聊一聊社交网络的逻辑、产品和未来

聊一聊社交网络的逻辑、产品和未来_软件科技_业界新闻

最近社交领域很热闹,3 月底腾讯刚在 12 年年报披露微信朋友圈的月活跃账户增长至 2.47 亿户,QQ 空间月活跃 6.03 亿;五一前阿里巴巴就以 5.86 亿美元购入新浪微博18%股份,由此新浪微博估值为 33.6 亿美元;Facebook 刚公布的 Q1 业绩,营收 14.58 亿美元,月度活跃用户人数为 11.1 亿,移动业务月度活跃用户人数为 7.51 亿。

笔者在公司也在负责社交产品飞信同窗,除了眼热和感叹,也整理下对社交网络的理解,晒一晒的同时,也算是个人小结吧,欢迎探讨。全文分三个部分:社交的逻辑、社交的产品和社交的未来。


社交的逻辑

社交网络的理论研究是一个很久就开始的事情了,以下列出 4 个基础论断,作为后续产品论述的前提(其实很多在产品中体现的还很不好)。

  1. 邓巴数:能与某个人维持紧密人际关系的人数上限,通常最紧密的联系 4-5 个人左右,15 是能够一起干同件事情人数,35 是能互动协作的最大人数,150 是能够记忆和了解的最大关系数。飞信群的用户上限是 200 人的原因,就是     超过 200 人后因为用户无法维系这么多关系会导致活跃降低    。

  2. 社交网络是小世界网络: 既然世界上任何一个人都可以通过最多六个人就能找到对方,那说明世界的确蛮小的(网络有较短的平均路径长度);而且六度关系证明一个事情,就是社交网络不是随机网络(随机网络是不可能仅通过 6 个节点访问全网络的),     社交网络中的人是扎堆存在的(网络有较高的聚类系数),其中存在人群里的领导者–核心和跨人群的人–桥梁    ,而这也是 QQ 圈子算法开始的逻辑。

  3. 社交网络是无尺度网络: 社交网络中人的好友数符合幂律分布,     即较少数的人认识大多数的人(节点的度非常高)和大多数的人只有较少的关系(节点的度很小)    ,新浪微博的明星 +V 账号其实就锐化了这个逻辑,以至于在新浪微博里,通过 3-4 个人就能遍历全网络。

  4. 群体心理学证明,人的行为是受社会环境强烈影响的,社交网络中主要体现在     人的影响和群体的影响    。

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关系对人的影响在于,六度分隔所描述的是弱连接,  通过弱连接,我们可以传递消息,创造合作机会;但如果关注人们之间是如何互相产生影响的,就必须关注强连接 ,尼古拉斯•克里斯塔斯基将称为“三度影响力原则”(人类行为深受三度以内朋友的影响), 这种现象的出现原因,既包括行为习惯上的影响,也包括观念上的影响。

群体对人的影响,主要是极化,即群体愚蠢或群体智慧。理论上,有一个共同的目标,分工互补,就可形成紧密的群。《乌合之众》里讲到,群体对于个体有着极端放大和缩小的能力,可以没有责任的暴虐成为暴民,也可以用高尚情感使之舍生赴死(领袖们打动群众需要言之凿凿,信誓旦旦的重复和强大意志的感染)。  情绪化、简单化和跟随成本大大降低,是群对个人行为带来的影响 。新浪微博的运营,就是典型的时尚流行话题带动,名人引导,最后完成群体讨论和活跃的,

另一方面,  群体是可以产生超越个体的群体智能的 ,《失控》里称之为“涌现”(整体才具有,孤立部分及其总合不具有的性质)。这个在人类社会尚无很好的范例,亚马逊的相关商品精准推荐,可能算群体预测吧,但在自然界涌现有很多范例,比如水分子朝一个方向运动会形成漩涡,白蚁可以构筑相当于人类数千层楼高的蚁巢,且通风卫生情况良好。

北京大学计算机系李晓明教授为《大连接》一书所写的推荐语:“社会网络”不仅是‘网络’更是‘社会’,深合我心。互联网的社交产品,就是要遵循规则,帮助用户使用、经营、扩展其社交关系,将整个社交网络经营成良好运转的虚拟社会。

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社交的产品

社交产品主要论述四个部分:关系社交产品、内容社交产品、服务社交产品和社交产品的运营。

社交的未来

社交的未来,目前看来就是移动社交和大数据。

全球移动互联网的普及,带来的是 PC 互联网用户全面向移动互联网的迁移,社交网络也不例外。移动互联网带来的是时间碎片化,这正是社交内容(内容碎片化和多样化)消费的客观优势。

手机的拍照(识图)和语音能力又是用户 UGC 和分享的巨大推动力;LBS 特性先天就是社区(实体社区主要基于地域),手机和线下环境和服务的无缝对接,是虚拟社交网络和真实社会能够更好地互动和整合;加上手机就是一个庞大的活跃社交基础网络,用户关系都存放在各自的手机通讯录中(而非统一存放在QQ处),而且此网络每天基于电话短信非常活跃。所以,基于移动社交的产品,生命力十分旺盛,微信的朋友圈就是很好的例子。

互联网的本质是理解用户,而社交网络所积累的数据正能够带来这一点。大数据其实包含两部分,交易数据(企业静态用户数据)和交互数据(社交网络用户实时数据)。依托社交网络海量用户的完整即时数据,收集用户兴趣、用行为、用来源等数据,发掘用户的真实生活环境、兴趣喜爱、好友关系属性(前文所述,通过用户所处的环境、关系网络可以推断用户的行为和喜好),对用户进行分类并构建用户模型和标签化,以此实现对用户的精准预测推荐,服务于广告、游戏、电子商务等商业模式。

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大数据的核心就是预测,大数据时代最大的转变就是,  放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系,也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”

大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度,维克托•迈尔•舍恩伯格在《大数据时代》中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、Facebook、twitter、VISA 等大数据先锋们最具价值的应用案例,这里就不一一赘述了。

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