社交网络的逻辑、产品和未来

标签: 互联网 产品 社交网络 | 发表时间:2013-05-07 02:57 | 作者:童海波
出处:http://blog.jobbole.com

来源 极客公园

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。

社交网络的逻辑、产品和未来

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

社交网络的逻辑、产品和未来

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。

社交网络的逻辑、产品和未来

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。

关系社交产品

扎克伯格在 Facebook 上市前公开信中写道:“人际关系是社会的基本构成单元……人们分享得越多——即便只是与密友或家人分享——文化就越开放,对于他人的生活和观点的理解也就越深。我们认为,它能够创造更多、更强的人际关系,并帮助人们接触到更多不同观点。”这就是平台型的关系社交产品的主要思路。

实名动态(FEED)、好友关系(推荐)、个人主页(Profile)是关系社交产品的基本构成,持续不断的优化 FEED 的聚合和展现形态,进而激励更多的分享(含评论转发),不断基于标签推荐用户添加好友,不断引导用户浏览好友的个人空间,以此完成关系链的活跃和建设, 其中相册、日志、活动和投票,是关系社交产品的基础分享应用和 UGC 内容来源

业内,Facebook、QQ 空间、人人网、开心网,大体都是基于这个逻辑的。特别要提出的是, 开心网正是由于在用户动态中没有强化好友内容的分享,而导入了大量游戏动态,导致了网站活跃的急速下滑

进一步的,任何人都会有关系链的迭代,人属于社群生物,这是青年用户更能参与陌生交友的原因,他们的关系链密度还太低。 随着关系链密度的加深,人们管理和扩展关系链的成本增加,特别是时间机会成本增加,人们希望用有限的资源去维持更有收益的成本。关系社交产品在发展的一定阶段,就应为用户提供群组这一关系管理模式。

较好的群组构建模式,是要引导用户基于 3 个属性(标签)来完成,即关系(socialgraph)、兴趣(interestgraph)和位置(geograph)。目前看起来,陌陌的群组构建是相对成功和活跃的。

社交网络的逻辑、产品和未来

内容社交产品

社会化阅读是现在很流行的概念。数字化内容(包括博客、书籍、音乐、视频等)与社交网络对接的产品将产生这样的价值: 基于关系链的社会化传播,将优化用户对内容的消费选择,完成高质量的内容发现;基于关系链的社会化分享,将强化内容对用户的价值,基于内容交互讨论形成基于内容的群体智慧分享;通过数字内容标签化,完成共性用户的区隔,能够构建同好的用户群组;通过用户标签化,还能完成较为精确的内容和群组推荐,形成内容社交的闭环。目前,应该说在这个方向仍然没有很好的产品,ZAKER、搜狐新闻客户端这些,如果能和现有的社交平台整合,未来才有更好的空间。

服务社交产品

服务社交产品其实是 O2O 的一种,突破的逻辑使用户和商家会认为这样效率更高:社交化可以完成用户对于服务的评级、推荐和分享,用户能够通过自己信赖的人,获得更多有关产品和服务的信息,来完成对服务的选择以提高生活品质和效率。使用特定服务的人可以形成讨论群组,进行互动和分享。

企业通过了解用户的群体特征和用户对服务的反馈,他们能够制造更好的产品——即以人为本的个性化产品。大众点评网就可以算作服务社交的产品,可惜的是其点评主要来源于陌生关系(可能存在假评),如能和社交平台对接以显性化强关系的点评部分,则用户价值会更大的提升;电商导购其实也可以归到这一类里,相信如果阿里能利用新浪微博的 +V 账号和用户真实好友关系来实现电商导购,价值巨大。

社交产品的运营

对于社交产品的运营,就是如何激励用户持续的社交和活跃,只有一个逻辑,主要是培养社区氛围。社交氛围的培养,一方面是发动网络中的用户,把他最核心的好友邀请进来,而且形成反复邀请,完成基础社群的构建;一方面是就是通过公平的机制,鼓励社区中积极的交流、分享和合作,这个通过情感化策略和构建用户成长体系来完成。

一个基础事实是虚拟世界的社交互动,用户间是很难感知对方的情绪的, 感情交流的缺失会让人缺乏归属感,所以增加情感化的元素是必须的,比如提供虚拟表情(Line 已经靠此有了巨大的营收)。构建用户成长体系,目的是将用户的主动的交流、分享和合作行为,沉淀成用户激励。游戏化是成长体系的主要设计思路,就是如何使互动更好玩效率更高,并通过等级和子目标使用户激励能够及时反馈到用户。 应该说在目前做的比较好的现网社交产品里,这些部分都有着或多或少的体现。

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。

社交网络的逻辑、产品和未来

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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