西方社交网络的根本问题在这里：改了找死，不改等死（三）

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也许真正的财富是我们这一路上结交到的朋友。
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编者按：为什么Facebook、Twitter等西方社交媒体发展到今天会有那么多的乱象？下一波的社交网络初创企业应该吸取哪些教训？大多数最出名的西方社交应用选择把社交图谱与动态消息结合在一起。一位产品经理认为，用社交图谱生成兴趣图谱是西方社交媒体的原罪。文章来自编译，篇幅关系，我们分三部分刊出，此为第三部分。
图片来源：Pixabay
划重点：
Instagram将开始向用户展示来自他们不关注的账号的内容
某些app则会采用某种形式的主题或内容选择器
很多社交网络在构建图谱的时候并没有特别的设计考虑
重点是要思考哪种类型的社交图谱从长远来看可以提供最佳的用户体验
其实真正的财富是我们这一路上结交到的朋友
西方社交网络的根本问题在这里：改了找死，不改等死
西方社交网络的根本问题在这里：改了找死，不改等死
最近，Instagram宣布将开始向用户展示来自他们不关注的账号的内容。从很多方面来说，我们从Instagram看到的东西，可以看作是
向TikTok纯粹娱乐架构的优越性尽可能的妥协
。
某些app则会采用某种形式的主题或内容选择器。告诉我们你喜欢什么样的音乐或电影。你对哪些新闻主题感兴趣。然后他们就会尝试
用机器学习和来自整个用户群的信号来提供相关的动态消息
。
这种做法的有效性差别很大。为什么Spotify上面从一首歌曲就能生成效果那么好的播放列表，但它的播客推荐却感觉一般？为什么在花费数年时间以及数百万美元进行研究之后，Netflix的推荐仍然让人感觉很一般？又为什么说这些其实并不重要？为什么亚马逊推荐的书籍比较可靠，但新闻网站上的文章推荐却感觉像是随机的？要想深入了解为什么某些内容推荐要比其他的内容推荐的效果好得多，得单独用一篇文章去讲，因为这个主题太复杂了。
但本文的关注点是图谱设计，我们强调的要点在于内容选择器之类的东西要明确地远离社交图谱。Twitter允许用户既可以关注账号也可以关注主题，这可以被看作是向纯兴趣图谱迈出了半步的尝试。
这里并不是说app在社会化的时候就不能变得更有趣，也不是说大家不会跟自己认识的人分享一些大家都感兴趣的东西。我们都关心自己以及我们周围的人的兴趣。
当双方的兴趣重合时，效果会更好
。只是当前的社交app我们用了十多年之后，现在已经有足够的案例研究来说明这一点，即认为它们是完全相关的这个假设是有缺点的。
其次要考虑的是，从长远来看，app要开发的交互类型是什么。是一对一的互动还是面向大量受众广播？你希望自己的用户有多少是既消费又创作的？什么样的图谱最适合你的app？是由现实生活中彼此认识的人组成的图谱？还是通过把具有共同兴趣的陌生人联系起来的图谱？还是这两者的混合？你的app给给来自同一公司或组织的人员用的？互动会不会跨越文化和国界，还是最好按照不同的地理区域划分为各自的图谱？
下一代社交产品团队可以而且应该更有前瞻性一点，去思考哪种类型的社交图谱从长远来看可以提供最佳的用户体验。
对于答案我不敢确定，但基于我所听到的历史，我觉得
很多社交网络在构建图谱一种练习，的时候并没有特别的设计考虑
。这使得图谱设计变成了一种练习，面对的开放性问题要多于得到的答案。从某种程度而言，Facebook一开始只是给哈佛的学生开发的，这一点可能碰巧强加了一些有用的图谱设计限制。
跟某些类型的设计不同，图谱设计本身并不适合原型设计。社交网络至少在一定程度上属于复杂的自适应系统，因此很难对图谱达到一定规模时会发生什么类型的交互进行原型设计。
但是，尽管传统的复杂自适应系统非常复杂，复杂到一切预测都是徒劳的，但社交网络在两个方面有所不同。
一是人性是一致的。二是我们有很多超大规模的社交网络可以学习
。这些都是大量真实世界的测试用例，可以用来说明当你在图谱设计中做出某些选择时会发生什么。
它们还存在于全球多个市场。这使得研究不同的路径依赖成为可能，尤其是在比较中国与美国这样独特的文化和市场条件时，尽管背景存在各种各样的差异，但像喷子这样的问题似乎普遍存在，这表明某些有效的潜在机制正在发挥作用。
一旦你拽住了图谱设计这根线索，就可以深入挖掘很多的兔子洞。如果被连接到一起的人完全是陌生人的话，该如何建立起足够的信任？如果app的主干是动态消息的话，那这些消息是不是必须专门从用户关注的账号所发布的故事里面提取？是不是非得从这些账号里面挑选候选人？甚至动态消息是不是用户之间进行健康互动的正确架构？
谁该考虑图谱设计的问题？什么时候该考虑？举个例子，图谱设计应该为增长团队战略提供信息。增长团队不应该被看作是流氓团队，认为其唯一的工作就是在每一个可能的方向上扩展图谱。他们需要知道好的图谱增长与有害的图谱增长是什么样的，从而可以制定更符合长期愿景的战略。
最近，TikTok开始推动我跟现实世界里面认识的人建立更多联系。我收到他们发给我的提示，要求我关注我可能认识的人，现在当我跟人分享视频时，我经常会收到一条通知，告诉我他们已经观看了我分享的视频。这些通知往往是我知道他们有TikTok帐户以及他们的用户名是什么的唯一方式。
迄今为止，我很享受TikTok，享受这种不需要关注我在现实生活认识的任何人就能看到有趣内容。或许TikTok正试图让其视频分享成为该app本身的内生性。但很显然，到目前为止，我认为对任何社交产品的图谱做出任何改变都应该更加谨慎对待。我认识的大多数人都不会自己去制作任何的TikTok，所以关注这些人不会对我的推荐页产生太大影响。对于年轻群体而言，这群用户自己制作ikTok的占比更高，所以互相关注可能更有意义。
另一方面，任何app只要具备了默认的公共图谱结构，都会发挥人类与生俱来的那种判断的冲动。等一下，我认识的这个人关注了TikTok上的哪些账号？！啧啧。
TikTok要不要敦促用户把现实世界的社交图谱复制过来呢？这个答案不是死的。我之所以要提出这个问题，只是为了说明图谱设计是一门需要更深入思考的学科。顾名思义，它可以采用某种设计。
“关注这个词用得很合适。我们关注谁可以成为自我实现的预言。首先是你建立起自己的图谱，然后你的图谱反过来又塑造你。大量研究表明，人类跟相处时间最长的人往往会有同样的节奏。硅谷传奇纳瓦尔·拉维坎特有一个很火的五只黑猩猩理论，说的是在动物学领域里，你可以通过考察一只黑猩猩跟哪5只黑猩猩一起玩耍，就能准确预测这只黑猩猩的情绪和行为方式。
这个理论的社交媒体版是我们可以通过用户关注谁、谁关注用户，以及他们被迫跟这些人进行互动所在的“空间，来预测任何一位用户在app上的行为，不管是Facebook动态消息，或是Twitter的时间线或其他架构上都可以。我们都知道，有些人在社交媒体上的表现就是他们最糟糕的自己。基本归因谬误预测，我们会认为他们天生就是很糟糕的，却没想到他们可能只是对环境和刺激做出反应。
人类不是黑猩猩，我们往往可以同时在几十个不同的社会群体里面扮演成员的身份。里德定律预测网络的效用会呈指数级的增长，因为不仅网络里面的每个人都可以跟所有其他节点连接，而且这个网络可能的子群数量也可达到2^N-N-1，其中N是这个网络的人数。
但社交应用是不是允许这样的子群很容易形成属于设计问题。一体化的动态消息往往会迫使大家进入到更大的子群，但那种规模已经不利于健康互动。虽然每个用户会看到不一样的Twitter时间线或不一样的Facebook动态消息，但仍然会给这是一个大型公共场所的错觉。因为任何人都有可能会看到你发布的内容，所以你也应该像其他每个人一样操作。
相比之下，聊天应用往往可以让用户自己组成跟自己最相关的子群。FacebookGroups这种架构要比动态消息灵活。人以群分，社交应用应该灵活处理他们的各种沟通隐私需求。
很多科技公司安装了Slack之后不久，就突然发现自己要应付员工的各种暴动了，这并不奇怪。一旦重新连接任何群组的通信拓扑，就是在改变成员之间的动态。Slack的公共频道充当了公司内部公共广场的角色，让更多员工能了解彼此的想法。这可能会导致员工发现别人分享的观点，比方说对公司的特定政策持保留意见，原来他们以为只有自己是这么想的，现在他们找到同道中人了。在过去，我们之所以看到很多公司表面上波澜不惊，其实在很大程度上是因为电子邮件作为一种沟通技术所固有的隐私性，这种隐私性把涌动的暗流给掩盖住了。
就很多方面而言，相对于早期的社交媒体，图谱设计对很多现在的西方社交媒体更为重要，这是必然的。在互联网的早期，公共社交图谱还很少，甚至还不存在。在大多数情况下，我们的图谱仅限于我们所知道的电子邮件地址，以及我们最喜欢的新闻组的某个人的用户名。在互联网的早期，每发现一个新的在线连接就仿佛发现了一个无比令人兴奋的秘密，这种感受已经很难向跟着互联网一起长大的一代人解释清楚了。在当时，如果你只是知道对方的名字的话，想在网上追踪到此人是非常困难的。
现如今，我们已经有足够多的方式跟全世界几乎任何人建立联系。当我可以有十几种方式用智能手机和互联网访问到任何人时，把某人添加进地址簿就几乎没有必要了。
在一个到网上找人变成一种商品的世界里，更好的技巧是在合适的环境下跟合适的人建立联系。我的手机上安装了十多个聊天应用，样子看起来都大致相同。虽然我在这里讨论图谱设计主要是出于防御——也就是为了思考如何避免图谱设计的错误——但积极的观点是主动去运用图谱设计。怎么才能构建出一份独特的图谱，让它的结构能把有价值的，更重要的是，独特的智能吸收进来呢？
LinkedIn也许是大家最喜欢抱怨的硅谷社交应用产品，尽管这里面的抱怨有很多都很有道理，但公司庞大的市值证明了它的图谱的价值。事实证明，如果你绘制出职业图谱，不只是是今天，还包括过去很长一段时间以及组织维度的话，招聘人员就会花很多钱去把它翻个底朝天。
至于我们目前的社交网络对社会是不是有益的这一切争论，我更愿意把注意力放在我们还没有实现的潜力上。是，我们已经有了维基百科的奇迹，是的，但不是有更多类型的大规模协作可以实现吗？
每隔一周左右，我就会被推荐给某位了不起的人，或者一个我以前从未听说过的，让我大吃一惊的账号。社交网络本身并没有促进这些推荐，这并没有让我泄气，反而没那么悲伤。十年后，今天的社交图谱看起来就会像一把钝器，它们的配置太原始了。
再回首那十年时，我们也会看到自己在合适的时间和合适的背景下遇到了多少了不起的人，并意识到其实真正的财富是我们这一路上结交到的朋友。
译者：boxi。

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