一、对Twitter神经网络的个案分析
上周从玩聚SR上看到一篇《作为神经网络存在的Twitter（数据篇）》，作者对自己的一个Twitter消息的传播路径做了详尽的分析，并配发了节点图、时间线、延迟时间图、Followings数量图等5张图，罗列出了消息传播过程中涉及的：
- 用户；
- 转发时间；
- 用户的Followings/Followers数字；
- 谁传递给谁；
的数据。
数据挖掘功课做得非常足，作者并没有给出明确的结论，但大致可以得知：
- 某些核心节点虽然可以加快信息传播的速率和广度，但核心节点引发的RT行为数量与核心节点的Followers数量未必成正比；
- 当后续传播用户的Followers/Followings数值大幅度下降时，传播也就快要结束了。也就是说，当消息传播到圈子的边缘用户时，基本上也就不会再继续传播了。
作者的这张MindMap引起了我的兴趣：
它简明扼要地给出了传播的路线。玩聚RT作为中文微博客世界唯一追踪锐推行为的应用，掌握着大量的锐推行为真实数据，完全可以计算出类似的图形。
二、中文锐推榜上榜消息的传播路线图
大家都知道，中文锐推榜 是可以追踪微博客中文世界中最流行的锐推、语录和段子，每一条上榜消息都可以查询到对应的所有 Twitter或饭否 用户转发的消息。那么，从每一次转发中提取转发用户名以及转发顺序，加以合并统计，即可得到每一条上榜消息的传播总路线图。
下面是 @keso 作为核心传播的例子：
可以看出 @keso 后续的两个节点 @rtmeme(又传播给了5个人) 和 @secretaryzhang(又传播给了4个人) 是又一组核心节点。
有的时候，一个消息是由两个或多个渠道分别传播出去的。可能是传播中隐去了原作者的ID，比如这条饭否避难手册的广播 。也有可能是某个惊爆新闻由多个敏感人士第一时间各自独立发起，比如这个坐直升飞机上学的新闻：
这种热门新闻，自然会有不同的用户发起传播。我们拥有语义计算能力的做法，可以把某一个消息的大范围内传播进行合并，而不仅仅是追踪某一个人发布的消息如何传播。
三、Javascript Mind Map效果
这种传播路线图，大家应该可以看出来，属于脑图(Mind Map)的画法。
它是由javascript绘制于一个Canvas（画布）上的，不仅拥有动态自动漂移效果，而且每一个节点都可以自由拖拽。
这套javascript脚本是 Kenneth 的杰作，名叫“JavaScript MindMap”，你也可以叫它“SpiderMap”。
代码：
http://code.google.com/p/js-mindmap
Demo:
http://kenneth.kufluk.com/google/js-mindmap/
