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社交網絡定義范文1
【關鍵詞】大數據 大學生 網絡社交 行為模式
網絡社交是指網民以計算機、網絡為中介，以數字化的符號為載體進行的人與人之間的交往方式。Wellman認為網絡社交研究的范圍有廣義與狹義之分，廣義的網絡社交置于網絡使用行為之下，將“網絡交往”等同于“網絡溝通”、“計算機媒介互動”等概念，并在此范圍下研究用戶的網絡使用行為、信息交換和交往行為；狹義的網絡社交是指網絡人際交往，即信息的傳遞和網絡用戶的溝通行為。本文主要針對狹義的網絡社交。對大學生網絡社交行為現狀的研究，學者們從不同的角度出發得出結論。王洪波（2013）調查發現大學生網絡社交的范圍仍然以熟人社交為主，選擇QQ和Email進行交流的比例僅為34%和8%，在交往態度上更加傾向通過網絡進行交流。巢乃鵬（2012）在研究大學生社交網站的使用動機時發現，歸屬需要與擔心拒絕都是社交網站使用的重要預測值。Fioravanti（2012）研究了大學生自尊和網絡偏好之間的關系，發現女性自尊和網絡偏好之間有很小的負相關，男性則不相關，總體上個人自尊和網絡社交偏好之間沒有明顯相關關系。以上結論的得出大部分源于對大學生進行的問卷調查，雖然這種方式簡單可行，但問卷編制的主觀性，調查對象的局限性，以及數據量的有限性都對結論能否解釋大學生網絡社交行為的本質產生負面影響。而目前大數據分析為解決這一問題提供了思路。
1 大數據及大數據分析技術
1.1 大數據的定義
大數據是一個新興的概念，目前學術界還未對大數據給出統一的定義。維基百科將大數據定義為：巨量數據、海量數據、大數據，是所涉及的數據量規模巨大到無法通過人工方式，在合理時間內達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息；Gartner的定義是：需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產?？偨Y這些定義發現大數據應具備四個基本特征：數據量巨大；價值密度低；來源廣泛，特征多樣；增長速度快。
1.2 大數據分析技術
大數據分析的核心問題是如何在種類繁多、數量龐大的數據中快速獲取有價值的信息。在理論研究上，數據挖掘技術成為大數據分析的關注焦點。數據挖掘是一項以發現數據中有價值的模式和規律為基本目標的獨立的數據組織和寫作的建模歷程；數據挖掘是商務智能和決策支持的核心部分，自動化或半自動化程序是構成數據挖掘和核心技術；數據挖掘是為發現大規模數據中所隱藏的有意義的模式和規律而進行的探索、實驗和分析。
在大數據分析實際應用方面，目前廣泛采用的是云計算技術。根據美國國家標準與技術研究院的定義，云計算是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。該技術是2006年由google公司提出，技術主要包括分布式文件系統GFS、分布式數據庫BigTable、批處理技術MapReduce、以及開源處理平臺Hadoop。
2 大數據與大學生網絡社交
大數據可應用于廣泛的社會、自然科學領域，包括大科學、RFID、傳感設備網絡、天文學、大氣學、基因組學、生物學、大社會數據分析、互聯網文件處理、制作互聯網搜索引擎索引、通信記錄明細、軍事偵查、社交網絡、通勤時間預測、醫療記錄、照片圖像和圖像封存、大規模的電子商務等。近年來微博、微信、人人網、臉譜網、推特等社交網站的應用已經深刻改變了人們的交流方式，大學生是參與度較高的網絡社交群體。社交網站快速增長的大學生數量和活躍的大學生網絡社交活動，積累了大量的大學生行為數據，這些數據完全符合大數據的定義和特征，并且在這些數據背后，隱藏著巨大的價值。大學生網絡社交大數據的價值主要體現在：
2.1 大學生行為模式的發現
大學生在進行網絡社交的過程中會形成大量行為軌跡數據，例如留言、評論、點贊、圖文信息、瀏覽與轉發等。對于研究大學生行為的學者而言，可以通過數據捕獲工具收集這些數據，進行分類、匯總，采用數據挖掘算法與大數據分析技術對這些格式化、非格式化數據如照片、聲音、文本等進行分析，發現大學生行為變化的規律，得出大學生的行為特征，尋找到大學生行為的共性與差異性。
2.2 網絡環境下大學生人格特征的分析
由于網絡社交具有匿名性、隱形性、沒有地理位置限制以及時間上的非同步性，大學生在網絡社交過程中體現出來的人格特征與現實生活中的人格特征存在差異。例如，現實生活中內向型人格的大學生由于缺乏人際交往則更傾向于在網絡社交中尋求存在感。網絡社交人格特征成為大學生人格特征的一個重要補充，在研究大學生行為的同時能夠利用網絡社交大數據挖掘完整而真實的大學生人格特征，對指導大學生健康發展，樹立正確的價值，避免受到網絡社交負面影響，如網絡成癮，有重要的作用。
3 基于大數據的大學生網絡社交行為研究
3.1 數據的獲取與處理
首先需要研究大學生網絡社交大數據的來源方式，包括數據來源網站的選擇、數據獲取方式的選擇。目前網絡社交數據主要集中在博客、微博、微信及SNS網站，選擇國內主流社交網站平臺進行數據獲取。另一方面，主流的大數據獲取方式包括基于官方API進行獲取、通過網絡爬蟲工具獲取和直接利用開放的數據集三種方式，比較分析每種方式的優勢與劣勢及實現的可行性，選擇一種數據獲取的方式；其次需要對大數據進行預處理，研究從數據集中篩選大學生網絡社交范圍、方式及動機數據的方法，采用Matlab數據處理軟件對大數據進行預處理。
3.2 大數據挖掘算法的選擇
目前較為流行的大數據挖掘算法主要有基于聚類、協同過濾和關聯分析算法，研究各類算法的適用范圍、特點和缺陷，選擇適合本文研究的算法類型，在此類算法下研究具體的算法改進方式，并進行比較分析，總結出改進算法的前提條件、定理與推論、過程與步驟及相關注意事項。
3.3 大學生網絡社交現狀的總結
使用Matlab工具進行大數據的預處理、數據挖掘，從兩個方面進行總結：大學生網絡社交行為的現狀及大學生網絡社交人格特征。
3.3.1 社交行為現狀包括網絡社交對象的范圍、交往方式和交往動機
（1）大學生網絡人際交往的對象范圍主要包括同學、朋友、親人和陌生人，其中同學占到62%，朋友占30%，親人占4%，即認識的人占96%，而選擇和陌生人交往的大學生只占到4%。因此可以看出，大部分大學生的網絡社交是理性、自我保護的，社交圈子是其現實人際交往圈子的拓展和延伸，大學生主要利用網絡的便捷性、跨時空性等特點維護現實人際交往圈子，增進情感和交流，只有少部分大學生愿意嘗試與完全陌生的人進行交流。
（2）大學生網絡社交方式統計了其在博客、微博、微信、SNS網站及其他方式上的比例，其中使用博客、微博的大學生占72%，微信等即時通信工具使用占87%，SNS社交網站使用占35%，其他方式占23%。數據顯示以微信為代表的即時通訊工具成為大學生網絡社交的主要使用工具，而曾經熱門的SNS社交網站使用的比例大幅下降，博客、微博仍然是大學生熱衷的網絡社交方式。
（3）大學生的網絡社交動機包括了出于習慣、交新朋友、共享信息、共同興趣、人際需求五個方面，其中出于習慣的占8%，交新朋友占6%、共享信息占14%、共同興趣占61%、人際需求占11%。由于共同的興趣愛好而聚集在一起成為大學生網絡社交的主要動機。
3.3.2 大學生網絡社交人格特征從兩個方面研究
一是不同的人格特征在網絡社交上呈現不同的表現，另一方面網絡社交也影響了大學生的人格特征發展。
（1）根據艾森克的人格三因素模型將大學生分為：外向非神經質型、內向且神經質型及隨和穩定型。內向且神經質的大學生在現實人際交往中顯得比較冷漠，但是在網絡社交中較易展現真實的一面；而外向非神經質的大學生更傾向于使用網絡社交來保持與親人、朋友的聯系，以及結交新的朋友；隨和穩定型的大學生由于性格友善，包容度高，適應任何社交環境，因此在不友好的網絡環境中也能進行較好的網絡社交。
（2）網絡社交對大學生人格的影響總結為：對于外向非神經質型大學生網絡社交進一步增加了其社交資源，使得這類學生更加自信，獲得更多的滿足感與存在感；而對于內向且神經質型的大學生，網絡社交呈現兩極分化的趨勢，一部分大學生由于在網絡社交中勇于展現真實自我而自信心提高對其現實人際交往起到正面作用，而另一部分大學生沉溺于網絡交往，減少現實交往的時間，使得其在面對面的真實交往中更加焦慮，網絡交往對其內向型人格起到負面作用。
4 結論
綜上所述，大數據分析技術的出現為研究大學生的網絡社交行為提出了新的方法和思路，本文基于大數據分析從大學生行為現狀和人格特征兩方面得出了結論：大部分大學生的網絡社交是對其現實社交的補充，沒有過分依賴網絡，并能夠從網絡社交中獲得更多的資源及自信，結交有共同興趣愛好的朋友；而少部分大學生存在不同程度的網絡依賴，網絡交往阻礙了其現實交往的發展。因此，對于這部分學生，教師應給予正確的疏導，幫助其減少網絡社交的時間和頻率，鼓勵其在現實人際交往中樹立信心。
參考文獻
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[3]謝新洲，張煬.我國網民網絡社交行為調查[J].圖書情報工作，2011，55（6）.
作者簡介
張琰（1982-），女，江蘇省南京市人。碩士學位。東南大學成賢學院經濟管理系講師。研究方向為電子商務。
吳宜（1983-），女，江蘇省連云港市人。大學本科學歷。東南大學成賢學院經濟管理系秘書。研究方向為大學生社交行為。
社交網絡定義范文2
論文從對社交網絡的介紹開始，通過詳細對各個算法闡述，能夠對社交網絡的推薦機制有更好的理解。
關鍵詞：社交網絡；推薦算法；數據挖掘
中圖分類號：TP393 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2016）27-0250-03
1 社交網絡現狀
網絡作為21世紀人們互動的平臺，給予人類另外一個包含大量資源的世界。人們可以方便快捷地獲取所要的資源。 早期的社交網絡，主要是指web1.0的社區，主要是由論壇，聊天室等形式組成，這一時期的社交網絡系統單一，規模也不大。出現web2.0社區之后，逐漸出現了社交網站，社交網站擁有web2.0的特點，并且希望能夠為用戶提供一種類似真是社會交流的網絡服務平臺。
社交網絡如今已經擁有著成千上百萬個用戶，并且占據著一些用戶生活的不小的一部分。 在美國Facebook被很多民眾使用，在日本，Mixi被人們熟知，在中國，新浪微博，騰訊qq， 微信等幾乎被所有網民知曉。
社交網絡使得網絡與人的關系更加緊密，但同時也產生了大量的數據，這些數據的產生不僅給互聯網公司造成了煩惱，更使得用戶面對海量的數據信息不知作何選擇?，F今的社交網絡，通過分析用戶的行為為用戶選擇他們所感興趣的資源，從而有效地保持網站用戶量并且獲得更多的用戶，能夠促進產品的開發以及企業更好的運營，讓公司更好的發展。因此我們需要一種或多種有效的推薦算法來更好地更為準確地達到這種效果。
2 社交網絡推薦系統概念
2.1 社交網絡
SNS是social network service的縮寫，翻譯為社會性網絡服務，是為了幫助人們建立一種全球化社會化的網絡服務，SNS網站就是運用這一社會性網絡服務的社交網站。社交網絡即social network就是由這類網站建立起來的網絡。
2003年，在線社交網絡首次被提出，但是2006年才開始出現SNS比較完整的定義。
社交網絡的核心在于用戶之間的聯系，其理論主要源于“六度分隔理論”。
該理論闡述，任何兩個陌生人之間可以通過六個人就可以有所聯系，通過這一理論，任何人的社交網絡圈子都會繼續擴張，形成一個關聯全部人員的“社會化網絡”。
2.2 推薦系統
推薦系統最初的研究是在其他領域中，例如認知科學，信息檢索等。由于互聯網以及電子商務的快速發展，推薦系統逐漸成為互聯網領域中的重要研究對象。
推薦系統是利用一些可行的推薦方法向用戶推薦候選對象的一種系統。用戶可以主動向推薦系統提供他們的偏好或者請求，或者通過推薦系統來發現用戶的隱式需求，由推薦系統來采集用戶的偏好，然后將推薦信息給用戶使用。推薦系統的模型圖如圖1所示：
推薦系統形式定義為：設S是所有要研究的用戶對象集合，C是所有能夠被推薦給該用戶的那些對象的集合。C中的特定對象c相對于用戶s的推薦度大小我們用函數f（）表示，其中f：S*CR，R是一定范圍中的非負數，那么我們的推薦問題就是尋找能夠使得R最大的對象，如式（1）：
推薦系統中偏好獲取的方式有如下兩點：
顯式獲取：
通過網絡中的問卷調查等相關反饋，讓用戶選取自己的喜好對象，從調研中發現用戶的偏好行為。然而這一獲取方式并非十分有效，因為大多數用戶會由于各種原因而不會積極參與到調研之中，從而使得數據的準確性收到干擾。顯示獲取中主要要求用戶對各種對象進行評分或評論，最好能夠提出自己的建議。
隱式獲?。?/p>
隱式獲取不需要用戶的主動參與，通過用戶以往的行為來判斷用戶將來可能的操作，這一獲取方式能夠更好地得出結果，一般來說，隱式獲取主要研究用戶的瀏覽記錄或者反復性的行為操作等。本研究中將用到的獲取用戶偏好的方法就是隱式獲取的方式。
3 推薦系統算法
推薦系統算法，即通過分析已有對象的行為或者屬性，利用一些數學上的算法來得出更可能滿足該對象需求或者與該對象更加相似的對象。 此類算法很多，不同的算法分析多種多樣，得到的結果也不盡相同，以下簡單介紹一些相關的算法。
3.1 協同過濾算法
協同過濾算法被人們研究的比較深入，此算法也經常被應用到推薦系統中，協同過濾算法通過分析用戶興趣，在用戶中找到與目標用戶有相似興趣的用戶，通過這些用戶對某一信息的相似評價來達到對這一信息的預測。此類算法可以細分為以下幾種：
3.1.1 基于用戶相似算法（user similarity）
基于用戶相似算法的目的是為了通過對很多其他用戶的喜好進行搜集評價來對某些用戶自動進行預測。尤其是通過對那些與目標用戶相似性程度高的用戶進行喜好搜集。
用表示用戶u對某一屬性a的評分，并且讓表示用戶u屬性的集合，那么對于用戶u給屬性a的平均評分為：
根據協同過濾，預測用戶u對屬性a的評分r為：
其中表示最相似于用戶u的用戶集合，表示用戶u和用戶v之間的相似度，是一個正態因子。如果只知道一些個體用戶的屬性集合，這時候我們不是明確的評估，而是主要預測將來最可能被用戶偏好的屬性集合。這樣一來，上式可由式（4）替代：
其中表示用戶u的屬性a的推薦分數，是用戶屬性的二分網絡的一個鄰接矩陣的一元（如果用戶v搜集了屬性a，=1，否則=0）。
上述式子中，只有與用戶u最相似的用戶才會被考慮在內。為了保證，鄰居選擇策略經常被應用在：1） 相關閾值，它基于選擇所有用戶v，他們的相似度suv超過一個給定的閾值；2） 矩陣中最大化數目的鄰居包括選擇k個最相似于用戶u的用戶，這里k是算法的一個參數。這種選擇最接近用戶的計算通常會導致更好的結果。
3.1.2 基于項相似算法（item similarity）
這里我們暫且把項理解為屬性，我們用屬性-屬性相似度替代用戶-用戶相似度，最簡單的方式就是用平均加權的方式估算未知的排序優先權：
其中T是被用戶u評估的屬性的集合。
這個算法的一個優點就是其屬性之間的相似度相比于用戶之間更加趨與靜態化，這樣就允許它們之間的值可以在線下的時候也能夠用于計算。
3.1.3 slope-one算法
slope-one 算法最簡單的表達式為，其中b是一個常量，x是變量表示評分。它除去屬性的平均評分，然后比較一個屬性（item）比另外一個屬性的相似度多多少。例如，考慮一種情況，當用戶i給屬性 a評分為1，給屬性b分數為1.5，而用戶j給屬性a 2分。slope-one算法就預測用戶j將對屬性b評分分為2+（1.5-1）=2.5。
slope-one算法既考慮其他用戶對同一屬性的評價相關信息，也考慮了此用戶對其他屬性的評價。特殊情況下，只有已經評價了那些與目標用戶相同的屬性的用戶以及目標用戶已經進行了評估的屬性是我們包含在我們要預測所要用到的過程中的。用W（a，b）表示那些已經對屬性a和b進行評估的用戶集合，屬性b與a之間的平均偏差表示為：
給定一個一直的評級r，slope-one預測u在屬性b上的評估為，一個合理的整體預測就是他們的平均值：
其中S是已經被u評價過的并且和屬性b同時被評價的屬性的集合。要注意預測時候，不管此時有多少用戶同時評價過a和b，要保證不同的屬性a都有相同的加權?？紤]到的可信度依賴于|W（a，b）|，我們可以引進一個加權過得slope-one算法：
另外一個對基礎slope-one算法的改進的方法是通過一個給定用戶將所有屬性的集合分割為偏好屬性和非偏好屬性兩個集合。從這些偏好屬性和非偏好屬性中，兩個分開的預測相結合而派生出一個最終的預測。用和分別表示用戶的偏好屬性和非偏好屬性，我們先認為這兩個集合中都有屬性a，b。那么偏好屬性與非偏好屬性之間的偏差為：
那么基于屬性a的評分而對屬性b上的預測是或是，具體選擇取決于目標用戶是否偏好屬性a，那么我們就有二維slope-one算法：
公式中的加權的選擇與上一slope-one類似。
以上論述也表明了，slope-one算法可以超越線性回歸的方式（比如評估表達式為f（x）=ax+b）并且計算所有變量的一半。這種簡單的接近預測同樣也減少了我們的存儲空間以及我們運算的復雜度。slope-one算法已經成為一種其他算法改進的借鑒，能夠更好地提高預測準確度。
3.2 聚類
聚類算法通過一定的評分方式將用戶聚類，然后對每個類進行進一步分析計算。通過相似度進行聚類的算法最為常見。聚類算法的用途很廣泛，比如商業上，可以利用不同的聚類方法將消費者劃分為不同的消費群體，從而更加能夠了解到消費者的行為模式，幫助商家更好地盈利。
3.3 基于內容的推薦
這類算法主要用于信息檢索方面，通過用戶已有的搜索記錄來預知用戶即將可能瀏覽的頁面。基于內容的推薦，主要注重文本的相似度，比如網絡中大部分搜索引擎就是根據這一算法搜索到頁面。
基于內容的推薦算法，簡單來講就是通過用戶a對某一物品s1的評價u（a，s1）來估計該用戶對于某一與s1相似的物品s2的評價u（a，s2）。例如，在網站推薦中，我們目的是要推薦某一網站給用戶a，那么基于內容的推薦算法就試圖在該用戶對以往網站評價高的網站中分析出它們的相同之處（比如某些類似的應用，網站頁面設計等）。那些和該用戶偏好相同的網站將被推薦給該用戶。
更加形式化說明該算法，假定cons（a）表示物品a的一系列特征，這些特征可以用來確定該物品是否能夠得到推薦。前面已經講到，基于內容的推薦算法經常運用在信息檢索也就是文本查詢方面。設詞在文檔中的權重為，這一權重可以有多種定義方法。
信息檢索里，一個比較常用的用來確定詞語權重的指標為TF-IDF。TF-IDF定義為：設n是可以被推薦的文檔的總和，詞在文檔中出現的次數為。則有在文檔中的詞頻為：
其中是所有關鍵詞出現在中的最大值。
同時有在該文檔中的倒文檔頻率定義為：
在文檔中的TF-IDF的權重為：
文檔內容為：
用liked（c）表示包含用戶偏好的集合。可以定義它為向量，每一個表示對用戶c的重要程度。
在基于內容的推薦算法中，定義效用函數u（c，s）為：
3.4 其他推薦算法
當然還有其他各種類型的推薦算法，或者各種算法相組合而得到的算法。這些推薦算法的研究，讓我們對推薦系統更為深入地了解。不同的研究論題，可能只有以上一種或者幾種算法才合適，在我們進行研究的時候要尤其注意算法的選擇。
4 結束語
經過近幾年互聯網的發展積累，社交網絡逐漸成為互聯網的主要應用之一。社交網絡的各個功能也在逐漸完善化，細分化，社交網絡也逐漸成為新聞傳播的重要方式，讓人們在其中進行即時的互動，通過調查發現，越來越多的用戶傾向于從社交網站中掌握新聞動態。
推薦系統作為社交網絡的重要組成部分，至今為止，對它的研究還沒有特別深入，還有很多可以挖掘的地方，比如推薦算法的選擇與改進，研究時候對于數據集合的選取與分析等等。從閱讀過的多篇文獻中發現，推薦算法已經有不少人在研究而且得到有效的運用，這便給我們研究社交網絡推薦系統的推薦算法提供了很好的理論基礎。相信今后會有更多有關社交網絡推薦系統的新發現，我們拭目以待。
參考文獻：
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社交網絡定義范文3
在互聯網，特別是移動互聯網、社交網絡爆炸式涌現的2012年，軟件對世界的“蠶食”越來越嚴重，它隨著網絡的普及將觸角伸到了世界各個角落，每時每刻都通過電腦、手機與人類打著交道。軟件，深刻地改變著每個人，改變著每個人獲取信息的方式、人與人溝通的方式、甚至企業管理、協作的方式。
從海外的Facebook、Twitter到國內的微博、微信，社交類軟件的不斷創新為個人級市場帶來了前所未有的商機，而具有前瞻目光的IT廠商則試圖將蓬勃發展的社交網絡拓展至企業級應用，為企業內部、企業內部與外部的溝通、協作帶來革命性的改進。
據IDC的預測數據，企業社交平臺市場的業務價值在2016年將達到45億美元?；蛟S，如同個人級社交軟件市場一樣，企業社交軟件市場即將迎來快速發展的黃金期。山雨欲來風滿樓。2012年，甲骨文、IBM、微軟等各個廠商積極在社交軟件方面收購、布局，從這樣一個側面，我們也可以看到企業級社交軟件市場的大勢所趨。
企業也社交
提到社交網絡，相信大多數人都會想到類似Facebook這樣個人級的軟件應用。但是，在2011年2月IBM在美國奧蘭多舉辦的IBM Lotusphere 2011大會上首次提出社交商務（Social Business）后，IBM認為企業也可以利用社交網絡進行商務、管理活動。實際上，企業級社交市場正逐步向我們走來。
事實上，所謂社交商務或者企業社交，就是企業將類似于Facebook、Twitter、即時通信等個人級社交應用功能移植到企業內部，由此為企業內部高效協作、組織結構扁平化，企業與外部高效溝通，為客戶提供及時響應和更好的服務提供了可能。據IDC全球企業社交軟件2012年供應商分析報告顯示，處于領導地位的產品是VMware的Socialcast和Yammer。值得一提的是，Yammer在2012年6月被微軟以12億美元收購，這也是微軟在2011年收購Skype后在社交領域的又一次出手。微軟表示，該公司將繼續把Yammer軟件作為獨立產品出售，并將Yammer軟件整合到企業協作產品，例如SharePoint、Office、Lync和Dynamics中。目前，SharePoint已經在一定程度上整合了Yammer，而微軟對Yammer的收購，足見微軟在企業社交商務方面轉型的決心。有意思的是，微軟與Yammer的結合遭到另一SaaS與社交商務廠商Salesforce的反對，在Yammer賣給微軟之后，有人也認為創始人兼CEO 大衛·薩克斯（David Sacks）不應把它賣掉。這些，反而顯示出微軟收購Yammer的重要性。
David Sacks表示，把Yammer賣給微軟更有意義，因為微軟擁有更多的產品和資產，可以與企業社會化網絡互補。事實上，Yammer、Skype、SharePoint如果能夠得到有效的整合，它們在企業協作與社交方面迸發出來的能力不可小覷。
與移動結合
“移動互聯網”是2012年的熱詞之一。在個人級市場上智能手機、平板電腦讓軟件更瘋狂地“蠶食”移動設備之時，企業的協作也同樣受移動化的影響。BYOD（Bring Your Own Device，攜帶自己的設備辦公）為企業的信息安全帶來極大挑戰的同時，卻為其高效辦公與協同提供了便捷。
為了更好地支持企業的移動辦公，將自己的辦公與協作解決方案與移動解決方案進行整合，廠商已經開始不斷地嘗試。2012 IBM Business Gets Social社交商務精英論壇的主題就是“社交云商務，移動定未來”，可見IBM在社交商務領域對移動的看重。而在該論壇上，IBM亦了基于移動終端的Lotus Traveler全新解決方案，將社交商務體驗引入移動設備，同時為企業移動辦公提供方便，將社交商務軟件推廣到了平板電腦等最受歡迎的移動設備上。據了解，IBM與聯想合作，將三款移動應用軟件預裝到聯想的企業級商務平板電腦IdeaTab中，為其提供了增強的社交商務功能。
HRM受熱寵
“21世紀什么最重要？人才！”人力資源是企業最為重要的資源這一觀點正在被越來越多的企業所認可。在互聯網和社交時代，很多生活被搬到網絡上，例如分享、交友、找工作。據了解，以求職為主要功能的社交網絡Linkedin 在2012年已經擁有約1.75 億個用戶，每秒就有兩名新用戶注冊。這些，讓企業通過社交網絡去招攬人才，讓企業通過軟件、尤其是SaaS方式來進行人力資源的優化、配置和管理顯得順理成章。
2011年12月，SAP以34億美元的價格收購了績效與人才管理軟件公司Successfactors。在3個月后，甲骨文就以19億美元的價格收購了Successfactors的競爭對手Taleo 。而在2012年9月，IBM又花13億美元收購了Kenexa。至此，三大基于SaaS的績效和人才管理軟件提供商分別被SAP、甲骨文和IBM收至麾下。通過收購，各大廠商強化了自己基于SaaS的交付能力，并將人力資源管理（HRM）軟件及人力資本管理（HCM）軟件融合到企業社交平臺中。例如，Kenexa基于云的應用，可以提供招聘、薪酬管理、績效管理和員工調查等功能。IBM認為它通過對Kenexa的收購，可以更好地幫助客戶強化社交商務功能，同時從社交網絡每天產生的大量信息中獲得可執行的洞察力。
博弈仍在繼續
社交網絡定義范文4
關鍵詞：羞怯；互聯網；網絡社會交往；網絡成癮
1 引言
研究發現有羞怯傾向的人占總樣本的48%（Heiser，Turner，&Beidel，2003）。伍育琦（1999）對大學生進行抽樣調查發現，羞怯是阻礙大學生人際交往的首要因素。羞怯可以引起一系列的社會問題，包括自我意識、自我保護能力低下，人際關系淡漠以及缺乏交流。這些都被歸因為社會隔絕以及交流方式的逐漸改變（Henderson&Zimbardo，1998）。
互聯網的出現打破了時空的界限，讓人們即使不用面對面也可以相互進行交流。Henderson和Zimbardo（1998）認為隨著信息交流技術的發展和進步，羞怯水平普遍提升，將導致“現實中”的面對面交流和接觸全面減少。多種媒介和交流方式的出現（例如電話，電視等）也會造成社會交流的減少，且增加人們相互之間的疏離感。特別是網絡，在早期文獻中被認為是在社會交往和個人交流中最能疏遠彼此的交流方式之一（Matheson&Zanna，1998）。其中潛在的含義就是網絡交往會代替面對面的交流，提供社會補償，并且人們在網絡中進行交流的時候并不需要具備面對面交流所必須的社交技能（Henderson&Zimbardo，1998）。隨著網絡——這一現代交流工具的出現，人格與實驗社會心理的研究者開始使用它來研究人類的心理進程以及社會行為（Bargh&McKeena，2004；Bargh，McKeena，&Fitzsimons，2002；McKenna&Bargh，1998，2000；McKenna，Green，&Gleason，2002）。越來越多的人認為社會關系被電腦和網絡影響，甚至線下的人際關系也被其影響（Walther，1996；Spears，Postmes，Wolbert，Lea，&Rogers，2000；Wellman，Haase，Witte，&Hampton，2001）。一些研究者發現網絡為羞怯者與人交流以及建立持久的關系提供了媒介（McKenna&Bargh，2000）。有研究表明網絡交往的特殊性質（匿名性，缺乏產生社交不適感的視覺指標，身體缺場性等）會促進人們進行自我表露（McKenna et al.，2002；Joinson，2001）。網絡能夠給人們提供在傳統的線下環境中體會不到的社會和情感需求（Leung，2003）。在不需要露面的網絡環境中，人們可以在網絡中改變身份，扮演另外一個人（Turkle，1995）?？偠灾芏鄬W者都研究了羞怯與互聯網的關系，并且它們之間的這種關系，已經得到心理學界的廣泛關注。但是，有關互聯網使用對羞怯的影響的研究卻剛剛起步。本文首先介紹羞怯的界定，通過文獻回顧，分析互聯網使用對羞怯的積極影響和消極影響。最后，在現有研究的基礎上，提出未來的研究方向。
2 羞怯的界定
羞怯是一種性格特征，指的是在面對新的社會環境和/或意識到社會評價的情境中個體的緊張和不適（Rubin，Coplan，&Bowker，2009）。羞怯的內涵非常豐富，包括行為抑制，焦慮一孤獨，以及社交退縮（coplan&Rubin，2010）。Karevold，Ystrom，Coplan，Sanson和Mathiesen（2012）對嬰兒時期到青少年時期（1.5歲到12.5歲）的羞怯進行追蹤研究發現，在此期間的羞怯水平是非常穩定的。
從心理學意義上講，對羞怯（shyness）的界定從最早的狀態描述定義發展到后來的操作性定義，這是一個不斷發展不斷完善的過程。最早對羞怯進行定義的Lewinsky就是對羞怯進行狀態描述的定義，將羞怯定義為“一種極度抑郁的狀態，通常伴隨著身體癥狀，像臉紅、口吃、出汗、發抖、臉色蒼白、越來越想大小便。個體描述自己的心理狀態是感到自卑、被忽略、受到干擾。對自己的感覺、情緒，尤其是外表過分敏感”（Lewinsky，1941）。但是由于這種定義缺乏操作性，所以后來的研究者傾向于對羞怯進行操作性定義。Henderson和Zimbardo認為羞怯是一種“逃避社會交往的傾向、不能恰當進入人際情境的傾向”（Henderson&Zimbardo，1998）。Zimbardo和Pilkonis認為羞怯是“是一種不情愿，不情愿接近他人或者不情愿進入那些不容易逃避他人關注的情景”（Pilkonis，1977；Zimbardo，Pilkonis，&Norwood，1977）。Crozier（2002）認為在一般的表述中，羞怯可以用于描述社會交往的反應和感受以及個人的某個重要的性格特征?，F在最常用的是Henderson對羞怯的定義，即認為羞怯是在社交情境中的不舒服以及/或者抑制，是一種對消極評估的恐懼，伴隨情緒上的沮喪或抑制，會顯著影響對期望活動的參與行為或者對個體和職業目標的追求行為（Henderson，1997）。其將羞怯分為兩類：一類羞怯可能是長期的、性格上的，作為自我概念的一種核心人格特質起作用；另一類可能是情境性的，包括在特定的社會交往情境中體驗到的羞怯，不是自我概念中的一部分。由此可以總結出羞怯的特點：（1）羞怯發生的情境是特定的，一般發生在社交情境中；（2）羞怯的發生通常是心理、生理以及行為等各方面的綜合表現；（3）羞怯往往會對人的正常生活產生影響。
3 羞怯的個體傾向于選擇互聯網進行交往的原因
Jones和Carpenter（1986）發現與非羞怯的個體相比，羞怯的個體缺乏社會支持，友誼網絡較小，而且在線下的生活中處于被動交往的狀態。研究發現那些在線下缺乏堅強的人際關系者會選擇從網絡中進行尋求（McKenna&Bargh，1998）?；ヂ摼W的匿名性、對交流的可控性以及克服身體吸引障礙等特征對于羞怯者來說是非常具有吸引力的（McKenna&Bargh，2000）?；ヂ摼W的匿名性可以降低羞怯者在交往過程中的自我意識，減少緊張感（Robeys，Smith，&Pollock，2000；Chak&Leung，2004；Stritzke，Nguyen，&Durkin，2004；Parks&Floyd，1996；Scharlott&Christ，1995；Turkle，1995）。Young等人發現虛擬空間的匿名性可以為羞怯者提供一個安全的社會交往環境（Ebeling，Frank，&Lester，2007；Young，Griffin Shelley，Cooper，O’mara，&Buchanan，2000）。而且網絡交往可以讓羞怯者最大程度的控制交往的時間和進程，例如對信息的準備時間沒有限制，也沒有其他人的直接監視（McKenna&Bargh，2000；Carducci&Zimbardo，19951。羞怯的個體很享受互聯網帶來的快樂，通過E-mail，ICQ，聊天室以及新的討論組相遇，交往以及改變想法，可以滿足人們在現實生活交往中不能滿足的情感和心理需求（Heiser，Turner，&Beidel，2003）。另外，有研究認為網絡鼓勵自我表露和親密行為，在一定程度上增強社會的去抑制化，這點對那些羞怯的個體來說是非常有益的（Morahan-Martin&Schumacher，2000；Roberts，Smith，&Pollock，2000；Joinson，1998a）。
Ward和Tracey（2004）發現羞怯的個體進行面對面交往比進行網絡交往更困難并且羞怯的個體更傾向在網絡上建立人際關系。還有研究發現線下環境中的羞怯者與非羞怯者在拒絕、建立關系和自我表露方面有顯著地差異，然而這些差異在網絡環境中卻并不存在（stritzke et al.，2004）。譚文芳（2003）認為內向型的大學生由于在現實生活中較為害羞、靦腆、不善于交際，所以較常選擇以溝通交流為主的網絡活動形式，如聊天，E-mail等。有研究者認為羞怯的個體多選擇網絡進行交往是因為他們無法處理現實社會交往中出現的問題（Scealy，Phillips，&Stevenson，2002）。Kelly和Keaten（2007）認為羞怯的個體喜歡使用E-mail進行交流是因為郵件可以延遲回復，這樣就降低了回復時的焦慮感。另外，Yuen和Lavin（2004）發現羞怯的個體更傾向于投入網絡關系中。
Cheek和Buss（1981）研究了羞怯與社交在個體交往過程中的作用，因為網絡交往降低了交往中的焦慮感，因此與喜歡社交的非羞怯個體和不喜歡社交的非羞怯個體相比，喜歡社交的羞怯個體在使用網絡過程中的動機是不同的。低社交的個體會認為沒有必要使用網絡來建立或者保持聯系，然而高社交性的個體認為網絡對于保持他們線下所建立的關系更為便利。
由上可知，羞怯個體傾向于選擇互聯網進行交往主要有三方面的原因：（1）互聯網本身所具有的特點吸引羞怯個體選擇互聯網進行交往?；ヂ摼W的匿名性，身體缺場性，交流的可控性，克服身體吸引障礙，反饋的非及時性等這些互聯網使用過程中的特點對羞怯個體來說都是能夠幫助其進行網絡交往的條件；（2）羞怯個體本身所具有的特點也是促使其選擇互聯網進行交往的原因之一。羞怯個體在現實生活中，特別是在社交情境中。無論生理還是心理上都會產生一定的退縮、抑制和逃避，他們主要是在與人交往的時候容易羞怯，而網絡恰好提供了一個不用與人面對面接觸就可以進行交往的途徑。（3）羞怯個體本身的社交水平高低也是促使羞怯個體選擇互聯網進行交往的原因之一。高社交水平的羞怯個體更傾向于使用互聯網來保持線下所建立的關系。
4 互聯網對羞怯個體的消極影響：網絡成癮
互聯網使用對羞怯個體的消極影響主要是網絡成癮。國外一些研究認為，網絡成癮者的刻板印象為社交技巧不良、沒有友伴、羞怯等（謝靜慧，楊淑晴，2001；李望舒，2002）。國內也有一些研究提出，成癮者羞怯、較為疑心、悲觀、缺乏自信等共同特征（黃玉萍，胡紅梅，2009）。網絡成癮，也稱病態的使用網絡，被定義為個體無法控制自己的上網行為，甚至會由此引發人們心理、社會、學校和/或工作方面的問題（Davis，2001；Young&Rogers，1998）。網絡成癮近年來受到很多學者的關注fMelanie&Jacob，2011；喻承甫等，2012；Yates，Gregor，&Haviland，2012）。
很多研究發現羞怯與網絡依賴、網絡成癮關系密切（Yuen&Lavin，2004；Engelberg&sjoberg，2004；Chak&Leung，2004）。Yang和Tung（2007）對比中國臺灣高中生中的網絡成癮者與非網絡成癮者發現，具有羞怯這種人格特質的學生比不具有這種人格特質的學生更容易出現網絡成癮。Chak和Leung（2004）認為一個人越是容易網絡成癮，就越害羞，網絡成癮的人會頻繁的使用網絡，尤其是會通過E-mail或ICQ進行網絡交往和在線游戲。這些發現與前人的研究結果（網絡成癮的趨勢越高，越害羞）一致（Huang&Leung，2009）。網絡依賴的大學生在面對面交流中表現出高水平羞怯的，在網絡交往中并沒有表現出高水平的羞怯（Yuen&Lavin，2004）。網絡交往可以減少面對面交往過程中伴隨產生的負面和令人不悅的情緒，就是因為在網絡交往中可以減少這種負面和令人不悅的情緒，所以人們才容易形成網絡依賴。當網絡交往變成羞怯個體主要的社交方式時，就會對網絡或者特定的網絡活動產生心理依賴。一項針對中國香港年輕人的網絡依賴的研究發現羞怯與被試的網絡依賴正相關（Chak&Leung，2004）。Sheeks和Briehmeier（2007）認為在線交流可以滿足羞怯個體的社交需求，因此羞怯個體也更加依賴在線交流工具。國內的研究者也發現羞怯與網絡成癮顯著相關，一方面羞怯的個體更傾向于逃避現實而進入虛擬情景；另一方面，長時間沉迷于網絡會喪失對周圍環境的感受力及參與意識，從而更加羞怯（王倩倩，馬燕妮，2006）。羅偉（2008）的研究發現，羞怯和網絡成癮傾向顯著正相關，羞怯的大學生更容易網絡成癮。Peng和Liu（2010）的研究發現羞怯與網絡游戲成癮正相關。羞怯個體在網絡環境中維持社會關系比面對面接觸更加輕松（Ebeling et al.，2007）。Orr等（2008）的研究發現羞怯的個體在Facebook上消耗的時間比不羞怯的個體更多。而Ryan和Xenos（2011）的研究進一步發現羞怯的個體耗費大量的時間在Faeebook的非社交行為上（例如游戲）。
以往對網絡成癮與羞怯之間的關系研究發現，網絡成癮會促使網絡使用者羞怯水平的增加（Caplan，2002；Ofosu，2001；Goulet，2002）。青少年網絡成癮后，推理能力、智商等會減低，還伴有內向孤獨、自卑羞怯等（楊曙民，李建秀，2007）。Ebeling-Witte，Frank和Lester（2007）發現羞怯的得分與網絡成癮有關，即羞怯的個體利用網絡來建立友誼關系，以此來彌補他們在現實生活中的不足。此外，羞怯的分數還與在線時間有關，分數越高，網絡使用時間越長。
因此，網絡依賴、網絡成癮與羞怯之間的關系是相互的。羞怯的個體比不羞怯的個體更容易網絡成癮、網絡依賴。這是因為羞怯的個體更容易為了逃避現實或現實交往而選擇互聯網這個虛擬世界，并沉迷于虛擬世界；而網絡成癮、網絡依賴的個體也更容易羞怯。因為長期沉迷互聯網，缺乏與人交流，一旦要與人面對面交往，可能會不習慣以及缺乏社交技能而避免與人交往，進而逃避社會交往，個體的羞怯水平就會上升。
5 互聯網對羞怯個體的積極影響
Carducci和Zimbardo（1995）曾經擔心技術的不斷進步會造成羞怯水平的大幅度提升，但是互聯網在某些程度上也可以降低羞怯的程度?；ヂ摼W提供了一個安全的區域，緩解了社交的不安全感（Yuen&Lavin，2004）。使用互聯網進行人際交往的羞怯個體，在線下的羞怯感也會降低（Roberts et al.，2000）。因此，互聯網也可以被看做是羞怯個體的有效治療工具。
羞怯感的高低并不能表示人們會過多或過少的使用互聯網的交往功能，這一點也已得到證實（Roberts et al.，2000）。羞怯者認為網絡交往比面對面交往更加簡便，這可能是因為在網絡交往中不會有其他人出現。因此，在網絡交往中可以減少羞怯個體的壓力經歷，促進社會交往。研究過程中羞怯個體表明在網絡環境中其感受到的拒絕更少，在建立關系方面也更加自信，更易于自我表露（stritzke et al.，2004）。羞怯的個體可以通過網絡交往來克服面對面交往時的緊張情緒（Andrews etal.，2002；Barlow，Esler，&Vitali，1998）。
網絡交往可以幫助促進線下的人際交往，而且羞怯程度較高的個體也許發現網絡交往比面對面交往更能填補線下人際交往時的空虛。但是前者是將互聯網作為一個良好的社交促進器；后者的選擇會造成一些負面的影響，互聯網也許會讓那些羞怯程度較高的人感受到社會孤獨感。根據自我表征理論，網絡環境可以減少羞怯經歷.而且羞怯的個體在網絡交往中會感覺更加安全。因為個人信息的交換主要是根據羞怯個體自我表露的意愿來進行信息輸入的。有證據表明網絡交往可以促進自我表露（Joinson，1998b），被試報告其在網絡交往過程中可以比在面對面交往過程中進行更深層次的自我表露，因此與面對面交往相比。在網絡環境中可以更快的建立人際關系（Rice&Love，1987）。Kraut等（2002）進行了一項縱向研究發現網絡使用和個體與家人、朋友或者當地社團的面對面交往的時間正相關，符合“富者越富”的模型，即使用網絡越多的個體，與家人、朋友或者社團的面對面交往的時間也越多。
此外，即使羞怯個體在網絡環境中報告的羞怯水平比較低，但是其羞怯的程度仍然高于在網絡環境中的非羞怯個體。這說明雖然網絡環境有利于羞怯個體的社會交往，但僅僅只是降低個體的羞怯程度，并不能消除（Stritzke et al.，2004）。
總的來說，互聯網對羞怯個體的積極影響就在于互聯網的使用能降低個體的羞怯程度。當羞怯的個體由于害怕或者逃避面對面的人際交往時，互聯網為其提供了一個與人交往的平臺。在這個平臺中，羞怯個體在與人交往時可以降低緊張感和羞怯水平，可以按照自己的方式來與人進行交往，而不會體驗到在線下環境中與人交往時的緊迫感。還可以促進羞怯個體與人進行交往，而且通過網絡交往所增加的自信也可以幫助其在現實生活中進行人際交往。
6 網絡使用者羞怯的理論模型
隨著網絡使用相關研究的不斷深入，研究者提出了相關模型，雖然并不是針對羞怯提出的，但是都可以解釋羞怯個體的網絡使用行為。
6.1 使用與滿足理論
Suler（1999）從“需要-滿足”的觀點出發解釋網絡行為，認為一個人對網絡的熱情可以處于健康、病態或兩者之間。該理論尤其強調潛在需要對個體互聯網行為的影響，即在互聯網空間的某些功能可以滿足個體的這些潛在需要，個體的各種不同的互聯網行為正是這些潛在需要的折射。Suler（1999）研究發現與網絡成癮有關的，6類心理需要中就包括社會交往的需要，而Sheeks和Brichmeier（2007）的研究發現，羞怯個體也有社交的需要，互聯網恰好為他們提供了一個交流的平臺。那么社交需求得到滿足的羞怯個體，為什么有的會網絡成癮，有的不會，這涉及到現實滿足的問題（鄧林園，方曉義，萬晶晶，張錦濤，夏翠翠，2012）。如果個體心理需求中的現實滿足強于網絡滿足，那么個體網絡成癮的可能性就會降低；相反，個體網絡成癮的可能性就會增加。該理論認為羞怯個體由于在現實生活中的社會交往需求得不到滿足，才會求助于網絡，而當網絡滿足強于現實滿足時，羞怯個體就有很大可能會網絡成癮。
6.2 社會-認知理論模型
Bandura（1986，1999a，1999b）提出的社會一認知理論模型對互聯網心理學的研究具有廣泛影響。社會—認知理論強調行為、環境以及個人（自我調節、預期、自我反應與反省等）三者的交互作用。在社會一認知理論框架內，互聯網使用被概念化為一種社會認知過程，消極的結果預期，自我貶損及自我短視與互聯網使用之間是負相關的（Eastin，2001）。而Henderson和Zimbardo（1999）的社會適應模型認為羞怯個體對環境和他人的消極認知是形成羞怯的關鍵因素。該理論認為羞怯個體對環境和他人具有消極認知，而網絡成癮恰好就是消極認知的結果預期，當個體的羞怯水平越高，就越容易網絡成癮。
6.3 認知行為模型
Davis（2001）從精神疾病的病因學角度提出的認知一行為模型，強調了與病理性網絡使用有關的病因性因素，區分了導致病理性網絡使用癥狀的近端原因和遠端原因。其中近端原因包括適應不良的認知，社會孤立等。其中適應不良的認知被視為病理性網絡使用癥狀的核心因素。該理論認為羞怯個體由于近因中的不良認知，會不斷思考與互聯網使用有關的問題，導致其認為網絡是自己唯一受到尊重的地方，難以被生活中其它事情吸引，而遠因中心理病源的存在，導致病理性互聯網使用癥狀的出現。
從上述理論模型可以發現，互聯網使用對羞怯個體帶來的消極影響的主要原因也許是羞怯個體的社交需求得不到滿足（主要是指心理需求的網絡滿足強于現實滿足），或消極認知所導致的，這些與互聯網自身性質是無關的（Walther&Reid，2000；Grohol，1999），而與網絡使用者自身特征有關。
6.4 心理機制分析
張明（2006）認為有兩種心理機制：陽性強化作用和陰性強化作用導致了網絡成癮。
（1）陽性強化作用
行為學習機制中的陽性強化作用在成癮行為初期起重要作用。陽性強化指的是行為的后果有明顯的正向獎勵作用，從而使得該行為的發生頻率增加。羞怯個體通過網絡交往可以得到在現實生活中無法建立的關系，使其在建立關系方面更加自信。這種關系的建立產生了情緒上的正向體驗，使羞怯個體的社交需求得以滿足。這一切增強了羞怯個體的自信，使這一行為得到加強。而這種心理上的正向體驗使羞怯個體的網絡交往行為得到加強，會不斷追求這種心理的滿足感，從而傾向于選擇網絡進行交往，在網絡成癮行為的初期，陽性強化起主要作用。
（2）陰性強化作用
而陰性強化作用發展和維持了網絡成癮這一行為。陰性強化指的是行為的后果可以避免和減輕某些痛苦。與陽性強化一樣可以增加某種行為的頻率。當個體網絡成癮之后，在外力的介入下（如親友的勸說和責備），依然網絡成癮，使個體對其本身喪失自信心和控制能力，而擺脫這些不良情緒的最好辦法就是再次回到網絡中。網絡中的刺激、興奮、成功使其暫時忘記現實生活中的不快。久而久之，網絡成為應對現實生活中的負面情緒的唯一手段。這時網絡已起到陰性強化作用。陽性強化和陰性強化的相互交替作用使得網絡成癮行為得到發生和維持。
7 小結與展望
近年來很多學者都在研究羞怯與網絡的關系。一些研究認為羞怯與網絡使用頻率的增加有關（Mesch，2001；Morahan-Martin&Schumacher，2000；Morahan-Martin&Schumache～2003），根據補償心理，在現實生活中缺乏強有力的友誼網絡的羞怯者會選擇網絡交往來進行補償（Chan，2011），通過網絡交往來進行人際交往，這會直接減少現實生活中的人際交往，而且也會增加線下的羞怯程度。由于網絡交往不需要具備現實交往中的技巧，并且可以自主掌控交往的進度，也讓網絡交往更加受歡迎。
另一些研究并不這樣認為（Jackson et al.，2003；Modayil，Thompson，Varnhagen，&Wilson，2003）。Madell和Muncer（2006）的研究并不認為羞怯的個體比非羞怯的個體更多的使用網絡，以及更多的通過網絡進行交往，甚至羞怯的個體比非羞怯的個體更少的使用E-mail，因為羞怯個體的社會聯系很少。但是值得注意的一點是，該研究主要探討社交恐懼和社交焦慮與互聯網使用的關系，而羞怯被作為社交恐懼和社交焦慮的一種情境性的表現形式，研究者將社交恐懼和社交焦慮與互聯網使用的結果直接用于羞怯個體，這種結果是否妥當值得討論。最近有研究發現羞怯的個體與非羞怯的個體在網絡上所消耗的時間是一樣多的（Roberts et al.，2000）。這些研究認為雖然羞怯者可能更傾向于網絡交往，但是通過網絡交往，也在一定程度上改善了羞怯個體現實中的人際交往。
社交網絡定義范文5
一、社交網絡(Social Network Site)的定義與發展
作為最早的研究社交網絡(Social Network Site)的學者，Boyd和Ellison曾對社交網絡作了如下定義：社交網絡是“以網絡為基礎的服務，這種服務可以讓個人(1)在一個相互聯結的系統里建立一個公開的或者半公開的網頁，(2)列舉出來與他們相互鏈接的其他用戶，(3)瀏覽并且進入他們系統內相鏈接的用戶的資料?！盵1]根據這個定義，Boyd和Ellison認為第一個社交網絡是1997年誕生的SixDegrees.com.雖然在此之前也有一些可以連接用戶和促進溝通的網站，比如約會網站或者社區網站，以及ICQ或QQ的好友列表功能，但是這些網站或者聊天工具并不能使用戶瀏覽其他用戶的資料和社會關系。其他的一些網站例如校友網站或者班級網站雖然可以幫助人們保持和以往同學們的聯系，但是用戶無法創建自己個性化的資料和好友列表。SixDegrees.com是第一個綜合了以上各項功能的網站。
在1997年和2003年之間有很多其他的社交網絡出現，比如LiveJournal，AsianAvenue，Friendster等。但這些網站多是曇花一現，雖在短期內有不少用戶，但都沒有得到大規模的普及。2006年至2008年間，MySpace是全球訪問量最多的社交網絡。2006年六月，MySpace超越谷歌成為美國訪問量最大的網站。[2]和之前的社交網絡相比，MySpace具有一些獨特的功能，比如用戶可以將朋友加入鏈接，并且用戶無需使用專門的計算機語言就可以創建自己個性化的網頁。這些功能使得MySpace具有獨特的吸引力。在用戶政策方面，MySpace也一改以往社交網絡的政策，允許未成年人加入。[3]
創建于2004年的Facebook則成為MySpace最大的競爭者。Facebook由哈佛大學學生Mark Zuckberg及他的室友創立。最初Facebook的用戶僅限哈佛大學的學生，后來擴大到波士頓地區的其他大學，常青藤聯盟學校以及斯坦福大學。隨著Facebook受歡迎的程度日益增長，2006年Facebook最終向所有年齡超過13歲的用戶開放，并很快吸引了大約12萬用戶。2013年3月，Facebook的活躍用戶達到11100000人。[4]Facebook和MySpace的主要區別之一是MySpace給用戶提供更多個性化的選擇，其用戶可以用HTML或者CSS對個人界面做更多設計。而Facebook則是使用plain text，因此其界面則更加標準化和單一化。
另外，Facebook要求用戶注冊的時候需要登記真實有效的個人信息，比如姓名、郵件地址、畢業學校等，而MySpace則無此要求。較之MySpace，Facebook有更多項功能可以促進用戶互動，比如用戶可以在彼此的“墻”(wall)上留言，可以上載視頻和照片并將朋友“圈”(tag)出來，也可以在視頻和照片下留言。另外，Facebook還可以允許用戶在線聊天(online chatting)，互發短消息(personal message)，成立或者加入群體(group)，企業、組織或者個人還可以創建自己的頁面(page)作推廣營銷的用途。
二、社會資本(Social Capital)
關于社會資本的定義，專家學者們一直有不同的看法。Bourdieu與其同事把它定義為在特定的社會階層或群體的成員。[5]社會網絡分析家，如Lin認為社會資本是嵌入在一個人的社會網絡中的資源，并且這種資源可以幫助人們聯絡或者動員其他社會資源。[6]另外一些理論專家則形容社會資本為社會生活的基本要素，比如人際間的信任，社會規范，社會關系，公民合作，社會參與或政治參與等。
關于大眾媒介的使用和社會資本之間的關系，學術界的研究已經歷史悠久。社會資本一直被認為是一個民主社會的基石。社會理論家認為積極的公民社會和大眾媒介是民主的基本原則，大眾媒介還是人們政治知識的重要來源和交流的場所。[7]但是Putnam卻認為大眾媒介的發展嚴重破壞了社會資本。[8]Putnam將美國民主社會的墮落和社會資本的破壞歸結于兩個原因。一個原因是城市生活向郊區的擴大化。Putnam認為，要保持良好和健康的社會資本，人們必須經常參與社區活動或者志愿者活動，并進行面對面的交流討論。
而現代社會中城市越來越向郊區擴張，越來越多的人們只是在城市里工作上班卻居住在郊區。這種現象的結果之一就是人們花費大量時間在交通上面，并且由于人們住得越來越分散，面對面交流的時間和機會越來越少，因而破壞了社會資本。Putnam認為另外一個導致社會資本喪失的原因是大眾媒介，尤其是電視的發展。根據他的理論，人們的時間是一個零和游戲，而現代人把空余休閑時間主要用來看電視，所以和家人、鄰居、朋友交流的時間越來越少，參與社區活動或者民主活動的時間也越來越少，這也導致了社會資本的下降。
Putnam的論述主要側重于電視的影響。互聯網的到來曾經被一些學者認為是民主社會的開端，但是關于互聯網的使用和社會資本的關系，研究結果也很矛盾，學者們也是眾說紛紜。在這個方面，學者們的研究基本上可以分為兩大陣營。第一大陣營將互聯網的使用從人們上網的時間角度來測量，并且支持Putnam的結論。他們發現，人們瀏覽互聯網的時間越長，社會參與和政治參與度越低。[9]他們認為網絡的使用和收看電視一樣，會侵蝕與朋友和家人交流的時間，從而造成非常有限的面對面的互動。[10]Nie和Erbring發現在網絡上花費的時間與參與社交活動和出席戶外活動的可能性成負相關。
另一陣營則側重于互聯網使用行為的具體內容和功能，并發現不同的互聯網功能對社會資本有不同的效果。比如，Shah，Kwak和Holbert確定了四種類型的互聯網的使用：網絡購物，財務管理，社交娛樂，信息交流。[11]他們發現，前兩種類型的使用與公民的政治參與負相關，而后兩類則對公民參與發揮著積極的影響。
三、社交網絡的使用與社會資本
由于可以搜尋和鏈接朋友和陌生人，通過留言、評論及在線聊天促進人際互動，分享用戶上載的圖片及視頻，社交網絡對于保持和擴大朋友圈有著良好的作用，也從而促進了社會資本的發展。迄今為止，研究已發現，社交網絡的使用者比非使用者有著更多的社會資本。比如，在挪威追蹤了2000名15-75歲的互聯網用戶[12]。他在兩年內的三次調查顯示，使用社交網絡的人在社會資本的三個維度——面對面的互動，線下的朋友數量以及彌合社會資本(bridging social capital)方面都要高于不使用社交網絡的人。Lampe，Vitak，和Ellison對美國中西部一所著名大學的614名非教學員工進行了問卷調查。
他們發現年長的人以及現實生活中有更高的粘合社會資本(bonding social capital)的人使用社交網絡的可能性比較低。同時，社交網絡非用戶選擇不使用社交網絡的原因主要在于對于隱私問題，社交網絡帶來的角色變化，以及個人時間的有限性的顧慮。但是，通過對比社交網絡用戶和非用戶，三位研究者發現很少使用社交網絡的用戶在社會資本方面基本和非用戶持平，而常常使用社交網絡的人在彌合社會資本和粘結社會資本方面都高于另外兩組的人。
不僅如此，即使在社交網絡用戶的范圍里，較多使用社交網絡的用戶也比較少使用的用戶擁有更高水平的社會資本。美國密西根大學的Ellison曾就此發表多篇論文和著述。比如Ellison，Steinfield和Lampe[13]曾通過對將近300名新入學的大學生的問卷調查發現，社交網絡比如Facebook的使用強度不僅可以增進大學生的彌合社會資本(bridging social capital)(比如結識新朋友，獲得了解新學校的幫助等)和粘結社會資本(bonding social capital)(比如在作重要決定時可以獲得建議，有值得信任的人等)，并且可以幫助他們維持和過往的高中同學的聯系。Ellison等將其定義為社會資本的第三個維度，維持社會資本(maintained social capital)。
同時，這三位研究者發現社交網絡的使用對社會資本的這種影響對于自我認同(self-esteem)和對生活滿意度(life satisfaction)低的人更加強烈，從而揭示了社交網絡的使用和個人心理對社會資本的交互影響。之后這三位研究者又針對這一議題對社交網絡用戶作了跟蹤調查和深度訪談，并發現從長期的角度，Facebook的使用與彌合社會資本(bridging social capital)有正相關，但和粘結社會資本(bondingsocial capital)沒有關聯。[14]Vitak，Ellison和Steinfield進一步發現，雖然Facebook的使用頻率和粘結社會資本不相關，但是Facebook的具體功能和特征，比如有家庭成員使用Facebook卻對增強可靠的聯盟感(reliable alliance)有正面影響。[15]
四、手機通訊，普適計算(Ubiquitous Computing)，與社會資本
二十世紀的下半葉見證了手機通訊的飛速發展。根據國際電信聯盟的統計，截止到2011年底，全球共有60億人使用手機，相當于全世界人口的87%。[16]手機通訊的發展將普適計算(ubiquitous computing)推向了一個前所未有的高度。[17]Weiser和Brown曾將計算的發展分為三個浪潮。[18]第一個浪潮是固定的大型計算機(mainframe computer)。由于體積龐大，這種計算機曾經可以占滿整棟建筑物，并且需要特殊的空調和冷卻系統。因此，這種計算機是不能移動的。[19]計算的第二個浪潮是個人電腦(personal computer)，比如臺式計算機和筆記本電腦。臺式計算機仍然只能在一個固定的地方使用，仍然沒有移動性(mobility)。筆記本電腦雖然具有了一定的移動性，但是由于其重量、體積、有限的電池壽命以及連接無線網絡的局限性，仍然不能被認為是無處不在的計算機。
普適計算則是計算中的第三次浪潮。普適計算(Ubiquitous computing)是一種先進的計算概念，學者們認為在普適計算的情況下，計算無處不在，無時不在。它的發生可以使用任何設備，在任何位置，并以任何格式。在這種情況下，用戶和計算機的互動可以多種形式存在，包括膝上型計算機、平板計算機、終端和電話存在。用來支持普適計算的底層技術包括互聯網、先進的操作系統、移動代碼、傳感器、微處理器、新的I/O和用戶界面、網絡、用于位置和定位的新材料等。近來也有學者將普適計算稱為無處不在的計算(Pervasive computing)或者環境智能(ambient intelligence)。在普適計算的環境中，計算機不再是人們為完成任務而使用的工具，而是和人們的生活融為一體，無處不在。[20]因此普適計算的目的就是使計算機“消失”，從而成為人們身體的一個自然組成部分。[21]
相比較臺式計算機和筆記本電腦，手機體積小，重量輕，電池持續時間長，用戶可以將其隨身放在口袋里，隨時隨地察看。因此手機的出現真正實現了普適計算。黑莓，蘋果手機，Android，和iPad等在日常生活中日益普及的科技，使得“將個人電腦攜帶在口袋里”的概念和夢想在全球得以實現。[22]有學者預測說，在不久的將來，手機將成為信息樞紐站。[23]
由于手機具有這種無處不在、無時不在的特點，人們可以隨時隨地沉浸到手機的通話和使用當中，因此有些學者擔心這種移動技術會阻礙大眾在公眾空間和陌生人的對話和交談。[24]而交談(dialogue)則被認為是民主社會的基本元素。迄今為止，有一些研究發現頻繁的電話通訊可能會導致人們與外界社會隔絕，并降低公民參與，從而對此項觀點提供了一些支持。[25]
然而最新的研究則表明根據不同的手機使用行為，手機的使用可以提供有關公共事務的信息，增進公民參與，促進公民社會的發展。[26]比如，Campbell和Kwak在全美國進行了一系列的隨機抽樣調查，他們的研究表明，用手機進行娛樂和打發時間會降低社會資本，但用手機協調組織活動和手機通話將增進和陌生人的交談，聯絡遠距離的朋友，增加加入社會組織的可能性，并提高民主和公民參與活動。[27]他們在韓國的研究進一步印證了上述結果，并且發現這種效果對于40歲左右年齡群的手機用戶最為強烈。[28]Boase通過對2200名美國公民抽樣調查，發現使用手機、固定電話和網絡比較多的人，其社會關系網絡更大更多元化。[29]其他研究還表明，使用手機，尤其是短信，與社區成員的組織身份，生活滿意度，以及幫助別人的意愿都是正相關的。
五、目前研究的不足以及未來研究方向
盡管到目前為止已有很多關于社交網絡，手機使用和社會資本之間關系的研究，但這些研究還有以下幾方面的不足，并留待未來的學者去探討和摸索：
第一，目前為止絕大多數研究都是局限于西方國家，特別是美國。雖然也有少數實證研究是在歐洲國家或者其他國家開展的，但總體上數量還比較少。其他國家和地區，比如亞洲和非洲國家和地區，有很大的研究空白。近年來社交網絡和手機在亞洲國家和地區飛速發展，而這些國家和地區與歐美不同的文化、社會和政治環境為研究者提供了很多潛在的研究方向和潛力，值得未來的學者去研究和發現。
第二，過往的研究大多是使用大學生樣本。雖然大學生是使用社交網絡和手機的重要人群，并且在搜集數據方面有很大的方便性，但是最新的調查研究表明，除了大學生之外，其他人群比如青少年(adolescents)和中年人使用社交網絡的比例也大大提高。比如最近的一項美國調查研究顯示12-17歲的人有近73%的報告使用社交網絡，而78%的青少年擁有手機。因此大學生樣本難免帶有很大的偏差。由于其年齡、教育程度、經濟收入等特殊性，很難將其研究結果推廣到普通大眾。未來的研究應將研究對象擴展到其他年齡和社會階層。
第三，目前的研究多著眼于某一種具體的科技對社會資本的影響?？墒请S著越來越多的人擁有多種技術設備，并同時使用多種技術(multitasking)(比如很多人在手機上訪問自己的社交網絡帳戶或者推特或者打游戲)[30]，技術融合也為了解新媒體的使用和社會資本之間的關系提供了新的途徑。未來的研究應當考慮多種技術的同時使用，并探討它們之間的交互作用。(完)刊于《新聞春秋》2014年02期---------------微推薦回復前面數字看全文，需訂閱用戶
8.喻國明：傳播學超經濟學成熱門學科9.哈佛尼曼實驗室解讀2014年美國傳媒報告10.大數據對電視業的四大顛覆11.新聞傳播專業2014年社科基金獲批名單12.黃升民:廣告重回巫師時代?13.傳媒經濟之父羅伯特·皮卡特提出媒體面對技術變革，要從價值創造等三方面做調整--------------------------
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社交網絡定義范文6
然而即便最大牌的科幻大師，也沒能想到互聯網的發展速度會如此超越他們的預見，如此深刻地改變著這個社會。阿西莫夫在創作基地系列小說的時候，大膽地把時間點放到了數十萬年后，卻沒敢想象兩個陌生人遠隔千山萬水能面對面相見、相知、相戀。不需要到銀河歷幾萬年，在公元2010年，互聯網社交便已實現了這一情景。這一切，只經歷了十余年。那么，再過十年，到2020年的時候，互聯網又將為社交帶來什么新的改變？不妨讓你我的想象力漫游2020。
移動社交正當時
如果從1990年代后期開始算起，互聯網社交的頭十年基本上是基于個人電腦所進行的，盡管在部分智能手機（如諾基亞的塞班系列）上搭載了聊天工具，但移動社交仍是非主流。不過，移動社交很快就展現出后來居上的潛力與實力。根據易觀國際的分析報告，2011年中國移動互聯網用戶規模已達4.3億，環比增長近50%。至2012年，移動互聯網用戶數一舉突破6億，超過傳統互聯網用戶數量?；谶@種遠超于當初互聯網用戶增長速度的奇跡，移動社交成為未來社交大贏家，自然毋庸置疑。
那么人們在2020年會經歷如何的移動社交呢？答案自然來自于仍在不斷發展的移動科技。首先是基于移動社交的空間定位所衍生的移動定位社交服務，簡稱LBSNS服務，也就是將LBS服務與SNS服務整合起來，換句話說就是地理位置服務與社交網絡服務的相加。人們可以在大街上借助移動社交平臺，定位身邊的地點以及那些擁有同一興趣點的陌生人，從而擴展社交圈，讓社交不僅止步于打招呼。
接著是社會化推薦，也就是在移動平臺上輕松獲得自己感興趣的內容，拿起手機就知道身邊有哪些好玩的好吃的好喝的，甚至于隨時隨地可以參與相關興趣的討論。比如說，你是一個深度的動漫迷，那么你可以站在街上透過手機實景地圖看看身邊哪里有動漫吧，并獲取那里的評論和推薦，同時吆喝起周邊的同好去那里來一場動漫桌游——整個過程也許不超過十分鐘。
然而移動社交的強力推動也許先來自于硬件的發展，一種叫做NFC的近距離無線通訊技術正在為消滅名片以及名片所象征的“陌生人一熟人”的轉換鏈默默做著努力。所有支持NFC技術的移動終端，會允許電子設備之間無需接觸式便能交換數據。簡單的說，在接下來的移動社交中，陌生人之間無需交換名片，只是輕碰手機，就足以交換彼此的聯系信息、愛好、個人主頁，10秒鐘，就足以讓一個陌生人徹底了解另一個陌生人，成為熟得不能再熟的朋友。這正是移動社交對傳統社交方式未來可見的顛覆。
社交化的電子商務
互聯網的發展給人們的生活帶來了巨大的改變，但細論起來，最大的改變無非是電子商務與社交網絡兩者。前者從廠家、商家、消費者等幾個方面重構了消費的定義，而后者則讓六度空間從理論變為現實，讓交往變得更為簡單。而在2020年，這兩者不再是兩條平行線，社交化電子商務的逐漸成熟，將融合電子商務與社交網絡于一身，抹去消費與社交間的界限，再次重構消費與社交的定義。
現在的電子商務，多是消費者和商家之間的線上交流，加上少量的消費者之間的信息共享，如淘寶的好評差評制度、又如京東的有償評論。消費者在互聯網上的消費過程，缺乏了分享、討論、溝通——也就是與閨蜜、好友把臂逛街的感覺，于是總覺得有些隔靴搔癢，難以盡興。而社交化購物網站作為社交化電子商務的組成部分，如今正在興起。艾瑞咨詢調研顯示，除了瀏覽信息外，交流互動也是用戶在社交化購物網站上常進行的活動。另外，超八成的用戶會因為關注商品而關注者，因喜好相同等原因，部分用戶在社交化購物網站上會結交到新朋友。
而當社交化電子商務走向成熟后，消費者和商家所能收獲的將不止于此。整個網上消費過程都將會處于社交網絡之中——和閨蜜一起看上一家店，和朋友一起和老板侃價，買多一點會更優惠，在點評中結交同好，相約下一次線上逛街——這一切均可通過互聯網社交化工具的應用及與社交化媒體、網絡的合作來完成。自然，其中企業營銷、推廣和商品的最終銷售也將因社交網絡的強大粘性而獲益匪淺。
社交生活，回歸現實
