昨日微博、明日知乎拿什么來拯救社交平臺

昨日微博、明日知乎，拿什么來拯救社交平臺？

首先，恭喜知乎獲得了騰訊的注資，這個消息讓我們這些整日為知乎的盈利模式操碎了心的深度用戶們松了一口氣，至少眼下，抱上了企鵝的大腿，錢不是問題。從戰(zhàn)略角度來講，知乎與搜狗的聯(lián)姻對雙方來說都是好事，知乎要搜索，搜狗要內(nèi)容。目前知乎全站已累計產(chǎn)生約700萬個問題，近2300萬個回答，是時候換一個給力點的搜索引擎來解決信息發(fā)現(xiàn)的問題。但是，我的關注點卻不在于此，從去中心化的角度來思考，怎么搜永遠不是問題，問題的關鍵是搜什么。大量的知乎用戶并不是通過搜索問題來獲取答案的，而是從feed流上，通過關注的人的贊、關注、回答等行為來閱讀知乎。也就是說，大部分用戶的習慣還是刷知乎，而不是知乎一下你就知道。知乎的優(yōu)勢在于高質(zhì)量和專業(yè)化，數(shù)量上并不占優(yōu)勢。高質(zhì)量答案過分集中于一些熱門問題之中，而大部分問題缺少高質(zhì)量答案，甚至無人作答。在這種情況下，依賴搜索引擎來完善發(fā)現(xiàn)機制并不可取，換句話說，這不是問題的關鍵。問題的關鍵在于：要從“刷”知乎的角度來解決知乎的發(fā)現(xiàn)問題，而不是從“搜”知乎的角度。知乎面臨的信號噪音問題甚至不少有識之士得出這樣一個結(jié)論：規(guī)模是社群的敵人。對此，我是不贊成的。當然了，不贊成的人有很多，批判一番的機會交給大家，我這里講講方法。提到微博，大家剛開始的時候熱情都很高漲，趕緊登上去關注自己知道的大明星、段子手，但隨著大家使用時間的增長，關注的人數(shù)也越來越多，那些通過自己精選挑選而形成的關注主頁，質(zhì)量卻在下降。很少有人會回過頭去思考，我到底是什么時候關注了這個家伙，他的微博一點意思都沒有?；蛟S會抱怨幾句，但這種情緒也沒強烈到取消關注。也許是在想，當初關注這個家伙，是因為他發(fā)了一則很有意思的微博，沒準以后他還會發(fā)吧。也就是說，關注一個人，只需要一則微博;取關一個人，卻需要這個人發(fā)布很多則廣告、軟文、購物鏈接，突破我們?nèi)棠偷臉O限，甚至還需要帶一點恨意。這種情緒，說實話，在微博這樣一個輕松加愉快的氛圍里醞釀出來其實挺難的。而在這種心態(tài)的驅(qū)使之下，日積月累。當初自視高冷的人，竟也關注了上百號人。再加上微博的管理者在這些質(zhì)量堪憂的信息之間夾雜幾則推廣廣告，對使用者造成了成噸的傷害。自然，用戶的流失也隨之而來。反觀知乎，這種態(tài)勢正愈演愈烈。前些日子，知乎團隊通過一次閉門會議的緊急磋商，宣布永封了幾個大V，原因是擾亂知乎秩序。固然，大V有錯，殺雞儆猴，可以理解，但也難免讓人感到兔死狗烹。如果一個平臺的運營不從機制上想方法，反而拿用戶開刀，這種做法是值得商榷的。大V能造成這么大的破壞，平臺要從自身的分發(fā)機制去思考問題，而不是把矛頭對準個別用戶。最佳關注數(shù)困境反觀豆瓣在這個問題上就顯得很有格調(diào)，思考的是最佳關注數(shù)的困境，而知乎還在玩殺雞儆猴的把戲，這一局，文藝青年取得完勝。最佳關注數(shù)困境由來已久，這個困境在于，關注數(shù)的只增不減，總有一天會突破用戶忍耐的極限用戶才不會怪自己手賤關注了太多人，反而是去抱怨平臺質(zhì)量在下降，社交蒸發(fā)冷卻效應隨之產(chǎn)生。當然，平臺的運營需要制造大V，要幫助他們吸粉，來鼓勵他們制作更加優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，來吸引更多的人來關注。但賦予大V影響力的同時，大V是否能運用好這個影響力，不對平臺造成破壞呢?如果一個大V的粉絲數(shù)逐漸增長到一定程度，難免是會造成一定程度的破壞的，據(jù)我所知一些知乎的大V用戶，一般情況下，是不敢隨便贊和關注的，害怕過多的操作刷屏會掉粉。關注數(shù)少的用戶刷知乎一天，贊上七八條，關注問題十來個自然沒什么問題，但是一個關注數(shù)上萬的知乎大V，就有問題了。這個時候平臺方跳出來喊話，請大V自律，我覺得有點可笑。豈不聞，殺君馬者道旁兒(編者注：意思是馬跑得很快，路邊的看客不停地稱贊，馬主就不停地加速，結(jié)果把馬累死了)。那么，如何降低社交平臺中的信息噪音?我認為，關鍵點在于能否建立一個動態(tài)的用戶關系鏈，來遏制住社交的原始基因——擴張。這里提供一套解決方案，我稱之為灰度關注，原理如下：首先允許用戶的關注數(shù)適度的冗余，而后在一個關注周期內(nèi)，對這些關注關系鏈兩端的用戶是否產(chǎn)生信息交互行為進行監(jiān)測，周期結(jié)束時將監(jiān)測到的信息反饋到平臺，平臺通過對這些信息的判斷，對關注關系進行相應的操作。而判斷的規(guī)則是，如果關系鏈兩端的用戶之間沒有產(chǎn)生信息交互，則判定這條關系鏈為冗余關注，關系鏈予以釋放;如果關系鏈兩端的用戶產(chǎn)生了信息交互，則判定這條關系鏈是有效關注，關系鏈予以保持。而后進入下一個關注周期，周而復始。舉個例子，我關注了微博女王姚晨(姚晨本人及其粉絲見諒)，但是在關注之后，我對她所發(fā)布的信息沒有進行過任何的交互操作(轉(zhuǎn)發(fā)、評論、點贊等)，到這個關注周期結(jié)束時，平臺也沒有監(jiān)測到任何信息交互操作，則判定我對姚晨的關注為冗余關注，繼而釋放掉這條關系鏈，也就是取關。另一種可能，我對姚晨所發(fā)布的微博十分喜愛，不時進行點贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評論等信息交互操作，在一個關注周期結(jié)束時，平臺監(jiān)測到了這些信息交互操作，則判定我對姚晨的關注為有效關注，對這條關系鏈予以保持。也就是說將這種關注關系延續(xù)一個關注周期，在下一個周期內(nèi)，再進行監(jiān)測、判斷，而后保持或釋放。因此，這種關注是有有效期的，在有效期結(jié)束時，平臺通過用戶的操作對這種關注的有效期進行終止或延續(xù)。雖然釋放的動作由平臺完成，但平臺依據(jù)的仍然是用戶的行為，也就是說，用戶的行為決定了這條關系鏈能否保持下去。這里有三個重要的參數(shù)需要設定，一個是冗余量，一個是關注周期，還有一個重要的參數(shù)，就是最佳關注數(shù)。那么，這三個參數(shù)是如何配合工作的呢?首先，冗余量可以是一個比例系數(shù)，這個比例系數(shù)乘以最佳關注數(shù)就是允許用戶關注最多的人，比如這里我將冗余比例設置為2，最佳關注數(shù)設置為100。那這個平臺允許每一個用戶最多關注人數(shù)即為200人，然后在一個關注周期內(nèi)進行監(jiān)測，這里姑且將關注周期設置為3個月。在這3個月的時間里，用戶與關注對象之間的信息交互決定了在這個周期結(jié)束時，平臺對這些關注關系的操作。那么，這就會面臨兩個問題，一種情況是，一個用戶的操作頻繁、精力旺盛，對他而言，平臺預先設置的最佳關注數(shù)100人太少了，根本滿足不了他的需求，經(jīng)過一個關注周期，系統(tǒng)判定其有效關注遠遠超過100人，達到了180人。還有一種情況是，一個用戶的精力有限、關注不了太多的人，那對他而言最佳關注數(shù)100人的設定，還是有點多，可能經(jīng)過一個關注周期，系統(tǒng)判定其有效關注遠遠低于100人，僅為60人。這就需要一些補救措施，來完善這套系統(tǒng)。一種策略是，當用戶有足夠的精力來關注更多的人時，適當增加他的最佳關注數(shù)，當用戶精力不夠時，適當減少其最佳關注數(shù)。對前一種用戶，他的最佳關注數(shù)也許是150，比平臺上的一般人高;對后一種用戶，他的最佳關注數(shù)也許是50，比平臺一般人低。這里就需要一個跟隨調(diào)節(jié)，有點類似于我國的成品油定價機制。當然了，原則上還是要鼓勵用戶在平臺上投入更多的精力，對應的，這套機制也是傾向于“跟漲不跟跌”的。還有一種策略是，設置安全值。當用戶關注數(shù)低于一個數(shù)值，比如說50。那就不要再按照這套規(guī)則來進行冗余分析，而是只進不出。讓用戶的關注數(shù)，超過一定的值之后(比如說最佳關注數(shù)100)，再進行冗余分析。這類似于中國股市，設置漲停和跌停，這里主要照顧的是跌，畢竟跌太多不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定。而對于這些參數(shù)的設定，可以通過兩種方法，一種是理論計算，通過大數(shù)據(jù)分析來設置相應的參數(shù);一種是工程試湊，通過A/B測試、灰度測試，來調(diào)節(jié)出合理的數(shù)值，這里便不展開。通過這樣一套灰度關注的機制，便可以有效避免大V的破壞力。因為在這套機制之下，大V的關注數(shù)并不是只增不減的，當他不能持續(xù)制造出高質(zhì)量的內(nèi)容時，他的掉粉速度超過增粉速度，自然反映到關注數(shù)上就是減少，也就是他的影響力會減弱，反過來，當一個大V持續(xù)輸出高質(zhì)量的內(nèi)容，他的增粉速度超過掉粉速度，那反映到關注數(shù)上便是增加，他的影響力也會隨著他的努力而增加。這套機制不僅能解決大V的問題，還能解決僵尸粉的問題。對那些沒有任何操作的僵尸粉，他們的關注數(shù)會隨著一個又一個關注周期的判定而減少。這或許是斷了某些財路，但我認為這對平臺而言是有益的，健康的。最佳關注數(shù)的設定，再加上這樣一套動態(tài)調(diào)節(jié)的機制。雖然不會讓用戶關注到更多人，但會不斷調(diào)節(jié)用戶關注的內(nèi)容，更加注重時效性，讓用戶的主頁不斷向自己需求的方向而前進。而安全保護機制，也不會讓那些操作少的用戶遭遇使用障礙。在這樣一套機制之下，任何關系都是不確定的。內(nèi)容制造者需要去不斷地輸出內(nèi)容，保持住他的粉絲數(shù)，而內(nèi)容消費者需要不斷地去響應他所感興趣的內(nèi)容，保持與高質(zhì)量內(nèi)容制造者的關注關系。而且，他們需要不斷地去關注新的人，來補充自己的主頁內(nèi)容，以免因為自己的關注數(shù)少，而得不到更多精彩的內(nèi)容，在這個一進一出的過程中，用戶的主頁是常進常新的。從這個意義上來講，這不僅是一套保護機制，也是一套激勵機制?；叶汝P注規(guī)避了人際關系上的馬太效應，如果將這套思想拓展，還能規(guī)避其他層面上的馬太效應。在知乎這個平臺里，人的關注會有馬太效應，答案和問題也會有馬太效應。知乎有條名言：勿以贊少而不看，勿以贊多而贊之。贊少不看，贊多而贊，不也是一種馬太效應么?這是可以理解為馬太效應在時間層面上的累積，如果同樣的兩個質(zhì)量差不多的答案，他們只是因為發(fā)表的先后順序不同，而在在贊同數(shù)的多寡上卻產(chǎn)生十分懸殊的差距。這里是否可以設置一個贊同數(shù)的時間衰減機制，讓那些贊同數(shù)隨著時間的增長而衰減，給后發(fā)表的答案一個展示的機會。也許在一個具有時效性的問題上，后來的答案相比早前的答案更有說服力。而對于那些經(jīng)典答案，也不必過于擔心，經(jīng)典答案自然還是會被后來的關注者所贊同的，要相信經(jīng)典是能夠接受住時間的考驗的。而那些偽經(jīng)典，就退位讓賢，讓位于那些后來者吧。這可以理解為灰度贊同。而在問題的關注上，也可以拓展出一套關于問題的灰度關注理論。知乎有個很好的機制，當你關注一個問題時，如果有用戶再次回答這個問題時，知乎會提醒你，你所關注的問題有了新答案，請你去關注。但這種關注，是否是一成不變的呢?如果用戶對