基于微博影响力的评价模型
摘要
本文研究的是微博用户和微博的影响力，以及最大好友圈和消息最佳发布问题。
对于问题一，首先，我们查阅相关文献，基于已给数据将用户粉丝数量，用户和粉丝的活跃度，粉丝的专注度作为我们评价微博用户影响力的指标。根据这些指标，我们对题目所给表格中的数据进行统计，将得到的结果作为各个用户在各指标下得到的分数。然后，我们建立了熵权模型，将这些数据进行标准化处理，对各个指标的权重进行了计算，分别得到了在不同人数的微博环境下各指标在评价用户影响力时所占权重。最后，将各指标下分数与权重相乘，再将各个用户的所有指标分数求和得到最终用户影响力评分。将其排序筛选后，得到影响力最大的十个大V编号。
对于问题二，首先，在问题一所建立模型的基础上，我们确立了将微博被转发次数和转发人的影响力作为我们评价微博影响力的指标。然后，我们统计了各条微博在各指标下的数据。其次，我们利用熵权模型将数据标准化处理，并求出了这两个指标在评价微博影响力时所占权重。最后，我们将各微博各指标下分数与权重相乘，并将所有指标分数求和得到最终微博影响力评分。将其排序筛选后，得到影响力最大的十条微博消息。
对于问题三，首先，我们根据题目对于好友圈的定义，将M={(i，j)}定义为关注情况矩阵，即第j用户关注第i用户的情况。进而将多人相互关注的关系用函数关系式表达出来，将所有符合条件的用户编号写入矩阵E中。然后，先通过对符合两两关注情况的用户进行筛选，再从筛选好的用户中逐步添加用户，判断是否为三人相互关注，四人相互关注，直至好友圈内不能再添加人为止。此时的好友圈为最大好友圈。最后，我们通过循环算法实现上述过程，得到了2000人微博环境下10人为最大好友圈，10000人微博环境下13人为最大好友圈，并求出了好友圈中所有用户的编号。
对于问题四，我们将其转化为优化问题，建立了0-1规划模型处理。首先，将用户发布消息与微博用户之间相互关注的情形转化为0-1矩阵（0表示用户未发布消息或表示微博用户之间未相互关注，1则反之），分别表示为x和A。这样若某用户能看到消息，则x与A转置后的矩阵乘积大于等于1。然后，我们将其推广至所有用户，将该问题转化为目标函数为发布消息的人数最少，约束条件为x与A转置后的乘积全部大于等于1的优化问题。最后，我们通过matlab中自带的遗传算法求得最小用户数。但发现效果并非很好。又采用了贪婪算法，求得了2000人微博环境下发布该消息的用户数最少为93人，10000人微博环境下则为249人。
本文建立的模型在已有文献的基础上有一定的改进，求解算法科学，定位速度更快，定位精度更高，有一定的实用和推广价值。
关键词：微博影响力熵权模型遗传算法贪婪算法
1 问题重述
1.1 问题背景
微博，作为互联网上新兴应用，由于智能手机的普及，使得其运用变得极其方便，从而吸引了大量的注意力。而微博上的大V用户往往有着很大的影响力，如何正确而有效的评价用户影响力是需要关注的应用问题之一。
1.2数据集
数据文件data1.xls和data2.xls分别包含了当用户总量为2000和10000时这些用户的相互关注数据，每一行为该行号对应的用户对其它用户的关注信息。
数据文件data3.xls和data4.xls分别为当用户总量为2000和10000时这些用户发布或转发的消息数据，每一行为该行号对应的用户发布或转发的消息编号。
1.3 提出问题
根据上述问题背景及数据，题目要求我们建立数学模型讨论下列问题。
(1)对具有较大影响力的大V定义合适的影响因子，并且找出影响力最大
的十个大V。
(2)某些微博消息，被大量的用户关注和转发，因而具有很大的影响，请
找出影响力最大的十条消息。
(3)在微博中，相互关注的用户被称为好友，对于一个群体，如果他们相
互之间均为好友，则称为好友圈，请找出人数最多的好友圈。
(4)假设一微博用户发布的消息，其粉丝都会看到，如果要发布一则消息，
确保所有用户都能看到（不考虑转发），请选择一种发布该消息的用
户数最少的方案。
2 模型假设
（1）用户之间不会因为消息的转发而对消息的原创者进行关注，即关注是在初始状态下不会改变的。
（2）忽略各条微博影响力的时效性，即微博影响力随时间是不变的。
（3）假设所有用户均非长期不上线用户。
（4）不考虑同一用户多次转发同一消息的情况。
（5）用户只能由关注对象发布后才能看到或转发消息。
3 符号说明
注：其余符号在文中使用时说明。
4 问题分析
4.1问题一
问题一要求我们分别在2000人和10000人的微博环境下，对用户的影响因子进行定义，并筛选出影响力前十的用户。
首先，经查阅文献[1]，并基于已给数据，我们确定了用户的影响力指标可由名人指标和粉丝指标两项决定，将这两个指标作为一级指标。名人指标又由博主活跃度和粉丝数量两个指标决定。而粉丝指标又由粉丝活跃度和粉丝专注度两项指标决定。将这四个指标作为二级指标（如图1所示）。其中，活跃度由博主或粉丝发布或转发微博数量反映。
图1 用户影响力评价指标体系
其次，根据选好的指标，我们通过matlab程序对已给数据进行统计，求出各用户所关注的人数，发布或转发的微博数量，以及各用户被关注的人数。然后对各项指标下的数据进行标准化处理，作为各用户各项指标的得分，使用熵权法算出各项指标的权重。
最后，将各指标下的分数与权重相乘，再将各指标下处理后的分数相加，作为各用户影响力评判的最终得分。根据分数高低进行排序，筛选出影响力为前十的用户。
图2 问题一思路流程图
4.2 问题二
问题二要求我们确定评价微博消息影响力的指标，并依照这些指标进行评分，进而排序和筛选出影响力前十名的消息。
首先，由题意可知，微博消息影响力主要由微博被转发次数和转发人的影响力决定。所以，我们将这两个因素作为评价微博消息影响力的两个指标。并且，对各条微博消息被转发次数以及所有转发人的影响力进行统计，得到统计结果。
其次，我们将得到的统计结果进行数据的标准化处理，得到两指标下的处理后的分数。再利用熵权法求出两项指标的权重。
最后，将权重与各指标分数相乘，对各指标分数求和，得到各条微博消息的影响力评分，将其排列并筛选出影响力前十名的消息。
4.3 问题三
问题三要求我们求出2000人和10000人环境下的最大好友圈，这实则是最大团问题。
首先，根据定义好友圈中的每个人都和圈中其余的人互相关注，所以，构成好友圈的用户一定有好友，即和某人互相关注。由此，我们可以缩小数据规模，只考虑存在相互关注情况的用户，故可将两两关注的情况可以列出。本文则采用循环算法从小到大找到最大的好友圈。
其次，若已知两人构成好友圈，若有第三人与这两人构成好友圈，就说明第
三人与这两人都相互关注。如此类推至第四人，第五人至第N 人，直至已有M 人的朋友圈内的任意一个人都找不到1M 个人加入该好友圈，则该好友圈已为最大好友圈
最后，我们通过不断循环求解，得到在2000人微博用户环境下最大好友圈内人数为10人，10000人微博用户环境下最大好友圈内人数为13人。
……
图3 好友圈确立示意图
4.4 问题四
问题四要求我们求出在发布某消息的用户数最少的情况下，使所有用户都能看到的最少用户数量。
首先，将用户发布消息与微博用户之间相互关注的情形转化为0-1矩阵，分别表示为x 和A 。这样若某用户能看到消息，则矩阵x 与A 转置后的矩阵乘积大于等于1。
然后，我们将其推广至所有用户，将该问题转化为以发布消息的人数最小值为目标函数，以x 与A 的乘积全部为1的列矩阵为约束条件的优化问题。
最后，使用遗传算法和贪婪算法对其求解即可。
5 模型建立与求解
5.1 问题一的模型建立与求解
5.1.1 数据统计
经查阅文献，我们已确立了将博主活跃度和粉丝数量，粉丝活跃度和粉丝专注度作为我们的二级指标，也是我们需要统计的对象（统计结果如下列表格所示，表1至表4为2000人微博环境下各指标统计结果，表5至表8为10000人微博环境下各指标统计结果，所有表格只展示用户编号为前50名的结果）。
1 26 26 26
2 22 27 18
3 23 28 11
4 21 29 17
5 23 30 32 6
18
31
19
8 21 33 21
9 25 34 24
10 13 35 22
11 26 36 23
12 19 37 20
13 33 38 20
14 27 39 22
15 23 40 17
16 29 41 26
17 21 42 25
18 26 43 19
19 21 44 26
20 28 45 18
21 28 46 25
22 11 47 22
23 20 48 22
24 17 49 17
25 15 50 27
表2 用户发布或转发微博数量的统计结果（2000人微博环境）
用户编号用户微博数（单位/
个）用户编号用户微博数（单位/
个）
1 25 26 21
2 27 27 20
3 28 28 18
4 27 29 21
5 28 30 24
6 23 31 26
7 27 32 26
8 24 33 19
9 29 34 24
10 17 35 21
11 26 36 28
12 21 37 26
13 21 38 23
14 28 39 30
15 26 40 20
16 34 41 21
17 29 42 22
18 20 43 23
19 21 44 25
20 26 45 20
21 25 46 16
23 20 48 25
24 23 49 31
25 27 50 30
表3 用户粉丝发布或转发微博数量的统计结果（2000人微博环境）
用户编号粉丝活跃度用户编号粉丝活跃度
1 984 26 259
2 94
3 27 367
3 367 28 825
4 484 29 984
5 804 30 538
6 325 31 251
7 466 32 530
8 705 33 312
9 256 34 504
10 317 35 591
11 130 36 557
12 922 37 890
13 731 38 278
14 454 39 201
15 204 40 595
16 567 41 725
17 414 42 296
18 356 43 419
19 262 44 583
20 225 45 575
21 487 46 975
22 513 47 769
23 628 48 834
24 825 49 518
25 660 50 951
表4 用户所关注他人人数的统计结果（2000人微博环境）
用户编号粉丝专注度用户编号粉丝专注度
1 934 26 293
2 861 27 355
3 327 28 751
4 487 29 824
5 738 30 487
6 324 31 264
7 444 32 583
8 655 33 288
9 274 34 498
10 300 35 560
11 109 36 546
12 991 37 849
13 755 38 285
14 491 39 189
15 213 40 606
16 618 41 697
17 359 42 266
18 363 43 377
19 260 44 521
20 242 45 639
21 442 46 1020
22 484 47 805
23 610 48 779
24 764 49 492
25 660 50 931
表5 博主粉丝数量的统计结果（10000人微博环境）
用户编号粉丝数量（单位/个）用户编号粉丝数量（单位/个）282 2786
390 2880
493 2990
593 3074
695 3175
774 3273
887 3385
987 3488
1083 3580
1196 3691
1271 3778
1381 3877
1487 3991
15106 4086
1688 4184
1788 4279
1899 4374
1987 4475
20104 4588
2182 4671
2282 4772
2381 4891
2488 4984
2589 5082
表6用户发布或转发微博数量的统计结果（10000人微博环境）
用户编号用户微博数（单位/个）用户编号用户微博数（单位/个）152 2659
261 2740
345 2852
449 2943
533 3051
650 3157
743 3245
843 3358
956 3458
1045 3555
1144 3658
1246 3740
1355 3856
1446 3949
1546 4038
1656 4151
1741 4252
1842 4358
1954 4443
2034 4545
2136 4644
2250 4748
2350 4849
2454 4935
2547 5058
表7 用户粉丝发布或转发微博数量的统计结果（10000人微博环境）
用户编号粉丝活跃度用户编号粉丝活跃度16411 26885
27622 272203
34289 281780
43450 297850
51149 307767 6629 317466 74427 327598 84087 332127 91085 345893 101259 356369 11792 366650 126493 376297 134161 381292 142436 396114 155594 402262 163291 416275 176970 425596 186759 431561 192726 445177 204956 451058 214055 462134 221145 477763 231675 48780 243123 49781 256481507484
表8 用户所关注他人人数的统计结果（10000人微博环境）
用户编号粉丝关注度用户编号粉丝关注度111416 261615 213339 27446 36896 283738 46439 2914531 52094 3013536 61021 3113930 78727 3213855 88257 333881 91828 3410709 102231 3512279 111208 3611754 1211727 3711130 137470 382237 143901 3911168 159265 403956 165921 4111113 1712146 429637 1811521 433097
19 4737 44 9495 20 9378 45 1762 21 7103 46 3890 22 2355 47 14268 23 2777 48 1282 24 4955 49 1272 25
11474
50
14529
5.1.2影响力评价模型的建立
鉴于指标集都是有具体的数据，我们采用客观赋权的方法——熵权法，对各个指标进行赋权，进而建立线性综合评价模型。
熵权法熵权法[2][3]是根据被评价对象的指标值构成的判断矩阵来确定指标权重的一种方法，具有较强的客观性，可以排除了不同人的主观影响因素，使评价过程的透明性，再现性，结果客观性高、可行性好。当测评者的熵值达到最大值1，熵权为0，这意味着该测评者没有提供任何有用信息；当各被评价对象在某一指标上的值差异较大时，熵值较小，熵权较大，这表示该指标提供了较多的有用信息。因子的权重系数越高说明该因子对用户影响力得分影响越大。利用熵权法确定影响因素的权数步骤如下：
1.数据标准化处理
构建判断矩阵，再对其进行标准化处理。 判断矩阵：
()(1,2,
,1,2,,)ij m n R r i n j m ?===；
（1）
其中：m 表示评价的对象数，n 表示评价的指标数。
标准化：
min max min
ij ij r r b r r -=
-
（2）
其中，max r 、min r 分别表示同一评价指标下不同对象中粉丝数或活跃度最大或最小者。
2. 熵权法求指标权重
根据熵的定义，确定所有评价指标的熵值。
1
1ln ln n
j ij ij i H f f n ==-∑
（3）
式中：1
/,1,2,...,;1,2,...,;01
n
ij ij ij j i f b b i n j m H ====≤≤∑ 。显然，当0ij f =时ln ij f 无意义，因此对ij f 加以修正，并对其归一化：
1
1(1)
ij
ij n
ij
i b f b =+=
+∑
（4）
3. 利用熵值计算评价指标的熵权：
1()j m W w ?=
（5）
11j j n
j
j H w n H =-=
-∑
（6）
4. 指标分数的最终求解
j b i ij j S w =?
(7)
5.1.3 模型求解
将统计数据代入到模型中，得到各指标的权重（见下表表10）
将权重与标准化处理以后的分数相乘，分别得到2000人和10000人微博环境下各用户最后的影响力分数，将其按高分到低分
排序，如下表表11，表12（表格只显示排名前50位的用户影响力得分）所示：
表11 2000人微博环境下各用户最终得分
111571 1.7833 36631 0.7418
121639 1.6469 371714 0.7396
13456 1.2578 381363 0.7388
14231 1.1604 3981 0.7384
15561 0.9106 401847 0.7364
16787 0.9068 41945 0.7351
17825 0.8184 421829 0.7331
181052 0.796 43497 0.7327
191842 0.7854 441514 0.7321
20103 0.7837 451815 0.7316
21911 0.7795 46442 0.7308
221622 0.7761 471191 0.7304
23366 0.7727 4846 0.728
241700 0.7709 4950 0.7268
251859 0.7705 50248 0.7268 注：红色框内为排名前十位的用户编号及其影响力得分。
表11 10000人微博环境下各用户最终得分
119202 0.1809 365453 0.1777 121546 0.1804 377221 0.1777 132962 0.1803 382416 0.1777 144698 0.18 394821 0.1776 155223 0.1799 402957 0.1776 169188 0.1798 414893 0.1776 17374 0.1797 421957 0.1775 184687 0.1797 438419 0.1774 197520 0.1796 445127 0.1772 203255 0.1795 454796 0.1772 213077 0.1795 467802 0.1767 224537 0.1793 47385 0.1767 2329 0.1791 482064 0.1767 24380 0.179 497375 0.1765 258248 0.1789 506935 0.1765 注：红色框内为排名前十位的用户编号及其影响力得分。
5.2 问题二的模型建立与求解
5.2.1 数据统计
表12 微博被发布或转发数量的统计结果（2000人微博环境）微博编号转发数量微博编号转发数量1493 26736
2750 27845
344 28354
4948 2937
5777 30485
657 31476
7361 32194
8500 33164
9441 34944
10294 35643
11143 3658
12448 37564
13345 3810
14916 39349
15599 40538
16385 41705
17107 42146
18343 43527
19283 44607
20686 45789
21584 46218
22781 47493
2375 48734
24120 49654
25762 50469
表13 微博转发用户影响力的统计结果（2000人微博环境）
微博编号转发用户影响力微博编号转发用户影响力1241.6001 26362.6069 2368.2027 27416.4451 320.2109 28172.733 4467.9639 2917.2684 5381.845 30237.4445 627.2844 31233.1299 7176.2451 3293.3912 8245.5653 3380.2456 9215.5401 34463.6969 10143.3103 35317.4217 1169.6569 3627.6659 12219.2469 37277.5252 13168.0133 38 4.7604 14449.456 39170.062 15295.5331 40265.2528 16188.4265 4146.721 1751.8853 4271.3184 18167.1745 43258.2062 19138.3856 44299.2886 20337.7373 45388.0462 21287.8022 46105.1927 22383.9138 47241.6001 2335.4759 48361.3999 2458.0475 49322.7809 25374.6071 50229.3873
表14 微博被发布或转发数量的统计结果（10000人微博环境）
微博编号转发数量微博编号转发数量1533 26826
222 27376
3345 28702
41614 29396
51247 301813
6983 311823
7149 321325
837 331715
9596 34986
10266 351065
11162 36664
121346 37770
131862 381027
14542 39541
15482 40202
16505 41521
17799 421147
181457 431715
19150 44854
201402 45925
21329 46695
221643 471810
23701 481561
2456 491122
25417 501378
表15 微博转发用户影响力的统计结果（10000人微博环境）
微博编号转发用户影响力微博编号转发用户影响力
1 53.1916 26 82.8795
2 2.021
3 27 37.7113
3 34.3272 28 70.7811
4 161.0476 29 40.1292
5 124.3078 30 180.4258
6 98.0678 31 181.4657
7 14.9609 32 132.177
8 3.7575 33 170.9861
9 59.6666 34 98.4219
10 26.1471 35 106.6982
11 16.3849 36 67.0732
12 134.3138 37 77.1457
13 185.4078 38 102.9078
54.2375 39 54.2035
15 48.5905 40 20.5158
16 50.7397 41 52.0628
17 80.0947 42 114.4223
18 145.0784 43 170.9861
19 15.0224 44 85.2514
20 139.7866 45 92.4681
21 33.2224 46 69.9765
22 163.8306 47 180.107
23 70.6773 48 155.799
24 5.5664 49 112.0498
25 42.3543 50 137.3056
5.2.2 模型求解
将统计结果代入问题一所建立的模型中，得到如下结果：
表14 两个指标对应的权重
微博转发次数转发用户影响力2000 0.49670.5033
10000 0.5019 0.4981
将权重与标准化处理以后的分数相乘，分别得到2000人和
10000人微博环境下各条微博最后的影响力分数，将其按高分到低
分排序，如下表表15，表16（表格只显示排名前20条的微博影响
力得分）所示：
表15 各微博影响力得分（2000人微博环境）
序号微博编号微博影响力得分
1127 17.3252
1274 17.2089
1376 16.6878
1470 16.6314
1582 16.3798
1654 16.232
1745 16.1602
1855 16.1428
1965 16.0308
2022 15.9922 注：红色框内为排名前十位的微博编号及其影响力得分（下同）
表16 各微博影响力得分（10000人微博环境）
12 441 3.9288
13 72 3.9182
14 419 3.9138
15 221 3.9036
16 443 3.9002
17 184 3.896
18 104 3.896
19 146 3.8768
20 155 3.8636
5.3 问题三的模型建立与求解
5.3.1 相互关注模型建立
1.筛选两两关注的用户
将{M(i,j)}
M 定义为关注情况矩阵，即第j用户关注第i用户的情况。所以，M T则为第i用户关注第j用户的情况。所以，两两关注矩阵则可写为
0,i j E M M {(i,j)}(x)1i j T
E f ?=?===?
?与相互关注
，与不相互关注
（8）
2.筛选多人相互关注的用户
加入第三个用户x ，再次判断若M(x,i)=M(x,j)=1，则三三用户即为好友圈，反之，则不是，将不和条件用户去除，将符合要求的用户编入新的组。
加入第四个用户y ，再次判断若M(y,i)=M(y,j)=1，则四四用户即为好友圈，反之，则不是，将不和条件用户去除，将符合要求的用户编入新的组。
如此不断进行，当再无符合条件的用户加入时，我们就认为达到最大好友圈。此时结束程序，返回结果。
5.3.2 模型求解
将表格中数据代入上述模型后，得到结果如下：
表17 最大好友圈结果
最大好友圈类型 用户ID
2000个用户（共10
个）
336 103 366 561 787 911 1164 1218 1276 1859
10000个用户（共
13个）
2529 867 2886 3077 3206 3222 3646 4012 4831 5630
6241 7408 8857
5.4 问题四的模型建立与求解 5.4.1 0-1规划模型建立
令()200021,...,,x x x x =，其中1, i {
0 i
i
x =第个用户发布消息
，第个用户不发布消息，假设被关注矩阵()ij a A =，假设被关注矩阵A 对角线元素也为1，那么
1...,200020002211≥+++j j j a x a x a x 则表示第j 个用户看到消息，否则第j 个用户
看不到消息。现要使所有用户都看到，那么对任意j ，都要满足上述条件，用矩
阵表示形式为：
()'1,11xA ≥……
(9)
所以可以将问题转化为0-1规划问题，即
(
)
2000
1
( 0,1)min .. '1,11
{i
i
i x f x s t A x ===≥∑ (10)
5.4.1 模型求解
用matlab自带的遗传算法解上述0-1规划问题，程序见附录。对于系统1，经过多次重复计算，发现f最小值一直在500多次左右，远大于下述的贪心算法计算出的93次，用遗传算法效果不是很好。
5.4.2 贪心算法模型
算法简介：
本题要求给出发布消息人数最少的分配方案，采用贪心算法，查找关注当前消息发布用户的粉丝中信息扩散能力最大的一个用户作为信息发布者，通过逐步添加发布信息用户，扩大信息接收群体，直至找到第一个满足所有用户均看到此消息的方案为止。
算法步骤：
1.初始化发布消息用户为当前被关注量最大的用户。
2.初始化已经能够看到消息的用户群体为当前发布消息用户和该用户粉丝。
3.查找尚未发布过信息的用户中，能够使除去已经能看到此消息的粉丝数量
最大，把该用户作为信息发布者，同时更新能够看到消息的用户群体。
4.判断当前能看到消息的群体是否已覆盖所有人，如果为真，则结束算法，
当前发布信息者集合即为找到的最少发布信息群体；如果为假，则转到3。计算结果：
根据data1.xls数据，计算2000用户中最少用户发布消息覆盖全部用户的结果，得出计算结果：发布信息用户个数为93，下列为发布信息用户的编号：
2 4 9 32 41 47 50 54 61 70
74 115 122 130 150 157 165 184 202 204
207 222 231 269 270 273 305 324 338 349 355 368 382 386 388 393 394 399 431 442 446 456 460 475 512 532 537 550 577 602 613 624 631 641 654 655 699 726 754 774 825 831 872 909 917 947 1033 1039 1080 1123 1144 1235 1258 1288 1289 1340 1360 1383 1396 1401 1473 1480 1571 1595 1621 1622 1639 1740 1846 1889 1891 1974 1985
根据data2.xls数据，计算10000用户中最少用户发布消息覆盖全部用户的结果，得出计算结果：发布信息用户个数为249,下列为发布信息用户的编号：
279 287 290 296 314 318 322 329 354 398 427 430 431 439 459 468 478 491 527 529 538 540 587 591 604 618 623 652 658 697 706 718 725 727 750 788 802 813 818 836 841 859 865 868 878 892 895 935 950 986 1006 1015 1043 1064 1073 1083 1109 1124 1143 1151 1171 1209 1224 1238 1240 1243 1288 1328 1333 1396 1420 1431 1450 1481 1590 1598 1599 1619 1621 1648 1681 1800 1852 1909 1919 1974 1982 2005 2011 2012
微博影响力锐减？自媒体人要哭了！ 近日有知名自媒体人诉苦称，今年自媒体人的广告收入缩水八成。面对洗牌大潮，自媒体大v纷纷转型，尝试招聘、培训、建圈子等新玩法，以求将粉丝力量“变现”。 可要说这微博的影响力真的减少了？小编可不信，微博热点话题榜上的讨论数分分钟几万几万的朝上涨，就拿尼泊尔地震这一事件来说，不到三天时间，#尼泊尔8.1级地震##尼泊尔地震#这两个话题的讨论阅读量已经达到了9.8亿和4.1亿，足以证明微博影响力一如从前，并没有因为其他社交媒体的出现而被用户抛弃。 那么，到底为什么这些自媒体人的广告收入缩水了？ 某知名自媒体人分析称，以前企业打公关战的时候，可以借自媒体人发声抨击竞争对手，但如果是做产品常规宣传，自媒体没有公信力，再者企业生存环境如今也很恶劣，都在大幅缩减预算，自媒体广告投放重要性自然下降。 自媒体圈子的确在洗牌，但事实上并不是所有的自媒体人都受到了影响，在传播易广告商城最新公布的数据中，小编发现，微博营销的销量一直排在前列，尤其是一些知名大V，广告收入榜上有名。 这究竟是怎么一回事？ 据传播易负责人介绍，他们主要是做营销推广的，旗下的账号资源多是为了满足广告主们推广产品、品牌的需求，相对于一些自媒体人的个人账号来说，有公信力的微博账号更容易获得受众的信任，比如说像重庆晚报、南都周刊、经济观察报这样的媒体微博账号。 （传播易广告商城媒体微博账号） “当企业不需要融资，不需要招商，不需要对掐，也就不需要自媒体了。”有自媒体人如是说。 传播易负责人坦言，其实企业并不是不需要自媒体，而是打公关战，把竞争对手往死里黑的这种竞争模式并不好，甚至还会出现上个月正在骂这家企业的竞争对手，下个月又把竞争对手给捧起来的事情。微博作为营销推广的平台，需要保持其洁净度，不能向钱看齐。 至于为何在广告主们大幅度缩减广告预算的时候，传播易的微博营销业务遥遥领先，这跟他们“不光低价，贵就赔”的宣传口号不无关系。
应用统计学作业 题目：微博美妆视频博主影响力评价与比较实证研究
目录 微博美妆视频博主影响力评价与比较实证研究 (2) 引言 (2) 1问题提出与描述 (3) 2数据收集 (4) 3模型建立 (5) 3.1回归模型建立 (5) 3.2数据指标体系构建 (6) 4运算与结果分析 (7) 4.1线性回归的结果及分析 (7) 4.1.1整体评价指标 (8) 4.1.2回归系数检验 (8) 4.1.3共线性检验 (9) 4.1.4残差分析 (9) 4.1.5最优方程 (11) 4.1.6结论 (11) 4.2微博影响力因子分析过程 (11) 4.2.1指标相关性及适用性检验 (11) 4.2.2提取公因子 (13) 4.2.3因子得分及讨论结果 (15) 4.2.4总结 (16) 4.3微博影响力聚类分析过程 (17) 4.3.1聚类分析方法 (17) 4.3.2确定类别数目 (17) 4.3.3聚类结果分析 (18) 4.3.4结束语 (1) 5结论 (20)
微博美妆视频博主影响力评价与比较实证研究 摘要：以25个微博视频作为研究样本，甄选出4项一级指标、10项二级指标， 建立美妆视频博主影响力体系，找出影响微博美妆视频博主影响力的关键因素，并运用因子分析法和聚类分析法，进行微博美妆视频博主影响力评价与比较实证研究。 关键词：美妆博主；微博影响力；因子分析；聚类分析 引言 作为新一代互联网的核心，新媒体的飞速发展已经颠覆了营销媒体的传统格局。新媒体营销不仅已成为企业不可或缺的一种新的营销方式，而且鉴于其未来无限的发展潜力，很多有前瞻眼光的企业已经明确提出了新媒体营销战略。 新媒体是指利用数字技术、网络技术和移动通信技术，通过互联网、宽带局域网、无限通信网和卫星等渠道，以电视、电脑和手机为主要输出终端，向用户提供视频、音频、语音数据服务、连线游戏、远程教育等集成信息和娱乐服务的所有新的传播手段或传播形式的总称。新媒体种类丰富，包括虚拟社区、博客、播客、微博、社交网、微信等，国内知名的新媒体网站有天涯社区论坛、新华播客、新浪微博等。新媒体时代人人都是媒介，人人都有话语权。微博以其平台多样化、信息共享便捷迅速、内容短小精悍等优势，在新媒体中异军突起，以短短140字推爆了全世界，让个人拥有了巨大的媒体影响力。明星微博的粉丝动辄几百万，甚至数千万；现实世界里默默无闻的普通网民摇身成为拥有数十万乃至数百万粉丝的微博明星，也已悉数平常。业已展现强大力量的微博自然成了企业新媒体营销战略的焦点，微博营销几乎已是新媒体营销的代名词。企业纷纷建立自己的公众微博，用以发布最新的产品品牌信息，并增强与消费者的互动。 自然界中任何事物都是普遍联系的，客观事物之间往往都存在着某种程度的关联关系。为了研究变量之间的相关关系，人们常用回归分析的方法，而回归分析是数理统计中一种常用方法。数理统计作为一种实用有效的工具，广泛应用于国民经济的各个方面，在解决实际问题中发挥了巨大的作用，是一种理论联系实践、指导实践的科学方法。
国外企业社会责任研究进展及启示 王昶周登 2012-12-18 10:12:55 来源：《华东经济管理》2012年第3期摘要：半个多世纪以来，企业社会责任一直是西方发达国家社会各界广泛关注的焦点之一。通过国外企业社会责任的相关研究成果的梳理，本文首先回顾了企业社会责任研究的演变历程，然后系统地介绍和阐述了国外企业社会责任研究的主要内容，主要包括企业社会责任的概念、企业社会责任的评价方法、企业社会责任影响因素、企业社会表现与企业绩效等方面；最后，本文根据现有研究成果提出了企业社会责任研究的整合模型，并对未来的研究进行了展望。 关键词：企业社会责任，演变，概念定义，评价方法，企业绩效 一、引言 自1953年哈佛研究者Howard Bowen提出“商人的社会责任”概念而来，引发了世界范围的争议。即使到了70年代末，企业社会责任（Corporate Social Responsibility，简称“CSR”）还依然被商业界嘲笑为一个笑话和一个矛盾（Lydenberg，2005）。直到90年代末，CSR的思想才被政府、公司、非政府组织及个人消费者普遍认可。目前，接近90%的财富500强企业不仅将企业社会责任作为其组织目标的基本要素，还每年公开披露公司CSR履行情况，并积极推动全球性企业社会责任运动（Boli和Hartsuiker，2001）。在中国，企业社会责任的理论研究和实践相对滞后，直到2006年被视为中国的企业社会责任运动元年。企业社会责任现已成为学术期刊、报纸，甚至人们日常谈话中出现频率最高的热门术语之一。
综观国外关于企业社会责任的研究文献，目前国外研究者对企业社会责任的研究主要集中在CSR的概念与维度、CSR的评价方法、CSR的影响因素以及CSR 与企业绩效等几个方面，本文将对此进行评价。 二、企业社会责任研究的演变历程 （一）20世纪50-60年代：CSR概念提出阶段 多数研究者认为，Bowen（1953）是真正第一次尝试将企业和社会之间的关系理论化。Bowen的《商人的社会责任》认为，商人的社会责任是指按社会的目标和价值向有关政策靠拢，做出相应的决策，采取理想的具体行动的义务［1］。然而在奉行股东利益到上的时代，Friedman（1962）提出一个企业的社会责任就是为股东创造价值，CSR是威胁到自由企业社会基础的破坏性学说。在而后的二十年中，就企业是否该履行企业社会责任问题，学术界展开了很多讨论，如Fitch （1976），Murry（1962）对于Bowen提出的CSR的内容和过程进行了补充和发展，而Levitt（1958）则对Bowen文章中的基本假设的有效性提出了挑战等。这一时期的研究更多侧重从企业伦理视角探讨商人或企业要不要社会责任，但并没有形成完整的理论（Keith Davis，1960；Eells和Walton，1961；McGuire，1963）。 （二）20世纪70年代：自身利益框架阶段 “自利”理论框架出现在20世纪60至70年代，研究者们研究的视角开始转向探讨企业经济利益与社会利益之间的关系。Wallich和McGowan（1970）在《企业社会政策的一种新解释》一文中指出，公司股东的长期利益与其社会表现
基于微博影响力的评价模型 摘要 本文研究的是微博用户和微博的影响力，以及最大好友圈和消息最佳发布问题。 对于问题一，首先，我们查阅相关文献，基于已给数据将用户粉丝数量，用户和粉丝的活跃度，粉丝的专注度作为我们评价微博用户影响力的指标。根据这些指标，我们对题目所给表格中的数据进行统计，将得到的结果作为各个用户在各指标下得到的分数。然后，我们建立了熵权模型，将这些数据进行标准化处理，对各个指标的权重进行了计算，分别得到了在不同人数的微博环境下各指标在评价用户影响力时所占权重。最后，将各指标下分数与权重相乘，再将各个用户的所有指标分数求和得到最终用户影响力评分。将其排序筛选后，得到影响力最大的十个大V编号。 对于问题二，首先，在问题一所建立模型的基础上，我们确立了将微博被转发次数和转发人的影响力作为我们评价微博影响力的指标。然后，我们统计了各条微博在各指标下的数据。其次，我们利用熵权模型将数据标准化处理，并求出了这两个指标在评价微博影响力时所占权重。最后，我们将各微博各指标下分数与权重相乘，并将所有指标分数求和得到最终微博影响力评分。将其排序筛选后，得到影响力最大的十条微博消息。 对于问题三，首先，我们根据题目对于好友圈的定义，将M={(i，j)}定义为关注情况矩阵，即第j用户关注第i用户的情况。进而将多人相互关注的关系用函数关系式表达出来，将所有符合条件的用户编号写入矩阵E中。然后，先通过对符合两两关注情况的用户进行筛选，再从筛选好的用户中逐步添加用户，判断是否为三人相互关注，四人相互关注，直至好友圈内不能再添加人为止。此时的好友圈为最大好友圈。最后，我们通过循环算法实现上述过程，得到了2000人微博环境下10人为最大好友圈，10000人微博环境下13人为最大好友圈，并求出了好友圈中所有用户的编号。 对于问题四，我们将其转化为优化问题，建立了0-1规划模型处理。首先，将用户发布消息与微博用户之间相互关注的情形转化为0-1矩阵（0表示用户未发布消息或表示微博用户之间未相互关注，1则反之），分别表示为x和A。这样若某用户能看到消息，则x与A转置后的矩阵乘积大于等于1。然后，我们将其推广至所有用户，将该问题转化为目标函数为发布消息的人数最少，约束条件为x与A转置后的乘积全部大于等于1的优化问题。最后，我们通过matlab中自带的遗传算法求得最小用户数。但发现效果并非很好。又采用了贪婪算法，求得了2000人微博环境下发布该消息的用户数最少为93人，10000人微博环境下则为249人。 本文建立的模型在已有文献的基础上有一定的改进，求解算法科学，定位速度更快，定位精度更高，有一定的实用和推广价值。 关键词：微博影响力熵权模型遗传算法贪婪算法
基于ANP模型的企业社会责任绩效评价 作者：韦德贞 来源：《财会通讯》2011年第07期 一、引言 近年来，企业社会责任理论与企业经营绩效评价理论迅速融合。企业经营绩效的评价导向、评价主体和评价框架等得到不断改进和完善，企业绩效评价体系的发展越来越体现以企业社会责任理论为基准的特征。关于企业社会责任绩效评价从理论和实践中都得到不断的发展，其意义无论对于企业本身还是对于整个社会都十分重要。然而，目前传统的系统评价方法即层次分析法（AHP）、模糊综合评判、灰色关联矩阵法等，其前提是对评价的目标有完整、确定、精确的认识。但企业社会责任绩效评价具有多目标、多层次、多关联、动态、信息不完备等特点，采用常规的方法进行评估有一定的困难。网络层次分析法（ANP）是美国著名运筹学教授T.L. Saaty在广泛吸收决策科学各领域研究成果及AHP的基础上提出来的。ANP的创立有效地解决了评价中各个指标因素之间相互依存的关系以及各个层次之间的相互反馈，使其成为当前更实用且有效的决策方法。本文充分考虑到影响企业社会责任绩效的各个影响因素之间的联系，以及上下层之间的相互影响，运用网络层次分析法进行评价，得出一种新的评价模型。 二、企业社会责任绩效的影响因素 企业社会责任绩效评价，就是以企业社会责任理论为指导，对传统的企业绩效评价模式进行改进，通过挖掘企业财务报告数据和其它信息，综合考量各类财务指标、非财务指标，对企业经济价值、社会价值和环境价值的创造和分配过程进行全面分析，对企业履行社会责任的效果和效率进行综合评价。可见，企业社会责任绩效的影响因素应当在考虑企业对利益相关者的社会责任的基础上进行分析，即从财务绩效（股东）、财务安全（债权人）、消费者权益（消费者）、员工权益（员工）、环境保护（环境）、社会公益（社区）、纳税义务（政府）七种不同视角选取相应指标构建评价指标体系，反映企业履行社会责任的影响和结果。 （一）财务绩效 （1）净资产收益率。净资产收益率又称股东权益收益率，是净利润与平均股东权益的百分比。该指标反映股东权益的收益水平，指标值越高，说明投资带来的收益越高。计算公式：净利润/公司平均净资产×100%。 （2）资本保值增值率。资本保值增值率反映的是企业运用投资者投入资本获得增值的能力。该比率越高，意味着企业运用一定量的资本为社会各部门所作的贡献大。计算公式：期末所有者权益/期初所有者权益×100%。
浅析微博名人用户的影响力 摘要：新浪微博名人用户在微博中有极大的影响力，是当前微博界的意见领袖之一。本文通过了解名人用户的特征[4]，进而分析名人产生的效应，最后全面分析微博名人用户在各方面的影响力。 关键字：新浪微博；名人用户；影响力；名人用户的特征；效应 引言 微博，即微博客( MicroBlog) 的简称，是Web3．0新兴起的一类开放互联网社交服务，是一个基于用户关系的信息分享传播以及获取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组件个人社区，以140字以内的文字更新信息，并实现即时分享［1］。本文选取国内用户规模最大的新浪微博作为研究对象。新浪微博是一个由新浪网推出，提供微型博客服务的类Twitter网站。2014年3月27日，新浪微博正式更名为“微博”，于2014年4月17日在美国纳斯达克正式挂牌上市。[2] 自2009年8月迅速发展起来的新浪微博，很快成为国内规模最大，用户最多的微博企业，据《2012-2013年微博发展研究报告》调查研究表明，“2013年上半年，新浪微博注册用户达到5．36亿”[3]。尤其以名人用户的活跃度最高，粉丝数量最庞大，其影响力由现实社会过渡到网络空间,在成为意见领袖方面有着天然的优势。 分析微博名人用户的影响力，首先要了解名人用户的特征[4]，进而分析名人产生的效应，最后全面分析微博名人用户在各方面的影响力。 一、名人用户的特征 1．名气指数 1.1 名气指数主要表示用户名气的大小，用以界定其哪种类型名人。 1.2 根据郭秋燕等对名气指数的研究表明，名人用户关注数越小，而粉丝数越多，粉丝数与关注数比例大，同时粉丝数占据研究样本总量比例大，更易引起别人的兴趣，所以名气指数更高，名气更大。
企业微博营销效果评估
企业微博营销效果评估 国际经济与贸易 14030449 张梦华 摘要：微博作为一种新兴的社会化媒体,正在被企业引入营销方式之中.通过对微博内容和微博点击数的考量发现:企业在进行微博营销过程中,既存在着缺乏对用户行为的有效性、潜在市场影响力、实际营销成功率及用户忠诚度的考量问题,又缺乏对微博营销的考量体系.研究发现,粉丝数、评论数、转发数已不适用微博营销效果评价.企业应构建以传播力值、影响力值、转换率值以及批评值为评价标准的微博营销效果评价体系,以满足现今企业微博营销发展的需要. 关键词：企业微博；微博营销；效果评估 一、微博概述 （一）微博的定义 微博，即微博客(MicroBlog)的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组件个 人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。微博是继视 频网站、社交网站之后新兴的开放互联网社交服务。它的出现打破了博 客一统天下的传播格局。相比传统博客中的长篇大论，微博的140个字 的字数限制恰恰使用户更易于成为一个多产的博客发布者。这一继博 客之后的全新信息平台，由于其更强的草根性，且广泛分布在桌面、浏 览器、移动终端等多个平台上，多种商业模式并存，强大的即时通讯等，让它在短短数年间，发展成为了一个全球用户数量数以亿计的交流平台。 目前我国各大门户资讯网站基本上都包含有微博这一信息交流平台。 （二）微博的特点
作为网络社交媒体中最为活跃的平台，微博改变了媒体和信息传播的方式，也在一定程度上改变了人们生活娱乐和搜索、获取信息的方式。 在这个“以自我为中心”的可快速传播信息的平台上，人人都可以传播并转发、评价信息，是企业获取消费意见、赢得优质口碑、进行舆情监测的有效平台。而且，在这一化“被动推介”为“主动接收”的新媒体产品中，企业也能更直观地找到自己或忠实或潜在的客户，跟踪评估他们的消费习惯，有的放矢地进行产品推广或品牌文化的传播。 较之传统博客，微博由于其操作的便利性以及多平台并存的特性，从而成为集手机短信、社交网站、博客和IM等四大产品优点之大成者。 其特点如下： 1．书写的自由性 传统博客强调版本布置与语言组织，因此博文的创作需要考虑完整的逻辑性，也就是说，在Blog上写文章的门槛较高；但是，即使没有受过严格中文训练，用户只要会发短信，也就能使用微博。 2．传播的实时性 对于每篇微博140个字符的信息量特别适合手机上网用户使用，无论身在何处，都很容易通过手机完成自己的微博。因此，微博的即时通讯功能非常强大。一些大的突发事件或引起全球关注的大事发生时，利用各种手段在微博上发表出来，其实时性、现场感以及快捷性，甚至超过其他所有媒体。 3．交流的互动性 与博客上面对面的表演不同，微型博客上是背对脸的follow(跟随)，当用户选择“follow”或“关注”一个人，也就选择了接受他发布出来的任何信息。移动终端提供的便利性和多媒体化，使得微型博客用户体验的粘性越来越强。微博上有许多信息是在传统媒体上看不到的，而公众对公共话题天生有一种关注心态，在微博上更容易形成互动。4．平台的开放性 Twitter风靡全球，与其完全开放API不无关系。开放性为微博造就了更多的可能，众多有趣的应用、客户端正式基于此诞生，目前Twitter
微博传播的影响力研究 微博具有交流方便、操作簡单、影响范围大的优势，自诞生开始就引起了人们的广泛关注，微博俨然成为现阶段下人们交流、传递、分享信息的重要方式。借助于简洁的话语，实现人与人之间的有效互动，将传统中心式信息传播模式转化为分裂式信息传播模式。本文主要针对微博传播的影响力进行分析。 标签：微博传播；影响力；传播模式 在当今这个网络时代，微博作为时下热门的社交软件，其传播范围日益扩大，所形成的影响力在社会化舆论导向中的作用也越来越不容忽视。在整个社会背景下，微博成为了人们沟通交流、了解时事的重要渠道，而要利用好这一平台，实信息传达得更为准确及时，人们之间得交流更快捷方便，也成为了一个不可避免得话题。 一、微博的概念和特点 （一）概念。 微博，微博客的简称，是一款社交软件。它以网络为基础，供人们进行信息交流、分享、传播，在使用过程中，用户可以通过微博平台分享图片和文章等信息，大多数是用户随时的发布最新动态、心情、新鲜事物等。随着微博用户的增加，人们逐渐开始利用微博进行宣传工作，以增强事件的影响力。 （二）特点。 与传统的博客等社交软件相比，微博更具有时效性，传播速度较快。随着手机电脑等智能产品的普及，人们可以随时发布信息，在上一秒钟想到的事情，下一秒中就可以通过微博平台进行发布，充分表现了信息的时效性，同时，微博的使用者可以是任何人，通过注册账号，可以发表自己想要表达的内容，利用微博平台，与他人分享自己的信息，构建了全新的交流模式。 二、微博的影响力 由于微博自身的开放性特点，人们可以通过分享来进行消息传播，其独特的分享模式，可以使分享者不断增加，形成数量庞大的浏览人群，将消息广泛传播，在传播过程中，由于传播人群基数大，事件将迅速成为人们关注的热点，同时进行讨论分析，形成影响力较大的社会舆论，将事件不断进行发酵。基于此，作者对微博的影响力进行详细的分析阐述，以期对相关工作人员提供帮助。 （一）将社会事件迅速传播。 人们可以对社会中出现的新鲜事或大事件通过微博平台进行分享，由于传播
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/3a8838894.html, 自媒体时代微博的影响力 作者：候艳娜 来源：《教育界·下旬》2014年第12期 【摘要】自媒体是普通大众经由数字科技强化与全球知识体系相连之后，一种开始理解 普通大众如何提供与分享他们本身的事实、他们本身的新闻的途径。微博引领自媒体时代的发展，手中不再只是信息的接收者，同时也变成了信息的生产者和传播者。 【关键词】微博自媒体意见领袖 微博的广泛使用，使得以个人传播为主的媒介时代出现，每个人都是信息传播者，都有话语权。微博的用户通过短信、网页、实时消息软件等方式发布即时信息，可以允许任何人或者指定某个用户群组阅读、转发、传播，发布的内容包括文字、图片、视频、链接等，整合了博客、移动终端、电子邮件、即时通信等网络应用，是当下互联网和移动网络融合发展的集大成者，为当代人构建起了一个更为广阔的公共话语区间，并对传播形态和社会生活产生了越来越深刻的影响。 一、微博网络分析 微博依赖于互联网，使得人们可以方便快捷地沟通和交流，以及实现信息的及时反馈。微博是一种新型的社交网站，通过相互关注的机制，关注者和被关注者能及时了解对方的最新动态，及时地给与回应。而且，不同于QQ和MSN采用的点与点的交流模式，微博采用的是点与面的交流模式。每个人都是信息的传播者，每个人都掌握着话语权，及时了解、接收社会最新热点，关注关心的话题，并且能够及时地给与回应和反馈。 CNNIC《第29次中国互联网发展状况统计报告》数据显示，截至2011年12月底，我国网民总数达到5.13亿，全年新增网民5580万，与此同时，我国微博用户数达到2.5亿，较2010年底增长了296.0%，网民使用率为48.7%。 2010年以后，中国的几大门户网站，比如新浪、网易、腾讯、搜狐等相继推出了自己公 司的微博，我国互联网的微博信息时代开始发展和不断地形成影响力。微博的用户关系网是靠关注和粉丝建立的，这些关注的人和粉丝就构成了博主的个人社交网络，而由于许多博主之间因为某种关系就构成了更为复杂的社交网络。 二、微博影响力分析 微博的影响力首先体现在它释放了社会话语的空间。中国的新闻媒体一直在不断地发展，以微博为代表的新媒体正在逐步改变民众接受和发布信息的方式，也改变了传统媒体圈的格局和存在模式。
企业微博发布效果评价研究1 单晓红1 ,蒋丽娜2 ,王宁 3 （1北京工业大学经济与管理学院北京 100124；2 北京航空航天大学经济管理学院北京 100191；3北京邮电大学经管学院北京 100876） 摘要微博作为一种便捷的社交媒体已被广泛使用，企业利用微博与消费者互动，以宣传企业。微 博的文字、图片、链接等内容涉及到具体内涵，其发布后产生的效果对企业有重要影响。本根据微 博发布不同阶段中的主要影响因素，利用层次分析法建立效果评价模型，确定权重，又利用模糊综 合评价法评估营销效果，研究表明一条微博带来的效果受发布、传播、效果呈现阶段中多个因素的 影响，根据影响因素建立完善的微博营销策略才能带来较好的效果。 关键词企业微博，发布效果，模糊综合评判，效果评价，微博营销 中图分类号TP39 1 引言 近年来随着社交媒体的发展，企业有了更多的机会接触和了解消费者。越来越多的企业开始利用社交媒介与消费者沟通，并进行客户关系管理。其中，微博营销获得了企业的广泛认同，很多企业开通了官方微博，以此为媒介向消费者传递信息。企业微博发布后效果如何，是否起到了预期的宣传企业、改善客户关系、引导消费、了解消费者需求的目的，这对企业十分重要。如果企业对发布微博不够重视，发出一条内容不恰当的微博，带来的负面影响有时再多发十几条、几十条微博也难以挽回，使企业形象大大受损。新浪微博官方应用“微问”曾发微博：“小微弱弱地问一句，大家5.1准备好去哪里了吗？决定了的，请看地图参考，还没决定去哪儿的，请看地图暗自庆幸一下吧！”在博文所附的图片上，成都板块上标注着“地震”，新疆板块上标注着“喜欢打架”，河南板块上标注着“小偷”二字。微博发出后迅速引发网友不满和争议，最终“微问”官方微博在两小时后删去微博，并向河南网友致歉。由此可见，企业发布微博时必须对发布的内容保持谨慎，以免引发不必要的危机。同时微博发布后效果的评价非常复杂，主要包括几个重要方面：（1）微博本身的内容、视觉效果和语义效果（2）链接是否顺畅（3）发布的时间点（4）博主的影响力。其中采用的指标有些可以量化，有些则只能定性分析。本文从这个角度出发，构建起多层次的微博发布后效果评价模型，采用模糊综合评价的方法进行求解和分析，旨在为企业提供决策依据。 目前随着微博的发展，有关微博的研究也逐渐增多，主要可分为以下四个方面： （1）对微博发布博文内容的研究。P aul André等人就Twitter博文的相关问题进行网站调查，结果表明微博内容的36%是有价值的，25%没有价值，39%介于两者之间，有价值的微博主要特点是信息性、幽默、简洁，而没有价值的微博一般表现为无聊、老新闻、重复式的微博、或者出现太多#，@符号。其中向粉丝提问式的微博被认为有阅读价值[1]。STUART J. BARNES 等利用延续性、习惯与临界理论对微博的长期使用进行建模，通过PLS路径模型对Twitter 用户进行测试发现，用户对微博的长期使用主要由微博的可用性、满意度决定[2]。闫幸等认为 基金项目：北京市教委2013年度人文社科面上项目“北京市网络社区用户参与行为分析与模拟”（SM201310005002）；北京市2013年“日新人才”培养计划 通信作者：单晓红，北京工业大学经济与管理学院副教授，E-mail: shanxiaohong@https://www.doczj.com/doc/3a8838894.html,。
基于社会责任的教学案例分析
提纲 ◆如何正确理解“社会责任”的含义？ ◆如何有效落实“社会责任”的目标？ ◆如何科学评价“社会责任”的达成？
如何正确理解“社会责任”的含义？ ◆“社会责任”是指基于生物学的认识，参与个人与社会事务的讨论，作出理性解释与判 断，解决生产与生活问题的担当和能力。 ◆社会责任感就是在一个特定的社会里，每个人在心里和感觉上对其他人的伦理关怀 和义务。社会并不是无数个独立个体的简单集合，而是一个相辅相成、不可分割的整体。 尽管社会不可能脱离个人而存在，但是没有人可以在没有交流的情况下独自一人生活。 所以我们一定要有对其他人负责，对社会负责的责任感，而不仅仅是为自己的欲望而生活，这样才能使社会变得更加美好。
如何正确理解“社会责任”的含义？ ◆“社会责任” ◆学生应能够以造福人类的态度和价值观，积极运用生物学的知识和方法，关注社会 议题，参与讨论并作出理性解释，辨别迷信与伪科学； ◆结合本地资源开展科学实践，尝试解决现实生活问题； ◆树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念，形成生态意识，参与环境保护实践； ◆主动向他人宣传关爱生命的观念和知识，崇尚健康文明的生活方式，成为健康中国 的促进者和实践者。
如何正确理解“社会责任”的含义？ ◆核心素养个体在信息化、全球化、学习型社会中，面对复杂的问题或挑战时，以学科知识 技能为基础，运用学科观念、思维模式和探究技能，在分析情境、提出问题、解决问题、交流结果过程中表现出来的关键能力、必备品格与价值观念。是整合了情感、态度和价值观在内的综合性表现。 ◆学科核心素养个体综合运用本学科所学的知识、观念、方法在解决实际问题时所表现出来 的综合品质；是核心素养在特定学科（或学习领域）的具体化，也是学生学习一门学科之后所形成的、具有学科特点的关键成就，是学科育人价值的集中体现。 ◆“社会责任”是指基于生物学的认识，参与个人与社会事务的讨论，作出理性解释与判断， 解决生产与生活问题的担当和能力。
2010年上海世博会影响力的定量评估 摘要 本文从四个角度对2010年上海世博会的影响力进行了评估。 第一，从纵向考虑，通过最近四届世博会与上海世博会在参观国家和组织数目、参观人数、场馆数目、持续时间、活动常数等指标上的比较，定义“直接影响力”的概念，采用因子分析法，得出这四届世博会直接影响力的排名： 上海世博会>爱知世博会>汉诺威世博会>萨拉戈萨世博会第二，选取上海世博会对上海市旅游业的短期影响这一侧面，用世博举办前的指标数据进行自回归将世博对上海旅游业的影响从实际数据中剥离，建立旅游本底趋势线模型，用本底值与实际值的差值作为世博的影响值，估算出世博会对上海旅游业从2003年到2012年的时间区间内的贡献率和影响率。 第三，通过对比其它大型国际盛会对其本地旅游业贡献效率，分析上海世博会对旅游业的影响力。建立数据包络分析评估模型，选取投入、主场馆占地面积、入境旅游人数增长百分比和旅游收入增长百分比四个指标得出其技术效率值为0.2911和规模效率值0.2919。 第四，由于世博会的长期效益受时间影响，故建立影响力关于时间的影响力降温模型，并通过对比其它顶级盛事，用积分模型反映出上海世博会未来一段时间内的综合影响力。 关键词：世博会，影响力，本底趋势线模型，数据包络分析
1．问题重述 2010年上海世博会是首次在中国举办的世界博览会。从1851年伦敦的“万国工业博览会”开始，世博会正日益成为各国人民交流历史文化、展示科技成果、体现合作精神、展望未来发展等的重要舞台。请选择感兴趣的某个侧面，建立数学模型，利用互联网数据，定量评估2010年上海世博会的影响力。 2．模型假设和符号说明 2.1模型假设 1）假设所查数据真实可靠； 2）假设忽略短期内各国货币的购买力随时间的变化； 3）假设预计有7000万左右游客参观上海世博会这一数据准确； 4）忽略各国之间消费水平的差异 2.2符号说明 t：年份； M：旅游人数； S：旅游外汇收入； G：国民生产总值； B：旅游收入占国民生产总值的比重； ()t L：影响力降温特性曲线； ()t f：温度下降函数； v：降温速度； T：最小温度； m P：上海世博会在未来一段时间内的综合影响力 s θ：CCR模型效率值； λ：CCR模型中各决策单元权重; i：输入指标； r：输出指标； j：决策单元； - S：输入指标松弛变量； + S：输出指标松弛变量； 3．问题分析 本题要求对2010上海世博会的影响力作出定量评估，要求看似简单，但较为开放，发散性比较大，容易展开但也难以下手。并且影响力本身是一个抽象概念，要对其进行定量评估，必定要选取能够体现其影响力的某个或几个方面，查询相应指标，才能对其做出定量客观的评价。 世博会和奥运会、世界杯一起并称全球三大顶级盛事，其影响力是不言而喻的，因此选取的比较对象必须具备可比性。首先可以想到的是本届世博会同往届世博会的对比，考虑到时间跨度越大，经济、通信、交通等条件的差异就越大，所以尽量选择近几年举办的世博会和上海世博会进行比较，可以从参展的国家和组织、游客人数、场馆规模等指标出发进行对比，评价上海世博会在世界范围内的一个影响力。
新浪微博的品牌影响力分析 一、关于新浪微博 （一）、微博的含义和起源 微博，即微博客的简称，是一个基于用户关系的信息分享、传播以及获取平台，用户可以通过WEB、WAP以及各种客户端组建个人社区，以140字左右的文字更新信息，并实现即时分享。①根据尼尔森在线研究的《中国社交媒体受访用户研究报告》，中国目前主流社交媒体中，微博发展最快，覆盖率远高于排名第二位的SNS（社交网站）。 微博起源于美国，埃文·威廉姆斯于2006年创建Obvious公司，并推出了Twitter服务，在最初阶段，这项服务只是用于向好友的手机发送文本信息。随着微博的不断发展和Twitter服务的升级，Twitter在社会生活的各个方面发挥着举足轻重的作用。2008 年奥巴马选举事件，让 Twitter 成功的进入到政治领域，成为政客们与民众交流与表现的平台。美国歌手迈克尔·杰克逊在家中死亡的消息，在Twitter上一经发出，也引起了全世界的关注。随着Twitter 的逐渐壮大，2009 年Obvious公司相继推出了西班牙语、法语、意大利语和德语的 Twitter 版本。Twitter 的迅猛发展也为其一轮轮的融资提供了最有利的数据说服力。（二）、新浪微博简介 随着Twitter 在国外的迅猛发展，国内的微博市场也逐渐被重视和开发。新浪微博于2009年8月14日开始内测。9月25日，新浪微博正式添加了@功能以及私信功能，此外还提供“评论”和“转发”功能，供用户交流。经过不断发展，新浪微博推出了一系列新产品和新功能，包括广场、应用、游戏、微群、微刊等等。2012 年 1 月 5 日，新浪还推出“悄悄关注”的功能，为微博用户提供了更加人性化的功能服务。近期，新浪微博又推出升级版，增加了“喜欢”等功能，扩充了页面内容，旨在进一步优化用户体验。 （三）、新浪微博发展现状 ①微博，https://www.doczj.com/doc/3a8838894.html,/view/1567099.htm，百度百科
2企业社会责任研究文献述评 1895年，世界上第一本社会学杂志—《美国社会学杂志》的创 刊号上刊登了美国社会学界的著名学者阿尔比恩.斯莫尔(Small，AlbinnW.)关 于“不仅仅是公共办事处，私人企业也应该为公众所信任”的呼吁，该文标志着企 业社会责任观念的萌芽。但是，在20世纪50年代以前，企业社会责任的理念没 有得到充分的传播。从20世纪50年代开始，西方发达国家的学者对企业社会责 任进行了深入的研究。 2.1国外关于社会责任研究文献综述 卡罗尔户比认为:“我们将发现其他人提出的绝大多数企业社会责任定义同样也有一定的局限。得到一个我们大家都认可的企业社会责任定义，其困难之处在于所给出的对管理可起作用的定义究竟应包含哪些意思呢?这就存在着一个几乎是不可克服的问题，因为不同的企业，在规模、生产的产品类型、盈利能力和资源、对社会和利益相关者的影响等方面都有所不同，因而它们信奉、履行社会责任之道也就不同。’ 企业的社会责任（Corporate Social Responsibility，CSR）理论 博文(Bowen，H.R)将企业的社会责任定义为:“企业家按社会的目标和价值向相关政策靠拢，做出相应的决策，采取合理的具体行动的义务。” 麦克格尔(McGuire，JosePhW)认为:“企业社会责任的宗旨意味着企业不仅仅要有经济和法律义务，而且还对社会负有超过这些义务以外的某些责任。’ 戴维斯(Davis，Keith)和布卢姆斯特朗(Bloodstream，RobertL.)认为:“企业社会责任是指企业在谋求利益的同时，对维护和增加整个社会福利方面所承担的义务。’， 鲍尔(Bauer，Raymond)提出:“企业社会责任是认真思考公司行为对社会的影响。’烟爱普斯坦(助stein，Edwin，M)认为:“企业社会责任就是要力使企业决利益相关有利而不是有害的影响，企业行为的结果是否正当是企业社会责任关注的焦点。’ 罗宾斯(Robbins，stePhenP.)认为:“企业社会责任是指企业超过法律和经济要求的、为谋求对社会有利的长远目标所承担的责任。，， 哈罗德·孔茨(Harold，KOontz)和海因茨·韦里克(Heinz，Weihrich，1982)认为:“企业的社会责任就是认真地考虑企业的一举一动对社会的影响。‘ 世界可持续发展企业委员会(WBCSD)提出:“企业社会责任是企业针对社会(包括股东和其他利益相关者)的合乎道德的行为。’， 卡罗尔(Carror，Aichie，B;)认为:“企业社会责任是社会在一定时期对企业提声的经济、法律。道德和慈善期望。’， 有学者还提出了“企业社会行为”(corporatesociaiPerformance)的概念，试图给企业社会责任赋予一个更加广泛的内涵，并把它定义为:“一个企业组织社会责任基本原则的综合反映、承担社会责任的过程、政策、项目，以及与企业社会关系相关时可观察到的结果。”
Research Cybersecurity—Review Social In?uence Analysis:Models,Methods,and Evaluation Kan Li ?,Lin Zhang,Heyan Huang School of Computer Science and Technology,Beijing Institute of Technology,Beijing 100081,China a r t i c l e i n f o Article history: Received 10December 2017Revised 5January 2018Accepted 8January 2018 Available online 16February 2018Keywords: Social in?uence analysis Online social networks Social in?uence analysis models In?uence evaluation a b s t r a c t Social in?uence analysis (SIA)is a vast research ?eld that has attracted research interest in many areas.In this paper,we present a survey of representative and state-of-the-art work in models,methods,and eval-uation aspects related to SIA.We divide SIA models into two types:microscopic and macroscopic models.Microscopic models consider human interactions and the structure of the in?uence process,whereas macroscopic models consider the same transmission probability and identical in?uential power for all users.We analyze social in?uence methods including in?uence maximization,in?uence minimization,?ow of in?uence,and individual in?uence.In social in?uence evaluation,in?uence evaluation metrics are introduced and social in?uence evaluation models are then analyzed.The objectives of this paper are to provide a comprehensive analysis,aid in understanding social behaviors,provide a theoretical basis for in?uencing public opinion,and unveil future research directions and potential applications. ó 2018 THE AUTHORS. Published by Elsevier LTD on behalf of Chinese Academy of Engineering and Higher Education Press Limited Company. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license 1.Introduction Online social networks such as Weibo,Twitter,and Facebook provide valuable platforms for information diffusion among their users.During this process,social in?uence occurs when a person’s opinions,emotions,or behaviors are affected by other people [1].Thus,changes occur in an individual’s attitudes,thoughts,feelings,or behaviors as a result of interaction with other people or groups.Social in?uence analysis (SIA)is becoming an impor-tant research ?eld in social networks.SIA mainly studies how to model the in?uence diffusion process in networks,and how to propose an ef?cient method to identify a group of target nodes in a network [2].Studied questions include:Who in?uences whom;who is in?uenced;who are the most in?uential users,and so forth.SIA has important social signi?cance and has been applied in many ?elds.Viral marketing [3–10],online recommen-dation [11],healthcare communities [12–14],expert ?nding [15–17],rumor spreading [18],and other applications all depend on the social in?uence effect [19–21].Analyzing social in?uence can help us to understand peoples’social behaviors,provide the-oretical support for making public decisions and in?uencing pub-lic opinion,and promote exchanges and dissemination of various activities [22]. This paper provides a comprehensive view of SIA from the aspects of models,methods,and evaluation.To this end,we iden-tify the strengths and weaknesses of existing models and methods,as well as those of the evaluation of social in?uence.First,we review existing social in?uence models.Next,we summarize social in?uence methods.Finally,we analyze the evaluation of social in?uence. The rest of this paper is organized as follows.In Section 2,we discuss SIA models.In Section 3,we analyze SIA methods,includ-ing in?uence maximization,in?uence minimization,?ow of in?u-ence,and individual in?uence.We then detail social in?uence evaluation in Section 4.Finally,we summarize the reviewed mod-els and methods of social in?uence,and discuss open questions.2.Social in?uence analysis models SIA models have been widely studied in the literature.We clas-sify these models into two categories:microscopic and macro-scopic models.2.1.Microscopic models Microscopic models focus on the role of human interactions,and examine the structure of the in?uence process.The two fre-quently used in?uence analysis models in this category are the independent cascade (IC)[23–25]and linear threshold (LT) ?Corresponding author. E-mail address:likan@https://www.doczj.com/doc/3a8838894.html, (K.Li). Engineering 4(2018) 40–46 Contents lists available at ScienceDirect Engineering