Mạng xã hội là gì? Các công bố khoa học về Mạng xã hội

Mạng xã hội là một nền tảng trực tuyến hoặc ứng dụng mà cho phép người dùng tạo ra và chia sẻ nội dung, kết nối và tương tác với nhau thông qua một giao diện tr...

Mạng xã hội là một nền tảng trực tuyến hoặc ứng dụng mà cho phép người dùng tạo ra và chia sẻ nội dung, kết nối và tương tác với nhau thông qua một giao diện trực quan và dễ sử dụng. Các mạng xã hội cho phép người dùng tạo hồ sơ cá nhân, kết bạn, trò chuyện, chia sẻ thông tin, hình ảnh, video và các nội dung khác. Một số mạng xã hội nổi tiếng hiện nay bao gồm Facebook, Instagram, Twitter, LinkedIn, và Snapchat.
Mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại. Chúng cho phép người dùng tạo và quản lý hồ sơ cá nhân, kết nối và tương tác với bạn bè, gia đình và người khác thông qua các trang cá nhân hoặc bảng tin chung.

Trên mạng xã hội, người dùng có thể chia sẻ nội dung cá nhân, như thông tin về cuộc sống, sự kiện, suy nghĩ, ý kiến, hình ảnh và video. Người dùng cũng có thể theo dõi và tương tác với nội dung của người khác bằng cách like, comment và chia sẻ.

Mạng xã hội cũng cho phép người dùng kết nối với những người có quan tâm hay sở thích chung. Người dùng có thể tìm kiếm và kết bạn với những người muốn kết nối, và từ đó xây dựng một mạng lưới quen biết rộng hơn. Điều này mang lại cơ hội giao lưu, trao đổi thông tin và kiến thức, tìm kiếm hỗ trợ và gặp gỡ những người mới.

Một số dạng cá nhân phổ biến trên mạng xã hội bao gồm trang cá nhân (profiles), nhóm (groups), trang doanh nghiệp (business pages) và diễn đàn (forums). Mỗi dạng này đáp ứng nhu cầu kết nối và tương tác của người dùng từ các khía cạnh khác nhau.

Tuy nhiên, mạng xã hội cũng có những vấn đề bất lợi. Một số nguy cơ bao gồm việc vi phạm quyền riêng tư, lạm dụng thông tin cá nhân, tác động tiêu cực đến tâm lý và sức khỏe của người dùng, và lây lan thông tin sai lệch hoặc tin đồn. Việc sử dụng mạng xã hội cần được thực hiện cẩn thận và có ý thức để tránh những rủi ro này.
Mạng xã hội đã phát triển đáng kể kể từ khi xuất hiện đầu tiên vào những năm 2000. Ban đầu, các mạng xã hội như Friendster và MySpace cho phép người dùng tạo trang cá nhân và kết nối với bạn bè. Tuy nhiên, phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi nhất ngày nay là Facebook.

Facebook, được thành lập vào năm 2004, đã trở thành mạng xã hội lớn nhất trên thế giới với hơn 2 tỷ người dùng. Trang web này cho phép người dùng tạo hồ sơ cá nhân, thêm bạn bè, chia sẻ trạng thái, hình ảnh, video và nhiều nội dung khác. Ngoài ra, Facebook cũng cho phép tạo ra và quản lý các nhóm với quyền riêng tư khác nhau và các trang doanh nghiệp để xây dựng mối quan hệ với khách hàng.

Instagram, thành lập vào năm 2010, chủ yếu tập trung vào chia sẻ hình ảnh và video. Nền tảng này trở nên rất phổ biến và thu hút đặc biệt sự quan tâm của giới trẻ. Người dùng có thể tạo hồ sơ, đăng ảnh và video lên tài khoản Instagram của mình, và tương tác với người dùng khác bằng cách theo dõi, like và comment.

Twitter, cũng thành lập vào năm 2006, là một mạng xã hội tập trung vào việc chia sẻ thông điệp ngắn (tweet). Người dùng có thể viết tweet có độ dài tối đa 280 ký tự để chia sẻ suy nghĩ, thông tin, tin tức và nhiều nội dung khác. Twitter cho phép người dùng theo dõi và được theo dõi bởi những người khác, tạo ra một cộng đồng tương tác và chia sẻ thông tin nhanh chóng.

LinkedIn, mạng xã hội chuyên về mục đích chuyên nghiệp, được thành lập vào năm 2002. Các người dùng LinkedIn có thể tạo hồ sơ chuyên nghiệp, kết nối với những người khác trong cùng lĩnh vực, tìm việc làm và xây dựng mạng lưới chuyên nghiệp.

Mạng xã hội cũng đã mở ra một loạt các ứng dụng khác như Snapchat, TikTok, Pinterest và nhiều nền tảng khác, mỗi nền tảng đều có tính năng và mục đích riêng.

Trong khi mạng xã hội mang lại nhiều lợi ích như kết nối con người, truyền thông và chia sẻ thông tin, người dùng cần phải cẩn thận để bảo vệ quyền riêng tư và tương tác một cách an toàn trên mạng xã hội.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "mạng xã hội":

Cấu trúc cộng đồng trong các mạng xã hội và mạng sinh học Dịch bởi AI
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America - Tập 99 Số 12 - Trang 7821-7826 - 2002

Một số nghiên cứu gần đây đã tập trung vào các thuộc tính thống kê của các hệ thống mạng như mạng xã hội và Mạng toàn cầu. Các nhà nghiên cứu đặc biệt chú ý đến một vài thuộc tính dường như phổ biến ở nhiều mạng: thuộc tính thế giới nhỏ, phân phối bậc theo luật công suất, và tính chuyển tiếp của mạng. Trong bài báo này, chúng tôi làm nổi bật một thuộc tính khác được tìm thấy trong nhiều mạng, đó là thuộc tính cấu trúc cộng đồng, trong đó các nút mạng được kết nối với nhau thành các nhóm chặt chẽ, giữa các nhóm đó có chỉ những kết nối lỏng lẻo hơn. Chúng tôi đề xuất một phương pháp để phát hiện các cộng đồng như vậy, được xây dựng dựa trên ý tưởng sử dụng các chỉ số trung tâm để tìm ranh giới cộng đồng. Chúng tôi thử nghiệm phương pháp của mình trên các đồ thị do máy tính tạo ra và các đồ thị trong thế giới thực, có cấu trúc cộng đồng đã biết và phát hiện rằng phương pháp này phát hiện cấu trúc đã biết này với độ nhạy và độ tin cậy cao. Chúng tôi cũng áp dụng phương pháp này cho hai mạng có cấu trúc cộng đồng chưa được biết rõ—mạng hợp tác và mạng thức ăn—và thấy rằng nó phát hiện các phân chia cộng đồng quan trọng và có thông tin ở cả hai trường hợp.

#cấu trúc cộng đồng #mạng xã hội #mạng sinh học #chỉ số trung tâm #phát hiện cộng đồng
QUẢN TRỊ THÍCH ỨNG CỦA CÁC HỆ THỐNG XÃ HỘI-SINH THÁI Dịch bởi AI
Annual Review of Environment and Resources - Tập 30 Số 1 - Trang 441-473 - 2005

▪ Tóm tắt: Chúng tôi nghiên cứu khía cạnh xã hội tạo điều kiện cho quản lý hệ sinh thái thích ứng. Bài tổng quan tập trung vào các kinh nghiệm về quản trị thích ứng của các hệ thống xã hội-sinh thái trong những giai đoạn thay đổi đột ngột (khủng hoảng) và điều tra các nguồn tái tạo và tái cơ cấu xã hội. Hình thức quản trị này kết nối các cá nhân, tổ chức, cơ quan và thể chế tại nhiều cấp bậc tổ chức khác nhau. Những người chủ chốt đóng vai trò lãnh đạo, gây dựng niềm tin, tạo ra tầm nhìn, ý nghĩa, và giúp chuyển đổi các tổ chức quản lý thành một môi trường học tập. Hệ thống quản trị thích ứng thường tự tổ chức như các mạng lưới xã hội với các nhóm làm việc và nhóm diễn viên dựa vào nhiều hệ thống tri thức và kinh nghiệm khác nhau để phát triển hiểu biết chung và chính sách. Sự xuất hiện của "các tổ chức cầu nối" dường như giảm nhẹ chi phí hợp tác và giải quyết xung đột, và các quy định pháp lý và chính sách chính phủ phù hợp có thể hỗ trợ tự tổ chức trong khi hình thành sự sáng tạo cho nỗ lực quản lý đồng quản lý thích ứng. Một hệ thống xã hội-sinh thái kiên cường có thể tận dụng khủng hoảng như một cơ hội để chuyển đổi thành trạng thái mong muốn hơn.

#hệ sinh thái thích ứng #quản trị thích ứng #tái cơ cấu xã hội #tổ chức mạng lưới #tổ chức cầu nối #quản lý đồng quản lý thích ứng #hệ thống xã hội-sinh thái #khủng hoảng
Cách kiểm duyệt ở Trung Quốc cho phép phê bình chính phủ nhưng lại làm im lặng diễn ngôn tập thể Dịch bởi AI
American Political Science Review - Tập 107 Số 2 - Trang 326-343 - 2013

Chúng tôi cung cấp phân tích quy mô lớn đầu tiên từ nhiều nguồn về kết quả của những gì có thể là nỗ lực quy mô lớn nhất để kiểm duyệt có chọn lọc diễn ngôn của con người từng được thực hiện. Để làm điều này, chúng tôi đã phát triển một hệ thống để xác định, tải xuống và phân tích nội dung của hàng triệu bài đăng trên mạng xã hội xuất phát từ gần 1.400 dịch vụ mạng xã hội khác nhau trên khắp Trung Quốc trước khi chính phủ Trung Quốc có thể phát hiện, đánh giá và kiểm duyệt (tức là loại bỏ khỏi Internet) tập hợp nội dung mà họ coi là không thể chấp nhận. Bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích văn bản hỗ trợ bởi máy tính hiện đại mà chúng tôi điều chỉnh và xác nhận trong tiếng Trung, chúng tôi so sánh nội dung trọng yếu của các bài đăng bị kiểm duyệt với các bài đăng không bị kiểm duyệt theo thời gian trong mỗi 85 lĩnh vực chủ đề. Ngược lại với những hiểu biết trước đây, các bài đăng có chỉ trích tiêu cực, thậm chí gay gắt, đối với nhà nước, các nhà lãnh đạo của nó và chính sách của nó không có nhiều khả năng bị kiểm duyệt hơn. Thay vào đó, chúng tôi chỉ ra rằng chương trình kiểm duyệt nhắm đến việc hạn chế hành động tập thể bằng cách làm im lặng những bình luận đại diện, củng cố hoặc kích thích sự mobilization xã hội, bất kể nội dung. Việc kiểm duyệt được định hướng nhằm cố gắng ngăn chặn các hoạt động tập thể đang diễn ra hiện nay hoặc có thể xảy ra trong tương lai - và, như vậy, dường như rõ ràng phơi bày ý định của chính phủ.

#Kiểm duyệt #chính phủ Trung Quốc #diễn ngôn xã hội #hành động tập thể #mạng xã hội
Cách mạng Im lặng ở châu Âu: Sự thay đổi giữa các thế hệ trong các xã hội hậu công nghiệp Dịch bởi AI
American Political Science Review - Tập 65 Số 4 - Trang 991-1017 - 1971

Có thể đang diễn ra một sự biến đổi trong những ưu tiên chính trị cơ bản ở Tây Âu. Tôi giả định rằng: (1) con người có nhiều loại nhu cầu mà được ưu tiên cao hoặc thấp tùy thuộc vào mức độ thỏa mãn của chúng: con người hành động vì nhu cầu chưa được thỏa mãn quan trọng nhất của mình, ít tập trung vào những nhu cầu đã được thỏa mãn—trừ khi (2) con người có xu hướng giữ lại các ưu tiên giá trị được áp dụng từ những năm tháng hình thành trong suốt cuộc sống trưởng thành. Ở Tây Âu hiện nay, nhu cầu về an toàn thể chất và an ninh kinh tế được thỏa mãn tương đối tốt cho một tỷ lệ lớn chưa từng thấy của dân cư. Các nhóm trẻ hơn và có thu nhập cao hơn đã được hình thành hoàn toàn dưới những điều kiện này, và có vẻ như có khả năng tương đối cao để ưu tiên hàng đầu vào việc thỏa mãn những nhu cầu còn lại thứ yếu so với đa số dân cư lớn tuổi và có thu nhập thấp hơn. Nhu cầu về sự thuộc về và tự thỏa mãn trí thức cùng thẩm mỹ (được định nghĩa là giá trị “hậu tiểu tư sản”) có thể sẽ được ưu tiên hàng đầu trong nhóm này. Dữ liệu khảo sát từ sáu quốc gia cho thấy rằng ưu tiên giá trị của nhóm hậu chiến có thu nhập cao hơn tương phản với những nhóm được nuôi dưỡng dưới điều kiện an ninh kinh tế và thể chất thấp hơn. Ngoài ra, các mô hình ưu tiên giá trị quốc gia tương ứng với lịch sử kinh tế của quốc gia đó, cho thấy rằng sự khác biệt giữa các nhóm tuổi phản ánh tính bền vững của những trải nghiệm trước tuổi trưởng thành, chứ không phải là hiệu ứng chu kỳ đời sống. Các ưu tiên giá trị đặc biệt này ám chỉ hành vi chính trị đặc biệt—có mối liên hệ thực nghiệm với sở thích về các vấn đề chính trị và các đảng phái chính trị cụ thể theo cách có thể dự đoán. Nếu các nhóm tuổi tương ứng giữ nguyên ưu tiên giá trị hiện tại của họ, chúng tôi dự đoán sẽ có những biến chuyển dài hạn trong các mục tiêu chính trị và mô hình đảng phái chính trị đang diễn ra trong các xã hội này.

Phát hiện cộng đồng trong mạng xã hội Dịch bởi AI
Data Mining and Knowledge Discovery - Tập 24 - Trang 515-554 - 2011
Bài khảo sát đề xuất thảo luận chủ đề phát hiện cộng đồng trong bối cảnh Mạng xã hội. Phát hiện cộng đồng là một công cụ quan trọng cho việc phân tích các mạng lưới phức tạp, cho phép nghiên cứu các cấu trúc mesoscopic thường liên quan đến các đặc điểm tổ chức và chức năng của các mạng lưới cơ sở. Phát hiện cộng đồng đã chứng minh giá trị của nó trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như sinh học, khoa học xã hội và thư mục học. Tuy nhiên, mặc dù quy mô chưa từng có, độ phức tạp và bản chất động của các mạng lưới được thu thập từ dữ liệu Mạng xã hội, vẫn có rất ít thảo luận về phát hiện cộng đồng trong bối cảnh này. Cụ thể hơn, hầu như không có thảo luận nào về các đặc điểm hiệu suất của các phương pháp phát hiện cộng đồng cũng như việc khai thác kết quả của chúng trong bối cảnh khai thác dữ liệu web và các kịch bản truy xuất thông tin trong thế giới thực. Để đạt được điều này, bài khảo sát đầu tiên xác định khái niệm cộng đồng và vấn đề phát hiện cộng đồng trong bối cảnh Mạng xã hội, đồng thời cung cấp một phân loại ngắn gọn các thuật toán hiện có dựa trên các nguyên tắc phương pháp của chúng. Bài khảo sát đặc biệt nhấn mạnh hiệu suất của các phương pháp hiện tại về mặt độ phức tạp tính toán và yêu cầu bộ nhớ. Nó trình bày cả một thảo luận so sánh lý thuyết và thực nghiệm về một số phương pháp phổ biến. Ngoài ra, bài khảo sát thảo luận về khả năng ứng dụng gia tăng của các phương pháp và đề xuất năm chiến lược để mở rộng việc phát hiện cộng đồng tới các mạng lưới thực tế với quy mô lớn. Cuối cùng, bài khảo sát đề cập đến việc giải thích và khai thác kết quả phát hiện cộng đồng trong bối cảnh các ứng dụng và dịch vụ web thông minh.
#phát hiện cộng đồng #mạng xã hội #phân tích mạng #thuật toán #khai thác dữ liệu
Xử lý Thông tin Xã hội và Mạng xã hội: Một Kiểm tra Các Cơ chế Tác động Xã hội Dịch bởi AI
SAGE Publications - Tập 47 Số 9 - Trang 1013-1047 - 1994

Sau khi xác định những giả định ngầm về các cơ chế tác động xã hội và các cơ sở cấu trúc xã hội được phản ánh trong tài liệu xử lý thông tin xã hội, các khái niệm phân tích mạng xã hội và các mô hình cấu trúc được sử dụng để xác định rõ ba cơ chế tác động thay thế. Các tiếp xúc tương tác đơn giản, các nhóm gắn kết thực thi chuẩn mực và việc chiếm giữ các vị trí hoặc vai trò tương đương cấu trúc trong một cấu trúc tương tác được giả thuyết là những cấu trúc cơ sở cho các quá trình tác động xã hội khác nhau. Hiệu quả tương đối của các cấu hình cấu trúc này trong việc dự đoán sự tương đồng trong nhận thức và thái độ về các hiện tượng tổ chức sau đó được đánh giá. Mặc dù bằng chứng dường như chỉ ra rằng tác động xã hội của các nhóm thực thi chuẩn mực là mạnh mẽ nhất, nhiều cơ chế dường như hoạt động, đôi khi cùng một lúc, cho các loại nhận thức khác nhau. Các giới hạn của các tác động xử lý thông tin xã hội được thảo luận dưới ánh sáng của những phát hiện ở đây về không có tác động đáng kể đối với một số nhận thức.

Mạng lưới cytokine giữa hệ miễn dịch và cơ thể xác định kiến trúc xã hội của các tương tác tế bào Dịch bởi AI
Springer Science and Business Media LLC - - 2006
Tóm tắt Bối cảnh

Ba mạng lưới giao tiếp liên tế bào có thể liên quan đến sự tiết cytokine; một mạng lưới hạn chế trong các tế bào của hệ miễn dịch (tế bào miễn dịch), một mạng lưới hạn chế trong các tế bào parenchymal của các cơ quan và mô (tế bào cơ thể), và một mạng lưới liên quan đến các tương tác giữa tế bào miễn dịch và tế bào cơ thể (giao diện miễn dịch-cơ thể). Những kết nối cytokine này xác định phản ứng viêm đối với chấn thương và quá trình lành thương sau đó cũng như các kết quả sinh học của phản ứng miễn dịch thích ứng với các kháng nguyên. Chúng tôi đã khám phá dữ liệu cytokine một cách thông tin để phát hiện cấu trúc mạng lưới nền tảng của ba mạng lưới này.

Kết quả

Chúng tôi hiện báo cáo rằng ba mạng lưới cytokine này nằm trong số những mạng lưới phức tạp dày đặc nhất mà chúng tôi đã nghiên cứu, và mỗi mạng lưới có một hồ sơ đặc trưng của các mô hình ba tế bào cụ thể. Một số kết nối cytokine hợp pháp đã bị từ chối (anti-motifs). Một số tế bào miễn dịch có thể được ghép cặp theo các vị trí vào-ra của chúng trong một cây kiến trúc cytokine có năm tầng: đại thực bào (MΦ) và tế bào B (BC) tạo thành tầng đầu tiên; tầng thứ hai được hình thành bởi tế bào trợ giúp T 1 (Th1) và tế bào trợ giúp T 2 (Th2); tầng thứ ba bao gồm tế bào trình diện (DC), tế bào mast (MAST), tế bào T tự nhiên diệt (NK-T) và những tế bào khác; tầng thứ tư được hình thành bởi bạch cầu trung tính (NEUT) và tế bào T tự nhiên diệt (NK); và tế bào T độc (CTL) đứng độc lập như một tầng thứ năm. Kiến trúc mô hình cytokine ba tế bào của các tế bào trong hệ miễn dịch đặt hệ miễn dịch vào một siêu gia đình bao gồm các mạng xã hội và mạng Internet toàn cầu. Tế bào cơ thể ít được phân tầng rõ ràng hơn, mặc dù các tế bào tham gia vào quá trình lành thương và sự hình thành mạch máu được kết nối nhiều nhất với các tế bào miễn dịch.

Kết luận

Cấu trúc mạng lưới cytokine tạo ra một nền tảng giao tiếp tế bào bẩm sinh, tổ chức kết quả sinh học của việc nhận diện kháng nguyên và viêm. Thông tin cung cấp cái nhìn mới về tổ chức các hệ thống miễn dịch-cơ thể.

Đánh giá viên

Bài viết này đã được đánh giá bởi Neil Greenspan, Matthias von Herrath, và Anne Cooke.

Mạng Xã Hội Trực Tuyến và Sự Hài Lòng Chủ Quan Dịch bởi AI
Kyklos - Tập 70 Số 3 - Trang 456-480 - 2017
Tóm tắt

Chúng tôi kiểm tra mối quan hệ giữa việc sử dụng các trang mạng xã hội (SNS) và một đại diện của tiện ích, cụ thể là sự hài lòng chủ quan (SWB), bằng cách sử dụng các biến công cụ. Thêm vào đó, chúng tôi phân tích các hiệu ứng gián tiếp của SNS đối với sự hài lòng chủ quan thông qua các tương tác mặt đối mặt và sự tin cậy xã hội bằng cách sử dụng mô hình phương trình cấu trúc. Kết quả cho thấy việc sử dụng SNS cản trở sự hài lòng của mọi người cả một cách trực tiếp và gián tiếp, thông qua các tác động tiêu cực đến sự tin cậy xã hội. Tuy nhiên, việc sử dụng SNS cũng có tác động tích cực đến sự hài lòng vì nó làm tăng xác suất của các tương tác mặt đối mặt. Tuy vậy, hiệu ứng tổng hợp từ việc sử dụng SNS đối với SWB vẫn là tiêu cực.

#Mạng xã hội #sự hài lòng chủ quan #tương tác mặt đối mặt #sự tin cậy xã hội #mô hình phương trình cấu trúc
Khám phá các mẫu đồng tác giả trong khoa học xã hội của Việt Nam với các chỉ số mạng cơ bản từ dữ liệu Scopus 2008-2017. Dịch bởi AI
F1000Research - Tập 6 - Trang 1559 - 2017
Bối cảnh: Hợp tác là một hiện tượng phổ biến trong giới khoa học Việt Nam; tuy nhiên, những hiểu biết về sự hợp tác khoa học của Việt Nam vẫn còn hạn chế. Mặt khác, việc áp dụng phân tích mạng xã hội trong nghiên cứu hợp tác khoa học đã thu hút được nhiều sự chú ý trên toàn thế giới. Kỹ thuật này có thể được sử dụng để khám phá cộng đồng khoa học Việt Nam. Phương pháp: Bài báo này sử dụng lý thuyết mạng để khám phá các đặc điểm của một mạng lưới gồm 412 nhà khoa học xã hội Việt Nam mà các công trình của họ được lập chỉ mục trong cơ sở dữ liệu Scopus. Hai chỉ số mạng cơ bản, mật độ và hệ số cụm, đã được thu thập, và toàn bộ mạng lưới đã được nghiên cứu so sánh với hai thành phần lớn nhất của nó. Kết quả: Các kết nối trong mạng lưới rất thưa thớt, với mật độ chỉ đạt 0,47%, trong khi hệ số cụm là rất cao (58,64%). Điều này cho thấy việc truyền bá thông tin, kiến thức và chuyên môn trong mạng lưới là không hiệu quả. Thứ hai, sự chênh lệch trong mức độ kết nối giữa các cá nhân cho thấy rằng mạng lưới rất dễ bị tan vỡ nếu một vài nút có kết nối cao bị loại bỏ. Cuối cùng, hai thành phần lớn nhất của mạng lưới được phát hiện có sự khác biệt so với toàn bộ mạng trong các chỉ số và đều được dẫn dắt bởi các nhà nghiên cứu có năng suất và kết nối tốt nhất. Kết luận: Hệ số cụm cao và mật độ thấp dường như liên quan đến việc truyền bá chuyên môn không hiệu quả giữa các nhà khoa học xã hội Việt Nam và do đó dẫn đến sản lượng khoa học thấp. Ngoài ra, mạng lưới còn kém vững chắc, cho thấy tiềm năng của một tầng lớp trí thức ưu tú gồm những cá nhân có sự kết nối tốt, có năng suất và có vai trò xã hội quan trọng.
#Social network analysis #network characteristics #network visualization #research output. #science collaboration
Tác động của mạng xã hội trực tuyến đối với việc học tập của sinh viên (Trường Đại học Kinh tế và Kinh doanh, ĐHQGHN) Dịch bởi AI
Tóm tắt: Mạng xã hội trực tuyến, đặc biệt là Facebook, đang phát triển mạnh mẽ trong mọi khía cạnh của đời sống và tác động đến đời sống của sinh viên. Sinh viên sử dụng Facebook để giao tiếp và kết nối với nhau nhờ vào sự tiện lợi và phổ biến của nó, và sinh viên của Trường Đại học Kinh tế và Kinh doanh, ĐHQGHN cũng không phải là ngoại lệ. Đó là lý do tại sao nghiên cứu này sẽ khảo sát tác động của việc kết nối với mạng xã hội trực tuyến của một cá nhân từ góc độ của sinh viên. Kết quả phân tích từ khảo sát đã chứng minh tác động trực tiếp của việc kết nối Facebook của sinh viên UEB đến quá trình và kết quả của việc học tập xã hội của họ. Bởi vậy, mạng xã hội trực tuyến (Facebook) không chỉ ảnh hưởng mạnh mẽ đến kết quả học tập của sinh viên UEB mà còn giúp họ thích nghi với văn hóa của trường và duy trì mối quan hệ thân thiết với bạn bè tại trường. Cả hai điều này đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện kết quả học tập của họ tại trường. Bên cạnh đó, nghiên cứu này cũng đề xuất một số hoạt động có thể giúp khuyến khích cả giảng viên và sinh viên UEB sử dụng Facebook như một công cụ học tập hiệu quả.
#Mạng xã hội #học tập #Facebook #sự chấp nhận xã hội #sự chấp nhận văn hóa.
Tổng số: 238   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10