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我想寻找一个方法用于简单记录每天都发生一些事件的状况

我想到的大概是这样的情景,比如,今年一开始,就有南周献词的事件,我希望能记录下来他们是什么时候开始的,中间有过什么重要的情景,后来又怎么样了等等。

最初觉得记到纸上大概方便,因为打算就记个关键词什么的,我甚至都设计并打印了一个表格,也开始填了几页,但后来还是觉得不方便,我就开始考虑是不是用一个在线的工具去实现。

然后我想到了网上书签,我想象中,只要能记录一个标题,有个时间就行,另外我希望快速一些,所以,diigo 一开始就没有考虑,先尝试的是 https://delicious.com/ ,可以把 delicious 记录的数据导出为一个 delicious.html 的文件,但用浏览器打开看了一下,并没有时间的字段,时间字段可是我要求中关键的,就先放下,感觉 delicious 速度也稍微有点慢,就顺便去找 美味书签美味集 ,真是没什么好说的,它们两个根本就没有数据导出的功能。

正好 Clément Renaud 在线,就一边和他聊着,继续看看,还好 Clément Renaud 发现 delicious 的 delicious.html 文件中,其实包含了时间字段,只不过是隐藏在链接标签中,这总是个好消息,至少它有数据在里面,虽然还是一个Unix Time 格式的,不过还是有办法转过来,这是一个可以转的地址: http://www.onlineconversion.com/unix_time.htm

然后,我就把刚才试验的 美味书签 和 美味集 的浏览器插件删除。稍微轻松下来一点之后,我才发现,还有一个谷歌书签的选项被我忘记了,其实刚才 Clément Renaud 也提到过,只是刚才我没有来得及去看,打开谷歌书签 https://www.google.com/bookmarks/?hl=zh-CN 后,我曾经收集过的一些页面就在里面了,原来我用过的,于是立即导出数据看了看。

下面是谷歌书签导出的 html 书签源码 :

<!DOCTYPE NETSCAPE-Bookmark-file-1>
<META HTTP-EQUIV=”Content-Type” CONTENT=”text/html; charset=UTF-8″>
<TITLE>Bookmarks</TITLE>
<H1>Bookmarks</H1>
<DL><p>
<DT><H3 ADD_DATE=”1359474113179869″>不雅照</H3>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://huati.weibo.com/27425?refer=index_hot_new&amp;pos=1_4&amp;ver=5&amp;order=time” ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆11名高官涉不雅视频被免,女主角赵红霞疑曝照片 | 微话题-一起聊聊吧!</A>
</DL><p>
<DT><H3 ADD_DATE=”1359474113179869″>高官</H3>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://huati.weibo.com/27425?refer=index_hot_new&amp;pos=1_4&amp;ver=5&amp;order=time” ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆11名高官涉不雅视频被免,女主角赵红霞疑曝照片 | 微话题-一起聊聊吧!</A>
</DL><p>
<DT><H3 ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆</H3>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://huati.weibo.com/27425?refer=index_hot_new&amp;pos=1_4&amp;ver=5&amp;order=time” ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆11名高官涉不雅视频被免,女主角赵红霞疑曝照片 | 微话题-一起聊聊吧!</A>
</DL><p>
</DL><p>
<H1>Bookmarks</H1>
<DL><p>
<DT><H3 ADD_DATE=”1359474113179869″>不雅照</H3>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://huati.weibo.com/27425?refer=index_hot_new&amp;pos=1_4&amp;ver=5&amp;order=time” ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆11名高官涉不雅视频被免,女主角赵红霞疑曝照片 | 微话题-一起聊聊吧!</A>
</DL><p>
<DT><H3 ADD_DATE=”1359474113179869″>高官</H3>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://huati.weibo.com/27425?refer=index_hot_new&amp;pos=1_4&amp;ver=5&amp;order=time” ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆11名高官涉不雅视频被免,女主角赵红霞疑曝照片 | 微话题-一起聊聊吧!</A>
</DL><p>
<DT><H3 ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆</H3>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://huati.weibo.com/27425?refer=index_hot_new&amp;pos=1_4&amp;ver=5&amp;order=time” ADD_DATE=”1359474113179869″>重庆11名高官涉不雅视频被免,女主角赵红霞疑曝照片 | 微话题-一起聊聊吧!</A>
</DL><p>
</DL><p>
下面是 delicious 导出的 html 书签源码

<!DOCTYPE NETSCAPE-Bookmark-file-1>
<META HTTP-EQUIV=”Content-Type” CONTENT=”text/html; charset=UTF-8″>
<!– This is an automatically generated file.
It will be read and overwritten.
Do Not Edit! –>
<TITLE>Bookmarks</TITLE>
<H1>Bookmarks</H1>
<DL><p>
<DT><A HREF=”http://www.douban.com/group/topic/31112422/” ADD_DATE=”1359467947″ PRIVATE=”0″ TAGS=”">试用了各种网络书签以后,发现最好的竟然就是tumblr</A>
<DT><A HREF=”https://delicious.com/tools” ADD_DATE=”1359467783″ PRIVATE=”0″ TAGS=”">Tools – Delicious</A>
<DT><A HREF=”http://douban.fm/radio” ADD_DATE=”1345779002″ PRIVATE=”0″ TAGS=”">豆瓣电台</A>
<DT><A HREF=”http://xiaozou45.wordpress.com/2011/08/15/telex-%E6%8D%AE%E8%AF%B4%E6%98%AF%E5%B0%81%E4%B8%8D%E4%BA%86%E7%9A%84%E7%BF%BB%E5%A2%99%E5%B7%A5%E5%85%B7/” ADD_DATE=”1313408743″ PRIVATE=”0″ TAGS=”GFW”>telex——据说是封不了的翻墙工具 | 闲云野鹤的家</A>
<DT><A HREF=”http://wiki.gephi.org/index.php/Ideas” ADD_DATE=”1313228163″ PRIVATE=”0″ TAGS=”可视化工具”>思路 – Gephi:维基</A>
<DT><A HREF=”https://github.com/braingnp-org/lang-detect” ADD_DATE=”1313204949″ PRIVATE=”0″ TAGS=”可视化工具”>braingnp-org/lang-detect – GitHub</A>
<DT><A HREF=”http://www.mappingonlinepublics.net/2010/10/20/dynamic-networks-in-gephi-from-twapperkeeper-to-gexf/” ADD_DATE=”1313124137″ PRIVATE=”0″ TAGS=”数据采集技术”>Mapping Online Publics » Blog Archive » Dynamic Networks in Gephi: From Twapperkeeper to GEXF</A>
<DT><A HREF=”http://gephi.org/2010/gsoc-2010-mid-term-dynamic-attributes-and-statistics/” ADD_DATE=”1313124126″ PRIVATE=”0″ TAGS=”数据采集技术”>GSOC 2010年中期:动态属性和统计| Gephi</A>
<DT><A HREF=”http://gephi.org/2010/gsoc-2010-mid-term-graph-streaming-api/” ADD_DATE=”1313124113″ PRIVATE=”0″ TAGS=”数据采集技术”>GSOC 2010年中期:格拉夫流API | Gephi</A>
<DT><A HREF=”http://www.guokr.com/article/57670/” ADD_DATE=”1312974317″ PRIVATE=”0″ TAGS=”可视化效果”>中美社交媒体大不同 – 趣科技 – 果壳网 guokr.com</A>
<DD>可视化效果
也许不容易看出来,他们两个在处理 Tag方面是不同的,Google 书签是以 Tag 为“包”,包裹链接的;而 delicious 是把 Tag 放到里链接字段里面。

从节约的角度说,delicious 的处理方式好,另外,delicious 这样,完全按照时间顺序存储的方式也是我需要的;而 Google 书签以 Tag 为单元存放书签,也会打乱这个时间顺序,并且模式也没有办法通过设置去重定义和调整。

所以,从功能说 delicious 更是我需要的。

但考虑,delicious 的易主,并多了有竞争倾向的小弟们;而 Google 书签,在 Google 大力清理门户后仍然保留,也显示了Google 对这个小应用的重视,所以,从东家可靠的角度,我还是选择了使用 Google 书签。

记之,也希望以此关照以后打算做的事情。

Posted in Google, Web20, 效率.

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往 Python2.7.3 安装 BeautifulSoup4 的过程及 BeautifulSoup 的基本操作方法

是的,我要写个在 Python2.7.3 安装 BeautifulSoup 4.的教程。
http://www.python.org/getit/
http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/python-2.7.3.msi
15M
http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/
http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/download/beautifulsoup4-4.1.3.tar.gz
把 Python2.7.3 安装上;
把 Python 的路径加到 Path;
到 BeautifulSoup 目录,执行:python setup.py install;
会在 Python 目录建立一个文件夹及文件:C:\Python27\Lib\site-packages\bs4
扩展就装好了,然后看看怎么用。
启动 Python Shell ;
输入:from bs4 import BeautifulSoup
没有任何提示就是完好的
然后创建以下文本字符串赋给变量 test_txt:
test_txt = “”"<!DOCTYPE html PUBLIC “-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN” “http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-
transitional.dtd”><html xmlns=”http://www.w3.org/1999/xhtml”><head><meta http-equiv=”Content-Type” content=”text/html;
charset=utf-8″ /><title>test bs4</title></head><body><p>这个页面的访问次数是29次。</p><table width=”200″ border=”1″><tr>
<td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>a</td><td>2a</td><td>3a</td></tr><tr><td>b</td><td>2b</td><td>3b</td></tr>
</table></body></html>”"”
执行 soup = BeautifulSoup(test_txt) ,会把字符串值赋给 soup ,然后就可以用 BeautifulSoup 的语法去使用它。但中文会有乱码,后面
在括号中约定编码,就正常了 print BeautifulSoup(test_txt,fromEncoding=”gb2312″) 。
然后就可以用 print soup ,可以显示字符串文本。
然后,可以看这段html 的标题,用:soup.title ,显示:<title>test bs4</title>
看标题的值:print soup.title.string ,显示:test bs4
执行:len(soup(’td’)) ,显示 9 ,表明这段文本一共用过 9 对td 标签。
执行:print soup.find_all(’td’) ,显示
[<td>1</td>, <td>2</td>, <td>3</td>, <td>a</td>, <td>2a</td>, <td>3a</td>, <td>b</td>, <td>2b</td>, <td>3b</td>]
执行:print soup.p.string ,显示 这个页面的访问次数是29次。
执行:>>> kk = soup.find_all(’td’)
执行:>>> kk[1]
显示:<td>2</td>
执行:>>> print kk[1].string
显示:2
>>> kk = soup.find_all(’p')
>>> print kk
[<p>这个页面的访问次数是29次。</p>]
>>> print kk[0]
<p>这个页面的访问次数是29次。</p>
>>> print kk[0].string
这个页面的访问次数是29次。
>>> ss = soup.find_all(text=’2′)
>>> print ss[0]
2

是的,我要写个在 Python2.7.3 安装 BeautifulSoup 4.的教程,后面还包括了部分 BeautifulSoup 的基本操作。

先介绍安装过程

1.先下载 Python2.7.3 ,目前 2.7 系列的最高版本。

介绍网页:http://www.python.org/getit/

下载地址:http://www.python.org/ftp/python/2.7.3/python-2.7.3.msi

文件体积:15M

2.下载 BeautifulSoup 4-4.1.3, 也是目前的最新版。

介绍网页: http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

下载地址:http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/download/beautifulsoup4-4.1.3.tar.gz

文件体积:129K

3.安装步骤:

把 Python2.7.3 安装上;

把 Python 的路径加到 Path;

到 BeautifulSoup 目录,执行:python setup.py install;

会在 Python 目录建立一个文件夹及文件:C:\Python27\Lib\site-packages\bs4

4.进  Python 检查一下

启动 Python Shell ;

输入:from bs4 import BeautifulSoup  回车;

没有出错提示是装好了。

在看看BeautifulSoup 的基本使用方法

先创建以下文本字符串赋给变量 test_txt:

test_txt = “”"<!DOCTYPE html PUBLIC “-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN” “http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd”><html xmlns=”http://www.w3.org/1999/xhtml”><head><meta http-equiv=”Content-Type” content=”text/html; charset=utf-8″ /><title>test bs4</title></head><body><p>这个页面的访问次数是29次。</p><table width=”200″ border=”1″><tr><td>1</td><td>2</td><td>3</td></tr><tr><td>a</td><td>2a</td><td>3a</td></tr><tr><td>b</td><td>2b</td><td>3b</td></tr></table></body></html>”"”

以下基本在 Python Shell 输入命令输出结果的内容,可以看到 BeautifulSoup 的一些基本方法。

执行 soup = BeautifulSoup(test_txt) ,会把字符串值赋给 soup ,然后就可以用 BeautifulSoup 的语法去使用它。但中文会有乱码,后面在括号中约定编码,就正常了 print BeautifulSoup(test_txt,fromEncoding=”gb2312″) 。

现在输入  print soup ,可以显示字符串文本。

然后,可以看这段html 的标题,用:soup.title ,显示:<title>test bs4</title>

看标题的值:print soup.title.string ,显示:test bs4

执行:len(soup(’td’)) ,显示 9 ,表明这段文本一共用过 9 对td 标签。

执行:print soup.find_all(’td’) ,显示

[<td>1</td>, <td>2</td>, <td>3</td>, <td>a</td>, <td>2a</td>, <td>3a</td>, <td>b</td>, <td>2b</td>, <td>3b</td>]

执行:print soup.p.string ,显示 这个页面的访问次数是29次。

执行:>>> kk = soup.find_all(’td’)

执行:>>> kk[1]

显示:<td>2</td>

执行:>>> print kk[1].string

显示:2

>>> kk = soup.find_all(’p')

>>> print kk

[<p>这个页面的访问次数是29次。</p>]

>>> print kk[0]

<p>这个页面的访问次数是29次。</p>

>>> print kk[0].string

这个页面的访问次数是29次。

>>> ss = soup.find_all(text=’2′)

>>> print ss[0]

2

最后预告一下,用 urllib2 + BeautifulSoup 抓取网页内容大概是很有趣的事情,也许会继续写一下。

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问答神经元

2012年11月24日在上海举办 “ShareVIZ 分享数据之美”沙龙(http://www.douban.com/event/17760517/)的第二天分享实验室也开了一个线下会议,期间 Isaac 兴致盎然的做了一个神经元相关的演讲,激起了大家的热议,会议之后的讨论组中,ooof 继续提出了几个相关问题,Isaac 有回复,转录如下,
这幅漂亮的图片来自EyeWire(http://blog.eyewire.org/),EyeWire 将呈现真正的神经元们的样子。
1.早晨,是不是最初是有一个,逐渐扩充成更多的神经元开始活动,然后就把人搞醒了?
神经元应当不只是一个(而是一组),产生一个活动单位,例如负责识别“红色”的一组神经元可能有200个;而产生起床感觉的神经元组可能不只一个,例如有松果体可能一组神经元比较规律地感知亮度/节律等开始活跃,就有可能刺激前额叶的更多神经元组参加意识活动,逐步激活其他神经元组就开始清醒了; 还有的神经元组可能直接关联一些关键的任务判断,例如,是否有重要事务,或恐惧情感等,也会将意识区域的神经元组激活
2.与上面 1 有关,做梦的时候一定也是很多神经元在活动,为什么做梦一般不把人搞醒。还是搞醒人的是特定的神经元?
做梦是大量的神经元都在功能抑制状态,即使少部分在活跃,也是数量或强度的低端,达不到激活其他神经元的程度,除非是刚才说的,刺激到强烈情感部分,可能会部分神经元组突然活跃,导致人惊醒,这种是不期而遇的。
3.人睡觉的时候,是想办法把神经元搞的不活动,就睡着了吗?睡觉还有其它生物机理在参与?
睡眠基本上是化学反应,大部分神经元细胞过度活跃后会形成“疲劳”的细胞环境,如同一天下来生活垃圾很多(血液中乳酸增加,氧气量减少等),都可能直接产生大面积抑制,信号传递减慢,当然还有节律引起的细胞本身反应下降。绝大多数神经元(组)抑制了,就产生了睡眠,但是睡眠分为很多阶段,也是连锁反应
4.神经元的活动能力也是可以培养的吗?类似静坐/禅修是否就是在训练/锻炼神经元?
禅修或静坐肯定可以锻炼神经元的协同能力,包括不同区域的神经元组的有组织活动,基本上有秩序的活动需要大量神经元组的协同作用才会有效,否则就不容易形成有效记忆;好的记忆或智力活动(尤其是需要集中意识的思考),都可以训练,尤其是早期
5.神经元是安静的质量越好,则活动的质量也越好。
同上
6.神经元是运算和存储的功能都具备?
至今没有完整的科学解释,但是我的观点是“神经元的结构就是存储”, 你说的对
7.如果两个或多个神经元交互形成新信息后,是不是就需要拉过来其它的神经元存储信息,因为如果他们自身信息存储满后,就无法再容纳更多的信息。
神经元数量丰富,基本上记忆是各种神经元组的相互连接后的拓展,短期记忆加强后,透过海马体进入长期记忆区域,会产生新的“相对稳定”的新结构,变成长期记忆,也是一组神经元组成, 与前置的已有记忆之间有关联(否则无法检索,属于无主记忆)
8.除了神经元,人脑还有别的器官也参与信息的处理与存储吗?
没有,但是除了神经元细胞,还有大量神经元胶质细胞充斥在神经元细胞之间,负责营养和新陈代谢,不参与计算(但是会影响到计算,例如上述3)

2012年11月24日在上海举办 “ShareVIZ 分享数据之美”沙龙 的第二天分享实验室也开了一个线下会议,期间 Isaac 兴致盎然的做了一个神经元相关的演讲,激起了大家的热议,会议之后的讨论组中,ooof 继续提出了几个相关问题,Isaac 有回复,转录如下。

jinseup

这幅漂亮的图片来自 EyeWireEyeWire 将呈现真正的神经元们的样子

1.早晨,是不是最初是有一个,逐渐扩充成更多的神经元开始活动,然后就把人搞醒了?

I:神经元应当不只是一个(而是一组),产生一个活动单位,例如负责识别“红色”的一组神经元可能有200个;而产生起床感觉的神经元组可能不只一个,例如有松果体可能一组神经元比较规律地感知亮度/节律等开始活跃,就有可能刺激前额叶的更多神经元组参加意识活动,逐步激活其他神经元组就开始清醒了; 还有的神经元组可能直接关联一些关键的任务判断,例如,是否有重要事务,或恐惧情感等,也会将意识区域的神经元组激活

2.与上面 1 有关,做梦的时候一定也是很多神经元在活动,为什么做梦一般不把人搞醒。还是搞醒人的是特定的神经元?

I: 做梦是大量的神经元都在功能抑制状态,即使少部分在活跃,也是数量或强度的低端,达不到激活其他神经元的程度,除非是刚才说的,刺激到强烈情感部分,可能会部分神经元组突然活跃,导致人惊醒,这种是不期而遇的。

3.人睡觉的时候,是想办法把神经元搞的不活动,就睡着了吗?睡觉还有其它生物机理在参与?

I:睡眠基本上是化学反应,大部分神经元细胞过度活跃后会形成“疲劳”的细胞环境,如同一天下来生活垃圾很多(血液中乳酸增加,氧气量减少等),都可能直接产生大面积抑制,信号传递减慢,当然还有节律引起的细胞本身反应下降。绝大多数神经元(组)抑制了,就产生了睡眠,但是睡眠分为很多阶段,也是连锁反应

4.神经元的活动能力也是可以培养的吗?类似静坐/禅修是否就是在训练/锻炼神经元?

I: 禅修或静坐肯定可以锻炼神经元的协同能力,包括不同区域的神经元组的有组织活动,基本上有秩序的活动需要大量神经元组的协同作用才会有效,否则就不容易形成有效记忆;好的记忆或智力活动(尤其是需要集中意识的思考),都可以训练,尤其是早期

5.神经元是安静的质量越好,则活动的质量也越好。

I: 同上

6.神经元是运算和存储的功能都具备?

I: 至今没有完整的科学解释,但是我的观点是“神经元的结构就是存储”, 你说的对

7.如果两个或多个神经元交互形成新信息后,是不是就需要拉过来其它的神经元存储信息,因为如果他们自身信息存储满后,就无法再容纳更多的信息。

I: 神经元数量丰富,基本上记忆是各种神经元组的相互连接后的拓展,短期记忆加强后,透过海马体进入长期记忆区域,会产生新的“相对稳定”的新结构,变成长期记忆,也是一组神经元组成, 与前置的已有记忆之间有关联(否则无法检索,属于无主记忆)

8.除了神经元,人脑还有别的器官也参与信息的处理与存储吗?

I: 没有,但是除了神经元细胞,还有大量神经元胶质细胞充斥在神经元细胞之间,负责营养和新陈代谢,不参与计算(但是会影响到计算,例如上述3)

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@ooof 好友两个半年数据的比较

本文 PDF 地址: http://www.box.net/shared/mjrgpxauu4peo8fqlr8y

假如把 Twitter 看成是一个大赛场,把各位推友当成是一个个马拉松赛手,那么在这场漫长的运动中,大家正处于一个什么样的态势呢?

仍然通过一些小试验来做点探索吧。

本例先采集 @ooof 在 2011/9/5、2011/3/1、2010/9/1 三个时点好友的 好友/跟随/消息(F/F/W,Following / Follower / Tweets)数据。然后用 2011/9/5 数据(数据中对应各项,下同)减 2011/3/1 数据,得出 2011/3/1-2011/9/5 时段净增数据;用 2011/3/1 数据减 2010/9/1 数据得出 2010/9/1-2011/3/1 时段净增数据。再用 2011/3/1-2011/9/5 时段净增数据减 2010/9/1-2011/3/1 时段净增数据得出 2010/9/1-2011/3/1 时段与 2011/3/1-2011/9/5 时段数据净差。最后整体的数据分开为好友、跟随、消息三个单元,并分别以降序排序,见下表。

2010/9/5-2011/3/1 与 2011/3/1-2011/9/5 时段数据净差

ID

好友

ID

跟随

ID

消息

shayexin

1225

BarackObama

1546568

wenyuanchao

2334

BarackObama

916

Joi

10002

mranti

2325

shenzhen_litie

142

HuPing1

638

thecarol

2180

chinewinelover

133

torproject

460

bencrox

1439

mranti

132

herock

379

hecaitou

1267

wenyuanchao

125

rmack

337

zheng

618

zheng

68

jeanyim

310

maoz

577

chang_ping

62

toridges

308

MeMedia

482

heqinglian

44

qiyupu

299

Joi

449

isaac

37

virushuo

166

HuPing1

439

Joi

36

zengjinyan

164

ifre

433

ericyinxu

33

kunshou

148

kunshou

337

herock

33

shizhao

52

POPOEVER

310

zuola

28

OurDearAmy

31

degewa

243

chedong

27

waffler22

24

MeiGuoCanKao

225

Caiwangqin

27

faydao

23

Xying

202

somephie

25

mitjinwang

14

Caiwangqin

183

bencrox

22

muugoo

12

waffler22

101

yanghengjun

19

colorjd

9

BarackObama

101

shizhao

17

vista

9

muugoo

78

OurDearAmy

10

TEDxXiamen

8

isaac

71

liudimouse

9

rextiti

5

shunz

55

ganglu

9

yining

4

toridges

45

kunshou

9

asmile

3

gaochunhui

42

toridges

8

cnumax

1

parandroid

40

wiliamlong

8

doraemonshenlu

1

wangdan1989

38

liangya_sg

6

zhijunhou

1

forcode

35

hsin747

5

jjwen1021

1

chedong

33

OliverDing

4

jinmeizhang

1

new5598

12

muugoo

3

wioletleeadn

0

ericyinxu

8

BeiJing1989

3

smileleung

0

xiuli

5

digitialnomads

3

tmnxjl

0

torproject

4

jianshuo

1

linfen

0

wioletleeadn

0

zuodao

1

new5598

-1

zouxin2000

0

Poiyzy

1

guchanghong

-1

doraemonshenlu

0

LEMONed

1

EduAnn2018

-1

guchanghong

0

yeeyanese

1

ustcendy

-2

mitjinwang

0

wioletleeadn

0

ShumeiYu

-2

tmnxjl

0

new5598

0

cntom

-2

ustcendy

0

TruthCN

0

xingzou40guo

-3

jjwen1021

0

yuantianpeng

0

BeiJing1989

-3

liangya_sg

0

smileleung

0

ngo20

-3

keso

0

doraemonshenlu

0

zouxin2000

-4

bloggerinsight

-2

tmnxjl

0

Poiyzy

-4

yuantianpeng

-3

xingzou40guo

0

digitialnomads

-5

smileleung

-3

ustcendy

0

zuodao

-6

blazingcd

-3

linfen

0

susieli1983

-7

qiyupu

-3

wenxin

0

socialleamlab

-7

yisu

-5

Anothr

0

changqingteng

-7

OliverDing

-5

TEDxXiamen

0

hsin747

-8

jinmeizhang

-6

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-3991

wangdan1989

-1536

luoyonghao

-6489

virushuo

-5098

daxa

-3105

bencrox

-28576

daxa

-5775

数据比较曲线图见下。

注:为使大多数数据能够有机会显示,去掉了全部数据中最大的三个数据,分别是:@BarackObama,@Joi,@bencrox 的跟随数,数值依次为:1546568,10002,-28576。

数据比较曲线图

数据比较雷达图见下。

数据比较雷达图

从以上比较可以得出数据具有以下特征:

  1. 整体上,数据上升要远远比数据下降少。上升数据大约占17.2%;下降数据大约占48.3%;维持平衡的数据大约占34.5%。
  2. 上升数据中消息数据上升更多;下降数据中跟随数据下降更多。
  3. 好友数据变化最小是最稳定的数据。

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公益论坛 公民话题

2011年7月16、17两日在郑州参加了恩来公益举办的第四届中部五省公益发展研讨会,没有想到,对公民社会的探究,也成了参加这次研讨会的一个显著话题。

研讨会16日上午有一节“公民社会”讲座,但上午时间貌似没有准确照日程进行,也就没有感觉专门讲到公民社会,以为也许会推后到下午或之后的时间,第二天找曲栋老师私聊,才听到是已经穿插到公益组织课程里面了,本来还准备了几个小问题想请教,但曲老师立即被一位大姐的提问而转移视线了:) ,只好先存储起来。

之后,杨占青同学(*1)询问,熊琼要在研讨会后拜访他们机构,问我是否有时间同去。恩,有美女同行/做客久已慕名的机构/又有富裕的回程时间,立即就答应了,然后如约做客郑州亿人平。收获还真是很丰富的:听熊琼采访杨同学;旁听兼参与了亿人平的周一上午的例会;中午一起吃饭;翻了杨占青书架的一些书;在大厅兼做会议桌的乒乓球台与杨占青和他另外一位同事打了两把乒乓球,虽久未握拍但感觉发挥还不错,结束时已经是大汗淋淋了,也算是重重的对抗了一把中午的疲劳感,很爽。

期间,值得回味的是,在例会自由提问时间上,有位同学提出了一个问题:通向公民社会的途径只有公益组织吗?熊琼做了一个回复,有说到公益组织的价值,有说到哺育公益组织的价值等。我补充到一点,公民社会的形成一定与公民的自我觉悟直接相关,也就是只有公民自己到位才能有真正公民社会的到位。而在这一进程中,公益组织的动力是一方面,而公民自己的动力却是更基础、更广泛、更有无懈可击力量的一方面,比如广州举牌哥,比如网络上川流不息的个体公民事件。之后还构造混乱的提到了推特,现在想来,当时大概是想用推特举例说明公民社会与自由表达的关系,然后想到,应该会有专门针对个体公民动力的研究与支持吧。

期间,有说到公民社会的形成与教育之间的关系,我觉得儿童需要更全面的教育,而由成人构成的社会环境自身更需要获得教育,因为社会环境会直接,甚至是根本性的影响儿童教育环境,很难想象一个残缺的社会大环境会有良好的教育小环境。还有同学还说到,家长自己搞教育。后来被放大了一下:自己搞教育,孩子们长大后自己搞生产,小社会自管理,保留一个与外界社会的交流接口就好。最后在热闹的空谈中散会上街去吃午饭,但提到的,公益组织在面对种种社会问题时有很沉重的无力感应该并没有消失。

有点没想到的是,中午吃饭期间,有两位亿人平同事咨询手机上推的方法,我当时也无解,因为自己手机发推的方法仅仅是通过短信单向发送,看到他们的手机已经足够先进,这应该不是他们需要的,希望找到方法后补上。

下午离开亿人平,在长途汽车站外,遇到一个票贩子中介,坐他的摩托到了一个加油站,向一个据说是车主的人买了张白票(一张类似废票的票上,他画了几个字),车站票是150元,这里120元。后来知道旁边一个也到临汾的小伙子(*2)是110元买的(因为他算是老顾客了)。似乎在这个社会,人们对于偷空已经是习以为常了。公民社会也能通过某种偷空方式实现吗?

回来后,关于公民社会途径的思考仍然继续,还草画一个图出来(见下),激起话题的是研讨会,而之后,希望互联网能够给予延续的支持。

公民社会的途径_第2版

这幅图主要尝试寻找:从当下社会到公民社会的支持能量有哪些?阻止能量又有哪些?

图中,“当下社会”左边3方面是支持能量的因素;“当下社会”右边2方面是阻止能量因素。

阻止能量分析:两个阻止能量中,上者是社会资源的分配者,他们直接或间接的阻隔、误导与延缓了下者的视野,算阻力源。下者既被上者蒙蔽,自身也多数丧失主动力,但改善的动力依然要从他们中间产生。

支持能量分析:公益组织在合法性(虽然在合法性方面也处处有问题)与大众认同性方面无疑最有机会推进公民社会的,但他们的成长仍然受到重重的限制与被管理,而很难在一些关键而根本性的环节发挥作用,恐怕短期难以摆脱被安置在一个有限空间的形势。维权人士倒是处处出现在社会矛盾尖锐环节,但因为目的性往往较短,并且会遭遇力量极不对称的立即处理(或好或坏),所以往往也是速生速灭的,当然他们也同样是主要的力量来源。而觉醒的公民个体,所作的努力,本来就在更大的公共领域,容易获得更广泛的关注,并且也因为来自一个个数量广泛的公民个体,而无法受到覆盖性的被处理。事实上他们也更像是代表着一个时代的真正内在的动力。他们个别也许会受到管制,但作为一个基础性的群体,没有人能够在所有时间掩住所有人的嘴、思考和行动。所以,我觉得,最终是觉醒的公民个体们,有能力去教育大众,并干掉所有顽固不化的既得利益者,和所有人们一起走入公民社会。

*1.杨占青与我是2009年NGO2.0广州培训时的同学,当时熊琼是志愿者;方红参加NGO2.0合肥培训时我是志愿者。

*2.我觉得这个年轻人其实很有意思,他在郑州上大学,学的物流专业,开始聊物流如何路径最小化,然后由路径问题聊到了CRM,又从国外的CRM聊到了专业精神,并激起了他对专业精神多方面理解的表达,老实说,他的描述使我是深有收益,到临汾时已经深夜了,分手时留了名片,希望后会有期。

Posted in NGO20, 关于社会性的思考.

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