社交網(wǎng)絡(luò)中信息內(nèi)容的計算公式-創(chuàng)新互聯(lián)

一般的移動社交網(wǎng)絡(luò)可以認(rèn)為是由人和內(nèi)容組成的一個雙模網(wǎng)絡(luò)，在添加位置信息，或者對內(nèi)容的類型進(jìn)行細(xì)分之后，可以演變成多模復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。信息內(nèi)容在社交網(wǎng)絡(luò)中具有相當(dāng)重要的地位，因為從本質(zhì)上講，社交的目的應(yīng)該是信息的交換。信息、觀念和看法的改變是相對較快的，信息內(nèi)容和社交結(jié)構(gòu)最終構(gòu)成一個雙重反饋回路，社交結(jié)構(gòu)影響信息擴(kuò)散，而信息則影響社會結(jié)構(gòu)的變化。

如何看待社交網(wǎng)絡(luò)中信息內(nèi)容的價值呢？本著面向?qū)ο蟮乃枷?，在這個雙模網(wǎng)絡(luò)中有兩類節(jié)點：信息內(nèi)容和人。 人和信息之間的關(guān)系是雙向的， 因而可以從三個方面評估信息內(nèi)容的價值：信息對人的影響Ve，人對信息的評價反饋Vf，信息內(nèi)容本體Vs。

1） 信息對人的影響

根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)中信息內(nèi)容和我之間的關(guān)系，可以分為以下多個維度：
相關(guān)性（Relevance）：
我是否關(guān)心？這條內(nèi)容與我什么關(guān)系呢？

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顯著性（slinky）:
這是相關(guān)性在時間維度上的體現(xiàn)，表明我現(xiàn)在或在未來一段時間內(nèi)釋放是否關(guān)心改內(nèi)容？

共鳴性（Resonance）：
信息的內(nèi)容和我所相信的內(nèi)容是否一致？

嚴(yán)重性（severity）：
信息的內(nèi)容有多好或有多壞？

緊迫性（immediacy）：
看到這個信息內(nèi)容是否需要馬上行動？與嚴(yán)重性一起，表示看到信息內(nèi)容后不作出任何行動的后果。

確定性（certainty）：
這個信息內(nèi)容的效果是否會導(dǎo)致某種痛苦或快樂？或者這種概率非常小？

信源（source）：
信息內(nèi)容來自那里？我是否信任發(fā)出信息的人？這是否曾被人嗎所驗證？

娛樂性（entertainment）：
信息的內(nèi)容是否好玩？是否耐讀？

姑且如此吧，目前，還沒有想到更多的維度。如果可以對一條內(nèi)容的每個維度給予賦值，并且給出權(quán)重，那么

信息內(nèi)容對人影響的價值評估Ve：

Ve = a0*Releavance+a1*Slinky +a2*Resonance+
a3*Severity+a4*imediacy+a5*Certaincy +
a6* source+ a7*Entertainment

且 a0+a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7=1

2）人對信息的評價反饋

這里主要指多人對信息的統(tǒng)計量，可以分為以下幾個維度：
態(tài)度（Attitudes）：
對改信息的點贊，拍磚之類的總數(shù)，是輕交互。

評論（Comments）：
對該信息參與程度，還可以對評論的價值，評論的來源等參數(shù)進(jìn)行細(xì)化，評論也是一條信息，相當(dāng)于在一定上下文條件下的遞歸。

傳播（Forwards）：
例如轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)量，覆蓋的范圍等等。

人對信息內(nèi)容反饋的價值評估Vf：
Vf ＝ b0*Attitudes + b1 * Comments + b2 * Forwards

3）信息內(nèi)容自身

信息容量（capacity）：
這是信息內(nèi)容自身的屬性，指內(nèi)容的大小

信息內(nèi)容的表達(dá)形式（format）
內(nèi)容的呈現(xiàn)形式，文字，語音，圖片，視頻擁有不同的權(quán)重。

信息內(nèi)容自身屬性的價值評估Vs：
Vs = c0 * Capacity + c1 * Format

同樣使用線性模型，那么信息內(nèi)容的價值

Vm ＝ m1*Ve ＋ m2＊Vf ＋m3*Vs

對不同的社交網(wǎng)絡(luò)，信息的某些維度可能難于計算，而且涉及到時序分析，但是自己總算有了一個信息內(nèi)容評估的標(biāo)準(zhǔn)，盡管粗糙，但是在一定程度上可以實現(xiàn)對內(nèi)容價值的感知。

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