社交网站实名备案数据

社交网站实名备案数据
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国内社交网的代表:

多功能大众化社交:百度空间;基于大众化的社交:QQ空间;基于白领用户的娱乐:开心网;基于学生用户的交流:人人网;基于未婚男女的婚介:世纪佳缘;基于原创性文章:新浪博客;基于社会化问答网站:知乎

数据类资料:

1)CNNIC发布的《互联网发展及诚信状况热点数据》35.2%不满于诚信现状;

不到10%从未被仿冒网站欺骗过;44.8%信息被盗;

2)有调查显示超过83%的受访者听信过网络谣言;92.4%认为网络环境亟待净化;

3)人人网最先实名制我国最大社交网站人人网

其网络犯罪率较其他社交网站低62%;

4)2017年上半年,猎网平台共接到来自全国各地的网络诈骗举报10882起,涉案总金额高达12668.5万元,人均损失11641.7元;5)网易有调查显示,有近八成(77%)网民对近两年部分网络“大V”传播谣言现象有所减少,另有17.8%的人表示其未感觉出变化;

6)网易调查显示,各个年龄网民对于近两年部分网络“大V”传播谣言现象的感知比较一致,认为减少的比例均在75%以上,其中50岁及以上的网民的这一比例最高,为80.5%。

案例类资料:

网络暴力类

1)明星网络暴力事件:舒淇遭遇网络暴力一定时

间内退出微博;韩女星崔真实自杀事件。

2)曾某的微博直播自杀,微博用户发出“忍不住哈哈哈”“你必须死”“到底死了没有”“赶紧死”等等暴力言论。

2011年9月1日凌晨DJ奕扬意图自杀,众多网友围观,无人制止,相反点赞,嘲讽“你到底还死不死”等,最终这位年仅25岁的年轻DJ离世。

3)网民对司机卢某进行人肉,翻出她的驾驶违章记录、个人身份信息,甚至是开房记录等

等。

网络谣言类

1)园区大和化工企业要发生爆炸,导致陈家港、双港等镇区部分不明真相的群众陆续产生

恐慌情绪,并离家外出,引发多起车祸,造

成4人死亡、多人受伤。

2)日本福岛核事故在中国引起了一场令人咋舌的抢盐风波,许多地区的食盐在一天之内被抢光,市场秩序一片混乱。

人们拒绝网络实名制的原因

1)如果实名了发言就不敢那么随意,生怕出什么事。

2)现在信息社会、互联网导致目前很多安全问题,如你在工商局注册公司,留下你的联系方式,马上没过几天就可以了,每天都会有人给你打电话推销产品。你在房地产买了一套房子,马上没过几天本地的几十个装修公司,轮番轰炸你,并且过个节日没事发短信问候你。

他国实名制出现问题的例子

1)韩国网民大多是支持实施网络实名制的。

2005年7月YAHOO韩国网站对互联网用

户对此进行了在线舆论调查,79%的受访者

表示赞成,20%表示反对。赞成者的理由是,认为引进实名制后,会有效地减少没有根据

的辱骂和诽谤,大大缓解网络暴力。

2)2011年7月,韩国一家著名门户网站和一家社交网站被黑客攻击,约有3500万名网

民的个人信息外泄,包括名字、身份证号码、生日甚至地址。

隐私方面的法律支持

《中华人民共和国网络安全法》

1)第二十七条任何个人和组织不得从事非法侵入他人网络、干扰他人网络正常功能、窃

取网络数据等危害网络安全的活动;不得提

供专门用于从事侵入网络、干扰网络正常功

能及防护措施、窃取网络数据等危害网络安

全活动的程序、工具;明知他人从事危害网

络安全的活动的,不得为其提供技术支持、广告推广、支付结算等帮助。

2)2016年11月7日,十二届全国人大常委会第二十四次会议表决通过了《网络安全

法》。其明确要求网民上网必须确认自己的

身份信息,否则无法上网。

关于社交网络的理论研究

关于社交网络的理论研究 社交的逻辑 社交网络的理论研究是一个很久就开始的事情了,以下列出4个基础论断,作为后续产品论述的前提(其实很多在产品中体现的还很不好)。 关系对人的影响在于,六度分隔所描述的是弱连接,通过弱连接,我们可以传递消息,创造合作机会;但如果关注人们之间是如何互相产生影响的,就必须关注强连接,尼古拉斯?克里斯塔斯基将称为“三度影响力原则”(人类行为深受三度以内朋友的影响),这种现象的出现原因,既包括行为习惯上的影响,也包括观念上的影响。 群体对人的影响,主要是极化,即群体愚蠢或群体智慧。理论上,有一个共同的目标,分工互补,就可形成紧密的群。《乌合之众》里讲到,群体对于个体有着极端放大和缩小的能力,可以没有责任的暴虐成为暴民,也可以用高尚情感使之舍生赴死(领袖们打动群众需要言之凿凿,信誓旦旦的重复和强大意志的感染)。情绪化、简单化和跟随成本大大降低,是群对个人行为带来的影响。新浪微博的运营,就是典型的时尚流行话题带动,名人引导,最后完成群体讨论和活跃的。 另一方面,群体是可以产生超越个体的群体智能的,《失控》里称之为“涌现”(整体才具有,孤立部分及其总合不具有的性质)。这个在人类社会尚无很好的范例,亚马逊的相关商

品精准推荐,可能算群体预测吧,但在自然界涌现有很多范例,比如水分子朝一个方向运动会形成漩涡,白蚁可以构筑相当于人类数千层楼高的蚁巢,且通风卫生情况良好。 北京大学计算机系李晓明教授为《大连接》一书所写的推荐语:“社会网络”不仅是‘网络’更是‘社会’,深合我心。互联网的社交产品,就是要遵循规则,帮助用户使用、经营、扩展其社交关系,将整个社交网络经营成良好运转的虚拟社会。 社交的产品 社交产品主要论述四个部分:关系社交产品、内容社交产品、服务社交产品和社交产品的运营。 关系社交产品 扎克伯格在Facebook上市前公开信中写道:“人际关系是社会的基本构成单元……人们分享得越多——即便只是与密友或家人分享——文化就越开放,对于他人的生活和观点的理解也就越深。我们认为,它能够创造更多、更强的人际关系,并帮助人们接触到更多不同观点。”这就是平台型的关系社交产品的主要思路。 实名动态(FEED)、好友关系(推荐)、个人主页(Profile)是关系社交产品的基本构成,持续不断的优化FEED的聚合和展现形态,进而激励更多的分享(含评论转发),不断基于标签推荐用户添加好友,不断引导用户浏览好友的个人空间,以此完成关系链的活跃和建设,其中相册、日志、活动和投票,是关系社交产品的基础分享应用和UGC内容来源。

社交网络用户的心理需求分析

社交网络用户的心理需求分析 用户在社交网络里的行为逻辑是用户个人的真实写照,在社交网络里的自我个性特点,也反映了用户的真实个性,如果能准确把握用户的行为逻辑,那么将有助于你做出符合大众用户的社交功能。一款社交产品的成功必须能够准确把握用户在其中的心理变化,哪些莫名火爆的应用背后到底是什么? 笔者不才,就几个简单的用户行为阐述一下自己的观点,在我简述几个行为的同时,看看你自己有没有同感? 1、不同社交应用的不同社会角色 我们每个人都是如此,在不同的社会场景下,扮演不同的社会角色,即会有不同的表现,这是一种社会效应,即使映射到社交网络,无论在你微博、微信、QQ、人人上,你都扮演着不同的角色,留意一下你自己的各种不同社交应用,每次你打开它一定是不同的意图,继而获取信息和产生内容的初衷也会有所不同。有人会说,我有的好友在不同的社交应用里同时更新一样的内容作何解释?不要忘了,获取社交信息和用户产生内容是两种行为,可能他在获取的阶段是不同的社交初衷。 这就是我为年轻人高呼“爸妈来了,这个应用我不用了”的现象做出的解释,除了青春期遗留下来的逆反心里,企图标新立异有意采取不同的态度和行为来引起别人的注意和得到

社会认同之外,单一的大众性社交应用将现实社会不同场景下的社会关系高度重合在一个社交场景里,难免让人感到“隐私”没了,在不同的场合扮演不同的社会角色的时候自然就有不同的语言行为规范,一个父母面前温顺可人的角色怎么能容忍客串成在朋友当中破粗口胡吃海喝的角色。 从这个角度来分析一些老牌的社交应用里,即使我们经常登录,也再也不会更新内容的现象,因为像 QQ 这样的社交应用,根基太早,从家庭朋友社交场景到工作关系场景,社交关系太过臃肿,不是一个很好的展现自我的平台,还是应该将它着重定位在即时通讯吧。随着微信将手机通讯录和 QQ 好友关系链都移植到了自己的社交关系里,即使在朋友圈里更新可以设置可见范围分组,比起这种在下游手动添加范围,我宁愿有个从始至终都是一个社会场景的应用。 还有两个相对成型的特定社交分类,即职业社交与婚恋交友,用户其实都是在扮演特定的社会角色;婚恋网站https://www.360docs.net/doc/698190350.html,的邵光荣曾表示,社交本身并不是需求,而是手段,不同的社交都是有着不同的目的,一旦某个平台的社交功能无法达到用户的目的,用户也就会沉默或离开,社交其实也就不存在了。意思无外乎也是说用户需要扮演角色来达到某种目的。 2、自我“隐私”保护和窥探他人“隐私” 为什么要在隐私上加引号?因为在社交网络我们自主公开的生活隐私不能纯粹意义上算隐私。先说说第一种行为,你的好友会经常直播自己的生活或者一天上传几十张自拍照,人类是群居动物,群居本能分两级:第一级寻求群体认可,心理学上认为,“爱向别人炫”是一

社交网络中基于图排序的好友推荐机制研究与实现(郑佳佳)

分类号: TP391.1 单位代码:10335 学号:20821043 硕士学位论文 论文题目社交网络中基于图排序的 好友推荐机制研究与实现作者姓名郑佳佳 指导教师王强副教授 学科(专业) 计算机软件与理论__ 所在学院计算机科学与技术学院 提交日期2011年1月

A Dissertation Submitted to Zhejiang University for the Degree of Master of Engineering TITLE:Friends Recommendation Based on Graph Ranking on Social Network Site Author: Jiajia Zheng Supervisor: Associate Professor Qiang Wang Subject: Computer Software and Theory College: College of Computer Science Submitted Date: 2011-01

浙江大学研究生学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得浙江大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名:签字日期:年月日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解浙江大学有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 (保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名:导师签名: 签字日期:年月日签字日期:年月日

社交网络用户行为的研究.

社交网络用户行为的研究 摘要:社交网络是近几年产生、发展、兴起的,给人们的现代生活带来了巨大的影响和冲击。社交网络具有传统网络的一般特征,又具有其独特性,它是以人为中心建立的网络社 交。社交网站是互联网由分散的网络应用向以人为中心的网络应用平台转化的必由之路,是互联网发展由浅层向深入,由分散到集中,由以应用为核心到以人为核心的转变。 关键词:社交网络、社交网站、社交网站用户行为 中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1006-026X(2012)05-0000-01 据艾瑞咨询最新发布的《2011年中国社交化电子商务报告》显示,2011年中国社交网络的用户规模已经达到3.7亿,较2010年增长17.6%,预计到2014年这一规模将达到5.1 亿人,社交化元素已成为中国互联网中的基础性应用。从社交网络用户数据快速增长上来看,社交网络对人们生活的影响越来越大。为什么越来越多的人喜欢使用社交网络,他的 用户行为特征具体表现在哪些方面,本文以文献综述法进行总结归纳研究。 1.社交网络和社交网站 1.1社交网络的定义 自社交网络诞生以来,有关学者和专家就对社交网络的概念定义和内涵解释存在不少争议,且国内外的学者对社交网络的研究更多的集中于其商业及社交价值,加之社交网络 这一存在还处于不断变化发展的过程中,使得学界对社交网络的定义更加模糊不清。 国外学者Antelman(2003)对社交网络的定义是:社交网络是一个虚拟的个 人空间,用户在空间里上传个人资料,兴趣爱好,并且不断更新自我状态与信息,同时连接聚集到一 个或多个可信赖的朋友或同事群体中,使用社交网络提供的多种应用工具丰富充实空间里的信息资料,同时达到增进群体内部关系的目的。黄婷(2009)在总结社交网络特点 的基础上将社交网络服务定义为:社交网络服务(SNS)是以网站为载体,通过为用户提供各种交互功能,以帮助用户拓展社交圈为目的的服务类产品。 --!> 综合网络及国内外学者对社交网络的研究,本文将社交网络定义为:以社交软件(Social Network Software)为工具,以社交网站(Social Network Site)为载体,通过一系列 网站应用为人们提供社会性网络服务,帮助人们建立网络社交关系的交往平台。也就是我们平常所说的社交网站。 1.2 社交网站的特点

基于融合社交网络相似度的群体推荐算法研究

基于融合社交网络相似度的 群体推荐算法研究 1课题来源、研究意义和目的 1.1课题来源 本课题来源于实验室项目,旨在研究电子商务中的推荐系统。 1.2 研究意义和目的 近年来,Web2.0 技术的兴起更进一步拓展了用户与计算机之间的交互作用,提高了用户的使用体验,但也进一步加快了互联网信息资源的增长速度。海量的信息在给广大互联网用户带来更多选择的同时也使得其不得不花费大量的时间和精力从偌大的信息库中找到自己感兴趣或者对自己有用的信息,由此便导致了“信息过载”和“信息爆炸”的问题。个性化推荐作为目前解决信息过载问题的主要技术,个性化推荐技术已经在诸多领域得到了应用,如电子商务、社交网站、搜索引擎等。作为全球率先研究个性化推荐系统的企业之一的Amazon[1]错误!未找到引用源。[2][3],也早已将个性化推荐服务放到了网站中的各个角落,成为目前应用个性化推荐系统的成功案例之一。 迄今为止,关于个性化推荐技术的研究已有很多,但是已有的推荐系统大多都旨在为单个用户提供推荐,而现实生活中,有时却需要向一个群体提供推荐。比如一个家庭的所有成员同时观看电影、一个群体需要选择旅游目的地以及一个群体需要选择用餐地点等。由于群体成员的兴趣爱好具有差异性、多样性与复杂性,因此为一个群体提供推荐,同时要求推荐列表能够最大化群体用户的满意程度是相当困难的,传统的个性化推荐算法已经不能很好地适应于群体推荐系统的情景,因此研究更为有效的群体推荐系统算法就显得尤为迫切与重要。群体推荐系统的研究对于互联网企业寻找新的盈利模式也有积极的指导意义,它能够借助于用户的兴趣偏好与社交网络关系扩大企业产品或者服务的接触面,从而获得更

基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文

基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文

1 绪论 1.1 选题背景 社交网络,简称SNS(social network service),在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》,截至2012年12月底,我国网民规模达5.64亿,互联网普及率为42.1%,较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示,社交网络应用持续呈现增长趋势,截止2012年12月,国内社交网络用户总数已达2.75亿,占到了全部网民人数的48.8%,增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点:其一微博用户持续增长,微博用户规模在2012年达到3.09亿,较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束,但年增幅仍能达到23.5%;其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点,截至2012年12月底,我国手机网民规模为4.2亿,较上年底增加约6440万人,网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%,随着手机智能化,相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上,为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素,正在全面融合到各类互联网应用中。一方面,2012年涌现出大批具备社交基因的新应用,包括图片社交、私密社交、购物分享等,尤其在移动互联网领域,由于手机天生的通讯功能,2012年许多热门移动应用都具备社交功能;另一方面,搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素,以丰富自身的功能、提升用户体验,创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下,传统的实名制社交网站也不断增加平台功能,在原

基于社交网络的社会化推荐算法研究

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/698190350.html, 基于社交网络的社会化推荐算法研究 作者:朱彦杰 来源:《科技视界》2014年第09期 【摘要】社交网络日趋活跃,基于社交网络的推荐成为电子商务推荐系统研究的热点领 域之一;如何利用社交网络数据给用户进行推荐物品,是基于社交网络的推荐算法的研究重点。对社交网络的定义、社交网络数据的分类进行概述,研究基于邻域的社会化推荐和基于图的社会化推荐算法;结合实际推荐系统对社会化推荐算法进行改进设计。 【关键词】社交网络;社会化;推荐 Research of Social Recommendation Algorithm Based on Social Network ZHU Yan-jie (Xuchang University, Xuchang Henan 461000, China) 【Abstract】As social networking has become increasingly active,Recommendations based on the social network have recently become one of the hottest topics in the domain of e-commerce recommender systems. How to recommend items to the users with social network data is the research content of the recommendation algorithm based on social network. With definition of social network and the classification of social network data, the social recommendation algorithm based on neighborhood or graph is studied. An?improved?social recommendation algorithm is also discussed in practical recommendations system. 【Key words】Social network; Socialization; Recommendation 美国著名的第三方调查机构尼尔森调查了影响用户相信某个推荐的因素[1],调查结果显示,90%的用户相信朋友对他们的推荐,70%的用户相信网上其他用户对广告商品的评论。从该调查可以看到,好友的推荐对于增加用户对推荐结果的信任度非常重要。在社交网站中,可以通过好友给自己过滤信息,只关注与阅读和自己有共同兴趣好友分享来的信息,从而避免了很多无关的信息,自然地减轻了信息过载问题。 在社交网站方面,国外以Facebook和Twitter为代表,国内社交网站,以QQ空间、人人网、朋友网、新浪微博等为代表;这些社交网站形成了两类社交网络结构。一种是,好友一般都是自己在现实社会中认识的人,比如同事、同学、亲戚等,并且这种好友关系是需要双方确认的,如Facebook、QQ空间,这种社交网络称为社交图谱。另一种是,好友往往都是现实中自己不认识的,而只是出于对对方言论的兴趣而建立好友关系,好友关系也是单向的关注关系,如Twitter、新浪微博,这种社交网络称为兴趣图谱。同时,也必须指出,任何一个社会 化网站都不是单纯的社交图谱或兴趣图谱。在QQ空间中大多数用户联系基于社交图谱,而在

浅析现代网络社交工具对大学生人际关系的影响

本科生毕业论文 论文题目浅析现代网络社交工具对大学生人际交往的影响 作者姓名徐鑫 专业名称公共关系 指导教师翟进 2015年3 月23 日

浅析现代网络社交工具对大学生人际关系的影响 【摘要】当今时代是一个开放包容,飞速发展的“信息化时代”,随着计算机科技的瞬息万变,这一新的技术工具逐渐开始引领社会的发展,使信息能够快速的产生和交流传播。由QQ、微博、微信等即时通讯工具和社交网络服务平台组成的现代网络社交工具,正是伴随这现代信息技术的进步和互联网的普及而产生的时代产物。它的发展随着信息技术的发展日益成熟和完善,不仅提供了从个人所熟悉的人群,延伸到了遥远、陌生的人群。大学生是现代网络社交工具最为主要的接受者和使用者之一,网络社交工具已经成为了大学生日常交往的必备工具,它克服了传统人际交往的时空限制,扩大了大学生的交往空间,拓展了交往手段,改变了人们的认识和行为方式,但与此同时,网络社交工具也使大学生现实人际关系在某些情况下变得疏离,现实交往能力下降,出现了诸如孤独、叛逆等心理问题,产生了信任危机。互联网影响下的人际关系显得越来越冷漠。因此,研究网络社交工具对大学生人际关系的影响有着重要的意义。 【关键词】:现代网络社交工具;大学生;人际关系 根据中国互联网信息中心2015年1月调查报告,截至2014年12月底,上网人群中20-29岁年龄段的网民占到总网民数的30%,在各年龄段中互联网普及率和使用率最高,达到72.9%,从职业角度分析,学生是网民中规模最大的群体,占30.2%。从文化程度上看,大专及以上学历人群互联网使用率达到了96.1%。从上述数据反映出,高校大学生使用互联网频率最高,人群最多,因而,现代网络社交工具必然会影响大学生人际关系。

社会网络用户关系分析与预测

目录 目录……………………………………………………………………………………………………………..iTABLEOFI::ONTENTS……………………………………………………………………………….iii摘jI枣……………………………………………………………………………………………………………..IABSTRACT………………………………………………………………………………………………..III第一章绪论………………………………………………………………………….11.1研究背景……………………………………………………………………一l1.2问题描述……………………………………………………………………..21.3本文工作………………………………………………………………………31.4论文结构……………………………………………………………………一4第二章相关工作…………………………………………………………………….52.1基于网络结构的用户关系分析……………………………………………..52.1.1基于共同好友的关系分析……………………………………………52.1.2基于路径的关系分析…………………………………………………62.2基于属性的用户关系分析…………………………………………………。82.3社交行为建模………………………………………………………………一92.4本章小结……………………………………………………………………一9第三章社交网络用户属性建模与用户关系度量……………………………………lo3.1属性分析与建模……………………………………………………………103.1.1基于属性的用户偏好分析OOO....O....OOQOQOOOOOOOOOO.OOO...................OOO103.2基于属性的用户关系度量…………………………………………………123.3本章小结……………………………………………………………………13第四章社交网络用户行为建模与用户关系度量……………………………………144.1行为分析与建模……………………………………………………………144.1.1信息发布行为分析……………………………………………………154.1.2用户潜在因素提取……………………………………………………164.2基于行为的用户关系度量…………………………………………………l7

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