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关键词：谶纬；诗纬；含神雾；辑佚；古文献
中***分类号：I06 文献标识码：A 文章编号：1006-026X（2014）01-0000-01
“谶纬文献”是流行于两汉时期的一种特殊的文献。汉武帝时期，崇信黄、老之术，天人感应思想的兴盛，充斥于整个社会，一些方士化的儒生和儒生化的方士们通过假托尧、舜、孔子等先圣，用阴阳五行、符命灾异等神学迷信观点来对《六经》加以解释，以期为***治统治服务。而“谶纬文献”就是儒生方士们解经的成果，其内容驳杂，荒诞不经。
七经原本都有“纬”，其中诗纬的名目，最早见于《后汉书・方术列传・樊英传》李贤注：“……诗纬：《推度灾》、《历枢》、《含神雾》也……”计三种。
《含神雾》的名义，清人赵在翰的《七纬叙目・诗纬》云：“天运人事，统诸神灵，以言其象，氛雾冥冥。”是说本篇载灾异祥瑞的徵验，用以明通神灵，以其神秘幽隐难测，蒙蒙如朝雾，故名《含神雾》。
《诗纬》，包括其它纬书，在东汉灭亡以后，遭到毁灭性的禁绝。《隋书・经籍志・谶纬序》说：“至宋大明中，始禁***谶，梁天监已后，又重其制。及高祖受禅，禁之逾切。炀帝即位，乃发使四出，搜天下书籍与谶纬相涉者，皆焚之，为吏所纠者至死。自是无复其学，秘府之内，亦多散亡。”到了宋代，仅有《易纬》存世，余皆亡佚。
清代各家《含神雾》的辑本，重要的有以下数种：
1、《集纬》，殷正元辑
该辑本是清代众多私家辑本中比较早的。殷正元共辑得《含神雾》佚文三十七条，大部分与《说郛》、《古微书》相同，而两家所无者七条。李梅训（2003）认为“殷元正在辑佚时参考了某种版本的《说郛》和《经义考》、《佩文韵府》等书，可能没有利用现成的谶纬辑佚书”。不过我们从表中明显可以看出殷氏有吸收《说郛》、《古微书》成果的痕迹，李说似有商榷的地方，只是《集纬》成书年代不详，底本已散失，个中情况无法详查。《集纬》现有数种抄本传世，上海古籍出版社1994年版《纬书集成》影印清观生我斋本等。
2、《七纬》，赵在翰辑
赵在翰，字鹿园，福建侯官人，嘉庆时诸生。该书三十八卷，篇目、顺序与《后汉书・樊英传》李贤注大体相同。书中除首列官定本《易纬》八种不加增删之外，其余六纬每篇末均附补遗，共增补纬书达三十二种。赵氏广泛吸收前人辑佚成果，加上参考了前人所不及见的《五行大义》、《开元占经》等新辑古书，又得到阮元、杨应阶等人的协助，故《七纬》在纬书辑佚上达到了相当完备的程度。同时，赵氏继承《古微书》的体例，作《叙录》、《叙目》，详明诸纬源流，篇目和微言大义，每条佚文后均注明出处，并加案语，考订文字异同。体例完备精善，在诸多辑佚著作中也是少见的。
但是赵氏过于分别“谶”、“纬”，扬纬抑谶，其在《七纬总叙》中说“七纬配七经而出也。帝王神圣之兴，浮沉交错之运……经阐其理，纬绎其象，经陈其常，纬究其变。所以抉天人，维王***……汉世诸儒并籍据其文以通经艺。……言占侯者或窥其旨以司天，谈术数者遂窜其说以惑世，真虽存矣，伪亦凭焉。建武以来，与谶并称，隋灭其书，咎由此致。”①在这种主观意识下，《七纬》摒除谶书。谶言多荒诞不经，但是自有价值，不可一概否定。
赵氏《七纬》本《含神雾》共辑佚文五十九条，较《集纬》本多出二十二条，这些多出自《五行大义》、《开元占经》等书，系赵氏从阮元处借得，为前人所未见，故弥足珍贵。赵氏辑本体例严谨，考订精审，具有很高的文献学价值。《七纬》现有清嘉庆十四年（1809）侯官小积石山房续刻本；齐鲁书社1997年标点本等。
而后顾观光又编《七纬拾遗》，以补《七纬》之遗漏，但是未及《诗纬》，故此处从略。
3、马国翰《玉函山房辑佚书》
马国翰（1794―1857），字词溪，号竹吾，山东历城人。是清中期著名的藏书家、学者、辑佚大家。马氏为学勤奋，颇好搜罗典籍，其所编《玉函山房辑佚书》是清代辑佚领域中的空前巨著。该书规模宏大，七百余卷，收书达五百九十四种。
《纬书集成・序言》说：“赵氏书（指赵在翰《七纬》）以精严称，马氏书则以博洽见长，赵氏专注于纬书，而马氏则谶纬并辑。”这很好地说明了马氏谶纬辑佚的特点，马氏谶、纬并辑，凡文献中所见谶纬篇目，均网罗无遗。《玉函山房辑佚书・经编纬书类》共辑书66种，包括《论语谶》8种。
马氏本《含神雾》共辑46条佚文，较赵氏书略少，因为马国翰没有看到《五行大义》，足见辑佚工作中罕见的孤本秘籍对辑佚结果影响之大。
《玉函山房辑佚书》有清光绪九年长沙郎宦馆补校本。
4、黄《汉学堂丛书》（《黄氏逸书考》）
黄（1809-1853），字右原，原名黄锡麟，江苏甘泉人。清代辑佚家，学者。师从江藩，笃信汉学。黄氏从事古书辑佚工作，达14年。黄氏将其所辑，分为四类，合编为《黄氏逸书考》，其中属于谶纬类，名《通纬》。
黄氏辑本《含神雾》共辑佚文66条，为各家辑本之冠，较《七纬》本多出7条之多，为他书所无，这都得益于黄氏所见清河郡本《纬书》。
在黄氏之前，清河郡本《纬书》就已出现，辑者不详，而且“非仅孙毂《古微书》所未见，即赵在翰、林春溥、乔松年诸氏，号为纬书专家，亦鲜称道”。
体例上，黄氏受赵氏《七纬》影响颇深，黄氏除了将《七纬》佚文悉数收入外，还将其从别本《开元占经》和清河郡本《纬书》中辑得佚文与赵氏所辑进行比勘，详加考校，从而成为比较好的辑本，今人董治安主编《两汉全书》，其中谶纬文献就多以黄氏辑本为底本，可见其文献价值之高。
5、乔松年《纬》
乔松年（1815―1875），字健侯，号鹤侪，山西水人，道光十五年进士。据强恕堂刊本统计，《纬》12卷共辑97种，在清代诸家中，乔氏所得种数最多。因乔书晚成，可以广泛吸收前贤的辑佚成果，其篇目次序与《集纬》基本一致，可见受殷氏影响颇深。乔本辑佚文45条，书晚出而条数反而少，很是奇怪，这可能与乔氏立“泛引”一目有关，乔氏一书体例完备，大体于每书之前，依次列篇目、名义，后解题，再列佚文，最后立“泛引”一目，凡佚文无可归属者入此目。古书征引文献时，往往省略篇名，只具书名，乔氏不依佚文内容，反而根据名称，简单地收集在一起，有失严谨，结果《含神雾》中有些佚文就被简单地收进“泛引”里去了。后来日本学者安居氏重编《纬书集成》时就依据内容定佚文篇目，就避免了很多失误。乔氏还用力纠正《古微书》的疏误，写了《古微书订误》和《古微书存考》两部书。《纬》今有光绪三年（1877）南昌强恕堂刊印《乔勤恪公全集》本。
以上大体是《含神雾》在清代的辑佚情况，到了黄氏这里，差不多已经近于完备了，清人辑佚的成绩的确是值得称赞和发扬的，当然清人也自有其局限性，特别是日、韩等域外的文献，他们自然看不到。像后来谶纬文献集大成之作的《纬书集成》，日人就充分利用日本的汉藉资源，补遗甚多，然而清人给我们打下的基础确是不可磨灭的。
参考文献
[1] 董治安主编.《两汉全书》[M].山东.山东大学出版社.2009年
[2] （日）安居香山、中村璋八编.《纬书集成》[M].河北.河北人民出版社.1994年
[3] 上海古籍出版社编.《纬书集成》[M].上海.上海古籍出版社.1994年
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摘要目的：了解本地区250例体检者全血大量元素与微量元素含量水平，为进一步临床诊治提供依据。方法：进行健康体检的受检者250例，进行取全血测定钙、镁、铜、铁、锌元素含量。结果：250例体检者中钙、铁、锌、铜、镁元素在不同年龄组之间差异有统计学意义(P＜0.01)。其中钙和铁在0～30岁略低，铜元素与锌元素在31～60岁组含量略高。结论：250例体检者全血微量元素测试效果中等水平，但是也存在一定的元素缺乏问题，为此还需要加强对食品质量的监管，丰富营养。
关键词 体检 全血 微量元素 钙 镁 铜 铁 锌
doi:10.3969/j.issn.1007-614x.2012.09.233
个体的生长发育过程与生活习惯是个体的先天遗传和后天环境各因素相互作用的结果，遗传因素决定发育的方向，后天环境条件则影响遗传因素的发挥，决定发育的速度和水平［1，2］。同时根据元素在人体内的含量不同，可将元素分为大量元素和微量元素两大类。凡是占人体总重量的万分之一以上的元素，如碳、氢、氧、氮、钙、镁等，称为常量元素；凡是占人体总重量的万分之一以下的元素，如铁、锌、铜等，称为微量元素。大量与微量元素对生长发育至关重要［3，4］。本文为此对250例体检全血5种微量元素检测结果进行了综合分析，现报告如下。
资料与方法
2011年1～5月进行健康体检的健康人250名，男130名，女120名。其中0～30岁组80名，31～60岁组120名，61岁以上组50名。
检测方法：由经过规范培训的检验员取被检全血，采用原子吸收光谱仪，用石墨炉原子吸收法测定大量与微量元素钙(Ca)、镁(Mg)、铜(Cu)、铁(Fe)、锌(Zn)。
结果判定：钙、铁、锌、铜、镁元素参考范围：铜11.8～39.3μmol/L，锌7.6～17μmol/L，钙1.55～2.1mmol/L，镁1.1～2.1mmol/L，铁7.52～11.8mmol/L。
统计学处理：数据采用SPSS19.00统计软件包分析，数据表示(X±S)，统计分析进行t检验。P＜0.05被认为具有显著性意义。
结果
250名体检者全血中钙、铁、锌、铜、镁元素在不同年龄组之间差异有统计学意义(P＜0.01)。其中钙和铁在0～30岁略低，铜元素与锌元素在31～60岁组含量略高。具体情况，见表1。
讨论
人体是由各种元素构成的一个有机体，按各种元素在人体中所占的比例可分为大量元素和微量元素。西方很多国家就已经发现大量元素和微量元素的含量或分布异常在很多疾病的发病机制中起到一定作用［3］。疾病的发生反过来亦可能引起大量元素和微量元素的含量或分布异常，而这种异常可能是疾病一些并发症的原因。很多大量与微量元素参与激素和维生素的合成，对人体代谢的调控有密切关系；是人体重要生物化学反应基础酶的组成成分或激活剂，影响免***系统的功能，影响生长及发育，缺乏大量与微量元素会带来许多不利影响。
目前在人体内可以检出的大量元素和微量元素有约70种，其中的如已经被人们所熟知的Ca、Fe、ZN、Mg、Cu等，其对人体的作用也越来越受到关注，钙是构成骨骼和牙齿的重要成分，对于保持肌肉和神经系统的兴奋性尤为重要，体内的许多酶都离不开它。还有以锌为主要成员的锌指蛋白在核酸代谢和蛋白质合成中发挥作用，锌缺乏会影响免***功能与味觉功能，易致厌食症，进而影响生长和智力发育。铁是人体需要量最多的微量元素，是构成血红蛋白的重要组成部分，缺铁易出现食欲不振，易烦躁，头晕耳鸣等。铜是人体内20多种酶的活性成分，对人体新陈代谢起调节作用，如小儿缺铜会损害脑细胞的成熟［4，5］。
本文结果显示，250名体检者全血中钙、铁、锌、铜、镁元素在不同年龄组之间差异有统计学意义(P＜0.01)。其中钙和铁在0～30岁略低，铜元素与锌元素在31～60岁组含量略高。而钙、镁、铜、锌水平与其他城市比较处于中等水平，但铁元素高于其他地区。男性的铜与铁高于女性，钙、锌、镁没有显著差异。
总之，本地区250例体检者全血微量元素测试效果中等水平，但是也存在一定的元素缺乏问题，为此还需要加强对食品质量的监管，丰富营养。
参考文献
1 覃绿梅.血钙在诊断儿童缺钙中的临床价值［J］.现代中西医结合志,2005,14(15):2031-2032.
2 陈虹,韩太森.镁的生理调节［J］.国外医学・地理分册,2009,24(3):110-112.
3 吴茂江,涂长信.铜与人体健康［J］.微量元素与健康研究,2005,22(5):64-65.
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[论文关键字]微博；著作权侵权；法律规制
一、微博环境下著作权侵权行为概述
（一）微博环境下作品的特点
首先，应是符合著作权法意义上的作品，即具有独创性。即作品必须源于作者己身，由自己***创作；且须达到一定水准的智力创造高度，能够体现出作者自己独特的思想与意识。其次，微博作品的简短性。因产品定位缘故，运营商对每条微博予以140字数的限制，而简短性则对微博是否构成法律保护的作品的判定带来一定难度，因为一些过于短小的微博很难符合独创性要求。因而只有那些体现个人独特思想的内容，字数又非过于简短，才能构成著作权法意义上的作品。最后，微博作品发表的便捷性。脱离了传统出版的等待，无需以往网络文章的长篇累牍，加以参与方式的多样便捷，使得用户能够随时随地将自己的文字与摄影作品发表，因而微博环境下作品数量极其庞大，且仍在迅速增加。
（二）微博环境下著作权侵权行为的特点
首先，侵权行为更为多发。虽然以往互联网中的著作权侵权绝非少数，但因微博互动性、流转性极强，使得著作权侵权行为在微博环境中更为频繁。微博用对于微博中精彩内容与***片，往往会“转发”、“评论”或“收藏”，借此与其他用户分享，然而现今却有另外一种“分享”日益增多，即以“复制+粘贴”的方式将他人微博当做自己原创予以发表。其次，侵权后果更为严重。因微博流动性极强，因而若是一条含有侵权作品内容或链接的微博由最初侵权者上传至微博，便会在极短时间内蔓延开来，且者粉丝数量越多，危害后果也越严重。且互动交流的平台特性使得以往互联网之中侵权作品只是处于被寻找的地位发生改变，在微博环境下，含有侵权内容的微博会主动的呈现在不特定用户面前，这自然是扩大了侵权行为发生的覆盖面，因而其后果也就更加严重。
二、微博环境下著作权侵权行为的表现形式
《著作权法》第11条规定：“著作权属于作者，如无相反证明，在作品上署名的公民、法人或者其他组织为作者”。在微博环境下，一条微博由特定用户发出，在无相反证明的情况下，便应将其视为作者，享有法律所规定的各项专有权利，未经其许可又无法律依据实施受其专有权利控制之行为或侵犯其有关权利，便应承担相应的法律责任。
（一）以“复制粘贴”方式将他人微博作品予以发表
在他人所发微博构成著作权法意义上作品之时，未经其许可，以“复制粘贴”方式传播他人微博作品，又无法定免责事由，自然构成直接侵权。
（二）在微博内容中设置侵权作品的链接
正如前述所言，微博较以往网络社会中网友交往互动的方式而言，其最大特点在于流转性与互动性极强。因此微博若是含有侵权作品链接，其是主动呈现在普通微博用户面前的，这就导致侵权行为所造成的恶劣影响的广泛性。
（三）微博用户对含有侵权内容微博的再转发
对用户而言，如果其转发微博是如上述所言含有侵权作品链接之微博，那么其行为之实施因具有明显的主观过错而构成直接侵权，而对那些他人以“复制粘贴”方式发表的侵权微博转发，则很难认为其主观具有过错，作为微博用户，其对他人所发之微博，自然是善意的信赖其者为作者，然而其在未经著作权人许可“实施”了受专有权控制的行为，虽无主观之过错，仍因其所实施行为为著作权人专有之权利而符合“直接侵权”。
三、微博环境下侵权责任的承担
（一）微博环境下直接侵权者的责任承担
1.“复制粘贴”以及设置侵权作品链接者责任的承担
在构成直接侵权的情况下，其应承担的责任首先便是停止侵害，即删除含有侵权内容的微博，署名权属于著作权人的人身权利，对其侵犯自然可以适用消除影响、赔礼道歉的方式，例如在发表致歉信或适用精神损害抚慰金等，而因剽窃他人微博从而获益的侵权人，在承担前两种民事责任的同时，还应当承担赔偿损失的责任。对于损失数额的计算，则依据我国《著作权法》第49条的规定。第三种赔偿方式是法定赔偿金，根据《著作权司法解释》，笔者认为，在前两者方式皆不能确定赔偿金额时，结合微博平台流动性极强的特点，在考量微博的转发量以及其因此而获得的经济利益后确定赔偿数额较为恰当。
2.对含有侵权内容微博再转发者责任的承担
如前述所言，用户对他人含有侵权内容的微博转发，要区别对待。当用户可以较为明显的意识到其所转发之微博含有侵权链接等侵权内容时，其行为显然与诚心善意之人相背离，因而具有主观过错并应承担侵权赔偿责任。而对那些难以知晓其是否存在法律瑕疵的微博予以转发，则很难视其行为的存在具有过失，正如一个在正规市场购买书本的顾客有理由相信自己所看到书本是合法那样，微博用户也有理由相信自己所转发微博并无法律瑕疵。因此，其行为虽然构成了直接侵权，但因其并不具备主观过错，因而无需承担赔偿责任。
（二）微博环境下间接侵权者的责任承担
1.“通知与移除”规则的适用
通说主张，如果网络服务提供者故意教唆、引诱他人未经著作权人许可上传作品，构成“引诱侵权”；如果其在明知或应知用户侵犯著作权人权利的情况下提供实质性帮助或者放任侵害结果的发生与扩大，没有及时采取制止侵权行为的措施，则构成帮助侵权。作为运营商，其提供微博服务是否构成间接侵权呢？1984年美国最高法院在“索尼案”中确定的“实质性非侵权用途”规则对此情形的判断提供了借鉴。据此，只要一种产品具有“实质性非侵权用途”，即使产品提供者知道有人可能会使用该产品进行侵权行为，也不能以有用户用此工具进行侵权就认定该产品提供者具有主观过错而构成间接侵权。这意味着，作为一个用途中立的互联网产品，不能因为微博平台出现了侵权行为便推定网络服务者具有主观过错进而需要承担间接侵权责任，因此，如何判断微博服务提供者是否具有主观过错便成为判定其侵权与否的关键。
由DMCA所创的“通知与移除”规则解决了这一问题，我国《信息网络传播保护条例》第15条也做了相关规定。“通知与移除”规则被视为实现网络中利益平衡的最佳机制，权利人的权利能够得到较为及时的保障；网络服务者则无需承担主动监测义务，因而可以保障互联网行业较为健康的发展；再次，在收到权利人主张权利通知时，其并不承担必须移除所涉内容或者链接的义务，而只是产生推定知晓“侵权”事实的存在。至于是否确属侵权，则要由法院裁断，这也维护了上传者的权利。可见，著作权人要维护自己的权利，采取一定方式通知就成为了其主张权利的重要方式。
2.“红旗规则”的适用
需要指出的是，虽然通过“通知”的形式能够推定网络服务提供者知晓侵权行为的存在，但通知并非其知晓侵权行为存在的必须要件。虽然在我国法律中并未明确规定网络服务提供者有监控网络的具体的一般性义务，但这并不意味其无需承担合理的注意义务。正如学者Nimeer所指出那样，“当用户上传或链接的内容侵权的事实已经像是一面鲜亮的红旗在网络服务提供者面前公然的飘扬，以至处于相同情况下的理性人明显能够发现时，如果网络提供者采取鸵鸟***策，将头深深的埋在沙子里佯装无事，仍然组织、保留侵权内容与链接，而不断开，则同样可以认定其至少‘应当知道’侵权行为的存在”。可见，“通知”并非认定微博服务者主观过错的唯一方式，因为过错本身便包括故意与过失，而两者则分别对应着“明知”与“应知”，这就意味着，即使没有权利人的主张，作为微博服务提供者在管理工作中确实知道侵权行为的存在却放纵或者因疏忽而未能发现，以及不采取合理措施去发现侵权行为，那么其便符合主观过错之认定，因而要承担相应的侵权责任。
四、微博环境下著作权侵权行为的法律规制
（一）微博环境下著作权保护现状
微博环境中的侵权行为，可以适用《著作权法》以及《信息网络传播保护条例》中有关规定，但因微博的独特之处，旧有的法律调整便有所不及，虽然2011年北京市制定《北京市微博客发展管理若干规定》，但这毕竟只是地方性法规，在微博服务商及用户覆盖全国的今天，当侵权纠纷发生时，该规定能够得以适用的可能性微乎其微。
（二）微博环境下著作权保护的立法建议
对微博有针对性的法律规制需求迫切，但微博之“微”，专门的立法保护成本过高，也不现实。当纠纷发生之时，由最高院有关司法解释或答复不失为一种解决之道，而在未来的进一步立法中，将其纳入法律规制之中，例如对《信息网络传播保护条例》修改中，及时地对微博等新兴互联网产品予以规范更为可取，这是由信息网络的迅速发展所决定的。
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最大输家：央视春晚
也许不要30年，现在的中年人就会抱着他们的孙子，很艰难地解释，上海明珠塔和广州小蛮腰原来的古老用途。电视作为不可或缺平台的意义，已摇摇欲坠。尤其是春晚摇一摇红包本身就已宣布春晚之命休矣。
这既是电视的没落，也是被广告、宣传和做作充斥的春晚的失败。人们确实是在等待红包为主，看春晚为辅，但移动互联还没有能填充春晚的巨大缺位。
移动互联未来除了春节红包之外，还需要更大努力来填补春晚衰亡之后的内容流量的缺失。这让人们对移动娱乐更加期待。
最大妒家：马云
请注意是马云，而不是阿里系。比较上市前后，马云除了增强资本实力和阿里系的全球知名度之外，对阿里生态和业务创新投入的精力明显不足。
就电商而言，淘宝的生态链一直没有显著提升，并且在走向移动端上，看起来已败给腾讯。
就支付宝而言，其原来具有明显的几乎可以和银联抗衡的物理直连优势，这是其他第三方支付远远不能比拟的。但到如今，支付宝的优势已动摇，至少在小额支付领域，微信支付、支付宝和银联支付三足鼎立的局面已形成。
最大赢家：腾讯微信
姑且不论春节之后，会有多少银行卡会解绑（估计解绑率不会比2014年低多少，有流量没服务是腾讯一向的软肋），微信仍是大赢家。
最关键的一点在于，腾讯向公众表明了，微信支付能够承受饱和冲击并保证系统的大致顺畅和安全。微信春节红包的派发次数在百亿笔，从交易笔数和单位时间交易笔数的强度看，这种饱和峰值下运行的能力，都已和银联、支付宝处于同样的量级。
移动支付的成功，还在于年轻人在安定富足的环境下成长，更容易轻易信任。而在1970年代之前的中国人不会具有1985之后那样对信息技术的信任感。或者说，银行在90年代初推动互联网金融之所以迟钝，和现在互联网金融迅猛扩张，部分原因在于中年以上的客户更狐疑，哪怕是面对实实在在银行;而年轻人更轻信，哪怕是对信息技术的风险并不了解。
最大受益者：年轻草根
据说这次春节红包，主发红包者发送的红包，是其收到红包的大约4-5倍，这意味着富裕者和年长者对年轻人超过百亿元的转移支付。这种转移支付并非恩赐而是顾及了年轻人的趣味和尊严。
覆盖全球180多个国家的微信春节红包，使人们有理由对中国移动互联网的未来寄托更高期望，尤其是在全球国家的精英也罢普通民众也罢，都甚至无法理解微信红包时更是如此。微信支付似乎证明了，为移动商业模式的扩张，移动支付已经准备好了。这种土壤的重要性，和支付宝对淘宝的意义是可类比的，但人们期待微支付上生长的，不是假冒伪劣。基于移动互联的商业模式将是中国新生代的成功沃土。
最大困惑者：央行
支付宝的购卡充值方式已经终结，并且支付宝是依托银行卡系统而存在的。但微信不同，微信还包含着从QQ平移过来的客户，以及大量非实名手机，甚至海外手机的客户。Q币仍可为零钱充值，因此微信支付包含零钱账户体系和银行卡体系两大账户体系，前者包含广泛的匿名账户，Q币充值还意味着零钱账户对腾讯而言是余额开放账户，而不是转接支付账户。不仅如此，零钱账户体系和银行卡账户体系是打通的。
支付宝也罢，微信支付也罢，都无法避免虚假交易和资金匿名转移。
我们必须看到，微信支付借助春节红包在全球的巨大成功，不是互联网金融能跨国落地，而在于微信是作为社交APP而落地的，微信支付则镶嵌其中。国外金融监管当局还在稀里糊涂，没有要求海外微信支付落地需要金融监管许可。
有含义的微信名篇6
网络话题检测：是指一项面向跨网络平台的信息流进行未知话题识别的技术.
话题:是一个种子事件或活动’以及所有与之直接相关的事件或活动.
事件：指由某些原因、条件引起,发生在特定时间、地点，并可能伴随某些必然结果的一个特例.
报道:指与话题紧密相关、包含2个或多个能***陈述某个事件子句的,且来自于不同网络平台的文本片段.
在上述定义中，本文强调网络话题的线索分布在不同的网络平台上.话题检测一般可分为***式和回顾式2种研究方式，前者的任务是***检测当前网络报道所属的话题,而后者的目标是检测已有网络报道库中隐含的话题.本文主要研究回顾式的网络话题检测.
网络新闻与微博作为目前人们了解社会动态最主要的信息来源,在话题检测领域中具有很高的研究价值.尽管网络新闻与传统新闻并没有太大区别,也包含时间、地点、人物等要素，但微博作为近年来新兴的媒体传播方式之一,其文本特征与网络新闻有着明显的差异.从内容结构看,新闻一般有标题，其中包含最重要的信息’而微博没有标题;从字数上看，微博限定在140字以内,而新闻没有此限制.类似于其他文本挖掘技术,特征选取在话题检测研究中也发挥着重要的作用.更进一步,不同词性的特征词在描述话题时也会发挥不同的作用.因为在文本挖掘的研究中，选择不同的词性特征可能会导致完全不同的文本处理效果，所以，本文拟通过设计多组实验来观察词性特征对新闻和微博网络话题检测的影响,并利用对不同词性特征区分2种网络话题能力的分析,发现适合2种网络平台的最佳词性组合,为准确地进行网络话题检测提供有价值的参考.
1.相关工作
近年来，面向新闻语料的话题检测已有了一些广为人知的方法，例如K-means、CMU以及LDA等.但伴随网络新技术的出现和发展，越来越多的研究者开始将目光转向新的网络平台.如M.Cataldi等在2010年面向twitter平台数据开展了话题检测的算法研究.该算法通过时间标签来设定时间窗间隔提升正确率.同期,T.Sakaki等米用贝叶斯决策方法在twitter数据上成功地检测到80%以上的地震发生地点,但是仅能检测到预先指定的话题.在面向国内的微博平台研究中,杨亮等提出了利用情感分析检测热点事件,但是这种方法在缺少名词等特征的情况下，无法得知事件发生的具体内容.2012年,周刚等针对微博特征稀疏的特点’引入同义词扩展技术提升了话题检测的效果.
网络话题检测的目标是识别文本报道中隐含的未知话题，而文本挖掘技术可通过分类或聚类的思想,发现这些报道中暗藏的信息’因此文本挖掘技术是实现话题检测的一种有效方法.通常,选取不同的词性特征会对文本挖掘结果产生明显的影响.如S.Chua利用WordNet构建了4种词性集合进行了文本分类实验，实验表明名词可获得最好的分类结果，但该方法没有考虑词性组合对文本分类产生的影响.Liu等米用词性共现的方法对Sougou文本分类语料进行了聚类实验,实验结果表明选用名词、动词、形容词作为聚类特征的方法要好于传统的文档频率（documentfrequency，DF)特征选择方法，但是该研究没有通过实验去验证大部分功能词是否会对文本聚类产生影响.韩普等开展了词性对中英文文本聚类的影响研究’实验表明名词、动词、形容词和副词可提升文本聚类效果,其他词性会对文本聚类产生负面影响’但是’该实验没有针对中文新闻或微博语料集开展相应研究.
综上所述，目前网络话题检测的研究对象主要是针对单一的新闻语料或微博语料进行的，而且大多数研究者都是通过对聚类算法的改进来提升实验检测的效果，对词性特征的选取在话题检测中影响的研究鲜有报道.而不同词性特征的选择明显影响着文本挖掘结果的事实,也预示着词性特征的选择会对话题检测的效果产生影响.为此,本文拟利用一些代表性的现实世界中的数据,使用复旦大学汉语文本词性标注集进行特征提取与词性标注,统计不同词性特征在新闻与微博数据上的分布情况,并结合传统K-means聚类算法回顾式发现数据中的隐含话题，通过对比观察单一词性特征对2种网络平台的话题检测影响，试***发现网络话题检测的最佳词性组合.
2.词性标注与数据处理
2.1词性标注
实验的第1步是选取词性标注集.目前,汉语词性标注集比较权威的有中国科学院计算研究所汉语词性标注集、北京大学汉语文本词性标注集和复旦大学汉语文本词性标注集.
根据数据集的规模,本文选择复旦大学汉语文本词性标注集标记新闻语料和微博语料.命名实体作为文本的特征是话题检测中经常用到的特征降维方法’因此本文将命名实体标记为一种特殊的词性.在微博数据中’经常会出现“@”等特殊符号’为了研究这些符号是否会对话题检测产生影响,本文也将它们视为一种特殊的词性特征.这些细分的词性可为文本深层处理提供支撑,但是过细的词性特征会造成文本特征稀疏的问题,进而影响话题检测的效果,所以将上述的词性进行了合并处理，合并后的词性如表1所示.
2.2数据处理过程
实验选取以下2个数据集作为研究对象.
1) 新闻数据集:来自搜狗实验室，共953篇新闻，人工标记108个话题.
2) 微博数据集：来自数据堂，共2257篇微博，人工标记16个话题.
源新闻语料包含了搜狐新闻国内、国际、体育、社会和娱乐等18个频道的新闻报道.本文选取其中2008年历史版本中的特别版数据作为研究语料，构建仅包含文本内容的新闻数据集.微博语料采集了新浪2013年8月6日至2013年8月19日的微博数据，在预处理过程中保留了全部微博的正文内容,并按照源数据中划分的话题类标记每条微博.
语料预处理完成后，实验面向2种语料分别构建了2个词性空间，如***1所示.在数据处理过程中，首先，对2个数据集中的每篇报道利用FudanNLP进行分词处理,去掉文本中不含特殊符号的标点、表情符与运算符’构建2个数据集的报道词集.然后,按照表1中的合并词性对报道词集中的词进行标注’形成2个标记好词性的语料集.最后’将这2个语料集按照不同词性各划分为16个不同的文档集，每个文档集中的每篇报道仅由一种词性的词表示.为了能准确地观察单一词性特征在2种数据集的分布情况，本文在数据预处理时并没有进行停用词处理,尽量保持了文本语料的原貌.
3.实验及结果分析
3.1不同词性特征在2种数据集上的分布情况
实验首先对2组语料的词性分布进行了统计,统计结果见表2.从词数比例的统计结果可看出,2个数据集中名词词数比例最大,其他词性所占的比例相差不到10%.如果将每种词性的词数比例进行对比’可看到定位词、数词、量词、助词、介词与连词的词数在新闻数据集上所占的比例高于微博’形容词与特殊符号在微博数据集上所占的比例略高于新闻’其他词性特征的词数比例没有明显区别.从数量上看’每种词性在单一网络平台的数据集上所占的比例与划分话题后的平均词数比例基本相同’这说明词性特征的分布情况不会因为检测话题而改变.
总而言之，不同词性特征在2种数据集上的分布情况并无太大差别，这说明虽然微博长度短内容随意，但是用户在写作过程中的用词习惯较为正式.
3.2网络话题检测性能评价方法
网络话题检测的主要评价方法是观察报道集中文档被划分到正确话题的优劣程度.本文采用表3的方法评价话题检测性能,其中,a、6、c、d分别表示4种情况下文档的数量.为了评价需要,分别给出召回率（recall)、准确率(precision)、宏平均的定义为：
本文采用经典的K-means聚类算法实现话题检测’为了保证实验效果’设定新闻文档集的聚类个数为108个话题类，微博文档集的聚类个数为16个话题类.
3.3单一词性特征对网络话题检测的影响
按照3.2节中介绍的性能评价方法分别计算召回率、准确率和厂值,实验结果如表4所示.可观察得到’词性特征会对新闻与微博的话题检测产生影响.只保留名词的话题检测效果最好.命名实体的话题检测与保留全部词性的评测结果大致相同’但词数只占全部词性的5%左右，因此通过命名实体词集进行话题检测可大大降低话题检测的特征维度.将2个数据集检测指标中的F1值进行对比，可发现动词对新闻话题检测更有影响，数词、量词与时间短语词对新闻话题检测的贡献度略高于微博，形容词对微博话题检测的贡献度略高于新闻.***与特殊符号具有区分微博数据话题的能力，但是并不具备区分新闻报道话题的能力.命名实体与名词在2种数据集上都有较高的话题检测贡献度,其他词性检测2种语料中隐含的话题能力较弱.
从上可见,在仅选取单一词性特征作为文本特征时，名词区分话题的能力最强，命名实体也能取得较好的结果，同时可降低文本的特征维度.动词区分新闻话题的能力强于微博,而形容词区分微博话题的能力略强于新闻.其他词性的特征也会对话题检测产生影响,但影响程度要比上述4种词性弱.
3.4组合词性特征对网络话题检测的影响。
本文目的是希望找到最佳的词性特征组合，在保证实验效果的情况下尽量降低文本特征的维度.波士顿***分析法可呈现多种特征在不同标准下的区分话题能力，因此本文将词数作为衡量特征维度的标准，将F值作为评价结果的指标，观察不同词性对实验的影响.实验将波士顿***分为4个象限，如***2所示，***2(a)(b)分别是新闻与微博的分析***，***中横轴表示词数，纵轴表示宏平均F值，每个节点代表一种词性特征.
为了找到网络话题检测的最佳词性组合，选取单一词性实验中结果最好的命名实体与名词作为基准词性，分别和波士顿分析过程中区分话题能力较高的其他词性构建组合.所有词性组合利用哈尔滨工业大学停用词表进行了停用词处理，希望得到最佳的话题检测结果.不同的文本向量维数w会对实验效果产生影响，本文对2组语料选择w的取值范围是[200，3000]，共14x15组实验，并采用R值衡量实验结果.详细数据见表5、6，实验结果见***3.通过实验结果可看到，在大多数情况下，两两词性组合区分话题的能力强于单一词性，但是效果并不显著.多词性组合的区分话题能力强于两两词性组合.
虽然数据集并不能代表所有语料的情况，但本文的研究可说明词性会对新闻和微博网络话题检测产生影响.通过实验可看到，在选取单一词性特征的情况下，选取名词可得到最准确的检测结果，命名实体特征维度低且可得到较好的实验结果，动词在新闻数据集上会得到更好的实验效果，其他词性的特征也会对话题检测产生影响.在选取词性组合的情况下，名词或命名实体、数词、时间短语、形容词以及量词的组合可提高新闻网络话题检测的A值，名词或命名实体、形容词、量词、数词以及特殊符号与***的组合在微博语料上可取得较好的实验结果.
4.结论
1) 2个数据集中不同词性词数所占的比例相差不大，这说明虽然微博的内容从形式上看与新闻报道不同，但是用户在编写微博时的用词方式符合传统中文用词习惯.
2) 在仅选取单一词性特征作为文本特征时，选取名词可得到最准确的检测结果，词数比例极少的命名实体也具有较好的区分能力.动词在新闻数据集上会得到更好的实验效果，而形容词区分微博话题的能力稍强于新闻.其他词性的影响程度不如上述4种词性强.
3) 在选择词性组合作为特征时，名词或命名实体、数词、时间短语、形容词以及量词的组合可提升新闻网络话题检测的评测指标，名词或命名实体、形容词、量词、数词以及特殊符号与***的组合可较好地区分微博语料中隐含的话题.
有含义的微信名篇7
关键词：隐私保护 k-匿名 多步攻击关联 序列模式挖掘
中***分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1007-9416(2011)12-0051-03
1、引言
近几年来，诸如蠕虫和分布式拒绝服务攻击(DDOS)等各种安全威胁与日俱增，为了抵抗这些攻击，不少组织机构之间开始相互合作，如CERT()和DShield(省略/)通过在网上收集安全报警数据，对数据进行关联分析，然后将分析结果信息给用户和销售商[1]。通常，安全报警数据都是从不同的公司组织中收集得到，因此其中包含了一些比较敏感的信息，而这些敏感信息是数据拥有者不愿公开或者与别人共享的。为了保护安全报警数据的敏感信息，防止被不法分子利用，对报警数据进行一定的隐私保护就显得尤为重要了。本文基于k-匿名[1]隐私保护技术对报警数据进行保护，在已有序列模式挖掘算法的基础上提出ESPM（Efficient Sequential Pattern Mining）序列模式挖掘算法对报警数据进行多步攻击关联。实验结果表明，该方法仍然能够有效地从隐私保护后的报警数据中挖掘出多步攻击行为模式。
2、报警的隐私保护
k-匿名是解决数据中隐私信息泄漏问题的一个比较有效的方法[1]，本文基于k-匿名思想，改进经典算法Incognito[2]，对原始报警进行隐私保护，使经过隐私保护的报警数据仍能有效地用于多步攻击关联分析。
2.1 相关定义
本文基于Incognito算法，将其在普通数据集中的相关定义应用到报警数据集中。以下给出用于报警隐私保护的几个定义：
定义2.1:报警频数集 报警数据表T在敏感属性集上的报警频数集定义为映射其中是的属性值的组合，是属性值为的元组在表T中出现的数目。
定义2.2:k维报警泛化*** 报警数据表T的k维报警泛化***包含n个子***，即，其中子***从表T中任取k个属性得到，由它们域泛化层中的各层属性域构成的连通***。中的点是一个k维属性域向量，分别为对应的某个域，两点之间存在直接泛化关系的用有向边表示。k维泛化***中，没有边指向的点称为根节点。点的高度表示为。
2.2 算法描述
本文所提出的对原始报警数据进行隐私保护的方法基于k-匿名的思想，利用报警敏感属性的熵来设计合理的报警敏感属性泛化层次，改进k-匿名算法Incognito来实现对原始报警数据的隐私保护。
2.2.1 泛化层次
k-匿名算法以敏感属性泛化层次作为输入条件，这就要求我们事先设计一个敏感属性泛化层次。本文利用文献[3]中定义的熵或者微分熵来帮助设计一个合理的敏感属性泛化层次，对于离散敏感属性，采用熵定义，对于连续敏感属性，采用微分熵定义。
2.2.2 隐私保护算法
k-匿名算法Incognito能够产生表T的所有满足k-匿名属性的全域泛化表，但是在迭代过程中，k维报警泛化***的所有节点混在一起迭代，设的根节点个数为s，则计算中各节点的报警频数时需要对数据库进行s次扫描，多次重复扫描数据库的过程大大降低了算法效率。本文在Incognito算法的基础上，做了一定的改进，与Incognito算法相比，本文的算法将分成n个报警泛化子***，在计算第i个k维报警泛化子***中各节点的报警频数时，只需扫描一遍数据库就可以得到***中没有经过泛化的根节点所具有的报警频数，这样在计算其他节点的报警频数时，只需要根据上卷性质就可以由该节点的父节点的报警频数计算得到，不需要再次扫描数据库。因此，本文的算法计算一个k维报警泛化子***中各点的报警频数时，只需要扫描一次数据库，计算中各点的报警频数时，共需要扫描n次数据库，而Incognito需要扫描数据库的次数为s(sn)次，随着维度的增加，s与n的差值也会越来越大。因此，本文的算法能有效减少需要扫描数据库的次数，从而加快算法速度。本文的算法只选取m维报警泛化***中具有最小泛化高度的节点，如果同时有几个具有相同最小泛化高度的节点，那么这些节点将以Jian Xu等人的Certainty Metric[4]作为数据质量的度量标准，找出其中具有最高数据质量的最小泛化高度节点。
3、多步攻击关联
本文借鉴MASP[5]算法进行序列模式挖掘的思想，提出了ESPM算法进行攻击行为序列模式挖掘，与MASP算法相比，它在挖掘过程中增加了两个过滤阶段：
a)一次性过滤阶段：根据支持度定义，如果一个候选攻击序列中的第一个元素不属于任何最大攻击行为集中的元素，则该候选攻击序列中肯定不包含频繁攻击行为序列模式，那么这样的候选攻击序列可以在扫描中就被过滤掉。
b)动态过滤阶段：如果某个候选攻击序列支持某些候选最大k-攻击序列，但是不支持满足最小支持度要求的最大k-攻击序列，那么我们称该候选序列对最大k-攻击序列没有支持度贡献。在扫描候选攻击序列集时，对候选攻击序列进行标记，若在第k轮扫描中某个候选攻击序列对最大k-攻击序列没有支持度贡献，则在第k+1轮扫描时，将该候选攻击序列过滤掉。
a和b的过滤都会使需要扫描的候选攻击序列个数减少，从而提高挖掘算法的效率，不过这些候选攻击序列只是在扫描阶段被过滤掉，并不对候选攻击序列的总数产生影响，攻击序列支持度的定义保持不变。
ESPM算法还删除了MASP算法中的剪枝操作。MASP算法在产生候选最大攻击序列集后，会对中的每一个序列进行剪枝操作，即如果c的任意一个k-1子序列不属于最大(k-1)-攻击序列，那么就可以从中删除序列c。但是根据MASP的支持度定义，可以发现如果删除序列c的第一个元素得到的k-1子序列不属于k-1最大攻击序列，这个序列c仍然有可能是满足最小支持度要求的最大k-攻击序列，因此在ESPM算法中删除了此步骤的剪枝操作。
ESPM算法是对整个原始报警数据库进行挖掘，挖掘得到的攻击场景可能含有误报警，而且没有考虑对报警数据的隐私保护。为了从隐私保护后的报警数据中挖掘出准确有效的攻击场景***，本文提出改进算法ESPM-P算法，算法伪代码如***1所示。
算法可以分为两个步骤：(1)报警的隐私保护：利用熵和微分熵分别为报警敏感属性IP地址和端口Port设计合理的报警敏感属性泛化层次，再通过改进后的Incognito算法对原始报警数据进行隐私保护。(2)多步攻击关联算法：首先，将过隐私保护的报警数据表根据报警敏感属性目的IP分成n个子表，然后利用ESPM算法挖掘每个子表的攻击行为序列模式，最后将所有子表的多步攻击关联分析结果综合得到表的最大攻击序列，从而挖掘出精确有效的多步攻击行为模式。
4、实验结果与分析
本文采用的实验测试数据是来自MIT Lincoln Lab的DARPA 2000入侵检测攻击场景数据集（LLDOS 1.0和LLDOS 2.0.2），这是目前比较权威的攻击场景测试数据集。本文采用ESPM算法和ESPM-P算法对数据集LLDOS 1.0的内部网络流量进行了实验，实验过程中采用重放技术，将流量导向RealSecure IDS中。重放LLDOS 1.0的内部网络流量时，RealSecure总共产生922条报警数据，22种不同的报警类型。
*ESPM算法：此算法是对整个报警数据库进行挖掘，其中支持度与时间窗口参数设置如***2所示，挖掘出来的报警攻击场景关联***如***3所示。
测试数据集LLDOS 1.0内部网络共包含了5个攻击阶段，在***3中，ESPM算法成功地挖掘出来其中的第2-4阶段。第1阶段的缺失是因为RealSecure没有对IPsweep产生任何报警，第5阶段缺失的红色Stream_Dos报警则是由于整个报警数据库中只有一条Stream_Dos报警，因而在挖掘产生最大攻击行为集时，报警Stream_Dos因为支持度过低而被过滤掉。第2阶段，攻击者查找运行着S***d服务的***主机时触发了报警S***d_Ping，ESPM算法成功的将其挖掘出来。第3阶段，攻击者尝试利用缓冲区溢出的方法来入侵运行着S***d服务的***主机，由此触发产生报警S***d_Amslverify_Overflow。第4阶段则由报警TelnetTerminaltype、Rsh和Mstream_Zombie组成，这是因为攻击者通过telnet和rsh在入侵主机上安装mstream守护程序和主机程序，从而触发产生了这3个报警。但是，在***3中仍然有5个误报警（如灰色标记所示），这是因为在挖掘过程中，这5个报警本身有着比较高的支持度，从而被关联到最后的攻击场景***中。
*ESPM-P算法：熵和微分熵参数、k-匿名的k参数、支持度k以及时间窗口参数设置如***4所示，挖掘出来的报警攻击场景关联***如***5所示。
测试数据集LLDOS 1.0内部网络共包含了5个攻击阶段，在***5中，ESPM-P算法成功地挖掘出第2-4阶段的所有攻击场景，其中第1和5阶段的缺失理由与ESPM算法相同。第4阶段，在进行隐私保护的时候，目的IP被泛化到24位的网络地址，如***5中的172.016.115.0/24和172.016.112.0/24，因此在用ESPM-P算法对经过隐私保护的报警数据进行攻击行为序列模式挖掘时，我们只能根据目的IP域来对整个报警数据库进行划分，从而再对划分后的子报警数据库进行挖掘，从***5中可以看到，所有相关报警都被成功挖掘出来并关联到攻击场景***中，同时有两个误报警Email_Ehlo和Email_Almail_Overflow（如灰色标记所示），这是由于这两个误报警含有较高的支持度，因而被关联到最后的攻击场景***中。
比较***5和***3，可以发现ESPM-P算法挖掘出来的攻击场景***效果要明显好于ESPM算法所挖掘出来的攻击场景***。ESPM-P算法挖掘出来的攻击场景***明显具有较少的误报警，同时比较完整详细的展示出所有的攻击场景，而ESPM算法不仅含有较多的误报警，而且只能挖掘出整个报警数据库相应的攻击场景***，不能展现针对特定IP的攻击场景。这是因为ESPM算法是对整个报警数据库进行挖掘，含有的误报警数量比较多，在报警数据库中有比较高的支持度，从而在挖掘过程中具有高支持度的误报警就会被关联到攻击场景***中。ESPM-P算法是先将报警数据库划分为子报警数据库，再对各个子报警数据库进行挖掘，这样误报警在每个报警数据库中的支持度会比较低，同时每个子报警数据库会有自己的支持度设置，这样能很好的去除误报警的关联。实验结果证明ESPM-P算法能有效地挖掘出含有较少误报警的攻击场景***。
5、结语
原始报警数据往往具有一定的隐私性，为了平衡报警数据的隐私性与可用性，本文提出ESPM-P算法：在共享报警数据之前，利用熵和微分熵构建合理的报警泛化层次，改进Incognito算法对报警数据进行隐私保护，然后根据目的IP将隐私保护后的数据表划分成子表，基于序列模式挖掘思想，每个子表利用ESPM算法挖掘出最大攻击行为序列，最后关联得到攻击场景***。实验结果证明，本文提出的整套框架与ESPM-P算法，能够从隐私保护后的报警数据中挖掘出具有较少误报警的攻击场景***，展示出攻击者的高层攻击策略。
参考文献
[1]Sweeney L. k-anonymity: A model for protecting privacy[J]. International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, 2002, 10(5):557-570.
[2]LeFevre Kristen, DeWitt David J, Ramakrishnan R. Incognito: Efficient full-domain k-anonymity[C]. Proceedings of the 24th ACM International Conference on Management of Data(SIGMOD), 2005: 49-60.
[3]Ning Peng, Xu Dingbang. Privacy-preserving alert correlation: A concept hierarchy based approach[C]. Proceedings of the 21st Annual Computer Security Applications Conference, 2005: 537-546.
有含义的微信名篇8
2012年9月15日,新浪微博用户主页右侧的热门话题榜中增设了一个新词条——“理***国”,与之相关的微博成为继宜黄强拆案、7·23动车追尾事故等话题后的又一起传播速度极快且的热门话题。新浪微博的“热门话题榜”,是通过对影响力、转发及评论数等因素的整合评估形成的,数目庞大的草根用户往往在相关信息传播的选择上呈现聚合状态。一般地,一个热门话题,仅靠坐拥上万粉丝的***用户自娱自乐其实不易形成,更需大量草根的互动传播作为助动。
事情是这样缘起的:由于中日***主权争端不断升级,西安等城市爆发大规模游行示威活动,后演变为打砸抢烧暴力犯罪事件,一时间微博上对此事件的实况报道大量涌现。新浪微博一位仅有300余粉丝的西安用户“@田维Paolo”于15日当天16︰37发出一条微博“刚接到我爸打来的电话,他告诉我西安玉祥门数十辆日系车被砸,局势失控,一位车主下车阻止爱车被砸,被一棍击中头部,生命垂危!!!!”这一新闻快报型微博因得到多名***用户转发从而获得一定程度扩散。后“@田维Paolo”亲临现场拍摄实况照片,其中一张被砸日系车车主收拾残骸的***片被商界新媒体事业部财视网新闻中心主任“@SJ翔宇”转发,获得逾120条转发。
对于西安9·15事件,新浪微博上大量类似“@田维Paolo”草根用户皆转型为“战地记者”,躬亲现场直播暴力事件,他们在9·15事件期间制传的新闻报道数量远远超过媒体官微对相关事件的制传量,成为信息传播的主力***。这次草根网民向新闻记者的转型,佐证了“自媒体时代”的题中之义(根据百度百科):以个人传播为主的媒介时代,人人都有麦克风,人人都是记者,人人都是新闻传播者。这种媒介基础凭借其交互性、自主性的特征,使得新闻自由度显着提高,传媒生态发生了前所未有的转变。
微博传播新形态。在中国,自媒体的集中形式以及自媒体新闻产品的制传载体即为“微博”。微博一直没有权威而精准的定义,根据维基百科的释义,“微博又称微型博客,是一种允许用户及时更新简短文本(通常少于140字)并可以公开的微型博客形式。它允许任何人阅读或者只能由用户选择的群组阅读。”李开复则解释为,“微博就是每次不超过140个字的微型博客。”微博传播与传统媒体传播呈现出以下区别:
相对比之下,微博是唯一一种互动性与开放性兼强的媒体。
二、西安之“殇”——“9·15事件”背景介绍
2012年,中日***主权争端升级,以8月15日香港14名登岛***人士被日方逮捕事件最激烈地引发了中国民众对日本当局的仇恨。9月15日,西安众多爱国者于钟楼、小寨等地游行示威,表达主权诉求与仇日情绪。但游行者在拉横幅、喊口号之余,竟对日系车、日本产品专卖店等展开了打砸抢的大规模暴力犯罪行为。
日系车主李建利颅骨被打骨折是9·15事件中***施暴的典型案例。媒体人江雪在《“九一五”:西安之痛》中写道:“那是在9月15日下午5点多,李建利开着自己家那辆白色卡罗拉经过环城西路……车到玉祥门和西门之间的路段,走不动了。这时,对面路中间来了一队游行的人……一个穿白色T恤的男子,跳了过来,举着手中的U型钢锁,向他头顶猛砸……这一击是致命的,导致颅脑开放性严重骨折。从医院的透视片子能清晰地看出,李建利的一块颅骨断裂凹了进去。在长达4个多小时的抢救手术中,医生取出了一大块和一小堆被砸碎的颅骨……”
打砸抢的暴力行为被认为已然异化了爱国主义朴素诉求的原始初衷。西安外国语大学新闻学教授王天定于10月2日发微博说:“西安的9·15事件,呈现明显的组织化特征,越来越多的证据表明,有人专门组织了一些烂仔肆意打砸抢,组织者与烂仔各有所求,前者是制造混乱,后者都是烂命一条,先拿三瓜俩枣,乱中还可乘机抢劫。所以,打击那些烂仔是必要的,但重点是要抓住那些组织者。”除了王天定等专家学者、江雪等媒体人对此事件的学理性解读和专业化报道外,其他网民亦积极表达观点。如网友“@不要让我吃香菜”在微博上发表评论说:“我大西安9·15那天的抗议活动显然已经成为不理***国行为的典型了。”草根用户的积极关注与活跃表达促成了这起事件备受瞩目的效果。
三、关于“好事不出门 坏事传千里”的问卷调查及案例研究
(一)负面新闻信息释义
根据丁柏铨、陈相雨《“负面新闻”及相关概念辨析》一文的释义,西安“9·15事件”应属“负面新闻信息”。
该文称,“它(负面新闻信息)与负面新闻殊异。在语义表述上,负面新闻中的负面,将报道题材与报道效果相混杂;而负面新闻信息则明白无误地说明只是制作成新闻作品的事实带有负面性质。就此而言,两者有着本质的区别。如果一定要使用负面新闻概念,那么就须特别说明究竟是报道题材属于负面,还是报道效果属于负面,以免产生歧义。负面新闻信息是不以人的意志为转移的、自然发生的、不可抗拒的事实[1]。信息可以是事实,而事实具有原生质的特点,其本身不包含人们主观的价值判断。信息也可以既是事实又包含人们一定的价值判断。关涉自然灾害、犯罪等的新闻信息,无疑都属于负面信息。负面的新闻信息所表达的意思是明确的,根据新闻事实存在的状态就可以判断。[2]”
由此可知,9·15事件属于“负面新闻信息”。它广泛引起了民众的负面情绪,达到了破坏功能(如破坏西安的城市形象、市民间的和谐互信)、瓦解功能(如瓦解西安人的地域优越感、凝聚力、外地人来西安的旅游意向等)、腐蚀功能(如腐蚀了公民对于一部分人的信任度,使人产生道德倾斜),以及煽情功能(如煽动起一部分人的爱国热情、公民个体间的相互仇恨等),这皆符合丁柏铨、陈相雨在文中所谓的“事实携带的负面性质”。
(二)本地问卷调查分析
横向来讲,西安在9月1日至10月1日间发生了不少“正面新闻事件”。如:9月2日西安PM2.5数据达优极天标准;9月26日,陕西卫视改版仪式启动;9月29日,深圳直达西安的高铁开通;9月29日,西安市推出1亿元科技创业种子投资基金;10月1日,陕西省***书馆“换书市集”正式开张等。
纵向上讲,西安在近年亦不乏正面事件。最有名者如2010年西安世界园艺博览会的召开、曲江观光轻轨的竣工(2012年10月)等。相比于“9·15事件”在微博上的传播,上述新闻并未在微博上产生可以相提并论的轰动效果。为证明这一结论、了解获知“好事”与“坏事”各自的人数及其获知途径,我向100位非西安本地市民的游客发放了问卷,以期获得直观、可靠的数据。
问卷调查地点为西安市回民街、大唐通易坊、大雁塔北广场以及骡马市步行街等四地。问卷调查对象为在西安旅游或长期工作的外地户籍人口。问卷涵盖问题有三:(1)是否听说过西安“9·15打砸抢烧事件”?从何得知?(2)是否听说过西安曲江轻轨竣工事件?从何得知?(3)是否听说过西安世园会?从何得知?
根据问卷调查结果,(1)有86人知道西安“915事件”,其中72人通过“微博”得知;另14人中,有2人通过“电视”,12人通过“人人网”(人人网是与Facebook传播形态相似的自媒体)。(2)仅有16人听说过西安曲江轻轨竣工之事,其中6人通过“电视”得知,6人通过“微博”,其余4人未填写得知途径。(3)有57人听说过西安世园会,主要通过传统媒体和微博双向得知。
从问卷结果可知,86位“坏事”知晓者中有72位通过微博得知,占这部分样本总数的83.73%;而“好事”知晓者中,只有不到40%是通过微博获知,遑论好事的知晓者人数本身仅占总样本的16%。知道“坏事”者数量远超知道“好事”者数量,且“坏事”得知渠道主要是微博等自媒体。
由此我先预设一个假想:微博“偏爱”负面新闻信息。通过下面的媒介内容分析进一步对此证明。
(三)外地媒体报道分析
我选取《潇湘晨报》与《重庆时报》的***微博作为研究样本,以期获得对该议程的佐证。
《潇湘晨报》与《重庆时报》均为综合性都市报,前者以长、株、潭为中心,面向湖南全省城镇发行,其官微则贴近“综合性”定位、涉及各地新闻。后者也以本地市民为受众群,新闻内容综合性强。选择这两份报纸的官微作为案例,主要出于以下考量:1.两者对西安来说均属“外地媒体”,更利于观察外地媒体对“9·15事件”的关注度,从而挖掘微博传播者甄选信息的标准;2.两份报纸均属综合性都市报,虽分别为湖南省新闻出版局,及重庆市总工会(投资体系为人民日报华闻控股华商报业)等行***机关主管,但不属“***报”范畴,其新闻在编辑和采写方面呈现多元化、宽口径、接地气特征,利于实务研究;3.两报官微均有大量粉丝,分别为177万和71万(截至到2013年2月上旬)。
首先研究《潇湘晨报》。在2012年9月1日至9月30日之间,《潇湘晨报》官微包含“西安”二字的微博共17条。其中:7条是关于“9·15事件”的报道,其中正面新闻信息1条(《西安青年李昭街头举牌:前方砸车 日系调头》,这条新闻属于以负面新闻信息为背景依托的正面新闻信息)、负面新闻信息6条。其余10条无关西安“9·15事件”的微博中,负面新闻信息2条(分别为《上万学生冒雨参加校庆 校方称学生强烈要求》以及《左右不分?患者右脚骨裂左脚被手术》);正面新闻信息5条,分别为《湖南妹子获2012年环球旅游小姐国际大赛中国赛区季***》(比赛在西安举办)、《国庆长沙-西安坐动车6小时搞定》、《西安酒店申请更名为“***酒店”获批》,以及《英国“活***”卖家产来西安做慈善7年 给流浪汉发包子》。其余4篇为中性新闻信息,分别为《西安一小学让近3000学生躺在课桌上午睡》、《西安“造湖运动”:拟投百亿造28个湖》、《长颈鹿算什么,这是坐货车的“乔布斯”》,以及《长沙乘高铁到西安二等座票价592元》。
有含义的微信名篇9
从微信朋友圈看语境
有这样一个段子，讲的是老外吃饺子：两个老外在中国过春节吃饺子，一个说：“我真傻，第一次吃饺子还剥皮了。”另一个说：“你还好，我以为是吐核的。”在我们看来，吃饺子是多么简单的事，但老外却能琢磨出剥皮和吐核来，这就是视角的差异。同理，我们看英文与老外看英文在视角上也存在着巨大的差异。这种差异会导致大量的中式英文，或是写出的英文句子虽然正确，但不符合语境。这里所说的语境分为上下文语境（co-text）和超语言信息的语境（extralinguistic context）。比如你在微信朋友圈晒出自己儿时的全班集体照。此时，这张照片就是一种超语言信息的语境，传达了语言之外的信息，即你想让朋友们猜猜照片中“谁是我”。此时不能说：Who am I？ 而要说：Which one is me？ 或者有人问你照片中“谁是你”时，不能说：Who are you？ 而要说：Which one is you？ 虽然who am I和who are you都是正确的句子，但都不符合语境，因为这些句子都是用来询问身份或姓名的。
下***就摘自微信朋友圈，这是一位英语名师发的，可以看到他误用了who说成：a. Who is Benben？ 这里的Benben是他对自己的称呼。在这样的语境中，他显然是想让他朋友圈里的人猜猜这个合影中谁是他（这从他的回复中可以看出）。因此，他本该说：b. Which one/Which is Benben？ 实际上，a句本身语法结构并没有错，只是它不符合语境，因为a句是在问Benben的身份或真实名字等，显然不符合这里的语境指代关系。由此可见，语境信息对于正确使用英文是多么重要。
从the English
谈如何识读语境
既然语境这么重要，那么我们该如何识读语境？其实，要识读语境，就要充分意识到语言形式结构与语境之间的一一对应关系，或者说，要深刻理解英语语言的形式、意义和用法之间的关系。这点说起来简单，但做起来很难。下面我们做一个小测试：
请在空格处分别填入一个冠词（也可以不填）和一个物主代词。
____ English and ____ history
大家会怎么填呢？下面举两个例子：
a. English and its history
b. the English and their history
在a中，English是指“英语”这门语言，是单数含义，所以用its来指代，整个短语意为“英语及其历史”。在b中，English前添加了the，此时指“英国人”，是复数含义，所以用their来指代，整个短语意为“英国人及其历史”。可以看到，这里the与their存在着上下文呼应关系。
有含义的微信名篇10
(一)新凯恩斯主义经济理论的基本假设及其简评
新凯恩斯主义经济学是在原凯恩斯主义和新古典宏观经济理论的基础上形成的,新凯恩斯主义经济理论在结合两种经济理论中切合现实的一些假设观点上,提出了本理论的基本假设,主要概括为3个方面。1.市场非出清假设市场非出清假设是新凯恩斯主义最为重要的假设,该假设实际上来自于传统的凯恩斯主义假设条件,其基本含义在于:如果经济出现需求冲击或攻击冲击后,工资和价格并不能够迅速调整到使得市场出清即供求均衡的状态,也就是说市场将持续处于非均衡的状态。而这其中又暗含着工资和价格具有黏性的假设,而在传统凯恩斯主义假设中为工资和价格具有刚性,前者假设前提是工资和价格是可以调整的,只是调整的速度缓慢,需要很长的时间,而后者却认为工资和价格是不具有弹性的,或者说完全不能进行调整的。新凯恩斯主义经济理论认为由于西方国家长期工资合同和长期劳动合同结束时间不一致导致的工资需交错调整使得工资具有黏性,而由于菜单成本理论和价格交错调整理论导致了价格也具有黏性,而价格黏性成立又暗含着市场是不完全竞争的、信息是不完全的假设。由此可见,市场非出清假设中同时又递推出另外的两个方面的假设,且该假设又不同于传统凯恩斯主义经济学中的市场非出清假设。2.利益最大化假设在吸取新古典宏观经济学精华的基础上,为弥补传统凯恩斯主义经济理论微观基础的缺失,新凯恩斯主义经济理论学者认为,宏观经济现象是所有微观个体经济行为的结果,同样提出了经济当事人追求利益最大化的基本假设。这一假设实质上源于微观经济理论,同时也是新古典宏观经济学的基本假设之一,新凯恩斯主义经济理论承认并建立在这一假设基础之上,实际上表明了该理论已经承认宏观经济学必须具有微观经济理论的基础且认可了这一基本假设,从而将宏观经济和微观经济学有机地联系了起来,不得不说,新凯恩斯主义经济理论在这一点上较传统的原凯恩斯主义有明显的发展和进步。3.理性预期假设新古典宏观经济学的核心理论之一就是理性预期理论,该理论强调理性预期对经济行为与经济***策的作用与影响,认为经济人是根据理性预期而作出经济决策的,市场运作的结果是使得市场出清的供求均衡。新古典宏观经济学以理性预期为主要假设之一,实质上包含了3个方面的含义:首先,作出经济决策的经济行为人是理性的;其次,为了得出正确的预期,经济行为人在作出决策之前试***得到一切相关信息;最后,经济行为人在做出预期时随时会根据得到的信息不断调整其预期,因此,总体上从长期来看,经济行为人对未来的预期与未来的实际值是一致的。[3]事实上,该假设暗含着经济行为人能够获得完全信息这一假设,从而才能保证预期的正确性,其实也并不难理解,因为从长期来看,任何一个经济行为人总会有矫正原来信息不准确的时间,从而会准确地或趋向于能够预测到经济变量所应该的数值。新凯恩斯主义经济学派沿用了这一假设,并将其与其他两个假设结合起来,从而提出了其自身的经济理论观点。
(二)新凯恩斯主义经济理论的主要观点及其评析
新凯恩斯主义经济学派在上述基本假设的前提下,通过理论推导与数理分析,主要持有以下观点:①否定了古典学派的“二分法”①,认为货币等名义变量的变动会导致产量和就业量等实际变量的波动。换言之,货币是非中性的,而货币的非中性缘于价格是黏性的,由于价格是黏性的,并不具有完全弹性,当货币等名义变量发生变动时,根据凯恩斯主义IS-LM模型,它不仅会影响价格水平等名义变量的变化,而且会导致产量等实际变量的波动。所以,古典的“二分法”在新凯恩斯主义经济理论体系中是失效的。②经济中实际市场的不完全性是理解经济波动的关键所在。事实上,该观点早已被用来解释经济周期性波动现象,20世纪80年代,实际经济周期理论就基于外因并从工资和价格具有完全伸缩性的角度来解释经济周期性波动产生的原因,但新凯恩斯主义经济学者认为实际经济周期的市场出清模型并不能用于解释短期经济波动的,他们认为更准确地确定市场的不完全性是解释短期中工资和价格行为的关键所在,正是由于市场的不完全性导致了工资和价格具有黏性,从而引起产出和就业的短期波动,造成了经济偏离了自然率水平。如果根据传统的凯恩斯主义总供求模型来解释,那么就是由于工资和价格的黏性使得总供给曲线向右上方倾斜而并不是呈垂直的状态。因此,总需求的波动会引起产出和就业的短期周期性波动。由此可见,新凯恩斯主义经济学从更加符合现实的角度对经济的短期波动进行了较有说服力的解释。③在***策涵义方面,新凯恩斯主义经济学主张是:第一,***府应该出台***策,干预宏观经济,刺激总需求,从而达到使非均衡的经济状态能够较快地恢复到充分就业的均衡状态;第二,***府应该采取相机抉择、斟酌使用的稳定化***策。[4]事实上,新凯恩斯主义经济理论的***策主张与传统凯恩斯主义基本上是一致的,强调***府应该“作为”,审时度势,主动采取宏观经济***策,“逆经济风向”行事,从而达到减缓经济波动,稳定经济增长的目的。所以,该理论与古典学派所主张的***府“不作为”的经济自由化是完全相反的。
二、新凯恩斯主义经济理论对现实的一个微观解释:名义价格黏性模型
在解释价格黏性这一基本假设时,新凯恩斯主义经济理论认为,由于改变经济中的价格就要使用经济资源,然而厂商只有在价格变动的利益大于成本的时候,他们才会改变价格。这种解释产生的问题是,改变价格的成本很小,但是经济波动大约占GDP的几个百分点,可能变动价格的利益几乎要大于由此产生的成本,而且这种解释本身也比较宏观,显得不够具体,缺乏较强的可信度。随着新凯恩斯主义经济学的发展,在前沿理论中,能够从微观的角度比较可靠地解释这种现实的理论模型也出现了,其中,以曼昆的名义价格黏性模型最为典型。名义价格黏性模型要回答的是:不完全竞争市场条件下,经济中的各个厂商面临名义货币变动时,为什么依然会保持各自名义价格不变?我们在这里列出该模型的简化分析过程。假设一个经济中的生产领域包括众多的厂商,他们在各自的市场中都有一定的垄断力量。将厂商i所面临的需求表示为:其中,Pi是厂商i制定的价格,P是总体价格水平,M一般表示名义货币供给量,而ε(ε>1)是需求价格弹性。假设生产中劳动是唯一的投入要素,劳动边际产量为a,名义工资为W。作为垄断者的厂商采用成本加成的方法给产品定价。因此,边际成本为W/a,那么根据垄断利润最大化的要求,即为MR=MC其中MR=P(1-1/ε),得出厂商的定价为:如果按照新古典宏观经济学模型,当货币供给增加时,假设增加1%时,则名义价格和工资均为上升1%,即方程(2)中的左右两边均上升1%;因为M、P和所有的Pi均上升了1%,方程(1)中的实际需求保持不变。由方程(3)知,名义利润上升了1%,但由于总体价格水平P已经上涨,所以实际利润是不变的。现在假设各个厂商如果提高价格Pi,就必须承担菜单成本支出费用k,因此,厂商就将面临维持其当前较低价格的损失与将价格提高2%时潜在利润增长之间的取舍。以***1来说明,纵轴上以最优产出的百分比来度量,横轴表示价格偏离最优价格的百分比,曲线1表示一个中等程度垄断的厂商的利润损失。假定厂商的当前价格低于最优水平的价格1%,则厂商放弃了相当于产出0.25%的潜在利润,如果菜单成本k大于这个损失,厂商就不会改变价格,其他厂商面临同样的是同样的选择,所以也不会改变价格。由此造成的净效应就是所有名义价格保持不变,总体价格水平P仍然固定,实际货币供给增加,总需求会随着实际货币供给上升。由方程(1),实际货币供给M/P与产出会上升2%。[3]由此可见,新凯恩斯主义从微观厂商的视角,认为不完全竞争市场中的各个厂商面临的是一条向下倾斜的需求曲线,少量的菜单成本就很可能大于潜在利润的变动,解释了经济中当货币价格变动时,名义价格保持不变的原因。该模型从现实出发,给宏观假设提供了严密的微观证明,对新凯恩斯主义经济理论体系建构贡献了重要的力量。
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