UniMate AI

INFS3830

社交媒体分析

6 学分难度 中等

INFS3830 探讨了如何收集、处理和分析来自社交平台的大规模非结构化数据。课程涵盖了社交网络分析 (SNA)、舆情监控、关键意见领袖 (KOL) 识别、病毒式传播建模以及社交媒体指标评估。学生将学习如何利用 API 获取数据,并应用自然语言处理和图算法来揭示社交媒体背后的商业趋势和用户行为。这是一门结合数据科学与市场营销的跨学科课程。

Course decision

选课先看

先看考核重心、截止节奏和入门要求,再决定这门课是否适合你的学期安排。

考核总权重

100%

3 项考核

最高单项

50%

Group Research Project

期末考试

未注明

以官方 outline 为准

Hurdle

未列出

当前考核表没有 Hurdle 标记

Deadline map

考核时间线

按截止周排列作业节点;持续考核会保留在下方完整考核结构中。

Week 6

Social Analytics Report

30%

针对特定品牌社交表现的深度分析报告

Week 10

Lab Tasks

20%

API 调用与数据预处理练习

Week 11

Group Research Project

50%

综合运用 SNA 和文本分析的深度课题研究

Syllabus

每周大纲

默认只展示每周独有的知识重点;节奏、考核、Tutorial 和避坑信息按需展开。

  1. 1

    社交媒体分析导论

    社交大数据的特质,分析框架

  2. 2

    数据采集与 API 实战

    抓取公开数据,身份认证与限流处理

  3. 3

    社交网络分析 (SNA) 基础

    节点、边、中心性度量

  4. 4

    社区发现与舆论传播

    社群划分,信息扩散模型

  5. 5

    文本挖掘与情感分析

    识别品牌态度,主题建模

  6. 6

    灵活性周 (Flex Week)

    无新内容

  7. 7

    社交媒体指标与 KPI

    互动率,转化追踪,ROAS 分析

  8. 8

    影响者分析

    识别 KOL,传播影响力评估

  9. 9

    隐私、伦理与虚假信息

    数据合规,机器人检测 (Bot detection)

  10. 10

    总结与综合项目汇报

    社交媒体洞察全案展示

Assessment

考核结构

Lab Tasks

API 调用与数据预处理练习

20%

Week 10

Social Analytics Report

针对特定品牌社交表现的深度分析报告

30%

Week 6

Group Research Project

综合运用 SNA 和文本分析的深度课题研究

50%

Week 11

Assignments

作业详情

Research Project

分析一个热点社交事件或特定品牌的话题传播路径,找出关键节点并分析舆论演变逻辑

重点: SNA 应用, 数据可视化

要求:需提交完整的关系网络图和洞察结论

⏱ 预计 35 小时

From Seniors

学长留下的

基础信息谁都查得到,真正值钱的是过来人的经验。

学姐说

比你早一年的学长留下的真实经验 —— ChatGPT 给不了。

这门课还没有学长经验,你可以是第一个 —— 注册后在课内分享。

往年考点 / 踩坑

这门课暂无往年考点记录。

毕业生去向(整体)

下面是匠人学院毕业生整体去过的公司分布(来自脱敏校友证言)。这是全平台的总体去向,不代表选这门课的人一定去这些公司。

统计自 317 份脱敏校友证言

Deloitte

6 位校友

岗位:Graduate Program · Graduate Consulting · Platform Engineer · Web developer · Platform engineer

Zerologix

4 位校友

岗位:Frontend Dev · junior frontend developer · Front-end Developer · Full Stack Developer

Servian

4 位校友

岗位:Full-stack Developer · Data Engineer · Consultant

关于这块数据,我们说实话

雇主墙来自脱敏毕业生证言(testimonials)的整体分布,无法关联到具体学员或其所选课程;仅作为毕业生去向的总体社会证明展示。

我们没有"某位学长选了这门课、后来进了哪家公司"这种可查询的个人去向档案 —— 校友证言是脱敏的,无法关联到具体的人或他选过的课。所以这里只给整体分布,不给个人路径,不编。