看见真实触达
进入推荐页和圈层序列，而不是只停留在公开热榜和搜索结果。
真实推荐流 · 自然语言任务 · 结构化分析
GPT的理解力 + OpenClaw的执行力 + 社交媒体专精 = SociMata 社交机器人
SociMata 是一套像操作员一样工作的社交 AI 系统。你只要选设备、说目标、看结果，它就会替你进入推荐流、持续感知、主动推送，并把跨平台差异、传播关系和情绪结构带回来。
多设备接入
自然语言下任务
推荐流持续驻守
截图 / 内容 / 分析回看
- 7×24 与用户同频驻守推荐流，变化出现就能更早发现。
- 跨平台 同一画像横向对比，不把平台差异误当噪声。
- 结构化 不只看热词和声量，还看传播关系与情绪结构。
真实推荐流工作台
多设备联动执行
按策略下任务
把平台、时间、设备、目标一次说清，系统自动整理成可执行草案。
把结果变判断
截图、内容、传播关系和受众情绪一起回收，不只给你一个“已完成”。
01
连接设备
02
用自然语言建任务
03
回看感知、推送与分析结果
产品是什么
感知 × 推送 × 分析
一条龙服务的AI社交工作台
它不是只会抓数据，也不是只会生成内容。它会进入真实设备环境，按你的目标执行任务，并围绕“用户—内容—行为”去模拟不同圈层用户的决策路径，再把结果整理成可判断、可复盘、可继续动作的线索。
用户决策机制建模与行为模拟
不是机械执行，更像真实用户
去看、去点、去停留
围绕推荐信息流场景，SociMata 构建“用户—内容—行为”的统一模型，能够模拟不同用户在不同内容条件下的决策路径，回答“什么用户看到什么内容，会产生怎样的行为”。这意味着系统的操作更容易被推荐系统识别成某个圈层的真实用户，也更能反映这类用户会被继续推荐哪些内容。
看见谁正在被影响
通过拟真操作去贴近某一圈层真实用户的浏览和决策，看到这类用户会接触什么内容、在哪个平台先升温、哪些变化已经开始外溢。
把目标说成一句人话
你可以直接说平台、时间、数量、偏好、节奏和执行对象，系统会把自然语言整理成任务草案并分配到设备。
让结果回到判断和动作
截图、内容、任务日志、平台差异、共现关系和情绪结构会一起回收，帮助团队更早决定先看谁、先回应谁、先干预谁。
需要怎样才能开始用
电脑 * 手机 * 一根线，
SociMata刷一天。
一台电脑
打开工作台，建任务、看结果都在这里完成。
一根数据线
先用有线接入最稳，第一次连接更省心。
一台 Android 手机
提前打开调试模式，接上后就能进入真实执行环境。
接入时请先确认手机已经允许ADB调试授权，且目标应用已经登陆账号。
1、Android 单机客户端正在开发中。
2、同时支持无线调试模式。
怎么使用
选设备，说目标，看结果
其它都交给SociMata
决定谁来执行，在哪些设备上进入真实推荐流。
直接说平台、时间、目标、节奏和偏好。
系统把你的话整理成任务步骤和执行范围。
截图、内容、平台差异和分析结果一起回来。
SociMata 工作台示意
一条完整链路，从设备到结果都在同一页里完成
设备选择
先决定谁来执行
在线设备 16 台，当前匹配 6 台，已选择 3 台
已保持唤醒，镜像正常，最近 2 分钟仍在推荐流内。
最近 30 分钟重点浏览露营、咖啡、户外装备相关内容。
可作为对照设备，补充搜索侧与推荐侧的差异。
任务创建
自然语言下任务，系统整理成草案
当前展示的是自然语言任务工作台。你可以像聊天一样先说明目标，再往下检查系统整理出的任务序列。
任务执行中
任务执行栏和设备控制窗口会同步联动，你能随时看状态，也能直接接管设备
任务运行、动作节点、设备控制和执行反馈会在同一工作台里连起来。
推荐流浏览任务
zhuhai-office-01 · 某短视频平台
执行中
内容浏览 3 / 5
09:26 进入推荐流
09:27 命中“通勤效率”内容
09:27 触发点赞与收藏动作
搜索对照任务
watcher-03 · 某社交平台
等待中
计划开始时间 2026-04-18 09:00
设备空闲，保留为对照终端
时间到达后自动启动
评论执行任务
camping-lab-02 · 某图文平台
已完成
评论草稿生成 2 条，已发布 1 条
09:18 生成评论草稿
09:19 人工复核通过
09:20 已写回内容页
当前执行概览
自动调度、动作判定和结果回写持续联动
稳定运行
在线设备
3 台
执行任务
2 条
动作命中
4 次
内容回写
9 条
系统会继续浏览、判断并执行动作，你也可以随时进入设备控制窗口手动接管。
设备控制窗口
任务执行中可直接进入设备控制
结果回看
执行结束后，你看到的是一页可筛选、可比对、可继续分析的内容表格
24
截图记录
3
平台差异信号
2
高优先级预警
标题
内容提取
图片内容描述
评论区摘要
某图文平台开始集中讨论“轻量终端”的真实使用体验
设备：camping-lab-02 · 平台：某图文平台 · 时间：09:12
用户内容围绕“续航、随身携带、语音交互”展开，正文更偏体验分享和轻评测，属于推荐流自然曝光内容。
图像识别
画面中出现眼镜盒、手持终端和桌面办公场景，主视觉强调轻便与通勤使用。
评论区集中在“是否值得日常佩戴”“响应速度够不够快”，暂未出现明显对立情绪。
某短视频平台里“端侧模型”讨论从评测区扩散到泛科技内容
设备：zhuhai-office-01 · 平台：某短视频平台 · 时间：09:24
内容从参数对比延伸到实际办公效率，更多作者开始把它与移动办公、即时记录等生活场景绑定。
图像识别
画面包含会议桌、笔记本电脑和佩戴设备的人像，字幕突出“本地运行”“离线响应”。
评论区开始出现“和手机区别在哪”“适合哪些工作场景”的追问，说明讨论正从极客圈层向泛科技用户外溢。
某社交平台搜索侧出现“AI 助手工作流”相关问答
设备：watcher-03 · 平台：某社交平台 · 时间：09:37
搜索结果更偏问题导向，关键词集中在“工作流搭建”“值不值得入手”“是否能提升效率”。
图像识别
缩略图多为问答截图、产品近景和效率对比卡片，视觉风格更接近知识整理内容。
评论集中在“使用门槛高不高”“是否适合普通用户”，目前仍以观望和求经验为主。
回来的结果会包含什么
设备状态、标题、正文、图片内容描述、关键词情绪、评论区摘要和任务日志，会在同一条链路里被组织起来。
- 先从内容页表格里快速筛出值得看的记录。
- 再回到关键词情绪和评论区，判断讨论正在往哪里走。
- 最后把平台差异、共现关系和受众结构继续接到后续分析里。
五大能力
从真实社交感知到精准舆情诊脉的能力链
五大能力沿着真实工作顺序展开：先看见谁正在被推送，再看变化有多快、平台之间有什么差别、内容如何共现扩散，最后回到受众心理和行动判断。
01
看见哪些人正在被推送
突破圈层茧房
这一步不是先看总声量，而是先看内容正在进入哪些圈层、渗透到了什么深度、有没有外溢到原本不该受影响的人群里。SociMata 会围绕“用户—内容—行为”模型去模拟某一圈层用户的点击、停留和互动路径，让系统操作更像真实用户，因此更能反映这类用户真实会被推荐到什么。
从泛人群到特性人群，从公开表层到目标圈层推荐序列。
- 通过拟真行为模拟，让推荐系统更容易把设备识别成某个圈层里的真实用户。
- 更真实地看到不同设备、不同画像、不同圈层正在接到什么推荐内容。
- 看渗透梯度、外溢征兆和圈层热度演化，而不是只盯一个总热度。
- 把“先监测谁、先干预谁”放到更前面，而不是等扩散以后再补救。
当系统能更拟真地复现某一圈层用户会看到什么、会怎么行动，舆情判断才真正从泛监测变成圈层化、分层化判断。
真实推荐流圈层拼图
同一议题进入不同画像后的推荐差异
连续出现体验分享、续航讨论和效率场景。
更多出现办公记录、会议摘要和移动协作内容。
开始出现非核心圈层追问，说明内容正在外溢。
对照终端仍以问答和知识整理内容为主。
核心议题渗透分布
正向关注
数码兴趣圈
高
效率办公圈
高
通勤生活圈
中
核心议题渗透分布
风险关注
数码兴趣圈
低
效率办公圈
中
泛生活圈
高
圈层热度演化
近 24 小时
核心兴趣圈
临近圈层
泛人群
02
从回溯抓取到与用户同频
提高感知时效
真正有价值的不是“事情已经过去了我能复盘”，而是“变化刚出现我就已经和用户处在同一个推荐环境里”。
把预警前移到推荐流阶段，而不是等内容扩散到显性热榜以后再发现。
- 7×24 驻守推荐流，变化一出现就能被更早捕捉。
- 内容还在推荐页阶段时，就可以区分只是搜索侧出现，还是已经进入推荐页，甚至多圈层同步出现。
- 判断窗口会更靠前，团队可以在扩散前做观察、预警和动作准备。
阶段一：仅搜索出现
阶段二：推荐页出现
阶段三：多圈层同步出现
推荐流发现时延分布
中位数 18.2 小时
平均值 47.1 小时
0h
24h
48h
72h
96h+
03
同一画像跨平台，才能看清真实差异
打破平台界限
如果同一个议题只在单个平台内看，很容易把平台的机制差异当成噪声。真正有用的是让同一画像同时进入多个平台，再比较先后顺序、强度变化和语境差异。
感知、分析、执行要在跨平台视角里连起来，而不是分散在多个孤立页面里。
- 同一议题在不同平台上的出现时间、爆发速度和持续时间并不一样。
- 同一画像跨平台横向对比，才能知道哪里先升温、哪里更强、哪里更容易外溢。
- 平台差异不是噪声，而是你后续表达和动作策略的一部分。
跨平台核心【关键词】热度对比矩阵
同一画像 · 同一时间窗
关键词
某图文平台
某短视频平台
某社交平台
轻量终端
高
高
低
端侧协作
中
高
中
工作流效率
低
中
高
04
不只看热词，而是看它们如何一起扩散
连接共现舆情
热词只告诉你什么词出现过，共现关系才告诉你传播是沿着什么路径扩出去的。谁总是和谁一起出现、什么黑话和变体词正在冒头，往往比单点热度更早暴露风险。
推荐系统本身会把潜在关联议题送出来，SociMata 等于借平台筛选能力做自动扩词。
从单热词追热点，升级到沿着传播路径提前布防。
- 新词、黑话、变体词可以更早被识别并纳入持续监测。
- 关注点会从品牌词自然下沉到功能词、体验词和服务词。
- 为后续定向监测和风险布控提供更细的指标坐标。
连接词共现网络
看“如何一起扩散”，而不是只看谁单独出现过
轻量终端
效率提升
通勤场景
续航体验
评论引导
外溢讨论
服务期待
高频连接：轻量终端 ↔ 效率提升 ↔ 通勤场景
新出现的风险支路：续航体验 ↔ 外溢讨论
05
从声量大小走向情绪结构
深入受众心理
最后要看的不是一句“负面变多了”，而是支持、中立、抵触和带节奏的人分别是谁，他们之间有没有协同，局部情绪会不会被误判成整体失控。
把声量、情绪和人群结构放在一起看，判断才不会失真。
- 识别谁在支持、谁在抵触、谁在带节奏，而不是把所有情绪混在一起。
- 看负面是否只停留在某个圈层，还是已经出现协同放大的迹象。
- 帮助团队区分局部噪声和整体风险，减少误判和过度响应。
品牌友好指数
支持 / 中立 / 抵触 / 带节奏
68
综合友好度
支持 42%
中立 31%
抵触 17%
带节奏 10%
核心议题渗透分布
不同人群对不同议题的情绪结构
议题
支持群
观望群
抵触群
效率提升
高
中
低
使用门槛
低
中
高
售后体验
中
高
中
应用场景
围绕感知 × 主动推送 × 分析，
把系统用在刀刃上
你当前更需要先看见、先下发，还是先解释清楚发生了什么？
感知
当你想知道一个议题是否已经进入目标圈层
对监测来说，最难的不是“看到内容”，而是“看到真实触达”。SociMata 让同一议题同时进入不同平台、不同设备、不同画像的真实推荐流，把圈层渗透、平台差异和传播节奏拉到同一视图里。
适合什么时候用
舆情监测、竞品观察、跨平台研判、推荐环境下的内容触达对比。
你会得到什么
不只是“这个词火了”，而是“它先进入了哪些圈层、在哪个平台更强、是否已经开始外溢”。
- 真实推荐流驻守，不只盯显性热榜。
- 同一画像跨平台对比，识别平台节奏差异。
- 适合做连续观察和日报化输出。
跨平台真实曝光强度
同一画像 · 同一时间窗
某图文平台
图文种草 / 长尾搜索
某短视频平台
短视频推荐 / 情绪扩散
某社交平台
讨论问答 / 舆论跟进
数码兴趣圈
短视频平台先升温
效率办公圈
三端同时进入中高曝光
泛生活圈
图文与短视频已有扩散
真实曝光测量
按设备回看触达结果
设备
内容方向
触达强度
zhuhai-office-01
轻量终端 / 效率
高
camping-lab-02
通勤 / 便携
中高
watcher-03
搜索问答
中
主动推送
当你已经知道要说什么，但希望系统帮你把表达真正下到平台里
主动推送不是“生成一段文案就结束”，而是根据平台语境、情感倾向和人设立场，把表达放到真实执行环境中去。SociMata 更像是在帮你组织一条能运行起来的执行链。
适合什么时候用
内容运营、议题回应、评论引导、连续投送和需要稳定执行节奏的传播任务。
你会得到什么
从源内容到执行结果的一条完整工作链，避免“一套话术发所有地方”的粗放式动作。
- 同时考虑平台风格、情绪方向与人设立场。
- 可以用自然语言先说目标，再让系统整理执行草案。
- 适合多设备并行和多轮节奏安排。
分析
当你需要向团队解释，为什么这件事会这样扩散
分析阶段不是只做一张词云图，而是把词频、共现结构、风险路径和受众心理放在一起看。这样得到的不是一堆散点，而是一条更接近真实传播过程的解释链。
适合什么时候用
舆情关联分析、风险识别、情绪结构判断，以及需要对传播机理做解释和复盘的时候。
你会得到什么
不仅知道什么词出现过，还能知道它们如何一起扩散、谁在推动、谁在抵触、哪里值得优先防守。
- 共现关系识别真实传播路径。
- 更早判断潜在风险，而不是事后追热点。
- 把声量、情绪和心理机制放到同一视角里。
议题共现网络
把核心议题与外溢路径单独展开查看，避免关键结构被压缩成侧边栏
效率提升
通勤场景
内容外溢
服务期待
使用门槛
售后体验
口碑推荐
核心议题：效率提升
外溢分支：通勤场景 / 内容外溢
风险阻力：使用门槛 / 售后体验
分析工作区
把品牌友好度、处置优先级和认知解释链放到同一张分析卡里
品牌友好指数
68
高优先级使用门槛
中优先级售后体验
低优先级内容风格
认知解释链
从内容到情绪，再到后续动作
内容线索
圈层渗透
情绪结构
动作建议
传播分析不只看声量，更要回到内容如何影响认知、情绪和后续行为。
关于我们
源自北师大
持续把计算传播能力落地
珠海师传智能科技有限公司依托北京师范大学计算传播中心的研究积累，持续把真实信息环境中的感知、分析与执行能力，转化为团队真正能用起来的系统工具。
学术基因
长期深耕计算传播、舆情分析与真实信息环境研究。
系统落地
把复杂能力收敛到设备、任务、结果三类核心工作流里。
使用导向
强调真实推荐流、真实设备和可回看的结果链路，而不是停留在抽象概念上。
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公司名称
珠海师传智能科技有限公司
官方邮箱
myong@bnu.edu.cn
这个方向确实更贴近日常效率场景，关键还是看响应稳定性和长期佩戴体验能不能跟上。