隨著互聯網技術高速的發展，網民的數量呈指數上升，社交網絡進入了強調用戶參與和體驗的時代。所謂社交網絡是一種在信息網絡上由社會個體集合及個體之間的連接關系構成的社會性結構。社交網絡的誕生使得人類使用互聯網的方式從簡單的信息搜索和網頁瀏覽轉向網上社會關系的構建與維護，以及基于社會關系的信息創造、交流與共享。它不但豐富了人與人的通訊交流方式，也對社會群體的形成與發展方式帶來了深刻的變革。

　　移動互聯網時代，UGC（用戶產生內容）不斷發展，社交網絡（Social Network）已經不斷普及并深入人心，用戶可以隨時隨地在網絡上分享內容，由此產生了海量的用戶數據。面對大數據時代的來臨，復雜多變的社交網絡其實有很多實用價值。

　　看一組數據：微信每分鐘395833人登錄微信，19444人在進行視頻或語音聊天；新浪微博每分鐘發出（或轉發）64814篇微博；Facebook用戶每天共享的東西超40億;Twitter每天處理的數據量超3.4億;Tumblebr博客作者每分鐘發布2.7萬個新帖;Instagram用戶每天共享3600張新照片。。。。。。

　　由此可以看出，社交網絡生成的用戶數據的價值已遠遠大于平臺本身。相對于搜索、電商等大數據，社交用戶行為數據傳導路徑更短，具有更高的價值。

　　1、社交網絡平臺的多樣化，社交網絡大數據也多元化

　　隨著移動互聯的發展，各種同質化異化的社交網絡平臺的不斷涌現，QQ、微信、新浪微博、Facebook、Twitter、Instagram等等，雖然都是網絡社交平臺，但是交流的側重點又不一樣，因此產生了大量的社會學、傳播學、行為學、心理學、人類學、輿論學等眾多領域的社交數據。各行業的企業都傾注了大量的心血在這些數據進行挖掘分析，從而更加比較精確地把握事態的動向，找準營銷對象。

　　典型的案例之一：社交網絡大數據顛覆美國總統競選定律

　　號稱“世界上最民主的國家”的美國，有著這樣的總統選舉鐵律：誰花的錢越多，贏得選舉的幾率就越大。但是，2012年美國總統奧巴馬的再次當選創造了一個奇跡：在他獲勝前的 70 年時間里，還沒有一位美國總統能夠在全國失業率高于 7.4% 的情況下連任成功；而在整個競選過程中，奧巴馬團隊的花銷不到3 億美金，競爭對手羅姆尼花了近 4 億美金卻仍然敗選！

　　2、探碼大數據技術基于社交網絡大數據順勢而為

　　隨著社交網絡大數據的多元化發展，各個領域對社交網絡大數據的需求呈現出巨大的增長趨勢。因此如何將這些數據運用起來，才是各領域學者專家企業最為關心的事。基于社交網絡大數據的技術——探碼大數據處理平臺，采用先進的網絡爬蟲技術，分布式計算能力，針對定制的目標數據源進行網絡信息的數據采集、數據提取、數據挖掘、數據處理，從而為各種信息服務系統提供數據輸入。在社交網絡大數據的應用上，力圖為使用者提供更加便捷和直觀的數據分析結果。

　　數據采集

　　對來自社交網絡平臺的數據附上時空標志，去偽存真，盡可能收集異源甚至是異構的數據，必要時還可與歷史數據對照，多角度驗證數據的全面性和可信性。

　　數據提取

　　要達到低成本、低能耗、高可靠性目標，通常要用到冗余配置、分布化和云計算技術，在存儲時要按照一定規則對數據進行分類，通過過濾和去重，減少存儲量，同時加入便于日后檢索的標簽。

　　數據挖掘

　　基于對用戶的結構和行為特征深入挖掘，通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現隱藏中的有用數據。

　　數據處理

　　有些社交網絡的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大，需要將高維圖像等多媒體數據降維后度量與處理，利用上下文關聯進行語義分析，從大量動態而且可能是模棱兩可的數據中綜合信息，并導出可理解的內容。