关于新浪微博这个产品

本人平常只刷微博,很少发微博。对新浪这家公司没怎么关注。今天突发奇想想发条有视频的微博却试了好一会,才反应过来,我对这种生活中很常见的东西都不了解,有点小诧异。所以有了这篇博文。

本人之前没接触过产品,只能算半个IT人。很多材料都是上网找然后整理的,做一个初步的了解。

新浪微博目前是国内最大的消息分享平台,他更倾向有做社交网络而不是媒体。我上新浪科技的公司介绍看了一下,感觉新浪有一大半像一家新闻媒体公司,但是汇集了很多平台的新闻。新浪的里程碑显示09年微博上线,并没有看到像新浪财经这类app的文字,估计其他APP是在新浪微博成功后才带起来的,知名度不是很高的样子。

不知道在哪里看到的,大意就是新浪微博至今是站在消息的前沿,所有一手消息都是在微博出现然后爆发的,其次才会轮到其他平台最后才是公众号,虽然微博有点体验不好云云。这里也体现了微博这个产品的特点,在微博上发消息受众广,成本低。

作为一个小白,我不是很明白他为什么要进军社交,社交虽然是大势所趋,社交转做媒体也会比较容易,更容易能赚钱。就像facebook就比tiwwer赚钱。现在微信有金融的功能,更赚钱了。但我觉得微博在媒体已经是一个比较大的平台,他的本质是传播而不是关系,优势在这里,劣势也在那里,日后在这个平台上继续挖掘,看看哪些能赚钱。在电脑普及,信息传递不再是障碍之后,我的感觉是熟人间的交流变少,人与人之间的关系松散了,现在的年轻人也会想跟是一些志同道合的人进行精神上的分享(在说下去感觉)。或者能不能找到媒体与社交的平衡点。感觉强行转会死的更快。

像我这种死宅,偶一一年才会发上一条微博,发微博的方式研究了好一会,感觉我落伍了。现在发微博还加了小视频,头条文章,问答之类的类别,之前都没注意。这算对微博内容做了一个整理归类。产品,企业很容易死,像天涯,人人网在我小时候还经常听到,现在几乎绝迹了。人人网是校园网,当初非常火。不做校内网了就没怎么听到他们的声音。


总结:找一些比较前的资料会更好理解一点。

参考链接:

新浪微博产品解析

新浪微博定位选择

微博是社交属性还是媒体属性

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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