2 008年10月北京邮电大学学报(社会科学版)Journal of BUPT ( Social Sciences Edition)Vol110, No15Oct1 2008收稿日期: 2008 - 07 - 23作者简介: 杨学成(1977 - ) , 山东平度人, 北京邮电大学经济管理学院讲师、管理学博士。·管理科学·客户的关系属性及其对沟通行为的影响———以移动通信的集团客户为例杨学成, 张晓航, 石文华(北京邮电大学经济管理学院, 北京 100876)摘 要: 预测客户行为是客户关系管理的中心命题。采用客户的人口特征信息、消费数据等指标来预测客户行为, 忽视了客户之间的互动, 尤其是客户的关系属性。文章研究关系属性对移动集团客户沟通行为的影响。为突破以往研究的局限性, 将集团客户看作是相互连接的社会网络, 客户在这个社会网络中通过语音通话、短信、彩信等方式进行互动和沟通。研究结果显示, 关系属性是客户沟通行为的重要预测变量, 但在不同的沟通水平上存在着一些差异。结论对移动运营商的营销实践具有重要的借鉴意义。关键词: 关系属性; 社会网络分析; 客户关系管理; 集团客户一、引 言由于政府管制的放开, 更为激烈的竞争环境以及新技术和市场的发展, “流失率”成为电信运营商非常关心的问题, 他们比以往任何时候都更重视客户关系管理。然而, 客户关系管理也有其自身的局限性。其中最大的局限是客户关系管理普遍将客户视为相互独立的, 认为他们的购买决策独立于其他任何人。实际上, 客户是有意识或无意识地相互连接在一起的[ 1 ] , 也就是说客户是处在自身的社会网络之中的。造成这一局限的一大原因是分析人员通常缺乏有关客户互动的信息, 因而就无法理解客户的社会网络属性及其结构。幸运的是, 随着移动通信行业信息化水平的提升, 大量的通话记录保留了下来, 因此通过移动运营商的信息系统平台很容易获得客户相互之间进行沟通和互动的数据, 这为基于社会网络的营销机会分析和活动推广提供了良好的基础。本文阐述客户的关系属性对其沟通行为的影响力。以中国移动某省分公司的一个集团客户作为研究对象, 首先描述集团客户内部成员之间的互动特征; 进而计算各个成员的关系属性; 最后研究这些关系属性对其沟通行为(语音通话) 的影响程度。二、作为社会网络的移动通信网伴随着新技术的发展, 类似于手机、电子邮件、即时通信这样的沟通模式和沟通设备已经把人们带到了一个“随时随地交往”的时代。[ 2 - 3 ]移动通信为人们的日常沟通打开了方便之门。通过语音通话、短信等形式, 客户可以很方便地咨询产品信息和消费建议, 诉说自己的消费经历和提供购买参考。从这个角度上来讲, 客户实际上是连接在一起的, 他们的购买决策通常受到家人、朋友、熟人、业务伙伴等的强烈影响。根据社会网络分析的观点, 一个社会网系统是由大量的行动者(或称节点) 和将他们连接在一起·43·的关系模式构成。[ 4 ]社会网络分析就是一套基于网络系统中的关系来研究社会结构的方法。[ 5 ]网络分析的目的是检验行动者委身于什么样的关系系统, 并进而分析关系结构的属性如何影响行为。因而研究的焦点是行动者之间的相互依赖, 以及他们在社会网的位置如何影响他们的机会、约束和行为。[ 6 ]基于此, 社会网视行动者是镶嵌在关系系统之中的, 他们的特征由其所处的结构环境决定。社会网分析在宏观和微观之间架起了一座桥梁, 既可以考察宏观效应(如网络结构、网络演化等) , 也允许考察微观效应(如个体的目标) , 还允许研究宏观和微观两个层面的混合效应(如网络结构对个体推荐动机的影响)。近年来的研究已经显现出了客—客互动( customer - to - customer interaction) 对客户行为愈益重要的影响力。例如, 有的学者研究了客—客互动对顾客推荐行为的研究[ 7 ] ; 有的研究了交易关系在社会网络中的镶嵌性[ 8 ] ; 还有学者研究了客户互动对销售终端系统( POS, point of sale) 使用行为的影响[ 9 ] 。此外, 大量有关社会网络分析的文献也探讨了顾客在各种各样的组织中的行为问题, 从而推动社会网络分析理论发展到了一个相对成熟的阶段。然而, 这一领域的实证研究没有跟上理论的发展,鲜见考虑客户之间的相互连接性所带来的行为结果的研究出现。文献[ 10 ] 认为, 作为一种研究方法, 社会网络分析可以用于研究通信网络中的客户关系管理问题。最近, 很多研究人员开始利用社会网络分析的方法研究移动通信网络。对这些研究人员来说, 移动通信网络并非单纯的产业背景, 而是一种新出现的社会网络渠道。手机用户就是社会行动者, 而他们的沟通行为代表了一种关系结构或社会连带。从这种意义上讲, 移动通信网是由相互缠绕在一起的社会连带构成的, 由此大量的信息得以传递。在这个过程中, 手机用户作为网络的节点传递信息, 根据对通话对象的挑选决定他们的通信联系。目前, 已经有一些学者研究了移动通信网络中的手机用户。例如, 文献[ 11 ] 根据社会网络分析方法研究了如何在客户关系管理中利用社会网络效应, 发现客户的短信使用行为依赖于他所处的社会网络的短信使用行为; 文献[ 12 ] 研究了手机使用时网络效应的重要性, 以及社会网络结构对用户采用决策的影响。但这些文献大多探讨移动通信网的网络效应问题, 很少考虑客户的互动特性。三、研究方法与数据收集1. 研究程序首先, 笔者对拟采集数据的移动公司高层管理者和集团客户的客服经理分别进行了两次深度座谈,访谈的目的是了解哪些关系属性可能对集团客户的通话行为产生比较大的影响。对访谈结果的详细梳理形成了本研究关系属性的构成维度, 并为各个维度的具体测量方法选择奠定了基础。然后, 深入检查了该公司集团客户的名单目录, 初步分析了各个集团客户的关系网络特征和关系属性, 以便选择一个恰当的数据集。最后, 通过运行UC INET610和SPSS1210进行相关的数据分析和模型检验。2. 数据收集① 中心度是指某集团客户成员在该集团中所拥有的关系数量的总和。② 捷径距离是指捷径距离矩阵中列的捷径距离之和。③ 中介性衡量的是一个人作为媒介者的能力,也就是占据在其他两人快捷方式上重要位置的人。占据这样位置越多,就越代表他具有很高的中介性。 第一步, 从某地市移动公司的2 000个集团客户中选择一个集团客户作为分析对象, 这个集团客户必须满足两个条件: ①集团规模适中, 即集团用户数在100～150之间, 这样的用户规模最具代表性;②集团内成员之间的联系较为紧密, 即平均度在所有集团平均度的均值以上。在满足这两个条件的集团中通过简单随机抽样选出一个集团客户作为分析对象, 所抽取的集团客户拥有139名成员, 即社会网络中有139个节点。第二步, 基于集团内成员的通话记录详单, 构造集团成员间的关系矩阵A139 ×139 , A 中的项aij表示节点i和节点j之间的联系强度。对联系强度的处理, 采用简单二元对称关系矩阵, 即aij ∈aji , aij = aji。如果节点i和j之间产生过通话, 那么aij = 1; 否则aij = 0。第三步, 基于成员间的关系矩阵A139 ×139 , 计算各成员的中心度( degree) ①、捷径距离( farness) ②、中介性( betweenness) ③等指标。统计集团内各个成员网络内通话量, 记为通话总时长( dur) 。·44·北京邮电大学学报(社会科学版) 2008年第5期最后, 以成员的通话总时长为因变量, 中心度、捷径距离、中介性等指标为自变量构造回归模型,并估计回归模型的各个参数, 进而研究变量之间的关系。为了保护用户的隐私, 没有任何有关识别个体用户的信息, 如姓名、地址、性别、年龄等。为了防止逆向工程, 用户的呼入呼出号码、用户号码等信息由运营商编码后分两步传送过来。此外, 运营商的员工在个体层面上无法接触到本文的研究结果, 且所有通话内容都不在分析范围之内。3. 数据分析本研究的目标是通过实证研究深入理解关系属性如何影响集团客户的沟通行为。为此, 选择了三个网络指标测量手机集团客户的关系属性。与此同时, 选择某一特定时间段的通话时长作为因变量(通话行为) 。然后, 通过回归分析检验这些关系属性对沟通行为的影响程度。构建的回归模型如下Y =α +β1 X1 +β2 X2 +β3 X3 +ε式中, Y表示对沟通行为的测量, 定义为在选定的1个月时间里(2008年7月1日至7月31日) 某用户呼入呼出电话的通话分钟数的总和; X1、X2、X3 分别表示客户的社会网络指标中心度、捷径距离、中介性; α、β1 、β2 、β3 是待估计的参数; ε表示系统误差。四、研究结果在整理完毕的网络数据集中, 共有139个节点(个体客户) , 这些节点共形成了1 306条网内联系。实际联系数量与理论上最大联系数量的比例(网络密度) 为01066 2, 网络的中心度为17119% , 网络的平均距离为21786。表1归纳了研究模型中主要变量的均值(mean) 、标准差( s1e1) 和变量( varia2ble) 之间的Pearson相关系数。由表1可以看出, 所有相关系数均显著小于1, 而且膨胀系数均小于15, 因此不存在明显的共线性问题。表1 描述性统计和相关矩阵variable mean s. e. range 1 2 3dur 112179 99176 605degree 9134 8134 32 01713 3farness 389174 75153 464 - 01573 3 - 01793 3betweenness 253116 405117 2 528 01673 3 01783 3 - 01563 3 注: 3 3 p < 0101。然后分析自变量( degree、farness和betweenness) 与因变量通话时长的关系。通过运行SPSS1310的回归( regression) 模块, 得出如表2所示的结果。T值检验的结果显示有两条路径( degree到dur和betweenness到dur) 是显著的( p < 0101) 。表2 回归分析结果variable standardized coefficients t - Value 014443 3 3 31444 01001farness - 01054 - 01554 01581betweenness 012903 3 31075 01003R - Square = 01540; F = 521911 (P < 01001) 注: 3 3 p < 0101; 3 3 3 p < 01001。如表2所示, 在对用户通话总时长的影响方面, 中心度比中介性更具解释能力。中心度指标代表了一个用户与其他用户之间的社会联系。如果一个用户具有更高的中心度, 那么他可能拥有更多与其他人沟通的机会, 并因此获得更多的利益。由此可以看出, 具有较高中心度的用户是需要运营商重点·45·杨学成等: 客户的关系属性及其对沟通行为的影响关注的, 因为他们往往能为运营商带来更多的收入。中介性指标是能够解释通话总时长的另一个重要指标, 具有较高中介性的人是指那些在社会网络中占据有利位置或处在其他人联络的捷径距离中间的人。也就是说, 这些人担当了其他用户之间的中间人( broker) 角色, 并居间平衡, 成为其他人相互联络的媒介者。因此, 这样的用户也会频繁通话。捷径距离指的是一名用户联系到网络中另一名用户所要经过的最短路径。然而, 结果显示, 捷径距离对通话时长的回归系数没有通过t检验。造成这一现象的原因可能是捷径距离只能解释成员在组织中的社会影响力, 而这种社会影响力可以通过其他一些渠道得以传达, 不一定表现为通话时长。为了进一步研究这些指标对不同类型用户的影响, 要对回归结果进行深入分析。实际上, 通过表1的数据可以得到这样一个印象: 通话总时长数据的分布范围非常大( range为605) , 而且通过计算发现偏度指标也超过了1100的临界值( skewness为11856) 。这说明通话总时长数据并不服从标准的正态分布, 而是向低水平的通话总时长偏离(mean为112179, s1e1为99176) 。因此, 中位数(88) 是对中心趋势的一个更好的判断指标。为了更深入的研究, 按照通话总时长的中位数进一步将样本区分为两个样本数接近但更有意义的小样本。在区分出来的两个小样本中, 分别对回归模型进行估计, 结果如表3所示。表3 分样本回归结果variable 低分组( dur≤88) 高分组( dur > 88) 整体模型(overallmodel)dependent durdegree 0146633 01012 11015333farness - 01065 01001 01019333betweenness 01161 01633333 0102333R - Square 01376 01412 01797F - Value 131484333 141964333 177183333 注: 33 p < 0101; 333 p < 01001。从表3可以看出, 两个回归模型均通过了统计检验, 说明具有较好的解释能力。对于不同水平的因变量, 回归模型表现出了显著的不同。在低分组( dur≤88) 中, 中心度指标是最具解释能力的预测变量; 而在高水平组( dur > 88) 中, 中介性指标的解释能力最大。下面讨论这些分析结果对于运营商营销和管理的实践意义。五、实践建议过去运营商仅通过个体用户的属性理解用户的行为, 忽视用户的网络属性, 而网络属性对于理解用户的行为至关重要。运营商有必要从网络的角度来看待客户。由于中心度、中介性等网络属性能在一个组织的范围内很好地解释用户的行为, 因此为运营商提供了了解客户的另一窗口。在营销实践过程中, 运营商除了关注客户人口特征、消费特征指标外, 还应该重视客户的关系属性。首先, 运营商在向集团客户推广新产品和开展促销活动时, 应该将集团客户看作是一个相互连接的社会网络, 而非一群相互独立的客户; 其次, 借助社会网络分析等手段, 分析集团客户的社会网络结构, 从中找出集团客户中那些占据有利网络位置的个体客户; 最后, 重点向这些占据有利网络位置的个体客户开展营销活动, 以使营销信息能借助客户自身的社会网络传播, 从而达到节约营销费用的目的。预测客户的行为是顾客关系管理中的核心命题。传统的预测模型仅仅包含了个体的信息, 而没有顾及客户的互动特征, 也就是关系属性, 这大大限制了预测的准确性。本文在论述关系属性的重要性的同时, 建立了运用关系属性预测顾客行为的模型, 并运用实证数据进行了检验。研究结果表明, 客户的关系属性能对用户的沟通行为产生显著的影响, 这对于运营商提高营销效率具有重要的实践意义。·46·北京邮电大学学报(社会科学版) 2008年第5期参考文献:[ 1 ] Algesheimer R, Florian V M. A network based app roach to customer equity management[ J ]. Journal of Relationship Marke2ting, 2006, 5 (1) : 39～57.[ 2 ] Katz J E, AakhusM A. Perpetual contact: mobile communication, p rivate talk, public performance [M ]. Cambridge: Cam2bridge University Press, 2002.[ 3 ] Wellman B. Computer networks as social networks[ J ]. Science, 2001, 293 (14) : 2031～2034.[ 4 ] IacobucciD. Interactive marketing and the megaNet: networks of networks[ J ]. Journal of InteractiveMarketing, 1998, 12: 5～16.[ 5 ] Rogers EM, Kincaid D L. Communication networks: toward a new paradigm for research[M ]. New York: Free Press, 1981.[ 6 ] Wasserman S, Galaskiewicz J. Advances in social network analysis[M ]. London: Sage, 1994.[ 7 ] Wangenheim F, Bayon T. The impact ofword ofmouth on service switching: measurement and moderating variables[ J ]. Eu2ropean Journal ofMarketing, 2004, 38 (9 /10) : 1173～1185.[ 8 ] Grove S J, Fisk R P. The impact of other customers on service experiences: a critical incident examination of“GettingAlong”[ J ]. Journal of Retailing, 1997, 73 (1) : 63～85.[ 9 ] Wathne K H, Biong H, Heide J B. Choice of supp lier in embedded markets: relationship and marketing p rogram effects[ J ].Journal ofMarketing, 2001, 65: 54～66.[ 10 ] Algesheimer R, Wangenheim F. A network based app roach to customer equitymanagement[ J ]. Journal of RelationshipMar2keting, 2005, 5 (1) : 39～57.[ 11 ] Kiss C, BichlerM. Leveraging network effects for p redictive modeling in customer relationship management[ C ] / / Proceed2ings of the 15 th AnnualWorkshop on Information Technologies & System (W ITS). LasVegas: [ s. n. ] , 2005.[ 12 ] Birke D, Swann GM P. Network effects and the choice of mobile phone operator[ J ]. Journal of Evolutionary Economics,2006, 16 (1～2) : 65～ impact of rela tiona l a ttr ibutes on mob ile phone user’commun ica tion behav iorYANG Xue - cheng, ZHANG Xiao - hang, SH IWen - hua( School of Economics andManagement, BUPT, Beijing 100876, China)Abstract: Predicting customers’behavior is a major analytical task in Customer Relationship Management(CRM). While the CRM analysts takes a large number of customer attributes such as demography information,consump tion characteristics into account, the customers’interaction with each other, and in particular relationalattributes have been ignored, although it iswell known that customers are consciously or unconsciously connectedto each other. This article focuses on the impact of relational attributes on mobile phone users’communication be2havior. Instead of viewing a market as a set of independent entities, we view it as a social network in which thecustomer interact with each other via mobile communication app lications such as voice calling, SMS, MMS, blue- tooth, etc. The results show that relational attributes are powerful p redictors of customers’ voice calling, butthere exists differences between relatively higher calling level and lower calling level. The article concludes bydiscussing marketing imp lications for the mobile telecommunications words: relational attributes; social network analysis; customer relationship management; enterp rise cus2tomer·47·杨学成等: 客户的关系属性及其对沟通行为的影响
社会网络分析理论： 在社会网络[63]由人类学家Barnes最早提出的概念，他在社会网络的分析基础上统地研究挪威一个小渔村的跨亲缘与阶级的关系。在社会网络分析中，存在一些经典的理论。这些理论主要包括:六度分割理论、弱关系理论、150法则、小世界网络理论、马太效应等。基于社会网络有关的研究方向和内容，在不同的领域着发挥着各自的作用，例如，社会影响力分析，社区发现，信息传播模型，链接预测，基于社会网络的推荐。 150法则是指一个人能保持稳定社交关系的人数上限通常为150人。1929年由英国罗宾•邓巴教授(Robin Dunbar)提出了经典的”150定律”理论，该定律同时也被称为“邓巴数字”[64]。这个定律在我们的实际日常生活中的应用是相当普遍的，SIM卡中只能存储150个联系人的电话，微软的MSN中也只可以最多把150位联系人的信息添加到自己的名单中[64]等等。 小世界网络是一种具有特殊结构的复杂网络，在这种网络中大部份的节点是不相邻的，但绝大部份节点之间是连通的且距离很短。六度分割理论也是小世界网络理论的一种体现。在多数现实世界的社会网络中，尽管网络中的节点数量巨大，网络中相邻的节点相对较少，但每两个节点间往往只需要很短的距离便能连通。 六度分割就是指一个人与其他任何一个人之间建立起联系，最多都只需要经过六个人。所以，即便邓巴数字告诉我们，我们是能力上维持一个特别大的社交圈的，但是六度分割理论却可以告诉我们，通过我们现有的社交人脉圈以及网络可以无限扩张我们的人脉圈，在需要的时候都能够和地球中想要联系的任何人取得联系。 弱关系理论弱关系(Weak Tie)是指需要较少或不需要情感联系的人们之间的社会联系，这种联系几乎不需要耗费个人的时间或精力来维系，但这种联系却很有作用。美国社会学家Mark Granovetter在研宄人们在求职过程中如何获取工作信息时发现[65]，由家人、好友等构成的强关系在获取工作信息过程中起到的作用很有限，而那些关系较疏远的同学、前同事等反而能够提供更加有用的求职信息。 马太效应可以理解为达尔文进化论中适者生存的理念。在社交网络的发展过程如同生物进化的过程，存在强者越强、弱者越弱的现象。也就是说，在社交网络中越是处于网络核心的节点很大可能会变来越核心，而那些处于社交网络中边缘地带的节点或许会越来越不重要甚至直至消失。那些在社交网络中相比其他节点拥有更大影响力的节点，其带给该网络的影响也要比那些拥有弱影响力的节点所带来的影响要强。 从不同角度探索节点影响力挖掘算法： 1.基于邻节点中心性的方法。这类方法最简单最直观，它根据节点在网络中的位置来评估节点的影响力。度中心性[13]考察网络中节点的直接邻居数目，半局部中心性[14]考察网络中节点四层邻居的信息，ClusterRank[15]同时考虑了网络中节点的度和聚类系数。 2.基于路径中心性的方法。这类方法考察了节点在控制信息流方面的能力，并刻画节点的重要性。这类方法包括子图中心性[16]、数中心性[17]（一些演化算法包括：路由介数中心性[18]，流介数中心性[19]，连通介数中心性[20]，随机游走介数中心性[21]等）及其他基于路径的挖掘方法。 3.迭代寻优排序方法。这类方法不仅考虑了网络中节点邻居的数量，并且考虑邻居质量对节点重要性的影响，包括了特征向量中心性[13]，累积提名[22]，PageRank算法[23]及其变种[24-32]。 4.基于节点位置的排序算法。这类方法最显著的特点是，算法并没有给出一个计算节点重要性的定义，而是通过确定节点在网络中的位置，以此来确定节点的重要程度。在网络核心位置的节点，其重要性就相对较高，相反的，若节点处于网络边缘，那么它的重要性就会比较低。基于节点位置的以及不同应用场景的推荐算法具有重要的研究意义[34-37]。 节点影响力评估方法： 在社交网络节点影响力的评估方法主要可以分为三类，基于静态统计量的评估方法、基于链接分析算法的评估方法，基于概率模型的评估方法。 众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66]。 1)基于静态统计量度量方法 主要是通过网络中节点的一些静态属性特征来简单直接地体现节点的影响力，但面对社交网络中复杂信息以及不同平台，并不能有效地度量不同社交网络中节点影响力。如度中心性，主观认为节点的重要性取决于与其他节点连接数决定，即认为一个节点的邻居节点越多，影响力越大。在有向网络中，根据边的方向，分为入度和出度，在有权网络中，节点的度可以看作强度，即边的权重之和。度中心性刻画了节点的直接影响力，度中心性指标的特点是简单、直观、计算复杂度低，也具有一定合理性。 但针对不同平台的网络结构中，度中心性的影响力效果未必能达到目标效果，而且社交网络中用户间关系的建立具有一定的偶然性，而且不同的用户间的关系强度也不同。度中心性没有考虑了节点的最局部信息，虽然对影响力进行了直接描述，但是没有考虑周围节点处所位置以及更高阶邻居。众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66-67]。 2)基于链接分析算法的方法 链接分析算法(Link Analysis)主要应用在万维网中用来评估网页的流行性。通过超链接，万维网中的网页连接成一个网络，同时这个网络也具备了小世界网络的特征，且微博平台中的关注和粉丝关系与网页的链入与链出十分相似，因此链接分析法的思想也被应用在了微博社交网络中节点影响力的评估中。经典的算法是PageRank[68]和HITS算法[69](Hyperlink-Induced Topic Search)。 PageRank算法模型，是Google在搜索引擎结果中对网站排名的核心算法，核心思想通过计算页面链接的数量和质量，来确定网站的重要性的粗略估计，即节点的得分取决于指向它的节点的数量和这些节点的本身得分。即有越多的优质节点指向某节点时它的得分越高。 HITS算法是由Jon Kleinberg于1997年提出的。HITS算法模型中，有两类节点，权威(Authority)节点，和枢纽(Hub)节点。权威节点在网络中具有高权威性，枢纽节点具有很个指向边的节点。通过计算网络中每个节点的Authority权威值和Hub枢纽值来寻找高权威性的节点。即求值过程是在迭代中计算Authority和Hub值，直到收敛状态。Hub值和Authority值计算公式。 通过多数研究者发现，将链接分析法结合社交网络特性可以更好的对用户影响力进行评估，由于技术的快速发展，社交网络的多变性，因此如何将社交网络中的复杂数据和用户行为与相关算法进行结合，仍是需要我们继续研究的方向。 3)基于概率模型的方法 主要是建立概率模型对节点影响力进行预测。这么多学者将用户影响力作为参数对社交网络中的节点用户行为建立概率模型，并根据社交网络中已有的用户数据求解概率模型，得出用户影响力。 文献[70]认为用户间影响力越大、被影响用户的活跃度和转发意愿越高，则其转发另一个用户的信息的概率越大，所以利用用户影响力、转发意愿和活跃度等构建转发概率模型。通过用户发布的tweet数量、转发的tweet数和用户的历史转发行为数据，计算出用户活跃度、转发意愿和转发概率，进而社交网络中用户影响力。 文献[71]在度量影响力时融合了用户发布信息的主题生成过程，认为兴趣相似或经常联系的用户间影响力较强，用户的行为受其朋友的影响也受其个人兴趣的影响。基于这些假设，结合文本信息和网络结构对LDA模型进行扩展，在用户发布信息的基础上建立模型，通过解模型计算得出用户间基于主题的影响力。 文献[72]认为转发概率同样可以体现用户间的影响力，根据用户间的关注关系。历史转发记录，利用贝叶斯模型预测用户间的转发概率。 文献[73]考虑了用户建立关注关系的原因，用户被关注可能是与关注者兴趣投，也可能受用户的影响力影响。将基于用户的主题建模和基于主题的影响力评估相结合，并在同一个生成模型中进行计算，提出基于LDA算法模型的扩展算法模型FLDA模型(Followship-LDA)。[13] P. Bonacich. Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1): 113-120 [14]ü,[J]. Physica A, 2012, 391(4): 1777-1787 [15] D. B. Chen, H. Gao, L. Lü, et al. Identifying influential nodes in large-scale directed networks: The role of clustering[J]. PLoS One, 2013, 8(10): e77455 [16], . [J].Physical Review E, 2005, 71(5): 122-133 [17][J].Sociometry,1977, 40(1): 35-41 [18] S. Dolev, Y. Elovici, R. Puzis. Routing betweenness centrality[J].Journal of the ACM, 2010, 57(4): 710-710 [19] Y. Gang,, H. Bo,etal. Efficientroutingoncomplexnetworks[J].PhysicalReviewE, 2005, 73(4): 46108 [20] E. Estrada, D. J. Higham, N. Hatano. Communicability betweenness in complex networks[J]. Physica A, 2009, 388(5): 764-774 [21][J].Social networks, 2005, 27(1): 39-54 [22] networks[J]. Social networks, 2000, 22(3): 187-200 [23] B. S. Brin, L. Page. The anatomy of a large scale hypertextual Web search engine[J]. Computer Networks & ISDN Systems, 1998, 30: 107-117 [24] P. Jomsri, S. Sanguansintukul, W. Choochaiwattana. CiteRank: combination similarity and static ranking with research paper searching[J]. International Journal of Internet Technology & Secured Transactions, 2011, 3(2): 161-177 [13][25][D].California: University of California. 2012 [26] J. Weng, E. P. Lim, J. Jiang, et al. Twitterrank: finding topic-sensitive influential twitterers[C]. Third International Conference on Web Search & Web Data Mining, ACM, 2010, 261-270 [27]: distinguishingbetweenprestigeandpopularity[J].NewJournalofPhysics,2012,14(14): 33033-33049 [28] J. Xuan, H. Jiang, , et al. Developer prioritization in bug repositories[C]. International Conference on Software Engineering, 2012, 25-35 [29]ü,[J]. Physica A, 2013, 404(24)47-55 [30] L. Lü, Y. C. Zhang, C H Yeung, et in social networks, the delicious case[J]. PLoS One, 2011, 6(6): e21202 [31][J].Authoritative sources in a hyperlinked environmen, 1999, 46(5): 604-632 [32](SALSA)andthe TKC effect[J]. Computer Networks, 2000, 33(2): 387-401 [33][J].Physical Review E, 2014, 90(5): 052808 [34] A. Banerjee, A. G. Chandrasekhar, E. Duflo, et al. Gossip: Identifying central individuals in a social network[R]. National Bureau of Economic Research, 2014. [35] percolation in social networks[J]. arXiv preprint arXiv:, 2015. [36] S. Y. Tan, J. Wu, L. Lü, et al. Efficient network disintegration under incomplete information: the comic effect of link prediction[J]. Scientific Reports, 2016, 6. [37]任晓龙,吕琳媛.网络重要节点排序方法综述[J].科学通报, 2014,59(13): 1175-1197 [63]贝克,晓冬.社会资本制胜:如何挖掘个人与企业网络中的隐性资源[M].上海交通大学出版社,2002. [64]天涯.六度分隔理论和150法则[EB/OL].|.[2010-07-14]. [65]Granovetter M Strength of Weak Ties[J]. American journal of sociology, 1973: 1360-1380. [66]王梓.社交网络中节点影响力评估算法研究[D].北京邮电大学, 2014. [67] Meeyoung Cha, Hamed Haddadi,Fabricio Benevenutoets. Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy[C]. Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM),2010:10-17 [3][68] Page, Lawrence, Brin, et al. The PageRank citation ranking[C]// BringingOrder to the Web. Stanford InfoLab. 1998: 1-14. [4][69]Kleinberg J M. Authoritative sources in a hyperlinked environment[J]. Journal of the ACM, 1999, 46(5): 604-632. [70]Zibin Yin, Ya Zhang. Measuring Pair-Wise Social Influence inMicroblog[C], 2012 ASE/IEEE International Conference on SocialComputing and 2012 ASE/IEEE International Conference on Privacy,Security, Risk and Trust, 2012: 502-507. [71]Lu Liu, Jie Tang, Jiawei Han, Meng Jiang, Shiqiang Yang. Mining topic-level influence in heterogeneous networks[C]. Proceedings of the 19th ACMinternational conference on information and knowledge management, 2010: 199-208. [72] Qianni Deng, Yunjing Dai. How Your Friends Influence You: Quantifying Pairwise Influences on Twitter[C], International Conference on Cloud and Service Computing, 2012:185-192. [73] Bi, Bin, et al. Scalable Topic-Specific Influence Analysis on Microblogs[C], Proceedings of the 7th ACM international conference on Web search and data mining,2014: 513-522.
人与动物的根本区别在于人具有社会性。社会化是个体由自然人成长、发展为社会人的过程。人在社会化进程中同时发展了自身的心理能力、健全人格及行为方式。 一、社会化概念 社会化涉及社会及个体两方面。从社会视角看，社会化即社会对个体进行教化的过程；从个体视角看，社会化即个体与其他社会成员互动，成为合格的社会成员的过程。 社会化过程，传统观点认为到成人期即告结束，而现代观点则主张，社会化伴随人的一生，即终生社会化。 按社会化的发展阶段划分，有早期社会化(儿童及青少年时期)、继续社会化(成人期)。 再社会化，由于社会急剧变化，对个体重新进行社会化的过程。其中包括对早期社会化及继续社会化过程中没有取得合格社会成员资格的个体的再教化。 二、社会化的内容 (一)教导社会成员掌握生活与生产的基本知识和技能从培养儿童生活自理能力开始，继而在学校中教会他们掌握知识与技能；当今是知识经济时代，科技、教育的水平，社会成员素质已成为社会现代化的基础。因而，学习和掌握现代科技知识和现代生产技能是社会化的重要内容。 (二)教导社会成员遵守社会规范社会规范是现代社会保持有序发展的重要手段之一。社会通过教育和舆论力量使其成员掌握并形成信念、习惯和传统以约束个体行为，调节各种社会关系。 (三)教导社会成员树立生活目标，确定人生理想个体是有理想的，社会通过多种途径指导其成员树立正确的生活目的和理想以达到社会整合之目的。 (四)培养社会角色社会化的目的是培养合格的社会成员，使每个社会成员都获得适合自己身份、地位的社会角色。每一角色都有其权利义务及行为规范，社会化内容之一是使其成员按社会角色的要求行事。 三、社会化的条件 (一)人类有较长的生活依赖期，即有一个不能独立生活的童年时期，这是个体接受社会化最好时期，也是社会化的基础。 (二)人类具有超越本能的能力。这是由于人脑有大约1咖亿个神经细胞，组成各种神经网络，是自然界最完备的信息加工系统。人脑不仅使人掌握语言，进行学习，积累知识及经验，而且使之具有抽象思维能力，表现出巨大的能动性。人类遗传素质提供了社会化的可能性。 四、社会化的载体 (一)家庭 个体从出生起就在家庭中获得一定的地位。家庭在社会化中地位独特，作用突出。童年期是社会化的关键时期，家庭中的亲子关系，家长的言传身教，对儿童的语言、情感、角色、经验、知识、技能与规范方面的习得均起潜移默化的作用。 (二)学校 学校是有组织、有计划、有目的地向个体系统传授社会规范、价值观念、知识与技能的机构，其特点是地位的正式性和管理的严格性。个体进人学龄期后，学校成为其社会化最重要的场所。学校教育促使学生掌握知识，激发其成就动机，并为学生提供更多的社会互动的机会。学校还具有独特的亚文化、价值标准、礼仪与传统。在早期社会化中，学校是不可替代的社会化载体。 (三)大众传播媒介 在现代社会中大众传媒是十分重要的社会化手段。影视、音像、广播、报纸、杂志，特别是国际互联网迅速向人们提供大量各种信息，使人广开视野，学到新的知识与规范。 大众传媒的社会化作用与日俱增。现代社会心理学十分重视传媒对个体社会化的影响。 (四)参照群体 参照群体是能为个体的态度、行为与自我评价提供比较或参照标准的群体。特点是，个体可以不具备这个群体的成员资格，但这个群体却能为个体提供行为空间。参照群体的作用是规范和比较，前者向个体提供指导行为的参照框架，后者则向个体提供自我判断的标准。 五、社会化的外延 (一)政治社会化 个体学会接受和采用现时的社会政治制度的规范，有相应的态度和行为。政治社会化的目的是将个体培养成一个合格公民，使之效力于本社会制度。爱国意识的发展，培养公民的爱国意识是政治社会化的核心内容。爱国意识的发展有三个连续的阶段： 1．国家形象阶段此阶段以国歌、国旗及领袖作为国家象征。儿童对国家的热爱，主要表现为对国家象征的崇敬。升国旗、唱国歌、悬挂领袖肖像是培养爱国意识的有力手段。 2．抽象国家观念阶段此阶段以有关国家、政治组织的抽象观念作为爱国依据。因此应通过履行公民的社会责任与义务，享有公民权利，参与政治活动来培养爱国意识。 3．国家组织系统阶段此阶段爱国观念扩展到本国在国际舞台的角色与国际责任之中。 (二)道德社会化 个体将社会道德规范逐渐内化，成为自己行为准则的过程。它有三个方面： 1．道德观念与道德判断这是道德中的认知成分。皮亚杰认为，道德判断是从他律到自律，从效果到动机。 2．道德、情感是伴随道德观念的内心体验。道德情感的形式可能是直觉的体验，也可能是形象的体验亦可能是深层体验。道德情感的内容是指爱国情感、劳动情感、集体荣誉感、正义感等。 3．道德行为个人对他人与社会有道德意义的行动。高水平的道德行为来自道德习惯的养成。 (三)性别角色社会化 个体在社会生活中，学会按自己的性别角色的规范行事的过程。 学者们把男女之间的差异从三个不同方面加以描述，即： 1．“性”表示男女在生物学方面的差异，如遗传、内分泌、解剖及生理的差异。 2．“性别”表示男女在人格特征方面的差异。 3．“性别角色”表示男女在社会行为方式上的差异。由于性别不同，社会对其的期待也不同，因而出现了思维方式与行为方式的差异。这种差异与生理特征没有必然联系，不是天生的，而是性别角色社会化的结果。 家庭对性别角色社会化的影响是通过性别期待与认同、模仿的机制实现的。婴儿出生起，双亲已按其不同的性别加以培养教育。例如对衣着、玩具、说话方式、行为表现等方面，双亲对男婴与女婴的要求是不同的；同时婴儿的性别认同亦是不一样的：女婴模仿母亲，男婴模仿父亲。 儿童进入学龄期以后，学校和社会从多方面强化了男女两性的角色差异。例如学校和教师在升学期待、课余生活、体育锻炼项目对不同性别的学生有不同的要求；教科书也表现出不同的性别期待。 (四)语言社会化 个体社会化是从掌握语言开始，全部社会化是以语言社会化为前提的。 语言是人们相互理解的手段，个体掌握一种语言后，才能接受社会习俗和态度，并以此塑造自己的人格。语言是个体联系他人与社会的纽带；语言集中反映了文化，掌握某种语言的过程就是社会化的过程。因为语言中蕴含的知识、规范与观念必然对掌握这种语言的个体产生深刻的影响。语言社会化在个体社会化中占据特别重要的地位
1、 点：行动者、节点（actors, nodes）
即为社会网络中的一个功能个体（包括个人、单位、团体（看成一个整体）），在虚拟网络中表现为一个注册用户，ID等。
在社会网络研究领域，任何一个社会单位、社会实体或功能个体都可以看成是“节点”，或者行动者。
一个图中： 节点集合N={n1,n2,、、、n3}
2、 线,关系（relationship）：
用来刻画关系数据，关于接触、联络、关联、群体依附和聚会等方面的数据，这类数据把一个能动者与另外一个能动者联系在一起，因而不能还原为单个行动者本身的属性。如上图表示的线arc。
一般称由一条线连着的点是相互“邻接的（adjacent）”,邻接是对由两个点代表的两个行动者之间直接相关这个事实的图论表达。
一般有无向线、有向线、多值线、有向多值线。
由线构成的图无向图、有向图、有向多值、无向多值图。
3、 邻域（neighborhood）:
与某个特定点相邻的那些点成为该点的“邻域”。
4、 度数（degree）:
邻域中的总点数成为度数。（严格的说应该是“关联度”，（degree of connection））,一个点的度数就是对其“邻域”规模大小的一种数值侧度。
一个点（无向图）的度数，在邻接矩阵中，一个点的度数用该点所对应的行或者列的各项中的非0值总数来表示。如果是二值（有项）的，那么一个点的度数就是该点所在行和所在列的总合。
在有向图中，“度数”包括两个不同方面，表达社会关系的线的方向。分别称为“点入度（in-degree）”：直接指向该点的点数总合；和“点出度（out-degree）”：该点所直接指向的其它点的总数。因此，对应在有向图的矩阵上，点的入度：对应该点所在列的地总和上。出度：该点所在行的总和上。
所有点的度数总合：无向图的总度数查线（关系）即可，有项图的总度数查线的2倍。
5、 线路（walk）：
各个点可以通过一条线直接相连，也可以通过一系列线间接相连，在一个图中的这一系列线叫做一条“线路”。
6、 途经(path)：
线路中每个点和每条线都各不相同，则称该线路为“途经”，“途经”的“长度”，用构成该途经的线的条数来测量。
7、 距离(distance):
一个重要的概念，指连接两个点的最短路径（即捷径，geodesic）的长度。在图论中一般称作最短路经。要与“途经”的概念相区分。
8、 方向
主要是看有向图的方向问题。
9、 密度（density）
描述了一个图中各个点之间关联的紧密程度。一个“完备(complete)图”（在图论中称完全图）指的是一个所有点之间都相互邻接的图。这种完备性即使在小网络中也积极少见。密度这个概念试图对线的总分布进行汇总，以便测量图在多大程度上具有这种完备性。密度依赖于另外两个网络结构参数：图的内含度和图中各点的度数总和。密度指的是一个图的凝聚力的总体水平。
“密度”和“中心势”这两个概念代表的是一个图的总体“紧凑性（compactness）”的不同方面。
图的内含度（inclusiveness）：图中各类关联部分包含的总点数，也可表述为图的总点数减去孤立点的数。不同的图进行比较常用的侧度为： 关联点数/总点数 15/20=75%
各点度数总和：
密度计算公式： 图中实际拥有的连线数与最多可能拥有的线数之比，其表达式为2l/n(n-1)。 有向图的表达式为：l/n(n-1)
多值图的密度：需要估值多重度问题，显然多重度高的线对于网络密度的贡献要比多重度低的线的贡献大。比较有争议的一种测度。
巴恩斯（Barnes,1974）比较了两类社会网络分析：
10、 个体中心（ego-centric） 网研究
围绕特定的参考点而展开的社会网，密度分析关注的是围绕着某些特定行动者的关系的密度。计算个体中心网密度的时候，通常不考虑核心成员及与该成员有直接关系的接触者，而是只关注在这些接触者之间存在的各种联系（links）。
11、 社会中心（socio-centric）网研究
关注的是作为一个整体的网络关联模式，这是对社会网络分析的另外一类贡献，从这一角度出发，密度则不再是局部行动者的“个体网”密度，而是整个网络的密度。密度计算上文已经提到。
12、 点度中心度（point centrality）
一个图中各个点的相对中心度
13、 图的中心度（graph centrality） 即为中心势的概念
14、 整体中心度（global centrality） （弗里曼Freeman 1979,1980）
整体中心度指的是该点在总体网络中的战略重要性。根据各个点之间的接近性（closeness）,根据不同点之间的距离。可以计算出图中某点与其他各个点之间的最短距离之和。
无向图：可以通过软件计算出来一个无向图中各个点之间的距离矩阵，那么一个点的“距离和”比较低的点与其他很多点都“接近”。接近性和距离和呈反向关系。
有向图：“内接近性（in-closeness）”和“外接近性(out-closeness)”来计算
15、 局部中心点
一个点在七紧邻的环境中与很多点有关联，如果一个点有许多直接相关的“邻点”，我们便说该点是局部中心点。
16、 整体中心点
如果一个点在网络的总体结构上占据战略上的重要地位，我们就说该点是整体中心点。
17、 局部中心度（local centrality）
局部某点对其邻点而言的相对重要性。测量仅仅根据与该点直接相连的点数，忽略间接相连的点数。在有向图中有内中心度（in-centrality）和外中心度（out-centrality）。也可以自定义距离为1或2进行测度，如果定义为4（大多数点的距离为4），就毫无意义，也没有信息。
18、 局部中心度的相对测度
点的实际度数与可能联络得最多度数之，注意要去掉该点本身。
19、 中心势（centralization） 弗里曼(freeman，1979)
指的不是点的相对重要性，而是整个图的总体凝聚力或整合度。很少有人试图界定一个图的结构中心思想。中心势描述的则是这种内聚性能够在多大程度上围绕某些特定点组织起来。因此，中心势和密度是两个重要的、彼此相互补充的量度。
核心点的中心度和其它点的中心度之差。因此得出概念：实际的差值总和和与最大可能的差值总和相比。
可参考网络与新媒体专业的选题如下：
新媒体环境下的品牌建设研究——以拼多多为例。
新媒体时代基层政府形象的定学号姓名位与塑造为例——以 XX市为例新媒体时代Vlog新闻的影响力。
当代传统媒体与新媒体的转变后——定制化交互所带来的语言表达的变化新媒体传播对消费者购买行为的影响分析。
新媒体时代互联网企业危机公关管理研究———以马蜂窝旅游网为例网络综艺与传统综艺对比研究——以《火星情报局》与《天天向上》为例自媒体发展的现状及优化路径研究——以抖音为例。
浅析民俗文化纪录片的纪实性和艺术性——以《敦煌》为例。
针对 IP 产品的沉浸式VR影像设计与应用——以盲盒公仔《嫌疑人》为例。
论新媒体时代背景下新闻反转的原因——以"榆林孕妇坠楼事件"为例新媒体环境下网络暴力的社会效应与思考。
选题应注意以下几点：
1、选择自己感兴趣且有一定把握的内容，这样写的时候不至于一头雾水。
2、在确定研究方向之后，通过关键词全面搜集研究课题的相关资料文献，了解目前的研究现状和发展趋势。
3、选题范围不能过大，最好结合具体的案例进行分析。
4、切忌空和泛。如果题目的观念模糊、研究方向不清晰就会导致论文的研究缺乏指导和依据，无法得出明晰的结论，更谈不上实践指导作用了，甚至可以说是毫无价值和意义。
5、要避开有争议性的选题。在选题时一定要避开具有争议性或者发展方向还不明朗的选题，因为这些选题的参考文献较少，所以极有可能会存在很多主观性的内容，而这有悖于学术论文的严谨和客观。
论文题目是写论文的首要环节，我们一起来看看关于网络工程的论文题目有哪些吧，希望我能帮到你! 网络工程论文题目(一) 1、办公业务对象在关系数据库中的存储 2、基于 Web的分布式EMC数据库集成查询系统 3、基于 Web的网络课程的设计 4、基于工作流的业务系统开发 5、B1级安全数据库设计的设计与实现 6、数据库加密及密钥管理 方法 研究 7、企业应用集成(EAI)中数据集成技术的应用 8、基于数据仓库连锁店决策支持系统模型的研究 9、VC开发基于 Office 组件应用程序 10、从XML到关系数据库映射技术研究 11、ORACLE9i 数据库系统性能优化研究与实践 12、MIS系统统用报表的设计与实现 13、数字机顶盒系统的软件加密设计 网络工程论文题目(二) 1、入侵检测技术研究 2、复杂环境下网络嗅探技术的应用及防范 措施 3、网络病毒技术研究 4、网络蠕虫传播模型的研究 5、无尺度网络中邮件蠕虫的传播与控制 6、网络 系统安全 风险评估 7、电子投票协议的设计与实现 8、网络中基于椭圆曲线密码的密钥管理方案 9、 无线网络 中的安全问题研究 10、移动Ipv6 网络中的重定向攻击的防御 11、网格安全代理系统MyProxy 的安全框架 12、一种数字证书系统的体系结构与实现模型 13、基于移动代理的可靠数据传输机制研究 14、一种基于交互行为的DDoS攻击防御方法 15、访问控制技术研究 16、基于Cookie 的跨域单点登录认证机制分析 17、基于LDAP和SOAP 的校园统一身份认证系统的研究与实现 18、自动入侵响应系统的研究 19、集成安全管理平台的研究与实现 20、电子商务安全中的关键技术研究 21、基于IPSec 的安全研究 网络工程论文题目(三) 1、基于B/S模式的在线考试系统的设计与实现 2、Online Judge系统的设计与实现 3、基于Delphi 与OpenGL的三维图形环境的构建 4、基于图像处理的驾驶员疲劳检测方法 5、.NET平台下信息系统的集成设计与应用 6、基于PDA移动导航定位系统的设计与实现 7、基于C/S结构的数码监控系统的设计与实现 8、基于嵌入式Linux和MiniGUI 的E-mail客户端软件的实现
1、论网络监督的规范和社会意义2、“人肉搜索”侵权的防范研究3、网络的预防和惩治不知你本科是什么专业的，所以只能就一些网络的热点问题提供几个题目，仅供参考。
随着计算机网络的普及和计算机技术在生活中的各个领域的广泛应用，网络信息的安全这几年备受人们的关注。计算机网络技术提供巨大的信息含量和交互功能，提高了各个领域的工作效率，但计算机网络信息安全即影响网络稳定运行又影响用户的正常使用，可以造成重大的经济损失，信息一旦泄露将造成无法估量的损失。因此网络的安全性是我们必须重视的也是非常重要的。下面是学术堂整理的关于网络安全的毕业论文题目，欢迎大家查看。1、探讨计算机网络安全中的防火墙技术2、计算机网络安全防范在大数据时代的探讨3、网络型病毒与计算机网络安全4、网络安全管理技术分析5、浅谈计算机网络安全与防火墙设计6、网络安全信息关联分析技术的运用与问题阐述7、美国网络安全专业教育体系建设及其启示8、基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法9、基于大数据时代下的网络安全问题分析10、信息化网络安全的建设与防护技术分析11、空间信息网络安全协议综述12、电子商务网络安全技术研究13、基于并行约简的网络安全态势要素提取方法14、欧盟NIS指令研究对我国网络安全保障实施的启示15、论拒不履行信息网络安全管理义务罪16、浅析计算机网络安全问题及防范措施17、网络安全中计算机信息管理技术的应用探讨18、基于攻防行为树的网络安全态势分析19、美国网络安全审查制度研究及对中国的启示20、以色列的网络安全问题及其治理（论文范文可到学术堂内自行查看）
关于网络的内容bang写
原文链接 [摘 要] 本文认为网络课程的数量和质量是当前制约远程学习者学习方式转变的重要因素之一。本研究以我国目前网络教育学院开发和使用的网络课程作为调查和分析的对象，结合对“新世纪网络课程建设工程”第一、二期的部分网络课程以及部分网络教育学院自行制作使用的一些网络课程的调查分析，对网络课程的理论和实践问题进行了探讨与反思，同时提出了远程教育网络课程设计、开发、应用等相关的一些重要问题。从1998年9月教育部批准清华大学、浙江大学、湖南大学和北京邮电大学试点现代远程教育至今，全国已有67所普通高等院校建立了网络教育学院。随着网络教育试点实践的实施，对我国远程教育理论与实践的关注问题已经成为社会各界关注的焦点。本文认为制约远程学习者学习方式的因素很多，其中之一便是课程问题。调查显示，现有的网络课程无论从质量和数量上，都不能适应网络学习者的需求；在学习者的学习过程中，网络课程始终处于非主流的辅助地位。本研究试图对我国当前网络课程的现状作一调查与分析，并在此基础上从网络课程之角度对远程开放学习做一反思。本课题调查与分析的对象，涵盖了“新世纪网络课程建设工程”第一、二期的部分网络课程以及部分网院自行制作使用的一些网络课程；涉及网院的母体学校包括，清华大学、湖南大学、厦门大学、中山大学、浙江大学、上海交通大学、东北农业大学、重庆医科大学等；学科包括理论力学、日语初级教程、刑事诉讼法学、数字电子技术基础、电脑广告设计与制作、机械原理、针灸学、财政学、画法几何和工程制图、动物生物化学等等。一、对网络课程进行分析后的总体评价课题组在对研究对象进行深入细致分析的基础上，对网络课程的总体评价如下：1．几乎所有的网络课程都非常重视教学内容的”讲解”、“演示”环节，不同院校不同学科各展所长，如流媒体视频、文本、Flash动画等，更有使用虚拟现实等技术的，以尽可能将课程知识讲全、讲细、讲系统，且大部分教学内容皆按印刷课本章节顺序编排。2．网页的设计在布局、风格、色彩、链接、超文本等诸方面已相当专业化，基本不存在什么问题。3．学科特点非常突出。不同学科在栏目设计、技术实现，及内容安排上皆能发挥学科所长、突出学科优势、符合学科特点。比如，语言学科能为学生提供了大量的听、读训练和情景对话；工科则利用各种图片、虚拟现实技术、Flash动画等演示与讲解原理与过程；其他学科如法学的案例分析、模拟法庭的角色扮演；医学的各种病理图片、体内器官动画，药剂配方图表等。4．常用的几种教学方式归纳如下：文字+图片+表格文字+图片+表格+多媒体动画(多以Flash为主) 文字+图片+表格+视频(流媒体、其它格式)文字+图片+表格+多媒体动画十教师的电子讲稿(PPT)5．网络课程基本栏目包括：导航、课程
欣赏文章中优美、精辟的语句，初步欣赏文学作品中的形象和描写，体会语言的生动性和形象性。7．阅读散文，要理解作者所写的人或事物中蕴含的思想感情，理解文章选材、组材的特点，体会散文“形散神不散”的特点。8．阅读小说，要把握人物的性格特点，分析人物外貌、语言、行动、心理活动的描写，了解故事的情节，理解环境描写的作用，体会作者的写作意图。略读，细读，重读，1先大概了解意思2带着问题仔细读3多读能更好的掌握书的思想感情4抓住文章主要内容，理清行文思路
社会网络分析理论： 在社会网络[63]由人类学家Barnes最早提出的概念，他在社会网络的分析基础上统地研究挪威一个小渔村的跨亲缘与阶级的关系。在社会网络分析中，存在一些经典的理论。这些理论主要包括:六度分割理论、弱关系理论、150法则、小世界网络理论、马太效应等。基于社会网络有关的研究方向和内容，在不同的领域着发挥着各自的作用，例如，社会影响力分析，社区发现，信息传播模型，链接预测，基于社会网络的推荐。 150法则是指一个人能保持稳定社交关系的人数上限通常为150人。1929年由英国罗宾•邓巴教授(Robin Dunbar)提出了经典的”150定律”理论，该定律同时也被称为“邓巴数字”[64]。这个定律在我们的实际日常生活中的应用是相当普遍的，SIM卡中只能存储150个联系人的电话，微软的MSN中也只可以最多把150位联系人的信息添加到自己的名单中[64]等等。 小世界网络是一种具有特殊结构的复杂网络，在这种网络中大部份的节点是不相邻的，但绝大部份节点之间是连通的且距离很短。六度分割理论也是小世界网络理论的一种体现。在多数现实世界的社会网络中，尽管网络中的节点数量巨大，网络中相邻的节点相对较少，但每两个节点间往往只需要很短的距离便能连通。 六度分割就是指一个人与其他任何一个人之间建立起联系，最多都只需要经过六个人。所以，即便邓巴数字告诉我们，我们是能力上维持一个特别大的社交圈的，但是六度分割理论却可以告诉我们，通过我们现有的社交人脉圈以及网络可以无限扩张我们的人脉圈，在需要的时候都能够和地球中想要联系的任何人取得联系。 弱关系理论弱关系(Weak Tie)是指需要较少或不需要情感联系的人们之间的社会联系，这种联系几乎不需要耗费个人的时间或精力来维系，但这种联系却很有作用。美国社会学家Mark Granovetter在研宄人们在求职过程中如何获取工作信息时发现[65]，由家人、好友等构成的强关系在获取工作信息过程中起到的作用很有限，而那些关系较疏远的同学、前同事等反而能够提供更加有用的求职信息。 马太效应可以理解为达尔文进化论中适者生存的理念。在社交网络的发展过程如同生物进化的过程，存在强者越强、弱者越弱的现象。也就是说，在社交网络中越是处于网络核心的节点很大可能会变来越核心，而那些处于社交网络中边缘地带的节点或许会越来越不重要甚至直至消失。那些在社交网络中相比其他节点拥有更大影响力的节点，其带给该网络的影响也要比那些拥有弱影响力的节点所带来的影响要强。 从不同角度探索节点影响力挖掘算法： 1.基于邻节点中心性的方法。这类方法最简单最直观，它根据节点在网络中的位置来评估节点的影响力。度中心性[13]考察网络中节点的直接邻居数目，半局部中心性[14]考察网络中节点四层邻居的信息，ClusterRank[15]同时考虑了网络中节点的度和聚类系数。 2.基于路径中心性的方法。这类方法考察了节点在控制信息流方面的能力，并刻画节点的重要性。这类方法包括子图中心性[16]、数中心性[17]（一些演化算法包括：路由介数中心性[18]，流介数中心性[19]，连通介数中心性[20]，随机游走介数中心性[21]等）及其他基于路径的挖掘方法。 3.迭代寻优排序方法。这类方法不仅考虑了网络中节点邻居的数量，并且考虑邻居质量对节点重要性的影响，包括了特征向量中心性[13]，累积提名[22]，PageRank算法[23]及其变种[24-32]。 4.基于节点位置的排序算法。这类方法最显著的特点是，算法并没有给出一个计算节点重要性的定义，而是通过确定节点在网络中的位置，以此来确定节点的重要程度。在网络核心位置的节点，其重要性就相对较高，相反的，若节点处于网络边缘，那么它的重要性就会比较低。基于节点位置的以及不同应用场景的推荐算法具有重要的研究意义[34-37]。 节点影响力评估方法： 在社交网络节点影响力的评估方法主要可以分为三类，基于静态统计量的评估方法、基于链接分析算法的评估方法，基于概率模型的评估方法。 众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66]。 1)基于静态统计量度量方法 主要是通过网络中节点的一些静态属性特征来简单直接地体现节点的影响力，但面对社交网络中复杂信息以及不同平台，并不能有效地度量不同社交网络中节点影响力。如度中心性，主观认为节点的重要性取决于与其他节点连接数决定，即认为一个节点的邻居节点越多，影响力越大。在有向网络中，根据边的方向，分为入度和出度，在有权网络中，节点的度可以看作强度，即边的权重之和。度中心性刻画了节点的直接影响力，度中心性指标的特点是简单、直观、计算复杂度低，也具有一定合理性。 但针对不同平台的网络结构中，度中心性的影响力效果未必能达到目标效果，而且社交网络中用户间关系的建立具有一定的偶然性，而且不同的用户间的关系强度也不同。度中心性没有考虑了节点的最局部信息，虽然对影响力进行了直接描述，但是没有考虑周围节点处所位置以及更高阶邻居。众学者在静态统计量的方法上，结合不同社交网络中相关信息，借鉴链接分析法以及建立概率模型来评估节点影响力，对社交网络节点影响力可以做到更有效的评估[66-67]。 2)基于链接分析算法的方法 链接分析算法(Link Analysis)主要应用在万维网中用来评估网页的流行性。通过超链接，万维网中的网页连接成一个网络，同时这个网络也具备了小世界网络的特征，且微博平台中的关注和粉丝关系与网页的链入与链出十分相似，因此链接分析法的思想也被应用在了微博社交网络中节点影响力的评估中。经典的算法是PageRank[68]和HITS算法[69](Hyperlink-Induced Topic Search)。 PageRank算法模型，是Google在搜索引擎结果中对网站排名的核心算法，核心思想通过计算页面链接的数量和质量，来确定网站的重要性的粗略估计，即节点的得分取决于指向它的节点的数量和这些节点的本身得分。即有越多的优质节点指向某节点时它的得分越高。 HITS算法是由Jon Kleinberg于1997年提出的。HITS算法模型中，有两类节点，权威(Authority)节点，和枢纽(Hub)节点。权威节点在网络中具有高权威性，枢纽节点具有很个指向边的节点。通过计算网络中每个节点的Authority权威值和Hub枢纽值来寻找高权威性的节点。即求值过程是在迭代中计算Authority和Hub值，直到收敛状态。Hub值和Authority值计算公式。 通过多数研究者发现，将链接分析法结合社交网络特性可以更好的对用户影响力进行评估，由于技术的快速发展，社交网络的多变性，因此如何将社交网络中的复杂数据和用户行为与相关算法进行结合，仍是需要我们继续研究的方向。 3)基于概率模型的方法 主要是建立概率模型对节点影响力进行预测。这么多学者将用户影响力作为参数对社交网络中的节点用户行为建立概率模型，并根据社交网络中已有的用户数据求解概率模型，得出用户影响力。 文献[70]认为用户间影响力越大、被影响用户的活跃度和转发意愿越高，则其转发另一个用户的信息的概率越大，所以利用用户影响力、转发意愿和活跃度等构建转发概率模型。通过用户发布的tweet数量、转发的tweet数和用户的历史转发行为数据，计算出用户活跃度、转发意愿和转发概率，进而社交网络中用户影响力。 文献[71]在度量影响力时融合了用户发布信息的主题生成过程，认为兴趣相似或经常联系的用户间影响力较强，用户的行为受其朋友的影响也受其个人兴趣的影响。基于这些假设，结合文本信息和网络结构对LDA模型进行扩展，在用户发布信息的基础上建立模型，通过解模型计算得出用户间基于主题的影响力。 文献[72]认为转发概率同样可以体现用户间的影响力，根据用户间的关注关系。历史转发记录，利用贝叶斯模型预测用户间的转发概率。 文献[73]考虑了用户建立关注关系的原因，用户被关注可能是与关注者兴趣投，也可能受用户的影响力影响。将基于用户的主题建模和基于主题的影响力评估相结合，并在同一个生成模型中进行计算，提出基于LDA算法模型的扩展算法模型FLDA模型(Followship-LDA)。[13] P. Bonacich. Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification[J]. Journal of Mathematical Sociology, 1972, 2(1): 113-120 [14]ü,[J]. Physica A, 2012, 391(4): 1777-1787 [15] D. B. Chen, H. Gao, L. Lü, et al. Identifying influential nodes in large-scale directed networks: The role of clustering[J]. PLoS One, 2013, 8(10): e77455 [16], . [J].Physical Review E, 2005, 71(5): 122-133 [17][J].Sociometry,1977, 40(1): 35-41 [18] S. Dolev, Y. Elovici, R. Puzis. Routing betweenness centrality[J].Journal of the ACM, 2010, 57(4): 710-710 [19] Y. Gang,, H. Bo,etal. Efficientroutingoncomplexnetworks[J].PhysicalReviewE, 2005, 73(4): 46108 [20] E. Estrada, D. J. Higham, N. Hatano. Communicability betweenness in complex networks[J]. Physica A, 2009, 388(5): 764-774 [21][J].Social networks, 2005, 27(1): 39-54 [22] networks[J]. Social networks, 2000, 22(3): 187-200 [23] B. S. Brin, L. Page. The anatomy of a large scale hypertextual Web search engine[J]. Computer Networks & ISDN Systems, 1998, 30: 107-117 [24] P. Jomsri, S. Sanguansintukul, W. Choochaiwattana. CiteRank: combination similarity and static ranking with research paper searching[J]. International Journal of Internet Technology & Secured Transactions, 2011, 3(2): 161-177 [13][25][D].California: University of California. 2012 [26] J. Weng, E. P. Lim, J. Jiang, et al. Twitterrank: finding topic-sensitive influential twitterers[C]. Third International Conference on Web Search & Web Data Mining, ACM, 2010, 261-270 [27]: distinguishingbetweenprestigeandpopularity[J].NewJournalofPhysics,2012,14(14): 33033-33049 [28] J. Xuan, H. Jiang, , et al. Developer prioritization in bug repositories[C]. International Conference on Software Engineering, 2012, 25-35 [29]ü,[J]. Physica A, 2013, 404(24)47-55 [30] L. Lü, Y. C. Zhang, C H Yeung, et in social networks, the delicious case[J]. PLoS One, 2011, 6(6): e21202 [31][J].Authoritative sources in a hyperlinked environmen, 1999, 46(5): 604-632 [32](SALSA)andthe TKC effect[J]. Computer Networks, 2000, 33(2): 387-401 [33][J].Physical Review E, 2014, 90(5): 052808 [34] A. Banerjee, A. G. Chandrasekhar, E. Duflo, et al. Gossip: Identifying central individuals in a social network[R]. National Bureau of Economic Research, 2014. [35] percolation in social networks[J]. arXiv preprint arXiv:, 2015. [36] S. Y. Tan, J. Wu, L. Lü, et al. Efficient network disintegration under incomplete information: the comic effect of link prediction[J]. Scientific Reports, 2016, 6. [37]任晓龙,吕琳媛.网络重要节点排序方法综述[J].科学通报, 2014,59(13): 1175-1197 [63]贝克,晓冬.社会资本制胜:如何挖掘个人与企业网络中的隐性资源[M].上海交通大学出版社,2002. [64]天涯.六度分隔理论和150法则[EB/OL].|.[2010-07-14]. [65]Granovetter M Strength of Weak Ties[J]. American journal of sociology, 1973: 1360-1380. [66]王梓.社交网络中节点影响力评估算法研究[D].北京邮电大学, 2014. [67] Meeyoung Cha, Hamed Haddadi,Fabricio Benevenutoets. Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy[C]. Proceedings of the 4th International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM),2010:10-17 [3][68] Page, Lawrence, Brin, et al. The PageRank citation ranking[C]// BringingOrder to the Web. Stanford InfoLab. 1998: 1-14. [4][69]Kleinberg J M. Authoritative sources in a hyperlinked environment[J]. Journal of the ACM, 1999, 46(5): 604-632. [70]Zibin Yin, Ya Zhang. Measuring Pair-Wise Social Influence inMicroblog[C], 2012 ASE/IEEE International Conference on SocialComputing and 2012 ASE/IEEE International Conference on Privacy,Security, Risk and Trust, 2012: 502-507. [71]Lu Liu, Jie Tang, Jiawei Han, Meng Jiang, Shiqiang Yang. Mining topic-level influence in heterogeneous networks[C]. Proceedings of the 19th ACMinternational conference on information and knowledge management, 2010: 199-208. [72] Qianni Deng, Yunjing Dai. How Your Friends Influence You: Quantifying Pairwise Influences on Twitter[C], International Conference on Cloud and Service Computing, 2012:185-192. [73] Bi, Bin, et al. Scalable Topic-Specific Influence Analysis on Microblogs[C], Proceedings of the 7th ACM international conference on Web search and data mining,2014: 513-522.
我可以教你。
浅析微博在网络营销中的应用论文
在现实的学习、工作中，大家都经常接触到论文吧，论文是学术界进行成果交流的工具。相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，下面是我精心整理的浅析微博在网络营销中的应用论文，希望对大家有所帮助。
摘要 ：
随着网络新媒体时代的到来，微博以其方便、快捷、丰富、透明等特点越来越受到人们的青睐。随着我国新浪微博的推出，成功运营后，各大网站也相继推出微博服务。微博正在影响着人们生活的同时，也带来了新一轮的营销狂潮。网络技术的更新发展带来了更加广阔的前景，微博的出现和发展给网络营销带来了全新的营销模式和实践。微博的出现正在迅速成为一种全新而有效的营销方式。本文基于此，首先对微博发展的现状进行研究分析出微博的营销价值，之后通过总结微博在网络营销过程中存在的问题，并且针对存在的问题给出针对性的建议，希望对微博营销有所帮助。
关键词 ：
微博，微博营销，营销现状，提升策略
一、绪论
（一）研究背景
微博的出现不仅为广大互联网用户提供了全新的休闲娱乐和人际交往方式，还成了一种在很多方面优于现有媒体的营销平台。由于互联网的日益个人化、扁平化，使互联网正在形成新的个人平台中心，用户获取信息的成本得到极大降低。微博在给媒体带来变革发展的同时，也将网络营销方式推向全新的变革时期。用户人数也在持续飙升，根据我国《2017年微博用户发展报告》统计，直到2017年12月，我国微博月活跃人数达到了4亿，与2016年同比上涨了28%,其中在微博月活跃用户中30岁以下的用户占有80%,俨然成为微博用户的主力军。并且活跃用户的规模呈现不断上涨的趋势，区域覆盖范围进一步加强，目前微博正朝着建设全民性社交媒体平台的方向迈进。微博所产生的效应是巨大的，其在提高人们的工作、学习之余，正在逐渐的改变人们的生活方式。微博营销也成为企业营销和公关的重要手段，并逐渐成为更加成熟的营销手段，为网络营销发展提供有力的平台。
（二）研究目的
现如今，微博成了时下一种最流行的运营手段，微博营销推动了网络营销的进程。微博营销以其受众广、传播快、信息量大、自由化、公开化、及时化等特点，成为网络营销中重要的营销方式，有效的对网络营销进行了推广。本研究的主要目的，是在结合前人的研究之上，通过对微博营销在网络营销中的发展现状进行研究总结，阐述微博营销在网络营销中存在的问题，并针对这些问题给出合理化的建议，促进微博营销在网络营销中的地，提高微博营销的影响力。
（三）研究意义
1.理论意义。
随着互联网的不断发展，一些网络新兴产业也得到了快速发展。例如微博，随着微博的普及和发展，目前我国学者对微博理论的研究相对完善，但是对微博营销方面的研究还相对欠缺。本文在前人的研究基础之上，通过对微博营销方面存在的问题进行研究，并且通过相关的问题给出合理化的建议，并对微博营销的发展前景和展望进行阐述，为促进良好的微博营销具有重要的理论意义。
2.现实意义。
随着网络营销的不断发展，各类企业争相在各类平台尝试对自己的产品进行推广营销，微博营销作为网络传播的主流平台，更是众多企业进行营销、推广的平台。微博口口相传的优势，使微博在消费者心中带来了巨大的影响。微博营销主要是利用现代网络用户专注于一种应用工具的习惯，企业通过微博营销提高在用户群体中的印象和知名度，进而提高企业的影响力。微博营销为网络营销带来了新的发展机遇，使网络营销更新进入大众的视野，即微博营销之后新型网络营销手段如雨后春笋一般，所以加大力度研究微博营销的发展状态和存的问题，对微博营销的稳定发展具有现实意义。
二、微博营销在网络营销中的发展现状
（一）呈现多元化趋势
目前，社交网络服务（SNS）的商业运作模式日趋成熟，微博作为一种强有力的信息交流和共享平台，在文化交流、时事传播、议政谏言、引领时尚潮流等起着巨大的作用。微博以人民群众喜闻乐见的多元化形式呈现在相对开放的公众视野里，给人们单调的生活带来了很多亮丽的色彩。随着多元化网络营销形式的出现，微博营销也进行了不断的改革，以其能够在网络营销的大舞台上占有一席之地。
（二）微博用户的高速增长
目前微博已进入千家万户，成为越来越多人的选择。"微革命时代"即将迎来新的高潮，不断影响着人们的生活，互动性成为其亮点之一。广告商的创意营销，跑马圈地，纷纷搭建了自己品牌的官方微博，通过盖楼、有奖问答，发起话题讨论的方式，快速吸引消费者的关注。加之明星效应，由于明星的引流，话题的热度，走进普通群众的生活，也使得微博用户的数量急速增长。在这样一个人人可以评论和分享传播信息的"自媒体"平台上，人们通过微博热搜，能够及时准确地了解最新时事，成为人们酒足饭饱后谈论的话题。
研究报告表明，中国的微博登记用户从2009年的200万增加到2018年的4亿，10年来，微博用户的数量跨越式的增长，成为人们快时代生活的必需品。
三、微博营销在网络营销中存在的问题
（一）消费者缺乏对微博营销的认识
微博营销在我国起步相对较晚，人们对微博营销的认识还不足。同时受到传统消费观念的影响，尤其是一部分上了年纪的中年消费群体，他们更愿意选择到实体商超进行购物，认为网络消费存在一定的安全风险。人们认可到现实中买同类价格贵一些的产品，也不会在微博上买便宜的产品。同时新闻媒体市场播放一些不法网络商家销售假冒伪劣产品，更是增加消费者的不信任感，进而影响网络消费行为。
（二）网络诚信问题
电子商务的发展瞬息万变，相关法律法规的建立和监督管理手段存在跟不上电子商务发展的现状，使部分不法分子有机可乘，网上购物的例子屡见不鲜，例如：一些"大V"的`微博中，有着百万粉丝量，通过发布一些生活视频、搞笑段子获取粉丝量，当达到一定粉丝量时，就会转发各类淘宝平台链接，其标题都相当具有诱惑性：一折的UGG,三折的耐克鞋，100%专柜正品，假一赔十等等，但是产品的真假好坏，却无法保证。一些粉丝处于信任和贪图便宜的心理，会选择进行购买，一旦出现，则很难进行维权行为，这也是制约我国微博营销发展的重要因素之一。
（三）营销水平不高，市场竞争环境激烈
目前微博营销手段和水平不高，无法向电视广告一样进行循环播报，难以给人留下深刻的印象，同时微博营销的广告内容缺乏管理，创新度和精品意识不足，更有些商家了吸引眼球，选用一些不雅图片，难以给人留下深刻的印象。虽然成本低，但是效率回报却有限。同时随着网络营销的深入发展，目前除了微博营销之外，微信营销、各直播平台都严重地威胁着微博营销的发展，特别是直播平台，大众可以看到营销的商品，相对于微博营销更愿意相信其的真实性。为微博营销的发展带来了一定的阻碍。
（四）相关部门监管力度不够
互联网的不断发展，带来进步、科技变革和人们生产、生活便利的同时，也为少部分人利用非法手段获利创造了条件。例如：前段时间的微博"大V"竟是？警方破获特大网络案，涉案金额高达5000万元的报道，新浪微博账号为"看相禅师"的账号，该账号伙成立于2017年，拥有1000多万的粉丝量，打着"中国风水文化研究院专家会员"、"徽派相学文化创始人"的幌子，取粉丝3000多人，涉案金额高达5000万元之多，现实生活中类似的网络案数不胜数，例如，各类形式的电信案，五花八门的手法让人防不胜防。通过这样网络案人们不禁要问，为什么会有这么的人上当，这么长的时间难道没有人举报吗？为什么相关部门没有及时查处？其中的主要原因除了消费者的防意识不强，缺乏网络知识的了解之外，不健全的网络监管力度也是其中重要的因素之一。目前我国的网络案的侦破率不高，及时成功侦破，但是处罚力度小，也是众多网络案盛行的主要原因。不安全的网络营销环境，严重地制约了微博销售的发展。
四、微博营销在网络营销中的提升策略
（一）提高消费者对微博营销的认识，促进微博营销发展
加大对微博营销的宣传力度，提高群众对微博营销的认识，宣传微博营销给人们生活带来的便捷和方便，使人们对微博营销有一定的认识和理解，进而提高一部分消费者对微博营销的认识。并且通过公众的口口相传，增加公众对微博的认识，提高消费者对微博营销的信任感，促进消费者在微博上的消费习惯。进而改变传统的到实体店的消费行为，使消费者真正的接受微博营销，以此促进微博营销的可持续发展，促进消费者适应潮流接受新观念。
（二）加强诚信建设，制定完善微博营销流程
首先，建立完善的微博营销制度，规范微博营销流程，确保准入企业的资质，企业产品的合格性。对准入的企业进行严格的审查，目前微博都以进行实名制的注册，就是保证诚信建设的重要举措。其次，在会员进行网络营销时，微博官方应该加大对其产品的审核力度，以保证微博营销的诚信制度。
（三）加强营销手段的多元化，促进微博营销的可持续发展
采取多元化的营销手段，提高微博营销的成功率，就要学会利用短短的140个字如何创新发布产品、品牌信息来吸引大家的眼球才是至关重要的。分析消费群体的消费行为，对不同类型的消费群体推送不同的产品。这就需要加大网络营销师的培育工作，通过网络营销师专业的分析和整理，对品牌故事进行创新、完整的叙述，提高营销广告的创意性，以此吸引有意向的消费的关注，促进消费行为的形成。
（四）加强网络监管力度
加强网络监管力度，要求网络监管部门要制定严格的监管流程，对微博营销进行时时监控，同时加强对网络营销的立法和监督，加强与准入企业的监管力度，同时签订具有法律效益的合同文本，合同要对销售假货、知识产品的保护、反欺行为进行规定，以法律手段切实保证企业产品的真实性。以此切实保证消费者的消费权益，树立微博在公众心中的良好形象，为微博可持续发展，建立一个公平规范的法律环境。
结语
随着媒体时代的来临，微博对人们生活的影响是巨大的，由于微博门槛低、用户参与度高、内容丰富、承载信息量多、自由化、传播速度快、信息多元化等特点，越来越受到人们的追捧。随着微博营销的深入发展，其存在的问题也接踵而至，影响了微博营销的发展。本文对微博营销的现状进行分析，阐述微博营销中存在的问题，根据存在的问题给出合理化的建议。期望能够对微博营销可持续发展有所帮助。
参考文献
[1]谭永杰.微博营销模式及应用价值探析[J],东方企业文化，2013（04）：21-24.
[2]谭林.企业微博营销的价值研究及应用模式[J].经营管理者，2013（12）：23-25.
[3]史光启.微博营销的十大技巧[J].销售与市场（评论版），2011（03）：2-4.
[4]维克托·迈尔·舍恩伯格.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].浙江人民出版社，2013.