第一章

• 神經重構：指的是人腦進行自我更新的能力。
• 工作記憶：在這個虛擬的尋找鑰匙的過程中，你的大腦將記住的信息從潛意識中調動到注意力可及的地方。
• 執行控制、認知控制：指的是區大腦的特定區域能夠調用特定的記憶并且將有用信息保留在工作記憶中
• 元認知：執行控制力還讓我們能夠對自己的思維進行思索。
• 流量控制：新的通訊技術讓我們能夠更好地控制自己何 時、以何種方式、與誰互動。
• 數字化思維模式：數字化能使溝通變得更加有針對性，靈活性、多功能性和信息綜合能力并不互斥，易于受眾。
• 雞尾酒會效應：也叫選擇性關注，指將自己的聽覺注意力放在某個特定的關注興奮點而將其余的點全部過濾出去的能力。
• 神奇的數字七：在某一時刻，工作記憶中只能保持7個信息單元（根據個體不同有正負兩個信息單元的誤差）。如果要處理7個以上的信息單元，大腦將啟動某種機制，將當前注意力焦點中的信息移除，并將其他信息從記憶中調動出來。
• 虛擬社區：由計算機網絡彼此認識的人，在某種程度的認識、分享某種程度的知識和信息，在很大程度上如同對待朋友般彼此關懷，從而形成的團體。
• 信息過載：超過個人或系統所能接受的范圍。
• 間接性強化：讓人親身經歷或讓人從書、報紙、電視、電影。等媒體中觀察，是他們間接的感受到態度的強化。
• FMRI：（functional magnetic resonance imading功能性磁共振成像)
• 默認網絡 ：為節省IP資源創立了一個子網掩碼默認網絡。

元認知有三個組成部份：
1．元認知知識（也叫元認知意識），指個人對自身及他人作為認知主體的了解；
2．元認知規則，指對認知和學習經驗加以管理的規則，通常通過一系列控制學習行為的活動來實現。
3．元認知經驗，指同當前持續的認知活動有關的經歷。

第二章

• 用Easywhois 查詢信息源
• 用Alexa.com 查詢網站點擊量
• 如果知道網站的URL，可將它輸入到Network-tools.com查詢
• 網站名域以.gov /.edu /.org 結尾，通常可以認為它們比較可靠
• Sourewatch.org 幫助人們追蹤網絡組織的查詢服務
• Snopes.com 致力于揭穿網絡上的流言
• H因子：統計著作被他人引用的次數
• 彌母：指流行的、以衍生方式復制傳播的互聯網文化基因
  三點定位
  記者講究“三點定位”即從不同的可信的信息源處驗證信息的可靠信：
  一、獨立的信息源連接 。
  二、通過“traceroute"的網絡服務來測試網站是否能通過。
  三、專門的媒體機構發布的信息。（自己總結）
  媒體消費的五條原則（將被動消費轉化為主動學習的五條）
  一、保持懷疑
  二、主動判斷
  三、開拓思維
  四、不斷追問
  五、學習媒體技術

協同過濾：

基本概念就是把這種推薦方式變成自動化流程
一、協同過濾主要是以屬性或興趣相近的用戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎
二、基于用戶（User-Based）的協同過濾算法首先要根據用戶歷史行為信息，尋找與新用戶相似的其他用戶；同時，根據這些相似用戶對其他項的評價信息預測當前新用戶可能喜歡的項。給定用戶評分數據矩陣R，基于用戶的協同過濾算法需要定義相似度函數s:U×U→R，以計算用戶之間的相似度，然后根據評分數據和相似矩陣計算推薦結果。
三、基于項目（Item-Based）的協同過濾算法是常見的另一種算法。與User-Based協同過濾算法不一樣的是，Item-Based 協同過濾算法計算Item之間的相似度，從而預測用戶評分。也就是說該算法可以預先計算Item之間的相似度，這樣就可提高性能。Item-Based協同過濾算法是通過用戶評分數據和計算的Item相似度矩陣，從而對目標Item進行預測的。
四、和User-Based協同過濾算法類似，需要先計算Item之間的相似度。并且，計算相似度的方法也可以采用皮爾遜關系系數或者余弦相似度，這里給出一種電子商務系統常用的相似度計算方法，即基于條件概率計算Item之間的相似度。

第三章

• 參與機制：對自然利益的關心和杜社會公共利益，公共事務的自覺認同為基礎，通過對社會發展活動的積極參與，實現發展的騷到癢處:
• 騷到癢處：反正自己是自己本來要做這件事，那不妨將其當做為大家做貢獻好了。
• 參與的冪律分布:閱讀 、加標簽、評論、訂閱、分享、網絡、寫作、重構、協作、調節、領導
• 產草的綿羊：使用資源的同時還提供資源的用戶。
• 摩爾定律：指IC上可容納的晶體管數目，約每隔18個月便會增加一倍，性能也會提升一倍。
• 超文本標記語言（HTML） 文件傳輸協議（FTP）指令上傳文件。
• 文化阻力理論：一般公民都會被擋在文化生產和流通的過程之外。
• 策展：有選擇的分配注意力，且有些人的選擇也會影響其他人的注意力分配。
• 策展人：彼此尋找和評價信息的網絡參與者，通過精心收集的鏈接來創作，這些收集皆可提供給他人使用。
• 流行度：評估網站潛在價值的標
• 印象管理：人們向他人“提供”信息，從而塑造他人對自身的印象—戈夫曼

課堂演練

國內協同過濾的案例

京東

摘要

基本概念就是把這種推薦方式變成自動化流程。主要是以屬性或興趣相近的用戶經驗與建議作為提供個性化推薦的基礎。

案例

從眾多用戶那里搜集到信息，從中得到推薦信息。基于用戶的推薦——當系統發現你購買了一本《數據挖掘概念與技術》，而有其他用戶同時購買了《數據挖掘概念與技術》和《mongobd權威指南》，那么系統猜想你同時喜歡《mongobd權威指南》的可能性也很大，就會把《mongobd權威指南》推薦給你。這種推薦是依據用戶相似性，即兩個用戶有相同的愛好做出的推薦。基于項目的推薦——將相同類型的東西推薦給用戶，如上面的京東推薦的最佳組合就是基于項目的推薦。

• 協同過濾有助于我們更好的找到與我們興趣相同的東西，能排除掉我們不感興趣的東西，更快速、更便捷的找到所需要的東西。

• 能快速的找到我們想找的東西，提高工作效率，個性化推薦，能形成自己的主流。

• 通過相同屬性或相同興趣能快速找到自己的所想要找的，極大便攜我們的工作效率。

第四章

• 虛擬社區的定義是：一群見過面或素未謀面的人，通過BBS和網絡分享文字想法。和其他社區一樣，它是由一群遵守特定的軟性社會契約，并且有共同興趣的人組成的。——霍華德·萊茵戈德，“虛擬社區”（Virtual Communities）
• 眾包：眾包項目必須依靠人群參與才能成功。眾包時，參與是自愿性質的，而且需要調動到大規模的人際網絡才能讓這個項目初具規模。
• 開源：指源代碼可以公開讓所有程序員檢查和修改
• 源代碼：是一系列人類可讀的程序指令。
• 大數定律：數學與統計學的概念，意指數量越多，則其平均就越趨近期望值。在重復試驗中，隨著試驗次數的增加，事件發生的頻率趨于一個穩定值。

如何發現信息（谷歌PageRank）；如何積累知識（維基百科）；如何科學研究（公民科學）；如何開發軟件程序（開源Linux操作系統和全球用戶數排名第二的Firefox火狐瀏覽器都是由開源社區完成的）；如何利用空余的計算能力研究（分布式計算）；如何娛樂（大規模多用戶網絡游戲）；如何解決難題（集體智慧）；如何產生新聞（公民新聞）；如何組織災難救援（制作災難地圖和緊急集體響應）；如何組建社區（虛擬社區）；如何設計測試商業產品（眾包）。

第五章

Sarnoff's Law 薩爾諾夫定律
薩爾諾夫定律以電視先鋒大衛·薩爾諾夫（David Sarnoff）命名，說的是在電視和媒體這樣的廣播媒介中，網絡的價值隨著用戶數量增長呈幾何級數上升趨勢：用戶越多，價值越大。

Metcalfe's Law 麥特卡夫定律
麥特卡爾夫定律則來自以太網的創始人和互聯網硬件結構的先驅羅伯特·麥特卡爾夫（Rober Metcalfe）。他認為，在以太網和互聯網等多對多網絡結構里，價值增長的速度比廣播網絡要快，因為增加節點可以大大增加每個節點的連接度。當每個節點都有可能連到任意節點時，每增加一個節點，就不只增加一個單位價值，潛在的連接是節點數的平方。

Reed's Law 里德定律
能夠讓個人構成群體的多對多網絡（如互聯網和萬維網），其實用性增長的速度遠超麥特卡爾夫定律的預測，因為每個節點的價值不僅需要乘以其連接的節點數，還要乘以可能聯系到的潛在群體數目。

第六章

• 公共領域：我的結論是， 它對政治自由和民主治理的影響將尤為顯著。 如果國家可以因為你對其政策的反對而隨意壓迫甚至謀殺你， 那么討論物權或者隱私這些小問題就毫無意義。
• 景觀社會：大眾的熱情遮蔽了現實， 我們自以為生活在真實世界之中， 但這個世界變得越來越虛幻， 形成羅馬人的 “面包和馬戲團” 〔1〕的數字超現實版本。 這種假象看上去非常真實，以至于虛假的世界變成了“幻影”，即由權貴控制的日益“高清”的扭曲的認知。
• 混合文化：用以描述一種允許和鼓勵派生作品的社會文化。在數字技術的傳播中催生了知識產權的強烈沖突。個人電腦就是出版社、音頻工作室、視頻編輯器和拷貝機器， 而互聯網則是全球傳播網絡， 傳遞知識財產的成本幾近于零。
• 公共主義者：并不希望廢除知識財產帶來的私利， 但我們都希望天平重新平衡， 讓價值重新向公眾回流， 而不是幾乎完全落入少數全球文化生產商囊中。
• 共同創作者：現存的已發表知識產權所有者
• 烏托邦主義：對于網絡公共空間的觀點——特別是那種我們能用行動改善公共空間的論斷。

名詞解釋來源于【網絡素養】