开放论坛-万能资讯-Telegram营销 | whatsapp引流 | SCRM

开放论坛

近日，中国互联网服务提供商腾讯与诺基亚达成协议，宣布利用腾讯超过10亿社交媒体用户，强强联手在中国测试5G平台和服务。这项工作包括利用诺基亚的AirScale无线接入网络，5G核心，MEC框架和第三方设备，在深圳建立端到端的5G测试环境。这些公司最初的努力旨在使用5G来提高服务性能，最近还将使用人工智能（AI）和自动化管理来推广5G标准和支持新服务的开源生态系统。其中就包括针对垂直市场的边缘计算，如交通，金融，能源，智能制造和娱乐。诺基亚和腾讯的合作对于双方来说都非常重要。对于诺基亚，如今的诺基亚已经不是移动电话行业的主要参与者；几年前，由于苹果手机的一夜兴起，诺基亚失去了手机市场份额并最终卖了它；在这之后，诺基亚又卖掉了地图业务，并退出了所有和健康相关的服务。5G领域对诺基亚来说是一次重新审视并定义自身角色的机会，它或许可以成为网络服务提供商。诺基亚移动网络部门总裁Marc Rouanne在一份声明中表示：“与腾讯的合作是诺基亚迈出的重要一步，它向全球网络公司展示了如何利用5G Future X产品组合来实现端到端的功能。”对腾讯而言，它已经积累了大量的用户，去年在中国移动运营商中国联通也获得了一定的股份。财团的关系使得腾讯在软件、信息服务和游戏方面获得丰厚收益。建立与网络更紧密结合的服务方面会使腾讯变得更加强大。而这次与诺基亚达成的合作能让腾讯在即将到来的5G时代里大显身手。诺基亚首席执行官Rajeev Suri最近告诉投资者，该公司在过去两个季度中，企业、网络规模和有线电视市场的每季度增长率约为20％。“总的来说，如果你看一下企业和网络规模，它们在整体上结构上更具吸引力，长期来说会带来更高的利润率。”Rajeev SuriSuri说。诺基亚还与中国移动，NTT DoCoMo，Orange，沃达丰，韩国电信，SK电讯和西班牙电信在内的多家国际运营商签署了5G协议。5G的兴起或许是诺基亚一次翻身的机会。

分布式爬虫在社交数据媒体分析中的应用

作为一个爬虫工作者，你是否曾经遇到过需要从社交媒体上获取大量数据进行分析的问题？你是否觉得传统的爬虫技术无法满足你的需求？那么，分布式爬虫就是你的救星！传统的爬虫技术往往只能在单个机器上运行，无法满足大规模数据获取的需求。而分布式爬虫技术通过将任务分发给多台机器并行执行，可以大大提高数据获取的效率。此外，分布式爬虫还可以处理分散在不同平台上的数据，通过协调多个爬虫节点的工作，将数据整合到一起进行分析。要实现分布式爬虫，我们可以使用Python编程语言和Scrapy框架。Scrapy是一个强大的爬虫框架，它提供了丰富的功能和灵活的扩展性，非常适合用于构建分布式爬虫系统。首先，我们需要设置代理信息。代理服务器可以帮助我们绕过反爬虫机制和IP封锁，确保我们能够顺利地获取数据。在Scrapy中，我们可以通过设置settings.py文件来配置代理信息：代码语言：javascript复制# settings.py # 设置代理信息 PROXY_HOST = "u6205.5.tp.16yun.cn" PROXY_PORT = "5445" PROXY_USER = "16QMSOML" PROXY_PASS = "280651" # 启用代理中间件 DOWNLOADER_MIDDLEWARES = { 'scrapy.downloadermiddlewares.httpproxy.HttpProxyMiddleware': 543, 'your_project_name.middlewares.ProxyMiddleware': 544, } 在上面的代码中，我们首先设置了代理的主机、端口、用户名和密码。然后，我们在DOWNLOADER_MIDDLEWARES中启用了代理中间件。接下来，我们需要创建一个名为ProxyMiddleware的自定义中间件类来实现代理功能。在middlewares.py文件中，我们可以编写以下代码：代码语言：javascript复制# middlewares.py from scrapy import signals from scrapy.http import Request class ProxyMiddleware: def __init__(self, proxy_host, proxy_port, proxy_user, proxy_pass): self.proxy_host = proxy_host self.proxy_port = proxy_port self.proxy_user = proxy_user self.proxy_pass = proxy_pass @classmethod def from_crawler(cls, crawler): proxy_host = crawler.settings.get('PROXY_HOST') proxy_port = crawler.settings.get('PROXY_PORT') proxy_user = crawler.settings.get('PROXY_USER') proxy_pass = crawler.settings.get('PROXY_PASS') return cls(proxy_host, proxy_port, proxy_user, proxy_pass) def process_request(self, request, spider): request.meta['proxy'] = f"http://{self.proxy_host}:{self.proxy_port}" if self.proxy_user and self.proxy_pass: request.headers['Proxy-Authorization'] = f"Basic {self.proxy_user}:{self.proxy_pass}" def process_response(self, request, response, spider): # 在这里可以处理代理响应 return response 接下来，我们需要定义爬虫的逻辑。在Scrapy中，我们可以创建一个Spider类来定义爬虫的行为。下面是一个简单的示例：代码语言：javascript复制import scrapy class MySpider(scrapy.Spider): name = 'myspider' start_urls = ['http://www.example.com'] def parse(self, response): # 在这里解析网页内容，并提取需要的数据 pass 实例分析：假设我们要分析微博上的用户行为数据。我们可以创建一个名为WeiboSpider的Spider类，来爬取用户的微博内容和评论。首先，我们需要在start_urls中添加微博用户的主页链接。然后，在parse方法中，我们可以使用XPath表达式来提取微博内容和评论的数据。当创建一个名为WeiboSpider的Spider类时，我们需要导入必要的库和模块。在这个例子中，我们需要使用Scrapy框架和XPath选择器来解析网页内容。下面是实现这个过程的代码：代码语言：javascript复制import ... scrapy class WeiboSpider(scrapy.Spider): name = 'weibospider' start_urls = ['https://weibo.com/username'] def start_requests(self): proxy_host = "u6205.5.tp.16yun.cn" proxy_port = "5445" proxy_auth = "280651" # 设置代理 proxy = f"http://{proxy_host}:{proxy_port}" meta = {'proxy': proxy} # 设置代理验证信息 if proxy_auth: meta['proxy_auth'] = proxy_auth for url in self.start_urls: yield scrapy.Request(url, callback=self.parse, meta=meta) def parse(self, response): # 提取微博内容和评论的数据 weibo_content = ... response.xpath('//div[@class="weibo-content"]/text()').get() comments = response.xpath('//div[@class="comment"]/text()').getall() # 打印微博内容和评论 print("微博内容：", weibo_content) ... print("评论：") for comment in comments: print(comment) # 将微博内容和评论保存到文件 with open('weibo_data.txt', 'a', encoding='utf-8') as file: file.write("微博内容：" + weibo_content ... "\n") 以上就是实现分析微博用户行为数据的代码过程。通过创建一个名为WeiboSpider的Spider类，并使用XPath表达式来提取数据，我们可以轻松地抓取微博内容和评论，并进行进一步的处理和分析。在实际应用中，我们可以根据需求来丰富代码，例如添加数据清洗、情感分析等功能。

社交还是媒体？微博答案是内容

曾几何时，人们对于微博究竟是媒体还是社交应用，一直有不同的看法。微博自身亦在两条路上不断探索，进行诸多尝试，兼具两种因素。现在如果你再问微博是一款什么应用，它的答案可能会让你觉得有些意外：『是一个内容平台』。近日微博发布了Q3财报，财报显示，微博MAU（月活跃用户）继续增长，消除了一些人对微博活跃度下滑的担忧。微博之所以变得更加活跃，与其内容化转型离不开关系。内容互联网时代已到来移动互联网走过了『功能』时代，工具和平台的跑马圈地早已告一段落。基础设施搭建好了，在这些基础设施上运营内容是移动互联网眼下最核心的事情。这些内容由两部分构成：一类是信息内容，资讯、知识、娱乐、游戏等等；另一类是服务内容，O2O产业所做的正是填充服务类内容。我们进入了『内容互联网』时代，BAT为代表的互联网巨头从公司战略层面进军内容：百度主抓服务，腾讯启动内容战略强力进攻娱乐、音乐等内容，阿里巴巴则启动了健康和娱乐战略。今年许多高速增长的创业型App亦有不少来自于内容产业，例如腾讯投资的bilibili和知乎、微博投资的秒拍，未来会有更多『内容』创业者出现，寄生于平台生产视频、秀场、广播、文字、图片诸多形式内容，这些创业者中有望诞生更多明星公司，要么接受巨头橄榄枝，要么走向独立上市，用时髦的话说，内容领域是继O2O之后最有机会诞生『独角兽』的领域。内容产业已存在多年。最近的内容黄金时代是运营商主导的CP时代，大量内容提供商围绕着运营商面向数十亿移动用户做内容：段子短信、手机报、音乐等等内容，产值蔚为可观，诞生了许多闷声赚大钱的不知名公司。因为运营商特殊性，以及不重视用户体验诸多原因，这一内容时代昙花一现，并未延续太久。现在互联网接棒，『激活』内容产业，人人都是CP，内容的创作者和消费者被互联网无缝连接在一起，内容产业更有效率，更具创新，规模更大，一个新的黄金时代已然来临。内容互联网需要些什么？只有优质内容并不够，内容互联网需要持续不断的内容生产能力，尤其是有自我净化，自我进化这两大关键能力，才能保持勃勃生机，从音乐、电影、文学诸多垂直内容生态的发展来看，内容生态繁荣度由以下关键环节决定：1、内容分发平台：微博、微信、优酷土豆等内容分发平台至关重要，它们连接内容消费者与内容生产者，同时创造出诸多供应的商业模式如广告、赞赏等，这些平台必须通过模式来激发内容创作者的热情，通过强有力的运营手段来引导，避免内容出现劣币驱逐良币。2、内容分发技术：4G网络让短视频、移动视频和网络直播迅速普及，这体现了在内容分发上的技术重要性。除了4G网络，所见即所得的H5技术，精准理解用户内容消费需求的大数据技术，便于用户消费内容的移动支付技术，提升商业化效率且保持体验的原生广告技术，都在帮助内容产业的振兴，让内容消费更具效率更。3、内容消费终端：运营商时代移动内容消费以功能机为主，移动时代先是出现了手机、平板，现在则出现了越来越多的新的内容消费终端：Apple Watch等可穿戴设备，Oculus等VR设备，智能电视等智能影音设备……都在帮助人们更加方便、舒适和高质地消费内容，同时这些终端也引导了内容的生产，例如更多4K内容、VR内容，正在被设备倒逼着出现。4、内容保护体系：互联网加速了内容的流通，但同时又不可避免地带来了内容侵权问题，因为内容太容易copy和分发了，这时候唯有一套严格且被执行的保护体系才能确保内容可被源源不断地生产，看看当初数字音乐等行业的惨淡就知道缺乏版权保护的可怕了。近年来国家正在加大知识产权保护力度，视频、音乐等领域的版权已走向规范，各大平台也通过技术等手段来保护原创者权利。从平台、技术、终端和保护体系诸多方面来看，内容正在迎来一个黄金时代。微博如何变身内容平台？曾几何时，微博、Twitter所做的，都是『告诉别人我在干嘛』『告诉别人我在哪儿』『告别别人我的想法』……现在微博对于用户的价值远远不是这些，我们通过微博告诉关注者自己感兴趣的内容，通过微博向粉丝推送原创内容，微博已变身内容分发平台，与微信成掎角之势。一方面，不再『140字』，内容形式多种多样。微博不再是『140字不到』的短消息，内容形态多元化非常明显。你可以看到微博上有卡片式长文章了；微博上的图片已经远远多过文字了，微博Q3财报显示，现在微博图片发布量已占到微博每天发布量的65%，成为事实上的Instagram；微博上有各类小视频了，Q3微博内视频的日均播放量增长不少，很大部分来自于微博投资的秒拍，秒拍还有一款明星产品是小咖秀，短视频正在成为微博的优势内容形式。实际上Twitter近两年也在尝试内容多媒体化，过去发图片都不支持的Twitter开始鼓励用户上传图片而不是分享Instagram的链接，并推出自己的视频播放器。另一方面，走『垂直化』路线，扶持创作者。在昔日微博市场的混战中，新浪微博正是凭借着引入『明星』这一优质短内容生产者的策略，建立起壁垒。现在微博正在加大对内容生产者的扶持，走专业垂直路线，通过流量扶持和商业化刺激垂直领域自媒体作者的积极性，9月微博自媒体发博量和月阅读量都有提升，通过微任务、打赏等商业化手段，今年前9个月微博给自媒体的分成达到1.7亿。垂直化自媒体扶持策略提升了内容的数量和质量，进而增强了用户活跃性。作为内容平台，微博只有一个竞争对手：微信，因为与微博一样具有『全内容形态』的只有一个：微信。浏览器算吗？不算，尽管浏览器可以消费各种各样的内容形式，但是它的逻辑是『用户主动去获取某个内容』，而不是分发内容。相反，微博和微信基于订阅关系，通过消息流这一内容形式，给到用户源源不断精准的内容供给。优酷土豆等专注于某类内容形态的平台固然有其优势，但微博作为平台而言，可以给到大家一站式的内容消费，尤其是能解决内容的发现（推荐、话题等）、分享（转发）和碎片化消费（刷）的需求。微博与各大垂直类平台并不构成竞争关系，大家处于平行世界，抓住不同内容消费场景，某种场景下大家还是互通有无的：优酷土豆的视频可以分享到微博，用户可以在微博观看——包括优酷土豆的广告。微信自然有其优势：基于通信这一刚需引导到内容消费，具有更高频的使用几率。微博则更加纯粹地满足内容消费需求，更重要的是，微博是公开信息发布平台，其上的内容更容易被搜索、被发现，流通过程是透明的，订阅关系是基于兴趣的。微信朋友圈的传播则是封闭的，不利于搜索和发现，且是基于社交关系而非兴趣属性的，不利于内容推荐。因此，公开式的内容机制，是微博与微信最大的差异之处，也是微博的优势所在。微博@互联网阿超微信罗超（luochaotmt）

助力企业社交媒体营销 “C位” 出道，给PICK理由

信息技术和互联网不仅改变了消费者，也改变了信息传递的方式，以消费者为中心的、数据驱动的泛零售业态孕育而生。企业营销必须变革，这里有两个关键词值得关注：消费者和数据，更宽泛点讲就是人和数据。客户如沧海遗珠般散落在不同的社交媒体平台上，其连接、互动、传播如同汪洋大海。企业有提高社交媒体营销预算的心，却苦于找不到合适自己的社交媒体营销策略去发力。乱花渐欲迷人眼的市场社交媒体营销方式，导致企业疲于仓促应对，被技术牵着鼻子走，营销浮于表面，定位不明确。科特勒曾说过：“营销应该是创造出不用推销的产品，让客户感受到产品价值”。社交媒体为消费者赋权，消费者从被动接受到主动参与，企业营销环境逆转，回归营销本质空前迫切。企业应该如何应对社交媒体营销趋势？如何开展营销活动？这是当今企业急需思考和解决的问题。从以产品为中心的营销1.0时代，以客户为中心的营销2.0时代，到以价值为中心的3.0时代，再到如今客户有了很大的自我实现诉求的营销4.0时代，不管形式如何变化，如营销大师菲力普·科特勒所言“不变的是营销的本质，数字技术只是对营销手段和营销方法的升级，它没有替代营销的本质。营销的本质还是利他、需求管理以及为客户创造卓越的价值。”建立以顾客为中心的会员体系需求管理（Demand Management），占营销界主导地位，是众多营销流派中体系构建最为完善、最为系统的学说。策略体系从PEST分析开始，到产业分析、竞争对手分析，再到消费者分析，然后根据STP战略，设计营销战术组合。这种战术组合被麦卡锡归纳为4P组合（Product,Price,Place,Promotion）。后期，在4P的基础上不断发展，其本质都是研究如何有效管理客户需求。上海启匙为企业客户搭建个性化、体系化、科学化的会员体系。顾客满意是公司未来利润的最好指示器。营销管理的实质就是需求管理三步式会员体系建立启匙“一步走”。以大数据为基础，APP为载体，构建企业客户画像。营销4.0诣在解决大数据、连接、价值驱动情况下，如何洞察与满足这些连接点所代表的需求，帮助消费者自我实现的过程。移动互联网、物联网的连接下，大量消费行为数据、消费习惯被记录到大数据系统内，变为消费者“比特化”。海量的消费行为、消费数据代表着与消费者无数个连接点，大数据和APP构成了企业会员体系的两层外网，据此可以构建客户画像，洞悉消费者需求。360度客户画像即360度客户信息标签化，根本是通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息后，臆想客户的商业面貌。以大数据和APP信息为基础，店铺穿插数据采集设备，丰满型客户画像达成。企业将快速抓取精准用户群体以及用户需求。第一：收集数据。静态数据如年龄、性别、地域，动态数据如浏览网页、搜索内容等；第二：贴上客户标签及指标。标签代表客户的兴趣、偏好等，指标代表客户兴趣程度、购买概率等；第三：用户建模。即勾勒出什么地点什么时间谁做了什么事情。因此，企业可以通过客户画像，掌握消费者需求的雏形。启匙“两步跳”。掌握消费者需求，打造以会员为中心的服务体系。基于客户画像，企业进一步结合会员为中心的服务体系，落地实现消费者需求，以服务留存客户，形成客户忠诚。针对消费者不同需求，企业服务体系的实施可从以下五个方面进行：第一类，价值类需求。制定购物积分、折扣、生日特惠、免费包装服务等；第二类，便利类需求。制定致电会员中心享受免费预定、预留服务；第三类，个性类需求。安排会员VIP休息室、会员受邀出席沙龙活动等；第四类，速度类需求。机场VIP专用快速通道、银行快速服务通道等；第五类，信息类需求。发放指定商品信息、促销通知服务等。企业以会员为中心，掌握消费者不同个性需求，制定针对性活动，做到行动入心。在线上，借助会员特权和福利打造自己的积分商城，开拓市场合作，联合商家成为折扣专享联盟，让会员体验到特权。在线下，实体店实施体验升级计划、星级服务计划、体验旗舰店计划，对门店星级和服务进行管理。启匙“三步跑”。利用社交媒体，传播用户口碑。通过整合企业内外部资源，与顾客进行多方面接触，通过接触点向消费者传播企业形象和内容。并行采用线上推广、品牌投放、媒体公关、微信等社交媒体传播体系，充分调动一切积极因素，把客户的口碑传播开来。如海底捞就是把客户的体验做到了极致，产生了极强的口碑宣传作用。社交媒体营销管理闭环成型上海启匙运用以顾客为中心的需求管理三步式走法，即通过大数据找到客户画像；由客户画像对应的消费者需求，打造会员为中心的服务体系；再以服务为口碑，利用社交媒体传播出去，帮助企业形成口碑效应。至此，企业营销活动不再是单纯的造势，而是鲜活的内容。

2021社交媒体攻击又创记录，金融安全仍在榜首

根据PhishLabs的一份报告显示，社交媒体已成为黑客分发威胁渠道之一，在整个2021年这个渠道的攻击次数增加了两倍。PhishLabs 针对2021年第四季度和整个 2021 年开展了调查，主要分析了次针对企业、其员工和品牌的数十万网络钓鱼和社交媒体攻击。该报告提出了最新发现和对影响威胁格局的关键趋势的见解。根据调查结果，与 2021 年 1 月相比，每个社交媒体账号遭遇攻击的数量增加了 103%，而且企业平均每天会遭遇一次威胁攻击。在2021年12 月，企业平均每月遭受超过68次攻击，或每天遭遇两次以上的攻击。“2021年是社交媒体作为威胁渠道遭遇攻击次数又创纪录的一年。HelpSystems首席策略师John LaCour表示，威胁行为者使用社交媒体进行欺诈、冒充名企和高管，并发起各种网络威胁，这也迫使安全团队监控各种平台以发现针对其企业的活动。“金融机构是最青睐的目标，因为它们的服务经常被广泛用于多个业务部门。”报告中还发现了其他成果。从第一季度到第四季度，由电子邮件发起的混合网络钓鱼（语音网络钓鱼）攻击的数量增加了 554%。网络钓鱼量同比增长28%，在第四季度观察到的所有网络钓鱼网站中有一半是使用免费工具或服务进行的。在Qbot和ZLoader攻击再次席卷的影响下，通过电子邮件传递的恶意软件在第四季度几乎增加了两倍。第四季度，70%的窃取数据广告出现在聊天服务平台和信用卡市场上。针对金融机构的网络钓鱼攻击，从第一季度的33.8%增加到第四季度的61.3%。LaCour 表示：“虽然黑客继续瞄准高价值行业，但他们也在持续关注社交媒体上安全性不足的企业机构，并伺机而动。在2022年，为了迅缩小针对其企业组织的威胁范围，企业必须拥有强大的防护能力，开始拓宽防线，进行跨渠道监控，并在新领域与技术提供商建立关系。”

AIGC-------AIGC在社交媒体内容生成中的应用

AIGC在社交媒体内容生成中的应用引言随着人工智能生成内容（AIGC）的快速发展，社交媒体平台上的内容创作方式发生了巨大变化。AIGC使得内容创作的门槛大大降低，从而让更多的人能够参与到社交媒体内容的创作中，同时也使得内容创作的质量和多样性得到了显著提升。在这篇博客中，我们将深入探讨AIGC在社交媒体内容生成中的应用，分析其技术实现方式以及在内容创作中的具体应用案例。我们将介绍AIGC的基本原理和其在文本生成、图像生成、音频生成等方面的具体应用，并且会涉及如何在实际项目中使用一些主流的AIGC工具和库进行开发。什么是AIGCAIGC（AI Generated Content），即人工智能生成的内容，是利用人工智能算法来自动生成文本、图像、音频或视频等内容的技术。这种技术的发展使得创作者能够快速生成优质内容，极大地降低了创作时间和成本。AIGC的核心技术AIGC的核心技术主要包括自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）、Transformer架构以及深度学习模型。这些技术使得AI能够理解并生成各种类型的内容，下面我们将详细探讨几种主要的技术。自然语言处理与TransformerTransformer是一种基于注意力机制的神经网络架构，被广泛用于自然语言处理任务中，例如GPT系列模型。以下是一个基于Transformer的简化文本生成示例代码，使用了Hugging Face的transformers库：代码语言：javascript复制from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer import torch # 加载预训练的GPT-2模型和对应的分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") # 输入文本，作为生成的起点 input_text = "Social media content generation is " input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt') # 生成文本 output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1, temperature=0.7) # 解码生成的文本 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text)在上述代码中，我们使用GPT-2模型生成了一段社交媒体内容。这种基于Transformer的语言模型通过输入的起始文本，能够扩展生成相关内容，从而大幅度减少人工干预。生成对抗网络（GAN）生成对抗网络（GAN）常用于图像、视频和音频的生成。GAN由生成器和判别器两个神经网络组成，生成器用于生成新内容，而判别器用于判断内容是否真实。这种博弈过程可以让生成器不断提高生成内容的质量。下面是一个使用PyTorch实现简单GAN的例子，用于生成社交媒体上常见的图像内容：代码语言：javascript复制import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义生成器 define_generator(input_dim, output_dim): return nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 256), nn.ReLU(), nn.Linear(256, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, output_dim), nn.Tanh() ) # 定义判别器 define_discriminator(input_dim): return nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, 512), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(512, 256), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(256, 1), nn.Sigmoid() ) # 定义超参数 z_dim = 100 img_dim = 28 * 28 lr = 0.0002 # 初始化生成器和判别器 generator = define_generator(z_dim, img_dim) discriminator = define_discriminator(img_dim) # 优化器 g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=lr) d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=lr) # 损失函数 criterion = nn.BCELoss() # 训练循环（伪代码，仅示例） for epoch in range(epochs): # 生成随机噪声 z = torch.randn(batch_size, z_dim) # 用生成器生成假图像 fake_images = generator(z) # 判别器对真实图像和假图像进行判断 # 训练生成器和判别器 # ...上述代码展示了如何使用GAN生成用于社交媒体的图像内容。生成器根据随机噪声生成新的图像数据，判别器则用于判断生成的内容是否为“真实”的社交媒体图片。AIGC在社交媒体内容生成中的应用场景1. 文本内容生成在社交媒体上，文本内容的创作是最普遍的形式之一。从推文到社交帖子，AIGC通过自动生成有趣、引人注目的文本，帮助创作者提高效率。示例：社交媒体推文生成推文的生成是AIGC的典型应用之一，以下是使用OpenAI的GPT-3生成推文的代码示例：代码语言：javascript复制import openai # 设置API密钥 openai.api_key = 'your_openai_api_key' # 生成推文内容 def generate_tweet(prompt): response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=50 ) return response.choices[0].text.strip() # 示例输入和生成 prompt = "Write a tweet about the benefits of using AI in social media marketing." tweet = generate_tweet(prompt) print(tweet)使用这个代码，我们可以生成一条关于AI在社交媒体营销中应用的推文，自动化生成的内容可以有效帮助品牌增加社交媒体的曝光度和吸引力。2. 图像内容生成在社交媒体上，图像的吸引力远远超过纯文本内容。AIGC通过生成对用户有吸引力的图像，大大提高了社交内容的点击率。示例：使用DALL-E生成社交媒体图片以下是使用OpenAI的DALL-E模型生成社交媒体图片的示例代码：代码语言：javascript复制import openai # 设置API密钥 openai.api_key = 'your_openai_api_key' # 生成图像 def generate_image(prompt): response = openai.Image.create( prompt=prompt, n=1, size="1024x1024" ) image_url = response['data'][0]['url'] return image_url # 示例输入和生成 prompt = "A futuristic cityscape for a social media campaign." image_url = generate_image(prompt) print(f"Generated image URL: {image_url}")通过这个代码，我们可以生成一个适用于社交媒体活动的未来主义城市景观图像链接，从而使品牌在视觉上与众不同。3. 视频与音频内容生成除了文本和图像，视频和音频也是社交媒体内容的重要组成部分。AIGC也可以用于生成视频片段或者配音，增加用户参与度。示例：使用文本转语音（TTS）生成音频内容以下是使用gTTS（Google Text-to-Speech）库生成音频内容的示例代码：代码语言：javascript复制from gtts import gTTS # 输入文本 text = "Welcome to our social media channel. Stay tuned for more AI content!" # 生成音频 tts = gTTS(text=text, lang='en') tts.save("welcome.mp3") print("Audio content saved as 'welcome.mp3'")通过这段代码，我们可以将文本内容转化为音频文件，用于社交媒体视频中的配音，从而增强用户体验。AIGC应用的挑战与前景挑战内容质量控制：AIGC生成的内容有时会出现低质量或重复内容的问题，尤其是生成长篇内容时。道德与法律问题：AIGC在内容创作中可能涉及版权和隐私等问题，需要审慎对待。偏见与滥用：AIGC模型容易在生成内容中带有偏见，甚至被恶意用来生成虚假信息。前景创作者辅助：AIGC在未来将会成为创作者的有力助手，帮助他们快速产生创意、创作内容。多模态生成：结合文本、图像、视频和音频的多模态生成将是AIGC未来的重要发展方向。个性化内容生成：随着用户数据的不断积累，AIGC可以为每个用户生成个性化的社交媒体内容，进一步提升用户体验。结论AIGC在社交媒体内容生成中的应用前景广阔，其为内容创作带来了新的可能性，不仅提升了内容生产的效率，还显著降低了创作的门槛。尽管存在一些挑战，但随着技术的不断进步，AIGC在未来必将成为社交媒体内容创作的重要工具。通过本文的介绍和示例代码，我们可以看到如何使用AIGC技术生成社交媒体内容。如果您对AIGC的实际开发和应用感兴趣，推荐进一步学习深度学习模型的训练与优化，这将帮助您更好地理解并利用AIGC技术。希望这篇文章能为您提供有价值的启发，并帮助您在社交媒体内容生成的领域探索更多可能性！

社交媒体分析：洞察希拉里面对的性别歧视

大数据文摘作品编译成员：周希雯，王昱森，闫蒲，陈妍君，Xenia 感谢Julia Lu提供的素材【摘要】作为女性总统候选人，希拉里被支持者视作政坛女强人，然而在社交媒体上，频现针对希拉里性别的语言攻击。本期大数据与社会为您译制了华盛顿邮报对于该现象的语义情感分析。友情提示，我们的团队成员还附上了文末彩蛋，让我们一起围观大数据下的美国竞选。不过，政治归政治，社交媒体要注意文明用语哦。下期大数据与社会将为您辣嘴点评海外数据科学与互联网研究相关的研究生项目，敬请期待。图片及原文来自华盛顿邮报随着民主党总统初选，希拉里 • 克林顿和伯尼桑德斯之间的支持率越来越接近，一些评论家认为，克林顿的竞选遭到性别歧视抨击的炮轰 — — 特别是来自桑德斯的支持者。但基于最近推特数据的系统分析，我们发现，非常少量针对克林顿的攻击可以归咎于一般大众里的左翼或特别是桑德斯支持者。极少量提到克林顿的推特包含着恶意且公开的性别歧视与性别诋毁。有不少观察者认为敌对和厌恶女人的风气已经在有些 #FeelTheBern 支持者中建立起来了— — 所谓的"伯尼兄弟 ” 例如记者琼沃尔什说，抱怨"情节恶劣"网上煽风点火，骚扰和性别歧视是来自于"伯尼键盘侠"。另一方面，作者格兰•格林沃尔德声称，“伯尼兄弟”这个称呼是希拉里支持者们对桑德斯万能且便捷的抹黑方式，用来削弱针对希拉里合理的批评。他认为，桑德斯的支持者并非只有那些在网络上言行特别侮辱与歧视女性的人群，他指出桑德斯的死忠粉中也有大量的女性。迄今为止，两边呈现出的情况都来源于一系列（不可否认，令人困扰的）趣闻轶事而非系统的分析。因此，我们基于推特，一个在性别歧视问题上臭名昭著的社交平台，来调查希拉里到底面临着多少敌意与性别歧视，以及在这样的言论攻击背后隐藏着什么样的群体。在新罕布什尔州初选期间，我们实时抽取了101,021条提及了希拉里或桑德斯或两者兼有的推特，并对他们的内容及发布者同时做了分析。◆ ◆ ◆我们如何分析文本数据？我们分析的第一步是检验有哪些词汇种类和提到各个候选人的推特有关联。我们把出现频率超过50次的词汇作为自变量，推特@账号（如@HillaryClinton, @BernieSanders,或两者一起）作为因变量，代入一系列统计模型。我们检验了特定词汇的出现能否预测这个推特是关于哪个候选人。实际上，我们已经知道推特内容是关于谁的，我们也没有那么关心这个预测的准确性，重要的是各个词汇的比重。比重越大，这个词汇和候选人的关联性便越高。随后我们更加仔细地检验了100个密切关联两个候选人的词汇的使用语气。为了检测使用语气，我们编译了一写包含此类词汇的推特的随机样本。与其让一个词汇代表它原本的含义，我们把它放入原文、更精确地理解这个词汇的使用是正面，负面，亦或是中性的。举例来说，词语“email（电子邮件）”本身是中性的，但在提到@HillaryClinton的推特里，“email”关系到正在进行的关于希拉里作为国务卿使用私人服务器的审查，带有负面含义。结合模型提供的词汇比重，展现在我们眼前的是推特用户如何对待民主党候选人的复杂关系。1.伯尼•桑德斯相关推文语义情感分析结果。从本图中可以看出，关于桑德斯的推文中，绝大多数词汇情感为中性或积极，少数情感偏负面消极。 2.希拉里•克林顿相关推文语义情感分析结果。而从这分可视化图表中可以看到，关于克林顿的推文只有少数偏积极情感，绝大多数词汇为中心或消极，而消极词汇中也偶现“撒谎（liars）”“输（lost）”等情绪更为激烈的负面词汇。如以上二图所示，@HillaryClinton 的相关词汇比@BernieSanders 更加负面。@BernieSanders的相关词汇中只有9个是负面的，有40个是正面的。克林顿相关词汇只有8个是正面的，有53个是负面的。然而，指向克林顿的负面词汇，如“Benghazi”(班加西，利比亚事件)，“injustice（不公平）” “jail（监狱）” “emails（电子邮件）” 和 “unborn（未出生的）”，是和长期存在的右派言论相关的，且并没有来自左派的针对性特别批评。实际上，只有两个@HillaryClinton的关联词，“Goldman（高盛）”和“donors（捐赠人）”，与普遍存在的改革派怨言（特指克林顿和华尔街交好）有关。这两个词都处在前100高频词汇排名靠近最末的位置（分别是第97,98位）。◆ ◆ ◆我们如何寻找性别歧视相关的修辞？在关于大众媒体中的女政治家的论文基础上，我们接着评价这些词汇中有多少带着性别化色彩。性别化词汇包括一些感情，家庭生活，政策领域，外貌等等，会常被认为更男性化或女性化（比如国防，军队，教育）。如下图所示，只有12个@BernieSanders的关联词有性别化的意味。其中没有一个是负面的，同时4个正面词汇中有3个会提到Sanders在篮球场上的威力。3. 伯尼•桑德斯相关推文性别词汇语义情感分析结果。桑德斯推文中和性别相关的用词绝大部分偏中性，也有相当比例语义情感呈积极正向，比如“退伍军人（veterans）”。相反，在29个克林顿相关词中，13个带有负面含义，其中不少提到她丈夫。的确，大部分提到比尔•克林顿的推特会责怪希拉里•克林顿, 或指明她有顺从，她丈夫性关系上的不当行为。有趣的是，4个正面却带有性别化意味的词里有3个是典型的男性化。他们全都说克林顿正在为某事“搏斗”。 4. 希拉里•克林顿相关推文性别词汇语义情感分析结果。克林顿推文中与性别相关的词汇除了少数词汇情感为积极正向以外，其余多数偏中性和负面。尤其在负面词汇中，克林顿相关的推文中出现了“堕胎（abortion）”，“强奸犯（rapist）”等词汇。大部分这个群体里的负面词汇和社会上厌恶女人的言论一致，其中有许多特别让人反感（比如“vagina（阴道）” “b*tch（婊子）”）。为了进一步理解这些相互作用，我们在所有提到@HillaryClinton的推特中搜索了30个普遍的性别化诋毁的词，例如“bimbo（蠢女人）” “slut（荡妇）” “whore（娼妓）” 和 “shrill（尖刻）”（其中很多过于粗俗就不提了）。然后我们编译了出现过这些中伤词汇的推特，检验这些侮辱是否特别针对希拉里•克林顿。最终我们发现，30个性别诋毁中有23个在针对克林顿。然而，在一共52,181条提到@HillaryClinton的推特里包含了这些诋毁的，只有606条，也就是1.16%。尽管这些诽谤只是性别歧视中特别公开的一种，它们很少在推特里出现这一事实非常值得注意。“伯尼兄弟”（译者注：网络用语，泛指伯尼•桑德斯的男性支持者，具有性别主义色彩）是这些谩骂的幕后推手吗？其实这些谩骂者只是相当少的一部分人，但是任何这样的谩骂都令人烦恼。并且我们仍然需要知道谁应该对这些谩骂负责。因此，在分析的最后阶段，我们通过编程探究每一条谩骂是否源自伯尼•桑德斯的支持者（作者注：可以通过他们的推特账户信息或者所发微博的语义信息来决定），以及探究在那些可被证实的桑德斯的支持者中，推文发送者的性别是男，女还是无法确定。5.针对希拉里克林顿推文中与性别相关的诋毁词。此图分析了针对希拉里克林顿具有性别歧视的诋毁词的来源统计，来源包括了桑德斯（民主党）的支持者、川普（共和党）的支持者及其他。其中诋毁词的来源绝大多数来自于川普的支持者，只有14.7%的诋毁词来自桑德斯的支持者。绝大部分的谩骂来自于右派（译者注：指美国共和党）的推特用户，特别是那些自认为是特朗普支持者的用户。但是仍有14.7%来自于那些支持桑德斯的用户。在桑德斯的支持者中，发布有关性别谩骂的用户有60.6%是男性，有29.2%是女性，还有10.1%无法确定性别。绝大多数谩骂语言男性和女性都会使用，但是一些语句的使用群体似乎更为特定：在这个数据集中，“荡妇”这个词作为侮辱性语句，主要会被女性桑德斯支持者所使用。6. 桑德斯支持者针对希拉里克林顿的性别诋毁词。该图分析了桑德斯支持者中对希拉里克林顿性别诋毁词的性别分布。在发表类似词汇的桑德斯支持者中，有超过半数的用户为男性。而“娼妓（whore）”一词却主要来自桑德斯的女性支持者。因此，尽管我们确实发现了一些“伯尼兄弟”恶劣行为的证据，但是桑德斯支持者对希拉里•克林顿的谩骂，不管是来自于男性还是来自于女性，看起来都相对有限。希拉里•克林顿确实在推特上面临着负面的言语攻击和严重的性别歧视，不过绝大多数的攻击似乎还是来自于右派。此外，尽管任何有关性别歧视的谩骂都应该受到谴责，桑德斯的“键盘战士们”（译者注：网络用语，指那些专在网络表达愤怒等情绪的人）在新罕布什尔州初选中仅仅发布了89条与之相关的微博。在我们这次研究中，这只占了所有提到希拉里•克林顿的微博的0.17%。那些分析并不意味着桑德斯的支持者可以免于性别歧视的职责。我们并没有捕捉到全部形式的网络性别歧视，而是只捕捉到了那些最恶劣和公然的性别歧视。而且我们也没有研究对女性希拉里支持者的谩骂，而只是研究了有关对希拉里本人的谩骂。然而，对于网络上对希拉里攻击的程度和特点，我们的分析的确提供了一个更好的理解。此外，看起来只有相对极小比例的谩骂是来自于左派的（译者注：指美国民主党）。桑德斯也被右派全面攻击，却几乎没有在推特上受到负面关注的这样一个事实，也与性别歧视相符合。研究表明，与男性相比，所有的女性，不只是女政治家，不只是希拉里本人，都更可能面临网络上的攻击和谩骂。注：Rebekah Tromble是Leiden University政治科学中心的助理教授。Dirk Hovy是University of Copenhagen定量社会语言学的博士后研究员。【彩蛋】除了此篇报到以外，大数据文摘与社会专栏特别对比了两位民主党候选人，桑德斯和克林顿在谷歌搜索中的支持率，谷歌趋势（google trend）统计了用户在谷歌搜索引擎搜索某一关键词的数量。我们分析了过去12个月以来两位民主党候选人在美国地区的搜索热度趋势变化图。桑德斯和希拉里的搜索热度变化趋势图，蓝色折线代表桑德斯的搜索热度，红色折线代表克林顿搜索热度。可以看出，在美国网民中，尽管在2015年4月左右，克林顿的搜索热度远高于桑德斯，然而此后桑德斯的搜索热度不断提高，并逐渐超越克林顿，截止今日，桑德斯的搜索热度已高于克林顿。谷歌搜索热度是否真的能够体现美国选民线下的投票意愿呢？让我们拭目以待。咦，团队一不小心加了“人见人不爱，花见花就败”的川普同学，居然搜索热度远超两位民主党候选人。恩，那么谷歌搜索热度是否真的能够体现美国选民线下的投票意愿呢？让我们拭目以待……

精选数据 | COVID-19 疫情微博社交媒体数据集

下载该数据集需要填写申请表，请访问https://github.com/nghuyong/weibo-public-opinion-datasets随着COVID-19在世界范围内的迅速发展，人们被要求保持“社会距离”和“居家隔离”。在这种情况下，广泛的社交互动转移到网络空间，特别是在Twitter和新浪微博等社交媒体平台上。在病毒大流行期间，人们通过发帖来分享信息、表达意见和寻求帮助，而社交媒体上的这些数据对于预防COVID-19传播的研究，如早期预警和疫情检测，都是很有价值的。数据简介我们发布了一个从新浪微博收集的全新的、细粒度的大规模COVID-19社交媒体数据集，名为Weibo-COV，包含了从2019年12月1日到2020年4月30日的4000多万条微博发帖。此外，该数据集还包含了诸如职位信息、交互信息、位置信息和转载网络等综合信息。我们希望这一数据集能够从多个角度促进对COVID-19的研究，并使更好和快速的研究能够抑制这种流行病的传播。数据集的字段说明如下表：字段字段说明_id微博IDcrawl_time爬取帖子时间(GMT+8)created_at发帖时间(GMT+8)like_num点赞数repost_num回帖数comment_num评论数content微博内容origin_weibo原贴IDgeo_info地址信息,经纬度数据集中每日微博数量分布数据来源和引用北京理工大学毛先领教授团队。https://github.com/nghuyong/weibo-public-opinion-datasets 如果使用该数据集，请引用以下EMNLP2020论文：代码语言：javascript复制@inproceedings{hu-etal-2020-weibo, title = "{W}eibo-{COV}: A Large-Scale {COVID}-19 Social Media Dataset from {W}eibo", author = "Hu, Yong and Huang, Heyan and Chen, Anfan and Mao, Xian-Ling", booktitle = "Proceedings of the 1st Workshop on {NLP} for {COVID}-19 (Part 2) at {EMNLP} 2020", month = dec, year = "2020", address = "Online", publisher = "Association for Computational Linguistics", url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.nlpcovid19-2.34", doi = "10.18653/v1/2020.nlpcovid19-2.34", }

算法也有“不靠谱”的时候，人工编辑再度占领社交媒体

摘要：虽然利用算法推送可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯且拥有较高的准确性，但算法推送只能单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐，却无法满足实时性的推送需求,也无法保证推送内容的质量。虽然算法可以在某种程度上帮助社交媒体公司和门户网站提高信息推送的准确度和更新速度，但算法永远无法像人工编辑一样理解用户的心理，并根据用户的心理来筛选相应推送内容。为了争夺用户和市场份额，社交应用公司们纷纷把目光投向人工编辑，希望通过人工编辑筛选内容来实现信息推送的个性化服务。Twitter和Moments在过去的半年多时间里，Twitter因为使用的算法无法读懂年轻人所使用的标签的含义而遭到投资人质疑其用户增速减缓。为了挽救这一局面，董事会邀请早前被炒掉的Jack Dorsey回归Twitter。而Jack Dorsey在出任CEO后做的第一件事情就是在Twitter上推出了一个新功能——Moments。新推出的Moments实质上是一个新闻聚合功能插件。与以往借助算法筛选信息的方式不同，Moments通过人工编辑对信息进行筛选、整合，形成当天热点事件的整合推送。除此之外，Moments还将与某一件事情相关的推文、图片、视频等资源整合到一起，让用户以一种全新的方式来了解“世界在发生什么”。虽然Moments与微博的热门话题功能有很多相似之处，但在具体运作过程中，Moments与微博的“热门话题”之间却有着非常大的差别：首先，Moments推送的内容是经由专门的编辑进行筛选、组织后产生的。为了提高筛选内容的精确度，Twitter在启用自家编辑的同时，还联合了华盛顿邮报、BuzzFeed、纽约时报、Vogue等多家合作伙伴。其次在表现形式方面，Moments也具备更好的用户体验。Moments功能以闪电图标的形式出现在Twitter操作界面的底端。用户在点击进入Moments后会自动进入全屏模式以达到最佳的沉浸式体验。 Moments在APP底部以闪电图标出现在选择某一事件后，用户可以滑动屏幕浏览跟这个事件相关的所有内容，包括不同用户针对此事件发布的各种推文、视频、Vines 短视频等多种媒体形式。值得一提的是，针对不同事件，Moments会根据事件的特性采取不同的呈现形式，既为用户提供了丰富的感官体验，也保证用户可以通过最佳的形式了解某一事件。虽然Moments目前只在美国开放使用，但Twitter方面对于这个新功能寄予非常高的期望。Moments功能的项目经理马德步·穆斯库瓦表示，Moments将帮助他们攻破那些并不非常热爱Twitter的轻度使用用户。关于Moments是否能够帮助Twitter一扫当下的颓势我们目前并不能给出结论，但Moments的出现，无疑是对人工编辑在信息筛选方面能力的肯定。知乎和读读日报作为当前国内最优质的网络问答社区，知乎从来不用担心缺乏优质的内容。但知乎的用户体验却做得差强人意。且不说知乎的站内搜索引擎有多么让人不敢恭维，单是在消息推送方面，知乎就很难将优质内容进行主动、有效地输出。知乎并没有根据话题和用户兴趣来关联回答内容，而是根据用户所关注的用户来关联问答内容。这样的消息推送方式让用户很难在最短的时间里找到自己需要的信息。为了解决这一问题，知乎进行了大量尝试，其中就包括知乎日报。尽管早期的知乎日报通过人工编辑筛选内容迅速地网罗了1500多万名用户，但随着用户基数的扩张和推送内容的增多，知乎日报的用户粘度渐渐开始呈现出下降的趋势。更重要的问题在于：每天20篇左右的精选文章，并不能从根本上解决内容有效归纳并输出给需要的人这个困境。读读日报，就是知乎日报为解决这一问题而进行的转型。与通过算法进行信息筛选、推荐的今日头条不同，读读日报在沿袭了知乎日报人工推荐模式的同时，新增了了“人人都是主编”的UGC（用户生成内容）模式。在这一模式下，每个用户都可以根据自己的兴趣创立自己的主题日报，并对其中的内容进行筛选填充，以供其他用户关注阅读。这种信息推荐模式使得信息的传播由以往的单向传播变成了双向传播。知乎编辑在为用户进行内容筛选推荐的同时，也可以从用户筛选的内容中获取有效信息，既加强了用户粘度，也能在一定程度上提高编辑的工作效率。总结除了Twitter和读读日报，Snapchat、Instagram、Facebook和YouTube等以往通过算法进行内容推送的社交媒体也分别于近日宣布增加新的管理功能：依靠人类从已经筛选过的大规模内容中选择最好的内容进行推荐。虽然利用算法推送可以关注庞大用户群体的个性化阅读习惯且拥有较高的准确性，但算法推送只能单纯地依靠以往的阅读习惯进行推荐，却无法满足实时性的推送需求,也无法保证推送内容的质量。而人工编辑则可以利用他们对新闻的敏感性来判断新闻是否具有价值，根据社会环境和自然环境的变化决定当下用户最关注的新闻内容，从而确保用户可以准确地获取有价值的信息。在这个信息爆炸的时代，想要做好内容的推送，不是单凭算法或是人工编辑就能完成的。只有将算法推荐和人工编辑的优势结合起来，才能够实现个性、精准、有质量的推送服务。

币聪财经-Sapien新秀社交媒体平台，分布式DAPP能否替代Facebook这样的传统社交？

最近涉及社交媒体的丑闻引起了如此轰动，以至于一些评论员甚至宣称“ 互联网已经崩溃。”区块链创业公司 Sapien 正试图解决其中一些问题，包括糟糕的数据隐私标准，普遍存在假新闻和审查制度。这些问题都极具政治色彩，这也是为什么像Sapien所做的那样需要分散社交媒体和新闻，这是非常迫切需要的。Sapien正在将以太坊区块链与业内最有效的令牌模型之一结合使用，以创建一个分散的平台，社区与独特的独一无二的奖励结构一起策划内容，而不是集中权威。Sapien选择使用以太坊网络的原因让我们看到了推动公共区块链运动的一些关键问题。先发优势在查看公共区块链时，实际的核心源代码只是一系列基本组件之一。伙伴关系，监管步法，品牌认知和信任以及社区都是在维护和扩展健康区块链生态系统方面发挥重要作用的部分。特别是，信任是社交媒体中的一个主要问题，许多人正在离开Facebook 和其他平台，因为他们觉得自己的信任受到了侵犯。由于对隐私和其他问题的担忧，Facebook最近在一天内损失了1240亿美元的市值。个人利益往往与Facebook等大公司的利益不一致，以太坊社区因寻求开创保护个人权利的新形式治理而赢得声誉。以太坊是最早的几个平台之一，因此Solidity和以太坊开发堆栈正在迅速成为行业标准。Sapien选择以以太坊区块链为基础，意味着他们的商业模式可以分享这种势头的好处，这种势头正在迅速接近（或已经达到）临界质量。以太网似乎正在为Web 3.0做智能合约和分布式应用程序（DAPPs），TCP / IP和HTTP为Web 1.0上的数据共享协议做了什么。该Sapien的平台工作的信誉系统，用户奖励与SPN的发布高质量的内容，注释和upvoting岗位的基础上，并通过平台上的其他动作。除了分享这个市场地位外，Sapien Network最大的优势之一是为以太坊网络上的开发人员提供的工具套件。代码即法律计算机科学中经常引用一项名为“ 康威定律 ” 的法律。“简而言之，它指出软件的结构将反映开发软件的团队的结构。这是以太坊让很多开发人员兴奋的众多原因之一。加密货币作为软件开发的基础，开辟了全新的，非等级的团队结构，从而产生了新的软件。新的组织结构意味着开源开发人员实际上可以从他们的工作中谋生，而不是在业余时间追求开源野心。使用以太坊，这导致了一些滚雪球效应，因为已经开发的工具构成了后续工具的构建块。各种开发工具对于像Sapien这样复杂的多层应用程序尤其重要。这也是为什么任何较新的以太坊竞争对手不太可能在短期内在这个级别上竞争的原因。目前，以太坊是一个快速发展的生态系统，全球有多达250,000名开发人员。EEA（以太坊企业联盟）也包括令人印象深刻的500名成员，而2017年为30名。在以太坊上建设的开发商的环境在质量和数量方面都远远超过了竞争对手 - 但为什么呢？权力下放的重要性以太坊有几个竞争对手宣传卓越的技术性能，但他们仍然无法吸引以太坊为特征的同类开源社区（以及扩展，易于开发）。理解为什么以太坊吸引了众多有才华的开发人员需要查看网络中内置的基础价值。这些相同的价值观是Sapien团队定居以太坊的原因。以太坊是目前存在的最优秀的分布式dapp平台。数量比以太网更好的竞争对手通过分散可扩展性来实现这种性能，这对于许多专门的开发人员而言是令人反感的。转向权益证明随着Casper的发布，以太坊正朝着从工作证明转向证明合作的方向迈出重大步伐。Sapien Network也正在向Proof-of-Stake迈进，并已在其平台内实施了自己的赌注系统。这个赌注系统是分散系统的核心元素，用于确保Sapien平台上的新闻质量，就像以太坊的证明是一种保护以太坊网络上传输的数据和价值的完整性的手段一样。2018年3月发布的Sapien白皮书v1.3讨论了这些问题，Sapien博客上的每周更新也表明该团队始终跟上区块链领域快速发展的步伐。扩展问题这导致了像Sapien这样基于区块链的社交媒体平台面临的主要挑战 - 可扩展性。在Cryptokitties之后，以太坊的可扩展性成为人们关注的焦点。虽然以太坊批评者正在利用这些事件，但正如一些人所做的那样，将以太坊与AOL或MySpace 进行比较，有点牵强。区块链是协议，而不是接口。Facebook没有通过提供更好的技术来击败MySpace。他们赢了，因为他们使用相同的技术提供了更好的用户体验。以太坊的开发者体验是首屈一指的，正如在以太坊上进行的ICO数量所示。最终用户体验是Sapien关注的重要组成部分。以太坊的扩展辩论可能与比特币一样有争议，但最终，分片或等离子等解决方案实际上是以太坊生态系统的扩展，以包含更多的区块链，所有区块链都在一个共同的框架内运作。最后的想法总体而言，Sapien的模型是区块链技术最有前途和最令人兴奋的用例之一。团队决定在以太坊平台上发展，这反映了他们致力于在道德和道德问题与技术发展的实际方面之间取得平衡。用这种方法出现问题并不是真的可以想象。大多数区块链和分布式分类账运动的开源性和透明性意味着技术上的任何突破都可能在整个区块链空间中迅速传播。最大的问题是Sapien的用户体验如何适应不断增长的数据量。毫无疑问，具有当前问题意识的意识形态驱动人群将更喜欢Sapien，但要实现大规模采用，他们将不得不与用户体验和集中平台的熟悉程度竞争。如果Sapien能够实现这一目标，那么收益将是巨大的，即使占据Facebook市值的1％，也会转化为超过50亿美元的估值，或者每SPN 10美元。然而，这种成功将以直接的货币方式分配给Sapien 的用户，而不仅仅是股东。Sapien团队看起来装备精良，准备迎接挑战。以太坊区块链的选择意味着他们并不是唯一面对这些障碍的人，因为他们也拥有与他们一起工作的庞大而有才华的以太坊开发者社区的全部重量。

如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词

嘿，大家好！今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。每天，我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容，包括文字、图片、视频等等。但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。你是否曾经试图从社交媒体数据中找到一些有趣的话题或热门事件，却被无尽的信息淹没？这就像是你站在一个巨大的垃圾场中，想要找到一颗闪闪发光的钻石，但却被垃圾堆覆盖得无法动弹。幸运的是，Python为我们提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们从社交媒体数据中提取关键词。首先，我们可以使用Python中的文本处理库，比如NLTK（Natural Language Toolkit），来进行文本预处理。这就像是你在垃圾场中使用一把大号的铲子，将垃圾堆中的杂物清理出去，留下了一些有用的东西。接下来，我们可以使用Python中的关键词提取库，比如TextRank算法，来提取社交媒体数据中的关键词。以下是使用Python实现的示例代码，演示了如何使用Tweepy获取社交媒体数据，并使用NLTK进行文本修复和使用TF-IDF算法提取关键词：代码语言：javascript复制import tweepy import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize from nltk.stem import WordNetLemmatizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer # Twitter API密钥 consumer_key = "YOUR_CONSUMER_KEY" consumer_secret = "YOUR_CONSUMER_SECRET" access_token = "YOUR_ACCESS_TOKEN" access_token_secret = "YOUR_ACCESS_TOKEN_SECRET" # 亿牛云爬虫代理参数设置 proxyHost = "u6205.5.tp.16yun.cn" proxyPort = "5445" proxyUser = "16QMSOML" proxyPass = "280651" # Twitter API身份验证 auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) # 创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 获取社交媒体数据 tweets = api.user_timeline(screen_name="YOUR_SCREEN_NAME", count=10) # 文本修复函数 def text_repair(text): # 进行文本修复的逻辑 # ... return repaired_text # 关键词提取函数 def extract_keywords(text): # 分词 tokens = word_tokenize(text) # 去除停用词 stop_words = set(stopwords.words("english")) filtered_tokens = [token for token in tokens if token.lower() not in stop_words] # 词形还原 lemmatizer = WordNetLemmatizer() lemmatized_tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in filtered_tokens] # 构建TF-IDF向量 vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([" ".join(lemmatized_tokens)]) # 提取关键词 feature_names = vectorizer.get_feature_names() keywords = [feature_names[index] for index in tfidf_matrix.indices] return keywords # 处理每条社交媒体数据 for tweet in tweets: # 获取文本内容 text = tweet.text # 文本修复 repaired_text = text_repair(text) print("修复后的文本：", repaired_text) # 提取关键词 keywords = extract_keywords(repaired_text) print("提取的关键词：", keywords) 通过提取社交媒体数据中的关键词，我们可以获得有关用户兴趣和话题的洞察，帮助我们了解用户需求、市场趋势和舆论动向。这对于社交媒体营销、舆情分析和内容创作都非常有价值。总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。

基于词典的社交媒体内容的情感分析（Python实现）

之前写了一篇基于NLTK情感预测的文章https://www.omegaxyz.com/2017/12/15/nltk_emotion/?hilite=%27NLTK%27b情感词典是从微博、新闻、论坛等数据来源的上百万篇情感标注数据当中自动构建的情感极性词典。因为标注包括微博数据，该词典囊括了很多网络用语及非正式简称，对非规范文本也有较高的覆盖率。该情感词典可以用于构建社交媒体情感分析引擎，负面内容发现等应用。这是一个基于机器学习的已生成的情感词典（txt文档），注意只能预测社交媒体等非规范性文本（文章情感预测精度有误差）词典下载：https://bosonnlp.com/resources/BosonNLP_sentiment_score.zippython实现是利用jieba分词预测 Python代码语言：txt复制import time import jieba emotion_dic = {} filename = 'BosonNLP_sentiment_score.txt' # txt文件和当前脚本在同一目录下，所以不用写具体路径 with open(filename, 'rb') as file: while True: try: senList = file.readline().decode('utf-8') # print(senList) senList = senList[:-1] senList = senList.split(' ') emotion_dic[senList[0]] = senList[1] except IndexError: break def get_emotion(score): emotion_archive = ['绝望，十分愤怒，对生活不在抱有希望', '难过，失望，抑郁', '有点小难过或者小愤怒', '轻微的难受或者不屑，想得太多啦，洗洗睡觉吧', '生活也就这样吧', '有点小开心或者小激动', '蛮开心的，生活多美好', '喜笑颜开，每天的太阳都是新的，生活充满了希望'] if score <= -3.9: return emotion_archive[0] elif -3.9 < score <= -2.5: return emotion_archive[1] elif -2.5 < score <= -1: return emotion_archive[2] elif -1 < score <= 0: return emotion_archive[3] elif 0 <score <= 1: return emotion_archive[4] elif 1 < score <= 2.5: return emotion_archive[5] elif 2.5 < score < 3.9: return emotion_archive[6] else: return emotion_archive[7] test = "才拒绝做爱情代罪的羔羊" seg_list = jieba.cut(test, cut_all=True) string = "/ ".join(seg_list) string_list = string.split('/') emotion_index = 0 time.sleep(1) print("-5分为极端消极，5分为非常高兴") for _ in range(len(string_list)): if string_list[_] in emotion_dic: emotion_index += float(emotion_dic[string_list[_]]) print(emotion_index) print(get_emotion(emotion_index))测试文本来自陈奕迅《爱情转移》中“才拒绝做爱情代罪的羔羊”结果：-0.730524151526 轻微的难受或者不屑，想得太多啦，洗洗睡觉吧网站所有原创代码采用Apache 2.0授权网站文章采用知识共享许可协议BY-NC-SA4.0授权

国外的图书出版商如何使用社交化媒体

社交网络最近几年风靡全球，那么在老牌的出版业，是如何应对这股新型的社会化浪潮的呢？我们来看看国外同行的做法。这里以北美六大图书出版做为例子，六大包括：Hachette Book Group、HarperCollins、Macmillan、Penguin Group、Random House、Simon Schuster。对于他们使用的社交化媒体，主要选择了三个最主流的产品：Facebook、Twitter、Tumblr。Twitter 图书俱乐部 Twitter Book Clubs通过在Twitter上使用话题标签（Hashtags）并且@作者，企鹅美国（Pengui USA）与Twitter一同进行了一些创新。每个月，企鹅美国会选择他旗下的一位作者的图书，邀请Twitter上的用户通过#关键词#并且@作者的方式进行讨论，仿佛是在召开迷你的书友会。在Facebook中使用的不同策略六大出版商在Facebook中采取了不同的策略。Hachette不定期的更新其Facebook主页（九月份仅有3次更新），因此到目前为止仅仅收获了3998个喜欢。而Random House（兰登书屋）每天进行平均三到四次更新，收获了38369个喜欢。Tumblr比前两者更受欢迎博客广告公司Blogads在一月份做了一项调查，发现Tumblr在出版商中尤其受欢迎。HarperCollins就采用了多个Tumblrs帐号，他的员工每天发布不同主题的图片，例如“Seen On the subway”，鼓励大家分享在地铁上阅读HarperCollins图书的场景。由以上的例子总结到，在社交媒体的时代，作者和读者的互动越来越重要。Whether it'shelping promotean author's Facebook page,blogging about an authoron Tumblr, or organizinga Twitter discussionbetween an author and her readers, the publishing houses understand that the Social Web is all about authors engaging with their readers.国内的的出版商在这方面做的如何？有时间值得做一些调研。参考资料：1、How the big six Book Publishers Are Using Social Media2、Wiki Hachette Book Group3、HarperCollins Company

宣布自创社交媒体平台「真实社交」，8900万粉丝永相随？

新智元报道来源：网络编辑：David 粥粥【新智元导读】此前被Twitter「永封」的美国前总统特朗普放大招了！他宣布另起炉灶，自己成立社交媒体「真实社交」，对抗大型科技公司的「暴政」。愿世间再无Fake News！NO FAKE NEWS ANYMORE！自从特朗普卸任美国总统以来，已经很久没有听到他用最淳朴的语言，说出最能打动人心的话了。曾为「治国利器」的Twitter账号被永久禁言，主流媒体上的报道被大幅压制，网上还是CNN、NBC等媒体巨头一统天下。怎么办？事实表明，特朗普从来都是一个不走寻常路的人。现在的社交媒体不让我说话？那我自己办一家社交媒体！当地时间10月20日，特朗普宣布，将推出自己的社交媒体App「真实社交」（TRUTH Social）特朗普表示，这款应用程序将「对抗 Twitter 和 Facebook 等禁止他使用其平台的大型科技公司的暴政」。特朗普还说：「现在在Twitter上你随处可见塔利班的声音，但你最喜欢的美国总统却被噤声。这是不可接受的。」好家伙，熟悉的味道回来了，一看就是特朗普本人，绝对不是秘书代笔。「我很高兴能很快在 TRUTH Social 上发布我的第一个 TRUTH。这家媒体的使命是为所有人发声，反击大型科技公司。」他说。据称，TRUTH Social 将于下个月推出测试版，并于 2022 年第一季度全面推出。目前，这款应用已经可以在苹果App Store中预定。消息传来，股价一日暴涨近4倍据报道，「真实社交」平台将通过由特朗普媒体和技术集团和一家SPAC公司「DWAC」合并而成的新公司创建。特朗普媒体与科技集团（TMTG）表示，目前与DWAC「已达成最终合并协议，进行业务合并」。资本市场立即给出强烈回应。受此消息影响，周四SPAC公司DWAC的股价和成交量双双暴涨。DWAC 当日收盘价较前一交易日飙升356.8%，收于每股 35.54 美元。由于股价波动过大，当日多次临时停牌。最高一度上涨超过 400%，达到52美元的高位。作为一个做了一辈子生意的成功商人，特朗普的计划可不只是要和科技公司、主流媒体打打嘴炮而已。实际上，这是一个「三步走」的计划。此次自立社交媒体平台，只是这个计划的第一个阶段。，按TMTG计划是这样的第一步，成立自家社交媒体平台「真实社交」，开启和科技巨头角力之路。第二步，成立名为TMTG+ 的订阅视频点播服务，提供娱乐、新闻和播客等内容。最后的目标是，这个平台与 Amazon的 AWS 云服务和谷歌云展开竞争。看看，搞地产出身的大佬就是不一样，干啥都是大手笔，一上来就是直接要搅乱行业大格局的架势。特朗普发言人莉兹·哈灵顿 (Liz Harrington) 也在推特上发布了这份声明的副本，证实了这个计划的真实性。特朗普的小儿子也接受了Fox新闻的采访，对父亲的决定表示支持，他说：「长期以来，大型科技公司一直压制保守派的声音，我父亲最终组建了特朗普媒体和技术集团和 TRUTH Social，这是一个让每个人都能表达自己感受的平台。」自Twitter被封，特朗普早在「憋大招」了今年1月6日，特朗普的数百名支持者冲进美国国会大厦，抗议国会对2020美国总统大选结果的确认，引发大规模骚乱。随后，Twitter、Facebook等社交媒体平台禁止特朗普提供服务。从那时以来，特朗普一直没有放弃寻求在网络上继续发声的平台。据报道，今年5月，在被Twitter和Facebook禁言后不久，特朗普就开了一个博客，名为「唐纳德·特朗普的办公桌」。该平台允许特朗普发表帖文、上传图片和视频，也允许用户为其点赞、并将其分享到推特和Facebook等社交媒体上，但无法直接回复。但是，这个平台仅过了不到一个月就下线了。6月，据CNBC报道，博客页面已从特朗普的网站上删除。当时，特朗普的高级助手杰森·米勒曾表示，这个博客「不会再回来了」。不过，在被问到此举是否是特朗普加入「另一个社交媒体平台」的「前兆」时，米勒发推特给出了毫不含糊的肯定回答：「是的，敬请关注！」现在回过头来看，特朗普果然是在憋大招，而且不是「加入」，是直接「另起炉灶」了。当然，目前这个「TRUTH Social」平台连个基本框架还没搭出来，只有一个简单的注册页面，实际上产品如何、效果如何那是另一回事。不过，以特朗普的近9000万推特粉丝的强大号召力，这个「新炉灶」里的火会不会真的越烧越旺呢？所以，Twitter、Facebook们，你们怕了吗？参考链接：https://www.reuters.com/world/us/former-us-president-donald-trump-launches-new-social-media-platform-2021-10-21/https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1849635/000110465921128231/tm2130724d1_ex99-1.htmhttps://www.6parknews.com/newspark/view.php?app=newsact=viewnid=512995

大数据时代别说社交媒体没用，只是你没用对！

6月16日消息，在大数据营销大行其道的背景下，国内领先的跨境整合数字营销服务专家深诺互动(SinoInteractive)相关负责人有些不同的看法，他们认为海外大数据营销的转化效果无法一蹴而就，单靠Facebook、Twitter、Instagram或者Google其中的任何一个，很难立刻、直接拉升商品、品牌或平台的销量，商家需要在不同的营销阶段配合不同的媒体，从而产生协同效应。亿邦动力网获悉，互联网以及大数据在营销界被认为是新型利器，据凯鹏华盈合伙人Mary Meeker第21次发布《互联网趋势》报告，今年的报告显示，全球互联网用户数超30亿，互联网全球渗透率达到42%;移动广告正在野蛮生长，广告营销渠道的增长趋势为互联网>电视>广播，2015年美国网络广告增长率达到20%，谷歌和Facebook两家公司吃掉了美国网络广告市场76%的份额。社交媒体没那么神?根据深诺互动(SinoInteractive)的观点，首先，不同媒体能提供的用户数据不一样;其次，商家在不同营销阶段对数据的需求不同，也就是说，每个阶段要配备符合数据要求的媒体;最后呈现的效果是，Facebook、Twitter、Instagram等媒体顺序发挥作用的过程形成一个排列组合。因而，某单一媒体不一定能直接、立刻实现用户转换，仅仅以最后购买行为来判断该媒体的效果不合理。“用户在A媒体上认识产品或品牌并产生兴趣，被培养成为潜在客户，而购买行为、后续互动则发生在其他时间、其他渠道。” 深诺互动(SinoInteractive)相关负责人说。不同阶段不同的用法据深诺互动(SinoInteractive)提供的数据，用户平均每天刷Facebook的频次在30次以上，平均每个用户有超过130个好友，会加入14个以上的兴趣群组。“因为人们在社交媒体上花费非常多的时间，所以品牌方或零售商需要通过社交媒体来识别、影响用户。” 深诺互动(SinoInteractive)相关负责人说。深诺互动(SinoInteractive)向亿邦动力网解释了谷歌和Facebook这些媒体平台的商业逻辑：先获取用户信息，然后对其进行大数据加工，使每个用户得以归类，最后向客户提供大数据平台营销工具做精准的广告投放。深诺互动(SinoInteractive)将平台上获取海量数据这些数据分为三种：基础类数据，即所有和互联网相关的数据，包括网络、位置、设备，几乎所有的互联网媒体都可以轻松获取;行为和兴趣的数据，即对什么内容比较感兴趣，如浏览过什么内容，订阅过什么内容，搜索过什么内容，不同的互联网媒体可以获取不同的该类数据;身份数据，即年龄、性格、职业、朋友关系、婚姻状态，比较精准的身份数据仅有部分互联网媒体可以精准获取。不同媒体有不同的侧重点，如下图：图为深诺互动提供资料总结并且，因为数据不同，媒体能服务的营销阶段也不一样。普通用户从非客户到忠实客户的转化路径包括三步：用户的识别——用户的转化——用户的保留。深诺互动(SinoInteractive)认为，在用户识别阶段，这一时期的目标是提高消费者对品牌或产品的认知度，因为Twitter以兴趣为核心，了解用户偏爱的话题、人物、事件等信息，商家就可以围绕这些兴趣点(例如热点事件)来快速“打品牌”，俗称“凑流量”。留存阶段的重点在于与用户保持长期互动，来保持用户粘性。深诺互动(SinoInteractive)相关负责人指出，因为用户通常用Gmail邮箱地址来注册电商网站账户，商家可以定期发送邮件通知商品动态来与用户沟通。图为深诺互动提供资料总结结合使用才是正道Facebook在全球为数不多的开放市场里不是排名第一的社交媒体。例如，在日本最主流的社交媒体是Twitter，其占有率和用户活跃率都比较高，而Facebook位列第三。至于其中的原因，深诺互动(SinoInteractive)提出可能与日本互联网公司引入媒体的节奏有关：“就像谷歌在日本份额略低于雅虎一样，雅虎由日本软银主导引入，而谷歌是自然增长起来的。我在想也许Twitter背后也有这样的故事。”深诺互动(SinoInteractive)强调，无论是Facebook，还是Twitter、Yahoo、Google、Line、微信等，这些媒体虽然市场份额不同，但是各有所长，在营销层面上可以优势互补。“在一般认知范围里，转化度比较高的手段有品牌词搜索和再营销(通过大数据的方式对所有访问过店铺的用户进行再次销售)两种。然而，做大数据营销若只局限于单一媒体则很难把握整体。总的来说，我提倡以用户为中心，关注用户的营销周期和多渠道转化路径的大数据整合营销。” 深诺互动(SinoInteractive)相关负责人说。内容来源：亿邦动力网

社交媒体广告数据采集：Jsoup 的最佳实践

搜狐是中国领先的综合门户网站之一，广告在其网站上广泛投放。为了了解搜狐广告的策略和趋势，采集和分析搜狐广告数据变得至关重要。但是，搜狐网站的广告数据通常需要通过网页抓取的方式获取，这就需要一个强大的工具来解析和提取数据。Jsoup 简介在本文中，我们将使用 Jsoup 这一强大的 Java HTML 解析库来实现搜狐广告数据的采集。Jsoup具有强大的HTML解析功能，能够轻松处理网页的结构，定位和提取我们需要的数据。请求网页要开始网页数据的采集，我们首先需要使用Jsoup来请求搜狐广告页面。以下是示例代码：代码语言：javascript复制import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import java.io.IOException; public class SohuAdScraper { public static void main(String[] args) { String url = "https://www.sohu.com/advertisements"; try { // 使用Jsoup连接到目标网站并获取页面内容 Document doc = Jsoup.connect(url).get(); // 现在我们可以对doc进行进一步的处理 } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } 在上面的代码中，我们使用Jsoup的connect方法连接到搜狐广告页面，并使用get方法获取页面的HTML内容。解析HTML一旦我们获取了网页的HTML内容，接下来就需要解析它以提取所需的广告数据。Jsoup提供了丰富的HTML解析功能，可以轻松地进行选择、定位和提取元素。以下是示例代码：代码语言：javascript复制// 假设我们已经获取了页面内容并存储在doc中 // 使用选择器定位广告元素 Elements ads = doc.select(".ad-list-item"); for (Element ad : ads) { String title = ad.select(".ad-title").text(); String content = ad.select(".ad-content").text(); // 现在我们可以处理这些广告数据，例如打印它们或存储到数据库中 } 在上面的代码中，我们使用Jsoup的select方法根据CSS选择器定位广告元素，然后使用text方法提取元素的文本内容。构建爬虫框架为了更加灵活和可维护，通常我们会将网页抓取和数据处理封装成一个爬虫框架。这个框架可以帮助我们管理请求、解析、存储等各个环节。以下是一个简单的爬虫框架示例代码语言：javascript复制import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.select.Elements; import java.io.IOException; public class AdDataCollector { public static void main(String[] args) { String url = "https://www.sohu.com/"; // 设置代理信息 System.setProperty("http.proxyHost", "www.16yun.cn"); System.setProperty("http.proxyPort", "5445"); System.setProperty("http.proxyUser", "16QMSOML"); System.setProperty("http.proxyPass", "280651"); try { // 发送 HTTP 请求并获取网页内容 Document document = Jsoup.connect(url).get(); // 解析 HTML 文档 Elements ads = document.select(".ad"); // 使用适当的选择器来定位广告元素 // 现在 'ads' 包含了搜狐网站上的广告数据 } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } }

数字化、社交媒体、移动媒体——2014全球大数据报告（70+PPT）

欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大数据文摘翻译志愿者团队，回复“翻译”和“志愿者”了解详情。“可视化”专栏诚招：如果您是专业人士并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。作者：we are social摘自：slideshare编译：康欣欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体转载，务必后台留言，申请授权对于大规模的报告，数据来源非常重要！对于统计分析来说，数据的覆盖范围、多样性和数量也很重要！还有一点重要的是，数据来自于可靠的数据提供者。那么，该报告规模有多大呢？——全球超过100个国家！我地神呀，我可看（bu）不（xiang）过（kan）来（wan）那么多东东～～～显然，我们最关心的，是自己的国家！其次关心的，是地球另一面的游戏领先者。下面以对比的方式展示结果。虽然这与原文顺序不同，但更方便比对阅读。数字化进程2014年增长情况时间都去哪儿了？因特网使用情况流量都去哪儿了？社交媒体的使用活跃的社交媒体平台手机使用情况和习惯手机都用来干末子了？不同设备上进行的电商活动有兴趣看国际大趋势？Let's go on...报告中还包括很多其它国家。感谢住报告的提供者。

国外公司是如何挖掘社交媒体数据的？

原作者 Alex York编译 CDA 编译团队本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权前言在大数据时代，很多公司开始利用数据、分析数据，以协助自己做出正确的市场决策。数据的来源多种多样，而社交媒体是一个重要的数据来源渠道。那么国外的公司是如何挖掘社交媒体数据的呢？在小学时，我们的数学老师不断告诉我们“展示我们的成果”。对于社交媒体营销人员和广告商来说，亦是如此。如今，在证明社交媒体有很大的投资回报率（ROI）时，我们同样需要把成果展示出来。但令人难以置信的是仍有一些企业并不把社交媒体作为投资回报率的来源。同时当涉及到社交媒体数据时，很难不与数字联系起来。人们常常认为，分析社交媒体数据必须数据科学家、数据分析师。但事实上，使用正确的工具，你同样也可以评估和分析社交媒体数据。什么是社交媒体数据？社交媒体数据是指来自社交网络的信息，当中显示用户分享，评论的情况，以及与你的内容、个人资料的互动。通过分析这些数字，百分比和统计数据能够更好地制定社交媒体策略。原始的社交媒体数据包括：分享点赞提及展示标签网页点击关键字分析新增粉丝评论以上列表并不全面，但可以大大优化社交媒体策略。社交媒体数据如何运作？一旦收集到社交媒体数据，就可以对其进行评估或分析，从而辨别哪些策略是有效的。当挖掘和分析社交网络时，不妨把社交媒体数据视为原始数据。一旦有了数据，就可以搭建社交媒体分析系统，从而进步一处理原始数据。若把社交媒体数据类比为一顿饭的食材，那么如何分析这些数据就相当于菜谱。没有菜谱，在做菜时就会无从下手。当掌握大量的数据时，就能够做出更明智的决策。营销人员和广告商有时会提出大量的点子来运营其社交媒体，希望有些方法能奏效，但这显然不够科学。与此相比，有效的收集和评估数据则更够更精准的把握市场需求。那么应该如何有效挖掘社交媒体数据并估量其投资回报率呢？确定核心社交媒体的关键绩效指标关键绩效指标(KPIs)是指分析业务的特定方面的各种指标。社交媒体关键绩效指标会影响社交媒体投资回报率。因此需要明确哪些社交媒体的关键绩效指标是值得跟踪分析的。从而能够更好地审视目前社交媒体策略。同时还能够进一步把握受众群体的覆盖面，客户参与度和响应时间。跟踪每个平台的指标社交平台有很多，无论针对哪个平台，对每个平台有个深入的了解是必不可少的。社交网络平台也深知分析的重要性，因此一些热门的社交网络平台，如 Facebook，Tweeter，LinkedIn，Google都相继提供了相应平台的数据分析工具，让用户更够更好的分析自己的数据。我们来看看最受欢迎的社交网络平台数据分析工具：Facebook Insights对于拥有Facebook商务页面的用户，你可以分析当中的一些关键绩效指标。最基本的Facebook指标包括：参与度：该指标可以显示过去七天内的用户发布内容所得到的点击，点赞，评论和分享的次数。此外，数据还将与前一周进行比较。展示：Facebook页面被展示次数，包括点击或没有点击观看内容或页面的次数。自然关注人数：通过非广告渠道获得的关注人数。页面点赞：此指标显示页面和新页面点赞总数，同时包括与上周数据的对比。付费关注人数：通过投放广告获得的关注人数。帖子覆盖率：此指标显示用户的总覆盖数量，即看到与你的网页相关的任何内容或广告的总人数。以及页面访问量，指的是页面帖子的留言总数。反应：此指标显示用户对你发布帖子的不同反应，包括（Like, Love, Haha, Wow, Sad 和 Angry）。不喜欢人数：不喜欢你的页面的人数。Twitter Analytics无论你将Twitter做为商业或个人使用，都可以用其进行分析。仪表板提供了用户28天的发布内容摘要和其他重要的Twitter数据。以下是一些Twitter指标：参与率：将Tweet上的链接点击次数，转发总数，收藏和回复总和除以总展示次数。粉丝：Twitter粉丝总数。链接的点击：网址和标签链接的总点击数。提及：其他人提及@你的次数。个人资料访问量：Twitter的个人资料访问量。回复：回复你Twitter的次数。转发：其他人转发的总次数。Tweet展示次数：你的Tweet已被查看（无论是否被点击）的总次数。推文：发布推文的总数。LinkedIn Analytics 你可以通过公司页面访问LinkedIn Analytics。这将显示你LinkedIn页面的所有的社交媒体数据。以下是较为重要的LinkedIn指标：点击次数：公司发布内容、公司名称、Logo的总点击次数。参与度：总互动次数除以总展示次数。粉丝：粉丝总数。展示次数：更新内容对其他用户可见的总次数。互动：评论总数，点赞，评论和分享。Google Analytics如果说其他平台的数据为我们提供了有效的见解，那么通过Google Analytics可以优化你的数据策略。在这里，你可以了解产品销售，潜在客户，下载，持续时间等等。当谈到社交媒体数据时，以下几条Google Analytics的数值需要注意：平均访问时间：用户在你的网站上花费的平均时间。跳出率：仅浏览完你网站上的一页，就离开的用户比例。新用户：首次浏览你的网站的新用户总数。页面/会话：每次会话用户查看的平均页面数。浏览量：浏览器中加载或重新载入的页数。会话：用户在你的网站上处于活动状态的总时间。辨别哪些是重要的指标现在已经有了社交媒体数据，下一步需要区分哪些数据是最重要的。你可以使用不同的方式分析，但要需要明确最终目标。如果想掌握Facebook上粉丝的增长情况，可以重点把握参与率，新关注者，帖子覆盖率和自然关注人数。如果在社交媒体发布了广告，则需要跟踪突出显示投资回报率的数据。根据Mashable.com，认为社交媒体宣传活动的ROI周期可分三个阶段：推出管理优化按顺序推行这三个阶段，可以发现哪些指标将影响着不同周期。从而有效地衡量社交媒体投资回报率。不要停止跟踪数据继续跟踪社交媒体数据至关重要。如果仅仅持续几个月，那么将不会对营销或社交媒体策略有更深入了解。Convince＆Convert发现41％的公司和机构没有意识到社交媒体数据所带来的财务影响。数据的整理不可能一劳永逸的，而是需要数月的跟踪来确保对于将来的商务决策是有价值的。在同一份报告中，受访者被要求从他们的社交媒体数据中选出他们所看到的三个积极影响。报告发现，84％的组织在收集数据后，对客户和社区的见解产生积极的影响。同时搭建一个成熟的社交媒体也需要时间。获得数据后，可以更快地解决和修复社交媒体当中的问题。利用社交媒体分析工具做出决策收集社交媒体数据的最大的收益在于能够有足够的信息来做出有依据的商业决策。正如上文所述，分析客户和社区对于商业目标至关重要。如果想优化社区策略，正确的数据是必不可少的。

Sherlock：社交媒体账号搜索工具 | 开源日报 No.111

picturesherlock-project/sherlock[1]Stars: 45.1k License: MITpicture这个项目是一个社交媒体账号搜索工具，名为 Sherlock。它可以通过用户名在不同的社交网络上追踪用户的账号。支持单个或多个用户搜索提供 Docker 容器化部署方式开放源代码并欢迎贡献者参与开发包含详细测试功能pydantic/FastUI[2]Stars: 2.3k License: MITpictureFastUI 是一个新的构建 Web 应用程序用户界面的方式，通过声明式 Python 代码来定义。其核心优势包括：Python 开发者可以在不编写一行 JavaScript 或触及 npm 的情况下，使用 React 构建响应式 Web 应用程序。前端开发者可以专注于构建可重复使用的组件而无需为每个视图复制粘贴组件。后端完全定义整个应用程序；前端则自由实现用户界面。主要功能：FastUI 由以下四部分组成：fastui PyPI 软件包 — 适合任何 python web 框架，并提供了 Pydantic 模型和一些工具@pydantic/fastui npm 软件包 — 允许您在实现自己的组件时重用 FastUI 机制和类型@pydantic/fastui-bootstrap npm 软件包 — 使用 Bootstrap 对所有 FastUI 组件进行实现/定制化提供预先构建版本以便直接使用此外，FastAPI 已经定义了多种常见页面元素如文本、段落、标题等。FastUI 还遵循 RESTful 原则，在后台告诉前台该做什么，实际上与 GraphQL 相反但目标相同——允许后端扩展而无需进行新的前端开发。ExpLangcn/NucleiTP[3]Stars: 1.4k License: NOASSERTIONNucleiTP 是一个全网监控 Nuclei Poc 实时更新的项目。根据风险等级分别存储不同文件夹自动测试 Poc 是否可以使用 Nuclei 加载重复 Poc 自动重命名，方便手工分析samuelcolvin/FastUI[4]Stars: 1.9k License: MITpictureFastUI 是一个新的构建 Web 应用程序用户界面的方式，通过声明式 Python 代码来定义。其核心优势包括：Python 开发者可以在不编写一行 JavaScript 或触及 npm 的情况下使用 React 构建响应式 Web 应用程序。前端开发者可以专注于构建可重复使用的组件，无需为每个视图复制粘贴组件。后端定义整个应用程序，而前端则自由实现用户界面，实现了真正意义上的关注点分离。主要功能和特性：FastUI 由 4 部分组成：PyPI 软件包、React TypeScript 软件包、Bootstrap 定制化软件包以及预先构建好版本提供 CDN 服务已经定义了多种常见组件如文本、段落、页面标题等，并且支持表单渲染和数据展示等功能FastUI 还遵循 RESTful 原则，在后台告知前台需要做什么，实现只需在一个地方编写代码即可添加新视图或更改 URL 结构；同时能够完全解耦前后端部署并保证通信双方基于同意模式进行交流。mlc-ai/mlc-llm[5]Stars: 14.3k License: Apache-2.0MLC LLM 是一个高性能的通用部署解决方案，允许使用编译器加速本地 API 来原生部署任何大型语言模型。该项目旨在通过机器学习编译技术，在每个设备上实现人工智能模型的开发、优化和本地部署。支持多种平台和硬件可扩展性强提供各种预构建模型多套跨平台环境下的 API 接口Luodian/Otter[6]Stars: 3.2k License: MIT这个项目是一个开源的多模态指令调整模型，名为 Otter。它基于 OpenFlamingo 模型，通过在提供相应媒体 (如图像或视频) 的情况下对语言模型进行条件化来支持多种任务。该项目主要功能包括训练 Otter 使用 MIMIC-IT 数据集中约 280 万条上下文相关的指令-响应对，并且能够处理视频输入和多张图片输入作为上下文示例。其核心优势和关键特点包括：支持高分辨率视觉输入解释提供用于评估 8 项基准测试 GPT4V 性能的脚本引入 MagnifierBench 评估基准以及改进了预训练、SFT 和 RLHF 管道逐步公开训练脚本并组织各类数据集管理 yaml 文件等重大变更

美国儿童媒体推出VR社交平台SlimeZone

官方表示路测会在今年年底在亚利桑那州开启，而路测过程中，驾驶员也将全程跟随。谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶子公司Waymoo最近动作不断，他们宣布正在研发搭载自动驾驶系统的卡车，近日疑似该卡车路测照片被曝光。其实从照片中并不能看出Waymoo的自动驾驶卡车是否正在进行路测，不过可以辨认出这是一辆Peterbilt 579，其中自动驾驶设备主要被安装在卡车前方的顶部，包括圆顶激光雷达、每侧各两个超声波传感器，而雷达发射器则再前保险杠的中部位置。对于Waymoo来说，激光雷达系统一向是他们的优势，Waymoo已经把激光雷达传感器的成本降低了90%，而这也是决定一辆自动驾驶汽车成功与否的关键因素。在Waymoo之前的自动驾驶汽车上，其自动驾驶系统共搭载远程、中程和近程三个激光雷达器，这次的自动驾驶卡车是否沿袭该设计还无法判断。另外，有业内人士认为Waymoo的自动驾驶卡车尾部也有传感器。本月初的时候，Waymo对外宣称现阶段它们的主要任务是在公路上采集数据，而数据采集车依然由人来驾驶。当时他们还确认公司有一辆卡车参与测试，路测也会在今年年底在亚利桑那州开启，而路测过程中，驾驶员也将全程跟随。

7家社交媒体领域的VR初创公司盘点

社交媒体的出现也许是有史以来最大的骗局，社交媒体平台将数十亿人免费生成的内容卖给各家公司，而这些公司又将这些内容处理后再卖给当初产出内容的用户。如果你经营的是这样一家公司，即所有的工作都是由用户完成，那么你们公司的日子可以过得很潇洒，比如CEO可以整年在美国旅行，COO可以整天游走在各种演讲和图书推广活动的会场。这没什么大不了的，因为用户会继续使用社交媒体平台，以维持自己的网络社交人脉以及对网络红人的关注。另外，如果不是依靠社交媒体，谁也不会想到像金·卡戴珊这样的人物会成为大多数女性的榜样，激励她们追求时尚事业。虽然网络社交媒体的交流体验很差，但在虚拟现实(VR)中，社交媒体会让我们内心热情澎湃。在当下这个讲求效率、资源和即时满足的时代，花大量的时间和开支来预定、租赁和准备一个会议或闲逛交际的空间场所开始让人觉得单调乏味了，况且还需要参与者花费或多或少的时间来到达指定地点。这就是为什么在过去的几年里，有一大批初创公司想要帮助大家削减几乎所有的资源和时间成本，让人们能够“共处一室”。下面的几家VR创业公司已经开发出了相关平台，只需通过一个VR头显，你就可以在自己的床上或者沙发上邀请朋友或同事一起出去玩、跳舞、观看体育比赛或者工作。 AltspaceVR，一家成立于2013 年的硅谷创业公司，目前已经从包括谷歌和Comcast 在内的投资者那里获得了1570 万美元的融资，主要业务是将互联网转变为一个3D的、可分享的空间。AltspaceVR 的虚拟现实软件将为每一个用户打造一个全息体验平台，并让每一个用户的虚拟化身可以同其他用户一起观看视频、玩游戏，以及共同完成工作。AltspaceVR 还欢迎人们参加现场活动，从讨论会到舞会再到Drew Carey的喜剧表演，还有其他用户创建的聚会，以及举行虚拟的彩虹游行。以下是他们最新推出的休闲空间: 老实讲，我还没有尝试体验过，讲真让我去参加一个虚拟的烧烤活动，扔一个虚拟的飞盘对于我个人的诱惑力还不是很大。AltspaceVR 目前是免费的，支持所有主流VR头显。 Pluto VR， 2015 年成立于西雅图，目前已获得1390 万美元的融资，主要业务是通过VR技术提供共享的虚拟现实通信。Pluto VR认为，相比网络摄像头和移动通信，面对面交流更加自然有效，在VR的帮助下，我们可以与世界上任何一个人联系、沟通和协作，就像我们在彼此面前一样。根据创始人John Vechey 的说法，Pluto VR的目标是 “帮助人类超越空间的限制”。我们现在可以通过语音、文字和视频来交流，但Vechey 认为这些媒介实际上并没有把我们聚集在一起。Pluto创造了一种面对面的感觉，营造了一种独特的亲密感，他希望这种亲密感能让虚拟交流达到一个新的高度。比如更好地升级人力资源政策来规避虚拟的骚扰以及可能发生的纠纷。目前Oculus Rift 和HTC Vive 都在测试Pluto的该项VR技术。 Livelike， 2015 年成立于纽约，已经获得了591 万美元的融资，主要业务是为广播公司打造虚拟现实平台，让来自世界各地的体育爱好者可以创建自己的虚拟房间来分享体育赛事的观看体验。LiveLike让世界各地的运动迷们通过VR即可在舒适的卧室感受和分享赛事的激情与兴奋。虚拟房间如下图：如果此时再喝一杯啤酒，那么我们就更加觉得身临其境了(实际上这也是完全可行的)。LiveLike通过让多个用户拥有相同的视觉空间来优化观赛体验，而不需要承担现实生活中在体育场套房等设施上的高昂费用。目前至少有一家广播公司在使用这种技术，如果你拥有任何主流的VR 头显，都可以在这里试用。成立于去年的西雅图创业公司Against Gravity，已经从包括Sequioa Capital 和Vulcan 在内的投资者那里获得了500 万美元的投资，他们制作了一款名为Rec Room 的社交虚拟现实应用，应用的主要目的是让人们一起玩虚拟游戏，比如字谜游戏、飞盘游戏和彩弹球。整个过程都是免费的，所以你可以想象他们会和Vertebrae之类的公司合作，通过在虚拟空间里销售广告赚钱。该公司的创始人此前曾是微软的一名项目经理，负责HoloLens 的工作。他声称社交VR是“神奇的”，完全不像其他多人游戏那样。VR用户似乎也同意他的观点。根据Geekwire 关于这一初创公司的一篇文章，这款应用在Steam 上的评分为98%， HTC Vive的用户中有1/3使用该应用，并且仅在2016年就有超过10万人玩过这款游戏。看起来是一个很酷的公司对不对? 2014 年成立于伯克利的创业公司Bigscreen ，已经完成了300 万美元的融资。该公司由Andreessen Horowitz掌舵，创建了一个沉浸式VR网真平台，用户可以在不需要会议室或沙发家具的情况下一起工作和玩耍。Bigscreen 鼓励人们在虚拟现实中重现各种真实的生活聚会，从深夜的局域网派对到私密的电影戏剧约会再到工作会议，涉及以下方面：每个用户都可以创建一个自定义的化身，这些化身可以用来语音聊天，和朋友和同事聊天，无论是分享娱乐资源还是分享研究发现都可以。自2016 年3 月推出测试版以来，Bigscreen 在Steam 上获得了令人印象深刻的93%的积极评价，并宣称每周有20 到30 个小时时长的用户访问。Bigscreen 的下一步举措是将应用程序整合到GearVR 和Daydream中。目前，Bigscreen 是免费的，并支持Oculus 和Vive。 Cluster，是一家成立于2015 年，总部位于东京的创业公司。该公司斥资181 万美元开发了一个虚拟现实平台，人们可以在这里见面、聚会、分享生活，而不必离开自己的家。有了Cluster，组织者就可以在不需要预订场地或支付租赁费用的情况下，举办聚会或进行实时会议。与会者可以使用VR头盔参加并与其他与会者交流。Cluster为每个用户提供了一套机器人化身，一个矩形的“脸”屏机器化身效果如下: 尽管这些场馆与其他app相比更基础和简单些，但Cluster拥有无限规模、低成本和减少筹备工作量的优势。目前，Cluster可以下载并支持Oculus和Vive。 VR chat，2014 年成立于旧金山的创业公司，目前已获得120 万美元的融资，投资方包括HTC(TPE:2498)，主要产品是一款社交虚拟现实平台，允许用户建立和分享他们自己的虚拟世界。任何用户在VRChat 平台上创建的任何空间，都会立即成为整个社会虚拟现实世界的一部分，创造一个不断增长的用户可以探索的环境。用户可以快速创建一个新的世界，在这个世界里，他们的朋友可以聚集在一起，而不是在一个物理空间里与朋友见面。用户不仅可以邀请朋友，还可以与来自世界各地的其他用户交朋友。VRChat 目前仍在开发完善中，当前版本支持Oculus Rift 和HTC Vive。 Facebook 做了什么?VR领域最大的话题热点之一是Facebook 在VR社交媒体领域的动作，包括2014 年收购Oculus。在去旅行之前，扎克伯格表示虚拟现实将是“有史以来最社会化的平台”，并开发了虚拟现实APP—Facebook 空间。这款应用目前正处于测试阶段，它可以让Facebook 的用户通过VR头显登录Facebook 账户，通过Facebook 头像照片创建一个虚拟化身。不过除了Facebook 提供的一些基本功能之外，并没有更多事情可以做，但将Oculus收入麾下后，扎克伯格将努力推动Facebook 的虚拟世界进一步发展，包括视频通讯电话。由于虚拟空间没有限制，因此越来越多的初创公司将会抓住机会，利用虚拟空间的无限资源，为那些希望在社交媒体虚拟现实空间中探索与体验的用户提供更多的创造性和协作性的选择。时刻关注领域动态，比如更逼真的虚拟化身，创造性的风景，以及更加完善齐全的虚拟工作环境和设备，这些都不会离我们太远。想要开始体验VR了吗? HTC Vive 和Oculus Rift 是目前最好的两款VR头显。目前，HTC 仅以200 美元的价格出售，其中包括两个控制器、一大堆配件、50 美元的Steam 礼品卡(内容说明和游戏)，以及一些免费的例如珠穆朗玛峰和星际迷航之类的体验内容。也许最好的体验是看朋友和家人第一次尝试的时候会是怎样的反应！

Salesforce发营销趋势报告：社交媒体营销受重视

Salesforce发布了第三个年度“营销状态报告”，调查了全球4000名营销人员。报告发现网络营销和社交媒体营销越来越受重视，2016年营销人员将2/3的营销预算投向网络渠道（70%）。　　社交媒体尤其受到重视，大部分营销人员计划未来12个月增加社交媒体广告预算。　　营销人员也从社交媒体营销中得到更多的投资回报，目前，82%的营销人员认为社交媒体营销是其工作的核心。　　2015年，27%的营销人员表示社交媒体终将产生投资回报，28%的受访者表示社交媒体营销已经产生了投资回报。今年，75%的受访者表示社交媒体目前正在产生投资回报。　　Salesforce还发现高效的销售团队擅长通过社交媒体提高销量，强调了社交媒体在最大化营销效果方面的重要作用。　　高效的营销团队更可能利用社交监听和发布工具，Salesforce发现这些团队使用社交媒体监听工具的可能性是低效团队的8.6倍。　　超过3/4的受访者认为内容营销是营销工作的核心，高效的营销团队也很擅长利用用户原创内容。　　社交媒体广告正在崛起，2016年2/3的营销人员表示会提高社交媒体营销预算。　　数据使用也变得更普遍了，91%的受访者表示使用数据细分广告。

品牌社交媒体营销如何抓住受众注意力

社交媒体是中小型企业营销的重要阵地。目前国内使用量与使用频次较多的营销型社交媒体主要包括四大类，一类是即时通讯类如微信、QQ等，第二类是以微博为首的包含博客业务的广播式平台，第三类是社区型，代表平台如知乎，豆瓣等等。第四类便是新兴的内容创作者平台，诸如抖音、小红书等。社交媒体用户相对活跃，利用社交媒体进行营销尽管从营销成本来说相对市面上大部分营销方式价格都可以称得上低廉，但在效果上却一点也不含糊。相对于其他类型的营销，社交媒体营销更容易抓住用户，吸引客户，聚拢潜在客户，更利于品牌营销活动的展开。那么企业如何利用社交媒体开展营销，吸引受众呢？今天小陌就跟大家谈谈社交媒体想要抓住受众注意力，与受众产生共鸣需要做到哪几点。1、靠文案出圈文案是一个品牌在做推广营销过程中必不可少的，想要吸引到更多人观看，文案一定要有内容，有质量，抓住受众的兴趣点或者问题点。毕竟逛社交媒体的大部分人除了是想解决某个问题，就是想要娱乐打发时间的。因此，一篇高质量的内容或者抓住受众群兴趣点的内容更容易引爆社交圈。这部分需要用到研究用户群，分析他们的兴趣点或者问题点，掌握对不同风格文案写作的了解，以及文案写作的一些技巧。因为内容涉及较多，之前的一些文章小陌也都有提到这些，这里就不过多介绍了，有兴趣的朋友可以查看之前文章。2、高清的“颜值”研究表明，相较于文字人们更容易受视觉内容吸引，因此，图片和视频营销更容易吸引受众的注意，这就是抖音等图片视频创作者平台能够快速崛起的原因之一。品牌在借助图片及视频营销时，内容质量问题暂且不提，图像的清晰度是让你的营销更容易引起传播的必备因素。试想一下，一个模糊不清的内容有几个人愿意去看？行业内对于清晰度的要求大都默认为1080。比如图片要求一般是1080像素，视频的要求大都是1080p。尽管不同的平台尺寸要求会有差异。但是你的原文件需要保证足够清晰。这样才不至于从一开始便被淘汰。3、有内涵的“灵魂”这里是指内容需要有创意。不管是视频还是文案，内容创意永远是最重要的。想要依赖社交媒体做好品牌宣传，很多创作者都会绞尽脑汁的想创意，想灵感。在内容有料与营销间不断权衡，得到一个既能推广品牌又能吸引受众的最优解。内容创意这块儿是个大问题。不少企业营销失败就在于内容平平无奇，没有吸引力，与市面上大多数同类产品没什么不同。这样又怎么能吸引到“阅历丰富”的读者们？在内容的创作上，目前常用的创意就是名人效应、热门话题、诙谐幽默、反讽、讲故事、情感、知识权威型这几种了。具体的创作技巧还需要各位不断的摸索，不断的观察，不断的研究相似方向其他已经取得成就的内容创作者。相信终有一天，你也会找到自己的方向。4、独特形式增加用户参与感上面三点具备以后，只能说你的初步创作完成了。成功的前提已经具备，后面决定你成功与否的关键便是用户参与度了。社交媒体的主要作用在于互动。如果想要与受众产生良好的沟通，你的形式就变得十分重要。什么样的形式更容易让受众参与起来，什么样的内容更容易让受众感同身受，什么样的推广更容易促进转化。这些都是在发布内容前需要考虑的事情。为什么最近这些年养成系的ip这么火，从tfboys到火箭少女101，他们能在一众公司推偶像，导师选学生的市场上占据一番地位的重要因素，除了自身实力够强，另一个因素便是有趣的“养成”形式。这种自己看着偶像长大以及自己送偶像出道的形式会让粉丝参与感变得十分浓烈，自己选的人怎么能不拼了命的支持？记住，永远不要忘了你的内容是为了给谁看，是为了让谁产生行动。想要他们产生行动怎么能不让人参与？相信我，提升用户的参与感会让你的营销更加事半功倍。想要抓住用户的注意力，总结起来就是：首先需要有优质的文案，其次图像要清晰，接着内容要独特、要有趣，最后便是增加用户参与感。只要能做到小陌说的这四点，相信你的营销效果也会越来越好。（文章由178软文网原创，转载请注明出处）

社交媒体分析中的应用：从原理到实践

解密社交媒体：NLP在社交媒体分析中的应用与挑战社交媒体已经成为信息传播、互动交流的重要平台，用户在这个平台上产生了庞大的文本数据，包括评论、帖子、转发等。这些数据不仅是用户个体的表达，同时也承载着社会的声音、情感和趋势。随着自然语言处理（NLP）技术的不断发展，我们能够更深入地挖掘这些社交媒体数据，从中获取有价值的信息。本文将深入研究NLP在社交媒体分析中的关键技术和应用，着重探讨情感分析、话题挖掘和用户行为预测等方面。通过详细的示例和实践代码，我们将揭示NLP如何在社交媒体数据中发挥关键作用，为企业、研究者和决策者提供更深层次的洞察。1. 背景与概述1.1 社交媒体的崛起与挑战社交媒体的兴起带来了信息的快速传播和用户互动的增加。然而，社交媒体平台上的海量文本数据也给信息过滤、情感理解等方面带来了挑战。1.2 NLP在社交媒体分析中的作用NLP技术通过处理社交媒体文本，能够深入挖掘用户的情感、社会热点和行为趋势。这种深度理解使得我们能够更准确地洞察用户需求、进行产品改进以及了解社会动向。2. 情感分析2.1 用户情感挖掘情感分析是NLP在社交媒体中的一项重要任务，它能够帮助我们理解用户对特定事件、产品或主题的情感倾向。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：用户情感分析 from transformers import pipeline # 使用Hugging Face的BERT进行情感分析 sentiment_nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") user_comment = "这个产品太棒了！" sentiment_result = sentiment_nlp(user_comment) print("用户情感分析结果：", sentiment_result)情感分析的结果可以帮助企业更好地理解用户满意度，及时调整产品或服务。2.2 品牌声誉管理通过对社交媒体上品牌相关言论的情感分析，企业可以及时了解用户对品牌的看法，从而进行品牌声誉的管理。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：品牌声誉分析 from transformers import pipeline # 使用Hugging Face的BERT进行品牌声誉分析 brand_reputation_nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") brand_mentions = ["这个品牌的服务太差了。", "今天使用了新款产品，感觉很满意。"] reputation_results = [brand_reputation_nlp(mention) for mention in brand_mentions] print("品牌声誉分析结果：", reputation_results)对品牌声誉的了解有助于企业更灵活地调整营销策略和改进产品。3. 话题挖掘3.1 热门话题识别社交媒体上的热门话题通常是用户关注的焦点，通过NLP技术，我们可以对这些话题进行实时识别。代码语言：python代码运行次数：3复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：热门话题识别 from transformers import pipeline # 使用Hugging Face的BERT进行话题分类 topic_nlp = pipeline("text-classification", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") user_posts = ["新冠疫苗研发进展", "最新电影上映", "今天的天气真好"] topic_results = [topic_nlp(post) for post in user_posts] print("热门话题识别结果：", topic_results)热门话题的识别有助于企业更好地把握用户兴趣，及时推出相关产品或服务。3.2 舆情监测社交媒体上的舆情变化可能对企业形象产生深远影响。通过NLP技术，我们可以对舆情进行实时监测。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：舆情监测 from transformers import pipeline # 使用Hugging Face的BERT进行舆情监测 public_opinion_nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment") event_comments = ["今天发生了一起重大事故。", "新政策的实施引发了广泛关注。"] opinion_results = [public_opinion_nlp(comment) for comment in event_comments] print("舆情监测结果：", opinion_results)通过舆情监测，企业可以及时做出回应，维护品牌形象。4. 用户行为预测4.1 用户趋势分析通过对用户在社交媒体上的行为进行分析，NLP技术可以预测用户未来的兴趣和行为趋势。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：用户趋势分析 from transformers import pipeline # 使用Hugging Face的BERT进行用户趋势分析 user_trend_nlp = pipeline("text-generation", model="gpt2") user_history = "最近一直在关注科技新闻和健康生活方式。" trend_prediction = user_trend_nlp(user_history, max_length=100, num_return_sequences=1) print("用户趋势分析结果：", trend_prediction[0]["generated_text"])用户趋势的分析有助于企业提前调整市场策略，更好地满足用户需求。4.2 洞察用户需求通过对用户在社交媒体上的言论进行分析，NLP技术可以洞察用户的实际需求，为产品或服务的改进提供指导。代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行# 示例代码：洞察用户需求 from transformers import pipeline # 使用Hugging Face的BERT进行用户需求分析 user_needs_nlp = pipeline("text-generation", model="gpt2") user_feedback = "希望产品能够提供更多个性化定制选项。" needs_analysis = user_needs_nlp(user_feedback, max_length=100, num_return_sequences=1) print("用户需求分析结果：", needs_analysis[0]["generated_text"])洞察用户需求有助于企业更有针对性地改进产品，提高用户满意度。5. 面临的挑战与未来发展5.1 挑战语义理解的复杂性：社交媒体上的文本表达多样，包含大量俚语和缩写，提高了NLP模型的语义理解难度。虚假信息的挑战：社交媒体上存在大量虚假信息，NLP技术需要更加准确地辨别真实信息和虚假信息。5.2 未来发展方向多模态融合：未来的发展方向之一是将NLP与图像、音频等多模态数据融合，实现更全面的社交媒体内容理解。实时分析：随着社交媒体信息的爆发性增长，实时分析技术将更加重要，有望成为未来的研究热点。6. 结语NLP技术在社交媒体分析中发挥着越来越重要的作用。通过深入挖掘用户言论、情感和趋势，NLP为企业、研究者和决策者提供了更多维度的数据洞察。在未来，我们可以期待NLP技术在社交媒体分析领域继续取得更大的突破，为社会提供更智能、高效的信息交流和决策支持。我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！

用JAVA测量DEA页面的社交媒体流行度

在前面的文章中，我们讨论了数据包络分析技术，我们已经看到它如何被用作一个有效的非参数排序算法。在这篇博文中，我们将实现一个JAVA数据包络分析的实例，我们将用它来评估网页上的网页和文章的社交媒体流行度。该代码是开源的（在GPL v3许可下），您可以从Github免费下载。更新：Datumbox机器学习框架现在是开源的，可以免费下载。查看包com.datumbox.framework.algorithms.dea以查看Java中数据包络分析的实现。数据包络分析在JAVA中的实现代码是用JAVA编写的，可以直接从Github下载。它在GPLv3许可下，所以可以随意使用它，修改它，并自由地重新分配。该代码实现了数据包络分析算法，使用lp_solve库来解决线性规划问题，并使用来自网站SEO分析索引的提取数据，以便基于Facebook，Google+和Twitter上的份额构建网页的综合社交媒体流行度度量标准。在前面的文章中介绍了算法的所有理论部分，在源代码中可以找到关于这个实例的详细的javadoc注释。下面我们提供一个关于实现架构的高级描述：1. lp_solve 5.5库为了解决各种线性规划问题，我们使用一个名为lp_solve的开源库。这个特定库是用ANSI C编写的，并使用JAVA包装调用库的方法。因此，在运行代码之前，您必须在您的系统上安装lp_solve。库的二进制文件可用于Linux和Windows，您可以在lp_solve文档中阅读有关安装的更多信息。在尝试运行JAVA代码之前，请确保您的系统上安装了特定的库。有关安装和配置库的任何问题，请参阅lp_solve文档。2.DataEnvelopmentAnalysis类这是DEA算法实现的主要类。它实现了一个名为estimateEfficiency()的公共类函数，它获取记录的Map并返回它们的DEA分数。3. DeaRecord对象DeaRecord是一个特殊的对象，用于存储我们记录的数据。由于DEA需要分离输入和输出，因此DeaRecord对象以DEA可以处理的方式分别存储我们的数据。4. SocialMediaPopularity类SocialMediaPopularity是一个应用程序，它使用DEA来评估社交媒体网络上Facebook的喜欢，Google的+1和Twitter中的转推的网页流行度。它实现了两个受保护的类函数：calculatePopularity()和estimatePercentiles()以及两个公共类函数loadFile()和getPopularity()。calculatePopularity()根据社交媒体计数使用DEA来估计页面的分数。estimatedPercentiles()类函数获取DEA分数并将其转换为百分位数。总的来说，百分比比DEA分数更容易解释; 因此当我们说一个网页的流行分数是70％时，这意味着该网页比70％的网页更受欢迎。为了能够估计一个特定页面的流行度，我们必须有一个包含其他页面的社交媒体数据的数据集。这是有道理的，因为为了预测哪个网页是受欢迎的，哪些不是，您必须能够将其与网络上的其他页面进行比较。为此，我们使用以txt格式提供的网站SEO分析索引的小型匿名样本。您可以通过从网站上的更多页面提取社交媒体数量来构建自己的数据库。loadFile()类函数用于加载DEA的统计信息，getPopularity()类函数是一种易于使用的方法，可以获取Facebook的喜欢，Google的+1和一个页面的转推数量，并评估其在社交媒体上的流行度。使用数据包络分析JAVA实现在DataEnvelopmentAnalysisExample类中，我提供了2个不同的如何使用代码的例子。第一个例子直接使用DEA方法来根据它们的输出（ISSUES，RECEIPTS，REQS）和输入（STOCK，WAGES）来评估组织单位的效率。这个例子来自DEAzone.com的一篇文章。代码语言：txt复制 Map<String, DeaRecord> records = new LinkedHashMap<>(); records.put("Depot1",new DeaRecord(new double[]{40.0,55.0,30.0},new double[]{3.0,5.0})); //...adding more records here... DataEnvelopmentAnalysis dea = new DataEnvelopmentAnalysis(); Map<String, Double> results = dea.estimateEfficiency(records); System.out.println((new TreeMap<>(results)).toString());第二个示例使用我们的社交媒体流行度应用程序，通过使用来自社交媒体的数据来评估页面的流行度，例如Facebook喜欢，Google + 1和Tweets。所有的社交媒体计数都被标记为输出，我们传递给DEA一个空的输入向量。代码语言：txt复制SocialMediaPopularity rank = new SocialMediaPopularity(); rank.loadFile(DataEnvelopmentAnalysisExample.class.getResource("/datasets/socialcounts.txt")); Double popularity = rank.getPopularity(135, 337, 9079); //Facebook likes, Google +1s, TweetsSystem.out.println("Page Social Media Popularity: "+popularity.toString());必要的扩展所提供的代码只是DEA如何被用作排名算法的一个例子。为了改进实施，下面是几个扩展：1.加快实施这个DEA实现对数据库中所有记录的DEA得分的评估。由于我们需要解决像数据库中记录数量那样多的线性规划问题，这使得实施变得缓慢。如果我们不需要计算所有记录的分数，那么我们可以显著加快执行速度。因此，该算法的小扩展可以使我们更好地控制哪些记录应该被解决，哪些只能被用作约束。2.扩大社交媒体计数数据库提供的社交媒体计数数据库由来自网站SEO分析索引的1111个样本组成。为了能够估计更准确的流行分数，需要更大的样本。您可以通过估计来自网站更多页面的社交媒体数量来创建自己的数据库。3.添加更多的社交媒体网络该实现使用Facebook的喜欢，Google的+1和推文的数量来评估文章的受欢迎程度。不过，来自其他社交媒体网络的指标可以很容易地被考虑在内。您只需要从您感兴趣的网络中构建一个社交媒体数据库，然后展开SocialMediaPopularity类来处理它们。关于实施的最终意见为了能够扩展实现，您必须对Data Envelopment Analysis的工作原理有一个很好的理解。这在前面的文章中已经介绍过了，所以在继续进行任何更改之前，请确保您阅读了教程。此外，为了使用JAVA代码，您必须在您的系统中安装lp_solve库（参见上文）。如果你在一个有趣的项目中使用这个实现，那么请联系我们，我们将在我们的博客上展示你的项目。另外，如果你喜欢这篇文章，请花点时间在Twitter或Facebook分享。