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SocialBeta 北京分享会 社会化媒体用户研究
 

SocialBeta 北京分享会 社会化媒体用户研究

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2010.5.15 在北京SocialBeta分享会上的报告

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    SocialBeta 北京分享会 社会化媒体用户研究 SocialBeta 北京分享会 社会化媒体用户研究 Presentation Transcript

    • 社会化媒体用户行为研究
      分享会@北京
      Logan
      中科院自动化所
      lxr606@gmail.com
      2010-5-15
    • 社会化媒体相关研究介绍
      • Introduction
      关系型社会媒体的用户行为特征
      • Section1
      目 录
      内容分享型社会媒体的用户行为
      • Section2
      小结:用户行为分析的应用?
      • Discussion
      2
    • 社会化媒体浪潮
      3
    • 社会化媒体带来的研究机遇
      [Science. 2009 February 6; 323(5915): 721–723. David Lazer et al.]
      4
      Internet为我们提供了理解人们言行、相互关系的截然不同的途径。
      社会化媒体则提供了研究个人结构化地位、交互行为、内在感知之间影响关系的空前机会。
    • 社会化媒体相关研究方向
      用户行为分析
      用户关系分析
      群体信息利用
      信息传播和扩散
      5
    • 社会化媒体的分类
      6
    • 社会化媒体的相关研究介绍
      • Introduction
      关系型社会媒体的用户行为特征
      • Section1
      目 录
      内容分享型社会媒体的用户行为
      • Section2
      小结:用户行为分析的应用?
      • Discussion
      7
    • 关系型社会媒体用户行为
      【Characterizing User Behavior in Online Social Networks】
      Fabrício Benevenuto, Tiago Rodrigues, Meeyoung Cha, and Virgílio Almeida
      Published in IMC’09
      8
      基于实际的用户行为数据,作者对多个SNS的用户使用情况进行了分析。
    • 关系型社会媒体用户行为
      两部分数据集
      1. 来自巴西某个社会网络聚合网站的用户点击记录
      2. 使用爬虫获得的 Orkut的社会网络拓扑结构
      9
    • 关系型社会媒体用户行为
      10
      在线用户数量随时间的变化
      3 PM
      Weekends
    • 关系型社会媒体用户行为
      11
      用户活动统计性质
    • 关系型社会媒体用户行为
      12
      点击流模型(Click Stream Model)
    • 关系型社会媒体用户行为
      13
      点击流模型(Click Stream Model)
      Orkut的用户行为
      对行为类别进行
      分类标注
    • 关系型社会媒体用户行为
      14
      点击流模型(Click Stream Model)
      用户各种行为的用时比例(1)
    • 关系型社会媒体用户行为
      15
      点击流模型(Click Stream Model)
      用户各种行为的用时比例(2)
    • 社会媒体用户的行为特征
      16
      用户各种行为的相互转化概率
    • 关系型社会媒体用户行为
      17
      用户各种行为类别的相互转化概率
    • 关系型社会媒体用户行为
      18
      Orkut用户的社会化互动
    • 关系型社会媒体用户行为
      19
      Orkut用户的社会化互动
      隐性互动的分布
    • 关系型社会媒体用户行为
      20
      Orkut用户的社会化互动
      显性互动的分布
    • 关系型社会媒体用户行为
      21
      Orkut用户的社会化互动
      用户互动的好友数与自身好友数的关系
      隐性互动占整体互动的85%
      其他研究表明,在Facebook中,接近60%的用户全年都没有互动活动。
      一个简单的解释是,加好友容易,但是真的愿意跟他们互动的很少
    • 社会化媒体的相关研究介绍
      • Introduction
      关系型社会媒体的用户行为特征
      • Section1
      目 录
      内容分享型社会媒体的用户行为
      • Section2
      小结:用户行为分析的应用?
      • Discussion
      22
    • 内容分享型社会媒体用户行为
      23
      【Analyzing Patterns of User Content Generation
      in Online Social Networks】
      Lei Guo, Enhua Tan, Songqing Chen, Xiaodong Zhang, and Yihong (Eric) Zhao
      Published in KDD’09
      作者在本文中,实证分析了三种内容分享型在线社会化媒体上的用户生成内容(UGC)模式。
      • 博客网站
      • 社会书签网站
      • 在线问答网站
    • 24
      内容分享型社会媒体用户行为
      每天和每周的模式分析(1)
      博客文章
      博客图片
    • 25
      内容分享型社会媒体用户行为
      每天和每周的模式分析(2)
      书签提交
      答案提交
    • 26
      内容分享型社会媒体用户行为
      用户与内容增长分析
      书签
      博客
      • 增加速率同样是递减的,但是用户增加往往高于Post增加,这与博客不同
      • 平均的用户贡献数量变化不明显,说明了两种类型的UCG本身的特性
    • 27
      内容分享型社会媒体用户行为
      UGC的用户时限分布
      • 对于社会书签网站,用户年限接近均匀分布
      • 对于博客,用户可能一开始比较热衷,但是后期就逐渐变得均匀
      • 对于问答网站,注册时间小于200天的用户的贡献占了绝大多数。因为回答问题本身是一种利他行为,用户会逐渐对于这种行为变得懒惰
    • 28
      内容分享型社会媒体用户行为
    • 29
      内容分享型社会媒体用户行为
      博客复制内容的分布
      均匀分布,没有明显的波动
    • 30
      内容分享型社会媒体用户行为
      Power Law分布是在互联网和社会网络中最常见的分布形式
      长尾现象
    • 31
      内容分享型社会媒体用户行为
      用户原创贡献的排序分布
      在用户原创贡献中,作者发现,其实际上满足的是一个扩展的指数分布
    • 32
      内容分享型社会媒体用户行为
      用户原创贡献的排序分布
    • 33
      内容分享型社会媒体用户行为
      用户原创贡献的“80-20”现象
    • 34
      内容分享型社会媒体用户行为
      核心用户比例
      核心用户:贡献内容的下降速度低于其排名的增加速度。
    • 35
      内容分享型社会媒体用户行为
      UGC质量的刻画标度
      扩展因子c反映了UGC的质量,或者说用户创造内容的工作量。UGC的质量越高,c越小。
    • 36
      内容分享型社会媒体用户行为
      UGC质量的刻画标度(续)
      用户在维基百科上的贡献通常都会比较认真,因此c 很小,这时候
      所以维基百科上的贡献就满足了Power Law分布,这结果也与之前的研究相同。
      用户在Twitter上的贡献通常都会比较随意,因此c 比较大,UGC的分布将会更平坦一些。
    • 37
      内容分享型社会媒体用户行为
      UGC的产生和消费
      在之前对于UGC消费(比如YouTube上的视频观看)的研究中,发现这些UGC对象的消费分布同样满足扩展的指数分布。该分布中,扩展因子c反应了UGC本身的规模(比如视频长度、文件大小),c 越大,UGC对象的规模就越大。
      因此就产生了一些疑问:
      • UGC的产生和消费之间是否存在某种关联?
      • 为什么有些站点可以拥有高质量的UGC并取得成功,而有些不能?
      • 我们能否通过UGC本身的一些性质,预测点击率或者流量?
    • 社会化媒体的相关研究介绍
      • Introduction
      关系型社会媒体的用户行为特征
      • Section1
      目 录
      内容分享型社会媒体的用户行为
      • Section2
      小结:用户行为分析的应用?
      • Discussion
      38
    • 小结:用户行为分析的应用?
      39
    • 社会化媒体相关研究方向
      UI和应用设计、广告精准投放
      用户行为分析
      用户关系分析
      社区管理、CRM、ERP
      众包、信息市场
      群体信息利用
      信息传播和扩散
      40
      病毒(口碑)营销、PR
    • 其他一些比较有趣的工作
      41
      在今年的WWW会议上,HaewoonKwak等人分析了用户在Twitter上的信息分享行为,并与其他站点(Flickr、Cyworld)进行比较,他们认为人们更多的是把Twitter当作一种新闻媒介,而不是一种社会网络。
      密歇根州大的 Lampe 等人长期关注于社会化媒体(Facebook)的用户行为。 他们的系列研究工作从用户交互行为变化分析开始,采用实证分析和问卷调查等方式,研究用户行为的模式及其内在动机,并围绕“社会资本”来解释用户行为。
      来自Facebook的Burke 等人基于用户记录,研究了用户在社会化媒体中贡献的动机。他们发现那些观察到好友贡献行为的新用户将会分享更多的内容。并且那些初始被引导去分享内容、得到反馈、许多人看到他们贡献的新用户,将会有更多的分享行为。
    • Thank You !
      对内容有疑问或者有其他观点,欢迎与我讨论。
      Logan @SocialBeta
      LoganLXR @t.sina
      Hilllee @twitter