大数据与信息传播课(复旦mooc)

个人感受：多是些关于传播学的东西。

1. 互联网世界

互联网构成是新型的、以数据为基础的信息世界，是以数据为基础的新型的“神经网络”世界，
      是以这样的网络聚集人而建构的世界。

原子是物质世界的基本单元，信息是互联网世界的基本单元。

认识互联网世界构成基础：信息
认识互联网世界基本结构：信息之间的相互关系所形成的关联结构
认识互联网世界与现实世界的复杂关系：
      以网络信息聚集的网络社会人群与现实世界的社会网络人群之间的相互关系

互联网世界的信息平台基本结构：从信息传播视角解释，互联网世界的信息平台是
      一个个信息节点连接、聚集而成的，进而有信息连接、建构新的社会网络。

任何信息传播战略达到预期效果的核心问题：从人、媒体、信息之间的关系而言，
      在网络世界中如何发现目标、发现其去向、何处可与其相遇并对话。
      这是大数据时代信息传播实践和理论最有挑战性的难题。

• 信息传播从“大规模轰炸”转向“精耕细作”，本质上要让信息传播朝向已被识别的清晰圈定的目标人群。(但也随着网络信息逐步“见底”，个人隐私问题也随之而来)
• 通过定向分析(人口属性匹配定向、内容定向、行为定向、个性定向)，去识别受众特征和兴趣，进而建构信息传播模式成为传播学新的课题。

2. 集群行为(Collective Behavior):

人的行为，一般处于既定的社会规范制约下，但在特殊情境中也会产生一些超出规范的、
     自发的、无组织的、无结构的、难以预测的群体行为方式，即社会心理学中所说的集群行为。
组织行为学中：群体分为正式群体和非正式群体；非正式群体无正式结构，
     也不是有特定组织确定的联盟，是社会个体为了满足社会交往的需求而自然聚集形成的。
集群行为，可能是无组织的，若把各种社会行为排列成为一个最组织性到最无组织性的
      一个序列，则集群行为处于末端。

宏观视角：网络社会人群聚合的动因：“话题”(信息)。  
      网络社会集群行为有重要社会学意义和社会管理价值；传播学意义和传播实践的价值。
中观视角：网络社会人群聚合持续的动因：对“话题”的认同或相左。 
      剖析人群流动的物理性和社会性；从技术和学理角度解释“人群聚合”才
      是客观解读网络社会的重要前提。
微观视角：网络社会热呢群聚合力增强的动因：引爆“话题”。  
      客观看待“群体决策、群体共识、群体智慧”对于人类社会进步的重要意义。

• 马克·格兰诺维特(Mark Granovetter)1973年《弱连接》(The strength of weak ties)提出150定律，由该定律知，每人拥有稳定的社交网络的人数大约维持在150个左右，其中强联系约30个，弱联系约120个。
  马克·格兰诺维特提出了测量关系的四个维度：互动频率、感情力量、亲密程度、互惠行为
• 在阐释弱连接时，借用格兰诺维特思想将影响因素归纳为“亲密程度、情感关联、时间契机、互惠行为”，以解释网络人群的互动和对话。
• 为了评测社会化媒介时代的网络口碑，可从参与者、信息内容、媒介平台三个角度解释网络口碑。(数量众多、身份庞杂的口碑参与者；体量巨大、形式多样的口碑内容；数量众多、样式纷呈的口碑平台)

3. 搜索引擎

搜索引擎沉淀的数据，借助特定的分析模型，将全面描绘全媒体环境下、动态信息传播图景。
搜索引擎关键词沉淀数据库，再现“舆论场”。
从“动态、循环、相互影响的信息流动环”中发现问题、解决问题。
搜索引擎是信息收集、挖掘、分析和管理的重要驱动源。

4. RTB、DSP、DMP

• 实时竞价(RTB，Real Time Bidding)：是一种利用第三方技术在数以百计的网站上针对每个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。
• 需求方平台(DSP，Demand Side Platform)：是一种在线广告交易平台，广告主可便捷地在多家广告交易平台(ADX)进行在线买卖。
• 数据管理平台(DMP，Data-Management Platform)：是把分散的第一、第二和第三方数据进行整合纳入统一的技术平台，并对这些数据进行标准化和细分，让用户可把这些细分结果推向现有的互动营销环境里。

5. RAN、RFM

• 富媒体人群网络(Rich-media Audience Network):实时需求方平台的一部分。
  RAN核心目标：通过对互联网用户属性的深度洞察，识别不同消费群体，从而使对流量的实时竞价更准确有效，帮助广告主针对适合的人群精准投放广告。
• RFM model(Recency、Freqency、Monetary)：最近一次Recency、频率Frequency、效益Monetary

6. 人群聚合驱动力、群体智慧

• 人群聚合驱动力(Driving Forces of Group Aggregation)：
  指社会个体在特定环境下，自愿或不自愿地使自身在人群中朝着某个方向移动，通过调节自己的运动，选择与规避利弊，归属、连接到某个群体中。
  判断社会个体在“人群聚合驱动力”之下的方向，是非自愿力量和自愿力量的结合与博弈的结果。而人的自组织能力，是导致社会个体在驱动力之下的方向性选择的结果。
• 群体智慧(Collective Intelligence):
  复杂性科学揭示：相邻个体之间的简单动作可以导致复杂群体行为。群体智慧是一种共享的或者群体的智能，它是从许多社会个体的合作与竞争中“涌现”出来的；群体智慧的产生过程和结果，即“整体大于部分之和”。
  群体智慧，属于组织行为学、社会学、计算机科学等交叉学科的研究对象；在社会化媒体所建构的复杂网络社会，个体聚集所“涌现”的现象，呈现“知识生产”的独特场景。

7. 复杂社会网络(Complex Social Networks)

钱学森给出了一个严格定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、
                       无标度中部分或全部性质的网络。
复杂网络：
  1)结构复杂：节点数量大，网络结构呈现多种不同特征。
  2)网络进化：节点或连接的产生与消失(eg 网页或链接随时可能出现或断开，
             导致网络结构不断发生变化)。
  3)连接多样性：节点之间的连接权重存在差异，且有可能存在方向性变化。
  4)动力学复杂性：节点可能属于非线性动力学系统(eg节点状态随时间发生复杂变化)。
  5)节点多样性：复杂网络总的节点可代表多种事物。
  6)多重复杂性融合：即以上多重复杂性相互影响，导致难以预料的结果。

社会网络：
  社会网络是由许多节点构成的一种社会结构，节点通常是指个人或组织；
  社会网络代表各种社会关系，经由这些社会关系，把从偶然相识的泛泛之交到紧密结合
      的家庭关系的各种人们及组织串连起来。

8. 信息茧房、知识生产

• 信息茧房(infomation cocoons)：“只听我们选择的、愉悦我们的声音”。
  商业传播的核心：社会化媒体的“话题”及众人生产知识。
• 知识生产(Knowledge Production)：指人们通过脑力劳动创造出新知识(包括知识形态和科学技术)的过程；它是在已有知识的基础上发现新知识的过程。
  知识生产和物质生产区别：生产的目的、方式、对生产者素质的要求、生产的投入与产出、产品的使用效益以及产品的风险和不确定性。
  人与人之间的关系从沟通频率来看可划分为强连接和弱连接。

9. UGC、 网络口碑

• UGC(User Generated Content)：数字媒体为人类创建了独特的话语表达空间，网络人群可充分发挥自己的想象力和创造力。
  自我表达：是人类在社会交往中存在的一个普遍的心理现象，目标是建构与他人的交往，努力使自己获得理想的结果。
  UGC+自我表达=网络成为信息聚集之地。
  UGC+自我表达+再次扩散=“意见”主导者形成。
• 网络口碑(word of mouth)：口碑，原意指“众人口头上的称颂”，泛指众人的议论、群众的口头传说。网络口碑特指借助现代网络工具进行信息的交流、分享。
  传统意义上的口碑，主要指社会个体之间的交流，由于大多发生在亲戚、朋友等强关系的人群中，所以具备一定的影响，因此“口碑传播”被广泛应用于现代营销。

10. 二级传播、六度分割理论

• 二级传播(Two levels of communication)：
  二级传播理论认为，信息的传播和影响不是直接“流”向一般受众的，而是要经过意见领袖的中介，即“信息传播——意见领袖——受众”。
• 六度分割理论(1967年哈佛心理学教授Stanley Milgram创立)：和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个，即最多通过五个人就能认识认识任何一个陌生人。

11. 意见领袖、舆论

• 意见领袖(opinion leader)：又称舆论领袖，特指在信息传播过程中，为他人提供信息，同时发布自己的意见和见解，并能影响他人者。
• 舆论(public opinion)：是因一个特定话题、特定事件，引起社会上一定数量人群的高度关注，进而引发一定社会范围内的社会个体的观点和意见、态度和信念的集合。
  舆论的本体是“意见”和“态度”；“意见”始终是舆论研究的核心。