我们将要讨论关系链，社会化互联网的经络，将信息汇聚在平台上的河床结构。
在微博平台上，我们可以获得各类的信息，有博主自己创造的，有转发过来的，有感兴趣的，也有无良博主的垃圾信息，我们通过不断的调整，关注不同的博主及数量，在这个平台上大致可以满足自己在各个方面的信息需求。
对于这些功能我们已经习以为常了，今天要重新思考下，为何关注博主就可以获取想要的信息，通过调整关注的博主可以实现对信息进行甑别筛选。
一条微博的传播路径
甲发布一条微博，被其粉丝乙看到了，并评论加转发，丙和丁都是乙的粉丝，也都看到了这条微博，丙看过后，不予处理，丁看了很感兴趣，就评论加转发……这条微博就在粉丝们的评论和转发过程中进行了传播。很简单的传播流程，但需要我们理解的东西有很多。
我们可以从这传播过程中总结出
1.网友间的关系构成关系链
甲——乙——丙 ； 甲——乙——丁—— … ；参与其中的网友共同形成一个链条
2.信息的传播过程是被筛选的过程
这条微博经过乙的筛选传到丙和丁，经过丁的筛选，继续传播，若没被筛选通过，比如丙，传播链条断裂，不会继续筛选
3.信息的传播链条的维系有网友间共存的属性存在
甲——乙——丁……这一链条的存续在于这一链条环节上的网友都对该微博或附着其上的评论感兴趣，愿意去评论或转发，当链条上的丙不感兴趣时，传播链条就到丙为止，不再被延续
从以上3点，我们可以先得出一个重要的结论，关系链是信息传播通道。通道的作用是传播大量的信息，如果一条关系链上的网友对NBA都感兴趣，那么与NBA相关的信息很大程度上都可以在这条关系链上传播，而且在链条上传播的信息质量都是经过各个网民的筛选的，被传播的信息其质量是由网民集体选票保证的。我们还可以看到通过这一链条，无论网友间是不是粉丝或是间接粉丝，都可以通过NBA进行信息的沟通。
微博平台的信息传播模型
社会化互联网的信息运作机制是由一帮志趣相投的人评论创造内容，筛选信息，转发传播信息，互不相识的网友在不知不觉中完成默契合作完成内容的创造和传播。其模型如下：
在现有的微博平台上，我们看到的是这样：
这也是符合真实情形的，对NBA感兴趣也可能对硬件、欧冠、旅游等都感兴趣，所以
这些信息都可以在其屏幕前产生交集，混乱而有序。
关系链传播与数据分析
不过紊乱的表象也迷惑了很多人，纠结于社交关系，人脉，实名，现在又有被平台上的大数据诱惑，沉迷于数据分析的迹象。
人们试图利用数据分析技术向网民推送个性化的资讯（增强版的rss订阅），可以对比关系链传播与之的区别。在关系链传播中，资讯是不断被链上的网民筛选传播的，每传播一次，就已被筛选一次，资讯的质量始终是在被动态筛选过程中，相对于计算机的数据分析，一次性的静态筛选，是量和质上的进化。更别论关系链对即时生成的评论有同样的筛选功能。第二，在关系链传播中，资讯的传播方向是自动定向的，认可其价值的网友会进行转发传播，让更多对该资讯有兴趣的网友看到，资讯可以通过关系链自行不断的寻找到自己的真正受众。数据分析依据的模型不同，计算结果也不同，其定向传播的范围也不一样。随机的散发传播与数据分析确定的定向传播，两者传播方式和效率是有本质差别的。
对社会化理解越深刻，对数据分析的局限性了解的也会更多，也会更谨慎的使用该技术。
我们通过调整关注对象，实际上是影响着信息的传播通道，从而影响到我们从这些通道收到的信息内容。真正理解这一点，我们才能慢慢领会社会化的精妙，关系链也将是后续众多讨论的起点。有了网民需求分析和关系链作基础，我们可以开始谈点未来了。