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物流寄情46：大數據在社交領域

的應用

楊惟雯

以下，就幾個實例來跟大家分享目前《Big data》在社交領域的應用:

一、“六度分隔”理論

“大數據”也已經對針對社交網絡運作方式的研究發生影響。
在20世紀60年代，哈佛大學的史坦利-米爾格拉姆(Stanley Milgram)利用包裹作為研究媒介，進行了一項與社交網絡相關的著名實驗。
他將包裹寄往美國中西部地區的志願者，指導他們如何將包裹帶給波士頓的陌生人，但不能直接交付；參與實驗者如果想要通過郵寄方式來交付包裹，那麼目標對象就是可能他們認識的人。

結果表明，一個包裹換手的平均次數僅為6次左右。這是對所謂“小世界現象”的經典闡釋，據此形成了“六度分隔”(six degrees of separation)的流行詞彙。

現在，也有社交網絡研究案例----如何採集龐大的數據集合，用來闡釋網絡上的集體化行為。
研究結果表明，你認識但不經常聯繫的人——在社會學中被稱為“微弱聯繫”(weak ties)——正是職務空缺、小道消息的最佳來源，原因是與關係親密的朋友相比，這些人在略有不同的社交世界中穿行，因此能看到你和你最好的朋友們所無法看到的機會。

另在有關主題的交流中，研究學者們還能看到其影響模式和高峰——舉例來說，可以通過追蹤Twitter上的趨勢標籤的方式來達成這個目標。對於數量龐大的用戶人群來說，Twitter這個綫上“玻璃魚缸”是透視其即時行為的窗口。

二、職場社交網站--Linkedin

Linkedin目前是國外相當火紅的職場社交網站，Linkedin 等於是職場版的臉書。

不知道大家有沒有使用過Linkedin的經驗。大部分曾在海外工作過一段時間的人，會發現老外經常會用專業工作上的社交軟體，叫做Linkedin。

若你在此網站上面登錄，成為Linkedin用戶即可把自己的專長工作技能、學經歷、論文專利發表等相關資料放在個人檔案中與大家分享，就像臉書一樣大家可以互相連結，甚至連類似“按讚”的〈Endorse/背書〉功能也有。

那麼，Linkedin到底跟Big Data有什麼關係呢？

我們可以從Linkedin頁面觀察到的數據分析，包括：

1. 誰在瀏覽你的檔案

2. 在過去15天中有多少人瀏覽過你的頁面

3. 在過去20天中你的檔案出現在關鍵字搜尋中的次數

4. 正在瀏覽的你自己資料頁面的人，他們又瀏覽了哪些人的頁面

5. 根據的你檔案你可能會認識誰

6. 你的工作技巧在現今是當紅還是退燒

類似各種統計資料的呈現，可以說是族繁不及備載，用戶可以根據這些資料修改或是增進自己履歷頁面的豐富度，了解你自己目前在就業市場的競爭力，或是比較跟你具有類似背景的人他們的學經歷又是如何，甚至可以跟他們互相連結切磋職場心得，當然履歷經驗越是豐富的人，常常就會有獵人頭公司的成員跟你聯絡或是推薦職缺給你喔！