关于社交网络的理论研究

关于社交网络的理论研究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)。

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。

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。

说到这里，有关社交产品的类别，其实兴趣社交、职业社交平台和婚恋交友类产品也应该可算是单独的类别，但是有观点认为社交产品无法以功能进行分类，尤其如的邵光荣更是公开认为真正意义上的职业平台、婚恋网站等均无社交属性，而只有功能属性。

所以，这里也就不再另换角度分别阐述了。

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。

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。

出师表两汉：诸葛亮先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。

然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。

诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。

宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。

若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。

侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。

将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。

亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。

先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。

侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。

臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。

先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。

后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。

先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。

受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。

今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。

此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。

至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。

愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。

若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。

臣不胜受恩感激。

今当远离，临表涕零，不知所言。