APP下载

基于社交网络的个性化知识服务模型研究

2014-09-24杨瑞仙李露琪

新世纪图书馆 2014年9期
关键词:用户行为社交网络

杨瑞仙+李露琪

摘 要 通过对社交网络所产生的海量用户以及数据的挖掘与分析,判断用户不同的特征与喜好,从而为用户定制个性化知识服务,达到用户的需求,增强其对产品与服务的使用黏性,这不仅满足了企业的商业目的,同时也提高了用户的满意度。论文在深入了解我国社交网络的运营模式、分析社交网络中用户行为特征的前提下,提出从用户兴趣模型出发的个性化知识服务,并建立了基于个人兴趣和兴趣传播推荐的个性化知识服务模型。

关键词 社交网络 用户行为 个性化知识服务 兴趣模型

分类号 G250

Research on the Personalized Knowledge Service Model based on Social Network

Yang Ruixian, Li Luqi

Abstract Through the analysis of the massive users and data generated by social networks, determining the users different characteristics and preferences can customize personalized knowledge services for users, achieving the needs of users and enhancing the viscosity of products and services, which not only satisfies the commercial purpose of the enterprise but also improves the satisfaction of the users. This article is based on deep understandings of our country's social network operating mode and the analyzing of characteristics of the user behavior in the social network, putting forward that we should provide personalized knowledge services by using the user interest model and set up personalized knowledge service model based on the recommendations from the personal interest and the recommendation of interest spread.

Keywords Social network. User behavior. Personalized knowledge services. Interest model.

自互联网诞生以来,数据一直以惊人的速度增长。门户网站、搜索引擎、社交网络的先后问世引领着传统互联网数据不断膨胀,真正的“大数据”时代已经来临。而“大数据”中的“大”字从2011年起的兴旺发达,要归功于SNS(social network service)[1]。SNS不但是人们在互联网上的聚合,还提供了人与人之间的交互平台和关系集合。社交网络产生了海量用户以及实时和完整的用户数据,同时也记录了用户群体的情绪,通过深入挖掘这些数据来了解用户,根据这些分析将用户精准细分;根据用户的消费习惯、兴趣爱好、关系网络对互联网服务以及产品进行针对性的优化和改进,达到真正满足用户的需求和喜好,最终提升用户的使用体验并增强其对产品和服务的使用黏性。这不仅是互联网从业者为实现商业目的所关注的热点,也是情报工作人员为提升用户体验度以及进行知识服务研究的重点。

国内学者大都侧重于对高校或者公共图书馆的个性化知识服务的研究,而在基于互联网热门领域的知识服务研究较少。本文在深入了解我国社交网络的运营模式、分析社交网络中用户行为特征的前提下,提出了基于社交网络所应提供的个性化知识服务。

1 社交网络

1.1 社交网络概况

一般意义的社交网络即Social Network Service(SNS),是指以“实名交友”为基础,基于用户之间共同的兴趣、爱好、活动等,在网络平台上构建的一种社会关系网络服务,属于目前社会化媒体的一种主流形式。根据用户使用社交网络的目的,以及各社交网站的定位,可将国内社交网络分为以下几类:(1)休闲娱乐类社交网络:以满足用户的休闲娱乐需求为主,目前以人人网、腾讯社区(包括腾讯朋友和QQ 空间)、开心网等为典型代表;(2)婚恋交友类社交网络:以婚恋交友的需求为主,如世纪佳缘、百合网、珍爱网等;(3)商务交友类社交网络:以商务交友的需求为主,如优士网、若邻网、经纬网等;(4)其他社交网络。通常,学者所研究的都是以Facebook为模板的休闲娱乐类的社会网络。

1967年,哈佛大学的心理学教授Stanley Milgram(1933—1984)创立了六度分离理论:“你和任何一个陌生人之间所间隔的人不会超过六个,也就是说,最多通过六个人你就能够认识任何一个陌生人。”按照六度分隔理论,每个个体的社交圈都不断放大,最后成为一个大型网络,这就是社会化网络(SNS)。然而,随着互联网的发展,社交网络的定义将不再局限于人与人的社交,而是人与人,人与物,物与物的范围更大的社交网络。我们可以称之为“大社交网络”——BIG Social Networking Services (Big SNS),这个大社交网络本质上也就是基于互联网大脑神经系统不断发育的结果,它的发育对于理解云计算、物联网、社交网络、大数据的关系将有着重大的启发作用。

1.2 社交网络的特点与发展趋势

1.2.1 社交网络的特点

目前,社交网站的基本模式是网站给用户提供个人主页,方便用户上传照片、视频,发表日志,更新个人状态,同时还可以添加好友,根据好友的隐私设置,用户还可以访问其个人主页或进行留言[2]。因此,社交网络区别于其他互联网产品最明显的一个特点就是其真实性。从发展之初,社交网站都在强调要建立真实的社会网络,提倡用户使用真实信息进行注册。除此之外,社交网络有人际互动、人际弱连接性、隐私保护等特点。

(1)真实性。实名制是很多社交网站的重要特征,用户通过实名注册将线下真实的人际网络关系复制到网络上,不仅保证了关系的真实性,而且也加强了朋友之间的互动关系。在真实和信任的基础上,用户更加愿意参与互动,愿意在自己的网页中表达情绪,关注朋友的状态,分享自己的心情。同时,线上与线下的结合,虚拟空间与实体空间的交流构成了所谓的流动空间。

(2)人机互动特性。社交网站的实名制促进了朋友间的互动性。社交网站不同于社区型网站,社区型网站仅仅是给用户提供了一个表达自我的空间,而社交网站还在此基础上加入周围真实朋友的关注和互动。社交网站也充分利用这一特点推出了各种互动类的小游戏,比如风靡一时的抢车位、偷菜等,这种建立在真实人际关系基础上的互动性格外吸引用户。

(3)人际弱连接性。社交网站从发展最初就参照“六度分隔理论”,利用社会中人与人之间建立关系的可能性以及普遍存在的“朋友的朋友也是朋友”的弱连接性来拓展人际关系网络。现在的社交网络更是依托人际关系将人脉发展到最大化,通过“弱连接”创造一个“极虚拟、极真实”的大社交网络。

(4)权限可控性。真实性在提高社交网站中用户间交互体验的同时,也不可避免地使人们将关注度集中在隐私保护等问题上。虽然各大社交网站在用户注册的时候都承诺不会将用户的个人隐私及信息泄露给他人和机构,但还是无法从根本上消除用户的顾虑。在社交网络中,用户可以自由选择自己信息的开放程度与可见性,以及交友权限,使得用户的隐私得到了更好的保护。

1.2.2 社交网络的发展趋势

社交网站的特性是其建立与发展的基础,而在信息技术的浪潮中,SNS未来的发展趋势也是研究其针对用户提供个性化知识服务的基础。在艾瑞咨询发布的《2014年中国移动互联网用户研究报告》中指出,2013年中国移动互联网用户规模为5亿人,成为中国网民的主要阵地。同时结合《2012—2013年度中国社交网络用户行为研究报告》的数据分析,总结出以下社交网络发展的趋势。

(1)从PC端向移动终端迁移。伴随着移动3G时代的到来,它能够更好地实现无缝漫游,并处理图像、音乐、视频流等多种媒体形式,使得手机、iPad等移动终端能够与互联网充分融合,移动互联网已经势不可挡。所以在国内,无论是传统的互联网阵营(校内网、腾讯),WAP无线互联网阵营(3G门户),还是运营商(移动、联通、电信)和设备生产商(华为)都对移动SNS“虎视眈眈”[3]。

(2)从熟人社交转向陌生人社交和兴趣社交。在国内社交网络发展的初期,以校园网、开心网等以熟人关系为主打的SNS网站成为了主力,然而从2009年开始,以豆瓣网为代表的以兴趣为基础串联陌生人的社交网站开始兴起。“物以类聚,人以群分”的观念在现实中体现在人与人形成的各色“圈子”中,所以越来越多的SNS网站瞄准了特殊的小众群体,通过用户的选择而推荐趣味相投的朋友,彼此交流形成独特的群体。

(3)社交服务的垂直细分。在社交网站针对用户的范围逐渐细分的同时,各社交网站本身提供的服务也有垂直细分的趋势。以人人网为例,从原来单一的交友、动态展示等基础功能逐渐扩充为包含生活、娱乐、求职、便民等一系列可供选择的功能,针对用户的不同需求提供个性化的服务。

(4)社交网络电子商务结合。中国电子商务研究中心数据显示,2013年第二季度电子商务和社交网络的网民日重合率为18.35%,即同一天内访问电子商务或者社交网络任一类服务的网民中有18.35%的网民同时访问了这两类服务。据艾瑞咨询调研数据显示,84.7%的用户愿意使用社交化购物网站,其中有72.9%的用户会逐渐增加对此类网站功能的使用。由此可见,社交化购物网站逐渐得到了用户的认可,未来用户继续使用的意愿很强。

1.3 社交网络中用户行为研究

对社交网络中用户行为、群体特征、用户间信息传播等进行分析,可以充分掌握用户的行为模式和社交网站中信息传播模式,有助于网站运营商全面掌握用户需求从而提供个性化的服务和产品[4]。在分析了用户使用社交网络的行为(见图1)后,可以看出社交网络中用户的行为主要由用户之间的关系、用户生成内容、用户兴趣选择三方面组成。

(1)用户与用户之间的关系。社交网络所提供的基本功能就是供用户维护真实与虚拟的社交关系。然而用户并不只是通过传统的聊天方式维护彼此的关系,关注彼此的信息、分享彼此的生活、互动游戏等已经是当前热门的社交方式。

(2)用户生成内容。在社交网站中,用户发布日志、照片、视频、状态、评论等均是用户生成内容,这些内容极大地丰富了社交网络的内涵,提供了社交所需要的基本信息,是研究用户行为必不可少的内容。

(3)用户兴趣选择。社交网络中的用户需要拥有个人空间,这个空间不仅可以让别人来关注自己,同时也可以根据个人喜好选择一些内容,比如空间风格的装扮、喜爱应用的添加以及感兴趣的话题等等。研究人员可以通过获取用户关注的领域以及经常使用的应用为用户制作个性化标签,提供更加准确的服务。

信息研究人员可以根据以上三个方面的内容对用户具体的行为特征进行调查,例如:(1)用户在网站的停留时间、跳出率、回访者、新访问者、回访次数、回访相隔天数;(2)用户所使用的搜索引擎、关键词、关联关键词和站内关键字;(3)用户访问网站流程,用来分析页面结构设计是否合理;(4)用户在页面上的网页热点图分布数据和网页覆盖图数据;(5)用户在不同时段的访问量情况等。

猜你喜欢

用户行为社交网络
电力高校图书馆转型智库服务的研究
社会化媒体用户使用动机与行为探析
大数据时代社交网络个人信息安全问题研究
移动互联网环境下用户行为社交化变迁的探析
社交网络中的隐私关注及隐私保护研究综述
社交网络自拍文化的心理解读
基于云计算技术的大数据用户行为引擎设计
基于用户行为分析的智能家居系统的研究与设计