社交網(wǎng)絡(luò)定義精選(九篇)

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第1篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

關(guān)鍵詞：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)；鏈路預(yù)測(cè)；相似性；共同鄰居

中圖分類號(hào)：TP393.09

由于人們使用的各種個(gè)人無(wú)線設(shè)備的（如手機(jī)，GPS設(shè)備）迅速和廣泛普及，導(dǎo)致移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)（MSNs）變得越來(lái)越有重要。可以把MSNs看作圖，其中節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)于一個(gè)人或?qū)嶓w，邊對(duì)應(yīng)與人們之間的某種關(guān)聯(lián)。在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中，聯(lián)系和實(shí)體往往隨著時(shí)間出現(xiàn)，這就導(dǎo)致了高度的動(dòng)態(tài)性和復(fù)雜的系統(tǒng)。此外，圈內(nèi)好友也經(jīng)常改變，當(dāng)人們通過(guò)社會(huì)聯(lián)系建立友誼，或當(dāng)它們?cè)谝环N社會(huì)關(guān)系的興趣結(jié)束，鏈接會(huì)被移除[1]。對(duì)于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)，我們本文中研究討論的是預(yù)測(cè)未來(lái)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相關(guān)聯(lián)的可能性。Liben-Nowel[2]提出了鏈路預(yù)測(cè)問(wèn)題：在t時(shí)刻記錄社交網(wǎng)絡(luò)，我們精確預(yù)測(cè)在t到給定的未來(lái)時(shí)間t’時(shí)間間隔內(nèi)添加到網(wǎng)絡(luò)中的邊。

在本文中，我們主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)的局部信息，并利用相似性指數(shù)來(lái)表征未來(lái)互動(dòng)的可能性。本文的其余部分安排如下。第2節(jié)介紹一些相關(guān)工作。第3節(jié)提出了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的方法。結(jié)果和實(shí)驗(yàn)都在第4節(jié)討論，第5節(jié)總結(jié)全文。

1 相關(guān)工作

鏈路預(yù)測(cè)的現(xiàn)有方法可以分為三類。第一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法[3]。Hasan等人[4]指出監(jiān)督式學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)，在社交網(wǎng)絡(luò)中的兩個(gè)潛在連接的節(jié)點(diǎn)是否是一個(gè)正的或負(fù)的示例。他們嘗試了七個(gè)不同的分類算法，并使用不同的性能度量比較這些分類的性能。然而，他們的工作并沒(méi)有趕上復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究目前的進(jìn)展，特別是他們?nèi)狈φJ(rèn)真考慮網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。

第二種方法基于最大似然估計(jì)。Clauset，Moore和Newman[5]提出了一種方法，從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分層結(jié)構(gòu)推斷，并進(jìn)一步將其應(yīng)用到在部分已知的網(wǎng)絡(luò)中去預(yù)測(cè)丟失的鏈接，如草地物種食物網(wǎng)和關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。然而，該算法的一個(gè)很大的缺點(diǎn)是運(yùn)行速度非常慢。另一個(gè)值得注意的要點(diǎn)是，這種模式可能會(huì)對(duì)這些沒(méi)有明確的層次結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)有較差的預(yù)測(cè)結(jié)果。

第三類基于節(jié)點(diǎn)鄰居的測(cè)量方法。擁有更多的共同鄰居數(shù)的節(jié)點(diǎn)未來(lái)連邊的可能性越大。Liben-Nowell and Kleinberg[2]將一些基于結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)相似性指標(biāo)與隨機(jī)預(yù)測(cè)方法在五種合著網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)的確有包含在單獨(dú)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的有用信息。這種方法對(duì)待所有的共同鄰居結(jié)果都一樣，它沒(méi)有區(qū)分不同鄰居的預(yù)測(cè)出不同的效果。

在本文中，我們將主要介紹最后一個(gè)方法。節(jié)點(diǎn)的相似性可以通過(guò)使用節(jié)點(diǎn)的本質(zhì)屬性來(lái)定義，即當(dāng)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)具有更多共同的特征時(shí)，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)更相似。

2 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法

我們將4個(gè)經(jīng)典的基于局部信息的相似性指標(biāo)進(jìn)行比較：共同鄰居CN（common neighbors），Jaccard指數(shù)（JC），AdamicAdar指數(shù)（AA）和LeichtHolmeNewman指數(shù)（LHN-I）。下面對(duì)每個(gè)方法進(jìn)行說(shuō)明：

CN方法[6]就是說(shuō)兩個(gè)節(jié)點(diǎn)如果有更多的共同鄰居，則它們更傾向于連邊。確切地講，該方法被定義為：

其中，Γ（x）為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)x的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，x的鄰居節(jié)點(diǎn)定義為與節(jié)點(diǎn)x直接相連的節(jié)點(diǎn)。節(jié)點(diǎn)x與節(jié)點(diǎn)y的相似度就是它們共同擁有鄰居節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

JC方法[7]確保那些共享較高比例的共同鄰居數(shù)的節(jié)點(diǎn)對(duì)享有較高的預(yù)測(cè)值。 （2）

AA指標(biāo)思想是度小的共同鄰居節(jié)點(diǎn)的貢獻(xiàn)大于度大的共同鄰居節(jié)點(diǎn)[8]，因此根據(jù)共同鄰居節(jié)點(diǎn)的度為每個(gè)節(jié)點(diǎn)賦予一個(gè)權(quán)重值，該權(quán)重等于該節(jié)點(diǎn)的度的對(duì)數(shù)分之一，即1/lgk。其定義如下：

LHN-I指標(biāo)給部分節(jié)點(diǎn)分配較高的相似性，這些節(jié)點(diǎn)有很多共同鄰居數(shù)不是因?yàn)闈撛谧畲笾档拇嬖诙沁@些鄰居預(yù)期的數(shù)量[9]。分母被定義為kx×ky，正比于節(jié)點(diǎn)x和y的共同鄰居的預(yù)期數(shù)目[10]。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

本文采用的衡量鏈路預(yù)測(cè)算法精度的指標(biāo)是AUC[11]，AUC從整體上衡量算法的精度。定義為： 。

每次隨機(jī)從測(cè)試集中選取一條邊與隨機(jī)選擇的不存在的邊進(jìn)行比較，如果測(cè)試集中的邊的分?jǐn)?shù)值大于不存在邊的分?jǐn)?shù)值，就加1分；如果兩個(gè)分?jǐn)?shù)值相等，就加0.5分。n表示獨(dú)立比較的次數(shù)。n表示測(cè)試集中的分?jǐn)?shù)值大于不存在邊的分?jǐn)?shù)值的次數(shù)，表示兩分?jǐn)?shù)值相等的次數(shù)。

我們使用的數(shù)據(jù)集是由米蘭大學(xué)（UniMi）掌上移動(dòng)跟蹤記錄設(shè)備收集的。該數(shù)據(jù)集包含米蘭大學(xué)44個(gè)移動(dòng)設(shè)備的移動(dòng)軌跡。該數(shù)據(jù)收集的是2008年11月的19天。

本文實(shí)驗(yàn)采取對(duì)比的方式進(jìn)行，將所取得的數(shù)據(jù)集分別用上述4種方法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)并得到不同的結(jié)果。仿真工具是MATLAB。我們使用真正的跟蹤數(shù)據(jù)，確保了預(yù)測(cè)方法的準(zhǔn)確性。米蘭大學(xué)（UniMi）數(shù)據(jù)集是一個(gè)很小的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)，它的節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行頻繁的互動(dòng)。因此，如示于圖1中，我們可以看到，鏈路數(shù)目隨著時(shí)間的推移，顯示出周期性的變化。因此，我們選擇400000s到800000s的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

我們的研究結(jié)果是基于100次的獨(dú)立實(shí)驗(yàn)。可以看出，CN指標(biāo)比其他指標(biāo)測(cè)量結(jié)果更好。從表4中可以看出，基于共同鄰居的方法（CN）的AUC值要高于要優(yōu)于其他算法。結(jié)果表明，CN預(yù)測(cè)效果和預(yù)測(cè)精度要更好，能更好地預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)之間下一時(shí)刻的連邊。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文對(duì)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的一些特點(diǎn)進(jìn)行了研究，對(duì)多種鏈路預(yù)測(cè)的方法進(jìn)行研究分析，而且通過(guò)AUC指標(biāo)將4種預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了對(duì)比分析。證明采用共同鄰居的算法能在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中取得更好的鏈路預(yù)測(cè)效果。本文主要考慮了共同和鄰居對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響，下一步的研究中可以通過(guò)加入時(shí)間相關(guān)的局部結(jié)構(gòu)變化.建立概率模型等方法來(lái)進(jìn)行更好的鏈路預(yù)測(cè)。

參考文獻(xiàn)：

[1]Schall D.Link prediction in directed social networks[J].Social Network Analysis and Mining，2014（01）：1-14.

[2]Liben-Nowell D，Kleinberg J.The link-prediction problem for social networks[J].Journal of the American Society for Information Science and Technology，2007（58）：1019-1031.

[3]Wang C.，Satuluri V.and Parthasarathy S.，Local Probabilistic Models for Link Prediction，in Proceedings of the 2007 seventh IEEE International Conference on Data Mining（IEEE Press，Washington DC），2007：322-331.

[4]M.A.Hasan，V.Chaoji，S.Salem，M.Zaki，Link Prediction Using Supervised Learning，in Proc.of SDM 06 workshop on Link Analysis[J].Counterterrorism and Security，2006.

[5]A.Clauset，C.Moore，M.E.J.Newman，Hierarchical structure and the prediction of missing links in networks[J].Nature，2008（98）.

[6]Newman，M.E.J.Clustering and preferential attachment in growing networks[J].Physical Review E，2001（64）.

[7]JACCARD P.Etude comparative de la distribution florale dans une portion des Alpes et des Jura[J].Bulletin de la Société Vaudoise des Science Naturelles，1901（37）：547-579.

[8]Adamic，L.A.，&Adar，E.Friends and neighbors on the web[J].Social Networks，2003（25）：211-230.

[9]E.A.Leicht，P.Holme，M.E.J.Newman，Vertex similarity in networks[J].Phys.Rev.E，2006.

[10]M.Molloy，B.Reed，A critical point for random graphs with a given degree sequence，Random Structures Algorithms，1995（06）：161.

[11]HANELY J A，MCNEIL B J.The meaning and use of the area under a receiver operating characteristic（ROC） curve[J].Radiology，1982（143）：29-36.

作者簡(jiǎn)介：鄭巍（1982.09-），男，江西萍鄉(xiāng)人，講師，博士，研究方向：無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、最優(yōu)化算法。

第2篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

關(guān)鍵詞：社交網(wǎng)絡(luò)；相關(guān)市場(chǎng)；網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)；大數(shù)據(jù)

一、社交網(wǎng)絡(luò)的概述

（一）社交網(wǎng)絡(luò)的概念

維基百科將社交網(wǎng)絡(luò)定義為：主要作用是為一群擁有相同興趣與活動(dòng)的人創(chuàng)建在線社區(qū)。這類服務(wù)往往是基于互聯(lián)網(wǎng)，為用戶提供各種聯(lián)系、交流的交互通路。用戶通常這類型的網(wǎng)站創(chuàng)建個(gè)人信息檔案，與朋友聯(lián)系，發(fā)表言論，發(fā)私信，與其他共同使用該網(wǎng)站的用戶形成聯(lián)系。國(guó)外知名社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)主要有Facebook、Mypace、Google+、Twitter，中國(guó)大陸地區(qū)知名社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)有人人網(wǎng)、QQ空間等。國(guó)內(nèi)外學(xué)者經(jīng)常交換使用社交媒體以及社交網(wǎng)絡(luò)，也有學(xué)者認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)與社交媒體不屬于同一個(gè)概念。本文對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)做較為廣泛的解釋，認(rèn)為社交網(wǎng)絡(luò)與社交媒體并沒(méi)有絕對(duì)分明的界限，社交網(wǎng)絡(luò)也有媒體功能，在社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，無(wú)數(shù)的信息被網(wǎng)絡(luò)中的用戶過(guò)濾并傳播著。各大社交網(wǎng)站也越趨綜合化，而不僅僅為用戶提供聯(lián)系與交流的途徑。

（二）社交網(wǎng)絡(luò)的特殊屬性

所謂社交網(wǎng)絡(luò)特殊屬性是指區(qū)別于一般傳統(tǒng)企業(yè)以及其他互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)的獨(dú)特屬性，對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)的特殊屬性的研究有利于為社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相關(guān)市場(chǎng)的界定提出針對(duì)性意見(jiàn)。

1、社交網(wǎng)絡(luò)存在明顯網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)

社交網(wǎng)站與其他互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)一樣，較傳統(tǒng)企業(yè)而言，具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，不同的是，社交網(wǎng)站的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)更為明顯，從而導(dǎo)致了用戶轉(zhuǎn)移成本。用戶一旦接受或者選擇一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)后，便對(duì)在該平臺(tái)上注冊(cè)的賬號(hào)進(jìn)行信息維護(hù)，并且逐步與相關(guān)聯(lián)的人在該平臺(tái)構(gòu)建起網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，這就使得用戶想要轉(zhuǎn)移到另一平臺(tái)產(chǎn)生了較大的成本。與其他互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商相比，用戶從一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的成本更高，這就無(wú)疑增強(qiáng)了用戶對(duì)該平臺(tái)使用的粘性，某種程度上講，形成了用戶鎖定的效果。

2、交網(wǎng)站存在集中化趨向

社交網(wǎng)站呈現(xiàn)出集中化的趨勢(shì)，《2016年數(shù)字、社交媒體以及移動(dòng)報(bào)告》顯示，F(xiàn)acebook以超過(guò)15億活躍賬戶數(shù)主宰全球社交平臺(tái)，中國(guó)的社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域則仍然對(duì)騰訊情有獨(dú)鐘，QQ空間和微信，兩個(gè)平臺(tái)據(jù)上一季度統(tǒng)計(jì)，大約均有6.5億活躍用戶。微信也將很可能趕超QQ空間。

3、交網(wǎng)絡(luò)存在雙邊市場(chǎng)、單邊免費(fèi)特性

社交網(wǎng)站與其他互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)一樣具有雙邊性，雙邊（多邊）市場(chǎng)或平臺(tái)為兩個(gè)或多個(gè)不同的客戶群體提供互動(dòng)服務(wù)，如果沒(méi)有這樣的平臺(tái)就不能實(shí)現(xiàn)雙邊或多邊市場(chǎng)客戶的互動(dòng)。用戶的數(shù)量是社交網(wǎng)站的潛在的巨大商業(yè)價(jià)值，為用戶不斷提供免費(fèi)技術(shù)、服務(wù)、產(chǎn)品的同時(shí)，利用巨大的用戶群吸引其他側(cè)的客戶。

二、社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)相關(guān)市場(chǎng)界定的挑戰(zhàn)

2008年8月1日實(shí)施的《反壟斷法》第12條第2款只是概括性規(guī)定了相關(guān)市場(chǎng)的概念，對(duì)于如何系統(tǒng)的界定相關(guān)市場(chǎng)并沒(méi)有給出具體的指引；2009年5月24日，國(guó)務(wù)院反壟斷委員會(huì)就此問(wèn)題專門(mén)頒布了《國(guó)務(wù)院反壟斷委員會(huì)關(guān)于相關(guān)市場(chǎng)界定的指南》（以下簡(jiǎn)稱《指南》），其中條文只有11條，并且都是一些原則性的規(guī)定，無(wú)法對(duì)法院、反壟斷執(zhí)法機(jī)構(gòu)起到直接的指引作用。社交網(wǎng)絡(luò)雙邊性市場(chǎng)、對(duì)用戶免費(fèi)特性對(duì)傳統(tǒng)的相關(guān)市場(chǎng)認(rèn)定方法無(wú)疑是一種挑戰(zhàn)。

三、社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相關(guān)市場(chǎng)的界定

相關(guān)市場(chǎng)是為了適應(yīng)反壟斷分析而產(chǎn)生的一個(gè)特有概念，要確認(rèn)是否存在濫用市場(chǎng)支配地位行為，首先應(yīng)對(duì)相關(guān)市場(chǎng)進(jìn)行界定，即確認(rèn)相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)市場(chǎng)和地域市場(chǎng)以及時(shí)間市場(chǎng)。無(wú)論是在歐盟還是在中國(guó)，在界定相關(guān)市場(chǎng)過(guò)程中，基本依據(jù)都在于產(chǎn)品或服務(wù)的功能可交換性（funtional interchangeability）；而是否具有可交換性，在實(shí)踐中則主要考察從需求者的角度類似產(chǎn)品或服務(wù)是否是可替代的。“假定壟斷者測(cè)試辦法”SSNIP也是在衡量企業(yè)的市場(chǎng)力量的常用標(biāo)準(zhǔn)。

（一）相關(guān)產(chǎn)品市場(chǎng)

社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)在實(shí)體市場(chǎng)中不存在替代品，社交網(wǎng)絡(luò)本身是一個(gè)相關(guān)產(chǎn)品市場(chǎng)。在此，在線體驗(yàn)在性質(zhì)上與聯(lián)網(wǎng)的真實(shí)世界形式和社會(huì)交往是如此不同，以至于不在線的網(wǎng)絡(luò)對(duì)某些社交網(wǎng)站和使用互聯(lián)網(wǎng)互動(dòng)的其他形式也許不再是有意義的替代品。

（二）相關(guān)地域市場(chǎng)

傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)實(shí)體中對(duì)地域市場(chǎng)的界定，主要考慮產(chǎn)品的運(yùn)輸成本。互聯(lián)網(wǎng)的使用基本消除了傳統(tǒng)意義上的物理距離概念。社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相關(guān)地域市場(chǎng)的界定就是要界定平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)在多大的范圍內(nèi)展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)。互聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有地理邊界的限制但是并不意味著，社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的使用都是全球化的。互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)范圍，往往會(huì)受到技術(shù)條件，該國(guó)家地區(qū)的政策限制等因素的影響，中國(guó)大陸現(xiàn)在暫時(shí)無(wú)法例如Facebook、Twitter、Google+等多數(shù)國(guó)知名外社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，我國(guó)大陸社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的競(jìng)爭(zhēng)只能大陸地區(qū)展開(kāi)。我國(guó)大陸社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的地域市場(chǎng)暫時(shí)只能界定為中國(guó)大陸。

美國(guó)的對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的地域市場(chǎng)界定的司法實(shí)踐中，將相關(guān)市場(chǎng)界定為明確的地理位置在American Online訴Great Deals案中，佛吉尼亞?wèn)|區(qū)法院拒絕將相關(guān)地域市場(chǎng)界定為互聯(lián)網(wǎng)本身。法院認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)并不能被定義為外部邊界，由于互聯(lián)網(wǎng)使是沒(méi)有地理邊界的限制，是無(wú)限的，互聯(lián)網(wǎng)不屬于一個(gè)地方或者位置。法院指出，互聯(lián)網(wǎng)是無(wú)限的，但是使用互聯(lián)網(wǎng)的個(gè)人的位置可以被界定為相關(guān)地域市場(chǎng)。在LiveUniverse訴MySpace案中，原告指出相關(guān)的市場(chǎng)是“以美國(guó)為范圍的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)上的社交網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)”美國(guó)加利福尼亞州中央?yún)^(qū)法院認(rèn)同原告將地理市場(chǎng)界定為“美國(guó)”，但是否決了將相關(guān)地域市場(chǎng)界定為“整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)”的觀點(diǎn)，可見(jiàn)，在美國(guó)對(duì)相關(guān)地域市場(chǎng)的界定仍然是需要存在外部邊界，即需作為一個(gè)地方或者位置（實(shí)實(shí)在在的場(chǎng)所）而存在，即便是產(chǎn)品或者服務(wù)只在互聯(lián)網(wǎng)提供。

（三）相關(guān)市場(chǎng)細(xì)分的分析

1、廣告市場(chǎng)

是否有必要細(xì)化利用社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行廣告服務(wù)的相關(guān)市場(chǎng)存在爭(zhēng)議。社交網(wǎng)絡(luò)在營(yíng)銷(xiāo)中如此有效的主要原因是，社交網(wǎng)絡(luò)存在信任傳遞效應(yīng)，在登錄社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)，人們會(huì)感覺(jué)到有朋友的陪伴。從狀態(tài)更新到生日提醒，他們所看到的內(nèi)容是真正為他們量身定制的。高度個(gè)性化的體驗(yàn)給用戶帶來(lái)了信任。這是搜索引擎、電商平臺(tái)不具有的特性。社交網(wǎng)絡(luò)廣告人員接觸到的是關(guān)于每位用戶的直接的、自定義的門(mén)戶。

社交網(wǎng)站基于其控制龐大數(shù)量的用戶的個(gè)人數(shù)據(jù)，可以超定位（又稱為微定位），實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。社交網(wǎng)站可以選擇某些特定的人群接收到他們的廣告，甚至可以按地點(diǎn)、性別、年齡、教育狀況、關(guān)系興趣和興趣關(guān)鍵詞等進(jìn)行篩選，來(lái)定位廣告對(duì)象。相對(duì)于其他互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商，獲取個(gè)人信息更為方便直接的是社交網(wǎng)站。故此在考慮社交網(wǎng)站的市場(chǎng)份額時(shí)，考慮其廣告市場(chǎng)的特殊性是有必要的。

2、數(shù)據(jù)市場(chǎng)

用戶數(shù)據(jù)包括各種類型的信息。一方面，用戶提供的數(shù)據(jù)本身，例如，個(gè)人檔案信息，放在社交網(wǎng)絡(luò)圖片、評(píng)論和朋友或聯(lián)系人列表等。另一方面，平臺(tái)提供商創(chuàng)建或通過(guò)他們的平臺(tái)上分析用戶的行為和習(xí)慣的方式獲取數(shù)據(jù)。社交網(wǎng)絡(luò)本身并不產(chǎn)生信息、數(shù)據(jù)，它只是為用戶提供分享、傳播信息的途徑，用戶在平臺(tái)上建立社交網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)社交網(wǎng)站包含有價(jià)值的信息時(shí)，人們才會(huì)登錄，而且人們只會(huì)在一個(gè)他們信任的環(huán)境里分享信息。

社交網(wǎng)站并不支持用戶將個(gè)人的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)平臺(tái)上，這就要求個(gè)人在使用新的平臺(tái)網(wǎng)站時(shí)投入大量的時(shí)間與精力從新輸入管理自己的個(gè)人信息，這就在一定程度上鎖定了用戶。如果一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的擁有足夠多的用戶數(shù)量，其他競(jìng)爭(zhēng)平臺(tái)想要在這市場(chǎng)上立足是很難的。

四、相關(guān)市場(chǎng)界定方法的方法和因素的修正

由于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)不同于傳統(tǒng)企業(yè)的最主要特征體現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具有雙邊性和網(wǎng)絡(luò)性。尤其是社交網(wǎng)更為明顯，采用適用于單邊市場(chǎng)的傳統(tǒng)方法界定社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的相關(guān)市場(chǎng)，忽略市場(chǎng)各邊的結(jié)合或孤立的看待市場(chǎng)的任一邊，必然導(dǎo)致社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)相關(guān)市場(chǎng)界定的不準(zhǔn)確。所以界定相關(guān)市場(chǎng)時(shí)應(yīng)當(dāng)分析必須考慮市場(chǎng)的各邊及其相互作用。

我國(guó)現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)相關(guān)市場(chǎng)界定的方法既有定性的傳統(tǒng)商品功能替代性的界定方法，也有定量的SSNIP方法。廣東高院根據(jù)《指南》的規(guī)定在“3Q”案中既運(yùn)用了定性方法，也運(yùn)用了定量方法，最高院在“3Q”案的終審判決中提出，對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)相關(guān)市場(chǎng)界定可以采用SSNDQ方法進(jìn)行定性分析。

但是，正是基于網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的存在，用戶會(huì)堅(jiān)持使用主流的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，而不愿意選擇未。被廣泛應(yīng)用的平臺(tái)，即便該平臺(tái)比主流的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)具有更好的功能。這種情況下，傳統(tǒng)SSNIP測(cè)試法對(duì)于具有明顯網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的社交網(wǎng)站是否適用是值得商榷的。

對(duì)于社交網(wǎng)站相關(guān)市場(chǎng)的界定，建議應(yīng)該通過(guò)增加價(jià)格水平即當(dāng)價(jià)格結(jié)構(gòu)調(diào)整到最佳時(shí)兩邊價(jià)格的總和來(lái)實(shí)施SSNIP測(cè)試法。此外，由于定性的功能替代性的分析方法包括兩類，一是需求替代性的分析方法，二是供給替代性的分析方法。在傳統(tǒng)行業(yè)中界定相關(guān)市場(chǎng)，由于傳統(tǒng)行業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)比較穩(wěn)定，往往只進(jìn)行需求替代性分析，較少考慮供給替代性分析。一方面社交網(wǎng)站通過(guò)為用戶提供免費(fèi)服務(wù)獲取數(shù)據(jù)需要投入大量的成本，另一方面社交網(wǎng)站對(duì)用戶數(shù)據(jù)的控制使之在相關(guān)市場(chǎng)形成獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，加劇潛在競(jìng)爭(zhēng)者進(jìn)入相關(guān)市場(chǎng)的難度。所以在社交網(wǎng)站界定相關(guān)市場(chǎng)必須充分考慮互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的供給替代。

除此之外，社交網(wǎng)站的信任傳遞功能對(duì)廣告市場(chǎng)以及數(shù)據(jù)收集的影響也應(yīng)該是界定相關(guān)市場(chǎng)考慮的范圍之列的，必要時(shí)需要將社交網(wǎng)站相關(guān)市場(chǎng)進(jìn)行進(jìn)一步的細(xì)分。

五、結(jié)語(yǔ)

社交網(wǎng)絡(luò)以其先進(jìn)的技術(shù)特性為人類提供了一個(gè)可行的組織、溝通、互動(dòng)的方式，整合了人與人之間各種關(guān)系，人類整個(gè)交往方式正在發(fā)生改變。同時(shí)也在挑戰(zhàn)著《反壟斷法》的時(shí)代適應(yīng)性。以全新的、調(diào)整性的視角對(duì)相關(guān)市場(chǎng)界定進(jìn)行考量是將《反壟斷法》適用于現(xiàn)代社交網(wǎng)站平臺(tái)重要手段之一。（作者單位：暨南大學(xué)）

參考文獻(xiàn)：

[1] [美]史宗瑋（Shih，C.）.社交網(wǎng)絡(luò)時(shí)代.張小偉譯.人民郵電出版社，2011，9.

[2] 梁曉濤.社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù).武漢大學(xué)出版社，2013，4.

[3] 李小明.濫用市場(chǎng)支配地位法律規(guī)制研究.知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社，20080

第3篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

關(guān)鍵詞：位置大數(shù)據(jù)； 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)； 軌跡隱私； 行為模式

中圖分類號(hào)： TP393

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)： 2095-2163（2016）06-0098-03

0引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和智能移動(dòng)設(shè)備的應(yīng)用拓展與普及，基于位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)（Mobile Social Network Service based on Location Big Data，MSNSLBD）得到了快速發(fā)展，但與此同時(shí)，MSNSLBD也隨即伴生了眾多新的問(wèn)題，其中顯著突出的一類內(nèi)容展現(xiàn)就是用戶軌跡隱私將更加容易泄露。尤其是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)問(wèn)題已日趨精深復(fù)雜，而且又牽涉到諸多領(lǐng)域的時(shí)新高效技術(shù)，因而如何讓用戶在充分享受大數(shù)據(jù)時(shí)代移動(dòng)社交帶來(lái)重大優(yōu)勢(shì)便利的同時(shí)，能夠更好地保護(hù)用戶的軌跡隱私，為用戶的信息安全保駕護(hù)航，進(jìn)而提供綠色網(wǎng)絡(luò)環(huán)境即已成為社會(huì)與學(xué)界吸引關(guān)注、加大投入的熱點(diǎn)與焦點(diǎn)。本文則針對(duì)這一課題范疇展開(kāi)研究論述。

[BT4]1研究進(jìn)展與研究現(xiàn)狀分析

[BT5]1.1研究工作綜論

文獻(xiàn)[1]提出了一種空間泛化和延遲相結(jié)合的方法，保護(hù)用戶的軌跡隱私和缺席隱私。文獻(xiàn)[2-3]針對(duì)軌跡數(shù)據(jù)挖掘中可能頻繁訪問(wèn)模式的應(yīng)用，提出了一種保護(hù)頻繁訪問(wèn)模式的軌跡隱私保護(hù)方法BF-P2kA。具體地，該方法就是以前綴樹(shù)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)構(gòu)建軌跡k-匿名集。文獻(xiàn)[4]則設(shè)計(jì)了一種在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中推導(dǎo)用戶位置的方法，該方法通過(guò)用戶n個(gè)朋友提供的推理攻擊方法已可達(dá)到80%的精確度。文獻(xiàn)[5-6]還針對(duì)在近鄰服務(wù)中，當(dāng)用戶在某個(gè)朋友的附近時(shí)，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)將用戶的位置告知其朋友，從而可能導(dǎo)致用戶軌跡隱私泄露給不可信的朋友或者服務(wù)提供商的情況，而相應(yīng)研發(fā)了一種近鄰服務(wù)中的軌跡隱私保護(hù)方法。在此基礎(chǔ)上，更有文獻(xiàn)[7-8]針對(duì)當(dāng)前社交網(wǎng)絡(luò)隱私屬性匿名算法中存在的合理模型匱乏、屬性分布特征擾動(dòng)大、忽視社交結(jié)構(gòu)和非敏感屬性對(duì)敏感屬性分布的影響等現(xiàn)實(shí)缺點(diǎn)，發(fā)展性地推出了一種基于節(jié)點(diǎn)分割的隱私屬性匿名算法。另外，文獻(xiàn)[9]繼而又提出了一種基于GSNPP算法的隱私保護(hù)方法。方法通過(guò)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聚類，再對(duì)生成的簇通過(guò)簇內(nèi)泛化及簇間泛化，來(lái)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)引入匿名化處理，擬達(dá)到隱私保護(hù)的目的。此外，文獻(xiàn)[10]也研究了基于隱私信息檢索的位置大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)。

[BT5]1.2研究成果解析

[JP2]綜上探討可知，這些文獻(xiàn)雖然針對(duì)MSNSLBD中軌跡隱私保護(hù)獲得了可觀技術(shù)進(jìn)展，但仍存在一定不足，具體剖析如下。[JP]

1.2.1[ZK（]缺乏合理有效的MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)算法[ZK）]

大數(shù)據(jù)時(shí)代，黑客可以從多種渠道獲得用戶公開(kāi)信息和位置數(shù)據(jù)，然后結(jié)合位置數(shù)據(jù)推測(cè)出用戶的隱私信息[5]。近年來(lái)，對(duì)這方面的研究都H僅從單一網(wǎng)絡(luò)的角度來(lái)分析影響MSNSLBD的屬性，而未能綜合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、信息學(xué)等來(lái)全面研究針對(duì)MSNSLBD屬性的關(guān)聯(lián)作用，也未能靈活引入如下新情況所帶來(lái)的發(fā)展新因素：在位置大數(shù)據(jù)時(shí)代，隨著位置感知技術(shù)（傳感設(shè)備、移動(dòng)通信等）的進(jìn)步，將導(dǎo)致事物和人的地理位置呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)化[9]等情形。如此片面的研究后果，即會(huì)使得現(xiàn)有軌跡隱私保護(hù)算法必然缺乏必要的合理性及有效性。

1.2.2[ZK（]對(duì)用戶位置與行為模式之間映射關(guān)系方面的研究，尚處于起步階段[ZK）]

針對(duì)位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)，即應(yīng)圍繞用戶位置與行為模式之間的映射關(guān)系而著重展開(kāi)研究，力爭(zhēng)減弱攻擊者收集到的從匿名用戶位置推測(cè)可得的個(gè)性向量與不同用戶之間的個(gè)性向量上的性能匹配，從而弱化兩者之間的相關(guān)度。

同時(shí)研究可知，保護(hù)用戶位置大數(shù)據(jù)隱私的關(guān)鍵問(wèn)題是：在確保服務(wù)可用的前提下，通過(guò)對(duì)映射后的個(gè)性向量設(shè)計(jì)執(zhí)行非數(shù)據(jù)化，盡量使得個(gè)性向量實(shí)現(xiàn)模糊化。因而針對(duì)不同的應(yīng)用特點(diǎn)，既要獲得位置數(shù)據(jù)個(gè)性向量的模糊化結(jié)果，又要保持位置服務(wù)的準(zhǔn)確性，亟需相關(guān)人員進(jìn)一步的研究投入。

[JP3]1.2.3[ZK（]對(duì)MSNSLBD軌跡隱私問(wèn)題的理解尚處于比較淺的層面[ZK）][JP]

分享位置為用戶提供方便的同時(shí)，也成為泄露用戶隱私的根源，用戶將不得不面對(duì)由此帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)。如何在保護(hù)軌跡隱私、提高服務(wù)質(zhì)量、增強(qiáng)MSNSLBD應(yīng)用的吸引力之間維系最佳平衡則是時(shí)下MSNSLBD面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)[1]。

MSNSLBD服務(wù)的核心表述即是位置分享，因而既要考慮位置分享形成的實(shí)用優(yōu)勢(shì)，又要關(guān)注對(duì)軌跡隱私的周到保護(hù)。但是如果偏重于保護(hù)軌跡隱私、從而削弱了位置分享這項(xiàng)核心功能，MSNSLBD的吸引力就必將出現(xiàn)急劇下降。

特別是在大數(shù)據(jù)時(shí)代，強(qiáng)力提倡綠色網(wǎng)絡(luò)的大環(huán)境下，MSNSLBD陸續(xù)涌現(xiàn)的一些新問(wèn)題，則需要結(jié)合社會(huì)學(xué)、地理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、信息學(xué)等多個(gè)學(xué)科，并同時(shí)展開(kāi)全方位、多角度的梳理分析，而現(xiàn)有對(duì)這些問(wèn)題的研究卻仍未臻至客觀、全面。

[HS（3][HT5H][ST5HZ]2[ZK（]位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)的研究方向[ZK）][HS）]

[BT5]2.1重新定義MSNSLBD的軌跡隱私δ

[HT5”SS][ST5”BZ]

通過(guò)對(duì)基于啟發(fā)式隱私度量、概率推測(cè)、隱私信息檢索的大數(shù)據(jù)時(shí)代MSNSLBD隱私保護(hù)技術(shù)的探討分析；并立足于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、信息學(xué)等多維角度，而非僅是從網(wǎng)絡(luò)技術(shù)單一角度，針對(duì)影響MSNSLBD的屬性展開(kāi)全方位量化分析，同時(shí)改進(jìn)調(diào)用如上技術(shù)，由此可得位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私δ的數(shù)學(xué)定義為：

δ=[SX（]（P（t， i， Lt）-p（t， i））*P（t， i+1）*dan（xi， xj）min[]p（i）[SX）][JY]（1）

其中，p（i）表示用戶處于敏感位置的后驗(yàn)概率；danmin表示最相近的2個(gè)向量的差異程度，代表不同用戶的位置數(shù)據(jù)映射到用戶個(gè)性向量xi和xj的不同元素個(gè)數(shù)的最小值； p（t，i）表示用戶在t時(shí)刻處于位置s（i）的概率，P（t，i+1） 表示用戶在t時(shí)刻處于位置s（i）下一步移動(dòng)的概率；Lt則表示攻擊者收集到的用戶在時(shí)刻t之前的位置數(shù)據(jù)。

2.2[ZK（]為了降低軌跡隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)用戶位置與行為模式之間映射后的個(gè)性向量模糊化考慮移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶相關(guān)的位置數(shù)據(jù)與非位置數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，防止攻擊者利用該關(guān)系推測(cè)用戶的敏感信息。因而需要減少用戶的位置數(shù)據(jù)數(shù)量，降低用戶位置數(shù)據(jù)中的元素映射為個(gè)性向量中有效元素的能力。研究用戶位置與行為模式之間的映射關(guān)系，以設(shè)法降低攻粽吒據(jù)從匿名用戶位置推測(cè)出的個(gè)性向量與攻擊者收集到的不同用戶之間的個(gè)性向量的匹配程度。在確保服務(wù)可用的前提下，盡量使映射后的個(gè)性向量顯得模糊，如此才能最大限度地降低軌跡隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。

2.3[建立MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)模型，構(gòu)建MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)框架在大數(shù)據(jù)時(shí)代，MSNSLBD的研究中，既要考慮位置大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，又要保護(hù)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，這就使得大范圍、多角度分析、研究造成軌跡隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)的原因已然成為研究必須。綜合時(shí)下各類學(xué)術(shù)成果可知，最佳技術(shù)方案可描述為：要盡快建立合理有效的MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)模型，同時(shí)科學(xué)構(gòu)建MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)框架。

[BT4]3擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題

[BT5]3.1多角度、全方位量化分析影響MSNSLBD的屬性

從網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、信息學(xué)等多個(gè)角度，而不是從網(wǎng)絡(luò)技術(shù)單一角度，全方位量化分析影響MSNSLBD的屬性。但由于用戶心理的不確定性，不同用戶之間關(guān)系的復(fù)雜性，信息的海量性，等等這些，都給科學(xué)有效定義MSNSLBD軌跡隱私增加難度。

建立合理有效的MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)模型，給出軌跡隱私保護(hù)算法，并驗(yàn)證其先進(jìn)性研究需要重點(diǎn)構(gòu)建位置大數(shù)據(jù)的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)軌跡隱私保護(hù)的模型，并在優(yōu)化改進(jìn)MSNSLBD軌跡隱私定義的前提下，給出更加合理的MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)算法，在此基礎(chǔ)上還需進(jìn)一步加入仿真驗(yàn)證，由此證明軌跡隱私保護(hù)算法的先進(jìn)性。

[BT4]4結(jié)束語(yǔ)

大數(shù)據(jù)是指一種包含大量信息、具有高新價(jià)值的數(shù)據(jù)集合。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，由于傳感設(shè)備、移動(dòng)通信等位置感知技術(shù)的發(fā)展，從而形成了位置大數(shù)據(jù)。人們?cè)诔浞窒碛梦恢么髷?shù)據(jù)挖掘出各種各樣的信息、使用位置大數(shù)據(jù)帶來(lái)便利的同時(shí)，用戶自身的隱私也不可避免地受到位置大數(shù)據(jù)的嚴(yán)重威脅[7-13]。因此，如何在充分利用位置大數(shù)據(jù)的同時(shí)，更好地保護(hù)用戶的行為模式、行為習(xí)慣、地理位置等敏感信息，如何構(gòu)建一個(gè)MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)框架？如何在確保MSNSLBD可用的前提下，盡量讓用戶位置與行為模式之間映射后的個(gè)性向量變得模糊？如何建立一個(gè)更加合理的MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)算法？使得用戶在充分享受大數(shù)據(jù)時(shí)代移動(dòng)社交的效益優(yōu)勢(shì)的同時(shí)能夠更趨安全地使用MSNSLBD，即已成為一個(gè)現(xiàn)實(shí)重要的研究問(wèn)題。本文在MSNSLBD軌跡隱私保護(hù)方面提出了一些新的思路，同時(shí)還對(duì)擬解決的關(guān)鍵科學(xué)問(wèn)題進(jìn)行了前景展望。

參考文獻(xiàn)：

SADILEK A， KAUTZ H， BIGHAM J P， Finding your friends and following them to where you are[C]//Proceedings of the 5th International Conference on Web Search and Data Mining （WSDM’12）. Seattle， USA：ACM， 2012：723-732.

[2] MASCETTI S， FRENI D， BETTINI C，et al. Privacy in geosocial networks： Proximity notification with untrusted service providers and curious buddies[J]. The VLDB Journal，2011，20（4）：541-566.

[3] MASCETTI S， BETTINI C，F(xiàn)RENI D， et al. Privacyaware proximity based services[C]//Proceedings of the 10th International Conference on Mobile Data Management （MDM '09）. Taipei， China：IEEE， 2009：31-40.

[4] FRENI D， VICENTE C R， MASCETTI S，et al. Preserving location and absence privacy in geosocial networks[C]//Proceedings of the 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management （CIKM’10）. Toronto， Canada：ACM，2010：309-318.

[5] PENSA U R， MONREALE A， PINELLI F，et al. Patternpreserving k-anonymization of sequences and its application to mobility data mining[C]//Proceedings of the 1st International Workshop on Privacy in LocationBased Applications （PiLBA’11）. Malaga， Spain：CEURWS， 2008：1-17.

[6] GUNTER C A， MAY M J， STUBBLEBINE S G. A formal privacy system and its application to location based services[M]//MARTIN D， SERJANTOV A. Privacy Enhancing Technologies. Berlin Heidelberg： Springer， 2004，3424： 256-282.

[7] 付G艷，張敏，馮登國(guó)，等. 基于節(jié)點(diǎn)分割的社交網(wǎng)絡(luò)屬私保護(hù)[J]. 軟件學(xué)報(bào)，2014，25（4）：768-780.

[8] 楊秋偉，劉玲，李肯立，等. 一種支持隱私保護(hù)的角色訪問(wèn)控制模型[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)，2010，37（6）：46-50，121.

[9] 韋偉，李楊，張為群. 一種基于GSNPP算法的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)，2012，39（3）：104-106.

[10]王璐， 孟小峰. 位置大數(shù)據(jù)隱私保護(hù)研究綜述[J]. 軟件學(xué)報(bào)，2014，25（4）：693-712.

[11]談嶸. 軌跡隱私保護(hù)及其在基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中的應(yīng)用研究[D]. 上海：華東師范大學(xué)，2013.

第4篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

我們承認(rèn)，社交媒體和移動(dòng)互聯(lián)的發(fā)展已經(jīng)快速改變了人們接受信息和購(gòu)買(mǎi)的行為習(xí)慣，很多企業(yè)早已經(jīng)注意到這一趨勢(shì)，并進(jìn)行了很多新興營(yíng)銷(xiāo)手段的應(yīng)用和嘗試。但這依然不能代表傳統(tǒng)的手段已經(jīng)死亡。

市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)IHSMarkit的一份關(guān)于2016年度全球廣告趨勢(shì)的報(bào)告指出，去年，全球廣告收入將實(shí)現(xiàn)7.1%的增長(zhǎng)，金額達(dá)到5320億美元。

與全球市場(chǎng)不同的是，在中國(guó)，網(wǎng)絡(luò)廣告收入比電視廣告收入高出17%，差額約為150億美元，是全球唯一的網(wǎng)絡(luò)廣告份額大幅超過(guò)電視廣告的國(guó)家。中國(guó)網(wǎng)絡(luò)廣告的大幅領(lǐng)先，得益于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代傳播渠道的百花齊放，加之國(guó)內(nèi)電視媒體近幾年來(lái)難止的頹勢(shì)，網(wǎng)絡(luò)廣告已毫無(wú)疑問(wèn)的成為國(guó)內(nèi)最主流的廣告形式。

但另一方面，網(wǎng)絡(luò)廣告的超量增長(zhǎng)，也帶來(lái)了一定的負(fù)面效應(yīng)，廣告的轉(zhuǎn)化率正大幅下降，幾份對(duì)廣告效果進(jìn)行過(guò)評(píng)估的研究報(bào)告均指出，網(wǎng)絡(luò)廣告的點(diǎn)擊率與轉(zhuǎn)化率和電視、廣播等渠道相比，存在差距。甚至可口可樂(lè)全球首席營(yíng)銷(xiāo)官M(fèi)arcos de Quinto曾經(jīng)對(duì)媒體表示，“我們非常認(rèn)真地嘗試將自己的公司轉(zhuǎn)型為數(shù)字公司，但這并不是指簡(jiǎn)單的將廣告放到社交媒體上。”

這正如平面媒體的廣告日益下滑，很多企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)向網(wǎng)絡(luò)媒體和微信公眾號(hào)。但經(jīng)過(guò)了2016年初的窗口期，人們發(fā)現(xiàn)微信文章的閱讀量開(kāi)始大幅下滑。

營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域每天都在不斷地進(jìn)化和發(fā)展，從以產(chǎn)品為中心到以消費(fèi)者為中心，再到以媒體創(chuàng)新、內(nèi)容創(chuàng)新、傳播溝通方式創(chuàng)新為主，現(xiàn)如今邁進(jìn)了建立在工業(yè)4.0（移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及云計(jì)算）基礎(chǔ)上、以消費(fèi)者個(gè)性化、碎片化需求為中心的智能營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代。

在數(shù)字化營(yíng)銷(xiāo)手段大行其道的時(shí)代，傳統(tǒng)手段并不是沒(méi)有存在的必要，比如傳統(tǒng)的活動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)模式就有其獨(dú)特的現(xiàn)場(chǎng)感和參與感。面對(duì)面溝通與交流是人類社會(huì)存在與進(jìn)步的基礎(chǔ)，數(shù)字化的溝通與交流有其優(yōu)勢(shì)，但活動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)在人類溝通與交流上所打造的現(xiàn)場(chǎng)參與感和獨(dú)特的親和力是數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)所無(wú)法替代的。

如果將數(shù)字化手段和傳統(tǒng)的活動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)模式相結(jié)合，通過(guò)端到端的“O2O”活動(dòng)設(shè)計(jì)吸引參會(huì)者的興趣，就有可能取得市場(chǎng)的主導(dǎo)地位。

第5篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

第一節(jié) 研究緣起

一、選題背景

(一)信息技術(shù)高速發(fā)展

WEB2.0 技術(shù)與實(shí)踐的發(fā)展,催生了大量的虛擬社區(qū),艾瑞的中國(guó)網(wǎng)絡(luò)社區(qū) 2011 報(bào)告顯示,中國(guó)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。截止 2011 年 6 月,中國(guó)境內(nèi)的網(wǎng)站數(shù)為183萬(wàn)個(gè)(CNNIC 2011報(bào)告),其中80%網(wǎng)站擁有獨(dú)立社區(qū)。信息互動(dòng)的變化產(chǎn)生了社區(qū)關(guān)系(劉瑛和楊伯溆,2003),建構(gòu)于信息技術(shù)手段之上的虛擬社區(qū),信息傳播方式由過(guò)去單向傳播轉(zhuǎn)變?yōu)橐粚?duì)多、雙向傳播,互動(dòng)性、實(shí)時(shí)性高度增強(qiáng),而信息把關(guān)人卻相應(yīng)弱化,這些特點(diǎn)都使得虛擬社區(qū)在組織模式、組織層級(jí)、組織成員認(rèn)同、組織成員交往與互動(dòng)行為等各方面都較傳統(tǒng)組織有了較大的變革。虛擬社區(qū)通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了組織的形成、組織成員的活動(dòng)、組織間的互動(dòng)等行為,因此,虛擬社區(qū)具有技術(shù)性一面的同時(shí)更加具有社會(huì)性。因此,近年來(lái)許多的社會(huì)學(xué)、管理學(xué)研究者將組織研究的視角聚焦于虛擬社區(qū)之上。

在眾多的虛擬社區(qū)中,游戲組織在虛擬社區(qū)中的數(shù)量逐漸高漲。根據(jù)CNNIC的數(shù)據(jù),截至 2014 年 6 月,中國(guó)網(wǎng)絡(luò)游戲用戶規(guī)模達(dá)到 3.68 億,網(wǎng)民使用率從 2013 年底的 54.7%升至 58.2%,增長(zhǎng)規(guī)模達(dá) 3008 萬(wàn)。手機(jī)網(wǎng)絡(luò)游戲用戶規(guī)模為 2.52 億,使用率從 2013 年底 43.1%提升至 47.8%,增長(zhǎng)規(guī)模達(dá) 3648 萬(wàn)(如圖 1.3)。網(wǎng)絡(luò)游戲的風(fēng)行,催生了眾多的游戲型虛擬社區(qū),比如游戲公會(huì)、電競(jìng)戰(zhàn)隊(duì)等。2005 年,隨著《魔獸世界》流行,將中國(guó)游戲公會(huì)組織數(shù)量推向一個(gè)新的高峰。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),單《魔獸世界》的游戲公會(huì)數(shù)量就有數(shù)萬(wàn)之多。游戲玩家在公會(huì)中的互動(dòng),認(rèn)同、角色、責(zé)任等諸多方面都是虛擬社區(qū)行為研究的熱點(diǎn)與重點(diǎn)。

虛擬社區(qū)引發(fā)的組織變革體現(xiàn)在組織的各個(gè)方面,其中虛擬社區(qū)成員行為相對(duì)于以往組織成員行為的改變更為明顯。傳統(tǒng)的組織行為學(xué)所關(guān)注的成員行為包括了:個(gè)性、學(xué)習(xí)、溝通、知覺(jué)、激勵(lì)、組織公民行為等諸多方面。此外,組織中的群體與團(tuán)隊(duì)也是研究的重點(diǎn)之一。從虛擬社區(qū)成員個(gè)性來(lái)看,從現(xiàn)實(shí)的表現(xiàn)出發(fā),虛擬社區(qū)在個(gè)體行為與群體和團(tuán)隊(duì)行為都有所不同。比如,虛擬社區(qū)中由于信息傳播渠道的自媒體化,特別是由于自媒體信息把關(guān)人的缺失,個(gè)體的個(gè)性能夠得到較為自由的釋放。正如同我們?cè)诟黝惏俣荣N吧(也可以認(rèn)為是一種虛擬社區(qū)),游戲貼吧等觀察到的現(xiàn)象,許多當(dāng)前流行的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)與流行事件,大多出自于虛擬社區(qū)成員的互動(dòng)之中,比如網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ)“給力”最早流行語(yǔ)百度貼吧,“賈君鵬你媽媽喊你回家吃飯!”來(lái)自于百度貼吧中魔獸(一種網(wǎng)游)吧,此外,還有近期的“郭美美”“干露露”等網(wǎng)絡(luò)紅人事件均來(lái)自于網(wǎng)絡(luò)水軍組織(一種虛擬社區(qū))的炒作。

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第二節(jié) 研究的目標(biāo)和主要內(nèi)容

一、研究目標(biāo)

虛擬社區(qū)組織公民行為的研究還處于初期,有許多需要探索與研究的問(wèn)題,根據(jù)目前觀察到的現(xiàn)象與文獻(xiàn)研究的結(jié)果,本研究的主要目標(biāo)有以下幾點(diǎn):

1.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中虛擬社區(qū)組織公民行為及其構(gòu)成維度;

2.虛擬社區(qū)組織公民行為形成的內(nèi)在機(jī)制;

3.虛擬社區(qū)組織公民行為對(duì)現(xiàn)實(shí)組織的作用機(jī)制是怎樣的;

4.虛擬社區(qū)組織公民行為以及虛擬社區(qū)對(duì)現(xiàn)有的組織怎樣的挑戰(zhàn),并提出一些社會(huì)管理建議。

二、研究的主要內(nèi)容

本研究是對(duì)目前社會(huì)領(lǐng)域的新現(xiàn)象進(jìn)行探索性的研究,試圖建立虛擬社區(qū)公民行為形成的內(nèi)在機(jī)制理論模型,并探索虛擬社區(qū)組織公民行為對(duì)實(shí)體組織的影響與作用。第一,本文將在綜合國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)虛擬社區(qū)的特征、組織公民行為理論、虛擬社區(qū)組織公民行為理論等理論性問(wèn)題進(jìn)行總結(jié)與評(píng)述,找出研究的核心問(wèn)題。第二,為了對(duì)虛擬社區(qū)組織公民行為的構(gòu)成維度進(jìn)行測(cè)量,本研究將以游戲公會(huì)組織為案例,對(duì)現(xiàn)實(shí)組織公民行為與虛擬社區(qū)公民行為進(jìn)行比較研究,分析二者的差異,再利用實(shí)證研究與質(zhì)性分析相結(jié)合的方法提出和測(cè)量虛擬社區(qū)公民行為的構(gòu)成維度;第三,在游戲公會(huì)等虛擬社區(qū)組織研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建虛擬社區(qū)組織公民行為形成的內(nèi)在機(jī)制理論模型;第四,研究虛擬社區(qū)組織公民行為的出現(xiàn)將會(huì)對(duì)現(xiàn)實(shí)的實(shí)體組織產(chǎn)生怎樣的影響與作用。第整體而言,本研究可分為四個(gè)部分(如圖 1-4),第一部分分為問(wèn)題的引入和文獻(xiàn)綜述,通過(guò)文獻(xiàn)分析和比較,找出并界定研究問(wèn)題;第二部分,在理論溯源的基礎(chǔ)上研究虛擬社區(qū)組織公民行為的動(dòng)因與機(jī)制,并進(jìn)行實(shí)證證明;第三部分,研究虛擬社區(qū)中形成的組織公民行為將對(duì)其成員在現(xiàn)實(shí)組織中產(chǎn)生怎樣的作用和影響;第四部分,對(duì)整個(gè)研究進(jìn)行總結(jié),提出相關(guān)建議,指出該研究領(lǐng)域未來(lái)研究方向。

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第二章 文獻(xiàn)研究綜述

虛擬社區(qū)中成員依托于虛擬社區(qū)開(kāi)展活動(dòng),并通過(guò)社交媒體進(jìn)行交流與溝通,逐漸形成虛擬社區(qū)中的公民行為模式。因此,本研究將涉及到有虛擬社區(qū)構(gòu)成、虛擬社區(qū)成員的互動(dòng)行為、組織公民行為特征及其影響因素等相關(guān)的研究?jī)?nèi)容,因此需要了解這些領(lǐng)域已有的研究現(xiàn)狀,找出目前研究中的缺失,從而更為精確定位本研究的目標(biāo)。

第一節(jié) 虛擬社區(qū)相關(guān)研究

虛擬社區(qū)(virtual community)概念早在 20 世紀(jì) 90 年代就已經(jīng)產(chǎn)生,但其真正發(fā)力,開(kāi)始普及還是始于 21 世紀(jì)。借著信息技術(shù)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展并全方位進(jìn)入日常生活、工作之中,論壇、微博等虛擬社區(qū)的數(shù)量與用戶量正以前所未有的速度增長(zhǎng),Facebook 公司全球月活躍用戶數(shù)已達(dá) 13.2 億,中國(guó)的新浪微博也擁有 4980 萬(wàn)的日活躍用戶數(shù)。虛擬社區(qū)為人們的交流溝通提供了一種新的方式,并借助這種交往,逐步形成全新的生活理念,改變了人們的生活。

一、虛擬社區(qū)的界定與研究發(fā)展

關(guān)于虛擬社區(qū)的界定,學(xué)界和業(yè)界都沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。學(xué)術(shù)界對(duì)虛擬社區(qū)的研究已持續(xù)多年,在 Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)使用“virtual ”和“community”為關(guān)鍵字進(jìn)行檢索,有 4325 篇

論文,最早正式關(guān)注這一概念的是瑞格爾德(HowardRheingold),他在 1993 年出版的《網(wǎng)絡(luò)社區(qū)》(The Virtual Community)一書(shū)中正式提出了網(wǎng)絡(luò)社區(qū)定義,他指出,虛擬社區(qū)系源自于電腦中媒介傳播所建構(gòu)而成的虛擬空間(Cyberspace),是一種社會(huì)集合體(Social aggregation),是“一群主要藉由計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)彼此溝通的人們 ,他們彼此有某種程度的認(rèn)識(shí)、分享某種程度的知識(shí)和信息、在很大程度上如同對(duì)待朋友般彼此關(guān)懷,從而所形成的團(tuán)體”。 在瑞格爾德關(guān)于虛擬社區(qū)定義的探討 中,對(duì)虛擬社區(qū)的描述主要有以下幾個(gè)方面:

1.社會(huì)活動(dòng)空間網(wǎng)絡(luò)虛擬化,與傳統(tǒng)社會(huì)活動(dòng)明顯的差異是虛擬社區(qū)的活動(dòng)主要在網(wǎng)絡(luò)虛擬空間中發(fā)生;

2.社區(qū)討論的公共化,在虛擬社區(qū)中,參與者與其他人進(jìn)行觀點(diǎn)分享、知識(shí),甚至情緒,所有討論的話題是由參與者產(chǎn)生并推進(jìn)的;

3.個(gè)人關(guān)系,虛擬社區(qū)參與者只要時(shí)間允許,他們都會(huì)不斷發(fā)展自己與其他參與者的關(guān)系。

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第二節(jié) 社交媒體使用相關(guān)研究

社交媒體的誕生,最早可追溯到誕 20 世紀(jì) 80 年代的 BBS(電子公告牌系統(tǒng)),但直到 21 世紀(jì)初,Facebook 才讓社交媒體這一概念真正引起了全球關(guān)注,乃至成為當(dāng)代社會(huì)的一個(gè)標(biāo)志。學(xué)術(shù)界對(duì)社交媒體的研究從早期的概念定義及種類、特點(diǎn)分析,發(fā)展到了現(xiàn)在對(duì)社交媒體與各學(xué)科、行業(yè)之間的相互滲透、影響進(jìn)行的更深入的細(xì)分研究。本文整理相關(guān)文獻(xiàn),并從社交媒體的概念界定、社交媒體的使用特征、社交媒體的影響與作用、虛擬組織對(duì)社交媒體的使用這四個(gè)方面進(jìn)行綜述。

一、社交媒體界定

(一)社交媒體的研究現(xiàn)狀

多種存在模式與形態(tài)的社交媒體證實(shí)了一件事,社交媒體并不只是某種單一的傳播媒介,例如紙媒、電視媒體等,而是一種更為廣義的概念。“社交”是關(guān)于人與人的交互。而“媒體”則是用于存儲(chǔ)和傳送信息或是數(shù)據(jù)的技術(shù)。Sean Carton(2009)認(rèn)為把這兩個(gè)定義整合在一起或許會(huì)更有意義:“社交媒體是促進(jìn)人與人之間信息或數(shù)據(jù)交互的一種技術(shù)。”一般認(rèn)為,社交媒體(social media)是人們用來(lái)創(chuàng)作、分享、交流意見(jiàn)、觀點(diǎn)及經(jīng)驗(yàn)的虛擬社區(qū)和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。(Ahlqvist,Toni;B ck,A.; Halonen,M.;Heinonen, S 2008)

=Andreas Kaplan 和 Michael Haenlein(2010)定義 social media 為一種建立在 Web2.0 的思想和技術(shù)基礎(chǔ)上互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的集合,它允許創(chuàng)建和交換用戶生成的內(nèi)容。實(shí)際上,想確定社交媒體的概念,最應(yīng)該關(guān)注的是它顯著的模糊性、特點(diǎn)快速的創(chuàng)新性和各種技術(shù)的融合的特點(diǎn)。Antony Mayfield(2007)在社交媒體研究開(kāi)始起步之時(shí)的判斷就非常恰當(dāng),他認(rèn)為隨著數(shù)字技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,社交媒體的形式和特點(diǎn)也會(huì)隨之變化,對(duì)于社會(huì)化媒體的定義也會(huì)有新的理解,社會(huì)化媒體最大的特點(diǎn)是并且始終是把創(chuàng)造并傳播內(nèi)容的能力賦予給每個(gè)人。

二、社交媒體的使用特征

(一)用戶使用行為與動(dòng)機(jī)

Katz , Blumler 等人提出的使用與滿足理論( 0Uses and GratificationsPerspective)是眾多媒體使用與個(gè)人動(dòng)機(jī)的研究當(dāng)中最被廣泛運(yùn)用的理論基礎(chǔ)。使用與滿足理論認(rèn)為媒體受眾并非被動(dòng)接受媒體信息,相反,受眾使用媒體是源于各自不同的個(gè)人動(dòng)機(jī),來(lái)滿足不同的需求。基于使用與滿足理論,中國(guó)的寧曉曉和譚姝(2013)研究發(fā)現(xiàn),互聯(lián)網(wǎng)能滿足的基本需求,諸如人際交往、打發(fā)時(shí)間、信息獲得、方便快捷、娛樂(lè)放松,已經(jīng)不能滿足諸如新浪微博、人人網(wǎng)、優(yōu)酷等社交媒體的用戶。因此他們歸納了以下幾條網(wǎng)民使用社交媒體的基本行為:

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第三章 虛擬社區(qū)組織公民行為構(gòu)成維度研究......................47

第一節(jié) 虛擬組織公民行為的案例研究............................48

一、案例研究法 ..............................................48

二、研究過(guò)程 ................................................48

第四章 虛擬社區(qū)組織公民行為形成的內(nèi)在機(jī)制....................68

第一節(jié) 本章研究設(shè)計(jì) ........................................68

一、研究界定 ................................................68

二、研究方法 ................................................68

第五章 虛擬社區(qū)組織公民行為對(duì)個(gè)體、組織和社會(huì)的影響..........117

第一節(jié) 組織公民行為對(duì)個(gè)體的影響與作用........................117

一、組織公民行為對(duì)組織績(jī)效影響研究回顧.......................117

二、虛擬社區(qū)組織公民行為對(duì)個(gè)體影響與作用的研究設(shè)計(jì)...........119

第五章 虛擬社區(qū)組織公民行為對(duì)個(gè)體、組織和社會(huì)的影響

在以上的研究中,筆者使用性的研究方法,通過(guò)對(duì)游戲公社案例的研究,在理論上分析了虛擬社區(qū)的成員存在組織公民行為,同時(shí)利用基于扎根理論的研究方法架構(gòu)了虛擬社區(qū)組織公民行為的特征維度,接著通過(guò)深度訪談和大規(guī)模的問(wèn)卷調(diào)研收集數(shù)據(jù)驗(yàn)證了質(zhì)性研究中提出的虛擬社區(qū)組織公民行為的特征。前面的研究還采用質(zhì)性研究提出了在虛擬社區(qū)成員內(nèi)在因素的驅(qū)動(dòng)下,虛擬社區(qū)組織公民行為形成的機(jī)制,接著使用結(jié)構(gòu)方程模型的實(shí)證方式驗(yàn)證了虛擬社區(qū)成員內(nèi)在因素的驅(qū)動(dòng)下,虛擬社區(qū)組織公民行為形成的機(jī)制模型。所有這些研究的主題都是聚焦于虛擬社區(qū)自身,但是對(duì)社會(huì)學(xué)研究而言,我們還想要進(jìn)一步了解,虛擬社區(qū)組織公民行為產(chǎn)生后對(duì)于成員個(gè)體、現(xiàn)實(shí)組織以及社會(huì)的影響與作用。這是從微觀(個(gè)體)、到中觀(現(xiàn)實(shí)組織)直到宏觀(社會(huì))的問(wèn)題,本研究還主要探討對(duì)于微觀(個(gè)體)的研究并通過(guò)量化的研究方法進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)現(xiàn)實(shí)組織和社會(huì)的影響與作用,本文主要從理論的角度加以分析,并結(jié)合現(xiàn)實(shí)組織和社會(huì)中的實(shí)際案例加以說(shuō)明。

第一節(jié) 組織公民行為對(duì)個(gè)體的影響與作用

個(gè)體在虛擬社區(qū)中形成的組織公民行為對(duì)該個(gè)體在現(xiàn)實(shí)組織中的微觀作用如何,本研究主要聚焦于對(duì)該個(gè)體自身的組織績(jī)效的影響與作用。對(duì)組織績(jī)效而言,以不同的層面可以分為個(gè)人績(jī)效、團(tuán)隊(duì)績(jī)效和組織績(jī)效。根據(jù)以往的研究結(jié)果以及本次研究的重點(diǎn),本研究將重點(diǎn)探討虛擬社區(qū)的成員,其在虛擬社區(qū)中形成和表現(xiàn)出的組織公民行為對(duì)于其在現(xiàn)實(shí)組織中的個(gè)人績(jī)效有怎樣的影響作用,這對(duì)于理論和實(shí)踐而研究都具有重要的意義。關(guān)于組織公民行為>，！

owidlo(1998)認(rèn)為組織公民行為本身是一種關(guān)系績(jī)效。更多的研究則證明了能夠提高組織整體效能Organ( 1988)。 一、組織公民行為對(duì)組織績(jī)效影響研究回顧

(一)組織公民行為與個(gè)人績(jī)效

以往的一些學(xué)者證實(shí)了組織公民行為(這里指的是現(xiàn)實(shí)組織)的各個(gè)維度與個(gè)人績(jī)效存在正相關(guān)關(guān)系。孫江麗等(2009)的研究證實(shí)了組織公民行為對(duì)個(gè)人的任務(wù)績(jī)效、人際促進(jìn)和工作奉獻(xiàn)都有促進(jìn)作用。姚艷虹(2006)的研究認(rèn)為組織公民行為對(duì)于四種類型的員工(理想員工、忠誠(chéng)員工、交際型員工、個(gè)性化員工)均有正向的作用。

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第六章 結(jié)論、建議與展望

本研究以社會(huì)學(xué)、心理學(xué)、傳播學(xué)、管理學(xué)學(xué)等領(lǐng)域的相關(guān)理論為基礎(chǔ),針對(duì)當(dāng)前虛擬社區(qū)組織研究的現(xiàn)實(shí)困惑與問(wèn)題,本文對(duì)以下幾個(gè)方面做了一些嘗試,利用探索性的基于扎根理論的研究方法探究了虛擬社區(qū)組織公民行為的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,并提出了在虛擬社區(qū)內(nèi)在因素的作用下,虛擬社區(qū)組織公民行為的形成機(jī)制的理論框架,進(jìn)而根據(jù)研究了虛擬社區(qū)成員個(gè)人在虛擬社區(qū)中形成的組織公民行為對(duì)其在現(xiàn)實(shí)組織中工作績(jī)效的影響作用。下面將對(duì)這些研究進(jìn)行概括和總結(jié)。

第一節(jié) 虛擬社區(qū)組織公民行為五維度結(jié)構(gòu)與組織管理建議

一、 虛擬社區(qū)組織公民行為五維度結(jié)構(gòu)研究結(jié)論

虛擬社區(qū)中的成員是否存在組織公民行為是本文研究的第一個(gè)問(wèn)題,因此,本研究首先從理論層面回顧了組織公民行為的研究,發(fā)現(xiàn)對(duì)虛擬社區(qū)組織公民行為的研究較少。因此,本研究必須首先采用質(zhì)性的研究方法,從真實(shí)的虛擬社區(qū)案例研究入手,所以,本研究了選擇了具有典型虛擬社區(qū)特征的游戲公會(huì)作為研究案例(詳見(jiàn)第三章),并加入了三個(gè)游戲公會(huì)組織。在真實(shí)的環(huán)境中,歷時(shí) 5個(gè)月的跟蹤和觀察(主要是在線方式),通過(guò)基于扎根理論的研究方法,分析出在虛擬社區(qū)中成員存在組織公民行為。

第6篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

社交網(wǎng)站；網(wǎng)絡(luò)外部性；社會(huì)資本；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析

1.社交網(wǎng)站的基本介紹

社交網(wǎng)站的英文名稱有Social Network Service和Social Network Sites兩種。根據(jù)Wikipedia的定義，Social Network Service。是使用社會(huì)性軟件建立的用于人們交流的在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)上人們可以分享共同的興趣和行動(dòng)，也可以探索其他人的興趣和行動(dòng)①。Boyd和Ellison認(rèn)為Social Network Sites是一種基于網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)，它允許個(gè)人：在一個(gè)有界系統(tǒng)中創(chuàng)建一個(gè)公開(kāi)或半公開(kāi)的個(gè)人資料頁(yè)面；公布一系列的友情鏈接用戶；能夠查看系統(tǒng)中由自己或他人制作的連接②。百度上對(duì)于社交網(wǎng)的定義：即社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)或網(wǎng)絡(luò)社交平臺(tái)。專指幫助人們建立社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)。

北京時(shí)間1月29日消息，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，美國(guó)著名社交網(wǎng)站Facebook在非公開(kāi)股票市場(chǎng)Shares Post上的股價(jià)已經(jīng)上漲了40%多，總市值達(dá)到829億美元③。facebook的估值在成立后的6年多的時(shí)間里增長(zhǎng)了近萬(wàn)倍，這充分顯示了社交網(wǎng)站的巨大魔力，SNS給互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)帶來(lái)無(wú)限商機(jī)，同時(shí)也具有極大的實(shí)踐意義和理論分析價(jià)值，網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的社交有其特殊的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，從社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)角度我們都可以了解到網(wǎng)絡(luò)社交的重要性，而社會(huì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)也必須面對(duì)自己在網(wǎng)絡(luò)社交時(shí)代的新發(fā)展并在理論上給予解釋。

社交網(wǎng)站首先是一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，那么就一定滿足網(wǎng)絡(luò)服務(wù)升級(jí)換代的一般規(guī)律，其次，作為一種網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)模式，也同樣符合網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)外部性等規(guī)律。再次，社交網(wǎng)站作為社會(huì)交往的網(wǎng)絡(luò)承載方式，與傳統(tǒng)社交方式相比，又呈現(xiàn)出哪些特征，比如小世界網(wǎng)絡(luò)與弱關(guān)系理論等，最后再延伸到社會(huì)層面，社交網(wǎng)站對(duì)社會(huì)資本又具有什么影響？最后，從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的角度，對(duì)社交網(wǎng)站又有哪些新的理論認(rèn)識(shí)，因此，按照網(wǎng)絡(luò)服務(wù)-網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)-交往方式-社會(huì)資本-社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析這樣一種由技術(shù)層面到經(jīng)濟(jì)層面，又從經(jīng)濟(jì)層面分析到社會(huì)層面的邏輯體系，對(duì)社交網(wǎng)站進(jìn)行理論分析。

2.社交網(wǎng)站的理論分析

社交網(wǎng)站首先是作為互聯(lián)網(wǎng)形式存在，那么一定會(huì)具備作為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式的內(nèi)在規(guī)律，所以首先我們從網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式的角度對(duì)社交網(wǎng)站進(jìn)行分析。

A.SNS是互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)發(fā)展的必然結(jié)果

由于社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)等多種因素的相互影響，互聯(lián)網(wǎng)每一段時(shí)間都會(huì)有新的服務(wù)模式產(chǎn)生，到目前為止，互聯(lián)網(wǎng)大體上經(jīng)歷了四個(gè)階段：

第一階段：門(mén)戶模式

也就是由人也就是網(wǎng)絡(luò)編輯把內(nèi)容梳理之后呈現(xiàn)給用戶，這一階段的成功代表是雅虎，在國(guó)內(nèi)代表網(wǎng)站是搜狐和新浪及網(wǎng)易等。其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)邏輯如左圖：

第二階段：搜索模式

隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的爆炸式增長(zhǎng)，人工編輯的門(mén)戶模式逐漸不能滿足用戶需求，因而進(jìn)入第二階段搜索，搜索在互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)之初就曾出現(xiàn)，但只有這一階段才產(chǎn)生最大的贏家Google，國(guó)內(nèi)代表網(wǎng)站是百度。其網(wǎng)絡(luò)服務(wù)邏輯如右圖。

第三階段：社區(qū)模式

在門(mén)戶模式階段的專業(yè)網(wǎng)絡(luò)編輯或搜索階段的搜索技術(shù)依然有缺陷，前者是有人猜測(cè)我們的需求然后試圖滿足這一需求，搜索是我們輸入關(guān)鍵詞然后計(jì)算機(jī)返回和關(guān)鍵詞有關(guān)的結(jié)果，他們都不能幫我們“發(fā)現(xiàn)”那些我們要找卻可能自己都不知道的東西。而在第三階段：通過(guò)人與人之間的聯(lián)系來(lái)發(fā)現(xiàn)我們需要的信息。于是社區(qū)、群組、BBS等一系列概念孕育而生。在這些網(wǎng)站中，人們可以根據(jù)某一共同感興趣的話題進(jìn)行交流互動(dòng)，網(wǎng)絡(luò)用戶從信息接受者轉(zhuǎn)變成信息制造者和傳播者，從受眾轉(zhuǎn)變成主體，從單個(gè)個(gè)體轉(zhuǎn)向社群的新型互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模式。

第四階段：SNS模式

隨著網(wǎng)民的日益成熟，這種網(wǎng)頁(yè)對(duì)著用戶，用戶跟隨著內(nèi)容走的服務(wù)模式，已經(jīng)不能滿足他們，他們渴望在網(wǎng)絡(luò)上更充分的表達(dá)自己。追求更加“實(shí)用”、“真實(shí)”的應(yīng)用體驗(yàn)，渴望將虛擬網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)社會(huì)結(jié)合，在這種應(yīng)用的要求下，以SNS為代表的第四階段網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式出現(xiàn)了。每個(gè)用戶以自身輻射出一個(gè)私有的可信賴的交際網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)用戶不但貢獻(xiàn)內(nèi)容、傳播內(nèi)容，而且提供了這些內(nèi)容之間的鏈接關(guān)系和瀏覽路徑，網(wǎng)絡(luò)也更加社會(huì)化。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式的發(fā)展變化可見(jiàn)上圖：

B.作為用戶社交工具的網(wǎng)絡(luò)承載方式，社交網(wǎng)站具有網(wǎng)絡(luò)外部性

網(wǎng)絡(luò)外部性理論是雙邊市場(chǎng)理論的重要基礎(chǔ)之一，所謂市場(chǎng)或產(chǎn)業(yè)的“網(wǎng)絡(luò)外部性”特征是指該市場(chǎng)中的消費(fèi)者能夠從更多的同類消費(fèi)者中受益，主要強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)價(jià)值隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模擴(kuò)大而增加的現(xiàn)象。

1999年，卡爾·夏皮羅和哈爾·瓦里安合著了《信息規(guī)則—網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的策略指導(dǎo)》一書(shū)，在書(shū)中對(duì)網(wǎng)絡(luò)外部性(又稱網(wǎng)絡(luò)效應(yīng))進(jìn)行了論述。他們認(rèn)為一個(gè)新使用者加入某一網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值是既有網(wǎng)絡(luò)使用者的平方減去既有網(wǎng)絡(luò)使用者，當(dāng)?shù)谝粋€(gè)人加入網(wǎng)絡(luò)時(shí)，第一使用者根本無(wú)法與他人溝通，該網(wǎng)絡(luò)價(jià)值為0；當(dāng)?shù)诙思尤刖W(wǎng)絡(luò)時(shí)，兩人可以互相溝通，該網(wǎng)絡(luò)價(jià)值為2()；當(dāng)?shù)谌思尤刖W(wǎng)絡(luò)時(shí)，三人彼此溝通，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值為6()；當(dāng)越來(lái)越多的人加入網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)價(jià)值越高。如果一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中有n個(gè)人，那么網(wǎng)絡(luò)對(duì)每個(gè)人的價(jià)值與網(wǎng)絡(luò)中其他人的數(shù)量成正比，這樣網(wǎng)絡(luò)對(duì)所有人的總價(jià)值與（）成正比，這就是著名的梅特卡夫(Metcalfe)法則。這一法則也意味著:當(dāng)其他條件不變的時(shí)候，連接到一個(gè)較大的網(wǎng)絡(luò)要優(yōu)于連接到一個(gè)較小的網(wǎng)絡(luò)。依據(jù)這一法則，廠商要在競(jìng)爭(zhēng)中獲取優(yōu)勢(shì)就必須構(gòu)建或連接到一個(gè)較大的網(wǎng)絡(luò)，廠商可以通過(guò)構(gòu)建和擴(kuò)展服務(wù)網(wǎng)絡(luò)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利的地位；用戶只有接入到一個(gè)較大的網(wǎng)絡(luò)里面才能實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最大化，因?yàn)殡S著用戶數(shù)的增加和網(wǎng)絡(luò)群體的擴(kuò)大，用戶可以利用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行相互的協(xié)調(diào)和合作，從而形成某種基于信息網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)盟，共享各種資源，取得規(guī)模經(jīng)濟(jì)性與范圍經(jīng)濟(jì)性。

社交網(wǎng)站作為人民社會(huì)交往的網(wǎng)絡(luò)承載方式，這種網(wǎng)絡(luò)具有極強(qiáng)的直接網(wǎng)絡(luò)外部性。用戶加入某個(gè)社交網(wǎng)站的意愿與網(wǎng)站的用戶總量有正的相關(guān)性。網(wǎng)站用戶數(shù)量越大，用戶可能建立起社會(huì)關(guān)系越廣，用戶加入網(wǎng)絡(luò)的意愿和支付意愿也就越強(qiáng)，facebook和QQ都屬于這樣的典型社交網(wǎng)站。

第7篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

適合學(xué)生用的社交軟件：

1、騰訊QQ：支持在線聊天、視頻通話、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)斷點(diǎn)續(xù)傳文件、共享文件、網(wǎng)絡(luò)硬盤(pán)、自定義面板、QQ郵箱等多種功能，并可與多種通訊終端相連；

2、微信：是騰訊公司推出的一個(gè)為智能終端提供即時(shí)通訊服務(wù)的免費(fèi)應(yīng)用程序，由張小龍所帶領(lǐng)的騰訊廣州研發(fā)中心產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)打造。微信支持跨通信運(yùn)營(yíng)商、跨操作系統(tǒng)平臺(tái)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)送語(yǔ)音短信、視頻、圖片、文字。同時(shí)，也可以使用通過(guò)共享流媒體內(nèi)容的資料和基于位置的社交插件“搖一搖”、“漂流瓶”、“朋友圈”、”公眾平臺(tái)“、”語(yǔ)音記事本“等服務(wù)插件；

3、微博：微型博客的簡(jiǎn)稱，也即是博客的一種，是一種通過(guò)關(guān)注機(jī)制分享簡(jiǎn)短實(shí)時(shí)信息的廣播式的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。微博包括新浪微博、騰訊微博、網(wǎng)易微博、搜狐微博等。

（來(lái)源：文章屋網(wǎng) ）

第8篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

以下是徐志斌詳解新增的社交紅利原理及有效駕馭它的方法

為何這些應(yīng)用被社交引爆

新書(shū)《社交紅利2.0：即時(shí)引爆》中，用了四個(gè)定律來(lái)回答這個(gè)核心設(shè)問(wèn)，它們分別是“短”定律、“新”定律、“好友”定律、“快衰”定律。即：

1、“短”定律：用戶投入時(shí)間成本越短，越容易引爆

所謂“短”，表面看，指的是用戶花費(fèi)最少時(shí)間、投入最少成本，來(lái)從某項(xiàng)服務(wù)(包括應(yīng)用、活動(dòng)等)中獲得愉悅享受，或者解決某個(gè)實(shí)際問(wèn)題。本書(shū)中見(jiàn)到的大部分案例，都在強(qiáng)調(diào)簡(jiǎn)單使用過(guò)程和低理解門(mén)檻：用戶可以很輕松體驗(yàn)完整個(gè)流程。

實(shí)際上，拷問(wèn)的確實(shí)，需要企業(yè)從以“我”為出發(fā)點(diǎn)的思考方式中脫離出來(lái)，進(jìn)入到以“用戶”視角來(lái)思考和設(shè)計(jì)產(chǎn)品、活動(dòng)等。

2、“新”定律：越新的玩法，引爆速度越快

在今天的社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，帳號(hào)、信息、應(yīng)用等都充沛提供，什么都豐盈的情況下，用戶的訴求點(diǎn)在哪呢?“新”定律側(cè)重回答“這類應(yīng)用解決了什么問(wèn)題，以讓人們樂(lè)此不疲地消費(fèi)、體驗(yàn)這個(gè)基礎(chǔ)設(shè)問(wèn)。

因此，所謂“新”玩法，顯然不是指新鮮的玩法，而是指狀態(tài)，即在這樣充沛供給的環(huán)境中，用戶是以什么樣的狀態(tài)在生活和消費(fèi)?如何準(zhǔn)確定義人們的需求變成一件首先重要的事情。在這種定義下，病毒一樣的擴(kuò)散(分享率)及每個(gè)人都是大節(jié)點(diǎn)的強(qiáng)力轉(zhuǎn)化(轉(zhuǎn)化率)所形成的引爆會(huì)自然發(fā)生。

3、“好友”定律：用戶越投入，對(duì)好友影響越大

對(duì)，用戶通過(guò)好友節(jié)省下來(lái)的時(shí)間，被投入到了那些好友們認(rèn)可的優(yōu)秀應(yīng)用和服務(wù)中去了。在現(xiàn)在社交網(wǎng)絡(luò)充沛且泛濫的信息面前，用戶一目十行，瞬間用手指劃過(guò)數(shù)十條信息已是常態(tài)。如果一條信息并無(wú)價(jià)值，會(huì)直接被浪費(fèi)丟棄。很大程度上：

不再出現(xiàn)的信息或應(yīng)用意味著沒(méi)有價(jià)值。如果一條信息偶爾出現(xiàn)在用戶面前，它可能有點(diǎn)價(jià)值，還不足以推動(dòng)用戶馬上做出決策。如果某條信息或者某個(gè)應(yīng)用經(jīng)常出現(xiàn)在自己面前，意味著經(jīng)過(guò)了諸多好友的選擇，非常好玩或有價(jià)值，可以馬上做出判斷。

4、“快衰”定律：使用時(shí)間越短，衰減速度越快

四大定律互相影響也互為因果。快速引爆的曲線，也會(huì)快速衰減，“快衰”定律可以看做是對(duì)前三大定律的制約。

在社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展中，一條隱藏的主線正是創(chuàng)業(yè)者通過(guò)各種嘗試以試圖突破“快衰”定律，以便獲得用戶更長(zhǎng)久的黏著和留存。而“快衰”定律也重新啟動(dòng)了用戶渴求新服務(wù)的訴求，反過(guò)來(lái)推動(dòng)新引爆事件和新玩法再次發(fā)生。就像一個(gè)循環(huán)。因此，每次引爆背后，都會(huì)指向更多新機(jī)會(huì)。

現(xiàn)在，隨著社交網(wǎng)絡(luò)自身的發(fā)展，四大定律開(kāi)始對(duì)其涉及的方方面面產(chǎn)生巨大影響。不管是品牌傳播、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)，乃至產(chǎn)品開(kāi)發(fā)方式、企業(yè)的管理模式，等等等等，無(wú)不開(kāi)始悄然變化。先知先覺(jué)者開(kāi)始將重心無(wú)條件地傾斜向了“一進(jìn)入社交網(wǎng)絡(luò)就引爆”這個(gè)特殊要求。

以下為“今日頭條”創(chuàng)始人張一鳴為《社交紅利2.0》寫(xiě)的序言

社交遇到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)

社交就是一場(chǎng)信息交互運(yùn)動(dòng)。人與人之間通過(guò)發(fā)送信息進(jìn)行溝通與了解，也通過(guò)接收信息來(lái)調(diào)整自己的形象和立場(chǎng)。而所有涉及信息的事物，必然被互聯(lián)網(wǎng)所改變。

最近兩三年，社交發(fā)生了巨大的變化。互聯(lián)網(wǎng)上的四大服務(wù)——信息獲取、社交、娛樂(lè)游戲、購(gòu)買(mǎi)與支付，都在產(chǎn)品形態(tài)與用戶體驗(yàn)上發(fā)生變化。比如，在信息獲取上，用戶由原來(lái)的主動(dòng)搜索與分頻道瀏覽，變成了在手機(jī)上刷新信息流，以及社交網(wǎng)絡(luò)上朋友的分享。現(xiàn)在，信息更多時(shí)候是自動(dòng)出現(xiàn)在用戶眼前的，根本不用費(fèi)心尋找。社交則通過(guò)新的服務(wù)，讓彼此在虛擬空間中時(shí)刻保持聯(lián)系。

這些變化的核心是介質(zhì)變了，承載這些服務(wù)的介質(zhì)由原來(lái)的個(gè)人計(jì)算機(jī)變成了手機(jī)。

隨身攜帶的手機(jī)、可穿戴設(shè)備就像人體向外延生出的“觸角”，連接著現(xiàn)實(shí)世界與數(shù)字世界。人與人、人與信息之間通過(guò)“觸角”進(jìn)行各種交互，這些交互行為在數(shù)字世界生成了很多新數(shù)據(jù)，在新數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上會(huì)衍生各類新應(yīng)用與新工具；新應(yīng)用和新工具一旦被用戶掌握，又會(huì)催生更多的新數(shù)據(jù)……

新數(shù)據(jù)帶來(lái)新服務(wù)，新服務(wù)催生更多新數(shù)據(jù)，兩者會(huì)形成一個(gè)良性循環(huán)，彼此促進(jìn)，形成一個(gè)雙螺旋，產(chǎn)生一股創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，可以源源不斷地為用戶帶來(lái)更多新奇有趣的服務(wù)。無(wú)論這些應(yīng)用或服務(wù)是否會(huì)快速衰落，從用戶的角度來(lái)說(shuō)，用戶都是受益的。用戶獲益，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)才會(huì)愈加繁榮，才能讓更多的開(kāi)發(fā)者享受到“紅利”。

在本書(shū)中可以看到臉萌、魔漫相機(jī)等引爆社交網(wǎng)絡(luò)享受紅利的例子，實(shí)際上，這些都是刺激用戶創(chuàng)造內(nèi)容、產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的應(yīng)用。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，用戶創(chuàng)造的內(nèi)容同樣發(fā)生了變化，甚至可以說(shuō)發(fā)生了更大的變化，尤其是在圖片、視頻領(lǐng)域。手機(jī)使得圖片創(chuàng)作的門(mén)檻大幅降低，攝像技術(shù)的進(jìn)步則賦予用戶愈發(fā)強(qiáng)大的能力，越

來(lái)越多的用戶通過(guò)手機(jī)表達(dá)自己的感受。這些內(nèi)容在數(shù)字世界源源不斷地流淌著。

不僅是在中國(guó)，新應(yīng)用催生新數(shù)據(jù)、新數(shù)據(jù)帶來(lái)新服務(wù)的雙螺旋也在國(guó)外主流社交網(wǎng)站上發(fā)生著。

社交網(wǎng)站Facebook(臉譜網(wǎng))推出新視頻應(yīng)用Riff。用戶可以先用Riff拍攝一段長(zhǎng)達(dá)20秒的視頻，為它擬一個(gè)標(biāo)題，發(fā)給朋友后，其他的朋友也能夠?qū)⒁曨l片段疊加在這個(gè)視頻中，使其成為集體創(chuàng)作的視頻。

社交網(wǎng)站Twitter(推特)推出視頻直播應(yīng)用Periscope，其前身是Meerkat。有了這款軟件，每個(gè)人都可以成為視頻新聞的播報(bào)員。另外，Twitter還針對(duì)媒體機(jī)構(gòu)、內(nèi)容發(fā)行商和廣播電臺(tái)推出了Curator功能，用戶可在觀看或收聽(tīng)節(jié)目的過(guò)程中實(shí)時(shí)參與Twitter討論，幫助媒體人在接收信息的過(guò)程中創(chuàng)造更好的內(nèi)容。

社交網(wǎng)站Instagram(照片墻)推出拼圖應(yīng)用Layout。用戶可以選擇已經(jīng)拍好的照片或馬上自拍4張照片制作成一張，可以隨意排列圖片和調(diào)整大小。

實(shí)際上，這些平臺(tái)都在探索能夠驅(qū)使用戶產(chǎn)生新內(nèi)容、產(chǎn)生新數(shù)據(jù)的工具，以此來(lái)反哺平臺(tái)自身，讓用戶對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生更大的依賴。

作為信息分發(fā)平臺(tái)的《今日頭條》，當(dāng)然也與社交網(wǎng)絡(luò)有著密不可分的關(guān)系。書(shū)中提及的清華大學(xué)新聞與傳播學(xué)院沈陽(yáng)教授，曾對(duì)微博分享的資訊做過(guò)一個(gè)統(tǒng)計(jì)，結(jié)果是，《今日頭條》是微博上社交分享評(píng)論量第一的資訊應(yīng)用，分享量比第二名到第十名加起來(lái)的總和還要大。實(shí)際上，這正好也說(shuō)明了社交就是一場(chǎng)信息交互運(yùn)動(dòng)，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，信息與社交更是不可分割的兩個(gè)主體，基于信息的社交是社交中非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，同時(shí)也是引爆社交網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)切入點(diǎn)。

第9篇：社交網(wǎng)絡(luò)定義范文

關(guān)鍵詞大　學(xué)生；新媒介；網(wǎng)絡(luò)

中圖分類號(hào)G206　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A

作者簡(jiǎn)介　肖榮春，上海大學(xué)影視學(xué)院傳播學(xué)博士研究生，上海200072；寧波工程學(xué)院人文學(xué)院講師，浙江寧波315211。白金龍，寧波工程學(xué)院人文學(xué)院講師，博士，浙江寧波315211

新媒介是相對(duì)傳統(tǒng)媒介而言，智能手機(jī)、社交網(wǎng)絡(luò)（SNS）、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等都可以算是新媒介。本文側(cè)重探討以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新媒介，如博客、微博、社交網(wǎng)絡(luò)（SNS）、網(wǎng)絡(luò)搜索引擎等。據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）的《第29次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示，截至2011年12月底，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到5．13億，全年新增網(wǎng)民5580萬(wàn)；互聯(lián)網(wǎng)普及率較上年底提升4個(gè)百分點(diǎn)，達(dá)到38．3％；中國(guó)手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到3．56億，同比增長(zhǎng)17．5％。一方面，微博快速崛起，目前有將近半數(shù)網(wǎng)民在使用，比例達(dá)到48．7％，成為用戶增長(zhǎng)最快的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用模式。另一方面，傳統(tǒng)的交流溝通類應(yīng)用則出現(xiàn)大幅下滑。由此可知，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新媒介正不斷地滲入人們的生活，并且促進(jìn)生活形態(tài)的改變。青年大學(xué)生是中國(guó)網(wǎng)民構(gòu)成的重要群體之一，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新媒介已成為他們學(xué)習(xí)、生活與娛樂(lè)必不可少的應(yīng)用工具。那么，以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新媒介對(duì)青年大學(xué)生群體究竟產(chǎn)生什么樣的影響？

一、文獻(xiàn)回顧

大學(xué)生是新媒介的積極使用者，國(guó)外有文獻(xiàn)專門(mén)研究了大學(xué)生與中學(xué)生的多媒體使用與多任務(wù)行為，通過(guò)實(shí)證的手段測(cè)量了大學(xué)生多媒體使用的程度，并建議以后的研究應(yīng)更加關(guān)注媒介情景對(duì)注意力和傳播效果的影響。有的研究者還比較了三個(gè)發(fā)展中國(guó)家的大學(xué)生的互聯(lián)網(wǎng)使用，發(fā)現(xiàn)大學(xué)生的互聯(lián)網(wǎng)使用與態(tài)度、培訓(xùn)與學(xué)校支持系統(tǒng)呈正相關(guān)，并指出這種關(guān)系上，發(fā)展中國(guó)家的樣本研究結(jié)果與發(fā)達(dá)國(guó)家的樣本結(jié)果相一致。有的研究者則從種族、性別和數(shù)字鴻溝的角度研究美國(guó)大學(xué)生的互聯(lián)網(wǎng)使用。還有諸多研究則集中探討大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)依賴和大學(xué)生網(wǎng)癮現(xiàn)象，指出大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)使用成癮者有更低的自尊感和更強(qiáng)的社會(huì)剝奪感。隨著新媒介技術(shù)的發(fā)展，國(guó)外的研究者逐漸關(guān)注新媒介技術(shù)與大學(xué)生群體的互動(dòng)關(guān)系，如有的研究者對(duì)美國(guó)2008年總統(tǒng)大選中大學(xué)生使用社交網(wǎng)絡(luò)與在線媒體進(jìn)行選舉決定做了研究，也有研究者探討社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生獲取社會(huì)資本的作用。

國(guó)內(nèi)也有相當(dāng)多的研究者關(guān)注新媒介與大學(xué)生，如有研究關(guān)注新媒介環(huán)境與大學(xué)生的社會(huì)化，呼吁關(guān)注新媒介環(huán)境下的青少年社會(huì)化問(wèn)題。也有研究者開(kāi)始關(guān)注大學(xué)生的微博使用，并對(duì)大學(xué)生使用微博的動(dòng)機(jī)進(jìn)行了實(shí)證研究。有的研究者則從青少年的新媒介使用與滿足動(dòng)機(jī)進(jìn)行探討，認(rèn)為由web2．0所催生的一系列社會(huì)化軟件呈現(xiàn)出參與式的嫌介景觀，改變了青少年的傳播行為，同時(shí)帶來(lái)一系列傳播行為失范和道德失衡。還有研究者集中探討了新媒介對(duì)于大學(xué)生的社會(huì)意義，通過(guò)實(shí)證研究，認(rèn)為新媒介具有賦權(quán)現(xiàn)象，新媒介具有場(chǎng)景生產(chǎn)現(xiàn)象，新媒介對(duì)于大學(xué)生而言已成了一塊“移動(dòng)的自留地”。

從國(guó)內(nèi)外的文獻(xiàn)可以看出，新媒介與大學(xué)生的相關(guān)研究，主要集中在大學(xué)生與網(wǎng)絡(luò)上，對(duì)當(dāng)前大學(xué)生的新媒介使用缺乏系統(tǒng)的實(shí)證研究。把以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的新媒介納入一個(gè)整體來(lái)考慮的系統(tǒng)、有說(shuō)服力的研究并不多見(jiàn)。本文試圖把新媒介作為一個(gè)整體觀測(cè)維度，探討青年大學(xué)生對(duì)新媒介的接觸狀況，以及新媒介對(duì)青年大學(xué)生產(chǎn)生的影響，檢視新媒介對(duì)當(dāng)代知識(shí)青年的生活形態(tài)所產(chǎn)生的社會(huì)意義。

二、研究方法

本研究通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查來(lái)獲取研究資料。在寧波某高校的在校大學(xué)生中，以隨機(jī)抽樣的方式抽出樣本和發(fā)放問(wèn)卷。問(wèn)卷的發(fā)放與回收由受過(guò)系統(tǒng)調(diào)查培訓(xùn)的調(diào)查員擔(dān)任。于2011年11月10日-11月20日在某高校的圖書(shū)館和食堂進(jìn)行攔截式調(diào)查。主要目的是了解當(dāng)前青年大學(xué)生的新媒介接觸情況和新媒介對(duì)當(dāng)代大學(xué)生的影響。調(diào)查共發(fā)放500份問(wèn)卷，最后回收有效問(wèn)卷為481份，問(wèn)卷有效回收率為96％。其中，男性211人（占43．9％），女性265人（占55．1％）；年齡在18歲-20歲之間有156人（占32．4％），21歲-23歲之間有312％人（64．9％）。24歲以上的有13人（占2．7％）；年級(jí)分布在大一為228人（占47．8％），大二為142人（占29．5％），大三為96人（占20．0％），大四為15人（3．1％）；文科類學(xué)生為214人（44．5％），理工科類專業(yè)學(xué)生為267人（占55．5％）。問(wèn)卷回收后，課題組采用SPSSl9．0版軟件對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。

三、主要研究發(fā)現(xiàn)與分析

（一）新媒介接觸情況

在新媒介接觸方面，首先要了解大學(xué)生上網(wǎng)環(huán)境，因?yàn)樯暇W(wǎng)環(huán)境直接影響其新媒介使用狀況。在本次調(diào)查中，用私人電腦上網(wǎng)有244人（50．7％），一半左右的被調(diào)查者選擇用私人電腦上網(wǎng)；162人（33．7％）選擇用手機(jī)上網(wǎng)；選擇在網(wǎng)吧上網(wǎng)的人只有35人（7-3％）；從以上情況看，絕大多數(shù)被調(diào)查的青年大學(xué)生用私人電腦和手機(jī)上網(wǎng)。近年來(lái)，私人電腦的大量普及、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和智能手機(jī)的應(yīng)用為青年大學(xué)生的新媒介接觸創(chuàng)造了良好的條件。很多青年大學(xué)生使用電腦和手機(jī)與外部世界鏈接。

在接觸的新媒介中，接觸最多的是近年比較流行的微博，共有319人（占66．7％）選擇；其次是人人網(wǎng)、開(kāi)心網(wǎng)等社交網(wǎng)站，選擇此選項(xiàng)的有312人（占65．3％）；博客為280人（占58．6％）。并且，在接觸以上媒體的時(shí)候，通過(guò)手機(jī)接觸的有338人（占70．7％）。從以上調(diào)查結(jié)果可以看出，微博和社交網(wǎng)站成為當(dāng)今青年大學(xué)生接觸最多的新媒介類型，而手機(jī)上網(wǎng)則成為青年大學(xué)生接觸新媒介的重要通道。

新興的微博和社交網(wǎng)站等媒體日益豐富的內(nèi)容和創(chuàng)新的交流方式深深吸引了青年網(wǎng)民，加上電腦和手機(jī)的普及使當(dāng)今青年大學(xué)生的上網(wǎng)時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)。此次被調(diào)查者中，一天上網(wǎng)時(shí)間1小時(shí)以內(nèi)的有77人（占16．0％）；1—2小時(shí)的有1　15人（23。9％）；2-3小時(shí)的有99人（占20．6％）；3-4小時(shí)的有81人（占16．8％）；4-5小時(shí)的有36人（7．5％）；5小時(shí)以上的有72人（占15．0％）；從以上調(diào)查結(jié)果看，絕大多數(shù)被調(diào)查者一天上網(wǎng)時(shí)間為2個(gè)小時(shí)以上。網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越成為當(dāng)代青年生活的重要組成部分（表1）。

在大學(xué)生上網(wǎng)目的調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)最多的是看電視、看電影和聊天均為308人（占64．3％）；其次是看新聞233人（占48．6％）；再次是學(xué)習(xí)215人（占44．9％）；收集資料為145人（占30．3％）；買(mǎi)東西為126人（占26．3％）；看小視頻為11　1人（占23．2％）。

（二）新媒介對(duì)大學(xué)生學(xué)習(xí)的影響

在研究以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)新媒介對(duì)大學(xué)生學(xué)習(xí)的影響方面，本次調(diào)查用5個(gè)層次平衡量表讓被調(diào)查者回答。在“上課時(shí)候會(huì)用手機(jī)上網(wǎng)嗎？”的提問(wèn)中回答“經(jīng)常”的占總數(shù)的32．8％，回答“偶爾”的占52．2％，“不會(huì)”和“完全不會(huì)”占總數(shù)的9．8％（表2）。由此可知，在被調(diào)查的大學(xué)生中，大多數(shù)人上課時(shí)候或多或少用手機(jī)上網(wǎng)，這給傳統(tǒng)的學(xué)校教育帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)（表2）。

在“您會(huì)為了上網(wǎng)而逃課嗎？”的提問(wèn)中“經(jīng)常”占總數(shù)的2．1％；“偶爾”占總數(shù)的18．3％；“不會(huì)”占總數(shù)的46．4％；“完全不”占總數(shù)的25．6％（表3）。從調(diào)查結(jié)果看，72％的被調(diào)查者不會(huì)為了上網(wǎng)而逃課（表3）。

在“您覺(jué)得使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)您的學(xué)習(xí)有何影響？”的提問(wèn)中回答“非常有幫助”的占總數(shù)的18．5％；“有點(diǎn)幫助”的占57．6％；“沒(méi)有幫助”的占4．4％；“妨礙學(xué)習(xí)”的占1．2％。從以上調(diào)查結(jié)果看，76．1％的被調(diào)查者認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)起積極作用。認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)習(xí)有不良影響的人非常少，這是一個(gè)有趣的現(xiàn)象（表4）。

（三）新媒介對(duì)大學(xué)生身心健康的影響

在“經(jīng)常上網(wǎng)是否對(duì)您的身心健康有不良影響？”的提問(wèn)中，回答“非常有影響”的占總數(shù)的5．9％；“有點(diǎn)影響”的18％；“沒(méi)有影響”的34％；“完全沒(méi)有影響”的占24．3％。從以上調(diào)查結(jié)果看，認(rèn)為經(jīng)常上網(wǎng)對(duì)自身身體有不良影響占總數(shù)的23．9％，而感覺(jué)不到不良影響的有58．3％，多數(shù)人認(rèn)為上網(wǎng)對(duì)身體健康沒(méi)有什么影響，或者沒(méi)有感覺(jué)到有不良影響。

但是，對(duì)“經(jīng)常為了上網(wǎng)而逃課”和“經(jīng)常上網(wǎng)對(duì)身心健康帶來(lái)不良影響”之間進(jìn)行相關(guān)分析后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)常逃課上網(wǎng)的人群中感覺(jué)到網(wǎng)絡(luò)對(duì)身心健康帶來(lái)負(fù)面影響（r=170，P

（四）新媒介對(duì)大學(xué)生價(jià)值觀的影響

“網(wǎng)絡(luò)信息對(duì)您的思想（價(jià)值觀）有沒(méi)有影響？”的提問(wèn)中回答“非常有影響”的有8．5％；“有點(diǎn)影響”的有61．3％；“沒(méi)有影響”的有8．1％；“完全沒(méi)有影響”的有3_3％。調(diào)查說(shuō)明，網(wǎng)絡(luò)在不斷地對(duì)中國(guó)青年的思想、價(jià)值觀產(chǎn)生影響。而且，對(duì)“經(jīng)常接觸的媒體”和“網(wǎng)絡(luò)對(duì)思想的影響”之間進(jìn)行交叉分析后，發(fā)現(xiàn)微博、人人網(wǎng)、開(kāi)心網(wǎng)等社交網(wǎng)站對(duì)大學(xué)生的思想、價(jià)值觀產(chǎn)生影響較大（表6）。

（五）新媒介對(duì)大學(xué)生社會(huì)行為的影響

隨著社交網(wǎng)站的普及，大多數(shù)大學(xué)生都有自己的網(wǎng)絡(luò)社交圈，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)社交結(jié)識(shí)新的朋友、接受新的信息與知識(shí)、積極參與各種社會(huì)事務(wù)。在各種社交網(wǎng)站當(dāng)中，人人網(wǎng)的注冊(cè)用戶最多，有358人（占35．4％）；其次是QQ校內(nèi)網(wǎng)有302人（占30％）；再次是開(kāi)心網(wǎng)有135人（占13．4％）；絕大多數(shù)大學(xué)生都在以上三大社交網(wǎng)站上有自己的社交空間。

“每天登錄一次或以上”社交網(wǎng)站的有180　h．（占37．4％）；“每周登錄一次或以上”的有124人（占25．8％）；“每月登錄一次或以上”的有102人（占21．2％）；從以上結(jié)果可知，大多數(shù)的大學(xué)生經(jīng)常登錄社交網(wǎng)站與自己網(wǎng)絡(luò)社交圈的朋友進(jìn)行交流，新媒介在一定程度促進(jìn)了大學(xué)生的人際交往行為。

在青年網(wǎng)絡(luò)行為方面，本研究設(shè)計(jì)里克特五個(gè)層次平衡量表的方式讓被訪者回答。“您參與過(guò)人肉搜索、惡搞表片、散布虛假恐怖信息、網(wǎng)上言語(yǔ)謾罵或攻擊行為嗎？”的提問(wèn)中回答“經(jīng)常參與”的有33人（占6．9％）；“偶爾參與”的有65人（占13．5％）；“說(shuō)不清楚”的有33人（占6．9％）；“不參與”的有177人（占36．8％）；“完全不參與”的有169人（占35．1）；從調(diào)查結(jié)果看，不怎么參與人惡搞、肉搜索等網(wǎng)絡(luò)行為的人占總數(shù)的72％，絕大多數(shù)的學(xué)生不參與網(wǎng)絡(luò)攻擊行為（表7）。

（六）新媒介對(duì)大學(xué)生影響的定量分析

為了更加詳細(xì)了解網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新媒介對(duì)大學(xué)生行為的影響，本研究用5個(gè)層次的平衡量表設(shè)計(jì)8個(gè)提問(wèn)進(jìn)行因子分析。8個(gè)提問(wèn)具體內(nèi)容如下：“您覺(jué)得使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)您學(xué)習(xí)有何影響？”回答從“1．非常有幫助”、“2．有點(diǎn)幫助”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．沒(méi)有幫助”到“5．完全沒(méi)有”；“您對(duì)微博、SNS等新媒介的理解程度？”回答從“1．非常理解”、“2．基本理解”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．不很理解”到“5．完全不理解”；“您有因?yàn)槭褂秒娔X而逃課嗎”回答從“1．經(jīng)常”、“2．偶爾”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．不會(huì)”到“5．完全不會(huì)”；“上課時(shí)候您會(huì)用手機(jī)上網(wǎng)嗎？”回答從“1．經(jīng)常”、“2．偶爾”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．不會(huì)”到“5：完全不會(huì)”；“您了解網(wǎng)絡(luò)上的‘新興詞匯’（火星文、河蟹等）嗎？”回答從“1。完全了解”、“2．不了解”、“3．說(shuō)不清楚”、“4。有點(diǎn)了解”到“5．非常了解”；“您會(huì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)交新的朋友嗎？”回答從“1．完全沒(méi)有”、“2．基本沒(méi)有”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．偶爾有”到“5．經(jīng)常有”；“您對(duì)的通過(guò)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)的朋友信任程度如何？”回答從“1．完全不信任”、“2．不怎么信任”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．有點(diǎn)信任”到“5．非常信任”；“您對(duì)網(wǎng)絡(luò)社交感興趣嗎？”回答從“1．完全不感興趣”、“2．不怎么感興趣”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．有點(diǎn)感興趣”到“5．非常感興趣”；“您登錄社交網(wǎng)站的頻率是多少？”回答從“1．完全不登陸”、“2．基本不登陸”、“3．說(shuō)不清楚”、“4．偶爾登錄”到“5．經(jīng)常登錄”。

本研究使用SPSSl9．0進(jìn)行因子分析，在分析中選擇以主成分法作為因子提取方法，以特征值λ>1為因子提取標(biāo)準(zhǔn)。從表8可知滿足條件的特征值有三個(gè)，可將指標(biāo)集分為三個(gè)主因子。第一主因子在“您對(duì)網(wǎng)絡(luò)社交感興趣嗎”、“您對(duì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)的朋友信任程度如何？”、“您對(duì)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)交新朋友的行為持什么態(tài)度？”等三個(gè)提問(wèn)上具有很大載荷，這三個(gè)提問(wèn)的內(nèi)容反映了參與網(wǎng)絡(luò)社交活動(dòng)的多方面，所以將其定義為網(wǎng)絡(luò)社交行為因子；第二個(gè)主因子在“您覺(jué)得使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)您學(xué)習(xí)有何影響？”、“對(duì)新媒介的理解程度如何？”、“你了解網(wǎng)絡(luò)上‘新興詞匯’嗎（火星文，河蟹等）？”等三個(gè)提問(wèn)上具有很大的載荷，這三個(gè)提問(wèn)內(nèi)容反映網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生的學(xué)習(xí)知識(shí)與掌握新的流行信息的影響，所以將其定義為網(wǎng)絡(luò)信息功能因子；第三個(gè)主因子在“您有因?yàn)樯暇W(wǎng)而逃課嗎？”、“上課時(shí)候您會(huì)用手機(jī)上網(wǎng)嗎？”等提問(wèn)上具有較大的載荷，這兩個(gè)提問(wèn)的內(nèi)容反映大學(xué)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)的依賴程度，以及網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生學(xué)習(xí)與生活產(chǎn)生的消極影響，所以將其定義為網(wǎng)絡(luò)負(fù)面影響因子（表8）。

在因子分析基礎(chǔ)上把三個(gè)主因子作為自變量，把網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生健康的影響、價(jià)值觀的影響、行為的影響三個(gè)變量作為因變量進(jìn)行回歸分析（表9）。網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生身心健康方面的影響與三個(gè)主因子之間的回歸分析中，第三個(gè)主因子即“網(wǎng)絡(luò)負(fù)面影響”對(duì)大學(xué)生身心健康產(chǎn)生影響（β=0．193，P

在接觸網(wǎng)絡(luò)方面，男性與女性之間通常有著明顯的區(qū)別。本研究把男、女性別作為兩個(gè)獨(dú)立樣本在三個(gè)主因子之間進(jìn)行T檢驗(yàn)（表10）。從表10可知，網(wǎng)絡(luò)社交行為和網(wǎng)絡(luò)負(fù)面影響在男女之間有顯著的差異。在網(wǎng)絡(luò)社交行為方面，女性比男性有更加積極的評(píng)價(jià)，而男性的評(píng)價(jià)則比較消極。在網(wǎng)絡(luò)負(fù)面影響方面，女性比男性有更加顯著的表現(xiàn)。

四、結(jié)論與討論

本研究考察了青年大學(xué)生對(duì)新媒介的使用狀況，探討了新媒介對(duì)大學(xué)生的具體影響。結(jié)果顯示，大學(xué)生是新媒介的積極使用者，對(duì)微博和社交媒體等新媒介的使用占有很高的比例，以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的新媒介成為青年大學(xué)生與外部世界鏈接的重要渠道。雖然調(diào)查顯示了大學(xué)生新媒介接觸的基本情況，但是大學(xué)生新媒介接觸行為背后的深層動(dòng)因則需要我們進(jìn)一步探討。

本研究具體考察了新媒介對(duì)青年大學(xué)生學(xué)習(xí)、身心健康、價(jià)值觀與社會(huì)行為等方面的影響。在對(duì)“經(jīng)常為了上網(wǎng)而逃課”和“經(jīng)常上網(wǎng)對(duì)身心健康的不良影響”之間進(jìn)行相關(guān)分析后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)常逃課上網(wǎng)的人群中感覺(jué)到網(wǎng)絡(luò)對(duì)身心健康帶來(lái)負(fù)面影響（γ=170，P

本研究還對(duì)“經(jīng)常接觸的媒體”和“思想的影響”之間進(jìn)行交叉分析后，發(fā)現(xiàn)微博、人人網(wǎng)、開(kāi)心網(wǎng)等社交網(wǎng)站對(duì)大學(xué)生的思想、價(jià)值觀產(chǎn)生影響較大。這種現(xiàn)象需引起學(xué)校以及社會(huì)關(guān)注，如何發(fā)揮新媒介在大學(xué)生健康成長(zhǎng)過(guò)程中的積極作用，尤其值得探究。

本研究的結(jié)果還顯示，“每天登錄社交網(wǎng)站一次或以上”的有180人（占37．4％）；“每周一次或以上”的有124人（占25．8％）；“每月一次或以上”的有102人（占21．2％）。從以上結(jié)果可知，大多數(shù)的大學(xué)生經(jīng)常登錄社交網(wǎng)站與自己網(wǎng)絡(luò)社交圈的朋友進(jìn)行交流。新媒介的使用對(duì)大學(xué)生的社交行為具有積極的作用。這也進(jìn)一步顯示，它鞏固和強(qiáng)化了在現(xiàn)實(shí)生活中的與熟人的強(qiáng)聯(lián)系，同時(shí)也維系和延伸了與網(wǎng)友的弱聯(lián)系，但并沒(méi)有顯著拓展他們的人際交往范圍。

本研究還以網(wǎng)絡(luò)社交行為、網(wǎng)絡(luò)信息功能、網(wǎng)絡(luò)負(fù)面影響為三個(gè)主因子作為自變量，把網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生健康的影響、價(jià)值觀的影響、行為的影響三個(gè)變量作為因變量進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)對(duì)大學(xué)生價(jià)值觀的影響與三個(gè)主因子之間的回歸分析中，三個(gè)主因子對(duì)大學(xué)生價(jià)值觀都有顯著影響。影響最大的是網(wǎng)絡(luò)信息功能因子（B=0．337，P

本研究把男、女性別作為兩個(gè)獨(dú)立樣本在三個(gè)主因子之間進(jìn)行T檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)社交行為和網(wǎng)絡(luò)負(fù)面影響在男女之間有顯著的差異。在網(wǎng)絡(luò)社交行為方面，女性比男性有更加積極的評(píng)價(jià)，而男性的評(píng)價(jià)則比較消極。這進(jìn)一步說(shuō)明，女性對(duì)網(wǎng)絡(luò)社交具有更高的信任度，其深層原因還有待于進(jìn)一步研究。