3. 社交網路

1.   社交網路(Social Network)的定義與發展 

1-1.何謂social network?
社交網路為社會科學的分支,目的在於檢視人們於社會、經濟、文化等框架(Framework)中所扮演的角色。最初的社交網路理論是指人與人之間、或是人與組織之間,透過人際關係、社會關係等關係的連結,所形成的一個網路性的型態結構,相互之間的關係從親密到疏遠、從同樣興趣的聚落到各式各樣不同的領域。以人為節點(Vertices),框架中的關係做為連結(Edges)來建構社會關係的模型。並藉此分析個體與個體、個體與群體、群體與群體之間互動關係及影響,社交網路就是將人們連結在一起的社會關係網路。

理論基礎上的社交網路包含以下幾個元素:(Haythommthwaite, 2005)
-節點(Actors):
或稱為nodes(即graph裡的vertices),圖形當中的點,表示個體、組織、社群...等
-關係(Relations): 或稱為ties(即graph裡的edges),維繫此種關係的個體(individuals) 都可稱為維繫一種聯結點,如網路連結、友誼、商業夥伴關係...等。每個聯結點的強弱端依照交換資源的數目及類型、交換頻率、及彼此間交換的私密性而定強弱而定 (Marsden & Campbell, 1984)。

 

而社交網路在網際網路上的應用技術或精神直至今日則分為廣義的解釋與較為狹義的解釋兩種:
-廣義的解釋
1) 廣義的來說社交網路指的即為目前網際網路上的上億個節點型態所構成的網路結構,這些節點同樣地有著原始社交網路的型態,也就是可能代表著個人、代表著組織、公司、團體,而這些節點透過網際網路的連結串連在一起形成一個網路形態,當中的關係不單指現實物理上的網路線的連結,更代表了其中某些特定關係的存在。
2) 廣義的社交網路則可以透過許許多多不同的應用方式存在,例如:以溝通連結的方式,如:Email;即時訊息(Instant messaging)像MSN、Yahoo Messenger、ICQ等;以分享的方式,如:部落格、照片分享網站、P2P軟體,以交友的方式,如:網路交友網站、約會網站、社群網站

 -狹義的解釋
狹義的認知,社交網路(Social Network)網站則代表了某種交友網站的新型態,代表一種新的交友型態,不只從使用者的觀點出發,讓個人自訂各自的資訊、資料、版面以外,更延伸讓使用者可以自成群組,使用者可以根據本身的需求、興趣,在這樣的社交網路的網站上進行群組的創建、加入等動作,進一步地群組本身也將延伸各式自己的活動與相關的應用情境。例如:你現在正在找一個工作,但你週遭的朋友並不一定有這樣的工作機會可以提供,但經過社交網路的連結,你可能透過比爾的朋友凱文、凱文的朋友喬治、喬治的朋友麗莎,發現麗莎那邊有個工作機會提供給你,也就是說,早期的社交網路型態由於沒有網際網路的支援,變得較為隱晦不明、且資訊傳遞較難、不易有效益出現,而透過社交網站的運用,則可以讓這樣的連結更加清楚且方便,並且達到迅速有效的資訊傳遞、知識傳播、同儕分享的目的。

 
1-2 Social networking的由來

-GeorgSimmel(1908)是早期致力於不同形態社交網路」形式(forms)」解釋的學者,但是並未提出一套系統性的實證方法對社交網路進行研究

-Moreno(1934)較有系統地利用德國的形式社會學派觀念和現象觀察的方式進行發掘選擇朋友間的結構,利用實驗、問卷試圖找出行動和關係的結構。他將人類心理層面和結構特色作關連,稱做」社會組態(social configuration)」,並利用社會圖(sociogram),以點表示成員線表示關係呈現這些社會組態的屬性,衡量社會凝聚力和社會壓力。這種技巧稱做」計量社會學(sociometric)」。

-在1940 和1950 年代, 如Bavelas(1948)、Festiger(1949)利用矩陣代數的數學模式建構團體中的以社交網路分析法評估工作團隊知識創造與分享關係結構,Cartwright & Zander(1953)和Harary & Norman(1953)在團體動力研究中,運用圖論(graph theory)建構社會關係,其餘研究學者如人類學家Barnes & Bott,連結性的概念的提出;美國社會學家Homans 則將此概念引入美國社會學的研究潮流中,並提出派系(clique)的概念。

-在1960 和1970年代,White(1963)發展代數模式運用在實證研究上,這和過去僅止於數學模式和概念有重大的進展,進而激發後續學者相關概念和實證的研究。

-到了近十多年電腦技術在資料分析上的進步,使得可以分析較為複雜的大群體,可著重更多複雜指標的計算和具備搜尋網路結構的能力,並以視覺化分析的方式將圖形呈現出來,如UCINET VI(Borgatti, Everett, and Freeman,2002)、Structure 4.2(Burt, 1991)都是社交網路分析法相關應用軟體,這些都使得社交網路分析更加的準確定可以進行更多維度的衡量。

1-3 History of social networks

 -1967:  Small World Phenomenon (Stanley Milgram)
假設世界上所有互不相識的人只需要很少中間人就能建立起聯繫。六度分隔理論(Six Degrees of Separation)後來1967年哈佛大學的心理學教授斯坦利‧米爾格拉姆(Stanley Milgram,1933年—1984年)根據這概念做過一次連鎖信實驗,嘗試證明平均只需六個人就可以聯繫任何兩個互不相識的美國人。
 -1974:  The Strength of Weak Ties (Mark Granovetter)
弱連結理論,認為人總是由經由弱連結的人際關係網絡接受新資訊,因為人與其強連結網絡通常都具有相同的資訊。但是,人們會諮詢其強連結對象,以進一步決定資訊接受後的行動;即,強連結網絡扮演的是一種資訊評估的功能。
    -1998: Collective Dynamics of Small-World (Duncan J. Watts and Steven H. Strogatz)
提出了改造規則網絡成為小世界網絡的WS網絡模型,同時指出很多實際網絡都具有非平凡的small-world特性:同時具有較高的聚類係數和較短的平均路徑長度。
 -2003:  Friendster (An online community that connects people through networks of friends for dating or making new friends )
 -Now: There are thousands of applications applied to social networks

1-4 網路社交演進史

<電子郵件時期>
藉由電子郵件互動,交流建立情感,著重於社群的資訊分享與回饋,進而產生情感認同
<家族網站時期>
透過族群功能,形成專屬社區,在社區中進行資訊分享與回饋
<即時通訊時期>
創造了高黏度的第一層人脈連結效應
<交友網站時期>
藉由平台提供的名片介紹功能,滿足男女基本聯誼需求,交集人脈關係
<部落格時期>
結合了日誌與相簿,藉由內容與共同話題來創造連結之間的強度與黏度,啟發人脈連結的綜效
<社交網路服務時期>
根據「六度分隔理論」的概念,靠著人際關係將人脈串連起來,創造出一個「極虛擬、極真實」人際網絡

 

2.   社交網路分析(Social Network Analysis)

 由於網路十分發達,從資料量十分大的網路分析出社群關係,將網路社會關係做為模型,用這個模型分析群體與群體、個體與群體、個體與個體之間的互動關係和影響。簡單的來說社交網路服務是一個採用分散式技術,通俗地說是採用P2P技術,構建的下一代基於個人的網路基礎軟體。社交網路服務通過分散式軟體編程,將現在分散在每個人的設備上的 CPU、硬碟、帶寬進行統籌安排,並賦予這些相對伺服器來說很渺小的設備更強大的能力。這些能力包括:計算速度,通信速度,存儲空間。


社交網路分析(Social Network Analysis-SNA)的意義在於它可以對各種關係進行精確的量化分析,主要有點、關係及聯繫三種。通常是用調查的方式收集,然後用圖表的統計方法進行分析,用來讓我們更容易理解人與人之間的相互關係。以上三種關係分別說明如下:
1)點(Node):
社交網路分析最基本的元素就是點(Node),著重在行動者之間的關係。點代表行動者,而線代表行動者之間的關係或是聯繫。

2) 關係(Relation):                                                                         
關係的特徵可經由四個部分來說明,分別為內容、方向、強度、主動或被動關係。 
-內容,兩行為者之間關係產生原因與關係建構基礎
例如:兩行為者為了共同解決同一事件而產生關係。
 -方向,關係可分成有方向性(Directed)及無方向性(Undirected)。          例如:A 與B為同一公司的員工,但兩人互不認識,此種關係便是無方向性的關係。
-強度,關係也有著程度不同的強度。其衡量方式可能因為不同的關係型態與研究主題而有不同的變化。
例如:相似工作者關係,便以相同專長及是否為曾經參與過同一專案來衡量。
-主動關係或被動關係,關係產生時,因為行為者本身意向之主被動的不同,也是一種關係的特徵。
例如:資訊人員與相似工作者的關係,行為者本身對這個關係的發生,是處於被動的情況。
3) 聯繫(Tie):
所謂的聯繫是指兩行動者之間的關係組合。其聯繫所含的關係可能只有一種、也有可能由多種的關係組合而成,例如兩人彼此有商業合作、資訊交換、學術交流等關係。而聯繫的「強弱」又可分成弱聯繫(Weak Ties)及強聯繫(Strong Ties)兩種觀念:
 - 強聯繫,代表關係是親近、特別的,會自發性的維護聯繫,會常透過各種不同的關係來達到彼此之間長時間的互動  
- 弱聯繫,彼此之間比較少有關係或是親近的接觸,且彼此之間很少提及個人的經歷、很少談論彼此不曾接觸的事情。

2-1.社交網路分析的種類 

探討關係或是聯繫的連結情況,行為者的社會網路資訊,藉由觀察社會網路的連結情況,將能瞭解行為者的社會網路特徵。一般來說社會網路分析依照『資料蒐集』方法分成自我中心網路(Ego-centered Networks)分析及完整網路(Whole Networks)分析兩種。

1) 自我中心網路分析:
自我中心網路分析只考慮與焦點行為者相關的聯繫,以特定的行為者為探討中心,探討與其中心相關的行為者之間的社會網路情況,其探討的議題包含了自我中心網路的大小、差異性、屬性是否同質等。自我中心網路分析可以清楚顯示個人的社會網路特徵,包含其相關的行為者為誰、關係內容為何及各行為者之間彼此的連結情況
而這種分析方法適合應用在研究母體(Population)非常大或是研究範圍不易訂定時。
2完整網路分析:
所謂的完整網路分析方法是指在某種特定的範圍下,研究範圍內所有行為者的關係,其範圍可以是正式的組織、系所部門、俱樂部、親屬團體等。這種方法考慮範圍內所有行為者的關係,也就是需要所有行為者彼此之間的關係資料,如果研究範圍下有N 個行為者,則必頇要考慮到所有行為者彼此之間的N*(N-1)條關係。
另外完整網路分析可以探討的議題,除了自我中心網路分析方法的討論議題外,還加上子群組(Subgroup)、中心性(Centrality)分析等,以下將分別針對子群組之分群方法與中心性做介紹。

3.   社交網路服務(SNS, Social Networking Service)

主要作用是為一群擁有相同興趣與活動的人建立線上社群。這類服務往往是基於網際網路,為用戶提供各種聯係、交流的交互通路,如電子郵件、即時消息服務等。他們通常通過朋友,一傳十十傳百地把網路展延開去,極其類似樹葉的脈絡,所以中國大陸上的人們稱類似的網站為脈絡(人面)網站。多數社交網路會提供多種讓使用者互動起來的方式,可以為聊天、寄信、影音、檔案分享、部落格、討論群組等。 

「史丹佛大學研究中心」調查報告指出,人一生中的所賺的金錢,12.5%來自於知識,87.5%則是來自於人脈, 這顯示出「人脈」的重要性。過去,人脈關係的發展受限於地域、時間等條件,無法有效拓展,如今,人際關係建立模式逐漸轉變,可藉由電子郵件(E- mail)、即時通訊(IM)、交友網站與社交網站(SNS)的幫忙,有效地建立人脈。對人際交友來說,電子郵件與即時通訊,是一種通訊工具,要達到較佳 的互動,端看使用者如何有效運用;而交友網站則可透過網站平台,提供多樣化的互動,跨過時間空間限制,主動尋找想認識的人,或被動等待想認識您的人,提升 互動的接觸點,擴大交友的可能機會。

交友網站能滿足人們對人脈互動的期待,從國內Yahoo!奇摩交友、PChome Online網路家庭交友等 網站蓬勃發展,就可看出端倪。隨著交友網站的受歡迎!也逐漸發展出另一型態網路服務,社交網站。社交網站和交友網站最大的不同,在於主動搜尋到想認識對象 後,網站就會歸類出使用者和目標對象之間,有哪些共同的朋友,如此一來,藉由朋友作為聯絡的橋樑,可以延伸擴展人脈階層,提高網路交友的效率! 

社交網路服務經常跟交友,社群,部落格等概念混淆。然而即使是社交網路服務經營者,也並不認為自己等同於交友網站,社群網站或者部落格網站。因為上述網站早在Web 1.0 時代或者末期就已經存在,而社交網路服務是以人際關係為核心,是包含上述全部的綜合體。

最後,似乎只有使用「個人空間」這樣一個寬泛的名詞才能將社交網絡服務與上述傳統概念區分開來。從社交網路服務的功能看,日記,相冊,好友,社群(或群組)等已是基本功能。透過經營者有意識的導引,讓用戶互訪別人的日記與相冊,最終激發社交功能。

從社交行為看,社交網路服務是靠著人們將線下關係鍊搬移到線上,與其他人的關係鍊交疊而形成更大的關係鍊。用戶主要是跟熟人之間互動,並且在這個平台上有意或無意遇到可以深聊的陌生人,於是擴大了人際圈子。此後,透過對彼此活動的關注,維繫人際關係。

目前網路上比較熱門的社會性網路服務大致上分成幾類:

-社交網站,例如:Facebook,LinkedIn

-網誌,例如:Wordpress,Blogger,無名

-微網誌,例如:Twitter,Jaiku

-社會化新聞聚合,例如:Digg,FunP

-社會化書籤,例如:Del.icio.us

全部只有這幾類嗎?當然不只,人的參與讓網路世界越來越好玩,越來越多網路服務都開始帶有社會化的味道,也越來越多新型態的社會化網路服務被開發出來。

3-1.六度分隔理論 Six Degrees of Separation 

社交網站的概念主要起源於美國著名社會心理學家米爾葛籣(Stanley Milgram)於20世紀所提出「六度分隔理論」(Six Degrees of Separation),直接認識的朋友屬於第一度分隔,每多一個人轉介就增加一度〉解釋(如下圖),每個人跟世界上任何一個陌生人,不管他是南美雨林裡 的土著,還是美國總統,平均只要透過六個朋友介紹,你就能認識他。這個理論在二○○三年,被哥倫比亞大學實驗再次證實。實際登入這些社交網站也會發現,即 使在網站上只直接認識兩個人,透過朋友背後的人脈,每增加一個分隔度,能認識聯絡的人數,也會成幾何級數成長,增大能運用的人脈庫。如此,個體的社交圈會 不斷地擴大和重疊並在最終形成大的社交網路。在此類通過對「朋友的朋友是朋友」,人與人之間的距離不再這麼遙遠,人脈的拓展也不再這麼困難。

 

(圖片來源:Wikipedia)

3-2.社交網路之優勢與劣勢

優勢:

(1)     通過社交服務網站我們與朋友保持了更加直接的聯繫,建立大交際圈,其提供的尋找用戶的工具幫助用戶尋到失去了聯絡的朋友們。

(2)     網站的通常有很多志趣相同並互相熟悉的用戶群組。相對於網路上其他廣告而言商家在社交服務網站上針對特定用戶群組打廣告更有針對性。

劣勢:

(1)     有的社交服務類網站並不獲得利潤,因而其商業模式一直未有達到業界的認可。

(2)     隨著社交服務類網站的出現,瀏覽這些網站佔用了越來越多僱員的工作時間。

(3)     無法通過增長在網路上所進行的社交活動來實現真實生活中社會交往技巧的增長。

(4)     個人信息安全保障措施還需要改善

3-3.「社交網路」-三大趨勢

(1)     Information discovery is changing

人們獲得資訊的方式已經與以往大大不同了。又或者說,人們接收資訊的方式已經逐漸「Social」了起來(social discovery)。

利 用Google搜尋來解決問題固然好,但讓你的朋友發現你正試圖尋找、解決什麼,進而主動幫助你解決,這才是最棒的。例如,筆者日前看到一位朋友在MSN 的狀態中徵求某樣東西。而我們這些做朋友的,看到這樣的狀態後,便主動的拿他要的東西給他。這說明了,人們獲取資訊的方式已經不是過往(刊報紙、打電話、 面對面)了,而是只要有社交網路,隨時可以掌喔。

又或者-書籤網站。FunP否改變了你我每天閱讀浩瀚網路中資訊的模式?除了許多使用者的分享書籤外,我隨時都能夠看到我的朋友們分享了什麼書籤、推了哪些書籤,然後導致我去點閱。這不就是social discovery嗎?

(2)  How we share is changing

人 們在檯面下分享檔案(例如不具名或者是P2P)乃起因於人們並不想去彰顯個人的重要性。反之舉例,今天若是要某人一封一封的將他想分享的檔案用E- mail寄出去,是需要相當大的社交能量的。儘管分享速度很慢。現今的分享方式,正藉由社交網路走向上述這種模式。人們真的希望去知道自己的朋友在幹麻、 想幹麻。舉Facebook和FriendFeed為例子,這樣的網站讓使用者們隨時隨地掌握自己朋友的狀態,進而導致更多高社交能量的分享。這種分享以往都得是面對面才能做到。

(3)  Social sites to social web

過去圍繞著使用者內容的網站建置方式已經落伍了。今天人們不只需要一個專門的交友網站來進行網路社交,人們希望所有的網站都必須要是能夠讓他們社交的。

人們期待當他們隨意逛到某個網站時,這樣的社交系統能夠讓他們馬上知道自己的朋友是否也曾過這個網站並且使用它。又或者舉線上購物網站來看,今天人們逛到了某個商品,他們也可望馬上知道自己的朋友們中是否有人買過同樣的商品。

社交已非一種特定目的,而是網路活動的特徵了。實在是相當的貼切。 

參考資料:Joe Kraus … Google Social Computing 

4. 社交網路安全

使用者互動、迅速分享所產生的攻擊特性:

社交網路產生的安全威脅並不是一種新的攻擊手法,一般而言在社交網路上碰到的惡意程式攻擊的手法跟一般網站在技術層次並沒有太大的不同,主要的差別在於社交網路上的內容大部分是使用者自行上傳,較不易控管,也容易有因社交網路平台上傳程式安全檢查的盲點,造成使用者得以上傳惡意程式。之前就曾發生在網拍平台上使用者上傳惡意照片植入後門的案例,, 類似的問題也可能發生在社交網路的平台上。

在這個平台上比較特殊的攻擊是類似蠕蟲類的攻擊,這類攻擊在滲透特定使用者後,會對這名使用者的朋友、聯絡人散發蠕蟲攻擊的連結或是程式分享,像是之前曾經有多起案例如Samy (myspace)、Koobface storm(facebook)等就是採取類似的途徑進行增殖。

這類的網站上常常有大量的資訊分享、外部連結等資料,根據SecurityLabs監控Web 2.0網站的研究結果發現高達95%的社交網站留言是廣告(SPAM),這些社交網站平台可能會成為phishing、廣告、惡意外部連結的溫床,使用者在點選這些連結時需要特別的注意。

利用信任關係鬆懈用戶警戒:

攻擊手法應用在社交網站上結合社交工程後,利用彼此的信任關係讓使用者鬆懈警戒,使得成功機率大為提高。

ESET資深工程師簡朝璋便指出,社交網路的興起,連帶會觸發增加許多小遊戲、工具等等的使用率,也就會提供駭客有著更多的「引誘」途徑,來逐漸滲透進社交網站網友的習慣當中,其中又以「小遊戲外掛」以及「不明網友的邀請或連結」為最容易在這個時間點達到引誘點選、下載執行的目的。由於社交網路的使用用戶快速遞增,駭客看準了部分的用戶,並無法在短時間內去核對自己使用的程式是否正常、或瞭解個人資料保護的重要,種種帶有威脅的外掛程式以及不當的資訊公佈方式,即會增加了用戶電腦被病毒威脅感染的機率,以及產生許多令個人隱私資料外洩的危險。Blue Coat大中華區產品行銷經理申強更舉例像Facebook裡的應用程式也成為駭客進行攻擊的手段。目前已經發現多個惡意的Facebook App,竊取使用者電腦中的隱私。

社交網站易為企業資料外洩的漏洞之一:

員工因使用社交網路所造成的影響不但是員工的個人資料外洩,甚至也會引發企業的機密資料外洩問題,讓我們來看看一個微軟的案例吧。在微軟Windows 7甫上市之際,已有微軟員工在社交網站中不經意的透露出下一代作業系統Windows 8甚至是Windows 9的訊息。在PC Pro的一篇報導中便提到,有位微軟員工在LinkedIn社交網站裡的個人資料內容中,寫到參與包括Windows 8核心128位元架構相容性以及 Windows 9專案規劃等。雖然現在該網頁已無法連結,不過在Google search cache中仍可找到該員工在LinkedIn中個人資料的快取暫存內容。

資訊安全的最大敵人往往是自己:

在個人的社交網路使用安全上如同其他的網路威脅防護,除了安全軟體是必備的基本防護外;簡朝璋認為,資訊安全的最大敵人往往是自己,所以用戶網路使用的習慣也應更為細心和謹慎!在社交網路平台的使用上,還是要仔細判別自己的每一個動作是否帶有危險--不明程式是否要執行?!不明網頁廣告是否要去點選?!不明大頭照的美女突然加你好友、且又跟你索取銀行帳戶時是否要給她(or他)?這些舉動其實都可以先由自己去做出選擇和判斷的!當然社交網路上的安全機制以及防毒系統的防範功能也會日益精進,但若自身對這些具有高敏感的動作和狀況能更加瞭解謹慎,一定可以避免更多此類型的病毒攻擊威脅。

15個企業使用社交網路的安全建議:

1. 企業必須不斷對員工進行社交網路的使用安全守則的相關教育,但企業施予行銷人員的訓練,不只是如何使用社交網路行銷的技巧,還要包含使用社交網路的安全守則。

2. 企業必須在Client端和Server端皆有部署安全防禦措施,行銷人員必須對發出連結之前,得先用安全工具檢查確信非惡意連結。

3. 發出訊息前先檢查三遍,務必確認沒有任何後顧之憂後再按下發送鍵。

4. 如果發佈的這個訊息只能用悄悄話或私密訊息發送,那就不要張貼。發出訊息前,要有無法確實刪除的心理準備,因為目前並沒有任何方法可以真正刪除或取消公開發表的Twitter訊息。

5. 千萬別公開行銷人員個人或公司內部其他同仁的個人資訊(電子郵件地址、電話號碼、住址等等)。因為你在社交網路的訊息不但是公開的,而且所有搜尋網站也都能搜尋得到。

6. 當行銷人員要使用與社交網路整合的各種服務時,請務必在輸入登入資料時檢查該網頁確實為該社交網路廠商所有(也就是瀏覽器顯示的網址確實為該廠商的網址),避免落入網路釣魚圈套。 

7. 讓短網址現出原形:把社交網路當作與客戶互動的利益雖然良好,但也得留意競爭者或其他駭客刻意以短網址包裝惡意網址,建議利用免費工具,如LongURL可以讓行銷人員查看簡短格式URL背後真正的目的地。因為簡短格式URL或者近似雷同的URL是歹徒在社交網路上散播垃圾訊息或惡意程式的主技巧之一。

8. 設立複雜而不易破解的安全強度高的密碼,免得被入侵後,假裝企業發佈消息。

9. 若使用不同的社交網路不可使用一模一樣的密碼。

10. 密碼提示答案除了行銷小組外,不要讓其他人知道,但要注意別犯了與美國副總統候選人莎拉裴琳同樣的錯誤,網路一搜尋答案就自動奉上了。

11. 不要以企業專用行銷帳號加入第三方應用程式。避免讓第三方應用程式存帳戶相關資料。

12. 任何可能與公司業務相關的機密資料,不要在網路上貼文。

13. 不要在社交網路提到公司組織成員、內部進行中的專案等等,可能導致企業資料外洩的訊息。

14. 不要盲目加入新粉絲,為了人氣,傷了元氣,有些釣魚網站聲稱可以讓粉絲團暴增,一旦加入帳號卻被冒用來發送垃圾訊息,有可能導致企業形象受到傷害。

15. 不要回答任何與你隱私相關的網路問卷,比如看似沒有惡意的關於我的25件事 ,卻會讓你的個人資料被拼湊得愈來愈完整。

5. 總結 & 其它

社交網站在全球的發展曲線仍持續向上,Web2.0的趨勢在前兩年將這類型的網站帶到最高峰,而目前前幾大社交網站的流量、註冊使用者仍還算成長,但卻比較趨於和緩。在網際網路的基礎建設持續進展的今日,雖已有相當大量的電腦透過網路做連結,但這樣的發展仍舊持續地成長下去,就分析圖表來看,全球在2010年的網路互相連結的節點量將達五億,這樣驚人的數字所建構出來的網際網路,其複雜的程度已經超乎人類想像,而當中所產生的機會更是可以預見。站在台灣數位學習產業的觀點來看,未來透過社群網路(Social Network)的方式所聯結起來的電腦,使否能在上面發展創新的學習模式,不同與目前單純只應用在交友的模式,在學習上,如何透過社群網路的連結,來即時地鎖定這網路上的專家、解決當下的問題;搜尋到這網路上的資源、達到教材製作的目的。社群網路的影響將改變傳統數位學習「單機」支援的思維模式,如何讓台灣的數位學習產業瞭解社群網路(Social Network)的「多機」連結的型態,發展相對應的學習工具與平台,一定是發展的重要項目之一。  

參考資料:

http://skeletons.blogspot.com/2008/12/social-network.html
http://mag.udn.com/mag/digital/storypage.jsp?f_ART_ID=124925
http://www.runpc.com.tw/content/main_content.aspx?mgo=190&fid=G09

回應

A social network is the social structure that exists between individuals or organizations. It indicates the ways in which individuals are related to one another.

Three ways to look at reality:1.categories,2 groups, 3.networks.

What is a social network: a set of dyadic ties, all of the same type, among a set of actors

 -Actors can be persons, organizations, groups

 -A tie is an instance of a specific social relationship

why social network:Social network theory produces an alternate view, where the attributes of individuals are less important than their relationships and ties with other actors.

What can social networks help How does a kind of fashion become anvogue? How does a virus spread and infect people? How does a research topic become a hot topic

A “Canonical” Natural Network has

1.Few connected components:(often only 1 or a small number, indep. of network size)2. Small diameter:(often a constant independent of network size (like 6))(or perhaps growing only logarithmically with network size or even shrink?)(typically exclude infinite distances)

3 A high degree of clustering:(considerably more so than for a random network)(in tension with small diameter)4 A heavy-tailed degree distribution:(a small but reliable number of high-degree vertices)(often of power law form)

Zipf's law, an empirical law formulated using mathematical statistics, refers to the fact that many types of data studied in physical and social science can be described by a Zipfian distribution, one of a family of related discrete power law probability distributions. The law is named after the linguist George Kingsley Zipf who first proposed it.

Some Models of Network Generation

1.Random graphs (Erdös-Rényi models):(gives few components and small diameter)(does not give high clustering and heavy-tailed degree distributions)(is the mathematically most well-studied and understood model)2. Watts-Strogatz models:(give few components, small diameter and high clustering)(does not give heavy-tailed degree distributions)

3.Scale-free Networks: (gives few components, small diameter and heavy-tailed distribution)(does not give high clustering)

4.Hierarchical networks:(few components, small diameter, high clustering, heavy-tailed)

5. Affiliation networks:(models group-actor formation)

The shape (Sociogram) of the social network helps to determine a network's usefulness to its individuals.

Social network analysis [SNA] is the mapping and measuring of relationships and flows between people, groups, organizations, animals, etc.

How to do social network analysis Three key principles in social networks.

1.Degree

2.Density

3.Centrality

Difference between centrality and prestige:

1.centrality focuses on out-links

2.prestige focuses on in-links.

Three prestige measures:Degree,Proximity,Rank

Three Centrality : Degree,Closeness,Betweeness

What is Spam: equivalent of junk mail, unsolicited and undesired advertisements and bulk email messages.

Spam Characters:

1.Distribution

2.Sent to Millions

3.Can be targeted