爱华网系列专题：《网络时代必懂的生存法则：公众风潮》
埃里克·金斯利、乔·科摩还有琳达·倪在AFOL社区里都是活跃分子，但他们扮演着不同的角色。埃里克擅长创意，乔专于讨论回复，而琳达主要是阅读。事实上，这对他们而言是个交互作用——埃里克提出的创意，乔的即时回复，以及像琳达这样的上千名网友的关注，使这个社区生机勃勃。互联网上的其他社区也是一样——不同贡献者之间的相互作用使社区越来越火。 想要深刻理解风潮技术，你就必须对不同的参与者进行定量分析。为什么？原因很简单，一个策略如果对所有人都管用就意味着对所有人都没用——人是因人而异的，人们的反应也千差万别。拟定策略的时候必须分批分组，对症下药——要分析韩国网民和加拿大网民之间的差别，要分析塔吉特商店与Radio Shack之间的异同。本章的目的就在于此，本章介绍的社会化媒体工具，希望能够帮助商务人士基于风潮技术，针对不同的人群，更好地分析、拟定企业策略。
观察风潮活动的一种新方法 在第2章，我们介绍了风潮的各种活动和应用，每一项都是以实际统计数据开始的。现在把这些内容融汇在一起做个宏观的比较，见图3?1。1 图3?1风潮活动的参与者 注：数字表示了每个月至少一次参与网络在线活动的美国成年人比例(被调查的用户超过1万)。 资料来源：Forrester s North American Social Technographics Online Survey,Q2 2007. 图3?1包含的信息量是很大的——有些事情一目了然。例如，加入社交网站的人要比写博客的人多得多。但是这张图上问题比答案更多，比如男女比例如何？年龄层上有哪些差异？最后，你怎么解释这一切？ 第2章我们再三强调过，要关注人与人之间的社会关系而非技术，这就是我们分析社会化媒体技术使用情况的初衷。“社会化”涉及风潮中人与人之间的交互行为。“媒体技术”涉及弗雷斯特针对目标客户的研究方法——它类似于人口统计学和消费心理学，但主要是针对媒体技术的使用行为分析。每张统计分析表都具有统一的格式，有助于大家对任何两组角色进行比较分析——比如，Y一代人对X一代人，开福特汽车的人对开通用汽车的人。 社会化媒体技术使用情况分析的核心问题在于，对社会化风潮中的参与者，以行为方式作为分类基础。2正如图3?2显示的那样，分组用户及其使用方式呈阶梯状分布，在这个梯形图里我们把风潮参与者分门别类地定位到6个组里。图3?3详细展示了美国在线成人网民在这6个组里的分布情况。注意这些组里重叠的部分——大多数创造者也是观看者。
