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醉染图书炒作机器 社交时代的群体盲区9787521740783
¥ ×1
序 当社交媒体变成“炒作机器” / 胡钰 VII
章 新的社交时代
10 天 002
虚新闻在网上的传播 005
向马克·扎克伯格提问 008
信息战 010
炒作机器 013
我是谁 017
我的目标 0
十字路口 025
第 2 章 现实的终结
百事可乐马失前蹄 032
一个因虚新闻而声名狼藉的女演员 035
虚新闻和金融市场 038
在政治上将错误信息武器化 040
俄罗斯对选举干预的深度、广度以及目标的精准度 043
社交媒体的操控与投票 048
一个全球的威胁 051
引发公共卫生危机的虚新闻 052
脸书上的反疫苗 054
虚闻的 057
社交机器人和虚新闻的传播 060
新奇设 063
我们对虚新闻的 064
制造虚新闻的经济动机 066
现实的终结 067
第 3 章 炒作机器
社交网络就是电脑 073
炒作机器的结构 075
平衡炒作机器的杠杆:金钱、代码、规范以及法律 079
数字社交网络(底层) 081
这是一个很小的世界(聚类现象) 082
人以群分(同质) 086
炒作机器的社交图谱 088
炒作环路(处理层) 093
“感知和建议”环路 099
炒作机器的视觉皮质 100
PYMK 算法 104
三元闭包 105
馈送算法 108
“消费和行动”环路 112
智能手机(媒介层) 115
炒作机器的框架 119
第 4 章 你的大脑和社交媒体
与炒作机器的连接 126
神经生理学的抓钩 127
大脑的社会设 29
在社交媒体上的你的大脑 137
社会影响的神经基础 141
希望和风险并存 144
第 5 章 网络效应:网络产生的引力与其质量成正比
网络产生的引力与其质量成正比 149
脸书是如何击败MySpace的 156
炒作机器的“围墙花园” 163
网络效应与互操作 165
网络效应的黑暗面 167
战略撒手锏 169
第 6 章 个化的群体说服力
俄斯的预实际上是一种数字营销 174
行为改变值、归因以及炒作机器的扭矩 176
炒作的收益 180
认真对待因果关系 183
数字营销集成 186
个化的群体说服力 188
数字营销不可告人的秘密 192
好消息 196
宝洁公司如何削减数字营销并增加销售额 199
第 7 章 社会炒作的高度社交化
追逐品牌 206
锻炼具有传染 209
新闻的高度社交化 212
约会的高度社交化 215
慈善捐赠的高度社交化 217
情绪的高度社交化 218
高度社交化正在成为一种现实 221
第 8 章 如何面对一个通过炒作呈现高度社交化的世界
朋友的偏好显示了你的偏好(目标网络定位) 224
朋友的说服影响了你的偏好(病毒式营销) 227
反问题 1
了解朋友的喜好会影响你的喜好(社交广告)
设计产品和创意(病毒式设计) 245
网红真的能告诉我们如何购物、吃饭和投票吗(网红营销) 251
影响力优选化 258
第 9 章 注意力经济的制度化
向加里·维提问 265
注意力经济 267
目标精细定位 270
剑桥分析公司 278
潮流的 282
公布备忘录 285
注意力的不平等 288
新奇、震撼、真实 289
平均值毫无意义 291
0 章 群体智慧与群体疯狂
社会影响的倾向 297
星级评分的 J 形曲线 304
炒作机器阴影下的群体智慧 308
独立 311
多样 313
两极分化的悖论 315
炒作机器正在让我们出现两极分化吗 3
参与度和多样化的陷阱 326
平等 331
群体智慧万岁 336
1 章 社交媒体带来的希望和并存的风险
集体行动的问题 345
“我是” 347
俄罗斯的尼奥 349
VK 和白雪 352
数字集体行动的力量和脆弱 354
Telegram 355
善与恶的传播渠道 358
透明度悖论 361
幸福是有代价的 366
不平等的机会 370
社交媒体监管:用手术刀,而不是大刀 376
2 章 打造更好的炒作机器:新社交时代的隐私、言论自由以及反垄断
竞争、创新以及反垄断 380
针对脸书的反垄断提案 382
社交图谱和数据的可移植 38
隐私和数据保护 394
虚新闻和错误信息 401
选举诚信 406
言论自由和有害言论 412
一个关于技术和民主的委员会 418
建立一个更健康的社交生态系统 418
注 释 4
· 数据科学家,麻省理工学院社会分析实验室负责人。他在社交网络与传播领域探索了20多年,专注于研究资讯如何透过社交媒体扩散,影响市场与消费者行为。
· 企业家、人。他曾联合创办风险Manifest Capital,并与脸书、推特、微软等企业密切合作。
· 他还是英国艾伦·图灵数据科学研究所、英国数据科学研究所顾问委员会的成员。
1. 这本书告诉我们,当纵、扭曲,当群体智慧走向群体疯狂,当社交媒体变成炒作机器,我们该如何思考。
2. 作者深度剖析了虚新闻的传播机制,列举了利用虚新闻进行信息操纵的典型案例,让我们透过炒作机器的表层,理解它得以运作的经济学和神经学基础,用更科学的方法审视新社交时代的群体盲区。
3. 麻省理工学院知名数据科学家锡南·阿拉尔,探索社交网络与传播领域20多年的思想结晶。获《连线》杂志年度图书提名。
4. 清华大学胡钰教授作序解读,罗家德教授。
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