也谈各种微和各种博
这个话题基本我每年都会写一次,有的时候自己都觉得很无聊。
而之所以每年都会写一次,是因为每年都会有新的微或者新的博冒了出来。
博客,轻博客,微博,长微博,G+,,等等。
好多啊。。。
我用博客的历史,大概要从04年算起。
当年喜欢一个女生,她开了一个教育网的博客,于是我跟风。
后来05年,喜欢另一个女生,她用SPACE,于是我也就用SPACE。
SPACE是第一个长时间使用的,一直用到MSN抛弃了SPACE,转到WordPress后感觉不好看就放弃了……
接着使用BlogSpot,同步更新到人人校内豆瓣Q空间和新浪博客。
现在基本就用做对外公开,Evernote做私人存档——啊呀,提醒我了,我有好几篇东西写在然后忘记同步到Evernote去了。。。
轻博客方面,用过新浪Qing,和鼻祖Tumblr。
微博方面,国内的有新浪微博腾讯微博网易微博,国外的有Plurk和Twitter。
用了这么多杂七杂八的东西,总会有一些看法。
定义一:信息的重量,指信息本身的信息量,信息的浏览与传播媒介的操作成本,信息呈现方式的复杂度,这三者的综合。
距离来说,微博和长微博,基本所有方面都一样,但微博最多140字,长微博最多能撑死你的浏览器……所以微博和长微博的重量是不同的。
而且,微博直接就能看,长微博你需要点击显示大图,从这点来说,即便同样一份微博,将其转换为同内容的长微博图片后,重量也会随之增加——因为你的浏览操作成本上升了。
来谈个跨界的。
SNS上经常有人的实时动态,这些动态信息一般都是140字以内的(我一个美女同学有一次就跟我说:微博不就是人人个人签名么?为什么这么火?然后我一边幻想着她深V外衣下的珠穆朗玛,一边跟她解释了一通这里的原理,然后,就没有然后了——朋友们,引以为戒啊!),所以从文本信息量来说,SNS的个人状态和微博是相同的。但不知道你有没有注意到,SNS里的个人状态如果你要互动的话,一般你都需要点进去,然后评论,或者转发——当然,点赞是可以直接在主页TL里完成的。
所以,SNS里的个人签名和别的实时动态的操作成本比微博要高,所以也就比微博要重。
博客更是如此了。
一般写博客的人,帖子的字数都远超博客——简叔大人最近不还号召大家“ 日啖千字文,思如井喷笔尿崩 ”么?(怎么样怎么样,我这句子很通顺吧?哇哈哈哈哈~~~~~)更可观的是,一般你在首页是看不全的,你在所有文章列表里也是看不全的(SPACE倒是可以看全,于是看TL就成了灾难……),你需要点进去才能看全,才能交互——于是操作成本又上升了。所以博客相对微博,好重……
那么博客和SNS相比呢?
这就牵扯到第三个维度——呈现的复杂度。
博客里的内容是唯一的,就是帖子。而SNS里的内容却是五花八门的,有帖子,有投票,有广告,等等。
互动的多种多样,也就决定了整个SNS系统具有了额外的重量——用户需要花费额外的精力来区分什么内容是什么,这种额外的分类造成了额外的操作成本——但和第二项不同,这里的操作成本是脑袋自动完成的,不需要你鼠标去点击。
这是潜操作成本,但也是成本。
所以,SNS比博客更重。
当然,也不是那么一定。比如,博客里帖子密集,而SNS布局相对更松的话,那其实对用户来说SNS可能更轻——这就引出了另一点,丰富性不但和内容的种类相关,还和内容的密度相关。
种类越多,信息越重;密度越小,信息越轻。
当然,丰富性也不仅有这些内容。以轻博客和博客来说,它们在信息种类和信息密度上几乎没有分别,但博客的整体UI比轻博客要丰富,这就导致了整个平台赋予信息的额外重量就更重了——但这部分很难量化。
上述三个重量的指标,一个是信息本身的,后两个则是信息传播的平台赋予的。但,没有信息传播与生产的平台,也就没信息了嘛——但这提醒我们的是,可以通过第三方APP来修正这部分的重量。
大致来说,在一设备d上,某信息平台p上某条信息m的重量W可以写作如下形式:
W(m, p, d) = Len(m) / 100 + (Ob(p) + Op(p)) × 2 + (1 + K(p)) / 2 × N(p, d) / M(d) × UI(p)
其中Len(m)是m的长度,Ob是浏览一条信息所要的操作数,Op是传播一条信息所要的操作数,K是平台提供的内容类型数,N则是一页能显示的信息数——这个值得不单和平台p有关,也和用户使用的设备(PC?手机?平板?)相关,但这里就只记为p了。相应的,M是在指定设备上一页最佳显示数,比如PC和平板上是10,手机上是2,等等。最后的UI是平台的UI导致的额外重量。
当然,一些权重参数,比如那个M,目前是随意取的,未必就是好值。
现在,举例来说,一条100字的微博和一条50字的微博,它们的重量就不同——对新浪微博来说,Ob(sina)=1,但Op(sina)>1,因为如果我们是要转发一条被转发消息的原消息,那么需要额外的操作(点选“原微博”)才可以。姑且认为Op(sina)=1.1。对于Twitter来说,我们可以认为Op(twi)=1。关于信息种类,新浪微博上有微博,有推广帐号,有广告,有朋友活动,所以,算上出现的频率权重,我们可以认为K(sina)=2.5,而K(twi)=1。每页显示数量,这个根据Theme不同而不同,我们姑且认为N(sina, d) / M(d) = N(twi, d) / M(d) = 1。
所以,在这两个不同平台上,这两条信息的重量分别是:
W(100, sina) = 1 + (1 + 1.1) × 2 + (1 + 2.5) / 2 = 6.95
W(50, sina) = 0.5 + (1 + 1.1) × 2 + (1 + 2.5) / 2 = 6.45
W(100, twi) = 1 + (1 + 1) × 2 + (1 + 1) / 2 = 6.0
W(50, twi) = 0.5 + (1 + 1) × 2 + (1 + 1) / 2 = 5.5
作为比较,千字文的重量是这样的:
就平台来说,的浏览成本是2(点开,看)。转发成本高于2,估计为2.5(内喜欢是2,然后你要分享到别的平台,还需要额外的点击和确认过程,是4。考虑操作频率导致的加权,认为是2.5大概差不多……)。内容种类,在主页是1,在TL是2(发帖,回复),在提醒是4(发帖,回复,喜欢,加入文集或者推荐),我们综合来说,就算2.5好了。至于N/M,在主页算1的话,在TL和提醒里就超过2了,综合说来就算2吧。于是,上一篇千字文的重量为:
W(1000, JS) = 10 + (2 + 2.5) × 2 + (1 + 2.5) / 2 × 2 = 22.5
果然好重……
豆瓣估计差不多,而人人开心这样的SNS,K值就高了很多,N/M也高不少,于是大家鼓掌。
下面来比较一下,同样的消息作为长微博、轻博客和博客,其重量分别是多少。
还是以千字文为例。作为长微博的时候,各参数和微博是类似的,从而有:
W(1000, pic) = 10 + (2 + 2.1) × 2 + (1 + 2.5) / 2 = 19.95
而当同样的内容放在轻博客的时候,如果只考虑轻博客内的传播,那么其重量为:
W(1000, qing) = 10 + (2 + 2) × 2 + (1 + 1) / 2 = 19
但显然轻博客内的传播不算主流,主流还需要使用微博来推广,因而考虑上这部分的额外重量,结果就是:
W(1000, qing+weibo) = 10 + (2 + 2.5) × 2 + (1 + 1) / 2 = 20
相比长微博略重。
而对于博客,重量同样可以分为只在博客系统内传播和通过微博辅助流通量部分,分别为:
W(1000, blog) = 10 + (2 + 2) × 2 + (1 + 1) / 2 × 1.2 = 19.2
W(1000, blog) = 10 + (2 + 2) × 2 + (1 + 1) / 2 × 1.2 = 20.2
这里相对轻博客多出来的因子1.2,就是上文所提到的因为博客整体UI相比轻博客更丰富而多出来的额外重量因子。
前面只是一个铺垫,下面是正餐。
定理一:一个平台用户数的增速,与平台上的平均信息重量成反比,和已有用户数量成正比。
可以写为这样的形式:
ΔU = V × U / Ave(W(m))
这里V是增速常量。而平均重量则可以认为是将W中和信息本身相关的因子扣除的结果。
可以看出,基本上平均重量越低的平台,在相同时间内,上面聚集的人也就越多。
定理二:一条消息的存在时间和传播范围,随平台用户数的增多而增加,随信息品质的增加而增加,随信息重量的增加而减少。
也许可以写成这样的形式:
Life(m) = LIFE / W(m) × Q(m) × F(U)
Range(m) = RANGE / W(m) × Q(m) × F(U)
这里LIFE和RANGE是两个常数。F(U)是和平台用户量相关的一个函数,至少不可能是线性函数,可能是这样的函数:
F(U) = 1 - 1 / (1 + (U / Limit) ^ 2)
这就是说,越重的消息,传播范围和存在时间越小,越轻的消息,传播范围也就越广,存在时间也就越长。
比如说,同样的内容,作为长微博、轻博客和博客,其传播范围就会不同。
定理三:用户对信息交互频率和信息的存在时间及传播范围成正比。
也即:
Act(m) = ACT × Life(m) × Range(m)
其中ACT是交互常数。这条定理的特点,在于信息质量并不显然地出现在关系中——所以,一条烂消息,如果反复出现的次数够多(比如水军反复发同一条消息),也能引起足够的交互。
上面还只是考虑在同一个系统内部,如果同时有多个平台共存,用户可以在多个平台之间选择,那情况就又不同了:
定理四:用户更倾向于在消息交互更频繁的平台上交互。
基本上,平台p对用户的粘性大致可以表达为:
Stick(m, p) = Act(m, p) / Sum(Act(m, q), q)
所以啦,我们比较微博、轻博客和博客,就会发现,因为微博最轻,所以微博上的信息传播最广,信息存在时间最长,因此用户增长最快,用户和信息的交互也就最频繁,最后导致的就是大家越来越喜欢在微博这个平台上进行交互。
上面的都是一些统计性的猜测性的东西。既然是统计,所以具体到个体自然是有差异的;既然是猜测,那总会猜错的。
嗯,以上。
欧耶,终于把废话都写完了,万岁~~
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