇
社会网络分析法2篇第一篇：社会网络分析法介绍社会网络分析法，简称SNA，是一种用于分析社会网络结构和关系的研究方法。
它将个体和组织及其之间的关系看作网络，通过对网络的拓扑结构、关系强度和网络特性等方面的分析，揭示了个体和组织间的信息传递、话语权、影响力、集体行动等方面的状态和机理。
SNA开发于20世纪六七十年代，随着社会网络的快速发展和互联网技术的进步，SNA得到了广泛的应用和发展。
其研究领域已经扩展到社会学、心理学、管理学、计算机科学、统计学、政治学等多个学科领域。
社会网络分析法的基本思想是，社会网络是由节点（个体或组织）、连线（节点之间的联系）以及节点和连线的属性共同构成的。
SNA通过分析这些元素之间的相互关系，得出节点和连线在网络中的中心性、连通性、聚合度、弱化度、平衡度、嵌入度等特征，从而揭示社会网络内部的社会结构和动态。
SNA的研究方法主要包括：网络数据收集、网络结构分析、社会网络测量、网络演化分析、社会网络模型建立等。
其中，网络结构分析是SNA的核心内容，它通过度中心性、接近中心性、媒介中心性等指标，揭示节点在网络中的重要程度和影响力，提供了最基本的社会网络数据。
社会网络分析法的应用涉及多个领域。
在企业管理中，SNA可以用于帮助企业领导者了解公司内部的组织结构和员工之间的关系，改善组织运作，提高业绩。
在医疗健康领域，SNA可以用于了解医护人员、患者和家庭之间的关系，辅助医疗决策和治疗方案的制定。
在社会学领域，SNA可以用于了解个体和群体之间的联系与交互，探究社交关系的影响和机制。
需要注意的是，SNA在涉及隐私和伦理等问题时，需要先征得相关方的同意和保密，以确保研究合法合规。
总之，社会网络分析法是一种多领域交叉的研究方法，它的基本原理和研究方法具有普适性和跨学科性。
随着大数据时代的到来，SNA的应用将会更加广泛，对社会网络、群体行为和人类交互等方面的研究都将做出重要贡献。
第二篇：社会网络分析法在企业管理中的应用社会网络分析法（SNA）在企业管理中的应用受到越来越多的关注。
社会计算还是社会化计算社会计算还是社会化计算社会计算还是社会化计算社会计算还是社会化计算
2011年12月1日上午，有幸被邀请参加中国人民大学重大基础研究计划项目“社会计算”启动暨研讨会。
来自北大、香港城大、哈工大的三位教授和本人分别做了报告，我的题目是：“计算思维、计算文化、计算社会：关于社会计算基础的讨论。
”在我的报告之前，是香港城市大学媒体与传播系祝建华教授的报告：“社会化计算的扩散与普及。
”祝教授的报告中，认为社会计算的含义不清，更准确的说法应该是社会化计算。
祝教授的报告十分出色，给我许多启发，但我无法同意社会计算是社会化计算的说法。
在开始自己的报告之前，我对此向大家说明了自己的看法，现转述如下，供大家进一步讨论并批评指正。
首先，我感觉这与我开始社会计算研究的最初动机相反。
我提“社会计算”，其实就是“计算社会科学”，追求的是“计算化的社会”，而不是“社会化的计算”。
我认为，“社会化的计算”是把计算作为现有社会科学研究之工具的“倒退”之举，最终可能是社会科学现状的维持，而“计算化的社会”是把社会作为目前计算科学升华之平台的“前进”之举，目标是引发社会科学的变革，使其从定性走向定量，从现实走向“人工”，开发Cyberspace、人工社会、平行世界、最终从工业时代走向“智业”或“知业”时代。
就我个人而言，社会计算应成为一门独立的学科，在经验上是源于自己从事开源情报及安全问题的研究，主要是为了在情报和安全工作中注入新的科学的内容及方法；在思想上是源于波尔普“开放社会”和金观涛“超稳定社会结构”的影响，希望能以可计算的方式研究各种社会假说，进而对其理论的后果有一个量化且可比较的认识。
为什么要提倡社会计算研究？以农业时代向工业时代过渡作为例子。
工业时代中的各种“人造过程”，如现代工厂里的各种物理化学反应过程，其实在农业时代里都存在，但却是自然的过程，其强度、速度或规范一般都小，一旦大了就是“自然灾害”了。
“人造”自然过程的强度、速度和规模要求我们必须以工业化的生产方式进行管理，因此过程控制系统PCS、集散控制系统DCS和企业资源规划ERP系统等等，都成了工业时代必不可少的。
社会化文稿演示
3.性别角色社会化 是个体社会化的一项具体任务，是指个体意识到自己 的性别，并获得社会期望的、符合其相应性别的动机、 价值、心理特征与行为模式的过程。
男性与女性的人格特征
男性 意志坚强、刚毅
心胸宽广 直爽、开朗、大方
不拘小节 果断
女性 温柔 细心 有依赖性 软弱、脆弱 善良
2.继续社会化或发展社会化
继续社会化指成年人经过基本社会化之后，为了适应 社会文化环境，继续学习社会知识、价值观念、行为 规范的过程。 是在早期社会化的基础上进行的，在现实生活中，许 多成人在生活中不断出现新情况、新内容时，如家庭 的建立，工作的调动，经济生活和业务生活的变更， 社会关系和社会责任的变化，知识和技能的更新等， 往往感到不适应，促使个体步入一个新的社会化进 程—继续社会化。
7. 角色规范的社会化
个体学习角色规范、态度和情感并使个体的各种行为 符合相应角色规范的过程。
二、性别角色社会化
（一）性别与性别角色 （二）性别角色社会化的影响源
（一）性别与性别角色
1.性别： （1）男女生理上的差异，英文用sex：男人（men） 女人（women） （2）指男女的心理的、社会的差异，英文用gender： 男性(males)、女性(females)
3.再社会化
个体从原来的生活方式向另一种新的生活方式 的转变、适应和内化的过程。是指有意改变原 有的价值观念与行为模式，建立新的价值观念 与行为模式的过程。它是青少年与成人都有可 能经历的一种过程。一般来讲，再社会化有两 种不同性质的基本形式：一是强制性的，发生 在全面控制机构中，如监狱中对罪犯的全面改 造；二是非强制性的，是个体为适应社会文化 与生活方式的急剧变迁而主动进行的，如新兵 入伍、移民国外等等。
社会网络分析的理论基础和研究方法
社会网络分析的理论基础和研究方法第一章：社会网络分析的理论基础社会网络分析是一种研究社会现象的方法，它强调“关系”，而不是“个体”。
社会网络分析理论基础主要基于三个方面，分别是社会关系理论、数学模型理论和复杂网络理论。
1. 社会关系理论社会关系理论是社会网络分析的基础。
它描述了个体之间的相互关系、交换和相互依存关系。
社会关系理论的基本概念是“关系”，即一个人与其他人之间的联系，可以是亲戚、朋友、同事、同学等。
社会关系理论中有两个重要的概念，分别是强关系和弱关系。
强关系是指关系密切、联系紧密和互动频繁的关系。
例如家庭成员、亲戚、好友等。
弱关系则表示关系不太密切、联系不太频繁和互动不太深入的关系。
例如同学、同事等。
2. 数学模型理论数学模型理论认为社会网络是一个复杂的系统，需要运用数学和图论模型进行分析和描述。
社会网络的数学模型主要有以下几种：（1）图论模型：利用图论模型，将个体之间的联系表示为图中的连线，从而分析社会网络的结构和特征。
（2）随机图模型：随机图模型是一种随机生成网络的模型，它可以模拟人际网络的结构和特征，从而帮助人们深入理解社会网络。
（3）小世界模型：小世界模型是一种特殊的随机网络模型，它模拟了社会网络中强关系和弱关系的特征。
它可以用来研究社会网络的结构和演化。
3. 复杂网络理论复杂网络理论是研究各种复杂系统的理论框架，它将社会网络看作一个复杂系统，并通过研究网络的拓扑结构、动力学和演化规律等，来分析社会网络的特征和动态过程。
复杂网络理论中，有几个重要的网络模型：（1）无标度网络模型：无标度网络模型是指网络中节点的度数符合幂律分布的网络模型。
这种网络模型能够解释社会网络中中心节点的重要性。
（2）交错构型模型：交错构型模型是一种基于节点属性的网络模型，它能够解释社会网络中不同人群之间的联系。
（3）社区检测算法：社区检测算法是一种可以将网络划分成若干个互相独立的社区的算法。
它能够帮助我们理解社交网络中的群体行为。
如何利用社会化学习和合作学习提升培训效果
团队项目锻炼协作能力
团队项目的意义
团队项目可以让学员在实践中学习如何与他人协作，提高团队协作能力和解决 问题的能力。
团队项目的实施步骤
首先，明确项目目标和任务分工，确保每个学员都能参与其中；其次，建立有 效的沟通机制和协作流程，确保项目顺利进行；最后，对项目成果进行评估和 反馈，总结经验教训，促进学员成长。
03 合作学习策略在培训中应用
分组讨论促进思维碰撞
分组讨论的优势
分组讨论可以激发学员的思维活力， 促进不同观点的交流与碰撞，提高学 员的参与度和学习效果。
分组讨论的实施步骤
首先，根据培训内容和学员特点进行 合理分组；其次，明确讨论主题和规 则，引导学员积极参与；最后，进行 小组总结和分享，促进知识内化。
共同完成学习任务和目标。
合作学习理念及优势
合作学习理念
提升学习效果
合作学习是一种以小组或团队的形式组织 学习者进行学习的策略，强调学习者之间 的互助和合作，以达到共同的学习目标。
通过合作学习，学习者可以相互借鉴和补 充，提高学习效果和质量。
培养团队协作能力
激发学习动力
合作学习有助于培养学习者的团队协作能 力和沟通技巧，为未来的工作和生活做好 准备。
如何利用社会化学习 和合作学习提升培训
效果
： 2023-12-29
目录
• 社会化学习与合作学习概述 • 挖掘社会化学习资源与方法 • 合作学习策略在培训中应用 • 案例分析：成功企业实践经验分享 • 评估培训效果并持续改进 • 未来趋势展望与挑战应对
01 社会化学习与合作学习概述
社会化学习定义及特点
持续改进
针对存在的问题和不足，制定改进措施和计划， 持续优化培训方案。
在线学习的社会化策略
在线学习的社会化策略随着科技的发展和互联网的普及，在线学习逐渐成为人们获取知识和教育的新途径。
在线学习的社会化策略以其开放、共享和互动的特点，为学习者提供了丰富的学习资源和交互平台，促进了学习者之间的合作与共同成长。
本文将从社会化学习环境的构建、社交媒体的应用以及协作学习的实践三个方面来探讨在线学习的社会化策略。
一、社会化学习环境的构建在在线学习中，构建一个社会化的学习环境是非常重要的。
首先，可以通过在线平台来搭建学习社区，为学习者提供一个交流和分享的平台。
这些平台可以是在线学习平台、论坛、社交媒体等，学习者可以通过这些平台与其他学习者进行互动和交流。
其次，可以设置学习小组或学习社群，将学习者组织起来，形成一个集体学习的氛围。
学习者之间可以互相帮助、激励和监督，共同解决学习中的问题。
二、社交媒体的应用社交媒体在在线学习中发挥着重要的作用。
首先，学习者可以通过社交媒体与其他学习者进行实时交流和互动。
例如，他们可以通过微信群、QQ群等工具建立学习群组，随时交流学习中的问题和心得。
其次，社交媒体可以用于学习资源的分享和推广。
学习者可以通过微博、微信公众号等平台分享自己的学习笔记、教程或者学习资源链接，让更多的学习者受益。
再次，社交媒体的智能推荐系统可以根据学习者的兴趣和需求，推送相关的学习资源和信息，提升学习者的学习效果。
三、协作学习的实践协作学习是在线学习中的重要策略之一。
通过协作学习，学习者可以共同参与到学习任务中，相互合作、讨论和分享。
首先，可以通过在线协作工具来促进学习者之间的合作和交流。
例如，使用协作编辑平台可以让学习者共同编写文档、PPT等，实现远程协作。
其次，开展项目式学习可以促进学习者的协作和团队精神。
学习者可以分工合作，共同解决问题，完成一项真实的学习任务。
此外，教师在协作学习中的角色也非常重要，他们可以担任学习的导师和指导者，组织学习者进行讨论和反馈。
总结起来，在线学习的社会化策略通过构建社会化学习环境、应用社交媒体和实践协作学习来促进学习者之间的合作与互动。
社会化社会中的算法化与数据
社会化社会中的算法化与数据随着科技的不断进步，智能化与数字化的时代已经到来。
人们使用智能手机、平板电脑和电脑等电子设备，不仅在日常生活中用于工作和娱乐，而且在社交网络和电子商务中扮演着重要的角色。
这样的社会化现象不仅深刻地改变了人们的生活方式和社交行为，同时也对我们的数据安全和隐私保护造成了巨大影响，这使得算法化与数据成为现代社会的关键议题之一。
社交网络在今天是不可或缺的，在这个现代化的时代，我们每天都要通过社交网络与人互动，并从中获取信息来丰富我们自己的知识储备。
在社交网络上，我们可以分享我们的个人信息，如个人简介、照片、生日、职业等等。
然而，在这些应用程序中，我们的个人信息可能被不同的利益方用于不同的目的，包括广告和市场营销，电子商务和政治宣传等。
为了更好地了解和掌握用户的兴趣和需求，社交网络和其他在线应用程序通常使用算法来收集和处理用户数据。
算法是由计算机根据特定规则和逻辑构建的自动化决策过程，可以对数据进行分析和预测。
在社交网络中，算法被用于推荐有可能感兴趣的内容，如新闻、视频、音乐等，或提供与个人信息相关的个性化广告等。
然而，与此同时，算法和数据收集也面临着问题。
首先，随着算法的进一步深入，它们越来越容易被滥用。
例如，一些应用程序可能会利用用户数据，向他们展示他们不想看到的广告或影响他们的决策。
更有甚者，有些人会将算法透明度降低，甚至不公平地操纵它们来谋取个人利益。
这使得我们必须更加谨慎和警惕，更加努力地确保算法和数据的安全和隐私。
其次，与个人数据相关的伦理和法律问题也日益受到社会和政府的关注。
在过去的几年里，一系列重大的数据泄露事件已经发生了。
这些事件引起了全球市民对于隐私保护的担忧。
人们担心自己的个人资料被滥用，而隐私侵犯的法规也变得越来越重要。
现在，越来越多的国家采取相关措施来规范数据收集和使用，比如一些国家实行的“数据安全法”等等。
可以说，在一个日益社会化的世界中，算法化和数据是不可避免的趋势。
社会计算与行为数据分析技术研究
社会计算与行为数据分析技术研究随着人工智能和大数据技术的快速发展，社会计算和行为数据分析成为了当今科技领域的热点研究方向。
通过社会计算和行为数据分析技术，我们可以从社会行为中发现规律、挖掘价值，并为社会问题的解决提供科学的支持。
本文将介绍社会计算与行为数据分析技术的研究内容和应用领域。
社会计算是指利用计算机和数学工具分析和预测人类行为的科学研究领域。
它结合了社会科学和计算机科学的理论和方法，旨在通过对社会现象和行为的建模和模拟，揭示和分析社会群体的规律性行为。
社会计算将社会行为建模为复杂的网络结构，通过仿真和分析这些网络的动态过程，可以深入理解社会系统的运行机制。
行为数据分析技术是社会计算的关键支撑和核心内容。
它包括对大规模、多源的行为数据进行挖掘和分析，以提取其中的价值信息和规律性行为。
行为数据可以来自于社交媒体、电子商务平台、移动应用、传感器等各种渠道，包括文本、图片、视频、位置等多种形式。
通过对行为数据进行挖掘和分析，可以了解人们的偏好、行为模式、社会关系等信息，从而为个性化推荐、精准营销、舆情监测等应用场景提供决策支持。
社会计算与行为数据分析技术在许多领域具有广泛的应用价值。
首先，它可以帮助我们了解社会群体的行为和决策过程。
例如，通过分析社交媒体数据，可以研究人们的情感态度、舆论导向等社会心理因素对舆情传播的影响，从而指导政府和企业的舆论引导策略。
其次，社会计算和行为数据分析技术可以在城市规划和交通管理中发挥作用。
通过运用大规模的位置数据和行为数据，可以分析城市居民的出行模式，优化交通流量和公共交通安排，提高城市的运行效率和居民的生活质量。
此外，社会计算和行为数据分析技术还可以在金融风险管理、个性化推荐、社交网络分析等领域得到广泛应用。
然而，社会计算与行为数据分析技术的研究和应用也面临着一些挑战。
首先，数据的收集和处理存在难题。
尽管现在数据的获取相对容易，但大规模、多类型、高质量的原始数据处理仍然是一项具有挑战性的任务。
计算机原理 社会化
计算机原理社会化
计算机原理是现代社会不可或缺的一部分，它是科技发展的重要支柱。
随着人们生活水平的提高，计算机技术得到了广泛的应用。
从智能手机到智能家居，从电子商务到云计算，计算机技术深度渗透到了我们的日常生活中。
然而，计算机原理也是社会化的。
这意味着计算机原理不仅仅是科技人员的专属领域，它已经成为了每个人都应该了解和掌握的知识。
计算机原理的社会化体现在多个方面：
首先，大部分工作都离不开计算机技术。
无论是金融、医疗、教育还是制造业，计算机技术都是必不可少的。
因此，了解计算机原理可以帮助我们更好地融入职场，提高工作效率。
其次，计算机原理也是数字化时代的基础。
数字化已经成为经济社会发展的趋势，计算机技术是数字化的重要组成部分。
理解计算机原理可以使我们更好地适应数字化时代的生活和工作。
最后，计算机原理也是智能化时代的前提。
智能化是人工智能和大数据时代的重要特征，而计算机技术是实现智能化的重要手段。
掌握计算机原理可以使我们更好地理解人工智能和大数据这些前沿技术，为智能化时代的到来做好准备。
因此，我们应该重视计算机原理的社会化，通过学习和实践掌握计算机原理，以更好地适应数字化和智能化时代的发展。
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同时，网络社会的虚拟性、用户匿名性、信息海量性、事件发展复杂性为虚拟数字社会的管理带来极大的挑战。
特别是我国现处在经济转轨时期，各种事件频发，加强虚拟社会管理成为我国政府和社会管理的当务之急。
基于上述分析，社会计算出现的背景可以归纳为两方面，一是以用户为中心的Web2.0的思想得到广泛推广，逐渐产生了从个体行为到群体智能的社会化思维模式；二是许多虚拟社会网络的出现逐步形成了一种新型的数字化社会形态。
概念框架社会计算作为一个新兴的跨学科研究领域，目前还没有一个公认的定义。
但也许我们可以从社会计算出现的背景去剖析它的概念。
基于这个认识，社会计算实际上可以简单地概括为“用社会化方法计算社会”，具体包含两层意思，即“为社会计算”和“用社会化方法计算”。
如图2所示。
“为社会计算”反映了社会计算研究与服务的对象是社会，包括虚拟网络和现实社会，以及从中抽象出来的人工社会。
从这个角度来说，通过信息技术方法对社会数字轨迹进行分析，了解社会已经发生、正在发生、将要发生的事情，准确地了解社会的动态特征和运行规律，预测政策实施的可行性，为虚拟网络社会的科学管理和政府决策提供参考。
“社会化方法”是一种以草根用户为中心、引言随着互联网的迅猛发展，特别是Web2.0理念的逐渐深入，越来越多的虚拟社会网络出现了，如微博（Twitter 、新浪微博）、社交网（Facebook 、人人网）、社会标注系统（Delicious 、Flickr ）、论坛（BBS ）、维基（Wiki ）等，这些虚拟社会网络聚集了大量用户。
据2010年2月资料显示，全球最大的社会网络Facebook 注册的用户已达4亿多，成为排在中国和印度之后的全球人口第三大社会[1]，如图1所示。
虚拟社会网络已经成为一种新形态的数字社会[2]。
虚拟社会网络不但聚集了大量的用户，而且用户参与网络活动的深度和广度都得到了空前的提高。
网络用户不再仅是信息浏览和接受者，也是互联网信息资源的提供和传播者。
虚拟网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。
这种由大众创造的社会媒体（social media ）详细地记录了用户的思想和行为轨迹，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能。
用社会化方法计算社会关键词：社会计算 Web2.0 社会网络 概念框架孟小峰 余 力中国人民大学图1 Facebook 成为全球第三大社会依靠草根用户的用户化方法，一种协同和群体智能的方法，也是一种从个体到整体，从微观到宏观的思维模式。
许多事件都是由无数网民“你一言我一语”和微不足道的微观行为最终发展成为一个重大的社会事件或浩大的工程。
如维基百科就是由无数网民微不足道的努力而完成的巨大的百科全书，靠少数专家是无法完成的。
从这个角度来讲，社会计算是一种群体智能的计算模式。
下面分别从对象视角和方法视角两个方面简述社会计算的内涵。
从对象的视角：为社会计算对象的视角表明，社会计算的研究对象是社会，包括现实的物理社会和虚拟的网络社会。
前者主要指传统意义上的社会，如某个国家或地区；后者主要指基于万维网的虚拟网络社区。
从广义上来讲，整个互联网就是一个虚拟网络，但从狭义上来讲，虚拟网络主要指基于Web2.0的，强调以用户为中心的虚拟社区，如Facebook 、Twitter 等虚拟网络。
但需要指出的是，尽管从社会形态可以分为现实物理社会和虚拟网络社会，但两者又是紧密相关的。
虚拟网络社会是对现实物理社会的反映，研究虚拟网络社会的最终目的还是为现实物理社会的管理服务。
从本质上来讲，社会是人的社会，人是社会的人，社会是由若干个体人组成的一个系统。
所以，从对象的视角来看，社会计算又包含两个层面的内容，即宏观社会层面和微观用户层面。
在宏观社会层面，社会计算的主要任务是通过对社会网络舆情的分析[3]，回答“发生了什么事？大家对这些事观点是什么？将会怎么发展？如何引导和控制？”。
在这个层面，研究的主要问题包括以下几点。
网络舆情搜集 网络舆情信息的收集是舆情分析的前提[4]。
目前舆情收集的方法主要分为两类，即基于内容分析的方法和基于网络计量法。
前者主要通过对网页文本内容进行分析，具体实施上可以基于某一特定事件或话题上搜索公众的观点和看法，或基于某个人或组织搜索其对相关事件或话题的观点或看法。
网络计量法就是将收集到的各种数据信息进行科学统计、分析、总结出一般规律，是一种基于对网络信息外在量的分析方法，包括利用链接分析法确定网络舆情的来源与走向；利用统计分析法收集各种网络舆情数据，如网站访问量、访问者的特征及其度量、网民的分布情况等；利用图论分析法研究网络链接以分析网络舆情的变化趋势。
舆情观点分析 舆情观点分析主要研究网民对各种事件的看法[5]，包括观点分类及倾向性分析。
观点分类是把观点文本信息进行分类的问题，倾向性分析是对用户观点所要表达话题事件的立场、观点和态度进行分析，分析出观点表达者对于话题事件的态度是积极的、赞同的，还是消极的、反对的，或者是中立的。
观点倾向性分析常采用语料的方法，通过人工建立语料库，赋予语料库中的每种模式一个语义倾向性值，然后遍历语料库，分析其是否与待分析文本匹配，并累加所有匹配模式对应的倾向性值，把累加的倾向性值作为整个文本的倾向性。
倾向性分析的核心是判断词汇的倾向性，一般先要抽取文本中能够体现主观色彩的情感词，然后对抽取出来的情感词进行倾向性判断。
舆情演化分析 舆情演化分析主要研究话题或事件是如何演化发展的[6]，包括话题热度和事情演图2 社会计算的概念模型For：社会系统By：社会化方法计算（物理＋虚拟）（协同的方法）管理分析化。
话题热度主要指话题受社会公众的关注程度。
从社会学角度来看，舆情话题的产生与群体行为的选择、社会大众的关注有密切关系。
因此，网络舆情话题的热度要重点考虑用户的关注度。
最简单的方法就是基于话题报道频率来反映话题关注度。
舆情的演化过程相当复杂，既是话题的动态变化过程，又是话题多维属性的动态变化过程。
许多研究在语言模型中嵌入时间变量来研究话题的演变。
实质上，舆情演化是一个复杂的动态网络，基于动态网络模型来研究互联网舆情的演化，不仅能够帮助人们观察和理解舆情演化的动态过程，还可以揭示出舆情演化的微观结构和演化机理。
从微观用户层面来讲，社会计算主要关注的是如何促进用户与用户的交互，以及通过用户交互表现出来的用户社会影响分析。
用户交互研究无论是Web2.0还是Facebook，Twitter等虚拟社会网络系统，其最大的特点就是强调用户与用户间的交互，实现的是人与人的互联。
如何促进人与人的交互是社会计算研究的另一重要内容。
笔者认为，随着Web2.0理念的深入，交互的重点已经从传统的人-机交互（HCI）转化为人-人交互（HHI）。
传统人-机交互强调的是通过设计人员对系统形式和功能的控制来优化软件应用及界面以增加系统的友好性。
而人-人交互更注重如何实现人与人互联，信息交换与知识共享。
在不同的应用领域，人-人交互的模式不同，如在微博中，交互方式包括跟贴、回复、粉丝等，在人际关系网中，人-人交互一般显性表现为加某某为好友。
目前有少数学者从信息系统行为角度对社会网络信息交互模式[7]的基于web2.0 的信息生成模式、Web2.0环境下知识共享问题进行研究。
用户影响分析通过用户间的交互（回复、跟贴、加为好友等），用户与用户间形成一定的影响关系，并会逐步形成社会网络中的影响力[8]。
用户影响力分析主要研究如何基于用户的交互活动水平（activity level）来研究用户与用户是如何影响的，以及用户在社会网络中的影响力大小。
具体来讲，影响分析包括影响关系分析和影响力分析。
影响关系是如何刻划两用户间的影响关系，影响力分析主要度量用户在社会网络中的重要程度。
有不少学者基于博客论坛行为（提交、评论等），采用Web挖掘的方法和语义分析的方法研究博客论坛用户的影响力。
从模型来讲，度量用户影响力通常表现为寻找最重要的节点，目前主要有两类：第一类是基于最小路径（geodesic path）的方法，如距离中心（closeness centrality）、图中心（graph central-ity）、中介中心度（betweenness centrality）等；第二类是基于拓扑结构的方法，包括基于马尔科夫的方法（如PageRank算法、HITS模型）、度中心（degree centrality）的方法、基于路径的方法（如α-centrality，SenderRank等）。
从方法的视角：用社会化方法计算所谓“社会化方法”就是用户协同工作的方法，就是Web2.0的模式。
从这个角度来讲，社会计算是一种计算模式。
随着大量社会网络的产生，以Web2.0思想为核心的社会计算模式正逐步应用到诸多领域，如在个性化推荐、资源分类、电子商务、市场营销等，并相应地产生了许多全新的标志性研究方向，如社会（或协同）推荐、大众分类、社会商务、病毒营销，如表1所示。
协同推荐协同推荐（social/collaborative rec-ommendation）是目前个性化推荐中最重要的方法[9]，其基本思想是，具有相似兴趣爱好的用户会对同一商品表现出相似的偏好。
根据此思想，要对用户进行推荐，先要确定其邻居（相似）用户，然后再综述其邻居的偏好。
所以对某一用户的推荐，实际是取决于其他用户的偏好，用户与用户之间形成一种自助式、协同式的社会推荐模式。
相反，传统推荐方法大多是基于内容的，首先需要对用户和候选推荐对象分别进行建模表示，然后把用户与产品进行匹配。
也就是说，对某一用户的推荐，不需要参考其他用户的偏好信息。
大众分类随着知识与信息的交叉，传统的基于固定分类目录的方法难以满足爆炸式信息增长的需要。
大众分类（folksonomy）打破了传统目录分类的界限，资源目录的分类不再固定，而是由广大用户决定[10]。
大量用户使用标签（tag）对资源对象（如网页、文献、图片、视频、音乐等）进行标注（tagging），且由于用户标注时可以参考其他用户的标注，所以这种标注是一种协同的方式进行的。
用户的协同标注形成一种对资源对象的自动分类，这种分类模式需要大量用户的参与（标注），具有很强的社会性，是社会计算模式在资源分类中的应用。
社会商务社会商务（social commerce）是近年来出现的一种商务模式[11]，是社会计算模式在电子商务中的应用。
尽管目前还没有形成对社会商务公认的概念，但对社会商务有一个基本共识，即社会商务是更加突出和强调以用户为中心的理论，用户不仅是一个购买者，还需要参与商务活动，如产品设计、产品定价、产品购买、售后服务等各环节。
可以认为，在某种意义上凡是能体现用户参与商务活动的都属于社会商务。
典型的社会商务模式如团购，拍卖（Penny Auction）等。