README.md · 平台经济小组/Platform economy-Final Project

# Platform economy-Final Project
## 平台经济案例分析————新浪微博

### 产品简介
- 微博是基于用户关系的社交媒体平台，用户可以通过PC、手机等多种移动终端接入，以文字、图片、视频等多媒体形式，实现信息的即时分享、传播互动。微博基于公开平台架构，提供简单、前所未有的方式使用户能够公开实时发表内容，通过裂变式传播，让用户与他人互动并与世界紧密相连。自2009年8月上线以来，新浪微博就一直保持着爆发式增长。
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### A-1. 平台理论 
1. 核心交互：参与者、价值单元、过滤器
> 核心交互是平台内部活动的最重要的形式——它就是价值的交换，能够在第一时间将多数用户吸引至平台上。

2. 市场失灵：信息不对称
> 当一方比另外一方了解更多的事实并以此谋利时，信息不对称的问题就产生了。

3. 平台治理工具：法律、规范、体系结构和市场
> - 法律：平台中的“法律”是指一些明确的规则。平台规则应当且通常都是透明的。使用法律来规范良好的行为时，反馈要及时、开放。
约束不良行为时，反馈要缓慢而不透明。
> - 规范：规范不是凭空产生的，规范可以通过对 行为设计（behaviour design）准则的明智选用而构建起来，行为设计可以描述为：触发（trigger）、行动（action）、
奖励（reward）和投资（investment）。
> - 体系结构：在平台经济的范畴中，体系结构基本上指编程代码。一款精心设计的软件系统能够进行自我提升：他们鼓励并且奖励好的行为模式，从而会产生更多类似的好的行为。体系结构也用于防止和纠正市场失灵。
> - 市场：除了促进经济中增长外，良好的市场机制也可以激励知识产权的创造和分享，且降低平台上各利益相关者的参与风险。

4. 平台智能自我治理原则
> - 内部透明化（internal transparency）：平台管理者应该给跨平台的所有业务部门一个明确而透明的观点。
> - 参与度（participation）：在内部决策过程中，平台管理者给予外部合作货币和利益相关者的话语权应当等同于内部利益相关者。

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### A-2. 平台中国案例分析成果
1. **核心交互**：
- 参与者——内容创造者/浏览者
- 价值单元——发布的文字/图片/视频/活动等
- 过滤器——根据用户偏好进行推荐，使用位置、标签、关键词等进行筛选
- 核心交互——浏览者通过对发布的内容进行转发、评论、点赞、收藏、分享等与内容创造者进行交互，还可以通过关注、私信或是在超话社区等进行互动。

2. **信息不对称**：
场中卖方往往比买方更了解有关商品的各种信息;掌握更多信息的一方可以通过向信息贫乏的一方传递可靠信息而获益;拥有信息较少的一方会努力获取信息等。虽然微博提供了一个途径让用户了解用户。但是微博官方也没有加以监管，微博博主大肆接推广，使得产出质量走低，造成内容同质化严重、内容无聊等情况。使得越来越多的微博原始客户流失。

3. **平台治理工具**：
- 法律：微博内容管理不严格，在出现有违法内容或侵犯用户人身权益，甚至威胁到用户人身安全的言论时无法及时有效地进行整治管理；
- 规范：微博的内容屏蔽相关规范不够明确，在各类有害信息、垃圾营销等方面有所管理，但对有关色情、宗教、国家利益方面内容界定的规范模糊，因此会造成治理后部分真正有效内容被屏蔽的现象；
- 体系结构：微博平台在垂直方向细分为业务架构、技术架构、监控平台与服务治理平台；
市场：微博通过转发、评论、点赞的交互衡量用户数据与经济价值，以此来管理约束行为，但其中存在买赞、买转发、水军评论等行为，因此造成价值造假，使得用户数据不可信。

4. **平台智能自我治理原则**：
平台智能自我治理的第一大原则是内部透明化，其二是参与度，但微博进行治理服务平台和自媒体平台账号突显难题标准媒体传播纪律专项整治。对服务平台内存有的公布违规采编转截互联网新闻信息、散布虚假信息、传扬极端化见解故意营销推广的账号开展集中化查验清除。一个微博之夜的活动选年度人物，加入了电竞圈的选手，UZI遥遥领先第二，但是最近微博改了规则，出现了一个叫做绿洲的软件，打破了投票之间的平衡，直接就可以为自己喜欢的明星投15票，导致排名反超。

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### A-3. 平台中国案例建议
1. **信息不对称**：
 - 微博进一步强化日常监督、明确内部审核处理流程。
 - 督促相关网站平台加强内部管理与自律，依法展开相关服务，为建设公平、透明的网络环境努力。

2. **平台治理工具**：
- 加强对平台内容及市场治理，平衡用户权利不受侵犯与内容发表自由；
- 加强对内容的审核制度，使真正对用户有害的消息被屏蔽，而不是对用户有效但触及到平台不合理制度的内容；
- 管理部分用户买赞、买转发、水军评论的行为，营造公平真实的平台环境。

3. **核心交互**

- 强化企业责任，提高用户素养
> 首先，作为算法推荐技术的实际应用者，平台企业应当对信息茧房问题负起责任。目前一些算法推荐平台已经在反思算法推荐技术带来的伦理问题，对此也进一步明确了自身的立场，这 是企业自身为打破用户的信息茧房所转变的伦理立场。其次，提高用户算法素养是挣脱信息茧房的关键一步。用户必须清楚地意识到“我在获取信息”，而拒绝沉浸于算法推荐日复一日的同质化信息内容当中。与此同时，用户算法素养的提升还在于对算法推送技术进行主动了解。根据凯西·戴维森的说法，用户的受教育程度与算法素养基本成正比，因此算法应该融入教育哲学，作为第四个“R”（“阅读”“书写”“文学”“算法”，即reading，riting，rithmetic，rithms），从而避免其被束缚在算法推送所带来的信息茧房中而无法挣脱。

- 改进算法推荐机制，增设专业把关人
> 在算法推荐中，目前的人工编辑通常只能决定内容的推荐状态，而无法决定其具体的呈现位置，即用户最终能否看到此条内容基本由算法决定，人工编辑干预较少。因此，从该层面来讲，人工编辑在智能媒体时代的把关职能比在传统媒体时代要大大减弱。算法还引发了新闻分发标准的变革，即由传统媒体时代新闻编辑与分发中判断新闻价值所依据的“时效性、重要性、接近性、显著性、趣味性”五要素转变为算法对用户关联度、新闻实用性和用户兴趣度的高度关注和依赖。此外，以算法应用为主的应用软件是典型的技术驱动平台，公司的核心利益指标主要由技术部门承担，编辑团队的话语权由此不可避免地被削弱，传统意义上的把关职能弱化。为此，必须考虑到人工编辑团队把关功能弱化所带来的弊端，采取一些创新举措，如国外某社交平台在新闻推荐上舍弃了原有的标签算法，推出了新闻聚合功能插件Moments，以人工编辑筛选、整合信息，形成当天热点事件的整合推送。

- 加强对算法推荐规则的规制
> 在算法推荐中，用户将自身对信息的选择权和决策权在一定程度上让渡给了算法，这也意味着算法将成为法律监管的核心。
因此，将算法纳入法律的渠道，不是信息茧房问题的直接解决方式，而是期望能够从宏观上强化对算法自身的法律监管，从源头上防止信息茧房负面效应的进一步扩大。通过分析算法推荐技术的推荐倾向与推荐标准，评估其可能产生的一系列后果及影响，为算法设置“底线”。
对此，在法律监管中应注意纳入以下几个方面：算法决策规则的标准；算法的审查程序及规则；算法利用用户信息的底线。应用平台如需利用算法推荐技术，必须进行事前备案，相关部门需要不定期抽检算法推荐技术的运行情况，同时接收用户的投诉举报，在发现推荐决策规则异常后，立刻要求相关平台进行解释说明，并对其行为进行惩戒。此举将有助于防止算法推荐平台滥用算法推荐技术从而加剧信息茧房问题。

4. 微博应该对于绿洲的引流举措进行修改与调整，一味地追求流量而不考虑用户的使用体验会使用户对平台的依赖感减少；其次，不积极营造用户参与环境的公平性，会导致用户感知到被削弱自我话语权，也会加快用户流失。

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### B-1. 大数据理论 
1. 更好：不是因果关系，而是相关关系
> - 关联物，预测的关键。通过找到一个现象良好的关联物，相关关系可以帮助网民捕捉现在和预测未来。大数据的相关关系分析法更准确、更快，而且不易受偏见影响。
2. 数据创新之数据废气
> - 数据废气是许多电脑化服务背后的机制，如语音识别、垃圾邮件过滤、翻译等。数据废弃可以成为公司的巨大竞争优势,也可能成为对手的强大进入壁垒。
3. 数据化-一切皆可量化
> - 量化一切，数据化的核心。数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化。
4. 沟通变成了数据
> - 数据化的另一个前沿更加人性化，直接触摸到了我们的关系、经历和情感。数据化的构思是许多社交网络公司的脊梁。

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### B-2. 大数据中国案例分析成果
1. **更好的推荐依据——不是因果关系，而是相关关系**：找到一个现象良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。微博可以根据用户的浏览情况，知道用户的喜好，在喜好度相似的用户中，当其中某个用户A增加了一个新关注或浏览了一条新微博，微博系统就根据相关关系进行预测，预测喜好度跟用户A相似的用户B也应该会感兴趣，从而给用户B也自动推荐用户A新关注的博主或新浏览的微博。

2. **数据废气**：数据废气可以成为公司的巨大竞争优势,也可能成为对手的强大进入壁垒。微博利用用户在使用过程中产生的数据废气，对用户的浏览情况、点赞、评论等优化对用户的推荐机制。

3. **数据化时代下，一切皆可量化**：是一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。微博把博主的影响力，用转发量、评论量、点赞量来衡量。最直观的例子，就是微博热搜，当某条微博的三连数量达到一定数值时，会上微博的热搜榜单。同时微博大V的等级标准就由数据说话，由数据衡量。这些可以激励低等级的无认证的微博用户努力发布更有趣的内容来吸引新的粉丝；而粉丝量多的微博用户也会持续输出优质内容来维持粉丝数量；把这些数据信息被加以分析，可以轻易获得社会各行各业的几乎所有的动态信息。

4. **沟通变成了数据**：数据化不仅能将态度和情绪转化为一种可分析的形式，也可能转化人类的行为。微博现有的数据产品有：微数据、微指数、风云榜和微报告等，可以对用户点赞评论等数据进行提取分析，这可以使用户各项数据可视化地表现出大众某一热点事件或者产品的关注度，从而更准确地进行广告投放或者功能更新等。

5. 管理变革——个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
> - 在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任，而不是将中心放在收集数据之初取得个人同意上，这样一来，使用数据的公司就需要基于其将对个人所造成的影响，对涉及个人数据再利用的行为进行正规评测。
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### B-3. 大数据中国案例建议
1. **更好——不是因果关系，而是相关关系**：建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，这种预测发生的频率非常高。但是大数据中大多数都是不相干的噪声，除非有很好的技术进行过滤和处理，否则将惹上麻烦。所以微博应该不断收集用户的浏览等数据，不断优化自身对大数据进行分析的技术，再利用大数据对进行相关关系精确分析和预测，给用户精确地推荐微博内容。

2. **数据废气**：微博可以根据用户在使用过程中产生的数据废气作为平台优化内容推送机制的关键，从这些数据中得到用户在使用过程中真正关注、在意的内容，并进行相关内容的推荐，以此加强内容与用户喜爱的相关度，更深层地了解用户需求与喜好，从而增强用户粘性。

3. **数据化-一切皆可量化**：许多公司对微博做了句法分析，有时还会使用一项叫作情感分析的技术，以获得顾客反馈意见的汇总或对营销活动的效果进行判断。希望微博能更好的管理与保护好这些数据，而不是让它们成为营销的依据。利用数据推送更多精良的优质内容，而不是一些无聊的隐形广告。并且利用这些分析，鼓励更多地普通用户加入创作。

4. **微博应该权衡内容和广告的比重，控制广告数量，限制跨平台打广告行为。** 虽然微博的用户数量庞大，并且新兴用户不断增多的趋势明显，但如果不对微博上的广告内容进行控制导致广告泛滥，会提高老用户的流失程度，当用户发现自己所在的微博社区充斥着越来越多的硬广或者软广，会逐渐丧失对微博的兴趣，这对微博的增加用户粘性上并没有帮助，也降低了用户体验。 **广告的大量投放还会加大用户对隐私数据泄露的恐慌，** 用户发表的每一条动态都会被微博进行数据监控，尽管这些数据被用来判断某一类内容的受欢迎程度，看上去对用户本身似乎并没有什么影响，但事实上，微博对用户数据的采集所面临的指责都集中在它采集了什么，而并非它实际用这些数据干了什么。用户一旦意识到自己通过微博来表达的情绪或者对某件时事热点的看法都会被微博监控，这无疑会使用户对微博能否保护自己隐私数据的安全产生怀疑。

5. **我们的隐私被二次利用了** ：大数据时代，很多数据在收集的时候并无意用作其他用途，而最终却产生了很多创新性的用途。所以，公司无法告知个人尚未想到的用途，而个人亦无法同意这种尚是未知的用途。但是只要没有得到许可，任何包含个人信息的大数据分析都需要向个人征得同意。
      “微博隐私条款的强制同意，不同意就无法使用”，微博曾出台微博个人信息保护政策，但现实确是你不同意就无法继续使用微博，这一操作并不少见，可以说这个现象是整个互联网大环境下墨守成规的规则。关于信息安全怎么保障，微博的态度简单点说，就是我们会用我们最大的努力，用我们最尖端的技术，对你的信息安全保驾护航，如果信息泄露了，我们会和你一起处理后续问题，但是我们不对你们的信息泄露负责，这里面包含两种场景，一种是用户自己通过其他渠道泄露，那微博不承担责任是应该的，但是如果是微博单方面造成的泄露，如果也不承担责任这就有点说不过去了。

![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0112/223209_bf6d219f_2230359.jpeg "微信图片_20210112223120.jpg")

根据《大数据时代》，认为将责任从民众转移到数据使用者很有意义，也存在充分的理由，因为数据使用者比任何人都明白他们想要如何利用数据。他们的评估（或者由他们所雇用的专家制定的评估）避免了商业机密的泄露。也许更为重要的是，数据使用者是数据二级应用的最大受益者，所以理所当然应该让他们对自己的行为负责。希望微博作为社交软件的代表企业，能将更多的选择权交到用户手上，担起更多隐私安全保护的责任，而不是通过强制同意各种条款来维护自己的利益。

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### C. 大数据及平台两论点的整合度

1.**积极建设微博公共领域，增强信息聚合与共享**

通过向用户提供“非计划”、“不想要” 的信息，让他们有机会接触到不同领域的信息，接触到来自不同阶层、不同利益群体的观点，并让用户参与到公共领域中去交流、讨论,避免孤立,减少“偏于一端的误导”

特别要注重对一些持中立观点的用户提供多 元的信息和观点的"热[ 门微博评论”，利用微博媒体的权威性，积极获得这部分用户的认同，赋予他们新的认知和观念,并扩大影响，自上而下地拓展用户的信息面、知识面，增强“信息偶遇”，打破信息壁垒 ，将困于信息茧房中的群体解放出来,避免群体极化的形成。

此外，通过微博官方技术的突破,加强公共议程设置。通过将正在发生的、引起高度关注的信息主动向用户界面推送,引起用户的兴趣,从而将公共议程纳入个人议程中，弥补个人因关注领域狭窄而没有机会参与到公共议题中去的缺陷,让个人从封闭的信息茧房中走出来。

2. **减少随机推送的频率，固定广告推送位置**

对用户的使用行为数据的优化出发点原是更符合个性化推送，可当 **数据增多后，信息如爆炸般涌入** 。主页中插播广告、推荐网红博主，评论中插播广告、推荐博主历史动态，关注列表中的博主推荐、附近的人的推荐......反正你可以发现，各种地方，都堆满了各种推荐，毫无缝隙。建议减少评论区中、关注列表等的广告推广，在这里推送的广告会严重影响到用户的浏览体验。可以 **添加页头的banner或者添加推荐栏目** ，固定广告、个性化推荐的位置。

3. **添加微博热搜历史记录栏目，提供给用户监管微博热搜的平台**

此前的“蒋凡舆论事件”被控干扰网上传播秩序，以及传播违法违规信息等问题，被责令立即整改，微博热搜榜也因此停更整改了一周。但撤热搜的情况并不是第一次发生，热搜停更是否是治标不治本用户不得而知，建议 **添加加微博热搜历史记录栏目** ，让用户对微博热搜的情况有迹可循，制约监管“撤热搜”行为。

4.  **对于如何管理个人信息，提供给用户更多选择权**

网络越发展，储存的数据就越多，数据隐私安全的问题就越应该重视起来，而微博作为资讯传播的重要社交平台，更应该担起大旗，制定更合理的法律、规范与体系结构，引导维护更安全友好的网络环境。建议微博平台落实已制定的保护用户数据相关政策，并将用户的数据开放权完全交给用户本身，添加更多有关用户隐私安全的选择，例如定位、关联的其它平台的账号的可见性等。除了必要的实名认证外，对于用户的其他个人信息的提供应该具有更多的选择权，不私自爬取用户通讯录获得朋友关联人信息，不强迫用户绑定邮箱、电话等容易泄露个人隐私的信息。

5.  **利用数据，了解用户喜好针对性地增加微博内容的丰富性，推送更多优质内容**

微博作为数据的拥有者，应该更好的利用这些数据，更好的了解用户的喜欢。针对性地创办有趣的活动与话题，鼓励更多的用户参与讨论。从而增加互动，让微博的内容更加多元化，更加有趣。同时还应该营造良好的创作环境，吸引更多的优质内容创作者入驻。比如说，提高每月的广告共享计划分成，提高创作者的创作热情。另外情感分析，能帮助微博更好的了解当时舆情。微博应该根据舆情来提前预警，对于尚未透明的事件，不要加以大肆宣传，这样可帮助缓解社会矛盾，以及防止或减少网络语言暴力事件的发生。最终，微博应该利用自己的影响力与开放力度，形成一个良好的优质内容的分享社交平台。

- 大数据是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；大数据还是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。 **别让大数据与手中握有的权利成为伤害社会的武器！**

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