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| 編輯推薦： |
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本书立足社会计算研究取向，体现社会化媒体研究领域的交叉学科特征。社会计算，一方面强调社会及社会性在以计算为核心的信息科学等自然科学社会化媒体研究中的重要性；另一方面，也凸显可计算路径在传统社会科学的社会化媒体研究领域的重要性。
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| 內容簡介： |
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这是一本以社会计算和社会化媒体为研究对象的论文集，共收录了来自传播学、信息科学、营销学等不同领域的16篇论文。上篇从不不同学科视角综述社会化媒体研究的现状，力图勾勒出其研究发展和路径。中篇介绍了这个领域的热门议题。下篇则考察了大学生、科学家等群体的社会化媒体使用以及新兴教育方式的社会化媒体特征。
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| 關於作者： |
就商业领域的实践而言，可能最常遇到的问题是，什么是维持人们使用社会化媒体的最佳方式？社会化媒体实践中有哪些好的使用案例？哪些社会化媒体平台的活动是可持续的？实践者和研究者发现这样的问题难以回答，因为社会化媒体和诸多Web 2.0的应用都在不断演变之中，且它与用户、与各种应用的交互作用十分频繁Cromity，2012。在此情况下，使用合适的标准帮助业界认识、理解社会化媒体就成为当务之急。广被引用的Kaplan和Haenlein对社会化媒体的定义，其首要目的就是服务商业界的需求。他们对社会化媒体现象的把握，更多地集中在社会化媒体应用或产品本身。在上述定义的基础上，他们根据社会临场感social presence媒体丰富性程度media richness和用户自我呈现selfpresentation自我揭露selfdisclosure程度，将形形色色的社会化媒体划分为以下几类：
表1Kaplan和Haenlein的社会化媒体分类
社会临场感媒体丰富性低中高
自我呈现自我揭露
高博客社交网站
如Facebook虚拟社交世界
如第二人生低协作项目
如维基内容社区
如YouTube虚拟游戏世界
如魔兽世界
这一分类的目的在于区别不同社会化媒体产品的特性，帮助业界更好地理解和应对蓬勃兴起的社会化媒体。在Kaplan和Haenlein看来，社会临场感媒体丰富性和自我呈现自我揭露是社会化媒体的两大关键元素。社会临场感理论Short，Williams & Christie，1976与社会化媒体的媒体维度有关。社会临场感指的是交流双方所能获取的声音、视觉及物理接触等，它受媒介与人的亲密程度、直接程度的影响，例如电话比面对面交流的社会临场感要低，非同步的电子邮件比同步的实时通话低。社会临场感越高，交流双方施加的社会影响力就越大。与社会临场感有关的是媒体丰富性理论Daft & Lengel，1986，该理论认为媒体所拥有信息的丰富程度是不同的，一些媒体比另一些媒体更能消除不确定性。而自我呈现自我揭露与社会化媒体的社会维度有关。自我呈现Goffman，1959指的是人们在社会交往中控制对方如何认识自己的意图，通常这种自我呈现是通过自我暴露实现的，即有意识或无意识地透露个人信息。在回答什么是社会化媒体、社会化媒体如何分类之后，如何使用社会化媒体获取商业利益也是业界关心的议题。从英语世界最近几年出版的有关社会化媒体的图书数量来看，相当大的比例都在传授读者包括公司等各种组织此道。社会化媒体为不同领域的实践带来了威胁，也带来了机遇。社会化媒体的兴起隐含着传播结构更为深刻的变化Khang，Ki & Ye，2012。以公关为例，社会化媒体的崛起作为传播的工具，使得公司和大众之间由传统媒体扮演的中介角色消失了。取而代之的是，公司必须全时在线监测个体用户对其产品或服务的评论，一旦发生危机必须及时直接处理。这种卷入社会化媒体的虚拟环境也给公关从业者带来了困扰和挑战。然而，社会化媒体不断变化的结构，为从业者提供了接触细分受众的大好机会。广告和营销专业人士也以不同的方式介入社会化媒体，认识到这些渠道具有传播他们营销策略的潜力。据一份Nielsen调查见Nielsen： 2015年全球广告信任度调查报告。199IT中文互联网数据资讯中心。网上见： http：www.199it.comarchives391032.html.，那种在朋友之间转发或分享的赢取型earned广告在广告记忆、品牌关注度以及购买意向上的效果，明显高于标准的支付型paid广告，传统的营销和广告策略战术也许在应对社会化媒体时需要重新思考其有效性问题。除了商业主体与用户之间互动方式的变化，社会化媒体也影响到商业组织的内部结构。例如，Fulk和Yuan2013的一项研究考察了企业内部的社交网络enterprise social networking，简称ESNS如何帮助降低组织传播中的三种限制专家的地理位置、分享知识的动机以及社会资本从与专家的联系到实际知识分享的转化。研究者认为企业内部的社交网络会比传统的管理方式更容易实现知识的分享和传达。2013年的Journal of ComputerMediated Communication特刊考察了社会化媒体与工作场所的关系。除了Fulk和Yuan的文章外，还包括Leonardi等2013对企业社会化媒体enterprise social media概念、历史的梳理及研究前景的展望，Majchrzak等2013对社会化媒体与在线知识分享争议的思考，Pike等2013对社会化媒体与企业招聘中信息质量张力的考察，以及Vaast和Kaganer2013、Gibbs等2013对企业社会化媒体使用涉及的管理问题等展开的研究。2. 政治领域有关社会化媒体对政治领域影响的研究，涉及政治动员、政治沟通、政治参与等多个方面。社会化媒体的政治动员潜能更为研究者关注，例如Facebook、Twitter与阿拉伯革命关系的研究。政治传播中，美国总统选举对社会化媒体平台的利用，政要在社会化媒体上的实名现身，政府账号社会化媒体平台的日常运作和维护等。持乐观态度的研究者认为社会化媒体平台提升了公民政治参与的效能。社会化媒体庞大的用户中半数都是年轻人，Bode等2013就青少年在社交网站上表达政治倾向的动机及这种表达对传统政治参与的影响展开调查，结果证实在美国2008年的大选中，社交网站上的政治使用行为极大地提高了青少年对传统政治参与的程度。研究者认为，尽管这一正向效果局限于青少年这样的小群体，随着社会化媒体中青少年用户比例的提高，其意义将越来越凸显。Zuniga等2012讨论了社会资本、公民参与和政治参与的关系。该研究基于美国的全国数据，结果显示，在控制了人口学变量、传统媒体在线上和线下的使用、政治建构political constructs和政治讨论的频繁程度及规模之后，通过SNS获取信息与人们的社会资本和政治参与正相关，且前者能对后者达到有效的预测。但是，也有相当多的研究者认为社会化媒体的政治动员功能被夸大了。例如，Bryne2007通过对特定黑人社交网络Blackplanet的考察发现，该SNS用户确实很关注关于黑人群体议题的讨论，但是这些讨论都局限在公民参与的话语层面，这就意味着对于美国社会的黑人来说，将社交网络作为政治动员、社会参与的动员资源，可能还未成熟。Valenzuela等2009考察了Facebook的使用与大学生生活满意度、信任和公民参与之间的关系。研究数据来自一项针对德州大学生的网络调查，发现Facebook使用的频繁程度与学生生活满意度、社会信任和公民参与正相关。但是相关性比较弱，研究者认为SNS并不是鼓励年轻人进行公民和政治参与最有效的方式。Himelboim等2013选取了Twitter上10个有争议性的政治议题，并分析其中群聚cluster，指的是具有高度关联性的用户群、信息和链接所表达出来的政治倾向。研究发现，Twitter用户不喜欢看到与自己不同的意识形态，所以群聚的政治观点通常是同质化的； 越具体的争议性话题，越兼具保守自由两大类的极化群聚； 但是越宽泛的争议性话题，多数意见群聚则会表现出保守的倾向。Zimbra等2010使用网络考古学cyberarchaeology的方法研究社会运动，该研究运用技术手段将虚拟遗迹cyberartifacts搜集并分类，能够很好地辅助社会运动的研究，而且能够分析虚拟社群的多重维度。社会化媒体平台已经成为中国人表达政治异见的关键平台？Poell, de Kloet和Zeng2014从行动者网络actornetwork theory，简称ANT的视角考察新浪微博平台的意见表达。该研究重点分析了发生在新浪微博平台两个争议性案例，发现新浪微博特定的技术特征、用户文化、平台的自我审查，以及政府时不时的干预之间相互影响。随着信息传播技术的变化，政府与公众沟通的方式也不断演变。Chung, Cho
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| 目錄：
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序Ⅰ
上篇一个涌现的新研究领域：
从数据到伦理
交叉学科视野下的社会计算和社会化媒体研究
金兼斌楚亚杰林成龙游淳惠侯佳希
Web社会网络分析的研究现状与发展趋势崔鹏
面向社会化媒体数据的自然语言分析及其应用刘知远
社会化媒体营销的传播机制崔保国何丹嵋
社交网站中的隐私保护：
研究回顾与展望徐煜卢嘉
中篇面向社会化媒体的计算：
信息、语义与行为
数据驱动的社会媒体信息传播爆发预测崔鹏杨士强
中国社会化媒体谣言的语义分析研究刘知远
微博用户转发行为预测模型的构建林成龙
社交网站中的隐私保护行为：
一个探索性分析徐煜
意见领袖网络社区迁移行为动机分析张璐沈阳
下篇社会化媒体使用研究
大学生在线社交关系的影响因素研究以人人网为例宋阳忆刘晓燕张铮
人人网用户的功能使用现状与改进建议郭静宋阳忆吕宇翔
国内高校学生生活满意度影响因素的实证分析徐煜
MOOC应用于EDP教育的可行性探讨何花陆羽皓刘惠芬
文本盗猎：
论网络舆论对中国梦的解构黄心怡
科学家微博使用与职业群体社会声望：
基于社会网络分析郑婕
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| 內容試閱：
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社会化媒体的崛起是Web 2.0时代最具代表性的传播现象和社会现象，它的出现将人们的生活从网络化的沟通networked communication引向平台化的社会交往platformed socialityvan Dijck，2013。社会化媒体及其应用几乎囊括了个人日常生活的所有重要方面： 学习、工作、社交、娱乐、购物及信息获取等，不仅越来越多的人类活动被数字服务和数字设备所中介、所记录，更重要的是，社会化媒体本身就成为人们社会现实生活的平台和场域。社会化媒体由此也成为社会科学者进行社会研究的富矿，吸引着来自各个学科学者的关注，并直接促发了一个数据密集、学科交叉的研究领域或方向，即社会计算social computing或计算社会科学computational social science，Lazer，et al.，2009。尽管这些概念相互竞争，但其目标都锁定在如何处理这些有关人类活动的海量数据上。我们可以清晰地看到，社会是这些命名的关键词，但如何将社会有效地加入计算，仍是所有关注这一领域的研究者亟需解决的问题。在这道景观中，自然科学领域的研究者似乎更有热情，更为积极主动proactive，有关社交网站的论文频繁出现在科学类顶级期刊和计算机科学computer science会议上； 基于计算机科学、网络科学和社会科学的各类学科交叉性质的研究中心和机构在著名大学里四处开花如斯坦福大学的计算社会科学中心（Center for Computational Social Science, CSS, https：iriss.stanford.educss）； 乔治梅森大学的社会复杂性研究中心（Center for Social Complexity, CSC, http：socialcomplexity.gmu.edu）； 雪城大学的计算和数据科学中心（Center for Computational and Data Sciences, CCDS, https：ischool.syr.eduresearchresearch-centersccds）； 以及牛津大学的互联网研究所（Oxford Internet Institute, OII, https：www.oii.ox.ac.uk）。，各种基金迅速拥抱这股计算社会科学风潮。但是，这类论文却极少发表在传统的社会科学期刊上，甚至极少严肃地与现有社会科学文献进行对话。相对于自然科学家的过于乐观，社会科学家显得过于谨慎，二者的对话极为有限，学科壁垒依然森严Watts，2013。在相当程度上，研究者对社会化媒体及其承载海量数据的认识和理解还处于探索的初期。一方面，这样前所未有的数据、自下而上的研究取向，有望带来社会科学研究范式的转换，突破社会科学在过去几十年进展缓慢的窘境祝建华等，2014； 另一方面，数据的获取途径、分析技术、数据整合，以及相关的伦理、道德、法律等问题，将比以往更为棘手。更重要的是，面对海量资料，如何提出一个好问题，则是各个领域的研究者们共同面临的首要问题Watts，2013。在海量数据带来的可能性和现实性之间，研究者将承受巨大的风险。这种张力之下，我们依然需要一种社会学的想象力米尔斯，2001。如何理解社会化或社会性？研究者Albertsen和Diken2003认为社会性the social是社会科学领域中一个本质上可争议的概念essentially contested concept，即研究者再努力也无法统一某些核心概念的通用意义，只能通过具有说服力的论证各执一端，核心概念的每一种使用既是合理的也是饱受争议的Gallie，1955。正因如此，学术研究涌现大量添加social为字首的细分领域，如社会地理学social geography、社会心理学social psychology、社会人类学social anthropology、社会考古学social archaeology等Dolwick，2009。研究者Dolwick2008，2009试图区分社会性概念的三个主要层面： 最广泛意义上的社会性指的是交往association，来源于拉丁语socius，意思是陪伴，在这个意义上动植物、人造物、人类都被涵盖其中，都是行动者actors； 狭义上的社会性主要指人的聚集human aggregates，在此人主体被视为社会世界的首要行动者，社会性发生于意义和表征在人与人之间传递之时，自然世界的元素客体也由此被忽略不计； 最狭义的社会性指的是社会结构social structure和社会事实social facts，被视为独立于微观互动之外并对其施加影响的宏观力量。包括传播学在内的社会科学领域，对社会化媒体的研究通常更多的集中于最狭义的社会结构和社会事实层面，尽管也有研究者将社会化媒体的技术作为行动者，考察更宽泛意义上的社会性。不可否认，社会化媒体已经成为当前包括传播学在内众多学科关注的对象，它不仅是自然语言处理、社会网分析等研究的宝贵资料来源，也成为传统社会科学定量方法与理论的重要突破口。目前，传播学相关研究仍较多自囿于传统传播学研究领域的资料、方法和理论，从而限制了研究视野、研究方法乃至理论的创新。针对这一现状，本书拟从交叉学科更宽广的视野出发，展现不同学科研究对社会化媒体研究的现状、路径及重要成果，为国内社会化媒体研究提供前沿动态、代表性研究成果，并积极探索未来的研究方向。本书分为上中下三篇，共收录来自传播学、信息科学、营销学等不同领域的十六篇文章。上篇从不同学科视角对社会化媒体研究现状加以综述，力图勾勒传播学、信息科学、营销学等领域对社会化媒体的研究进展和路径。《交叉学科视野下的社会计算和社会化媒体研究》一文考察了社会化媒体的常见定义、社会化媒体影响其他组织的逻辑、代表性的传播学研究议题和路径，以及社会计算领域关注的主要社会性议题及其破题方法等。《Web社会网络分析的研究现状与发展趋势》和《面向社会化媒体数据的自然语言分析及其应用》这两篇来自信息技术领域的综述文章，分别从Web社会网的微观本质特征和自然语言分析的视角比较了社会化媒体数据与传统数据的应用及数据收集整理方式。《社会化媒体营销的传播机制》从社会网络发展的实务层面进行分析，探讨社会化媒体如何改变企业的市场营销模式和策略，并提出6I的社会化媒体营销模式。《社交网站中的隐私保护： 研究回顾与展望》一文通过对社会科学中尤其是传播学、管理科学对社会化媒体隐私保护研究的回顾，概述了其影响因素的8个方面： 人口统计学因素、个体心理因素、宏观社会文化因素、社交网站使用行为、隐私关注程度、效率机制、使用与满足、网络效应、不同的媒介情境。中篇的实证论文集中介绍传播学领域中对于社会网络研究的热门议题，依据研究对象的不同，可分为两大类： 以社会网络的文本作为研究对象和以社会网络中网民的行为作为研究对象。《数据驱动的社会媒体信息传播爆发预测》从数据驱动的角度出发，通过对历史信息传播链的统计建模，识别与信息传播爆发具有重要相关性的用户节点，并提出基于稀疏特征嵌入式联合选取的爆发预测算法，对社会媒体信息的传播爆发进行早期预测。《中国社会化媒体谣言的语义分析研究》，以中文社会化媒体新浪微博为研究平台，从定量统计、语言和语义分析、时序分析等角度，对收集的近1万条谣言信息进行了定量统计，并面向社会化媒体提出一套综合机器智能与群体智能的自动辟谣框架。《微博用户转发行为预测模型的构建》探讨微博用户的转发行为，通过分析影响微博用户转发行为的特征，构建预测模型，以期对微博用户的转发行为进行预测。《社交网站中的隐私保护行为： 一个探索性分析》从隐私披露的程度、社交网站用户隐私边界管理和线上好友的边界管理三个维度来进行定量分析。《意见领袖网络社区迁移行为动机分析》总结意见领袖社区迁移的若干路线，并归纳迁移的主要动机： 社区舆论导向、信息红利和相对影响力、新功能的可替代性等。下篇考察了大学生、科学家等群体的社会化媒体使用以及新兴教育方式的社会化媒体特征。《大学生在线社交关系的影响因素研究》发现，影响大学生在线社交关系的因素包括社交网站用户的使用强度、使用频率，用户人格的面子得分、防御性得分，以及用户在社交网站上自我呈现的真实程度。《人人网用户的功能使用现状与改进建议》通过对人人网用户的调查，在一定程度上对社交网络的发展趋势做出预测。《国内高校学生生活满意度影响因素的实证分析》，以在国内112所211工程高校就读的人人网活跃大学生用户作为研究对象，发现学习状况、日常收入和消费状况等与大学生生活满意度存在关联。《MOOC应用于EDP教育的可行性探讨》一文探讨了社会化媒体的互动形式给教育模式变革带来的启示，研究认为当MOOC成为一种学习型的社会化媒体时，其可能产生的社会效应和经济效应不可估量。《文本盗猎： 论网络舆论对中国梦的解构》一文，考察了新浪微博平台上的文本如何盗猎官方话语中的中国梦、呈现出何种形态及其背后的动因。《科学家微博使用与职业群体社会声望： 基于社会网络分析》一文，使用社会网分析技术，对微博上科学家群体的社会网构成及社会声望进行了探索性的研究。正如本书书名所示，社会计算，一方面强调社会及社会性在以计算为核心的信息科学等自然科学社会化媒体研究中的重要性； 另一方面，也凸显可计算路径在传统社会科学的社会化媒体研究领域的重要性。来自信息科学、传播学、营销学等多个领域的研究者，从多元的研究视野和路径出发，聚焦社会化媒体这一新兴研究领域，凸显这一新涌现研究领域的交叉学科研究特征。交叉学科的研究者需要建立一些共识： 社会科学面对的问题远比看上去的困难； 研究所需的数据对社会科学家来说依然难以获取或加以充分利用和分析； 对复杂社会问题的全面探索需要多种研究传统的补充Watts，2013。在梳理国内外研究前沿的基础上，本书从实证视角呈现这一领域已有重要的研究发现和未来的研究潜力。同时，研究还重点关注以大学生为代表的年轻群体，挖掘他们与社会化媒体之间的深层联系。本书独特的交叉学科视野、扎实的实证研究取向，有望为未来的社会化媒体研究提供重要参考。最后需要说明的是，本书的出版因为主编金兼斌个人的懈怠一拖再拖，以至文集中收录的部分文章，在此期间已另择期刊发表。由于我们工作的失误耽误了这些文章的及时发表，我们对此深感歉意。征得有关作者的同意，我们仍保留这些论文，并作了相应说明。借此机会，我们感谢各位作者的耐心和宽容，感谢千橡网景科技发展有限公司对当初清华人人社会化媒体研究中心的慷慨支持。从某种意义上，这本文集也是对这个短暂存在的研究中心的一个纪念。金兼斌楚亚杰2016年9月初稿2018年3月终稿补记
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