智商 情商 網熵

智商和情商有個共同點，既是科學指標，又是通俗用語。表達方式的相對性使其大為流行，很是受用。飯後茶餘、 HappyHour ，聊聊社交網熵，會是個很酷的話題。新浪微博推出 “ 微數據 ” 分析工具來反映成員的影響力，其概念和表達方式都很清楚。美中不足的是，該影響力用絕對數值表示，更新頻率過快，其算法和參數還需進一步斟酌和驗證。本文使用社交網熵算法，把 “ 微數據 ” 的影響力轉換成相對的微熵指數，使其表達方式易為網友接受。

1． 從智商情商說起

智商 (Intelligence Quotient-IQ) 用於反映人的智力發展水平 [1] 。智力商數是綜合表征一個人的觀察力、記憶力、思維力、想象力、分析判斷能力、應變能力、創造力等的指數。智商已廣泛應用到多個領域，企業招聘時讓菜鳥答上幾個 IQ 題，已是常事；精神病院為患者做個 IQ 檢查，不足為奇；甚至法院算算犯人的 IQ ，來定其生死，亦有傳聞。微友的《擔憂中國正在成為 “ 低 IQ 社會 ” 》 [2] 對智商有獨到見解。

真正奮鬥在科研第一線的國內外華人學者，聰慧、勤奮、能幹和富有創造力，是中華民族的希望之光。對別的領域不敢妄加評論，就以計算機專業來說，有幾個世界頂尖級的國際會議，華人參與的論文能到 50% 上下。例如由 World Wide Web Consortium (W3C) 舉辦的 International WWW 年會。每年收稿上千，但能和 Web 之父 Sir Tim Berners-Lee 一塊喝咖啡的團隊難以上百。來自紐約大學的 BeiBei Li 博士 ( 李貝貝 ) 等的工作 [3] ，榮獲 2011 年最佳論文，可謂千裏挑一，名至榮歸，參見圖一。

圖一 WWW2011 ： Web 爵士 Tim Berners-Lee 和 MM 才女李貝貝

筆者有關社交網熵指數的稿子 [4] ，投在 IADIS WWW/INTERNET 2011 國際會議。該年會檔次雖沒前者高，但采取匿名審閱 (blind peer-review) 方式選稿。會議主席係斯坦福大學的 Bebo White 教授， 7 月 1 日發來通知，兩位審稿人都給予各單項和總評滿分的成績。

情商 (Emotional Intelligence Quotient-EQ) 用於反映人的自我情緒控製能力 [5] 。情緒商數是綜合表征一個人的情緒認知、情緒管理、挫折耐受甚至愛情交友等方麵能力的指數。新華網新華讀書曾於 2008 年評出中國曆史上影響最大的 10 首詩 [6] ，妙絕古今的《靜夜思》位居第一，有人還試著為詩仙李白算算 EQ 。不過要推選最感人的抒情詩，能雷到癡男怨女的情聖之作，還是元好問的《摸魚兒 雁丘詞》。現代人中也隻有徐誌摩和瓊瑤堪能相比。筆者的《 Web 傳情 點擊相許》 [7] 略述網絡情商一二，讓讀者體會到網絡時代的價值觀。

網熵 (Web Entropy Quotient-WQ) 用於反映社交網絡成員的影響力 [4] 。社交網熵指數 (W-entropy Index) 是單一的綜合指標 [8] ，使用信息熵理論，科學地反映了成員在社交網絡各平台間的影響力。說到熵，不能不提申農 (Claude Shannon) ，大師是現代通訊理論 -- 信息論 [9] 的創始人、影響人類社會進程的科學家。 1988 年筆者用其理論，給出複雜係統結構有序度 -- 負熵算法 [10] 。網熵算法 [4] 再次使用申農的理論，應用到社交網絡的信息傳遞分析上 。 本文將使用此算法，把新浪微博 “ 微數據 ” 影響力的千位數絕對值轉換成百分製的相對微熵指數。

商數 (Quotient) 在數學上就是除法算術的答案 [11] 。當除數變成了一個基準值，而被除數變成一個數據值，商數就可以變成一係列數據值的比較標準。智商、情商的迷人之處，就在於 “ 商 ” 字為其點睛。一般來說智商情商相克，網熵均與兩者相悅。

順便提一下，對推廣情商有卓越貢獻的美國心理學家丹尼爾 . 格爾曼 (Daniel Goleman) ，於 2007 年又提出社交商 (Social Intelligence) 概念，作為衡量社交活動和生存能力一項指標。同時網商一詞已普遍用於表示從事網絡的商業人士或企業。網熵表述就自然浮出水麵。

2. 新浪微博 “ 微數據 ” 的美中不足

2011 年 5-6 月，新浪微博推出 “ 微數據 ” 分析工具 [10,11] ，讓成員對自己或周圍粉絲的影響力進行定量分析。按新浪的定義，微友影響力是覆蓋度、傳播力、活躍度三者的綜合體現，參見圖二 ( 筆者新浪微博 6 月 30 日數據 ) 。如影星姚晨的影響力為 1293 ，新浪微群小助手的影響力為 1391 。這項工作很有意義，增加了粉絲間的相互了解，邁出社交網絡平台內影響力量化分析的可喜一步。

“ 微數據 ” 的 影響力的概念和意思都很清楚。 美中不足的是， 用一個 千位絕對數 來表征指數，加上其算法和相關參數尚未公開，就令人難有認同的感覺。例如，姚晨的影響力 1293 是什麽意思？新浪微群小助手的影響力 1391 又是個什麽意思 ? 這就需要一個相對指標來衡量，即商數，讓粉絲們能體會到影響力是大是小。

圖二 新浪微博 “ 微數據 ” 影響力 (6 月 30 日數據 ) [10]

美國的 Klout 公司，使用 Klout 指數 (Klout Score) 表征用戶在推特 (Twitter) 和臉書 (Facebook) 上的綜合影響力 [12] ，其值亦是相對值，介於 1-100 間，反映了用戶在推特和臉書上行為的 35 個變量。這種表示清晰明確，已逐漸為推特和臉書用戶接受，成為測試用戶在推特和臉書內影響力的準官方指標。
進一步對新浪微博成員 “ 微數據 ” 影響力的分析，筆者還有三個不成熟的意見：一是，影響力的計算對博主粉絲數過於不敏感。如姚晨的粉絲數為 9307944 是微群小助手粉絲 1258125 的 7 倍多，但後者影響力卻比前者多近 100 。二是，微群小助手猶如寫字樓裏的物業人員，她對微博的影響有沒有 ? 有！但與擁有近千萬粉絲的姚晨比，影響力的意義和性質都不可同日而語。三是， “ 微數據 ” 影響力的定義、參數和計算等還需要重新考慮。作為統計數據，每天更新是自然的。但如果說某位博主對社交網絡的影響力，這麽快更新，還需商討。不能因為姚晨今天少發幾個微博，影響力就低下來。所以對 “ 微數據 ” 影響力算法和參數，還應斟酌和試驗，以便得出令人信服和貼切的結果。

社交網熵指數使用商數概念和若幹非線性轉換 [4] ，把成員影響力用百分製相對表示，大大增加了實用性。下一節，就嚐試著把新浪微博成員的 “ 微數據 ” 影響力轉換為社交網熵指數。

3. 社交網熵表征 “ 微數據 ” 影響力

為了簡單明了表達新浪微博成員的 “ 微數據 ” 影響力，下麵采用社交網熵指數 算法 [ 4 ] ， 給出微博影響力和微熵指數對照表。這裏說的微熵指數，是因為其本身並沒按原社交網熵指數算法計算，隻是用網熵的非線性轉換，把微博影響力轉換為網友容易接受的相對商數。表一中的最大微博影響力為 1500 ，其微熵指數為 100 ；最小微博影響力為 0 ，其微熵指數為 0 。根據新浪微博的演變，最大微博影響力上限還可以視情調整。

表一 “ 微數據 ” 影響力和微熵指數轉換表

讀者不免要問，如果要取商數，直接除上最大值就好了，何必進行非線性變換 ? 如表第二欄中： 影響力 / 最大影響力 。該欄的優秀分數， 100 和 93 ，占 16 個分數等級 (0-1500) 的 12.5% ；良好分數： 87 和 80 ，占 12.5% ；而不及格的分數， 0 到 60 間，占 56.25% 。按此算法，姚晨 的 “ 微數據 ” 影響力為 1293 ，相對於 1500 ，商數僅為 86 。這個分數打得沒錯，但有點太 “ 鐵麵無私 ” 了，會讓大部分博友卻步，不大符合社交網絡精神。

再看看表中第三欄，經過平滑的微熵指數：該欄的優秀分數， 100 、 99 、 97 、 95 和 92 ，占 16 個分數等級 (0-1500) 的 31.25% ；良好分數： 89 、 85 和 80 ，占 18.75% ；而不及格的分數， 0 到 60 間，占 37.5% 。這樣的轉換，優秀和良好占多數，為 50% 。博主們會為此歡欣鼓舞，新浪微博運營商也會皆大歡喜。重在參與，這才是社交網絡精神的體現。

依據表一的轉換，表二給出若幹博主的 “ 微數據 ” 影響力和微熵指數 (6 月 30 日數據 ) 。 微群小助手的 “ 微數據 ” 影響力為 1391 ，轉換為微熵指數 99 。姚晨 的 “ 微數據 ” 影響力為 1293 ，轉換為微熵指數 97 。筆者的粉絲 星語的星願 “ 微數據 ” 影響力為 220 ，轉換為微熵指數 28 。其它轉換結果詳見表二。

從另一角度講， “ 微數據 ” 影響力對動態因素過於敏感，變化較快。如姚晨６月 28 日的影響力為 1195 ， 到 30 日 增至 1293 ，增加８％。很難說在正常情況下，姚晨兩天內的影響力會浮動如此之大。如果換算為微熵指數，從 95 增至 97, 增加２％。可見微熵指數的變化較為平滑，容易為網友接受。

表二 若幹博主的 “ 微數據 ” 影響力和微熵指數

4. 結語

如前所述，新浪微博推出“微數據”分析工具可喜可賀。如果實現商數轉換和參數試驗調試，則更具實用性。希望新浪微博能采用社交網熵指數算法，用微熵指數來表征“微數據”影響力。本文中的“微數據”影響力和微熵指數轉換隻是初步試算，需要和有關部門一起，進一步分析微博數據，調試計算模型和參數，以得出更科學的微熵表達。

有一種情致叫友誼，有一種感覺叫理解。筆者真切感謝支持社交網絡成員影響力-網熵指數信息係統研究的網友們。

參考資料

[1] 智商，百度百科詞條，accessible in June 2011。

 http://baike.baidu.com/view/2640.htm

[2] 吳霽虹，擔憂中國正在成為“低IQ社會”，千人計劃網超搏，2011。

 http://www.1000plan.org/superblog/454/262

[3] Beibei Li, Anindya Ghose and Panagiotis G. Ipeirotis，Towards a Theory Model for Product Search. Proceedings of the 20th International World Wide Web Conference (WWW 2011), Hyderabad, India, March 2011.

[4] Li Weigang, Zheng Jianya and Daniel Li, Analysis of the W-entropy index's properties of Impact on Social Networks[C], to appear in IADIS WWW Internet Conference, Rio de Janeiro, Brazil, 2011。

[5] 情商，百度百科詞條，accessible in June 2011。

 http://baike.baidu.com/view/305.htm

[6] 中國曆史上影響最大的10首詩，新華網，2008，accessible in June 2011。

 http://news.xinhuanet.com/book/2008-04/11/content_7957254.htm

[7] 李偉鋼，Web傳情 點擊相許，千人計劃網超搏，2011。

 http://www.1000plan.org/superblog/2597/215

[8] 社交網熵指數，百度百科詞條，accessible in June 2011。

 http://baike.baidu.com/view/5973165.htm

[9] Shannon, Claude, Communication Theory of Secrecy Systems[J]. Bell System Technical Journal, 1949, 28 (4): 656–715.

[10] 李偉鋼，複雜係統結構有序度--負熵算法[J]. 係統工程理論與實踐,1988, 8(4): 15-22。

[11] 商數，百度百科詞條，accessible in June 2011。http://baike.baidu.com/view/889533.htm

[12] 新浪微博, accessible in June 2011，http://weibo.com/

[13] 36氪，關注互聯網創業，新浪微博推出社交影響力產品「微數據」，accessible in June 2011。http://www.36kr.com/weibo-data/

[14] Klout, 2011，accessible in June 2011。http://corp.klout.com/