2、社交大数据的应用与分析

社交大数据的应用与分析

在当今数字化时代，从社交媒体数据源管理和提取有用知识的挑战，吸引了学术界和产业界的广泛关注。海量的社交数据促使研究人员更好地理解每秒产生的大量数据，利用新的数据分析技术，并持续改进现有实践。下面将详细探讨社交大数据的几个关键方面。

1. 社交大数据的可信度

随着在线用户从信息消费者转变为信息生产者，发布内容的质量出现了显著差异。在Web 2.0革命前后，内容质量成为一个关键区别。在线社交网络（OSNs）已被广泛用作在多个领域推广信息传播的强大工具，因此，理解和把握OSNs的内容成为了众多研究领域的重要关注点。

识别、审查、推断和解释可靠的社交内容需要大量的时间和精力，但由于高质量内容在政治、电子商务、电子学习和医疗保健等许多学科中的重要性，这一工作吸引了广泛的兴趣。

如今，数据不再仅仅由事务性/结构化和有限的外部来源生成，全球环境通过社交媒体网络、博客等产生了新闻、经济因素等形式的数据。然而，并非所有外部数据源都具有相同的信誉水平。数据用户依赖可靠、有信誉和高质量的数据及数据源，而不可靠和/或不准确的数据，如可疑和不可信来源生成的数据，会对公司的运营和决策产生负面影响。

以海地地震和日本海啸等重大自然灾害为例，人们利用OSNs报告伤亡、分享紧急重要信息、报告损失并提供第一手观察。但OSNs在为合法用户提供平台的同时，也让垃圾邮件发送者和其他不可信用户利用其开放环境和较少限制来发布和传播内容。这可能导致一些用户滥用OSNs平台，在紧急情况下传播谣言、虚假和误导性信息。

因此，研究OSNs中用户的行为有助于更好地理解他们发布的内容。用户行为包括建立新友谊、发布新内容、回复他人内容、消息传递、浏览和发现等社交活