Unbending Notes
读李维老师《大数据挖掘：中国红十字会的社会媒体形象（2013）》后感
李维老师是从事IT的专家，他在科学网博客上的博文很精彩，认识他是从2010年肖传国教授出事后，与他相遇在美国加州的一个论坛上，他是著名的“立委”，评论每每击中要害。后来，他也应邀成了光明网的专家专栏作者（http://health.gmw.cn/2011-09/05/content_2585786.htm ）。最近一年，李维老师从大数据挖掘出发，写了不少焦点事件的社会媒体大数据特征，每一篇我都拜读，受益匪浅。
2014年1月4日 20时27 分，即半小时前，李维老师发表了《大数据挖掘：中国红十字会的社会媒体形象（2013）》（地址：http://blog.sciencenet.cn/blog-362400-755868.html ）一文，给了过去一年中国红十字会的社会媒体形象很形象的趋谱图。尽管它还不是全部包含微博内容，但是，作为在过去一年（实际上是从1998年接触广州市红十字字医院的HIS和PACS开始，到郭美美baby事件）一直关注中国红十字会事件的媒体人，依据中国红十字会的社会媒体形象介绍，有几点感言：
首先，“慈善”形象掩没了中国红十字会的“人道”救助形象，这是一个****的扭曲。
其次，“谴责”声比“信任”大太多了，证明过去一年是一直有一只黑手在作怪。
第三，当“感谢”与“信任”接近并位列SNS“谴责”之后第二、第三位时，证明形象在好转。
第四，从网络传播（Domains）中, 境外网站twitter高居第一位（占38.7%）比国内网站位居第二至第三位的天涯网（bbs.tianya.cn，14.8%）、中华网（club.china.com，11.3%）之和还高，证明这是具有“国际阴谋”特征的系统策划，不仅仅是针对国内民众的忽悠。
第五，从文章、贴子来源（Sources）中主要来自四方面：1.新闻（News 39.5%），2.论坛（Forums 38.2%），3.微博（可能因为数据不完整之故排第3 Microblogs 12.8%），4.博客（Blogs 9.3%）即“自媒体”占了60.3%，证明攻击源是以“散打”招式实施“网络流氓”立体攻势。
第六，一些现象造成中国红十字会的形象被掩盖了，被喧宾夺主。
无论如何，李维老师《大数据挖掘：中国红十字会的社会媒体形象（2013）》一文用全球视野，给了我们360度的视觉与启示，对中国红十字会在2014年迈进110周年都是有很好的启示。
感谢李维老师！
沈阳（sz1961sy）
21:41 2014-1-4 写于北京家中
【大数据挖掘：中国红十字会的社会媒体形象】
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在当今的信息社会，一个机构的社会形象很大程度上决定于其网络形象。维持和增强网络形象需要对社会媒体的挖掘追踪，以便及时应对危机，调整其公关举措。我们以去年几度陷入公关麻烦的“中国红十字会”为例来展示社会媒体大数据挖掘的这种监测和警示作用。了解自我是改进自我提升形象的前提。面对混沌的大数据，人们往往见木不见林，难以把握总体趋势和全貌。而自然语言技术可以帮助我们自动阅读分析海量信息，从中挖掘任何话题的舆情以及机构或个人的媒体形象，从而从一个角度为决策提供依据。
一般而言，红十字会总是与各种慈善活动紧密相关，因此如果不出意外，红十字会的社会形象是非常正面的。但是，中国红十字会却不尽如此。用我们中文大数据挖掘系统（beta）对最近一年的社会媒体（不含微博：完整的微薄数据仍然在与内容商协商之中）的自动民调显示其形象起伏颇大，但一年平均指数 36 并不很低。
从上图看过去一年（2013元月13至2014元月14）的社会媒体趋势，社会媒体的相关议论的数量除了去年四月五月之间突然出现一个高峰以外（出了什么状况？），一直很平稳。随着这个热议的是其形象一跌千丈，直至五月12号到谷底零下56度。随后的发展表明，虽然议论量趋于平稳，但去年七月中与九月末还是出现两次形象受损，疑似公关失当？这里面的故事，一直追踪网络事件的记者和网友应该有所可言。
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网友表达的情绪中最显眼的是“谴责”，远远超出正面的情绪（“信任”）。
上图展示了具体的褒贬理由。下面是其比例的饼图，如何解读这些数据还是留给了解事件发展过程的人士吧。总之是遇到了丑闻和麻烦。
http://blog.sciencenet.cn/blog-362400-755868.html