社交媒體營銷方法匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇社交媒體營銷方法范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

2012年有4900萬新世代的消費者使用了智能手機，其中84%都是熱切、積極的社交媒體使用者。要想抓住這種移動/社交目標，需要營銷者比以往都更切中主題。

那么營銷者如何創造出實時的、對品牌而言又是內在固有的內容呢?他們如何通過創造出消費者想要閱讀和分享的內容，在一個更私人的水平上與更年輕的消費者互動?在你和新世代打交道的時候，下面五件事一定要記住：

1.保持對話的主動性，否則交流還在進行，你卻已經被排除在外。在最近《華爾街日報》的問答環節中，迪士尼的Anne Sweeny和電視制作人I.Marlene King曾表示，在線交流正在改變整個創意過程以及組織運行方式。交流是持續存在的，組織必須保持關注，并提供及時和持續的反饋，除此之外，再沒有別的途徑。

2.事前積極準備，并為準備的過程投資。對于策劃重要時刻和與年輕的用戶實時交流來說，投資在必要的資源上是至關重要的。事后證明，在飽受詬病的第47屆超級碗斷電事故期間，奧利奧雇傭了一個多達15人的社交媒體隊伍來應對比賽期間發生的任何事情，奧利奧甚至事先準備了兩種不同版本的推文，已備不時之需。(譯注：2013年第47屆超級碗比賽突發斷電事故，奧利奧立即在推特上一條拿斷電開涮的廣告，在恢復供電的35分鐘內被轉發超過一萬次，點贊數千次，為奧利奧贏得無數贊譽。)

3.假定他們同時關注多個平臺。超級碗之前的一項調查表明，36%的觀眾會從多個平臺接收信息。對于品牌來說，在重大的文化時刻，要想在個人資訊或是情感層面接近你的受眾，有一個完美的途徑，那就是通過智能手機、電腦、平板端的相關社交頻道，即時、迅速地回應你的受眾。

篇（2）

郵件營銷中應用社交媒體有什么作用？

社交媒體是指大批網民利用社交工具，如微博、博客、SNS、個人空間等，自發貢獻、提取、創造新聞咨詢，然后傳播的過程。據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)最新報告，中國的網民已達5.38億，其中超過4億用戶分布在社交媒體上。這些社交媒體用戶中很大一部分都是具有消費潛力的年輕郵箱用戶群體。

社交媒體按鈕對于品牌郵件營銷產生作用主要有三方面：首先是帶來郵件打開率、點擊率的提升；其次，通過用戶點擊分享等行為，擴大品牌及產品影響力；再次，通過點擊社交按鈕，直接帶來銷售轉化。

存在哪些風險？

并不是任何郵件進行社交媒體引用都能帶來有利影響。

據郵件營銷服務商webpower中國區的一項內部調查顯示，目前在郵件營銷中對于社交媒體進行得淺層次(即在郵件頁面設計中加入社交分享按鈕的基本運用)運用大概占到約60%-70%，而深層次的運用可能不到5%。這表明目前在國內，社交媒體在郵件營銷中的應用廣度上還有一定距離，而在應用深度上暫處于初級階段。

以微博為代表的社交媒體，強調了“雙向”、“雙線”的特點，實現了真正意義上發信人和收信人的“對稱”與“對等”。與郵件在“人際獨立”、“半對稱”的媒體特性相比，兩者在未來還將會有更進一步的融合。(參考筆者文章《從媒體特性看郵件與社交媒體整合之勢》)而目前國內郵件營銷和社交媒體的融合，主要集中在以抽獎送禮等郵件營銷活動，吸引用戶關注品牌社交媒體；同時利用品牌社交媒體渠道，設置郵件訂閱口，吸引用戶注冊等簡單方式的整合。郵件營銷與社交媒體的整合之路任重道遠。

未成熟的市場和應用環境，加之社會媒體對用戶注意力的分散，以及品牌郵件主在社交媒體應用上的經驗不足，可能影響銷售轉化，錯失良機。

實際應用中的解決策略

品牌亟待更好的郵件營銷和社交媒體整合方案。作為行業從業人士，依據行業經驗，特別提醒品牌郵件主在目前環境下的實際運用中需要特別注意以下原則：

明確目的原則

根據不同營銷目的，以確定社交媒體在郵件營銷中的運用方式。如對于以擴散產品，提升品牌形象為目的品牌郵件主應在郵件策劃、設計、活動中更為凸出社交媒體按鈕，以達到刺激用戶采取社交分享行為。而對于以銷售為目的社交媒體應用，郵件主應該更為重視社交媒體的銷售轉化。

區別行業產品原則

不同產品及行業的郵件在社交媒體應用上也不同。如對于教育咨詢服務類的品牌郵件，通過郵件的社交媒體按鈕，用戶可以實現與品牌的直接溝通，這要求品牌郵件主做好線上與線下的對接，以獲得用戶銷售轉化。而對于快消品類的郵件，則要求利用優惠促銷、新產品信息等利益驅動點，吸引用戶進行主動社交分享，增加品牌口碑影響及產品曝光率，同時優化社交媒體上的郵件訂閱入口，以獲取訂閱用戶，爭取新的營銷機會。

篇（3）

你會為你的寵物狗計算投資回報率嗎？你們為你買的衣服計算投資回報率嗎？事實是每個提供價值的事物都有投資回報率，只不過有些時候投資回報率不明顯。但是，根據2011年對社交媒體營銷從業人員的一份調查顯示，55%的人認為，計算投資回報率非常緊要。因為他們：

65%的人提到需要提高有效性；59%的熱提到需要提高與其他市場營銷手段的融合度；48%的人提到有匯報量化效果的壓力39%的人有了社交媒體預算或該預算還會增加22%的人提到正確的測量工具已經就位了。因此，即使已經有了計算社交媒體投資回報率的辦法，即使市場人已經感覺到了拿到這些數字的必要性和迫切性，為什么還會有那么多的品牌在不知道投資回報率數據的情況下就做社交媒體營銷了呢?一個可能的線索是社交媒體背后有驅動力，新技術的早期采用以及商業革新，因此沒有足夠的時間來做詳細的投資回報率分析。當所有人參與進來，當所有事情都慢慢成熟了，于是對社交媒體測算投資回報率也就提上日程了，可以說是邊學邊干。

那么，要計算社交媒體的投資回報率需要知道些什么呢？

當然，首先測量方法必須要確定，而這要符合你公司的情況。這也許是對于社交媒體測量些什么以及如何測量的問題，目前沒有統一的大案的部分原因。因為目的、目標和關鍵指標對每個部門，每個公司都不一樣。

在確定這些錢，有必要確定你為什么要做這件事。如果答案僅僅是“我們的公司建議我們做”，或“我們的競爭對手在這樣做”，那么我建議你更深層次地考慮這個問題。

典型的社交媒體營銷的商業目標包括：

通過對社交媒體的監測，發現顧客和潛在顧客是如何談論你的公司的；收集競爭對手信息；與顧客和潛在顧客在線互動；通過分享內容來建立思想領先者的地位；使社會化媒體渠道的內容和信息的觸達面最大化；支持已有的銷售和市場攻勢；支持員工招聘和留住既有員工的努力；打造一個顧客社區來提供支持和推廣是的，所有這些都涉及數據收集和測量，但仍然——這些都不是投資回報率，要得到投資回報率，這些因素都需要被轉換成商業利益——一個可以跟蹤的數據和可以作為結果的數據的組合。這些數據可能與社交媒體并不直接相關，例如總的銷售額，要求試駕的次數，注冊數，等等。由于需要做對比，因此需要得到在做社交媒體營銷之前和之后的數字。

談點實際操作的事，下面是計算投資回報率的公式：

所獲利益—成本

投資回報率=———————— *100 =投資回報的百分比

成本

成本

好了，下面是一個計算社交媒體投資回報率的實例：

圣安東尼奧的海洋世界為他們新建的過山車發起了一場社交媒體營銷攻勢。長話短說，他們邀請了社交媒體上那些影響力強的人來“試新”，拍了一些視頻，配上這些人的正面的肯定的評論，上傳到了大約50個網站上，其中30個是過山車愛好者的網站。

回到我們的計算公式：

利益：通過一個針對公園游客的簡單的調查(只有兩個問題)，以及一個適用于所有游客的公式，他們得出那些從互聯網上得知相關信息的人給公園帶來的收益是260萬美元。成本：把這個社交媒體攻勢所涉及的人員、技術、流程成本加在一起，總成本是4.4萬美元。

260000 — 44000

投資回報率=———————— %100 =5809%

44000

他們所花的每一個美元，帶來了5809元的收益。怎么做到的呢？了解正確的人群，激勵他們，與他們保持互動！

篇（4）

中圖分類號：G206.2 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）007-0-01

引言

社交媒體的普及給人們生活帶來了巨大的變化，逐漸成為人們分享、交流、溝通的主要工具。在這種情況下，社交媒體營銷成為了企業營銷的一個重要內容。社交媒體營銷本身是一項專業性很強的工作，目前我國企業在社交媒體營銷方面還處于一個探索起步的階段，在做好這一工作方面存在能力、經驗不足的問題，這一定程度上影響了企業社交媒體營銷效果。因此有必要加強社交媒體營銷的研究，了解做好這一工作的要點及方法，從而推動企業營銷水平的整體提升。

一、社交媒體營銷概述

社交媒體以及社交媒體營銷都是營銷領域的新概念，因此有必要對于這兩個概念的界定以及特點進行深入了解。

1.社交媒體營銷概念與特點

社交媒體是指基于互聯網形成的讓人們進行溝通交流的平臺。社交媒體類型很多，常見的包括微博、微信、論壇等等。當前社交媒體以其具有的天然優勢已經成為了人們交流溝通的主要工具，社交媒體在一個個的熱門話題制造、傳播等方面發揮著越來越重要的作用。社交媒體的主要特點在于信息傳播點對點層面，每一個人都是信息的接收者，同時也是信息的傳播者，網民更多的主動權使得社交媒體活力四射[1]。

社交媒體營銷簡單來說就是以社交媒體為平臺和工具進行產品的宣傳推廣，從而順利實現提升產品知名度、美譽度，開發更多消費者的過程。社交媒體營銷本質上是企業營銷的一種模式，利用的是社交媒體受眾廣泛、傳播效果好的優勢。社交媒體營銷本身具有可計量、速度快、成本低、交互性強等特點，可計量是指借助于網絡信息技術，可以精準地查看有多少人看了企業的營銷廣告；速度快是指社交媒體營銷傳播的實時性，每個網民都可以及時獲取社交媒體上的營銷內容；成本低則是相對于傳統媒體而言，單人廣告成本較低；交互性強是指社交媒體上的各個網民都可以進行互動溝通，從而帶來營銷互動性的強化。

2.社交媒體營銷理論

社交媒體營銷方面的理論很多，對于這些營銷理論進行深入探討，可以根據這些理論的指導來制定科學的社交媒體營銷策略，本文這里將典型的社交媒體營銷理論探討如下：首先是六度空間理論。所謂的六度空間理論是指任何兩個陌生人之間間隔都不超過6個人，在營銷工作開展中，借助于六度空間理論就可以找到目標客戶，這一理論在口碑營銷中的作用比較明顯[2]。其次是長尾理論。長尾理論的核心觀點認為只要銷售渠道夠寬廣且流通阻礙小，即使是傳統營銷中的小市場也能夠與大市場在規模層面相匹敵，這一理論是對于二八理論的有益補充，借助于社交媒體就可以將小市場串聯起來，形成大市場。最后就是4R營銷理論，這一理論的內容包括了關聯、反應、關系、報酬等四個方面的內容，根據這一理論，企業在營銷工作開展中，注重對于客戶訴求的反應，要與顧客之間形成良好的互動關系，從而通過營銷獲得經濟利益。

二、社交媒體營銷傳播策略

社交媒體營銷工作開展是一項系統性的工作，要做好這一工作難度很大，對于企業各方面營銷能力要求很高。本文結合社交媒體以及社交媒體營銷的基本特點，認為要做好這一工作，關鍵是要做好以下幾個方面的工作：

1.注重情感文化傳播

一流的企業賣文化，二流的企業賣產品。在企業之間的競爭加劇以及產品同質化嚴重的情況下，營銷重心放在情感文化層面，對于營銷效果的提升具有重要促進作用。因此社交媒體營銷中一定要注重目標受眾的情感分析把握，在營銷內容層面照顧到受眾的情感，力爭引起情感共鳴，從而實現營銷效果的持續提升。

2.利用好熱點事件

企業社交媒體營銷工作開展要善于利用好一些熱點事件、話題，懂得借勢，這對于社交媒體營銷效果提升來說可以做到事半功倍。畢竟在目前信息廣告嚴重過剩的情況下，對于社交媒體用戶來說，很多企業的營銷廣告都很難引起關注，這自然會影響到營銷效果。而通過借助公眾關注度比較高的熱點事件，巧妙借助于熱點事件進行營銷方案設計，可以很好地吸引公眾關注，從而提升營銷效果[3]。當然社交媒體營銷中借勢熱點事件，一定要住注意度的把握，注意內容層面要較好地結合熱點事件，不要生硬地與熱點事件掛鉤，否則會導致受眾的反感，這樣的營銷在效果層面反而會出現適得其反的情況。

3.開展互動性強的溝通活動

社交媒體營銷方面一定要充分發揮好社交媒體本身的互動性，避免營銷方面的單項推送，良好的互動有助于更好地解決企業與受眾之間的信息不對稱問題，贏得受眾更多的信任。因此在基于社交媒體平臺進行營銷工作開展中，一定要增強營銷方案的參與性，具體來說可以開通抽獎、評論、分享心得等功能，對于受眾各方面的咨詢及時進行反饋，讓受眾感受到來自于企業的尊重，同時引導客戶發表產品使用體驗，形成良好的口碑，提升企業產品的美譽度。

4.增強營銷方案趣味性

社交媒w營銷方案設計一定要充分考慮趣味性，僵化古板的營銷方案與靈動有趣的營銷方案在營銷效果層面是截然不同的。社交媒體在營銷方案的設計方面有著更多的選擇，因此需要充分利用社交媒體的優點，進行營銷方案的設計，舉例而言，在故事講述、圖片搭配、視頻內容設計等方面進行巧妙構思，從而使得營銷方案有趣有味，引起良好的反響。

5.進行必要的付費推廣

必要的付費推廣是社交媒體營銷必然之舉，通過與網站合作設置廣告彈窗、購買關鍵詞搜索等手段，可以實現廣告到達率的提升，讓更多的潛在客戶了解企業的產品、服務等。在付費推廣工作方面，要強調精確性，提升商品購買轉化率，不斷進行付費推廣的優化。

參考文獻：

篇（5）

而據騰訊2011年Q4財報數據顯示，其“QQ空間”活躍帳戶數達5.521億，“朋友網”活躍帳戶數達2.024億，微博注冊帳戶數達3.73億。

在社交網絡和社交媒體的布局上，騰訊已經具備了Facebook+Twitter的特性與優勢，但在社會化廣告營收方面，差距顯而易見。

3月中旬，騰訊對外宣布，將通過一場社交變革，將騰訊的社會化媒體和社交網絡資源整合起來，打造一個集用戶、產品、技術、方法論于一身的“社會化營銷平臺”，成為廣告主的新寵。

榜樣的力量

騰訊變革的決心來自于Facebook的成功示范，更在于受在線廣告未來廣闊前景的驅動。

一個值得一提的細節是，今年1月31日，作為全球最大的廣告客戶，寶潔宣布裁撤1600名廣告營銷人員。原因在于，它相信相比傳統媒體投放渠道，Facebook更精準、有效且成本較低。與此相關的依據是，寶潔旗下的一款男士香水廣告，曾經在Facebook上創下了18億點擊次數的紀錄。

在寶潔的帶動下，現在越來越多的廣告主開始對傳統媒體說“不”，轉而主動投向Facebook的懷抱。受益于廣告主的青睞，Facebook的廣告收入近兩年有如火箭般上升。

據市場調研公司eMarketer統計，Facebook于去年已成為美國最大在線廣告商，在美國在線展示廣告業務中占比達16.3%，遠遠超過之前的兩代互聯網明星（雅虎13.1%，谷歌9.3%）。

Facebook最有力的武器是，外界公認的社會化營銷。在業內看來，這是一個不亞于傳統搜索引擎的在線營銷新市場。與傳統搜索引擎相比，社會化營銷擁有絕對的優勢，其投資回報率遠遠高于傳統搜索引擎。

更致命的是，以Facebook、Twitter等為代表掀起的社會化浪潮，正在對傳統在線數字營銷產業鏈進行重構，未來前景光明。eMarkter預測，2012年全球將有14.3億社交網絡用戶，同比增加19.2%。其中，社交網絡上的廣告投放將達77.2億美元，到2014年將接近120億美元。

去年，Facebook80%的營收來自于廣告，而騰訊去年營收雖然高達285億元，但大部分收入來自于網絡游戲等業務。

目前，在國內，社會化營銷才剛啟程，不但市場化程度低，而且缺乏產業鏈共識的標準和方法論支持。業內認為，騰訊在國內擁有數量最多的社交用戶平臺，完全可以在社會化營銷方面釋放出巨大的能量，借此讓廣告主從中獲得更多營銷價值。

對于騰訊的這一變革，其創始人、董事局主席馬化騰在參加“中國高層發展論壇”時認為，谷歌是通過搜索關鍵字的媒體形式獲得廣告主的投放，Fecabook是通過用戶在社交中的行為把人進行劃分，可以針對人不同的屬性做廣告。在他看來，這種社交媒體的廣告還是一個待挖掘的寶藏。

現在，騰訊正將目光瞄準這個新的藍海市場。

變革進行時

3月中旬，騰訊低調宣布了旗下網絡媒體業務的社會化營銷平臺變革戰略，計劃通過一場社交變革，整合社會化媒體和社交網絡資源，打造一個集成的社會化營銷平臺。

據悉，騰訊將微博平臺與QQ空間平臺徹底打通，挖掘兩大平臺的社會化營銷價值。未來，QQ空間和微博上的社交廣告可以同時指向兩個平臺的企業頁面；在功能方面，實現內容、權限、用戶管理后臺互通；針對商業化、互動活動、社交廣告實現顯示互動。

本刊獲悉，為徹底實現社會化轉型，目前被形容為騰訊網絡媒體業務“鐵三角”的騰訊網、騰訊微博、騰訊視頻均在升級之列。

促使騰訊如此“大動干戈”的背后，是因為騰訊本身就是一家經營用戶關系鏈的公司，用戶的互動、社交化洞察與把握，在國內互聯網行業無人與之匹敵。一個利好消息是，企業對于社交媒體帶來的益處有著共同的認可。來自咨詢機構的數據顯示，88%的商家認為社交媒體可以提高品牌知名度，85%的認為可以促進與消費者的對話，58%的認為可以促進銷量和合作，41%的認為可以節約成本。

目前，騰訊網絡媒體變革戰略已全面啟動，騰訊社會化媒體和社交網絡的內部融合也隨之展開，通過對旗下騰訊網、騰訊視頻、騰訊微博、QQ空間等平臺的社交化改造以及平臺融合，進而增強了騰訊的社交價值，提升了騰訊網絡媒體在社會化營銷領域的實效。

其中，騰訊微博與QQ空間已經開始全面融合，完成后將成為國內最大、最活躍的社交網絡。各媒體產品也將在戰略指導下進行升級，比如，騰訊網將著力于向社交集成、產品智能、資訊交互三個方向發展，騰訊微博將朝著展現智能化、內容簡約化等方向發展，騰訊視頻則將朝著移動化和社會化發展。

據了解，騰訊社會化營銷平臺上線后，騰訊的營銷資源將對廣告主開放，重點著力于平臺、工具及數據三個維度的開放。QQ空間的開放平臺和微博的微空間，目前都已經開始為第三方提供開放式的自主營銷服務，Discuz等平臺覆蓋的眾多社區，也將建立起廣泛的社交廣告聯盟。

可以預料的是，騰訊網絡媒體的變革將帶來營銷方法論的提升。據悉，新的方法論是基于社交化、人性化及便攜化的思考，將會在4月下旬出爐。升級后的騰訊智慧營銷方法論將以影響人的內心及價值觀為核心的營銷3.0時代為背景，體現了互聯網眼球經濟向互動經濟演進。

在營銷3.0時代，“消費者”被還原成“整體的人”、“豐富的人”，而不是以前簡單的“目標人群”，“交換”與“交易”被提升成“互動”與“共鳴”。營銷的價值主張從“功能與情感的差異化”被深化至“精神與價值觀的相應”。

顯然，騰訊網絡媒體的社交化變革，最終目標是為了讓網媒的用戶服務及互聯網營銷，變得更加人性化。

從做廣告到講故事

騰訊正在進行的社交變革，意味著它將構建起一個中國最大、最活躍的社交網絡。對這個國內互聯網巨頭來說，并不是一件簡單的事情。

首先，騰訊要實現的是將QQ空間與微博之間的全面融合，而這兩者針對不同的用戶關系鏈，QQ空間意味著用戶之間的強關系，微博則是相對較弱的關系鏈，如何將兩者打通，沒有一個成功的范例可循。

“不少投行認為，我們擁有的巨大流量并沒有在商務價值上得到更好地應用。”騰訊高級執行副總裁、網絡媒體總裁劉勝義說，“如何真正實現騰訊網媒系統的社會化轉型，充分挖掘其社交媒體和社交網絡的商業價值，是擺在騰訊面前的迫切命題。”

劉勝義認為，社會化營銷和傳統1.0營銷的核心區別是要糾正以往企業們“大喇叭”式的推廣理念，企業應該學習如何用一種新的觀點去跟他的群體溝通。騰訊決定打造的社會化營銷平臺絕非一個傳統廣告平臺，而是構建一個跟用戶建立多頻次互動、溝通的平臺，企業能夠在這個平臺上借助用戶的關系鏈和社交流，通過講“故事”而非做“廣告”的方式獲得獨特的價值。

在業內人士看來，在社會化平臺與環境中，網民不再是純粹的消費者，而是通過UGC（用戶生成內容）兼具了生產者和參與者的角色；媒體在繼續扮演生產者的同時，也是組織者、平臺提供者、參與者；而對廣告主而言，品牌曝光不是唯一追求指標，互動、參與、溝通以及營銷實效也是它們所渴望的。

社會化營銷的未來市場空間不會亞于一個搜索引擎市場，而且從ROI實效的角度看，社會化營銷也遠高于搜索引擎和傳統廣告。”劉勝義告訴記者，“在成本上，騰訊社交廣告點擊成本低于業內平均數的40%以上；注冊成本則低于目前業內平均數的60%；引流方面，則已達到日引流百萬以上。”

事實上，并非只有騰訊洞察到其中的商機。目前，無論是傳統的搜索、門戶，還是視頻、微博等企業，都已經有意識地借助開放和社交的力量，對自身的傳統業務進行社會化改造。與這些競爭對手相比，劉勝義認為，騰訊的優勢是擁有國內數量最多的社交用戶，在社會化營銷方面擁有巨大的能量，可以讓廣告主從中獲得更多營銷價值。

篇（6）

據市場調研公司eMarketer統計，Facebook于去年已成為美國最大在線廣告商，在美國在線展示廣告業務中占比達16.3%，遠遠超過之前的兩代互聯網明星(雅虎13.1%，谷歌9.3%)。

Facebook最有力的武器是，外界公認的社會化營銷。在業內看來，這是一個不亞于傳統搜索引擎的在線營銷新市場。與傳統搜索引擎相比，社會化營銷擁有絕對的優勢，其投資回報率遠遠高于傳統搜索引擎。

更致命的是，以Facebook、Twitter等為代表掀起的社會化浪潮，正在對傳統在線數字營銷產業鏈進行重構，未來前景光明。eMarkter預測，2012年全球將有14.3億社交網絡用戶，同比增加19.2%。其中，社交網絡上的廣告投放將達77.2億美元，到2014年將接近120億美元。

去年，Facebook80%的營收來自于廣告，而騰訊去年營收雖然高達285億元，但大部分收入來自于網絡游戲等業務。

目前，在國內，社會化營銷才剛啟程，不但市場化程度低，而且缺乏產業鏈共識的標準和方法論支持。業內認為，騰訊在國內擁有數量最多的社交用戶平臺，完全可以在社會化營銷方面釋放出巨大的能量，借此讓廣告主從中獲得更多營銷價值。

對于騰訊的這一變革，其創始人、董事局主席馬化騰在參加“中國高層發展論壇”時認為，谷歌是通過搜索關鍵字的媒體形式獲得廣告主的投放，Fecabook是通過用戶在社交中的行為把人進行劃分，可以針對人不同的屬性做廣告。在他看來，這種社交媒體的廣告還是一個待挖掘的寶藏。

現在，騰訊正將目光瞄準這個新的藍海市場。

變革進行時

3月中旬，騰訊低調宣布了旗下網絡媒體業務的社會化營銷平臺變革戰略，計劃通過一場社交變革，整合社會化媒體和社交網絡資源，打造一個集成的社會化營銷平臺。

據悉，騰訊將微博平臺與QQ空間平臺徹底打通，挖掘兩大平臺的社會化營銷價值。未來，QQ空間和微博上的社交廣告可以同時指向兩個平臺的企業頁面；在功能方面，實現內容、權限、用戶管理后臺互通；針對商業化、互動活動、社交廣告實現顯示互動。

本刊獲悉，為徹底實現社會化轉型，目前被形容為騰訊網絡媒體業務“鐵三角”的騰訊網、騰訊微博、騰訊視頻均在升級之列。

促使騰訊如此“大動干戈”的背后，是因為騰訊本身就是一家經營用戶關系鏈的公司，用戶的互動、社交化洞察與把握，在國內互聯網行業無人與之匹敵。一個利好消息是，企業對于社交媒體帶來的益處有著共同的認可。來自咨詢機構的數據顯示，88%的商家認為社交媒體可以提高品牌知名度，85%的認為可以促進與消費者的對話，58%的認為可以促進銷量和合作，41%的認為可以節約成本。

目前，騰訊網絡媒體變革戰略已全面啟動，騰訊社會化媒體和社交網絡的內部融合也隨之展開，通過對旗下騰訊網、騰訊視頻、騰訊微博、QQ空間等平臺的社交化改造以及平臺融合，進而增強了騰訊的社交價值，提升了騰訊網絡媒體在社會化營銷領域的實效。

其中，騰訊微博與QQ空間已經開始全面融合，完成后將成為國內最大、最活躍的社交網絡。各媒體產品也將在戰略指導下進行升級，比如，騰訊網將著力于向社交集成、產品智能、資訊交互三個方向發展，騰訊微博將朝著展現智能化、內容簡約化等方向發展，騰訊視頻則將朝著移動化和社會化發展。

據了解，騰訊社會化營銷平臺上線后，騰訊的營銷資源將對廣告主開放，重點著力于平臺、工具及數據三個維度的開放。QQ空間的開放平臺和微博的微空間，目前都已經開始為第三方提供開放式的自主營銷服務，Discuz等平臺覆蓋的眾多社區，也將建立起廣泛的社交廣告聯盟。

可以預料的是，騰訊網絡媒體的變革將帶來營銷方法論的提升。據悉，新的方法論是基于社交化、人性化及便攜化的思考，將會在4月下旬出爐。升級后的騰訊智慧營銷方法論將以影響人的內心及價值觀為核心的營銷3.0時代為背景，體現了互聯網眼球經濟向互動經濟演進。

在營銷3.0時代，“消費者”被還原成“整體的人”、“豐富的人”，而不是以前簡單的“目標人群”，“交換”與“交易”被提升成“互動”與“共鳴”。營銷的價值主張從“功能與情感的差異化”被深化至“精神與價值觀的相應”。

顯然，騰訊網絡媒體的社交化變革，最終目標是為了讓網媒的用戶服務及互聯網營銷，變得更加人性化。

從做廣告到講故事

騰訊正在進行的社交變革，意味著它將構建起一個中國最大、最活躍的社交網絡。對這個國內互聯網巨頭來說，并不是一件簡單的事情。

首先，騰訊要實現的是將QQ空間與微博之間的全面融合，而這兩者針對不同的用戶關系鏈，QQ空間意味著用戶之間的強關系，微博則是相對較弱的關系鏈，如何將兩者打通，沒有一個成功的范例可循。

“不少投行認為，我們擁有的巨大流量并沒有在商務價值上得到更好地應用。”騰訊高級執行副總裁、網絡媒體總裁劉勝義說，“如何真正實現騰訊網媒系統的社會化轉型，充分挖掘其社交媒體和社交網絡的商業價值，是擺在騰訊面前的迫切命題。”

劉勝義認為，社會化營銷和傳統1.0營銷的核心區別是要糾正以往企業們“大喇叭”式的推廣理念，企業應該學習如何用一種新的觀點去跟他的群體溝通。騰訊決定打造的社會化營銷平臺絕非一個傳統廣告平臺，而是構建一個跟用戶建立多頻次互動、溝通的平臺，企業能夠在這個平臺上借助用戶的關系鏈和社交流，通過講“故事”而非做“廣告”的方式獲得獨特的價值。

在業內人士看來，在社會化平臺與環境中，網民不再是純粹的消費者，而是通過UGC(用戶生成內容)兼具了生產者和參與者的角色；媒體在繼續扮演生產者的同時，也是組織者、平臺提供者、參與者；而對廣告主而言，品牌曝光不是唯一追求指標，互動、參與、溝通以及營銷實效也是它們所渴望的。

社會化營銷的未來市場空間不會亞于一個搜索引擎市場，而且從ROI實效的角度看，社會化營銷也遠高于搜索引擎和傳統廣告。”劉勝義告訴記者，“在成本上，騰訊社交廣告點擊成本低于業內平均數的40%以上；注冊成本則低于目前業內平均數的60%；引流方面，則已達到日引流百萬以上。”

事實上，并非只有騰訊洞察到其中的商機。目前，無論是傳統的搜索、門戶，還是視頻、微博等企業，都已經有意識地借助開放和社交的力量，對自身的傳統業務進行社會化改造。與這些競爭對手相比，劉勝義認為，騰訊的優勢是擁有國內數量最多的社交用戶，在社會化營銷方面擁有巨大的能量，可以讓廣告主從中獲得更多營銷價值。

在他看來，中國的社交廣告才初見端倪，很多廣告主對社交廣告及社會化營銷的價值還處在認知階段，騰訊率先引發這場變革風暴，將讓更多營銷人認識到“社會化營銷”的實效。

Facebook能獲得廣告主的認可，是因為它認為社交平臺上的廣告不僅僅是“廣告”，而是“故事”。在精準和有效性的前提下，故事化的營銷信息將自由穿梭于社交用戶的信息紐帶中。

Facebook的故事獲得了成功，騰訊現在也在講述著同樣的故事，但能否讓廣告主認識到，還需時間驗證。(來源：《IT時代周刊》)

篇（7）

在世界杯開賽之前，IBM和騰訊“牽手”成為騰訊體育社交媒體數據分析合作伙伴。IBM根據網友和球迷在騰訊網絡媒體平臺及社交網絡上的海量公開信息和數據，通過大數據分析技術，獲得球迷話題、球迷類型、球迷個性分析等一系列洞察；同時還能根據這些信息得出網友心中真實的球隊支持率。而騰訊則通過這些分析得出的洞察來指導內容報道，細分受眾，制作球迷更加喜歡的內容。

比如，IBM基于典型球迷在微博等社交媒體上所內容的綜合分析，并對比心理學上的任務性格分析模型，通過大數據技術進行球迷的性格分析，勾勒出不同球星的典型球迷形象，不僅是球迷的興趣愛好，連性格特點和行為方式都刻畫的十分詳細。如內馬爾球迷的關鍵詞為“陽光活潑、愛湊熱鬧、愛找樂子、喜歡悠閑生活”等等。

從世界杯看社交大數據分析如何為行業客戶創造價值

通過大數據分析，媒體能夠了解網友和球迷的喜好和關注點，就能夠有針對性的制作內容并進行推薦，這大大改善了網友的體驗。作為一名媒體人，筆者經常會為找到讀者喜歡的話題而頭痛，往往精心制作的選題卻反映冷淡，其原因在于媒體認知和讀者需求出現了脫節。大數據分析改變了媒體傳統的單向式傳播模式，讓讀者變成內容制作的“參與者”，從而更加貼近讀者的需求。“大數據”開啟了媒體報道的新模式，據悉，眾多媒體集團都表現出興趣，希望能和IBM進行類似的合作。同時，在本屆世界杯上，大數據和媒體的結合，也為球迷送去了一場與眾不同的“足球報道盛宴”。

行業CMO最關注大數據和社交網絡對營銷的影響

IBM在本屆世界杯和騰訊的合作只是IBM在體育行業大數據分析的一個縮影，此前IBM大數據社交分析已經在網球四大大滿貫賽事、橄欖球、高爾夫球等賽事中也發揮著巨大作用，為球迷帶來了更佳的觀賽體驗，為球員和教練合理制定訓練和比賽計劃提供著參考，同時也助力主辦方創辦世界頂級賽事也幫助轉播機構傳遞精彩比賽。事實上，其它行業的企業CMO也正越來越重視大數據和社交網絡在企業營銷中的價值。

圖注一：中國的CMO已經意識到營銷管理在將來的巨大變化，并且已經開始在投資/整合技術與分析方面做出相應的準備

根據IBM年度的全球和中國CMO調查報告，在被認為對營銷管理產生重要影響的13中因素中，數據爆炸和社交媒體被認為是最重要的兩種因素。其中，85%的CMO都選擇企業應對數據爆炸做出市場營銷的改變；71%的CMO則選擇了社交媒體。

IBM大數據社交分析已有成熟的方法論

移動技術和社交業務正在催生著很多新的IT服務來與被數字化武裝的個體進行交互。對于企業而言，構建一套全方位的互動參與體系，在員工、合作伙伴和客戶之間建立參與機制將尤為重要。而IBM在社交大數據分析方面不僅有SoftLayer等云計算基礎設施的支撐，還通過多年積累形成了一套為企業提供社交環境下客戶全生命周期支持的完整方法論，使大數據社交分析能充分挖掘到在媒體行業、電信、金融、交通運輸、零售、快速消費品等不同行業的客戶價值。

篇（8）

1.你是否在所有社交媒體渠道都使用一致的、易于識別的品牌形象和風格來吸引和維護你的粉絲?

Amazon、Square、GoDaddy和其他社交媒體佼佼者們，將社交媒體互動用藝術形式包裝成了講故事的技巧。你完全可以從他們身上學到幾手。塔吉特公司(Target)與瑪氏彩虹糖(Skittles)也同樣通過Facebook首頁來用一種可視而難忘的方式介紹它們的品牌故事。

2.你是否在社交媒體用互動方式讓你的品牌更加人性化?

觀察一下聯合利華在其Facebook、Twitter和YouTube推廣其AXE品牌男士洗護產品的方法。在聯合利華看來，AXE“不僅是一個領先的男性洗護產品，它代表一種生活方式，通過男士們生活、工作和娛樂的獨特體驗來觸及他們內心的一種代表生活方式的品牌。”

匡威品牌通過消費者日常使用其產品的過程中建立其社交媒體網絡，很多內容來自于崇拜這一品牌、愿意與這一品牌互動的大眾。可能做得最好的是能多益(Nutella)，它使用很出色的時間線鏈接，用其獨創而令人印象深刻的方式讓其從眾多品牌中脫穎而出。很多品牌通過將大眾帶入其生產流程的方式使品牌顯得人性化。在社交媒體渠道發帖問一些有趣甚至離奇的問題，與你的受眾互動，并保持幽默感，這能很快成為你的品牌承諾的一部分。

3.你在社交媒體上的“聲音”是否前后一致?是否與品牌管理較好的方面保持同步?

發展并傳遞統一的社交媒體品牌聲音并不是件容易的差事。在這一點上，專門設立了社交媒體部門的大企業和總人數不到10人僅靠大家輪流維護社交媒體的小企業，他們之間并無不同。把社交媒體的監控和反饋工作交給更愿意在社交媒體上發聲的年輕員工，是很容易的選擇。但是所有的員工都應該對企業愿景、企業使命以及企業精神有足夠的了解，確保他們能在公共場合代表公司的面貌。在社交媒體上的發聲應得到重視。社交媒體內容是否在方式、語言、風格以及傳遞方式上在各個渠道保持一致?如果答案是否定的，制作一份樣式表應當被列入日程。

4.你的企業是否將社交媒體戰略定位于18~34歲的人群?

如果你的回答是肯定的，你可能就失去了一部分重要的社交媒體人群：年長者。根據皮尤研究中心互聯網和美國人生活項目(Pew Research Center’s Internet and AmericanLife Project)調研結果，社交媒體上超過65歲的人群正在迅速上漲。斯坦福大學長壽研究中心負責人Laura Carstensen表示，在美國國家公共電臺2013年11月的采訪中發現，超過一半的65歲及以上的老年人都在用互聯網，“老年人使用互聯網的技術也越來越熟練。”這些65歲及以上的老人大多出生于嬰兒潮時期，比他們之前的任何一代人都要富有——他們對技術的悟性很高，更加年輕化。你得確保你的社交媒體信息不要遺忘了這一群體。你發帖的風格和內容決定了你的受眾群體。如果你還沒有確定你的社交媒體品牌定位，你可要抓緊時間了。

5.你在社交媒體上處理消費者投訴以及不滿意的消費者點評時，是否及時，是否還帶有自我保護的防御態度?

帶著真誠關懷的態度回復粉絲，丟開防御的姿態。你的回復方式和風格要讓粉絲們知道你關心他們以及他們對你產品/品牌的體驗，這是一筆財富。最好的企業能迅速將消費者的投訴轉到線下(處理)，但在公開場合依然保持開放與誠意，留給消費者一個長期滿意的印象。最重要的一點，不管怎樣不要刪除差評——肯定已經有人看到了這些負面評論，他們也很有興趣看你如何回復。

6.你的社交媒體內容是否鏈接到你的公司和產品頁面?

篇（9）

1. 你是否在所有社交媒體渠道都使用一致的、易于識別的品牌形象和風格來吸引和維護你的粉絲？

Amazon、Square、GoDaddy和其他社交媒體佼佼者們，將社交媒體互動用藝術形式包裝成了講故事的技巧。你完全可以從他們身上學到幾手。塔吉特公司（Target）與瑪氏彩虹糖（Skittles）也同樣通過Facebook首頁來用一種可視而難忘的方式介紹它們的品牌故事。

2. 你是否在社交媒體用互動方式讓你的品牌更加人性化？

觀察一下聯合利華在其Facebook、Twitter和YouTube推廣其AXE品牌男士洗護產品的方法。在聯合利華看來，AXE“不僅是一個領先的男性洗護產品，它代表一種生活方式，通過男士們生活、工作和娛樂的獨特體驗來觸及他們內心的一種代表生活方式的品牌。”

匡威品牌通過消費者日常使用其產品的過程中建立其社交媒體網絡，很多內容來自于崇拜這一品牌、愿意與這一品牌互動的大眾。可能做得最好的是能多益（Nutella），它使用很出色的時間線鏈接，用其獨創而令人印象深刻的方式讓其從眾多品牌中脫穎而出。很多品牌通過將大眾帶入其生產流程的方式使品牌顯得人性化。在社交媒體渠道發帖問一些有趣甚至離奇的問題，與你的受眾互動，并保持幽默感，這能很快成為你的品牌承諾的一部分。

3. 你在社交媒體上的“聲音”是否前后一致？是否與品牌管理較好的方面保持同步？

發展并傳遞統一的社交媒體品牌聲音并不是件容易的差事。在這一點上，專門設立了社交媒體部門的大企業和總人數不到10人僅靠大家輪流維護社交媒體的小企業，他們之間并無不同。把社交媒體的監控和反饋工作交給更愿意在社交媒體上發聲的年輕員工，是很容易的選擇。但是所有的員工都應該對企業愿景、企業使命以及企業精神有足夠的了解，確保他們能在公共場合代表公司的面貌。在社交媒體上的發聲應得到重視。社交媒體內容是否在方式、語言、風格以及傳遞方式上在各個渠道保持一致？如果答案是否定的，制作一份樣式表應當被列入日程。

4. 你的企業是否將社交媒體戰略定位于18～34歲的人群？

如果你的回答是肯定的，你可能就失去了一部分重要的社交媒體人群：年長者。根據皮尤研究中心互聯網和美國人生活項目（Pew Research Center’s Internet and American Life Project）調研結果，社交媒體上超過65歲的人群正在迅速上漲。斯坦福大學長壽研究中心負責人Laura Carstensen表示，在美國國家公共電臺2013年11月的采訪中發現，超過一半的65歲及以上的老年人都在用互聯網，“老年人使用互聯網的技術也越來越熟練。”這些65歲及以上的老人大多出生于嬰兒潮時期，比他們之前的任何一代人都要富有――他們對技術的悟性很高，更加年輕化。你得確保你的社交媒體信息不要遺忘了這一群體。你發帖的風格和內容決定了你的受眾群體。如果你還沒有確定你的社交媒體品牌定位，你可要抓緊時間了。

5. 你在社交媒體上處理消費者投訴以及不滿意的消費者點評時，是否及時，是否還帶有自我保護的防御態度？

帶著真誠關懷的態度回復粉絲，丟開防御的姿態。你的回復方式和風格要讓粉絲們知道你關心他們以及他們對你產品/品牌的體驗，這是一筆財富。最好的企業能迅速將消費者的投訴轉到線下（處理），但在公開場合依然保持開放與誠意，留給消費者一個長期滿意的印象。最重要的一點，不管怎樣不要刪除差評――肯定已經有人看到了這些負面評論，他們也很有興趣看你如何回復。

6. 你的社交媒體內容是否鏈接到你的公司和產品頁面？

你應該避免在社交媒體上過度推銷，但是你可以讓粉絲與你的品牌保持興趣和互動。你的公司是否有采取環保行動？最近公司是否獲得了什么榮譽？或者你們有一個有趣的博客？能對自己產品以及產品的用戶展示出真誠熱情的品牌很容易激起消費者的興趣。你可以嘗試在社交媒體首頁打上你的網站廣告，或在社交媒體上設計一組圖片（內含你的網址），給粉絲留下深刻印象。這些不但能增加你的網站流量，同時也能將粉絲引導至（你網站上）不同的產品、內容頁面。

篇（10）

〔中圖分類號〕G203 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2016）12-0164-06

〔Abstract〕Information credibility assessment research in social media not only contributes to the development and improvement of network information resource management theory，but also helps to improve the effectiveness of social media monitoring public opinion，social media search，social recommendation and so on.The paper firstly reviewed the researches at home and abroad about the social media information research，information credibility research，and social media information credibility assessment research，and then pointed out the problems existing in information credibility assessment research of domestic social media，and finally put forward the solution to it.

〔Key words〕social media；information；credibility；assessment；review

1 研究的意義

隨著互聯網技術和移動技術的突飛猛進，社交媒體盛行，人人可做信息的制造者，制造的信息極為豐富。然而，在這豐富信息的背后，隱藏著漫天飛舞的謠言、病毒般傳播的虛假照片和視頻，這給人們幸福的生活、社會的穩定帶來了嚴重的隱患。為了遏制虛假不良信息傳播，營造健康向上的網絡環境，信息可信度評估就成了迫在眉睫的問題，社交媒體信息急需“鑒定師”和“測謊儀”。

社交媒體信息可信度評估研究既有較高的學術價值，也有較強的應用價值。具體來說，學術價值表現在研究社交媒體信息可信度評估并探討虛假信息的生成機制、傳播模式、治理措施，是對社交媒體環境下網絡信息資源管理理論的豐富、發展與完善。應用價值表現在研究社交媒體信息可信度評估有助于社交媒體用戶判斷信息的可信性，營造誠信健康的互聯網環境，也有助于提高社交媒體信息輿情監控、社交媒體信息引導、社交媒體搜索、社會化推薦等方面的效果。

2 社交媒體信息研究

社交媒體（Social Media）是通過Web2.0技術實現的一類支持用戶自主創造和交換內容的媒體，如Twitter、Facebook、Youtube、LinkedIn、Wiki、微博、微信、QQ、論壇、人人網等。自1973年Lipkin、Szpakowski和Felsenstein 3人在美國加州伯克利市建立全球第一個公共電子公告牌系統 Community Memory后，BBS以及網絡社區等早期的社交媒體開始映入人們的眼簾。《2015年全球社會化媒體、數字和移動業務數字統計趨勢》報告表明：全球社交媒體活躍用戶約占全球人口的29%。

2.1 國外研究

社交媒體的相關研究從20世紀80年代開始，在2005年左右開始進入快速發展階段，發文量有逐年增加的趨勢。在國際期刊中，發表社交媒體論文較多的要屬《Computers in Human Behavior》。近兩年，關于社交媒體的國際會議主要有ASONAM、SMP、MISNC、SMAP、SCSM。國外學者研究內容主要集中在以下4個方面：

2.1.1 社交媒體信息利用研究

社交媒體在商業領域、教育領域、公共管理領域等都有廣泛的應用[1]。如在營銷領域，利用社交媒體信息，可以獲知消費者態度和行為[2]，可以獲知客戶交流和推薦對營銷的影響[3-4]，可以獲知社交媒體信息對營銷管理功能的影響[5]。

2.1.2 社交媒體信息檢索與信息推薦研究

側重于社交媒體信息檢索與信息推薦方法的研究。社交媒體信息的檢索采用主題模型[6]、社會網絡[7]、本體[8]等檢索方法。比如，Hong和Davison（2010）使用標準主題模型進行社交媒體Twitter信息的檢索。社交媒體信息的推薦采用內容推薦[9]、協同過濾[10]、時序推薦[11]、位置推薦[12]、社會化推薦[13]等方法。比如，Levandoski等（2012）提出位置感知推薦系統（LARS）[12]。

2.1.3 社交媒體信息傳播研究

側重于反映信息傳播傳播規律的社交媒體信息傳播模型的構建以及通過模型的構建對實際問題進行預測等方面的研究。如Galuba等（2010）通過研究1 500萬URL在不同Twitter用戶之間的300小時傳播，提出了基于內容流行度、用戶影響力和傳播速度的線性閾值模型[14]。Adar和Adamic（2005）通過研究信息在博客中傳播的模式和動力學特性，提出用傳染病模型來描繪信息傳播的機理[15]。Asur和Huberman（2010）采用來自的聊天數據通過簡單的線性回歸模型預測電影票房的收入[16]。

2.1.4 社交媒體用戶隱私研究

在探討社交媒體用戶隱私現存問題的基礎上，提出了相應的隱私保護方法。如Viswanath等（2010）首先研究Sybil防御的缺陷，在其基礎上探討了替代Sybil防御的方法[17]。Conti等（2011）采用FaceVPSN解決社交媒體用戶隱私問題[18]。

2.2 國內研究

國內學者的社交媒體研究最早可追溯至20世紀90年代末，但從2005年后起關于社交媒體的論文才逐漸表現出增長態勢。國內研究內容主要集中在：

2.2.1 社交媒體信息傳播研究

研究內容包括：①社交媒體信息傳播模式研究。如韓佳等（2013）提出了基于改進SIR的在線社交網絡信息傳播模型[19]。姜景等（2015）構建表征謠言信息與辟謠信息傳播機理的Lotka-Volterra競爭模型[20]。②社交媒體信息傳播中存在的問題與對策研究。如閻俊（2015）探討微博傳播存在的問題及原因，并提出了加強微博內容管理、增強把關意識、提高微博用戶的媒介素養等對策[21]。③社交媒體信息傳播效果研究。如陳遠和袁艷紅（2012）以新浪微博作為數據來源，把信息覆蓋人數、評論數、轉發數作為微博信息傳播效果的量化指標，從縱橫向兩個角度研究新浪微博信息傳播過程造成的效應[22]。

2.2.2 社交媒體輿情分析與監測研究

如張J等（2014）以打砸日系車系列突發公共事件為實例，探討其在新浪微博和新浪新聞平臺上輿情傳播的特征與規律[23]。張瑜等（2015）對新浪微博熱門話題“北京單雙號限行常態化”下的微博進行了數據采集，將輿情演化劃分為潛伏、成長、爆發、衰退、波動、死亡6個階段，并對各階段進行情感分析，為輿情治理提供了支持[24]。唐濤（2014）在分析網絡輿情五要素的基礎上，探討移動互聯網輿情的新特征，指出面臨的新挑戰，并從信息分析、信息篩選、信息引導等方面提出對策[25]。

2.2.3 社交媒體營銷研究

如唐興通（2012）的著作《社會化媒體營銷大趨勢：策略與方法》系統總結了社交媒體營銷，并對眾多社交媒體工具在實際工作中的應用提供了具體的建議[26]。張淼（2014）提出了企業完善社交媒體營銷策略的“9+3”模式[27]。劉曉燕和鄭維雄（2015）采用社會網絡分析方法研究企業微博營銷傳播的效果[28]。

3 信息可信度研究

3.1 國外研究

信息可信度（Information Credibility）是指人們對信息可相信程度的認識。它由值得信賴（Trustworthiness）和專業性（Expertise）兩個關鍵要素組成[29]。信息可信度比較系統的研究始于20世紀50年代的傳播領域。Hovland和同事的工作具有里程碑的意義[30]。信息可信度最初關注的是傳播者的可信度。國外對傳統媒體信息可信度的研究主要是從信源可信度、內容可信度、渠道可信度三方面展開的。隨著互聯網的出現，網絡信息可信度的評估被提上了議事日程。研究情況可歸納如下：

3.1.1 網絡信息可信度評估的理論模型

主要有Fogg（2003）的P-I理論模型、Wathen和Burkell（2002）的評判模型、Sundar（2008）的MAIN Model、Hilligoss和Rieh（2008）的統一模型、Metzger（2007）的雙處理模型以及Lucassen等（2013）的3S模型（修訂版）。以上理論模型是由情境、用戶特征、操作性、處理過程這些側面的若干部分構建而成的。

3.1.2 網絡信息可信度研究內容

主要有對網絡新聞的可信度研究、對搜索引擎結果的可信度研究以及對維基百科內容的可信度研究。比如，Nagura等（2006）通過比較關于同一主題不同網頁的相似度來計算每個網頁的可信度[31]。Yamamoto和Tanaka（2011）利用用戶可信度評判模型對網頁搜索結果進行重新排序，以便從Web搜索結果的列表中用戶可以更高效的找到可信的網頁[32]。Adler等（2008）以文章長度、版本數量和基于貢獻數量的作者聲譽建立模型，計算出維基百科文章的可信度[33]。

3.1.3 網絡信息可信度研究方法

主要采用定量研究法。比如，Olteanu等（2013）在調查網頁的各種特征（文本內容、鏈接結構、網頁設計等）的基礎上，經過統計分析方法篩選出關鍵的特征，采用監督學習算法來推斷網頁內容的可信度[34]。與網絡信息可信度有關的典型系統有日本的WISDOM和Honto？Search。

3.1.4 影響力較大的項目和國際會議

影響力較大的項目有互聯網可信度研究（The Web Credibility Research）項目，影響力較大的國際會議有WICOW（Workshop on Information Credibility on the Web）。

3.2 國內研究

1993年的《鑒別虛假信息五法》是國內發表的早期論文。2004年至今，相關研究進入快速發展期。相對于國外較多研究評估算法和評估系統，國內研究重點在于定性分析上，大多采用問卷調查及專家訪談法等進行人工評估。國內研究內容主要有：

3.2.1 側重于信息可信度影響因素研究

比如，龔思蘭等（2013）針對評論信息的文本內容、長度、情感傾向、時效性、者、商家活動等特征，通過問卷調查方式對大學生消費群體進行在線商品評論信息可信度影響因素實證分析[35]。蔣洪梅（2013）運用理論分析輔以實證研究的方法，從宏觀的社會系統、中觀的政策法規、微觀的媒介與受眾3個視角分析網絡新聞信息可信度的影響因素[36]。

3.2.2 側重于信息可信度指標體系的構建

比如，胡紅亮（2013）按照信息源、信息加工、信息傳播和信息應用等方面采用德爾菲專家調查法建立了學術著作可信度的基本評價模型[37]。潘勇和孔棟（2007）基于第三方認證機構的視角，構建了電子商務網站的信用評價指標體系及評價因素集，并建立灰色關聯信用評估模型[38]。當然，也有少量基于機器學習的信息可信度自動化評估實驗研究，比如，馬偉瑜（2011）提出一種采用改進的PageRank算法評估網頁信息可信度的方法[39]。

4 社交媒體信息可信度評估研究

4.1 國外研究

國外相關研究較早。社交媒體信息可信度的相關研究隨著BBS的出現隨之展開，最早可追溯到20世紀80年代。目前可以說，研究處于繁榮期。國外研究情況可歸納如下：

4.1.1 社交媒體信息可信度評估研究內容

研究內容主要包括：①不實信息的判斷識別。如Qazvinian等（2011）提取Twitter信息的文本特征、網絡特征和微博元素特征，構建貝葉斯分類器甄別謠言[40]。Zhao等（2015）通過研究查詢帖以便及早識別社交媒體謠言[41]。②話題新聞的可信度評估。如Castillo等（2011）選取了有關用戶特征、文本特征、主題特征、信息傳播特征，采用J48決策樹評估Twitter中話題新聞的可信度[42]。

4.1.2 社交媒體信息可信度評估方法

評估方法主要有監督學習[43]，統計分析[44]，與可信信息來源的相似性比較[45-46]，社交網絡的鏈接結構分析與主題模型的利用[47]等。它們主要采用自動評估，具體來說：①選取的特征：選取的特征主要是用戶特征、文本特征、信息傳播特征。比如，西班牙的Castillo和智利的Mendoza、Poblete（2011）選取用戶特征（如注冊時間、粉絲量、好友量），文本特征（如是否包含#標簽、是否包含問號、Tweet中包含的URL數量、是否轉發），主題特征（如帶#標簽Tweet的比例、Tweet數量、Tweet的平均長度、Tweet的平均情感分值、積極情緒或消極情緒的比例），以及信息傳播特征（如傳播樹的深度），采用J48決策樹評估Twitter信息的可信度[42]。②評估的方法：大多通過構建SVM分類器、Bayesian分類器、Decision Tree分類器等方法，并對結果進行分類，以達到評估社交媒體信息可信度的目的。上例Castillo等采用J48決策樹構建分類器，并對結果進行分類，從而評估Twitter信息的可信度[42]。當然，也有通過對結果進行排序的實例，從而達到評估社交媒體信息可信度的目的。比如，Gupta和Kumaraguru（2012）采用Rank-SVM與PRF相結合的方法，按照可信度得分對Twitter信息進行排序[43]。

4.1.3 有較大影響的在研項目與系統

由歐盟資助七國科研人員聯合攻關的PHEME項目研究的重點是社交媒體信息的真實性，該項目在國際上有較大影響。Jacob Ratkiewicz等（2011）開發出可實時追蹤Twitter上政治謠言的Truthy系統[48]。Gupta等（2014）、Lorek等（2015）分別開發出一款可自動評估推文可信度的工具TweetCred、TwitterBOT[49-50]。

4.2 國內研究

2007年《博客信息“可信度不亞于紐約時報”？》拉開了國內探討社交媒體信息可信度評估的序幕。目前研究還處于發展的初期。社交媒體信息可信度評估研究主要有：

4.2.1 社交媒體信息可信度影響因素研究

如劉雪艷和閆強（2013）探討政府微博中的熱點事件信息可信度的影響因素[51]。丁科芝（2015）從信息傳播者、渠道、信息內容和用戶基本信任觀念4個方面構建社交網絡可信度影響因素模型[52]。薛傳業等（2015）從信息來源可信度、信息傳播渠道可信度、信息內容可信度以及信息評論反饋多維度探討了突發事件中社交媒體信息可信度的影響因素[53]。

4.2.2 構建社交媒體信息可信度指標體系研究

它大多采用問卷調查及專家訪談法進行人工評估。屈文建和謝冬（2013）從站點層次、版塊層次、主題層次、內容層次4方面，采用模糊綜合信用評估模型對網絡學術論壇信息可信度進行評估[54]。莫祖英等（2013）從微博信息量、信息內容質量、信息來源質量和信息利用情況等方面進行問卷調查，采用層次分析法構建微博信息質量評估模型[55]。當然國內也有少量自動化評估的例子。比如，賀剛等（2013）引入關鍵詞分布特征和時間差等新特征，基于SVM算法來預測新浪微博信息是否為謠言[56]。程亮等（2013）提出基于BP神經網絡模型及改進其激發函數，同時引入沖量項，對微博話題在傳播過程中演變為謠言進行檢測[57]。路同強（2015）采用半監督學習算法檢測微博謠言，但不足之處在于未考慮信息的深層特征[58]。

4.3 存在的問題

對比國內外研究情況，可發現國內研究存在如下問題：

4.3.1 研究內容

關于社交媒體信息可信度研究，國內外目前以微博研究較多。與國外豐富的研究內容相比，國內在該領域的研究還主要集中于對影響因素以及特征的探討上。

4.3.2 研究方法

國外定量研究較多，很多涉及自動化評估，而國內定性研究較多，大多采用問卷調查法、專家訪談法等進行人工評估。

總之，現有研究大多是針對Twitter等英文社交媒體，其研究成果大多不能直接應用于中文社交媒體。盡管也有少量研究是面向中文社交媒體的，但研究成果零散，還缺乏系統性。另外，在特征選擇上，選擇范圍面較窄，考慮社交媒體深層的隱含特征較少。

5 結 語

為了解決中文社交媒體的可信度評估問題，在吸收前人研究的基礎上[59-63]，很有必要對中文社交媒體信息可信度進行系統研究，特別是在參考國外信息可信度評估系統的基礎上，很有必要研制開發中文社交媒體信息可信度評估系統，實現中文社交媒體信息可信度的自動評估。在進行中文社交媒體信息可信度評估中，應注意下列問題：

1）評估要在對信息資源分類的基礎上，對不同的類別采用不同的評估指標體系，以提高評估工作的科學性和合理性。

2）評估既要重視定性評估，也要重視定量評估，尤其是自動化評估。特別是在大數據環境下，應針對評估的實際需求，制定科學的評估方案，選擇恰當的評估方法，構建適合評估工作需要的自動化評估系統。

3）評估指標、評估模型的選取以及參數的訓練，既要考慮研究結果的精確度，又要考慮系統的運算時間。

4）評估模型構建后，不僅要進行實驗室評估，還應進行實際效果評估。

參考文獻

[1]Ngai，E.W.T.，Moon，K.K.，Lam，S.S.，Chin，E.S.K.and Tao，S.S.C..Social media models，technologies，and applications[J].Industrial Management and Data Systems，2015，115（5）：769-802.

[2]Gamboa，A.M.and Gonalves，H.M..Customer loyalty through social networks：lessons from Zara on Facebook[J].Business Horizons，2014，57（6）：709-717.

[3]Jin，S-A.A.and Phua，J.Following celebrities tweets about brands：the impact of Twitter-based electronic word-of-mouth on consumers source credibility perception，buying intention，and social identification with celebrities[J].Journal of Advertising，2014，43（2）：181-195.

[4]Colliander，J.and Dahlén，M.Following the fashionable friend：the power of social media[J].Journal of Advertising Research，2011，51（1）：313-320.

[5]Moncrief，W.C.，Marshall，G.W.and Rudd，J.M..Social media and related technology：drivers of change in managing the contemporary sales force[J].Business Horizons，2015，58（1）：45-55.

[6]Hong，Liangjie and Davison，B.D..Empirical study of topic modeling in twitter[C]∥Proceedings of the First Workshop on Social Media Analytics（SOMA10）.ACM，New York，NY，USA，2010：80-88.

[7]Kleinberg，J.M..Authoritative sources in a hyperlinked environment[J].Journal of the ACM，1999，46（5）：604-632.

[8]Tobar，C.M.，Germer，A.S.，Adan-Coello，J.M.，and De Freitas，R.L..Information retrieval in Wikis using an ontology[J].Computational Science and Engineering，2009：826-831.

[9]Kim，Y.and Shim，K.TWILITE：A recommendation system for Twitter using a probabilistic model based on latent Dirichlet allocation[J].Information Systems，2014：59-77.

[10]Ramesh，A.，Anusha J.，Clarence，J.M.T..A novel，generalized recommender system for social media using the collaborative-filtering technique[J].ACM SIGSOFT Software Engineering Notes，2014：1-4.

[11]Zimdars，A.，Chickering，D.M.，and Meek，C.Using Temporal Data for Making Recommendations[C]∥Proceedings of the Seventeenth conference on Uncertainty in artificial intelligence（UAI01），Jack Breese and Daphne Koller（Eds.）.Morgan Kaufmann Publishers Inc.，San Francisco，CA，USA，2001：580-588.

[12]Levandoski，J.J.，Sarwat，M.，Eldawy，A.and Mokbel，M.F..LARS：A Location-Aware Recommender System[C]∥IEEE 28th International Conference on Data Engineering，Washington，DC，2012：450-461.

[13]Jamali，M.and Ester，M.Trust Walker：a random walk model for combining trust-based and item-based recommendation[C]∥Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining（KDD09）.ACM，New York，NY，USA，2009：397-406.

[14]Galuba W，Aberer K，Chakraborty D，Despotovic Z，Kellerer W.Outtweeting the twitterers-predicting information cascades in microblogs[C]∥Proceedings of the 3rd Workshop on Online Social Networks，USENIX Association，Boston，MA，USA，2010：1-9.

[15]Adar，E.and Adamic，L.A..Tracking Information Epidemics in Blogspace[C]∥Proceedings of the 2005 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence（WI05）.IEEE Computer Society，Washington，DC，USA，2005：207-214.

[16]Asur，S and Huberman，B.A..Predicting the Future with Social Media[C]∥2010 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology（WI-IAT），Toronto，2010：492-499.

[17]Viswanath，B.，Post，A.，Gummadi，K.P.，and Mislove，A.An analysis of social network-based Sybil defenses[J].Acm Sigcomm Computer Communication Review，2010，40（4）：363-374.

[18]Conti，M.，Hasani，A.，and Crispo，B.Virtual Private Social Networks[C]∥Proceedings of the 1st ACM Conference on Data and Application Security and Privacy（ACM SIGSAC CODASPY 2011），San Antonio，TX，USA，2011：39-50.

[19]韓佳，肖如良，胡耀，等.在線社交網絡中信息傳播模式的特征分析[J].計算機應用，2013，（1）：105-107，111.

[20]姜景，李丁，劉怡君.基于競爭模型的微博謠言信息與辟謠信息傳播機理研究[J].數學的實踐與認識，2015，（1）：182-191.

[21]閻俊.微博傳播的問題與對策研究[D].錦州：渤海大學，2015：1-38.

[22]陳遠，袁艷紅.微博信息傳播效果實證研究[J].信息資源管理學報，2012，（3）：28-34.

[23]張，孫霄凌，朱慶華.突發公共事件輿情傳播特征與規律研究――以新浪微博和新浪新聞平臺為例[J].情報雜志，2014，（4）：90-95.

[24]張瑜，李兵，劉晨.面向主題的微博熱門話題輿情監測研究――以“北京單雙號限行常態化”輿情分析為例[J].中文信息學報，2015，（5）：143-151，159.

[25]唐濤.移動互聯網輿情新特征、新挑戰與對策[J].情報雜志，2014，（3）：113-117.

[26]唐興通.社會化媒體營銷大趨勢：策略與方法（第2版）[M].北京：清華大學出版社，2012：1-235.

[27]張淼.社會化媒體在市場營銷中的應用研究[D].北京：首都經濟貿易大學，2014：1-47.

[28]劉曉燕，鄭維雄.企業社會化媒體營銷傳播的效果分析――以微博擴散網絡為例[J].新聞與傳播研究，2015，（2）：89-102，128.

[29]Fogg，B.J.，and Tseng，H.The elements of computer credibility[C]∥Proceedings of the SIGCHI conference on Human Factors in Computing Systems，Pittsburgh，Pennsylvania，USA，1999：80-87.

[30]Rieh，S and Danielson，D.Credibility：A Multidisciplinary Framework[J].Annual Review of Information Science and Technology，2007：307-364.

[31]Nagura，R.，Seki，Y.，Kando，N and Aono，M.A method of rating the credibility of news documents on the web[C]∥Proceedings of the 29th annual international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval（SIGIR06）.ACM，New York，NY，USA，2006：683-684.

[48]Ratkiewicz，J.，Conover，M.，Meiss，M.，Gonalves，B.，Patil，S.，Flammini，A.and Menczer，F.Truthy：mapping the spread of astroturf in microblog streams[C]∥Proceedings of the 20th international conference companion on World wide web（WWW11）.ACM，New York，NY，USA，2011：249-252.

[49]Gupta，A.，Kumaraguru，P.，Castillo，C.，and Meier，P.TweetCred：Real-Time Credibility Assessment of Content on Twitter[C]∥Social Informatics.Springer International Publishing，2014：228-243.

[50]Krzysztof，L.，Jacek，S.W.，Michal，J.L.，and Amit，G.Automated Credibility Assessment on Twitter[J].Computer Science，2015，（2）：157-168.

[51]劉雪艷，閆強.政府微博中的熱點事件信息可信度研究[J].北京郵電大學學報：社會科學版，2013，（2）：6-12.

[52]丁科芝.社交網絡信息可信度研究[D].武漢：華中師范大學，2015：1-61.

[53]薛傳業，夏志杰，張志花，等.突發事件中社交媒體信息可信度研究[J].現代情報，2015，（4）：12-16.

[54]屈文建，謝冬.網絡學術論壇信息可信度的灰度分析[J].圖書情報知識，2013，（2）：112-118.

[55]莫祖英，馬費成，羅毅.微博信息質量評價模型構建研究[J].信息資源管理學報，2013，（2）：12-18.

[56]賀剛，呂學強，李卓，等.微博謠言識別研究[J].圖書情報工作，2013，（23）：114-120.

[57]程亮，邱云飛，孫魯.微博謠言檢測方法研究[J].計算機應用與軟件，2013，（2）：226-228，262.

[58]路同強，石冰，閆中敏，等.一種用于微博謠言檢測的半監督學習算法[J].計算機應用研究，2016，（3）：744-748.

[59]Ginsca，A.L.，Popescu，A.，and Lupu，M.Credibility in Information Retrieval[J].Foundations and Trends in Information Retrieval，2015：355-475.

[60]Lazar，J.Meiselwitz，G.and Feng，J.Understanding Web Credibility：A Synthesis of the Research Literature[M].Now Publishers Inc，2007：1-80.