以衡阳师范学院南岳学生2013级女生70人为调查对象。
1.2研究方法
1.2.1问卷调查法
社交回避及苦恼量表（socialavoidanceanddistressscale，SAD）由Watson与Friend等人在1969年编制，中文修订版本由马宏完成，量表内容包括社交回避及苦恼2个部分，作者在建立量表是，非常注重其概念，指出社交回避的反面不是社会参与而是不回避，且将主观上的苦恼和行为上的回避包括在内。
1.2.3实验法
1.3数据处理
实验组与对照组的数据运用EXCEL系统进行统计，运用SPSS19进行数据分析。
2结果与分析
2.1实验组与对照组描述统计
实验前70名女大学生社交回避与社交苦恼总体情况如下：实验组与对照组之间不存在显著性的差别，整体水平较平均。
2.2实验后社交回避与社交苦恼的变化
实验之前分别给实验组与对照组的学生发放社交回避及苦恼问卷，之后进行小组互助式健美操教学，第9周再次分别给实验组和对照组学生发放社交回避及苦恼问卷。问卷回收后，对问卷进行统计，并将统计结果输入到excel中，之后将统计数据进行SPSS的统计分析，结果如下：
从表2和表3中可以看出：实验前后实验组社交回避和苦恼呈显著性差异（Sig=.017，Sig=.049），对照组社交苦恼呈显著性差异，社交回避无显著性差异。小组互助式教学对学生
3结论与建议
3.1结论
健美操是集音乐、韵律、表演和舞蹈为一体的展现女性魅力的具有独特代表性的运动项目，深受女大学生的喜爱，该项目要求练习者善于表现和勇于展现自我，因而在促进学生社交方面具有一定的作用。通过健美操的教学女大学生的社交苦恼都有所改善，且差异性明显，但却对学生社交回避的影响相对较弱，几乎不产生显著性差异。小组互助式教学不仅对女大学生的社交苦恼有显著影响，同时还能改善女大学生的社交回避的心理障碍，为女大学生的大学社交创建了良好的开始。
关键词：移动信息互动泛在学习原型设计
信息通信技术的日新月异，在教育领域引发了重要的变革，其中基于web2.0的交互功能、便携移动设备加速普及等技术而来的，就是泛在学习（UbiquitousLearning）的日益广泛。这种学习方式的特点可以概括为5A（Anywhere、Anytime、Anydevice、Anyo和Anything）。作为高校学生也逐步接受并广泛采用了这种模式。为配合这种新的模式，教师也在努力尝试使用各种新的移动信息交互渠道与学生进行沟通。本文在总结现在市面上较为广泛使用的适合师生之间交流的软件优缺点基础上，提出了一种移动信息互动APP的原型设计。
一、现有移动信息互动平台的优缺点比较
1.3飞信
飞信（Fetion）是中国移动推出的"综合通信服务"，实现互联网和移动网间的无缝通信服务。飞信不但可以免费从PC给手机发短信，而且不受任何限制，能够随时随地与好友开始语聊，并享受超低语聊资费。由于中国移动很早就开始布局高校市场，而且较早在教师群体中推广使用，所以目前仍是部分师生沟通的必选渠道。其优缺点如表3所示。
1.4超级课程表
二、移动信息互动APP的原型设计
通过对南京工业大学以及部分其他高校的调研，以及借鉴现有软件的优缺点，本文拟面向高校师生，设计一个移动信息交互APP原型，本原型设计着重突出消息反馈的及时性，试图使师生关系之前的互动更加高效。
2.1教师端原型设计
教师端的主页功能的选择上主要分为近期消息、个人联系人和群组。
近期消息如图1所示，主要显示近期最新的联系消息。
教师端中间功能为联系人功能（图2），为了更加方便的快捷的让教师的信息传达，并了解是否传达到学生手中，我们进行了功能上的创新，即已读和未读功能。
点击群发后，可以选择两个功能：选择联系人和查看未读成员。
选择联系人发送消息时，可以直接选择分组或者单个选择想要发送的人，在输入框内可以输入文字，同时也可以添加图片，这样更加方便了教师一对多的将信息传达给学生。
消息发送成功后还可以查看自己发送的文字或有图片的消息，点开消息界面后，可以查看学生已读或未读消息。点开消息列表，对于未读的学生可以选择再次发送，同时也可以清晰的查看到同学是否收到消息。
教师端还含有一个群组功能，在群组功能中，为了解决之前总结中提到的不能够做到像平时面对面交流的情况，我们特地增加了视频和通话功能，视频为一对多，而通话功能为群组一起商讨，但是同时也会有一些缺陷现在仍就未能解决，例如，通话时人员如果过多会较为混乱。在学生端也含有群组界面。
学生端与教师端不同的是，学生端的消息页面所含联系人多为老师，较少，也可以在接收消息后，自我勾选消息是否已读，如图6。
勾选后，消息由未读变成已读按钮。
这款软件原型着重从提升师生之间交流的及时性、高效性出发，借鉴了现有软件的通用设计界面，同时针对高校师生交流的多种需求加以改进，后续开发中还应进一步考虑界面的风格特点以适应使用者的实际偏好。
参考文献：
[1]刁雅琴."超级课程表"，别人做不过我.[J].中国学院，2014，（16）：16～17
[2]杜利月，赵学军.飞信在高校学生管理工作中的应用.[J].教育管理与评价，2012，（19）：42～43
[3]林群.基信互动平台的移动辅导教学实证研究.[J].山西广播电视大学学报，2015，（1）：34～37
[4]郭禹汐.基于马斯洛需求层次理论的"超级课程表"手机APP案例研究.[J].科技风，2014，（15）：55～56
[5]刘国仕，倪晓红.如何在高校学生管理工作中应用飞信.[J].南昌教育学院学报，2011，（26）：76～77
[6]梁梦璇.移动互联网时代如何赢得大学生受众.[J].中国报业，2015，（06）：14～15
[7]何克奎.基信平台上的高校辅导员工作创新.[J].时代教育，2011，（08）：112～113
作者简介：严沐蕾（1994.4--）女，汉族，江苏泰兴人，学生，南京工业大学经济与管理学院，本科在读
王巧昱（1995.12--）女，汉族，江苏南京人，学生，南京工业大学经济与管理学院，本科在读
蒋晨龙（1994.10--）男，汉族，江苏无锡人，学生，南京工业大学经济与管理学院，本科在读
这么做是不对的，社交媒体并不是用于广播的扩音器，它更像是适于私人聊天的咖啡厅。
行业讨论中常有“运营Twitter账户能提升品牌形象”的论调，不过这些论调不具说服力，毕竟品牌价值基于其业务，而对相当一部分品牌来说，销量才是王道。
综上所述，社交媒体作为扩音器并不能发挥很大作用，而作为咖啡厅，社交媒体就截然不同了。
比如说，有许多评价中提到想要“自动化的克罗克电锅”：
非常棒，这是我见过的第一个有计时器的克罗克电锅，设置6小时高火什么的，就可以不用管它了。就算我出去工作也不用担心，回到家时里面的东西正好处于可食用的温度。
受到这种社交媒体上常见的“上班族心态”启发，我们还开发了WeMo产品系列，用于家庭自动化。
这是当时写有WeMo开发思路的那块白板
我们不仅赞同社交媒体上用户反馈对于产品的重要性，还将这些信息用于分析竞争对手的优缺点，以及寻找消费者需求所在。
贝尔金进入家庭自动化市场，很大一部分是被一个YouTube视频所启发，视频讲了消费者回到家时被各式各样的电器困扰的情景。
社交媒体——尤其是视频类的网站——有一个额外好处：来自消费者的第一手感受和资料，能够终结行业开发商所有饱受争议的假设，让开发商能够迅速制定合适的市场策略。正是这些视频，让我们公司内部对于推动家庭自动化达成了高度一致。
仔细阅读用户评价和他们在Twitter、Facebook上的吐槽，还能帮助开发者发现产品最重要的功能。正是这个做法，带来了至今团队制作的最简约的产品：一个有开关的三角插座。社交媒体给我们的工业设计师迈克尔·维克(MichaelWick)带来了自信，尽管公司内部对这个设计并不看好，它却获得了巨大成功。
“我从宜家买了个没开关的吊灯，原先每回想用都得把它墙上的插座里，现在有这个插座，只用控制开关就行了！好样的！”
“这个开关的好处在于，插上去的设备不用，那些悬挂式的设备不再无处可放了。”
《Barnacules'Nerdgasm》就是“开箱视频”之一，巴纳克尔(Barnacules)真名是杰里·伯格(JerryBerg)，他为观众展示了永不断网的特殊技巧：IFTTT。(注：IfThisThenThat，网络自动化服务，参考阅读《IFTTTiOS应用》《IFTTT完成700万美元融资，计划进军物联网》)
关键词：话题热度；权重；神经网络
1引言
2系统结构
3神经网络
3.1固定权重计算
权重，即将话题热度分为阅读量、转发量、增长率等影响因子，为其中每种影响因子分配各自的系数。最终将各项影响因子与其系数相乘再进行累加可得到话题热度。这种方式的优点是划分精细，可根据测试后数据增减影响因子，改动系数，但其缺点明显，自适应能力差，所需数据量太过庞大。其计算公式为：
（1）
式（1）中，T表示话题热度，表示权重，表示影响因子。
3.2构建函数计算
根据各项数据之间的关系，可以简单地抽象为一个热度得分与权重的线性关系，得分越高，对应权重在有限范围内同比上升。这种方式需要在前期获取大量数据进行测试和构建函数模型，最后得到话题热度。利用这种方式，我们可以在一定程度上进行简单的话题预测模拟。其具有较为清晰的逻辑，编程较为简单的优点，缺点是需要大量的真实数据来构建函数模型。其计算公式为：
（2）
式（2）中，T表示话题热度，表示权重上限，表示权重下限，表示此话题下内容条数上限，此话题下内容条数下限，表示当前内容条数。
3.3神经网络算法
神经网络算法是指让机器模拟逻辑性的思维，根据逻辑规则进行推理的过程。人工神经网络按照一定的学习准则，自发发现环境特征和规律性，减少下次犯错的可能性，达到高准确度的理想状态[3]。其优点是模拟人类思考的方式，对话题热度预测的方式更加人性化，自适应力强，通过大量的训练课提高预测的准确性，但它的编程比较困难，逻辑比较复杂。神经网络训练公式：
（3）
式（3）输入样本X根据误差e对权重A不断调整，直到e接近零；表示权重变化率，其取值不能过大或过小，过大会影响权重的稳定，过小会使调整权重时收敛太慢。
3.4概述
4测试结果与分析
4.1神经网络算法应用
输入训练数据，先根据当前的权重计算，看误差是否_到训练要求，若没有则对权重进行调整，直到误差接近于零，计算出的结果与训练数据的结果一样，然后再进行下一组数据的读取，重复以上步骤，直到所有结果达到训练要求。其神经网络算法流程图如图2。
4.2模拟结果与分析
如图3，在做神经网络训练预测时，我们采取两个点做回归分析。横坐标为目标值target，纵坐标神经网络输出。为防止过拟合，我们运用matlab对数据划分成三分，trainning表示训练，validation表示验证，test表示测试，最后统计了整体状况all，只有trainning数据参加训练，其他两组数据不参加训练，用于检验。训练进行时，目标target和训练test数据之间的误差会越来越小，validation数据和目标之间的误差也越来越小，曲线也越来越接近对角线。
5结语
参考文献
[1]姚婧.中文微博的话题检测和预警[D].上海：上海交通大学，2012：1-2.
Point
旅游出版业最被人误解的是什么？
很多人觉得当旅行指南作者很酷，可以四处旅行。其实不是这样，基于旅行指南写作的旅行，作者可能会非常焦虑，因为他不是在玩，而是在做一个商业产品。
决定竞争输赢的关键是什么？
过去几年来，这个行业发生的最重要变化是什么？
谷歌收购旅游指南服务提供商Frommer’s，之后宣布不再出版纸质旅行指南。很多人担心旅行出版商会减少在纸质书上的投入，不过只要你观察一下旅行者，你会发现有拿纸质书的，有拿纸质地图的，也有拿平板电脑和手机的。其实每个形式都有对应的需求者，关键不是减少哪一块，而是让这些形式有一个有机的组合。LP不会放弃纸质书，纸质书永远有市场。
如何看待这个行业的未来？
这个行业需要什么素质的人？
对于指南作者来说，应该全心投入、不断发现。他需要有一定的调研能力，同时写作要诚实，我们不是写旅游宣传，而是把一个地方的优缺点都客观表达出来，尤其是这个地方的特质。比如北京，这个城市最重要的可能不是在哪里吃饭和睡觉，而是对这个城市历史感的体验。
Advice
如何度过职场最艰难时光的？
2008年经济危机的时候，我是LP的过渡CEO，当时公司受经济危机影响很大，作为CEO必须在精打细算的同时考虑未来，这并不容易。不过困难的时候，也是考验一个人的时候。你首先要承认自己面临困难，并实事求是地对待它。
面试时最在意什么？
我希望找有好奇心、热爱学习、活泼热情的人。我不希望这些人只满足于自己的工作职能，而是能够发挥主动性，出色完成工作。比如一个财务人员，我希望他不仅是一名会计，还要明白LP是干什么的，需要为读者提供什么样的服务，在市场怎么定位。
推荐一款你认为最棒的App？
我喜欢BBCNEWS，这个App制作精美且信息及时。当然，还因为我是英国人。
关键词：互联网；网络媒体；传统媒体；相互借鉴
众所周知，报纸、广播、电视是传统的三大媒体，然而随着计算机和互联网日益渗透到日常生活的方方面面，网络作为传媒中的后起之秀，对信息传播的重要性也更加突出。1969年世界上第一个互联网的链接诞生，互联网的诞生初期只是作为计算机专家工程师和科学家工作和交流之用。当时计算机还只是作为科学研究的工具，并未普及到办公和家庭。计算机操作系统的人机交流界面都是字符的，使用者必须掌握非常复杂的系统操作命令，才能使用计算机。1980年代初，美国IBM推出第一台个人电脑“5150”，1990年代初，微软推出“windows”操作系统，1994年万维网的发明，2004年web2.0的诞生，这些事件在互联网发展史上都具有里程碑意义。
1网络媒体的优缺点
2电视媒体如何保持多年积累的优势
国外也是如此：Zite也被CNN收购，AOL做了Editions，雅虎做了Livestand，Google正在打造Propeller。
不过，作为颠覆势力的移动新闻阅读应用还处在一个快速进化阶段，各家都有亮点。其中，在中国市场，新闻阅读app已经不下20款。
总体上来看，移动新闻阅读相对于传统新闻阅读平台，有点像是优衣库和Zara之于传统服装品牌：传统的服装品牌商开完商大会，渠道布置完毕，再根据订单生产下一个季度的产品。而Zara、优衣库则是自己建店，并且根据史上潮流变化实现快速设计，实现快速供应链。
而旧新闻媒体的内容优势仅限于迅速和独家，而移动新闻阅读的服务则强调排版与互动。
在国内，除了4大门户和Flipboard之外，Zaker、鲜果联播、指阅、无觅等，都是用户量增长迅速的新闻阅读类app。
大体上，可以把这些新闻阅读app的服务分为订阅派、抓取派、算法派和编辑派四大流派，它们有的以一招鲜见长，有的则兼具多种特色。