◇基础运◇
〖人格与地格一二搭配〗吉祥安泰，富贵荣华，健康长寿。
◇成功运◇
〖人格与天格一二搭配〗成功顺利，能平安实现自己的目的。
◇其他暗示◇
财富运（多钱财、富贵、白手可获巨财）孤独运（妻凌夫或夫克妻）败财运（凶险病弱，家族缘薄）女德运（如果是女性，具有妇德，品性温良，助夫爱子）
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高校BBS热点话题的形成特点及制造模型研究
??基于浙江大学CC98论坛的个案分析
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签字同期：沪房年厂月∥日 签字同期：2引’年S月29FI
浙江大学硕士学位论文 致谢
再怎样的不舍，却还是到了离开的时候。
在这样一个静谧的夜晚，思绪却不停翻滚。回忆了好多好多，这漫长的无忧
无虑的六年，只有心中明了，到底有怎样的眷恋，怎样的不忍离开人生中最最美好的季节，留在如此美丽的求是园中，邂逅那么多美丽善良的
人们，其实已该了无遗憾。微笑着挥手，感恩之情永留心间。
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基于微笑曲线的企业升级路径选择模型——理论框架的构建与案例研究
【摘要】：调研表明,大陆不少产业存在许多发展机会和升值空间。根据资源基础观与权变理论,企业(家)可根据自身资源与能力和环境变化的判断,采取不同的升级路径。结合大量现象和案例调研,在整合微笑曲线和对偶微笑曲线的基础上,建立了企业升级路径的选择模型;为验证其解释能力而对案例事实和理论进行初步拟合和匹配,着重分析了十条主要升级路径及其相应的微笑曲线的变化。通过对几十家企业实地调研和文献研究,验明了模型框架对新兴经济体企业升级具有较强的解释能力和拓展性,为进一步探讨新的升级路径提供了基本的分析框架和研究方向。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：F279.2【正文快照】：
一、引言:企业升级的价值空间我国企业升级的价值空间主要在于以下三个方面:一是大陆企业与台湾留守企业的差距。台湾的传统产业在大陆经济开放后陆续外移，经过ro余年的发展，两岸自行车、纺织业的整体绩效差距均达6倍。两岸自行车产业的绩效差异体现在出口单价和出口总值两
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同期刊文献新近发表的一篇论文：网络隐私过度传播现象的模型建构和案例分析
&按：这是新近发表在《中国传媒报告》2007年第2期的一篇论文，用了传染病学的数学模型，个别错误在此做了更正，可惜数学符号不能在此顺利显示，十分抱歉。
网络隐私过度传播现象的模型建构和案例分析
根据传染病动力学模型，本文研究了一些个人隐私信息在网络公共空间被极力渲染、过度传播的现象，通过对中国互联网的实际测量数据，估算了该模型中的相关参数，并且以最近发生的一起网络隐私传播事件为例，分析了这类信息的传播特征，提出了防控的策略和措施。
网络隐私 大众传播&
传染病学仓室模型
Why do Web Privacy Run So Wildly?
Data Analysis and Case Study on an Internet
Communication Phenomenon from Epidemiological Aspect.
Based on Kermack-McKendrick compartment model, this
paper examine a typical phenomenon that some messages, which are
exposed too much private information, are widely spread on internet
bulletin boards. Several parameters are estimated based on the data
collected from China’s most popular websites, and one case is
discussed about the characteristic of the diffusion process..
Key words:
Web Privacy& Mass
Communication&&&&
Compartment Model
&&&&Epidemiology
廖卫民，1997年复旦大学获新闻学硕士学位，在传统媒体和网络业工作多年后旅居加拿大数年，2005年回国。著有网络新闻业务专著一部，论文若干。
一、问题提出：龌龊小事为何大肆流传？
近年来，有一些纯粹的个人隐私或私人性的信息，被极力地渲染，堂而皇之地在中国互联网上的公共空间里迅速传播，同时借助传统媒体的力量得到超乎寻常的关注。例如，从2003年
“木子美”的私人日志在网络中被热炒，到2006年4月网友“锋刃透骨寒”披露的一段网络聊天记录所引发的魔兽守望者事件。从各种社会反映看，这类信息的传播范围、持续时间和影响已经明显过度了，显示出某种病态性甚至是类似疫病流行的特征。
在笔者看来，无论有何种种理由，私人领域的小事情是完全没有必要闹得这么大的。其病态特征表现在：一是龌龊的细节被突出展示和爆炒；二是不宜张扬的私人信息透明化且传播面极大；三是网络信息的部分接受者被感染而产生情绪化的行动或积极进行信息复制和传播行为。这些特征与疫病流行的特点有某些相似之处：对于无免疫力的人群具有一定的潜在危害性，在一段时期内造成爆发和流行的态势。个别极端案例引发了具有集群性的网络行为或现实行动，给某些当事人带来了意想不到的不利后果，引起了社会各界的争议和辩驳甚至海外媒体的关注。
然而，龌龊小事为何能登上大雅之堂且大肆流传开来？本不该当成广而告之的事情为何会成为众人瞩目的新闻焦点？本文试图从传染病动力学、流行病学的学理角度，用定性和定量相结合的方法来探究网络信息传播的一般机理，分析网络隐私过度传播现象的缘由，寻找合理的防控策略，以维护健康文明的网络环境。
二、模型建构：传染病动力学模型与网络信息传播机理
在传染病动力学中，长期以来主要使用的数学模型是所谓的“仓室”（Compartment），它的基本思想虽然早在1927年就提出来了，但至今仍然被广泛使用并不断发展，它能够有力描述传染病传播的数量关系，对于研究网络信息传播机理有很好的借鉴和启发。
根据Kermack-McKendrick的SIR仓室模型，针对某类传染病将该地区的人群分成以下三类：易感者（Susceptibles）、感染者（Infectives）和移出者（Removed），其数量分别记为S(t)，I(t)和R(t)，表示t时刻时的人数。根据仓室间人群数量流动的关系，可以建立以下基本的数学模型：
如果初始时刻的易感者数量S(0)=
，那么，通过求解这一组微分方程，就可以得到：区分疾病流行与否的阈值为
=β /γ。如果
&1，那么染病者人数I(t)将先增加达到最大数值，然后再逐渐减少而最终消亡，这是疾病流行的数量变化特征。如果
&1，那么I(t)将单调下降而趋向于零，疾病不会流行。
借助SIR仓室模型，在网络信息传播的活动中，同样存在三种人群：
易感者，一般是指对某类信息感兴趣的人群。
感染者，指那些已经接受了这些信息而且可能会在网络上转发此信息、发贴子评议或参与某些网络活动的人群。
移出者，即遗忘者，指那些已经了解了这些信息，觉得没有兴趣，而自然遗忘了的人群，他们不再可能会转发或评议这一信息。
对于一条网络信息是否流行在理论上同样应当存在一个阈值，即 =β
/γ是否大于1。后面笔者将就具体案例和数据讨论。此外，借助传染病在不同地区的迁移、在不同生物种群中传递的数学模型，还可以解释一些网络信息在不同网站和论坛间的迁移和传递的现象。
三、数据分析：网络信息传播模型的参数测算
为了验证传染病动力学模型能否准确描述网络信息传播机理，以及网络信息在传播中是否存在相互制约的某种数量关系，笔者对于网络论坛的信息发布和传播进行了数据统计分析，以测算出相应的参数。
先估算，就是初始时间状态的可能被感染的人数数量。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)日发布第17次中国互联网络发展状况统计报告显示，中国内地网民总人数已达1.11亿人。这是在理论上能取得的最大数值，但是，由于易感人群将去除掉具有免疫力的人群和与传染源完全隔离的人群，一个普通的帖子可能感染到的人数十分有限。对于帖子而言，的数值不会大于帖子所在页面的访问人数，例如，天涯社区在日21时，登陆人数为14664人，这是在该时刻发帖最多能感染的人数。当然，其大小还与帖子在页面的位置以及链接状态都有关系，位于首页显著位置或置顶或有大量相关链接的帖子，对应的的数值就相对比较高，因为其潜在的点击者或阅读者会越多。由于在各论坛中对于帖子的阅读和回帖都有统计计数，的数据较容易估算，较合理的一个估算数值就是该贴的实际被阅读数。例如，在天涯主版首页100个帖子中，排名第一的帖子《七年黑道生涯：刺激和痛苦辛酸的回味》点击率最高，接近五百万，最低的为0，才刚刚贴上，笔者以点击率大小排列出前10名的帖子，如表一所示。
表一：6月8日21时天涯社区主版首页的100个帖子中点击数前10名的统计数据
再测算β的数值。在传染病动力学数学模型中，在单位时间内，一个病人能传染的易感者数目与在此环境内易感者总数S(t)成正比，比例系数为β。由于β数值在传染病学中是很难测量的，它是描述疾病传染力大小的一个指标，与疾病本身的特征有密切关系。但在网络信息传播中，如果把感染者定义为具有转发、评论以及其他积极反馈行为的网民，那么，这个β在传播过程中的平均值上可以用发帖者与阅读者的数量之比来估算，这在网络论坛上是一个很容易得到的数值。例如，天涯社区关于魔兽守望者事件的讨论专用贴截至6月8日21时左右，阅读者人数218434人，发贴者7349人，则β数值估计为0.0336。如果β数值越高，说明网民发贴讨论的比率越大，越容易引发网民的类似“赞成”、“反对”、“愤慨”、“声讨”、“追凶”等态度表达和集群行为的产生；如果β数值越接近于0，表明网民只是看看就离开了，就不具备传染性的特征。例如，在表一中，β数值排名最大的贴子是《泣血追问：困窘老母乘车捡28只空瓶就该拘五天?》，β数值为0.0487，说明该贴在网民中引起的反馈较多反响较大，守望者事件稍逊之。
笔者对于天涯社区的几个不同分论坛的帖子在同一时间做了对比统计分析，灌水贴β数值特别高是个例外，因为回应的帖子几乎都是垃圾信息，灌水贴实际并不具有传染性的特征。同时，专业性或职业性的讨论，例如在新闻行业的《传媒江湖》和法律专业领域的《法律论坛》，β数值相对较高，这主要是因为网友有解决实际问题的需求和讨论的兴趣，但这些论题总的点击数偏小，行业外的人士并不一定有兴趣，所以不具备大面积流行的能力，只有个别议题跃迁到主板或杂谈类的论坛中，才可能获得更广泛的响应。情感类和杂谈类的话题，普遍点击数较高，在这样的条件下，要同时获得高的回贴率，即β数值，才表明该贴受到网民的积极回馈，才具备了在网上流行的潜质。当然，在没有发布之前，对一个帖子的传染力的测算几乎是不可能的，正如一首流行歌曲未唱响之前，连作者本身都不知道能否走红歌坛。
表二：6月8日21时天涯社区各论坛首页的帖子统计数据
平均点击数
点击标准差
平均回贴数
β的平均值
β的标准差
表一、二数据显示，帖子之间的点击数目差别很大，其标准差大大超过平均值，可以看出个别巨量点击率的帖子存在，反过来说明，大多数帖子的点击数应远低于表中的平均值。相反，回帖率即β的标准差相对比较稳定，但是仍然有很大的差异性。在前面提到的天涯社区主版100个帖子中，回贴率最高值为0.1849，标题为《夜猫野谈：专门为晚上不睡觉的夜猫子设立》，最低的回贴率为0（见图一）。
再测算γ数值，其传染病学的意义是单位时间内从染病者中移出人数与病人数量成正比的比例系数，被称作是移出系数或移出率。1/γ对应的就是平均移出时间，即平均患病期。对应于网络信息传播机理，就是在回贴过某条信息后，再也没有做任何评价，再也没做任何传播，再也不感兴趣，悄然离去的人数占总的感染者的比率。在传染病学中，γ数值很容易观测到，也很容易估算出数值。然而，网络传播者的发帖行为之间的差异性很大，并不容易估算出其数值，不过1/γ如果被理解为信息刺激后的兴奋持续期，那么，就容易估算了，其范围从约略片刻功夫到1天乃至更长时间。很显然诸如片言只语的短贴甚至无聊的信息，其1/γ很小，而感染人的帖子给人强烈刺激，其持续的时间会超过1天。
最后，分析一个帖子能否流行的临界条件： =β
/γ是否大于1？在前面的统计分析中，β的范围大致从0到0.2范围。假设有一贴的β数值约为0.04，在为14664人的时候，经笔者计算，如果让回贴者能有兴趣进行传播行为的刺激持续时间少于0.001705天，即2.45分钟的话，就将小于1；也就是说，如果一个帖子不能在平均两分半钟时间内，引发再次传播的行为的话，那么，该贴就不会在此社区流行开来。这一结论也许会让人容易理解，能与直观感受相印证。
但是，如果有一个贴让人感到情绪上的激动愤慨或者其他兴奋的刺激持续时间很长久，比如，超过24小时，并能唤起阅读者回贴、转发或其他传播活动时，哪怕贴到了一个很少有人访问的页面，该贴也很容易达到流行的阈值，因为总有好事者，一旦发现所谓“潜力贴”，就愿意转发，只要贴到任何一个稍微活跃的论坛后，该贴的流行就成为必然了，挡都挡不住。
图一：6月8日21时天涯社区主版首页帖子的回帖率示意图
四、案例分析：魔兽守望者事件传播机理的传染病学解释
『案例回放』魔兽守望者事件
日，在猫扑网《魔兽世界中国》主题论坛，名为“锋刃透骨寒”的网友发帖称妻子沉迷《魔兽世界》，并在一次玩家聚会后与“守望者公会”会长发生了一夜情。此帖在猫扑网、天涯社区、网易、新浪等网站迅速传播，网友们采用各种方式讨伐偷情者，在网络上公开其个人信息，在游戏中示威、发帖谩骂，希望社会唾弃他们。之后，传统媒体也加入到关注这一事件的行列中，在五一长假的新闻淡季中成了一个爆炒的热点。正如网易游戏频道评论那样：“这次的丑闻只是一个很普通的婚外情事件，只是有了游戏作为背景和媒介，三个玩家的感情波折就此成为网络爆炒的猛料”
。在一个多月的时间力，该事件的影响从网络世界迅速扩散到整个中国社会，并传播到海外，例如，6月1日，《国际先驱论坛报》和6月3日的《纽约时报》对此事件进行了深层次的分析。
分析魔兽守望者事件的传播过程，其特点是爆发与流行期相对比较长，影响也比较长远和广泛。具体分析起来，其主要传播特征有：
1．由于私密的具体细节被爆炒，传播的信息具有强烈的感染性。
魔兽守望者事件的发端，一个内在因素是发贴者将极为私密的含有具体细节的偷情者聊天记录与他本人的叙述同时公布到网上，如同苍蝇逐臭的传染病源，传染力极强，尽管发贴者在很短的时间内删去原贴，但是一旦扩散出去，就控制不了啦。比照传染病动力学的数学模型，说明此信息的传染力比例系数β比较高。也许有人以为越耸人听闻越暴力血腥的或者是越煽情的东西越具有传染力，其实，并不完全如此。在网上同样是关于婚外情的帖子，标题十分抢眼的也不在少数，但传染力之所以逊于此贴，关键是此贴在细节上爆了“猛料”，因为细节最具有感染力量。
2．由于网络信息的隐匿性，真假虚实，众说纷纭，传播过程的持续时间相对较长。
对魔兽守望者事件，由于方方面面的原因，真真假假，虚虚实实，众说纷纭，各种行动和各方人士也卷入到其中，被大众关注了一个多月时间后，还没有最终完全消停下来的迹象。比照传染病动力学的数学模型，平均患病期1/γ特别长，容易引发疫病流行。
3．由于帖子在不同论坛之间的迁移与扩散，传播呈现出推波助澜的一轮轮动态扩散过程。
在魔兽守望者事件中，比照传染病动力学的数学模型，易感者的数量S(t)随着时间推移，在信息传播的过程中不断进行了跃升，主要表现在这一网络信息迅速在不同网站和论坛间的迁移和传递，使得同样的传播现象在不同规模的易感人群中进行了一次次复制。这使得这类信息的流布，呈现一轮轮推波助澜的状态，具有了疫病流行的典型特征。“守望者公会”只是网络游戏爱好者间形成的松散的一个群体，他们喜好的信息和使用的术语并不为广为人知，正是由于极具传染性的信息开始扩散后，就如同疫病一样可到达不同的群体、地区、国家，甚至是与其毫不相干的个体，例如，此前对网游一无所知的人。
4．由于传统媒体的参与，传播过程最终扩散到达非网民群体，直至整个社会。
在魔兽守望者事件中，由于一开始就触及到现实生活中的问题，传统媒介获得了看起来挺有价值的新闻线索，就将这一事件在传统媒体中传播，使得不大接触网络的受众，也有机会知晓这一信息。比照传染病学，媒体记者实际是有效接触率极高的一类特殊人群，如果引起他们的关注，那么，信息被更大规模的传染复制就有可能了。毋庸质疑，传统媒体更大规模的报道，使得这一信息的传播超出了现有网民的范围，而进入到社会的方方面面角角落落。
五、结语：防控机制的建立和相关策略措施
从上面的分析中，可以看出这类网络隐私性信息的传播流行的机理与疫病流行的相似性，同样，人们也可以采取疾病和疫情防控的方法，应对之。对应于这类信息的网络传播，应当采取的策略和措施是：
一是净化上网环境。特别要坚决去除和屏蔽掉具有强烈的感染性和刺激性的细节出现帖子中。在网站上对个人私密信息不宜透露，更不能突出展示；对于各类网站的一些“卫生死角”进行清理，不让这类龌龊信息出现，一旦发现，立即删除。如同采取杀菌措施，清洁环境，以减少疾病的传染力。
二是采取隔离措施。对于缺乏免疫力的人群，如有“网瘾”者或沉溺于网络的青少年，在特定时期应断除其上网接触不良信息的活动，鼓励他们接收健康文明的信息。对于主动传播不良信息的人员，应该建立某种屏蔽的手段，使得其希望传播的不良信息无法达到公共的网络空间。
三是疫苗接种措施，即培养和提倡网络交流的文明素养和道德自制力。在传染病学中，若免疫成功比率p的数值较高，则易感者数量就大幅度减少了，变成了(1-p)
。有了免疫力，负面信息便危害不到自身健康的肌体，同时，又不会再主动传给他人。从而大大减少了易感人群的数量，疫病就流行不起来，任何负面信息不消自退，被人自然唾弃了。当然，还有就是自然免疫的作用，对这类信息，网民领教多了，也就不感兴趣了，就自知如何应对了。
四是高接触率人群的防控措施要到位。对于这类网络信息，高接触率人群至少涉及到两类人，一是网络论坛的版主或网站编辑，二是传统媒体记者和编辑。他们扮演着把关人的角色，必须注重职业素养和职业道德。论坛版主或网站编辑不要因为追求网络点击率和网站的轰动效应，就放任网友的行为，特别是不能把有不良信息的帖子放置在显著位置，或增加到相关链接中。传统媒体记者和编辑，不能被网络上的盲动、狂躁和偏激情绪所左右，对那些信息置之不理实际上是最有效的策略。毕竟，时过境迁，任何龌龊东西，都将被扫进垃圾桶的。
见《京华日报》报道：《网络情人遭遇现实追杀》，转引自日新浪网网页：
&.cn/s//s.shtml&
朱大可：《海外媒体关注铜须事件，抨击中国网络暴民现象》，《东方早报》，转引自日搜狐网网页：&
&/3618644.shtml&
马知恩、周义仓、王稳地、靳祯：《传染病动力学的数学建模与研究》，科学出版社，2004年8月第1版第3－6页。
其数学模型过于复杂，在本文仅做简单的介绍和分析。
见网易游戏频道关于此事的网络专题/game2002/editor/zt/421_615087.html
Howard French, Mob rule on China's
Internet: The keyboard as weapon, International Herald Tribune,
&/articles//business/chinet.php&
Howard W. French, Online Throngs Impose a
Stern Morality in China, New York Times, June 3, 2006.
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说的太好了，我顶！
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