微博与社会化网络

  转自：http://www.socialbeta.cn/articles/tag/%E5%B0%8F%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%95%88%E5%BA%94

  社会化网络是我感兴趣的方向之一，新浪微博与复杂网络之间有着千丝万缕的联系，我一直想从事这方面的研究与探索，看到了这篇文章，正好和我的思路一致，贴上来与大家分享！

本文来自SocialBeta特约作者@叶开，汉拓科技合伙人，专注于客户关系管理和Social CRM。

微博未来不仅仅是新媒体平台，更是信息交互、应用分发和电子商务平台，如果我们把微博仅仅理解成为媒体营销是狭隘、短视的。虽然目前新浪微博是以媒体为侧重点，对于企业着重体现的是媒体营销方面的价值，但是真正能够充分吸引企业并挖掘企业潜在价值的，却是APP应用。这一切都要从微博的最基本的核心网络结构去分析，从而才能够真正的认清微博的特殊性，而不是简单的把微博当做一个话题营销。

微博逻辑的核心

我们认为：基于复杂网络理论基础之上的人际实时交互关系网络是微博逻辑的核心，一切微博营销和微博APP应用都需要构建在这个核心逻辑之上。

微博的每个人具有不同的标签，不同的人口学特征，对社会化网络资源的占有以及网络关系不是随机分布的，形成的结构也不同，并出现了诸如 “V” 名人认证这样的特殊群体；同时，由于其碎片化特性，在不断迭加的集聚和不断的沿分布指数转播中，其社会化网络是非静态的，这些都增加了微博的社会化网络的复杂性。传统的人脉网络分析基于二方、三方关系，利用密度、距离、中心性以及派系等概念对网络结构进行分析，但忽略了社会化网络形成的动态过程对结构的影响；也不能对社会化网络的度分布、最短距离、聚类系数、强链接（明星效应）等进行深入分析和合理解释，从而难以深刻揭示微博的社会化网络的结构组成以及动态变化特征，更难于在微博上进行电子商务传播和营销了。

从科学研究角度来看，最近的网络研究发现，大量的真实网络既不是规则网络，也不是随机网络，而是具有独特特征的复杂网络，这种复杂网络在20世纪末成为新的研究热点。复杂网络目前研究重点集中在网络特征的描述，而小世界效应和无标度特性是目前最受关注的两类复杂网络特征。

利用新浪微博的测试和调查数据

我们的研究小组利用新浪微博的测试和调查数据，深入分析了微博的社会化网络的特征，主要分析角度分为：经典网络特征参数、社区结构特征、小世界特征和无标度特征等四个方面。微博研究小组的整个测试和调查过程如下：

第一步，关注明星博主，尤其是娱乐、媒体、作家，并选择几个典型的明星博主，进入其一度分布（微博粉丝）群体选择关注粉丝；并针对明星博主的粉丝的粉丝（二度分布）选择关注。第二步，随机关注在“我的首页”出现的我的关注者的帖子中转发的发源人，作为随机社会化网络的节点。

第三步，在关注者的帖子观点上不断的转发、评论，直到吸引部分关注者能够关注我们，成为互相关注者。

第四步，将文字类的微博按上午9:30时段、中午12:00时段、下午5:00时段、晚上22:00时段，相同内容标注测试时间进行发布。

第五步，将相同的文字类微博增加上图片，按上午9:30时段、中午12:00时段、下午5:00时段、晚上22:00时段，相同内容标注测试时间进行发布。

第六步，采集微博的反馈数据进行估算和分析。