微博传播机制与社会网络分析-新浪分享
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84
42
中心性测量：接近中心性-Clossness
接近中心性Closeness: 有能力在最短路径 到达其它点的节点度量
85
节点的中心性
网络行动者的个体行为，从 单个看与从整体网络角度看是完
全不同的表现！
86
43
未来社会网络研究：动态演化过程
大尺度网络的结构
时间过程的演化
个体属性特征
动态网络的演化
2
1
关键词
社会人——微博——技术—— 关系——网络——结构——幂 率——行为和态度——发现意 见领袖——传播——营销——
效果！
3
社会科学是研究人的
不同的学科不是研究不同的 问题，而是从不同的角度研
究同一个问题！
4
2
三大社会科学理论 1. 突变理论（catastrophe theory）
为人们理解微小作用导致社会突然变化的机理开拓了道路。
平均来讲：每个人有 11 - 12 亲密的关系 150+ 社会关系 500 - 1,500 弱关系
9977
微博会话的质量原则：
做自己认为正确的事情，不要说自己认为 不真实的话，不要说自己缺乏足够证据的 话“，也就是传播自己肯定的信息，至少 是自己认为合理的信息！
信任：能力、诚信、善意！
98
49
微博会话的数量原则：
思考：精确性、多样性、新颖性的平衡。
77
78
39
79
新
闻 Social Network Analysis Software——Ucinet
传 播 学 院
80
40
新
闻 Social Network Analysis Software——Netdraw
传 播 学 院
81
基本概念: 中心性测量
威望领袖
2. 混沌理论（Chaos theory）
复杂而不断变化的系统，即使其初始状态是详尽了解的，也会迅速进入无法精确预知的状态。
3. 复杂性理论（Complexity theory）
在大量元体（agent）各自按照不多的几条简单规则相互作用时，如何从中产生出秩序与稳 定。
5
微博是技术、是平台
• 技术是文化的表现，是文化得以创造和表达的方法， 技术是手段也是目的。
70
35
网络即信息 微博网络传播意味着打破大众媒体传统的传播
方式。它针对特定的目标群体，通过关键的Hub节 点、关键成员，传递特定的信息，以影响舆论和购 买决策的形成。由于信息像病毒一样传播，不仅节 约了资源和费用，而且有更持久的冲击力。基于这 个原因，信息是嵌入在整个网络中，而不是在一个 人的头脑中。
灰色的节点。
Source: Valdis Krebs, http://www.orgnet.com/contagion.html
45
小世界理论
46
23
预知社会——自然法则
尽管大家面孔各不相同，性格迥异，但我们 的骨架看上去都一样，非常类似。我们将越
来越看到，并且承认，令人惊异的简单而又
影响深远的自然法则控制着我们周围所有的 复杂网络结构的演化！
• 微博是技术它拓展了我们与社会其他人联系的能力。
移动互联网 云计算
物联网
内存计算 数据挖掘
云存储 移动应用 Big Data
二维码 LBS
6
3
微博——重塑社会关系总和
7
不在于你知道什么，在于你认识谁！
8
4
进入社会化媒体—微博时代
9
微博——媒介、互联网、移动通讯
10
5
关系——社会网络——社会结构
25
越重大事情越很少发生——幂律分布
������ ������ = ������−������
26
13
关系强度 强关系带来信任， 弱关系带来信息的传递！
27
越连接越强大，越强大越被连接！
名可养名、名Βιβλιοθήκη Baidu扬名、 名可恶名！
28
14
微博——网络可视化 看得见才能做得到、 做得好！
29
30
15
上 帝 的 指 纹
• 今天在 google 搜索，键入「Data
Mining」，可找到 8,710,000项查询结果
19
线性思维
20
10
多带来不同！
普通问题都是线性问题，线 性问题就是直线问题，直线问题 就是简单问题，简单问题是因果 成比例。
21
创新扩散曲线
1
Ln������−������������
0
22
11
营销理论
52
26
传播现象、传播机制、传播结构、传播模式
53
网络的可视化特性
54
27
55
56
28
57
58
29
59
社会网络的特性
60
30
结构主义思想
61
编织围脖的时代
62
31
63
微博传播路径分析
64
32
意见领袖分析——关键人物
65
社会网络分析的基本要素
1-社会行动者的关系基础上，结构性研究 2-系统的经验数据为基础 3-关系可视化的图景和应用 4-要有好的数据或计算机模型的应用
关系的强弱
41
关系——Web网络分析
42
21
社会计量图
43
9-11 Hijackers Network
44
22
追踪流行病的扩散——病毒式营销
黑色是传染源或临床确诊感
染者，粉红色的潜在传染源，
表示暴露在易感环境感染他人，
是没有确诊的感染疾病、绿色
代表暴露的人无感染和不是传 染性的。感染状况是未知的为
94
47
新
闻 传
口碑——口口相传
播
学
院
10% 的人影响
90%他人的购买行为。
91% 喜欢购买他人推 荐的东西
95
新
闻 传
信任——口口相传
播
学
院
网络 A
关键点
信任渠道
网络 B
96
48
新 闻
创新的扩散
传
播
学
100人的网络= 4,950 可能的链接！
院
1,000 人的网络 = 500,000 可能的链接！
知识 Knowledge
传播 Communication
17
多带来不同！
18
9
Data Mining
• 三年前在 google 搜索，键入「Data
Mining」，可找到 1,260,000项查询结果
• 一年前在 google 搜索，键入「Data
Mining」，可找到 4,320,000项查询结果
71
微博营销的定义
微博营销：是指经由社会网络，在明
确的目标群体规模和结构的基础上，通 过关键成员传递信息，以影响舆论和购 买决策的形成。
72
36
发现意见领袖 网络分析
73
企业微博营销
微博是一种重要的营销工具，它是企业发
布信息和影响消费者，并收集反馈信息与之 互动的重要渠道。如果从海量的关系数据中 发现有价值的信息、建立精准营销的目标客 户、分析客户价值模型等是很多企业关注的 问题。
66
33
关系结构的可视化复—杂—网Y络E—D工—具混沌
67
中心节点
68
34
中心性测量
69
人际传播大于大众传播
微博作为社会化媒介，整合并过滤大众信息 并落地人际关系传播，让人的感官功能具备了适 应和感知外界的整体性！媒介即信息，无聊即信 息，信息即按摩
当交往越来越真实，无论是实名，还是真实 关系，意味着网络交往不是虚拟，是真实社会关 系的延伸；麦克卢汉的媒介是身体的延伸——这 次真的延伸了！
87
群体的结构演化
88
44
网络分析工具——Cytoscape
89
信息传播的关系网
90
45
监测： 抓住中心节点
控制： 切断关系
91
预知社会
不管个人的偏好或思想是什么，个人行为如何加 总而为集体行为的方式却是不相关的另外一个复杂问 题。
92
46
自然科学与社会科学
人们使用几年前还不存在的技术，快速变化意味着商业会 关注下一阶段的技术或应用。但使用这一技术的人却并不关心 技术，他们关心的是利用这项技术所能进行的沟通。
发布微博信息必须是详尽的并且能够添加 到粉丝的认知中去，人们总是尝试尽力重 复强调自己的以说服别人！ 传播者的目的就是要说服收传者相信自己 的传播内容！
99
大众传播效果最终通过人际传播发酵 如果我们的目的是理解人类的行
服从幂律分布现象
11）生物物种数 12）地震强度 13）互联网网页点击 14）手机话费 15）个人收入 16）GDP大小 17）微博粉丝数
50
25
社会关系图——幂律分布 • 增长性 • 优先情节
51
微博的传播结构——幂律分布
• 聚集群体 • 等级差异 • 细分群体
• 自组织性 • 鲁棒性 • 脆弱性
新技术并不会改变我们大脑的运作方式。社交网站并不新 鲜，千百年来，人们组成团体，与他人建立或强或弱的关系， 建立忠诚信任的关系，传播流言蜚语。社交网络的兴起只是在 模仿我们的现实世界。尽管技术改变了我们沟通的方式，我们 仍然在使用数千年来形成的行为模式。
93
人际传播大于大众传播 人们真正能感知到了某种传播效果
探究社会规律的成因不取决于个体 的想法或意图，而应该从个体所嵌入的 社会结构中去发现规律。
14
7
微博——重塑人的社会关系总和
自媒体时代
15
洞察力——Insight
16
8
从定性到定量，从属性到关系
今天关注：
数据 Data
社会化媒体 Social Media
信息 Information
微博营销与社会网络 Marketing & Social Network
4P——4C——4R
客户打分模型 客户流失模型 客户价值模型 客户信用模型 客户欺诈模型 客户忠诚模型
客户交叉销售 客户增量销售 个性化推荐模型 预测模型 客户圈模型 销售自动化
23
构想未来的工具
������ ������−������������������ ������������
Time
24
12
（Prestige leaders）
意见中介者
（Opinion brokers）
意见领袖
（Opinion leaders）
82
41
中心性测量：度中心性-Degree
度中心性Degrees: 表示节点的链接数量 （出度与入度中心性）
83
中心性测量：中介中心性-Betweeness
中介中心性Betweenness: 在路径上能够 到达其它节点的度量
47
无标度网络——幂律分布
规则网络
随机网络
规则网络
无标度网络
48
24
幂律分布
幂律分布p(k)～k^(-a), 幂律（power-law）函数
无标度(Scale-free)网络
49
幂律分布
1）演员合作网 2）奥斯卡奖项数 3）唱片或书籍销量 4）论文数 5）论文引用次数 6）计算机文件大小 7）机场航班 8）战争规模 9）语言单词频率 10）姓氏分布
企业对微博的认知和投入，将催生新媒介形态与产品营销思路。
74
37
微博营销——个性化推荐系统 推荐系统与算法：消费者更喜欢来自朋
友而非系统的推荐，如何利用微博社会网 络，从目标用户的朋友中挖掘可推荐的对 象，或引导目标用户向其朋友推荐。局部 推荐算法，将信任评价机制和社会推荐有 机结合。
75
微博营销——个性化推荐系统 个性化自适应算法：针对不同消费者行
31
微博更具有媒介和传播属性
相对于传统媒体，微博传播的一个固有 原则是：传播关系存在于整个社会和日常生活， 很少受到传统媒体的约束，可塑性强且能快速 适应不断变化的技术需求，信息传递即多样又
复杂，关键是无法预先设计和感知，导致
看到了已经发生了！
32
16
微博是一种全新的媒介
以光速将思想或时尚传播给 每一个人；但微博的传播也遵循 一般信息传播基本原则，只是当
派系、凝聚子群体、成分、孤立点、结构洞、社会资本
11
12
6
网络社会
我们身处在相互联系、不可避免的网络世 界中，无论是那些直接影响我们的，还是间接影 响我们的网络体系。
“我们被困在无法逃避的相互关系网络中， 任何事情，如果直接地影响了一个人，就会间 接地影响所有人。”
13
传播网络
传播网络是深深嵌入在社会网络中 的影响我们信息相互沟通的网络！
微博
传播机制与社会网络分析
主讲教师：沈浩 博士
中国传媒大学电视与新闻学院 中国传媒大学调查统计研究所 中国传媒大学数据挖掘研发中心
教授 副所长 主任
分享内容
• 微博——重塑社会关系总和 • 洞察力——没有比理论更实用的工具了 • 关系的挖掘——营销走人个性化推荐时代 • 社会网络——微博一个真实的大尺度网络 • 微博传播机制——幂率法则 • 社会网络分析工具和营销解读 • 发现意见领袖——KOL的价值 • 微博营销定义 • 个性化推荐算法探讨
从社会网络的角度思考这些规
则时，我们有了新的理解！
33
34
17
挖掘关系的力量
对象 关系 网络
35
关系就是条件概率——贝叶斯概率
P(A) P(A|B)
36
18
骇客帝国——矩阵-Matrix
信息就是矩阵
37
社会网络分析SNA
38
19
关系——DNA——结构
39
数据挖掘——挖掘关联规则
40
20
关系——Web网络分析
为模式，可采用不同的算法，且可随用户 行为模式的变换自适应地改变并优化，实 现更有效的个性化推荐。
76
38
微博营销——个性化推荐系统 稳健性问题：针对微博特点，推荐能够充分
考虑恶意用户的存在性，避免通过欺骗行为获取 不当利益或损害其他用户的正当利益。
不仅要考虑推荐的准确性，还应考虑推荐的 信息量，避免推荐用户已经知道或太多相似内容。
42
中心性测量：接近中心性-Clossness
接近中心性Closeness: 有能力在最短路径 到达其它点的节点度量
85
节点的中心性
网络行动者的个体行为，从 单个看与从整体网络角度看是完
全不同的表现！
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43
未来社会网络研究：动态演化过程
大尺度网络的结构
时间过程的演化
个体属性特征
动态网络的演化
2
1
关键词
社会人——微博——技术—— 关系——网络——结构——幂 率——行为和态度——发现意 见领袖——传播——营销——
效果！
3
社会科学是研究人的
不同的学科不是研究不同的 问题，而是从不同的角度研
究同一个问题！
4
2
三大社会科学理论 1. 突变理论（catastrophe theory）
为人们理解微小作用导致社会突然变化的机理开拓了道路。
平均来讲：每个人有 11 - 12 亲密的关系 150+ 社会关系 500 - 1,500 弱关系
9977
微博会话的质量原则：
做自己认为正确的事情，不要说自己认为 不真实的话，不要说自己缺乏足够证据的 话“，也就是传播自己肯定的信息，至少 是自己认为合理的信息！
信任：能力、诚信、善意！
98
49
微博会话的数量原则：
思考：精确性、多样性、新颖性的平衡。
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新
闻 Social Network Analysis Software——Ucinet
传 播 学 院
80
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新
闻 Social Network Analysis Software——Netdraw
传 播 学 院
81
基本概念: 中心性测量
威望领袖
2. 混沌理论（Chaos theory）
复杂而不断变化的系统，即使其初始状态是详尽了解的，也会迅速进入无法精确预知的状态。
3. 复杂性理论（Complexity theory）
在大量元体（agent）各自按照不多的几条简单规则相互作用时，如何从中产生出秩序与稳 定。
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微博是技术、是平台
• 技术是文化的表现，是文化得以创造和表达的方法， 技术是手段也是目的。
70
35
网络即信息 微博网络传播意味着打破大众媒体传统的传播
方式。它针对特定的目标群体，通过关键的Hub节 点、关键成员，传递特定的信息，以影响舆论和购 买决策的形成。由于信息像病毒一样传播，不仅节 约了资源和费用，而且有更持久的冲击力。基于这 个原因，信息是嵌入在整个网络中，而不是在一个 人的头脑中。
灰色的节点。
Source: Valdis Krebs, http://www.orgnet.com/contagion.html
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小世界理论
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23
预知社会——自然法则
尽管大家面孔各不相同，性格迥异，但我们 的骨架看上去都一样，非常类似。我们将越
来越看到，并且承认，令人惊异的简单而又
影响深远的自然法则控制着我们周围所有的 复杂网络结构的演化！
• 微博是技术它拓展了我们与社会其他人联系的能力。
移动互联网 云计算
物联网
内存计算 数据挖掘
云存储 移动应用 Big Data
二维码 LBS
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3
微博——重塑社会关系总和
7
不在于你知道什么，在于你认识谁！
8
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进入社会化媒体—微博时代
9
微博——媒介、互联网、移动通讯
10
5
关系——社会网络——社会结构
25
越重大事情越很少发生——幂律分布
������ ������ = ������−������
26
13
关系强度 强关系带来信任， 弱关系带来信息的传递！
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越连接越强大，越强大越被连接！
名可养名、名Βιβλιοθήκη Baidu扬名、 名可恶名！
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14
微博——网络可视化 看得见才能做得到、 做得好！
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上 帝 的 指 纹
• 今天在 google 搜索，键入「Data
Mining」，可找到 8,710,000项查询结果
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线性思维
20
10
多带来不同！
普通问题都是线性问题，线 性问题就是直线问题，直线问题 就是简单问题，简单问题是因果 成比例。
21
创新扩散曲线
1
Ln������−������������
0
22
11
营销理论
52
26
传播现象、传播机制、传播结构、传播模式
53
网络的可视化特性
54
27
55
56
28
57
58
29
59
社会网络的特性
60
30
结构主义思想
61
编织围脖的时代
62
31
63
微博传播路径分析
64
32
意见领袖分析——关键人物
65
社会网络分析的基本要素
1-社会行动者的关系基础上，结构性研究 2-系统的经验数据为基础 3-关系可视化的图景和应用 4-要有好的数据或计算机模型的应用
关系的强弱
41
关系——Web网络分析
42
21
社会计量图
43
9-11 Hijackers Network
44
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追踪流行病的扩散——病毒式营销
黑色是传染源或临床确诊感
染者，粉红色的潜在传染源，
表示暴露在易感环境感染他人，
是没有确诊的感染疾病、绿色
代表暴露的人无感染和不是传 染性的。感染状况是未知的为
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新
闻 传
口碑——口口相传
播
学
院
10% 的人影响
90%他人的购买行为。
91% 喜欢购买他人推 荐的东西
95
新
闻 传
信任——口口相传
播
学
院
网络 A
关键点
信任渠道
网络 B
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新 闻
创新的扩散
传
播
学
100人的网络= 4,950 可能的链接！
院
1,000 人的网络 = 500,000 可能的链接！
知识 Knowledge
传播 Communication
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多带来不同！
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9
Data Mining
• 三年前在 google 搜索，键入「Data
Mining」，可找到 1,260,000项查询结果
• 一年前在 google 搜索，键入「Data
Mining」，可找到 4,320,000项查询结果
71
微博营销的定义
微博营销：是指经由社会网络，在明
确的目标群体规模和结构的基础上，通 过关键成员传递信息，以影响舆论和购 买决策的形成。
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发现意见领袖 网络分析
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企业微博营销
微博是一种重要的营销工具，它是企业发
布信息和影响消费者，并收集反馈信息与之 互动的重要渠道。如果从海量的关系数据中 发现有价值的信息、建立精准营销的目标客 户、分析客户价值模型等是很多企业关注的 问题。
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关系结构的可视化复—杂—网Y络E—D工—具混沌
67
中心节点
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中心性测量
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人际传播大于大众传播
微博作为社会化媒介，整合并过滤大众信息 并落地人际关系传播，让人的感官功能具备了适 应和感知外界的整体性！媒介即信息，无聊即信 息，信息即按摩
当交往越来越真实，无论是实名，还是真实 关系，意味着网络交往不是虚拟，是真实社会关 系的延伸；麦克卢汉的媒介是身体的延伸——这 次真的延伸了！
87
群体的结构演化
88
44
网络分析工具——Cytoscape
89
信息传播的关系网
90
45
监测： 抓住中心节点
控制： 切断关系
91
预知社会
不管个人的偏好或思想是什么，个人行为如何加 总而为集体行为的方式却是不相关的另外一个复杂问 题。
92
46
自然科学与社会科学
人们使用几年前还不存在的技术，快速变化意味着商业会 关注下一阶段的技术或应用。但使用这一技术的人却并不关心 技术，他们关心的是利用这项技术所能进行的沟通。
发布微博信息必须是详尽的并且能够添加 到粉丝的认知中去，人们总是尝试尽力重 复强调自己的以说服别人！ 传播者的目的就是要说服收传者相信自己 的传播内容！
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大众传播效果最终通过人际传播发酵 如果我们的目的是理解人类的行
服从幂律分布现象
11）生物物种数 12）地震强度 13）互联网网页点击 14）手机话费 15）个人收入 16）GDP大小 17）微博粉丝数
50
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社会关系图——幂律分布 • 增长性 • 优先情节
51
微博的传播结构——幂律分布
• 聚集群体 • 等级差异 • 细分群体
• 自组织性 • 鲁棒性 • 脆弱性
新技术并不会改变我们大脑的运作方式。社交网站并不新 鲜，千百年来，人们组成团体，与他人建立或强或弱的关系， 建立忠诚信任的关系，传播流言蜚语。社交网络的兴起只是在 模仿我们的现实世界。尽管技术改变了我们沟通的方式，我们 仍然在使用数千年来形成的行为模式。
93
人际传播大于大众传播 人们真正能感知到了某种传播效果
探究社会规律的成因不取决于个体 的想法或意图，而应该从个体所嵌入的 社会结构中去发现规律。
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微博——重塑人的社会关系总和
自媒体时代
15
洞察力——Insight
16
8
从定性到定量，从属性到关系
今天关注：
数据 Data
社会化媒体 Social Media
信息 Information
微博营销与社会网络 Marketing & Social Network
4P——4C——4R
客户打分模型 客户流失模型 客户价值模型 客户信用模型 客户欺诈模型 客户忠诚模型
客户交叉销售 客户增量销售 个性化推荐模型 预测模型 客户圈模型 销售自动化
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构想未来的工具
������ ������−������������������ ������������
Time
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（Prestige leaders）
意见中介者
（Opinion brokers）
意见领袖
（Opinion leaders）
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中心性测量：度中心性-Degree
度中心性Degrees: 表示节点的链接数量 （出度与入度中心性）
83
中心性测量：中介中心性-Betweeness
中介中心性Betweenness: 在路径上能够 到达其它节点的度量
47
无标度网络——幂律分布
规则网络
随机网络
规则网络
无标度网络
48
24
幂律分布
幂律分布p(k)～k^(-a), 幂律（power-law）函数
无标度(Scale-free)网络
49
幂律分布
1）演员合作网 2）奥斯卡奖项数 3）唱片或书籍销量 4）论文数 5）论文引用次数 6）计算机文件大小 7）机场航班 8）战争规模 9）语言单词频率 10）姓氏分布
企业对微博的认知和投入，将催生新媒介形态与产品营销思路。
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微博营销——个性化推荐系统 推荐系统与算法：消费者更喜欢来自朋
友而非系统的推荐，如何利用微博社会网 络，从目标用户的朋友中挖掘可推荐的对 象，或引导目标用户向其朋友推荐。局部 推荐算法，将信任评价机制和社会推荐有 机结合。
75
微博营销——个性化推荐系统 个性化自适应算法：针对不同消费者行
31
微博更具有媒介和传播属性
相对于传统媒体，微博传播的一个固有 原则是：传播关系存在于整个社会和日常生活， 很少受到传统媒体的约束，可塑性强且能快速 适应不断变化的技术需求，信息传递即多样又
复杂，关键是无法预先设计和感知，导致
看到了已经发生了！
32
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微博是一种全新的媒介
以光速将思想或时尚传播给 每一个人；但微博的传播也遵循 一般信息传播基本原则，只是当
派系、凝聚子群体、成分、孤立点、结构洞、社会资本
11
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6
网络社会
我们身处在相互联系、不可避免的网络世 界中，无论是那些直接影响我们的，还是间接影 响我们的网络体系。
“我们被困在无法逃避的相互关系网络中， 任何事情，如果直接地影响了一个人，就会间 接地影响所有人。”
13
传播网络
传播网络是深深嵌入在社会网络中 的影响我们信息相互沟通的网络！
微博
传播机制与社会网络分析
主讲教师：沈浩 博士
中国传媒大学电视与新闻学院 中国传媒大学调查统计研究所 中国传媒大学数据挖掘研发中心
教授 副所长 主任
分享内容
• 微博——重塑社会关系总和 • 洞察力——没有比理论更实用的工具了 • 关系的挖掘——营销走人个性化推荐时代 • 社会网络——微博一个真实的大尺度网络 • 微博传播机制——幂率法则 • 社会网络分析工具和营销解读 • 发现意见领袖——KOL的价值 • 微博营销定义 • 个性化推荐算法探讨
从社会网络的角度思考这些规
则时，我们有了新的理解！
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挖掘关系的力量
对象 关系 网络
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关系就是条件概率——贝叶斯概率
P(A) P(A|B)
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骇客帝国——矩阵-Matrix
信息就是矩阵
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社会网络分析SNA
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关系——DNA——结构
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数据挖掘——挖掘关联规则
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关系——Web网络分析
为模式，可采用不同的算法，且可随用户 行为模式的变换自适应地改变并优化，实 现更有效的个性化推荐。
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微博营销——个性化推荐系统 稳健性问题：针对微博特点，推荐能够充分
考虑恶意用户的存在性，避免通过欺骗行为获取 不当利益或损害其他用户的正当利益。
不仅要考虑推荐的准确性，还应考虑推荐的 信息量，避免推荐用户已经知道或太多相似内容。