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新鲜事“蹭指导”与 体验微博 精选

已有 10860 次阅读 2011-6-2 08:45 |个人分类:教学科研|系统分类:博客资讯| 微博, 毕业论文, 敏感, 舆情, 蹭指导

  学生要求“蹭被指导” 今年有位来自另一学院的本科生做毕业论文时,选题为“微博短信息分类”,给笔者写了一份诚恳的“求指”信,希望来我的小组接受跨学院的指导。此事很新鲜,也是对我的信任,虽然当初我还没体验过微博,也很高兴接受了;答应他,我们一起来学微博、研微博。
  可是,这样的好事,未得到有关部门批准。本来,跨学科学习是好事,是新生事物,说不定还可成为管理部门的政绩。虽未走通官方渠道,笔者仍然欢迎他“私下”来“蹭被指导”,对称地,是我去“蹭指导”。
  于是,在我指导的毕业生小组中增加了一位同学,在给同学们修改论文,解答问题时候,一起讨论,相关的信件在小组中群发,与“组织分配”的毕业生同学一视同仁。
  
  多四个“子”,不费多少力 .记得小时候,家里来了不速之客,锅里掺一瓢水,桌上添一双筷子,园里抓一把菜,席上多一片笑声。类似地,今年的毕业论文小组中增加一位同学,只不过多了四个“子”,即:讨论时候多一个椅子,发邮件时多一个信子(址),修改论文时多一篇稿子,从师生关系看,多了一位客座弟子;并不多费力。
  
  如今这位学生的论文已经完成,马上就要答辩了,这一“蹭指导与蹭被指导”的互动也结束了,有下列体会:
 
    不跳进水里,还学不会游泳. 开始觉得问题的难点在分类,微博仅仅是众多的分类对象之一;在微博江湖潜水看了一些微博,回答了一些关于分类的问题,修改了若干次论文。经过一段时间,发现,微博的特殊性导致了微博分类的特殊性,不结合这些特殊性,学生论文写不好,老师指导做不好;真个是:不跳进水里,还学不会游泳。
  于是,以学习体验为目的,先以化装舞会参与者的角色,戴着马甲体验了一下;最近在新浪微博上实名开了微博, 在刊头词中写了 “过去在科学网上开博《学到老》, 今天来体验微博,探究为什么有人为它兴奋为它忙、为它喝彩为它狂”。
  用电脑、也用手机看过和发过微博文,体验到了为什么有人为它兴奋为它忙、还没有体验到为什么有人为它狂。
  
  各有各的用法 微博与科学博客不冲突.各有各的用法。笔者怀“学到老”的态度,为满足好奇,也爱新鲜,在微博上看得多,写得少;多听年轻人的观点,可以减缓out的速度。大概实践了下列用法:
  知新。微博上可结实许多年轻朋友,了解他们的思维和动向(研究什么,出差到了那里,有什么新鲜事,新鲜话题);
  链接。 如果在科学博客上发了新的博文,则可在微博上发一个链接和内容简介;可能会引进一些新读者,增加一些点击量。
  下面的观点纯属个人爱好:能一两句话说的事,在微博发比在科学博客上更合适;而比较深刻凝重的话题,需要解析为什么,愿意在科学博客上写。
  
  网上麦克风,更大众化.如果说,博客是网上大字报,则微博是网上麦克风。50岁以上的人可能都见识过大字报和大辩论;须知,拿起麦克说几句话,比拿起笔写大字报更容易;微博主有了想法,开门见山,两三句就表达了观点,像武侠高手过招,点到即止;在机场、在车上,在会间休息时,都可以读写博文,更草根化,更大众化,更移动化,这就是微博。
  
  重于事,轻于因.微博有字数限制,但能把发生的事情、时间、地点、人物说清楚。微博常只说是什么、有什么,发生了什么;还不能表达为什么,有厚果薄因的特色。
  
  信息质量与圈子关联大.微博江湖是有一个个小的社区(圈子)组成的,不同的圈子有不同的风格,不同的博文质量。
  
  敏感的舆情传感器 .微博的转发者可能在没有搞清原因,没有核实事实时,就开始了传递。好事传千里,坏事也传千里(可能坏事传得更快),真消息传千里,假信息也传千里。如果把跨媒体集合比喻成为一个有机体,微博就是其过敏的皮肤,是过敏的舆情传感器。研究公共突发事件的部门,研究舆情的官员,不可漠视微博,更不可鄙视微博。
  
  惯性小,容易转向。因为我的课题组做过关于干预规则挖掘的的自然科学基金项目,三句话不离本行,就要说到干预。微博字数少,惯量也比较小,记微博惯量为m,干预的力度为F,类似于牛顿第二定律,微博在受到干预F时,加速度a=F/m 就比较大。微博的传递空间有摩擦力或粘滞力(怎样建模,怎样描述,尚待研究,或请专家来解释),当施加的干预力撤销后,摩擦力会使得一个话题被淡忘,而被新的话题取代。这蕴含了一个现象,在微博江湖中 ,比较容易兴风作浪(包括褒义的和贬义的),比较容易掀起潮流;但只要掌握了其动力学规律,就可以引导、可以干预、可以循律促变(看,真的是 三句话不离本行)。
  
  值得研究,值得参与. 微博是新事物,是个新技术,不同的社会角色,关心其不同的侧面。技术人关心其传播技术,企业老总关心其盈理机制,舆情研究者关心其内容,…
  
  关于微博,笔者虽体验还不多,但相信它是值得研究,值得参与,值得关注的。
  据我所知,人民大学的M教授,在微博信息的收集,处理和挖掘方面,有深入的研究,取得了若干好的结果。据悉,他将在科学博客上开博,也许,不久我们就能听到他精彩的解释,笔者在此透露消息,略有冒昧。
    


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