新浪微博在2012年-2013年红得发紫，也是移动互联网快速成长的年代。主页君当时就读于北京邮电大学，在实验室老师的指导下，从4G研发转战数据挖掘。从此我们项目组在实验室每天的科研工作就是刷微博，看八卦，观凤姐独领风骚，赏公知互相撕逼。这篇文章，让我们尝试回忆那个时代有趣的工作和结论。
也来谈谈微博的用户画像
行走在网格之间：微博用户关系模型
微博推荐架构的演进
微博广告推荐中有关Hadoop的那些事
非常开放的微博接口
彼时，各大互联网公司都在发展开放数据平台，作为自媒体的翘楚新浪微博自然不例外。通过高级账号接口，几乎可以访问微博上所有的数据。
只要输入微博用户名，就可以获取该用户所有的微博，粉丝和好友。
2013年年底，新浪微博官方称拥有3亿用户。但经过我们对全网数据的抓取和分析，发现真正活跃用户不超过五千万人。这也与观察相似，绝大多数父母辈的人，只是听说过微博，但远远没有像现在使用微信一样产生重度依赖。
对用户按地域分组，可以看到，广东，上海和北京的微博用户是最多的。微博用户的数量，基本上和该省的经济总量强相关。尤其是广东，作为互联网普及率超高的地区，占据了全国接近四分之一的微博用户。
通过好友关系了解八卦
我们能够分析好友间的关系。可把每个好友看做一个小球，好友的连接作为一条弹簧，设定初值后，这个好友构成的网络就会逐渐稳定，所谓物以类聚，人以群分。初高中，本硕同学，亲戚同事，有共同爱好的各自聚在一起。甚至两个人如果是情侣或是基友，那么位置也会分外接近。各种八卦在一张图上一目了然。
上面就是主页君微博300多位好友的分析，整个计算过程从采集数据到可视化，需要约10秒钟。小球的颜色代表了分组，大小展示了好友的重要性。在中心位置的人，当然是主页君啦。
如何定义好友间的关系呢？很简单，共同好友和互相留言的数量越多，关系越紧密。地域，性别，爱好和组织也作为重点考虑的因素。两个人之间虽然互不认识，但如果有不少共同好友，连接也会较强。
你可以通过这张图推测此人的爱好，比如放大看一个只有六个用户的小类：清晰的表明了他关注书画鉴赏。
我们还能通过他们的好友和留言特征，分析好友关系的类型，比如是同事，同学，或是情侣，还能一定程度上推演他们是何时和如何认识的。太阳底下无新事，微博之下无隐私。
超大规模网络分析
仅仅分析某人的好友，这太easy了。为了研究巨大社群的关系结构，我们针对海淀的20万个微博用户，进行了超大规模网络分析，绘制出了如下的复杂结构（密集恐惧症慎入）：
在海淀这样的高校和科技公司为核心的体系中，通过自动聚类和网络计算，发现小型社团的规模大概在10人左右，大型社团高达几千人，一般是同一学校的同学。很多社团是IT相关的，海淀果然是码农聚集地。
通过3D引擎，我们能够把整个网络以三维的结构绘制出来。你可以成为一架飞机，能在天空中漫游，从不同角度观察好友间的关系。
绽放的花朵：信息是如何被传播的
在微博营销过程中，客户将特别关心微博的传播能力，即，对用户群造成了多大的影响，哪些节点是核心传播节点，是否有水军等。我们专门对此开发了一项功能：
我们随意以潘石屹的其中一条微博“一句话不会讲，将来中国做支教老师了，勇敢啊@美丽中国” 。 这条微博比较中性，讲的是鼓励美丽中国 (Teach For China)这个公益组织中的一些外国友人，来中国偏远山区进行支教的故事。
之所以选这样普通的微博，是因为潘老大随便发一条微博就上十万次转发，传播量大的微博需要花费太多时间抓取原始数据。
下图展示了这条微博的传播统计。两分钟之后，转发次数达到高峰。一分钟之内被转发了33次。
还能清楚地发现传播者的省份，性别，认证情况和传播层级。内容中性的微博，各省市的比例基本和各省微博用户分布一致。
观察微博的传播过程是很有趣的，为此我们开发了一个能够播放网络的生成过程的“播放器”。转发微博从中心节点生成，按照时间顺序展开，就像盛开的花朵一样。
从这张图中，可以容易看出，潘石屹是微博源头，经过他夫人张欣进行二次转发，任志强又从张欣进行了三次转发，产生的传播能力也比第二次强。美丽中国也通过张欣进行了第三次转发，也有少部分四次，五次和六次转发。
这种技术有三个重要用途
1）评估网络营销的传播能力，很多公司的广告部门会根据传播效果进行付费。
2）微博溯源，一些造谣者产生内容，并故意让一些大号转发，谁造谣谁传谣，一目了然。
3）网络水军分析。据观察，水军微博和普通微博的生成的网络结构图完全不同。能够很容易地发现哪些是水军。
这贪官该落马了：舆情分析
说起舆情分析，就不得不谈论2012年的网红“表哥”杨达才。 原陕西省安全生产监督管理局局长杨达才，在一场悲惨的车祸现场微笑而惹怒网友。万能网友通过他戴的世界名表来找他的“茬”，结果拔出萝卜带出泥，挖出他有多块名表，现金存款1600多万元。再后来，他被有关部门”高度重视“，双规了。
这是一个有趣的案例，我们在之前收集了各大报纸的400万条新闻数据，1亿多条微博的基础上，进行了一次舆情分析。
黄线是微博讨论“表哥”的热度，红线是报刊新闻的热度，系统针对每个高峰值，自动打上了和它相关的新闻标签。
微博讨论一共有三个高峰。第一个高峰是8月26日，表哥的微笑第一次被天涯曝光，原创微博数高达四万条。第二个高峰是几天后网络上曝出他有多块名表。一个礼拜后，传统的新闻报刊开始介入。进行了四周的高强度的报道，每天都有两三千篇。
我们特别好奇为何新闻总是在周末处于低谷，进行了不少讨论也没结果，后来问了新闻界的朋友，才知道好多报社周日不上班（汗）。微博的第三次高峰，就是杨达才被双规，但在微博引起的波澜，已经远远没有前两次那么强烈。
我们通过这张图，能够明显发现微博和传统新闻媒体的不同模式。微博来得凶猛，去得也快，是网民草根的狂欢，热度不会超过三天，而且”车祸现场微笑戴名表“的关注度明显比”双规“来得更疯狂；传统媒体慢热，却代表官方意见，在微博冷却后才有所反应，一般不会报道“微笑”，但一旦出现真正的腐败（大量存款）后马上就介入，来得慢，去的也慢。
其实多分析几个案例，就会发现各种贪官落马，假冒产品曝光的模式，都和上面的案例类似。先是微博热度爆表，之后传统媒体介入，马上就有有关部门高度重视了。进而，在对传统媒体和自媒体之间的相互影响建模以后，在理论上，能够大致预测一个贪官在被自媒体曝光后，多久会落马。
他们的观点是什么？分析语义
微博是有观点和情感的，分析其内容很重要。但语义是很难被量化的，受到计算复杂性和时效性的限制，也不可能做到太精细。
首先是话题。微博有针砭时弊，也有娱乐八卦，我们通常用关键词来进行判断。词汇和好友一样，也构成了一个语义网络。”自责“和”羞耻“相似而不同，一旦出现”满五唯一“，”免税“，大概就和楼市相关了。通过这种手段，我们能够对话题进行筛选和分类。比如只关心微博中与”苹果手机“相关的内容。
下图展示了对潘石屹的微博进行话题分类，占比最高的是”文化“，低一些的有经济，政治，教育等（怪我懒，这实际上是把对新闻做分类的模型用在了微博上）。
其次是情感趋向。遇到放假，微博锣鼓喧天鞭炮齐鸣。TFBoy又爆自拍，有人赞美”你们不知道他们有多努力吗？“，有的黑到死（此处省略十万字）。通过分析情感，我们能够分析针对某一话题，大家的观点分布和情感走向。例如网友对某款手机的看法，一定程度上预测其销量。笔者还有一位中科院心理所的朋友，他们成功地通过微博分析，发现抑郁症的朋友，帮助他们走出困境，防止自残行为。
情感有很多种，但我们将情感简化为正向和负向的数值，而且正向和负向的情感可以共存。下图是我们分析某网红从2011年到2013年的情感变化（图表来自笔者的研究生毕业论文）。
结论：应当更关注用户隐私
我们分析的只是信息海洋中的沧海一粟。仅仅通过公开的数据，就能做出大量的分析。
如今人们如此的依赖于手机和各类应用。电商掌握了所有的购物行为，地址，银行账户，电话号码。通信运营商记录了短信电话和位置。各类社交工具存储了用户所有的语音和聊天记录。搜索引擎记录了你每一次的点击动作。滴滴打车明白你的出行轨迹，大姨吗，陌陌了解你的…
总之，如今的互联网，根本没有任何隐私可言。理论上说，通过半公开的数据，你就能了解某人的一切隐私。而这些数据只是冰山一角，大量的暗数据蕴含着更可怕的能量。
彼时，在“开放数据平台”的风气下，各大微博API接口是非常开放的。只要拥有高级访问接口，便可以几乎无限制地访问所有数据。然而棱镜门之后，用户对数据隐私开始前所未有的重视。目前微博对于这种高强度的数据分析，已经不可能了，除非用户授权。
但是，这只是公司不公开了，但那些数据，还存在服务器并被买卖交换。可想而知，企业的”不作恶“是多么重要。
北京邮电大学在移动互联网的新形势下，培养了大批人才。不少实验室将通信与移动互联网，计算机方向结合，在社交网络，多媒体挖掘，数据分析等方面建树颇丰。欢迎报考北京邮电大学！
备注
1. 这些工具都是自行开发的吗？
是的，整个软件除了图表使用了第三方可视化库之外，所有的采集，分析和可视化都是自行开发的。尤其是那套可视化画布系统，其布点算法，图形引擎花了将近一个月时间。
2. 现在还能做这些分析吗？
微博接口都几乎都已经关闭。但2013年，我们就进行了一项计划，在四个月内通过十几台机器并行抓取，存储了微博两千万高质量用户的基础信息和社交关系，还有上亿条微博和相关评论。虽然并非实时数据，但针对科研学习和分析已经足够。
3. 还有其他好玩的吗？
其实，在微博中，有很多用户并不是真正的人，而是机器。2013年，我们进行了一项名为”魔法小屋“的计划。通过微博和纯粹的自然语言，你可以方便地控制家里的电器，了解天气，股票，了解朋友的八卦，还能和它闲聊。如今小娜和Siri已经很火爆了，但实际上我们通过不到1000行代码，就实现了可圈可点的语义解析和对话系统。
不少微博用户发完微博之后，很喜欢再把自己的位置标出来。这样，我们就能可视化他的位置，通过他在不同位置出现的模式，一定程度上预测他的位置。
