网络影响力分析
社交网络影响力的建模和分析
社交网络影响力的建模和分析随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人们之间的交流方式已经发生了翻天覆地的变化，传统的社交模式逐渐被取代，社交网络影响力也变得越来越重要。
为了更好地研究社交网络影响力，建立可信度高、有效性强的社交网络影响力模型是必要的。
一、社交网络影响力模型的构建社交网络影响力模型的构建分为两个部分，分别是用户特征向量和社交关系构建。
1.用户特征向量用户特征向量是构建社交网络影响力模型的第一步。
为了更好地了解用户的行为特征和影响力，需要对用户的基本信息进行特征提取。
其中，可以从以下几个方面进行提取：（1）用户社交属性：包括所属社交圈子、好友关系、用户活跃度等。
（2）用户行为属性：包括发帖频率、互动频率、粉丝数量等。
（3）用户文本属性：包括用户标签、热门话题、用户描述等。
通过对用户的特征向量进行提取和处理，可以有效地反映用户的行为特征和影响力。
2.社交关系构建除了用户特征向量，社交关系构建也是构建社交网络影响力模型的重要环节。
社交关系构建是指，针对不同的社交圈子，建立用户之间的关系网。
社交关系构建可以分为两种类型：（1）基于用户交互行为的社交关系构建：包括用户之间的信息互动、社交行为等。
（2）基于用户相似度的社交关系构建：包括用户行为相似度、文本分析相似度、好友关系相似度等。
通过这两种方式的社交关系构建，可以建立起不同社交圈子之间的连通性和影响力传递关系。
二、社交网络影响力的分析在构建好社交网络影响力模型之后，需要对社交网络影响力进行分析，进一步了解社交网络中不同用户的影响力大小、影响力传递的方向等。
1.用户影响力的衡量在社交网络影响力分析中，用户影响力的衡量是非常重要的。
用户影响力的衡量可以从以下几个方面进行考虑：（1）影响范围：指用户互动的覆盖面积和用户数量。
（2）用户活跃度：指用户在社交网络中的活跃程度，包括发帖、评论、点赞等。
（3）粉丝数量：指用户在社交网络中的粉丝数量大小。
通过对用户影响力进行衡量，可以更好地了解不同用户在社交网络中的影响力大小以及社交网络中的影响传递。
基于大数据的社会网络分析与影响力研究
基于大数据的社会网络分析与影响力研究随着互联网和移动设备的普及，社交网络已经成为人们生活中必不可少的一部分。
人们通过社交网络获取信息、交流思想、连接社会关系。
在这个过程中，大量的数据被产生、累积和传递，这给社会科学带来了一些有趣的挑战和机遇。
基于大数据的社会网络分析与影响力研究是社会网络分析领域的一个重要研究方向。
这个领域的目标是利用大数据对社会网络中的结构、行为和效应进行深入的定量分析，以便更好地了解社会网络的本质和影响力。
首先，社会网络分析可以帮助人们更好地了解社会网络的结构与特征。
在社会网络中，人与人之间通过各种关系（如朋友、家人和同事等）连接在一起。
这些关系可以形成不同的社会网络结构，比如星形网络和小世界网络等。
社会网络的结构与特征可以影响人们的意见形成、行为选择和信息传递等方面。
其次，社会网络分析还可以帮助人们评估社交网络中的影响力。
社交网络中每个人都有不同的影响力，影响力的大小取决于其在网络中的位置、关系和信誉等因素。
通过分析社交网络中每个人的影响力，可以更好地了解人们的影响力如何在社交网络中传递和扩散，以及如何影响社会各方面的决策和行为。
此外，社会网络分析还可以帮助人们预测社交网络中的趋势和事件。
通过对社会网络中的数据进行分析，可以发现一些模式和规律，比如社交网络中人们的行为方式、价值观和趋势等。
这些结果可以被用来预测社交网络中未来的趋势和事件。
最后，基于大数据的社会网络分析与影响力研究还可以为公共政策和商业决策提供有价值的参考。
在很多情况下，社交网络中的行为和观点对制定公共政策和商业决策有着重要影响。
对社交网络进行分析和研究，可以帮助决策者更好地了解社会网络中的要素、行为和观点，并据此制定更准确、更有效的政策和决策。
总之，基于大数据的社会网络分析与影响力研究带来了巨大的机遇和挑战。
通过充分利用大数据的资源，我们可以更好地了解社会网络的结构、特征和影响力，预测社会网络中的趋势和事件，并为公共政策和商业决策提供有价值的参考。
社交网络用户影响力分析
社交网络用户影响力分析首先，什么是社交网络用户的影响力？影响力是指一个人通过自身的行为和言论对他人产生的影响程度。
在社交网络中，用户可以通过发布内容、分享观点和互动交流来塑造自己的影响力。
这种影响力可以是正面的，例如鼓励他人积极向上；也可以是负面的，例如传播虚假信息或进行网络欺凌。
那么如何进行社交网络用户影响力的分析呢？一种常见的方法是通过社交网络数据挖掘和分析。
这包括收集用户的社交网络行为数据，例如发布的内容、点赞数、转发数和评论数，并基于这些数据进行影响力的计算和评估。
另外，还可以利用机器学习和自然语言处理等技术，对用户的社交网络行为和言论进行情感分析，从而判断其影响力的正负面。
在进行社交网络用户影响力分析时，需要考虑的因素很多。
首先是用户的粉丝数量和社交网络连接的强弱。
一个用户的影响力通常与其粉丝数量和社交网络关系的强弱有关，因为这决定了他们的内容和观点能够传播的范围和速度。
其次是用户的活跃度和参与度。
一个用户活跃度越高，参与度越高，其影响力往往也越大，因为他们能够更好地与其他用户互动和交流。
最后，用户的内容质量和可信度也是影响力的重要因素。
用户发布的内容如果具有高质量和可信度，会更容易获得其他用户的认同和转发，从而增加用户的影响力。
社交网络用户影响力的分析不仅对个人用户有意义，对商业和社会领域也具有重要意义。
在商业领域，分析用户的影响力可以帮助企业找到合适的社交媒体合作伙伴，扩大品牌影响力，并提高产品或服务的销售额。
在社会领域，分析用户的影响力可以帮助政府和组织更好地了解公众舆论和社会热点话题，从而制定更好的政策和决策。
此外，对用户影响力的分析还可以用于发现和追踪网络欺凌、虚假信息传播等不良行为，以便及时采取措施。
尽管社交网络用户影响力分析有诸多优势和应用潜力，但也面临一些挑战和限制。
首先是数据隐私和道德问题。
在分析用户的社交网络行为和言论时，需要处理大量的个人数据，因此保护用户的个人隐私是非常重要的。
网络中的影响力传播与传播模型分析
网络中的影响力传播与传播模型分析随着互联网的快速发展和普及，网络成为了人们获取信息、交流思想的重要渠道，也成为了影响力传播的重要平台。
网络中的影响力传播具有广泛而深远的影响，不仅改变了人们获取信息和交流思想的方式，也对社会、政治、经济等领域产生了深远影响。
本文将对网络中的影响力传播进行分析，并探讨其中涉及到的一些传播模型。
一、网络中的影响力传播1.1 影响力传播与社交媒体社交媒体作为互联网上最具代表性和最具规模性的平台之一，已经成为人们获取信息和进行社交互动最重要的渠道之一。
在社交媒体上，用户可以通过发布内容、评论和分享等方式来表达自己，并通过与其他用户互动来扩大自己在网络中产生影响力。
同时，用户也可以通过关注其他有影响力人物或机构来获取信息，并通过转发或评论等方式将这些信息扩散给更多人。
1.2 影响力传播与病毒式营销病毒式营销是一种通过网络快速传播的营销方式，其核心是通过制造有趣、有吸引力的内容，引起用户的关注和参与，进而通过用户的转发和分享将内容传播给更多人。
病毒式营销利用了网络中用户之间的社交关系和信息传播速度快的特点，可以在短时间内迅速扩大影响力。
这种方式在网络中影响力传播中发挥了重要作用。
1.3 影响力传播与意见领袖意见领袖是指在特定领域或社交群体中具有一定影响力和权威性的人物。
在网络中，意见领袖可以通过发布内容、参与讨论等方式来表达自己对某一问题或话题的看法，并吸引其他用户关注。
其他用户会将意见领袖发布的内容作为参考，并进一步扩散给更多人。
因此，意见领袖在网络中具有重要影响力。
二、传播模型分析2.1 网络信息扩散模型网络信息扩散模型主要用于描述网络中信息从一个节点到另一个节点之间如何传播和扩散。
其中最经典且最为广泛应用的模型是独立级联模型（Independent Cascade Model）和线性阈值模型（Linear Threshold Model）。
独立级联模型认为每个节点在接收到信息后，以一定的概率将其传播给其邻居节点，每个节点的传播概率独立于其他节点。
社交网络中的影响力评估与推荐算法
社交网络中的影响力评估与推荐算法引言：社交网络在当今数字时代中具有巨大的影响力和作用。
人们可以通过社交网络平台与朋友、家人和同事保持联系，获取信息和分享资源。
然而，随着社交网络的快速发展，用户面临着过多信息和信息过载的问题。
因此，社交网络平台需要评估用户的影响力，并利用推荐算法为用户提供个性化的内容，使得社交网络能够更好地满足用户的需求。
一、社交网络中的影响力评估社交网络中的影响力评估是通过分析用户在社交网络中的活动、交互和内容来衡量用户的影响力大小。
以下是几种常用的影响力评估指标和方法。
1. 节点度中心性节点度中心性是指一个用户在社交网络中被其他用户连接的频率或度数。
节点度中心性高的用户往往代表着在社交网络中有更广泛的影响力和更多的社交联系。
2. PageRank算法PageRank算法最初用于评估网页的重要性，现在也被应用于社交网络中。
该算法通过分析用户节点之间的连接关系，将高度连接的节点评估为更具影响力的节点。
PageRank算法可以衡量用户在社交网络中的影响力和重要性。
3. 社群检测算法社群检测算法能够识别社交网络中具有相似兴趣和行为的用户群体。
对于一个社交网络平台来说，社群检测算法可以帮助识别潜在的领域专家和影响力用户，进而促进内容的分享和传播。
4. 用户活跃度评估用户活跃度评估是通过分析用户在社交网络中的活动频率和交互行为，来评估用户的活跃度和社交网络的影响力。
用户活跃度评估指标包括发布内容的频率、与其他用户的互动和参与度等。
以上方法和指标可以组合使用，以综合评估用户在社交网络中的影响力和重要性。
二、社交网络中的推荐算法社交网络中的推荐算法旨在为用户提供个性化的内容和推荐。
1. 基于用户的协同过滤算法基于用户的协同过滤算法通过分析用户的历史行为和偏好，找到具有相似兴趣的其他用户，进而推荐这些用户喜欢的内容。
该算法可以帮助用户发现更多的有趣和相关的内容。
2. 基于内容的推荐算法基于内容的推荐算法主要通过分析用户的行为和偏好，并结合内容特征，为用户推荐与其兴趣相关的内容。
社交网络中的信息传播与影响力分析
社交网络中的信息传播与影响力分析社交网络的兴起使得人与人之间的联系变得更加紧密和频繁。
在社交网络中，人们可以分享自己的观点、经历和感受，互相交流、沟通和相互影响。
同时，社交网络中的信息传播也变得更加快速和广泛，影响力也变得更加重要。
因此，本文将对社交网络中的信息传播和影响力进行分析和探讨。
一、社交网络中的信息传播社交网络中的信息传播是指用户通过社交网络自发地发布信息或转发别人的信息，在网络上传播和扩散。
社交网络的信息传播有以下几个特点：1.速度快：信息传播的速度迅速，往往只需要短短的几分钟就可以传遍整个社交网络。
2.广度大：信息传播范围广泛，用户可以通过分享等方式将信息传播到自己的朋友圈，甚至更远的网络圈。
3.自主性强：社交网络中的信息传播完全由用户主动来完成，是一种自发性的行为。
4.覆盖广泛：社交网络可以覆盖各个年龄、职业、地区的用户，因此信息可以传达到很多不同的人群。
二、影响力分析社交网络中的影响力是指用户通过发布信息、分享和互动等方式，对其他用户产生的一种心理或行为上的影响。
社交网络的影响力主要体现在以下三个方面：1.情感影响力：在社交网络中，用户可以通过发表自己的情感和经历，引起其他用户的共鸣或关注，产生感情上的影响。
2.行为影响力：通过分享和转发等方式，用户可以引导其他用户进行某种行为或参与某种活动，从而产生行为上的影响。
3.思想影响力：社交网络是人们进行思想交流的平台，用户可以通过发布自己的观点和看法，影响其他用户的思想和态度。
三、社交网络中的信息传播和影响力的互动关系社交网络中的信息传播和影响力是相互关联的，信息的传播会直接或间接地影响到其他用户的心理和行为，形成影响力。
影响力也可以促进信息的传播，被感染的用户也会将信息传播给更多的用户。
在社交网络中，通过发挥影响力，人们可以塑造自己的形象和品牌，影响他人的看法和态度。
同时，信息的传播也可以促进人们的社交活动，增强与他人的交流和互动。
社交网络中的影响力分析与传播模型
社交网络中的影响力分析与传播模型社交网络在当今信息化时代具有巨大的影响力，人们可以通过社交媒体平台与世界各地的人进行交流和分享。
社交网络中的影响力成为研究的热点，学者们通过建立传播模型来分析社交网络中的影响力传播。
本文将探讨社交网络中的影响力分析与传播模型。
一、社交网络中影响力的概念与特征影响力是指一个个体或组织在社交网络中对其他个体或群体产生影响的能力。
社交网络中的影响力具有以下几个特征：1.1 多层次性社交网络中的影响力存在着多个层次，从个体到群体、从小范围到大范围的影响力逐渐扩散。
一个个体的行为和观点可以通过社交网络传播，影响到更多的人。
1.2 传染性在社交网络中，影响力往往具有传染性，一个个体的观点或行为可以通过网络上的连接传播给其他个体，形成舆论的共识或行为的模仿。
1.3 时效性社交网络中的影响力变化快速，一个个体的影响力可能在短时间内达到高峰，然后逐渐减弱或消失。
因此，分析影响力的时效性对于预测和干预社交网络中的影响传播具有重要意义。
二、社交网络中的影响力传播模型为了更好地理解社交网络中的影响力传播规律，学者们提出了不同的传播模型。
下面介绍几种常用的传播模型：2.1 独立级联模型（Independent Cascade Model）独立级联模型假设在传播过程中，每个个体接收到信息后，以一定概率将信息传播给其邻居节点。
这种模型适用于信息传播情景，通过确定传播概率和网络拓扑结构，可以预测影响力的传播范围和影响力大小。
2.2 线性阈值模型（Linear Threshold Model）线性阈值模型认为每个个体都有一个阈值，当其邻居节点中受到影响的数量超过该阈值时，该个体也会受到影响并传播信息。
这种模型适用于个体在接收信息时存在一定的抵抗力，需要达到一定的影响力水平才能被影响。
2.3 社群检测模型（Community Detection Model）社群检测模型通过识别社交网络中的社群结构，分析社群内外的联系和传播规律。
网络舆情的传播机制与影响力分析
网络舆情的传播机制与影响力分析随着互联网的快速发展和社交媒体的兴起，网络舆情已经成为社会各界关注的焦点。
网络舆情传播机制的研究对于了解和掌握舆情的形成与发展规律具有重要意义。
本文将从网络舆情的形成、传播机制以及其对社会的影响力进行分析，以期帮助读者更好地理解网络舆情的本质和特点。
一、网络舆情的形成网络舆情是指通过互联网和社交媒体等在线平台传播的公众关注度较高的事件、意见和言论。
网络舆情的形成主要包括以下几个因素：首先，互联网的高度普及和信息传递的迅猛发展为舆情的形成提供了条件。
人们可以通过网络随时随地获取信息，这使得舆情事件传播的速度得到了极大的提升。
其次，社交媒体的兴起使得公众可以通过各种方式表达自己的观点和情绪，形成集体行动，从而引发舆情事件的爆发。
再次，媒体的报道也对舆情的形成起到了重要的影响。
媒体的报道方式和立场会影响公众的认知和态度，进而激发舆情事件的爆发和传播。
二、网络舆情的传播机制网络舆情的传播机制是指网络舆情在互联网上的传播途径和方式。
现代社会的互联网传播极大地加快了舆情事件的传播速度和范围。
网络舆情传播机制主要包括以下几个方面：首先，社交媒体平台的兴起使得公众可以通过微博、微信等渠道快速传播信息，并与他人互动，形成洪流式的舆情事件传播。
其次，搜索引擎的普及和优化使得人们可以更容易地搜索到与舆情事件相关的信息，从而加速了舆情事件的传播。
再次，网络论坛和评论区的存在使得公众可以充分发表自己的评论和意见，形成舆论场，进一步推动舆情事件的传播。
另外，新闻媒体的报道也是网络舆情传播机制中的重要环节。
媒体的报道不仅能够引发公众的兴趣和关注度，还可以通过报道的内容和角度对舆情事件进行引导和影响。
三、网络舆情的影响力分析网络舆情的影响力是指舆情事件对社会各界的影响程度。
网络舆情的传播速度和范围较以往的舆情事件都有较大的提升，这使得网络舆情具有更强的影响力。
其主要表现在以下几个方面：首先，网络舆情可以迅速引发公众的关注和参与，形成集体行动，影响政府和企业的决策。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
每个人都有自己的网络影响力乐荐网络的miujia网络影响力分析工具通过分析社交网络的用户行为：如用户产生的内容、关注的人、与朋友互动的情况，构建用户的个人影响力档案。
通过档案你可以了解自己关注的领域和兴趣情况，更可以知道你在社交网络平台的表现。
μ指数分析主要参考的数据有：微博内容、活跃情况、是否已认证、粉丝数量/质量、转发数量/质量、被@的数量/质量、评论的数量/质量、相互关注比例、受众范围等等，通过一系列的算法计算出一个人的综合影响力指数。
1、什么是微博影响力衡量一个微博账号每天在微博江湖中影响力大小的数字，它可以通过您的发微博情况、被评论、转发的情况以及活跃粉丝的数量来综合评定一个账号的影响力大小。
也就是说，粉丝将不再是评价微博的唯一标准。
2、影响力是由那几种指标构成影响力由活跃度、传播力和覆盖度三大指标构成，这三项指标各自又有着极复杂、精密的科学算法。
其中，活跃度代表您每天主动发博、转发评论的有效条数；传播力与您的微博被转发、被评论的有效条数和有效人数相关；覆盖度的高低则取决于您微博的活跃粉丝数的多少。
3、影响力的等级影响力等级不是"粉丝数"说了算，而是告知你只有一个粉丝同样可以笑傲江湖。
根据每天影响力变化情况，影响力数值由高到低分为：皇冠、钻石、金牌、银牌和铜牌五个等级。
皇冠：影响力≥600钻石：影响力≥300且＜600金牌：影响力≥200且＜300银牌：影响力≥75且＜200铜牌：影响力＜754、如何提高你的影响力① 提高活跃度发布高质量博文吸引粉丝、积极转发评论、私信好友聊天提高活跃度a. 保证每天都登陆，且在线时间较长b. 每天都要发布高质量博文，来吸引粉丝与我们之间的互动，而转发和评论我们的博文c. 增加发博文的数量，每天都要发布一定量的博文，可按照自己帐号本身的定位自行制定发布博文的数量d. 对自己关注的或者是有质量的回复的博文，我们要主动的进行转发与评论，要增加帐号本身与粉丝之间的互动，例如说对某个热点，在发布微博后，会引起众微博粉丝的共鸣，我们可以从回复当中筛选出一些有质量的博文进行回复，加强与粉丝之间的互动。
② 加强传播力每篇博文平均被转发、被评论的次数和人数越多，证明你的传播力越强，也就是说你所发布的博文一定要能引起粉丝的互动，让更多的人来参与到博文的讨论当中。
a. 多发一些精彩、原创的博文，原创的博文最吸引人，同时根据自己微博的定位多发有趣的图片和视频，因为文字与图片和视频相结合的方式最能吸引人。
b.积极参与当前热点话题的讨论当中，对热门话题发表自己的观点和见解，让粉丝认可，以达到博文被转发、被评论的效果。
c. 发微博时可以多@几个相关的人，这样会得到他们的回复或转发，间接地增加微博被更多人看到的机率。
③ 提升覆盖度当天登录的粉丝数和你有互动行为的粉丝数越多，你的覆盖度就越高，覆盖度和帐号的粉丝有一定的关系，但要求是当天有登录并且和你有互动行为的粉丝，这样才能有效的提升你微博账号的覆盖度。
5、影响力数值是变化的。
影响力是一个动态变化的数字，每天都会进行一次数据计算。
由于影响力的计算十分客观且复杂，需要较长的计算周期，所以我们会在当天来完成前一天数据的计算，并在稍晚些时候展示最新榜单数据。
6、长期的影响力分析这个要看影响力趋势图，影响力趋势为你展示半个月中每日的影响力数值，并呈现影响力数值具体的3个构成指标：活跃度、传播力和覆盖度，让你更直观地了解自己账号的运营情况。
miujia网络影响力作者为@SocialBeta内容贡献者@曹宇Charlie 。
第一部分关于定位的问题大多数我们所了解的社会化网络，都是从一个相对较小的起点发展起来的。
有时候，我们常把一个有特色的起点，看做是这个社交网络的初始定位（初始定位，与后来发展壮大后的定位，应区别看待）。
既然是定位，我们知道它指的是差异化的问题，也就是，我们如何找到一个与众不同的点，来吸引第一批铁杆用户，并依靠这第一批用户的自发传播来达到引爆的目的。
当然，上面所说的，只是一个社交网络方面的创业公司可能需要走的发展路径。
走过这个路径的公司有很多，也有一些现在已经成了巨无霸，但他们是从零开始的。
比如Myspace、Facebook 以及Twitter和Path等，他们在初期，都有与众不同的网站定位。
然而，并非所有的社交网络的起点都如此。
有些社交网络，并不是创业公司做的，他们早就有雄厚的用户基础，所以起点对它们来说要容易一些，而模式也不一定是他们创新的，大多数时候，他们对新出现的一些让人惊艳的模式进行增减或修补，就达到了引爆的目的。
比如腾讯和新浪的微博（初始阶段Copy了Twitter），还有Google+（它应该借鉴了Twitter和Path的很多东西，后面会提到）。
他们实际并不是从零开始的。
所以，做一个社交网络方面的创业公司，真的是很难。
一方面，你的确要有一个非常牛叉的、具有引爆潜力的初始定位，另一方面，就算你定位成功，开始引爆了，还有那些大公司在后面虎视眈眈，Copy你是没商量的。
定位从来都是一个最大的难题。
可能，在我们的脑海中，经常会出现一些关于社交网络的绝佳点子，但即使是一个好点子，也很难构成一个社交系统的核心定位。
这时候，我们需要彻底了解一下社交网络的实质是什么，以及，我们需要一些分析工具与框架，来界定、比较并验证我们的想法，来确定这个想法，是否能成为一个合理并实用的网站定位。
第二部分关于社交网络的本质关于社交网络方面的文章很多，每个作者，大多有自己擅长的角度，但很多时候，这些角度对一个社交网络的研究者或创业者来说是零散的、割裂的，甚至模糊的，这难以给大家一个系统的视角来观察之，所以，我们首先需要回归到社交网络的本质。
总结一个社交网络所涉及的各个方面的因素，它的实质，应该是由人际关系网络，以及在这个关系网络上流动的信息所构成一个开放系统。
明确这个系统很重要，这样，在我们的脑海中，会形成一幅关于社交网络的关系与信息的图画，关系是基础，它直接或间接地影响了信息的流向。
这是建立系统视角以及构建分析框架的首要。
我们试图构建一个系统框架的原因在于，只有在系统的视角下，我们才能摸清一个社交网站的内部脉络，才能区分系统内部的关系强度、关系模式，以及信息是如何在关系网络中传播的，并了解在不同的关系框架下，不同的信息是否有不同的传播与反馈方式，以及不同关系框架下信息不同的覆盖半径，这对我们看一个网站的初期定位，是十分关键的，其实，构建系统框架本身并不是目的，通过它来确定什么样的关系框架与信息传递的组合才是关键，不同的组合，决定了对系统需要设定不同的控制方式，而对用户来说，他是在你设定的控制方式中，去实现他的社交之旅的。
比如，Facebook在初期，是以同学这种强关系为核心的，强关系是小圈子，所以它只能通过跨圈子的交叉人物来实现信息的广泛传播，这决定了，用户所发的信息必将是通过递进的方式传播的，这和微博的传播不同，微博是弱关系基础之上的泛圈子，微博上的信息传播可能更直接，覆盖面也更大，传播路径有时也更短，之所以有这种区别，就是因为他们使用了不同的方式来实现对关系及信息的控制。
下面我们分别看看关系与信息这两个构成社交网络的最重要的维度。
先说说关系。
一个社交网站，是可以满足人们不同的关系需求的。
人们对关系的需求，主要表现在建立（建立新关系）和维护（维持老关系）这两个方面。
另外，我们还可以通过划分关系强度，来了解不同的网站上，它们的关系是如何的。
关系强度，简单划分的话，可以分成无、弱、强三种。
一个用户，在一个社交网站上，对他来说，大多数别的用户，都是与他无关系的（划分无关系是因为，它是形成弱关系甚至强关系的基础），有少部分，是与他有弱关系的，只有更少的部分，才是强关系的。
这是通常的情况。
但一个社交网站，在考虑初始定位时，需要知道，你需要建立什么样的关系纽带？你究竟是要建一个基于弱关系的网站，还是基于强关系的，还是干脆两者都要。
这里可能的区别是，起点的范围越窄，越能吸引第一批用户（实际是细分的用户群），如果你把关系范围一下子就定位到全部关系，那你最好是有腾讯那样雄厚的用户基础。
再说说信息。
用户对信息的需求，是相当复杂的。
我们前面说过，当关系框架确定后，信息传播的方式，基本也会确定。
尤其关于信息的开放度问题（我在上一篇博客中提到过），不同的关系框架，可能决定不同的信息开放度，比如弱关系网络，一般信息开放度高，它会偏公共信息，而强关系网络则相反。
关系框架，在某些方面，还决定了信息的流向。
然而，对于信息，还有另一方面的问题需要考虑，比如信息的内容分类，也就是社交网络是否可以垂直发展的问题。
信息可以有无数的分类，一个社交网站，在初期，可以确定一个垂直的信息分类来做，比如，我只是基于购物分享来做，也可以基于几个信息分类来做，比如像Linkedin，它基于白领一族、行业交流、求职等几个方面的信息，甚至，你还可以干脆不对信息分类，用户爱说什么说什么，比如G+，还有问答社区Quara，这是做全信息。
总之，当我们以关系和信息来构建一个系统分析框架时，我们对社交网络，就可以有一个比较全面的认识。
我们可以通过这个系统分析框架，来分析目前已有的那些社交网站的特点及内部结构，我们还可以通过这个框架来分析我们想要建立的那个社交网站的初始定位，尤其是找到差异化的方向，而我们最终需要理解的是，一个社交网站，它内部的关系与信息的组合，是可以千变万化的，也就是，我们应该了解，社交网站，可以是多姿多彩的，并非只有目前你能看到的这几个大类。
如果，你现在想对社交网站进行创新，你就应该清楚，在这个领域，还是有很大的空间的，我们现在提出的分析框架，就也许能给你提供一些新的思考方法。
第三部分三个关系分析工具“关系强度”分析工具：分析一个社交网络时，可能首先要看的，就是这个社交网站内用户的关系强度如何。
这里关系强度指用户间的关系是偏虚拟（弱），还是偏现实（强），强度主要通过关系间的交往频率和隐私暴露程度来衡量。
看例图，Twitter以信息流为核心，关系较偏虚拟，其网络内的用户间可以随意关注，所以关系是偏弱的，但也有部分强关系（老朋友）存在，但强关系至少在初期是不会超过弱关系的。
Facebook以同学、朋友为主要关系，是现实关系，又是双向对等的，所以是强关系为主，弱关系在这里没有被强力支持。
Google+以圈子来区分关系，强关系和弱关系，可以并存，用户可以把不同关系放在不同的圈子中去管理。
Path内，只有强关系，并且它的People是限定人数的，并以此保证关系的强度。
例图表明了，不同的社交网站，其内部的关系强度，是有所不同，并各有侧重的。
识别社交网络关系强度的重要性在于，它是一个社交网站的基础，其他的大多数影响社交网站的因素，都要受关系强度的影响，如果，你想设计一个社交网站，那么最好，你要先想清楚，至少在初始阶段，你的网站的关系强度将是如何的。