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社会化学习ppt课件
什么是社会化学习???
这里提到的社会化学习，是指在互联网进入Web2.0 时代后，人们可以借助过Web2.0（技术、服务、平 台……，及人之间的分享、交流、协作……）去进行 网络生存（2.0生存）。
什么是社会化学习???
随着社会化学习在企业内的应用加温，美国培训与发展协 会于2010年底开始对企业内负责员工学习与发展的人员， 针对其所必须具备的胜任力模型进行调研与更新，于最近 提出了在web2.0时代一项新的必备的胜任力，也就是社 会化学习的能力。
无意识的不 胜任
不知不觉的 胜任
时间
什么是社会化学习???
社会学习理论（Social Learning Theory）是美国心 理学家阿尔波特·班杜拉（Albert Bandura）提出的心理 社会心理学基础理论，这一理论源于行为主义学派的强化 学习理论——即学习，本质上说是受到积极强化、消极强 化、无强化、惩罚的影响，而改变了行为的发生概率。例 如，小孩说真话，就得到了糖果奖励，以后他就会更多说 真话；小孩说谎话，得到了糖果，以后他就会更多地说谎 话
除了这些针对外部客户的应用之外，企业也开始将 社会化工具应用在内部客户——员工，借由社会化学 习，搭建非正式学习的体系，加速企业内部知识传递 的速度。
什么是社会化学习???
社会化学习不是一种抽象概念，而是一种行动能力
社会化学习作为一种学习行为，会经历以下几种过程：
努 力
有意识的 胜任
有意识的不 胜任
除了应用在销售之外，戴尔也搭建了思想风暴平台， 透过社会化媒体聆听客户需求，收集产品建议，透过分享 与学习，将最新的技术和解决方案回馈给客户。
典型案例
戴尔应用社会化媒体联结了超过350万名客户，有 近62个国家和地区的超过9万名客户在上对产 品进行打分和评价，超过1.5万个客户想法被集中起来， 超过400个想法最终付诸实施，而在思想风暴平台上的 客户想法被宣传了超过75万次之多。
社会网络分析法——详细讲解
点的中心度
整体图的 中心度
中心度测量的是个体在整个网络中的权力 中心势测量的是一个图在多大程度上围绕某个 或某些特殊点建构起来。
2021/3/24
授课：XXX
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4. 中心性和影响力
思路：
首先给出一个点的各种“绝对中心度”的表达 式；然后为了比较来自不同图的点的中心度， 需要给出“相对中心度”指数，即“标准化” 的绝对中心度指数；最后给出一个图在整体上 的中心势指数。
社会网络分析法
2021/3/24
授课：XXX
1
1. 社会网络分析简介
什么是社会网络？
“社会网络”指的是作为节点的社 会行动者（social actor）及其间的 关系的集合。也可以说，一个社会 网络是由多个点（社会行动者）和 各点之间的连线（行动者之间的关 系）组成的集合。用点和线来表达 网络，这是社会网络的形式化界定。
数据输入形式之一：直接录入矩阵
2021/3/24
授课：XXX
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Edit Text File
数据输入形式：编辑文本文件创建 UCINET数据
2021/3/24
授课：XXX
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Display Ucinet Dataset
2021/3/24
授课：XXX
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Export Network to Mage
2021/3/24
授课：XXX
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3. 网络规模和网络密度分 析
整体网的密度
假设网络中有n个行动者，其中包含的实际关系数为m
当整体网是无向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)/2，则其网络密度为：m/(n(n1)/2) 当整体网是有向关系网时，其中包含的关系总数在理论 上的最大可能值是n(n-1)，则其网络密度为：m/(n(n-1))
运用社会系统研究方法
运用社会系统研究方法社会系统研究方法对于深入理解和解决社会问题具有重要作用。
该方法通过分析社会系统的互动关系、结构和动态，揭示社会现象的本质以及其背后的原因和机制。
本文将介绍社会系统研究方法的基本原理、常用技术以及其在解决社会问题上的应用。
一、社会系统研究方法的基本原理社会系统研究方法基于系统论和交互主义理论，强调社会现象的整体性和复杂性。
它认为社会是由各种相互作用的元素组成的系统，这些元素之间的相互作用会导致系统的结构和性质发生变化。
该方法通过研究系统内部和外部的互动关系，揭示社会现象的内在规律和演化过程。
二、社会系统研究方法的常用技术1. 网络分析：通过构建社会网络图，分析个体之间的关系和网络结构的特征，揭示信息传播、合作行为和影响力传播等社会现象的机制。
2. 实证研究：基于大量的数据和统计分析方法，研究社会现象的规律和变化趋势，为社会政策的制定和决策提供依据。
3. 代理模型：建立数学或计算模型，通过模拟和实验研究社会现象的动态演化，揭示元素之间的相互作用和系统的稳定性。
三、社会系统研究方法在解决社会问题上的应用1. 社会网络分析在犯罪预防中的应用：通过分析犯罪网络的结构和成员之间的联系，及时发现和打击犯罪团伙，有效预防犯罪的发生。
2. 实证研究在教育政策制定中的应用：收集和分析学生的学习成绩、家庭背景等数据，揭示影响学生学业成绩的关键因素，为制定教育政策提供科学依据。
3. 代理模型在交通规划中的应用：建立交通流量模型，研究不同交通规划方案对交通流量和拥堵情况的影响，优化城市交通系统的运行效率。
总结：社会系统研究方法是一种揭示社会现象本质和解决社会问题的重要方法。
通过网络分析、实证研究和代理模型等技术手段，可以揭示社会系统的结构和动态，预测和解决社会问题。
在犯罪预防、教育政策制定和交通规划等领域，社会系统研究方法已经得到了广泛的应用和推广。
未来，随着数据的积累和计算能力的提高，社会系统研究方法将在更多领域发挥其重要作用。
数学社会化学习发现问题的过程
数学社会化学习数学课堂中的社会化学习，就是学生基于学习小组开展的致力于数学素养与社会化素养协同发展的交往式数学学习。
教学课堂中社会化学习的主体是学生，场景基于学习小组，核心目标是促进学生数学素养与社会化素养的协同发展。
社会化学习的“准备期”这一环节既可以放在课前，以前置性学习任务为载体，也可以放在课内，利用课堂学习的起始时间，组织学生独立进行。
没有学生充分的独立思考，社会化学习很难实现个体间思维与观念的共享、共赢。
这一环节是社会化学习的重要前提，也是社会化学习有效开展的必要条件。
教师精心设计的学习单，也就是我们常常提及的“学习地图”，是学生独立研究的关键性材料。
我们在保留当下主流的学习单、任务单、研究单、导学单的基本要素（即学习素材的呈现、学习路径的规划、关键性作业的布置等）的基础上，提出了几条重要的原则。
首先，必须把学习目标写入学习单。
这里的学习目标，须以学习者的立场书写，要以学生一眼就能看懂的通俗文字阐述，并且在学生独立完成学习单、组内共享学习成果、学生自评或团队互评的过程中，发挥无可替代的作用，是学生启动新任务学习、评价任务完成情况、反思和调整学习的重要因素。
其次，学习单中的学习路径规划，要比当下的任务单略为封闭。
当下的学习单，强调学生探索与研究的开放性，会创造足够开放的探究和充分个性化的表达空间。
考虑到“团队共学”环节，学生将要在长达２０分钟左右的时间内，在“无教师在场”的情况下，完全依靠“学习地图”的导引，在团队成员的帮助、支持、协作下完成核心任务的交流、分享和建构，因而，相对更精准、更清晰，甚至略显封闭的学习路径，就是一种不得已而为之的让步和妥协。
社会化学习的“展开期”数学课堂中社会化学习的四个环节，哪一个最具挑战？无疑是团队共学。
首先，是确认目标。
教师需要围绕学习单，带领学生再一次细致梳理和确认本课的学习目标，以保证“团队共学”能够在学习目标的导引下自主、有效、有序地展开；学生也能够在目标的参照下，有效反思自己的学习情况，以便及时做出调整和优化。
社会学习探索人类社会
社会学习探索人类社会社会学习是人类学习和适应社会环境的重要过程。
它涉及了个体从社会环境中获取知识、价值观和行为规范的过程。
本文将探讨社会学习的概念、影响因素以及其在人类社会中的作用。
一、社会学习的概念社会学习是一种通过观察、模仿和与他人互动的方式来获得知识和技能的过程。
与传统的课堂教育不同，社会学习强调个体通过与他人的社会交往中获得知识和经验。
社会学习理论由心理学家阿尔伯特·班杜拉（Albert Bandura）提出，他认为个体通过观察模仿符合社会期望的行为来学习。
二、社会学习的影响因素1. 观察者的认知能力和情感状态：观察者的认知能力和情感状态会直接影响其对观察对象的模仿和学习效果。
认知能力越高、情感状态越积极，社会学习效果就越好。
2. 观察对象的特征和行为结果：观察对象的特征包括其权威性、魅力和相似性等，这些特征会影响观察者对其行为的模仿。
行为结果也是影响社会学习的重要因素，如果观察对象的行为获得了正面结果，观察者更有可能模仿这种行为。
3. 社会环境：社会环境对社会学习起着决定性的作用。
家庭、学校、工作场所等社会环境中的观察对象和行为规范会对个体的社会学习产生影响。
三、社会学习在人类社会中的作用社会学习在人类社会中起着重要的作用，具体表现在以下几个方面：1. 价值观和行为规范的传递：社会学习使得个体能够从他人获取到社会价值观和行为规范。
通过观察和模仿身边的他人，个体能够了解到何种行为被社会认同，从而形成自己的行为准则。
2. 社会身份的建立：社会学习帮助个体在社会中建立自己的身份和角色。
通过观察和模仿成功的他人，个体能够学习到适应社会的行为和技能，从而在社交场合中能够更好地融入和表达自己。
3. 知识和技能的获取：社会学习不仅涉及到价值观和行为规范的传递，还包括知识和技能的获取。
个体可以通过观察和模仿他人的技能和行为，快速学习和掌握这些技能，提高自己的能力水平。
4. 群体认同感的形成：社会学习有助于个体与群体建立联系和认同感。
社会化与社会成就
社会化与社会成就近年来，社会化成为了一个全球范围内的热门话题。
社会化是指个体获得社会习俗、价值观和行为规范的过程，是人类发展的必然趋势。
社会化的过程涉及到个体和社会之间的相互作用和互动，不仅仅是个人认识到自己在社会中的位置，更重要的是通过社会交往获得成就。
首先，社会化可以帮助个体获得更多的社会成就。
社会成就是指个体在社会交往和活动中所取得的认可和成功。
当一个个体融入社会并与他人进行积极互动时，他们会逐渐获得自己在社会中的地位和角色，并通过努力和成果获得他人的认可和赞赏。
例如，一个人通过参加社会团体和社区活动，积极参与公益事业，展示自己的才能和能力，就有可能获得社会的肯定和成功。
其次，社会化还可以促进社会成就的多样性。
通过社会化，个体可以从他人那里学习和接受不同的观点和经验，进而影响自己的思维和行为方式。
这种多样性的影响和交流可以激发个体创造性思维和行动的动力，促进社会的创新和进步。
例如，社会网络的兴起为个体提供了更广阔的交流平台，不同行业、不同领域的人们可以通过社交媒体分享自己的见解和经验，从而推动社会的多元化和发展。
此外，社会化还能够培养个体的社交技能和人际关系，从而为其取得更大的社会成就提供帮助。
社交技能是指个体在社交互动中所展示出来的交流、表达和协商等方面的能力。
通过社会化，个体可以积累和提升自己的社交技能，使其在社会交往中更加得心应手。
与此同时，社会化还帮助培养个体的人际关系，建立起与他人的信任和合作关系。
这些人际关系在个体追求社会成就的过程中至关重要，他们不仅可以为个体提供资源和支持，还可以成为个体成就的源泉。
然而，尽管社会化对个体的社会成就有着积极的影响，但是在现代社会中，社会化也面临一些新的挑战。
随着科技的进步和社交媒体的普及，个体在社会化过程中面临着信息的过载和信息的选择困难。
个体容易受到来自社交媒体的舆论压力和社会标准的引导，导致其在社会交往中追逐虚荣和表面的成就，而忽视了真正对个体有价值的成就。
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爱好等方面的差别。
❖ 2.代差（代沟）的客观性 ❖ ①它反映的是两代人在社会化个阶段上的差异； ❖ ②是新一代人的文化扬弃。 ❖ 3.信息时代的代差（代沟）问题 ❖ 也称为“网沟”，即信息能力的反哺。
作业：案例分析
案例一
患者不满治疗建议 刀捅医生自杀未遂
凶手李某，94年出生，白，瘦，有一 些痣，嘴上绒毛未褪。 幼时母亲离开、父亲死缓，患有强制性 脊柱炎及肺结核。靠爷爷照顾，爷爷患 有癌症。
❖ “自我”也称为自我观念和自我意识，是个体关于 “我是谁”的看法与判断。
❖ 库利认为，自我是社会的产物，每个人的自我观念， 其实是他人这面镜子的反射。
❖ “镜中我”不是我们实际的样子，也不是别人对我们 的真实看法和评价，它是指我们对于别人如何看待和 评价我们的理解和解释。
”镜中我“包含三个过程
表现
5、皮亚杰的认知发展阶段理论
❖ 认知发展的四个阶段 ❖ 1、感觉运动阶段（从出生到2岁） ❖ 2、前运算阶段（2-7岁） ❖ 3、具体运算阶段（7-12岁） ❖ 4、形式运算阶段（12岁以后）
第四节 社会化过程中的问题
一、早期社会化的困境 ❖ 1.早期社会化的概念 ❖ 是从幼儿到青少年时期的社会化阶段。 ❖ 2.早期社会化的特点 ❖ ①社会化主体的不成熟性。 ❖ ②社会化执行者的多样性。 ❖ 3.早期社会化所需要的条件 ❖ ①相对稳定和统一的社会规范和价值标准。 ❖ ②令人敬佩和信服的社会权威形象。
社会计算
特邀编辑 刘 挺哈尔滨工业大学社会计算关键词：社会计算 计算社会科学互联网是机器的互联，万维网（Web ）是信息的互联，物联网是物的互联，社会网络是人的互联。
20世纪90年代是PC 互联网的时代，21世纪第一个十年是万维网的时代，第二个十年将是物联网和社会网络的时代。
互联网提供硬件基础，万维网提供信息基础，在互联网和万维网的支撑下，物联网和社会网络分头发展，又相互交叉融合，实现“人、机、物和信息”的和谐共生。
在社会网络环境中，广大用户主动“贡献”内容，或分享数据，每天都有大量的社会行为数据被保存在网络空间中，这为我们观测社会创造了前所未有的条件。
正如20世纪50年代大规模人类语言数据催生了计算语言学，20世纪80年代末大规模基因图谱数据催生了生物信息学，如今海量的社会数据催生了社会计算这门新兴的学科。
社会计算（Social Computing ）是计算技术与社会科学相结合的交叉学科，它研究利用计算技术帮助人们认识社会规律、相互沟通与协作，以及利用群体智慧解决问题的原理和方法。
社会计算包括三方面的研究内容：计算社会科学（Computational Social Science ）、社会计算应用（Social Computing Application ）和群体智慧（Col-lective Intelligence ）。
计算社会科学研究如何利用计算技术揭示社会运行的规律与趋势；社会计算应用研究如何利用计算系统帮助人们沟通与协作；群体智慧研究如何在机器的辅助下以人类群体协作的方式解决问题。
计算社会科学和社会计算应用都是面向社会的，前者属于科学层面，后者属于技术层面，群体智慧不是面向社会的，而是基于社会的，它是一种全新的基于人脑互联的计算模式。
社会计算将为人类认清社会的本质规律提供革命性的研究工具，它的巨大价值将会逐步显露出来，今天只是个开始。
本期专题一共有5篇文章，内容覆盖了社会计算的多个主要方向，试图立体交叉、深入浅出地介绍社会计算当前研究动态，描绘未来发展趋势。
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同时，网络社会的虚拟性、用户匿名性、信息海量性、事件发展复杂性为虚拟数字社会的管理带来极大的挑战。
特别是我国现处在经济转轨时期，各种事件频发，加强虚拟社会管理成为我国政府和社会管理的当务之急。
基于上述分析，社会计算出现的背景可以归纳为两方面，一是以用户为中心的Web2.0的思想得到广泛推广，逐渐产生了从个体行为到群体智能的社会化思维模式；二是许多虚拟社会网络的出现逐步形成了一种新型的数字化社会形态。
概念框架社会计算作为一个新兴的跨学科研究领域，目前还没有一个公认的定义。
但也许我们可以从社会计算出现的背景去剖析它的概念。
基于这个认识，社会计算实际上可以简单地概括为“用社会化方法计算社会”，具体包含两层意思，即“为社会计算”和“用社会化方法计算”。
如图2所示。
“为社会计算”反映了社会计算研究与服务的对象是社会，包括虚拟网络和现实社会，以及从中抽象出来的人工社会。
从这个角度来说，通过信息技术方法对社会数字轨迹进行分析，了解社会已经发生、正在发生、将要发生的事情，准确地了解社会的动态特征和运行规律，预测政策实施的可行性，为虚拟网络社会的科学管理和政府决策提供参考。
“社会化方法”是一种以草根用户为中心、引言随着互联网的迅猛发展，特别是Web2.0理念的逐渐深入，越来越多的虚拟社会网络出现了，如微博（Twitter 、新浪微博）、社交网（Facebook 、人人网）、社会标注系统（Delicious 、Flickr ）、论坛（BBS ）、维基（Wiki ）等，这些虚拟社会网络聚集了大量用户。
据2010年2月资料显示，全球最大的社会网络Facebook 注册的用户已达4亿多，成为排在中国和印度之后的全球人口第三大社会[1]，如图1所示。
虚拟社会网络已经成为一种新形态的数字社会[2]。
虚拟社会网络不但聚集了大量的用户，而且用户参与网络活动的深度和广度都得到了空前的提高。
网络用户不再仅是信息浏览和接受者，也是互联网信息资源的提供和传播者。
虚拟网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。
这种由大众创造的社会媒体（social media ）详细地记录了用户的思想和行为轨迹，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能。
用社会化方法计算社会关键词：社会计算 Web2.0 社会网络 概念框架孟小峰 余 力中国人民大学图1 Facebook 成为全球第三大社会依靠草根用户的用户化方法，一种协同和群体智能的方法，也是一种从个体到整体，从微观到宏观的思维模式。
许多事件都是由无数网民“你一言我一语”和微不足道的微观行为最终发展成为一个重大的社会事件或浩大的工程。
如维基百科就是由无数网民微不足道的努力而完成的巨大的百科全书，靠少数专家是无法完成的。
从这个角度来讲，社会计算是一种群体智能的计算模式。
下面分别从对象视角和方法视角两个方面简述社会计算的内涵。
从对象的视角：为社会计算对象的视角表明，社会计算的研究对象是社会，包括现实的物理社会和虚拟的网络社会。
前者主要指传统意义上的社会，如某个国家或地区；后者主要指基于万维网的虚拟网络社区。
从广义上来讲，整个互联网就是一个虚拟网络，但从狭义上来讲，虚拟网络主要指基于Web2.0的，强调以用户为中心的虚拟社区，如Facebook 、Twitter 等虚拟网络。
但需要指出的是，尽管从社会形态可以分为现实物理社会和虚拟网络社会，但两者又是紧密相关的。
虚拟网络社会是对现实物理社会的反映，研究虚拟网络社会的最终目的还是为现实物理社会的管理服务。
从本质上来讲，社会是人的社会，人是社会的人，社会是由若干个体人组成的一个系统。
所以，从对象的视角来看，社会计算又包含两个层面的内容，即宏观社会层面和微观用户层面。
在宏观社会层面，社会计算的主要任务是通过对社会网络舆情的分析[3]，回答“发生了什么事？大家对这些事观点是什么？将会怎么发展？如何引导和控制？”。
在这个层面，研究的主要问题包括以下几点。
网络舆情搜集 网络舆情信息的收集是舆情分析的前提[4]。
目前舆情收集的方法主要分为两类，即基于内容分析的方法和基于网络计量法。
前者主要通过对网页文本内容进行分析，具体实施上可以基于某一特定事件或话题上搜索公众的观点和看法，或基于某个人或组织搜索其对相关事件或话题的观点或看法。
网络计量法就是将收集到的各种数据信息进行科学统计、分析、总结出一般规律，是一种基于对网络信息外在量的分析方法，包括利用链接分析法确定网络舆情的来源与走向；利用统计分析法收集各种网络舆情数据，如网站访问量、访问者的特征及其度量、网民的分布情况等；利用图论分析法研究网络链接以分析网络舆情的变化趋势。
舆情观点分析 舆情观点分析主要研究网民对各种事件的看法[5]，包括观点分类及倾向性分析。
观点分类是把观点文本信息进行分类的问题，倾向性分析是对用户观点所要表达话题事件的立场、观点和态度进行分析，分析出观点表达者对于话题事件的态度是积极的、赞同的，还是消极的、反对的，或者是中立的。
观点倾向性分析常采用语料的方法，通过人工建立语料库，赋予语料库中的每种模式一个语义倾向性值，然后遍历语料库，分析其是否与待分析文本匹配，并累加所有匹配模式对应的倾向性值，把累加的倾向性值作为整个文本的倾向性。
倾向性分析的核心是判断词汇的倾向性，一般先要抽取文本中能够体现主观色彩的情感词，然后对抽取出来的情感词进行倾向性判断。
舆情演化分析 舆情演化分析主要研究话题或事件是如何演化发展的[6]，包括话题热度和事情演图2 社会计算的概念模型For：社会系统By：社会化方法计算（物理＋虚拟）（协同的方法）管理分析化。
话题热度主要指话题受社会公众的关注程度。
从社会学角度来看，舆情话题的产生与群体行为的选择、社会大众的关注有密切关系。
因此，网络舆情话题的热度要重点考虑用户的关注度。
最简单的方法就是基于话题报道频率来反映话题关注度。
舆情的演化过程相当复杂，既是话题的动态变化过程，又是话题多维属性的动态变化过程。
许多研究在语言模型中嵌入时间变量来研究话题的演变。
实质上，舆情演化是一个复杂的动态网络，基于动态网络模型来研究互联网舆情的演化，不仅能够帮助人们观察和理解舆情演化的动态过程，还可以揭示出舆情演化的微观结构和演化机理。
从微观用户层面来讲，社会计算主要关注的是如何促进用户与用户的交互，以及通过用户交互表现出来的用户社会影响分析。
用户交互研究无论是Web2.0还是Facebook，Twitter等虚拟社会网络系统，其最大的特点就是强调用户与用户间的交互，实现的是人与人的互联。
如何促进人与人的交互是社会计算研究的另一重要内容。
笔者认为，随着Web2.0理念的深入，交互的重点已经从传统的人-机交互（HCI）转化为人-人交互（HHI）。
传统人-机交互强调的是通过设计人员对系统形式和功能的控制来优化软件应用及界面以增加系统的友好性。
而人-人交互更注重如何实现人与人互联，信息交换与知识共享。
在不同的应用领域，人-人交互的模式不同，如在微博中，交互方式包括跟贴、回复、粉丝等，在人际关系网中，人-人交互一般显性表现为加某某为好友。
目前有少数学者从信息系统行为角度对社会网络信息交互模式[7]的基于web2.0 的信息生成模式、Web2.0环境下知识共享问题进行研究。
用户影响分析通过用户间的交互（回复、跟贴、加为好友等），用户与用户间形成一定的影响关系，并会逐步形成社会网络中的影响力[8]。
用户影响力分析主要研究如何基于用户的交互活动水平（activity level）来研究用户与用户是如何影响的，以及用户在社会网络中的影响力大小。
具体来讲，影响分析包括影响关系分析和影响力分析。
影响关系是如何刻划两用户间的影响关系，影响力分析主要度量用户在社会网络中的重要程度。
有不少学者基于博客论坛行为（提交、评论等），采用Web挖掘的方法和语义分析的方法研究博客论坛用户的影响力。
从模型来讲，度量用户影响力通常表现为寻找最重要的节点，目前主要有两类：第一类是基于最小路径（geodesic path）的方法，如距离中心（closeness centrality）、图中心（graph central-ity）、中介中心度（betweenness centrality）等；第二类是基于拓扑结构的方法，包括基于马尔科夫的方法（如PageRank算法、HITS模型）、度中心（degree centrality）的方法、基于路径的方法（如α-centrality，SenderRank等）。
从方法的视角：用社会化方法计算所谓“社会化方法”就是用户协同工作的方法，就是Web2.0的模式。
从这个角度来讲，社会计算是一种计算模式。
随着大量社会网络的产生，以Web2.0思想为核心的社会计算模式正逐步应用到诸多领域，如在个性化推荐、资源分类、电子商务、市场营销等，并相应地产生了许多全新的标志性研究方向，如社会（或协同）推荐、大众分类、社会商务、病毒营销，如表1所示。
协同推荐协同推荐（social/collaborative rec-ommendation）是目前个性化推荐中最重要的方法[9]，其基本思想是，具有相似兴趣爱好的用户会对同一商品表现出相似的偏好。
根据此思想，要对用户进行推荐，先要确定其邻居（相似）用户，然后再综述其邻居的偏好。
所以对某一用户的推荐，实际是取决于其他用户的偏好，用户与用户之间形成一种自助式、协同式的社会推荐模式。
相反，传统推荐方法大多是基于内容的，首先需要对用户和候选推荐对象分别进行建模表示，然后把用户与产品进行匹配。
也就是说，对某一用户的推荐，不需要参考其他用户的偏好信息。
大众分类随着知识与信息的交叉，传统的基于固定分类目录的方法难以满足爆炸式信息增长的需要。
大众分类（folksonomy）打破了传统目录分类的界限，资源目录的分类不再固定，而是由广大用户决定[10]。
大量用户使用标签（tag）对资源对象（如网页、文献、图片、视频、音乐等）进行标注（tagging），且由于用户标注时可以参考其他用户的标注，所以这种标注是一种协同的方式进行的。
用户的协同标注形成一种对资源对象的自动分类，这种分类模式需要大量用户的参与（标注），具有很强的社会性，是社会计算模式在资源分类中的应用。
社会商务社会商务（social commerce）是近年来出现的一种商务模式[11]，是社会计算模式在电子商务中的应用。
尽管目前还没有形成对社会商务公认的概念，但对社会商务有一个基本共识，即社会商务是更加突出和强调以用户为中心的理论，用户不仅是一个购买者，还需要参与商务活动，如产品设计、产品定价、产品购买、售后服务等各环节。
可以认为，在某种意义上凡是能体现用户参与商务活动的都属于社会商务。
典型的社会商务模式如团购，拍卖（Penny Auction）等。