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第24章 大数据与社交变革(1)

颠覆性的社交理念

在社交领域内,我们能想到的第一个概念就是“关系”。关系并不局限于我们所认识的人,比如朋友、亲戚、同事和客户。这些直接关系的“关系”,也是我们的人脉资源,它可以启动一种链式反应,并最终连接到我们,就像是遥远的波浪在力的作用下向我们慢慢涌来,然后逐渐到达我们的身边一样。

传统的社交理念是碎片式的,就是我们只跟直接关系有联络,然后再通过他们去认识他们的人脉资源,就像一片片的叶子,通过互相之间的枝脉相连,建立一种间接联系。比如六度理论所言:“通过六个中间人,你可以联系到世界上任何一个人。”我们与最后的目标,中间还有六个分隔,这就是碎片式的。

六度理论在纸面上十分理想,但是在现实当中,可以和任何人建立连接的梦想恐怕很难顺利地实现。

原因在哪儿呢?在于每个个体的影响力不足,虽然理论上是六度连接,但个人的辐射力只有三度,甚至只有两度。超过了两度或者三度,我们的影响力就会失去效力了,难以与第四度以上的人建立亲密的直接的连接。

因此,结果就是,我们认识相距三度以内的人的概率大大高于相距三度以外的人,我们请求得到的帮助也往往仅限于三度之内。

大数据时代改变了这一传统社交理念,将碎片式的社交连接变成了网式关系库。什么是网式关系库呢?就是“点对点”的直接连接,我们不需要再通过这六个人,而是在大数据工具的帮助下,直接与目标关系人建立联系。

最近10年来,各种新的信息传播工具随着技术的发展在中国迅速涌现。智能手机和3G网络就不说了,它们不但催生了大量的新兴传播媒体,也掀起了一场社交领域的革命,并由此颠覆了旧的社交理念。

比如微博和微信,就是这样的大数据工具。

☆“双微”操纵社交--微博和微信

微博既是一种社交工具,又是一个媒体平台,这使其具备了丰富的多面特质。当然,微博也是一个信息平台,这一点毫无疑问,人们也更多地把它作为一个信息发布平台来使用,至少人们在开始使用微博时的第一印象是这样的。

但在我看来,微博的信息平台背后其实隐藏着媒体和社交网络的性质,尤其后者,功能十分强大。

我们日常可以接收的信息有两种。第一种信息是一般化的,就是我们只关注信息本身,不需要在意这个信息的来源是谁,比如新闻,我们看到了一则新闻,只关心新闻的内容,而不太关注是哪家媒体发布的;第二种信息是特定的,我们既关注信息本身,又十分关注信息源,即由谁发出的,比如对于某个事件的评论,我们既了解评论,又会关注这个评论由谁发布。

人们在接收特定信息时总是会十分在意信息的来源。来源不同,意义往往不同。

比如一个普通人说明天可能会地震,你不会相信,但如果是某一个地震专家所说的,你可能就会深信不疑。

同样的一句话,不同的人说出来,意义完全不同。而对于不同的人,也会有不同的意义,就像你讲了一句话,有的人可能当成垃圾信息,但有的人可能如获至宝。如果信息源不明的话,我觉得相当多的信息对我们就没有什么意义。

发布一般化信息的,我们就可以称之为“媒体”,微博就有媒体的功能;而发布我们十分关注的特定信息的,就可以称之为“社交网络”或者社交对象。对后者的微博账号,我们就当成了一种社交资源来使用了。虽然其中的区分并不严格,但大体已经向人们展现了这两种不同的性质。

这也意味着,微博更多是一种大众化的社交工具,因为大家都想认证,以使自己的微博账号更加有名,获得更多的关注。以这一目的为性质的移动社交正在颠覆人们的生活,在最近两年间,逐渐达到了一种顶峰。

微信呢?与微博相比,微信虽然也有媒体作用,但它的社交功能更加明显,所以发展势头迅猛,一枝独秀。从发布的那天起,它就表现出了一种社交垄断的迹象,比如腾讯公司发布的数据显示:从0到1亿用户,微信用了14个月时间;从1亿到2亿用户,用了6个月时间;从2亿到3亿用户,只用了4个月时间。然后,微信的用户数量稳步地以每5个月增长1亿的速度迈进。

到2013年的10月份,微信的用户数量已经突破了惊人的6亿大关。单纯从数字上看,这意味着有一半的中国人都在使用微信(当然其中包括许多国外用户,甚至在叙利亚内战中,无论是政府军士兵,还是反对派武装分子,许多人都在战场上使用微信进行联络,这真是一种惊人的现象)。

另外,腾讯公司的大社交战略也犀利地扩张到了商业应用中,微信是它当仁不让的前锋将军,是开拓市场的主力。比如微信的5.0版本,除了公众号折叠、扫一扫等常用功能的改善以外,还加入了重磅的游戏中心、支付功能等新的涉及商业的应用。

这样一来,就彻底地改变了微信的起初模式,在社交功能的基础上,使其摇身一变成为全新的商业、生活、娱乐综合体。其涉及的范围从购物、政府公示、生活类服务到保险理赔、金融理财等领域,几乎无所不包,成为了人们的现实生活在移动互联网上的全面延伸,让人足不出户就能用微信解决一切生活需要。

而且,在微信提供的所有服务中,它是唯一的入口,是排他性的。使用这种手段,微信对自己涉及的市场形成了垄断,产生了闭环效应。它展示出了其在移动端最大的统治力,将线下零售商、线上电商、家电、视频等企业通过微信的“语音识别”、“地理位置”、“上传图片和视频”等九大接口应用连接起来,让人看到了一个真实可触的“O2O”商业帝国。它的目标是打通线上线下,形成移动端的生态系统,随时创造并且满足用户瞬间产生的需求。

最重要的是,用户始终会注意到,微信是其中唯一的入口。这是更多作为媒体与社交平台的微博做不到的。

☆“来往”--阿里巴巴的大社交工具

在大数据的社交理念的推动下,马云也有所行动。2013年9月,阿里巴巴推出了“来往”,希望以此打破微信的垄断地位。为了在短时间内达到较高的增长速度,阿里巴巴和马云投入了相当大的精力,他们主动扮演了一种挑战者的角色。

马云说:“我们要挑战微信,要把不可能变为可能。”整个阿里集团都开始将移动战略的布局重点放到“来往”的身上,因为他们早就感受到了微信的巨大压力。

所以,“来往”推出两个月后,注册用户数就突破了1000万,日活跃用户数增长了500%。“来往”用户建的扎堆数也超过了10万大关,其中千人以上的大扎堆就超过了1500个。这是在社交大数据发展的大背景下,马云所能做出的必然选择。阿里巴巴必须加入这场竞争,否则就会在失去先机的情况下,丢掉未来的追赶机会。当然,这也会让我们的未来更加精彩,因为微博、微信和“来往”无疑是近几年来大社交理念逐渐成型的一个缩影,它们之间的竞争越激烈,人们能够享受到的便利也就越多,对社交的好处也就会越多。

☆图谱分析--从被冷落到大数据热点

社交工具的集合,有一个特征是必须引起重视的,就是对于关系图谱的分析。

在以前这是一个备受冷落的领域,但随着大数据的兴起,已变成了大数据分析的热门领域,主要被用来分析数据节点之间的关系和相似度。体现在社交领域,就是社交网络的人际网络关系图谱分析,虽然广义上的图谱分析的应用范围要更为宽广。

它的一个最广泛的应用,就是通过社交技术来串联和展现的营销价值。至于是否真的能够做到精准营销,以及如何把握机会,把社交市场成功地升级为营销市场,体现社交工具的营销价值,还要看具体的操作手段。

相关性的力量

进行“实时搜索”是当前的一大热点,这实时展示了人们在社交网络中所从事的一系列活动信息,它通常被称为“活动流”,是互联网公司重点收集的数据。实时搜索曾一度被称作社交搜索,但如今它正在逐渐发展壮大,被应用于几乎所有的以网络为应用平台的领域。

于是,社交的相关性排序就产生了,这时当你开始搜索“活动流”时,你所得的结果呈现在页面上,就不会再按照时间顺序排列,而是根据新的需求,或者说形式--每条信息与用户的社交图谱之间的相关性--来排列了。

也就是说,那些与你关系更为紧密的人将会排在前面,那些对你来说更重要的事情也将排在最前面,总是让你优先看到,然后优先处理。

☆以我们的好友为基准

我们将自己所关注的人排在搜索结果的前端,既符合习惯,也是一种人们普遍愿意采用的显而易见的做法。国内的社交平台大多推出了此类应用,但国外的推特还没有采用。所以,当你在推特上进行搜索时,你所得到的结果仍然会按照时间的先后排列。

推特是如此的“固执”,以至于背离了大数据的相关性原则。因为搜索结果中的多数信息都来自于陌生人而不是熟人。我们都知道,如果所列信息来自于自己所关注的人,那么搜索结果就将更为有用。与此同时,我们也愿意在第一时间知道好友最新的想法,看到他们最新的作品或者观点。

另一家社交平台FriendFeed的做法是采纳了这一模式,它尊重相关性,也愿意让人们的社交工具与自己好友的联系更为紧密。比如,FriendFeed会根据用户的社交图谱(联系人和亲密程度)对搜索结果进行特定的过滤,按用户的意愿进行排列。从技术上这并不困难,也符合用户的心理。

人们体验到了相关性的好处。一方面,我们了解到了自己关注的人;另一方面,相关性的数据搜索让信息的沟通渠道更方便了,还有利于整合我们的社交图谱。因为第一时间了解好友的信息,可以帮助我们分析他们的状态、想法和对未来的打算。

一个更实用的好处是,我们可以凭此判断:“现在我和他的关系怎样呢?他是否正在冷淡我?”

这种方式听起来很棒,益处也令人向往,但存在一个问题。比如当你搜索某个人时或许效果很好,因为你的这位好友最近刚出了一本新书,还在书中提到了你与他的友谊。你轻松地通过相关性发现了这一点,但是很多其他的关键词却无法返回任何结果。原因很简单,你在这个平台上的好友以及你所关注的每一个人不可能对你所感兴趣的每个话题都过来发表评论,你就很难据此找到更多的可以依赖或进行辅证的观点。

☆为了寻找更多的信息源?

很明显,我们的目的不是欣赏相关性的神奇,而是获得更多的信息。这一解决方案也十分容易,就是整合其他的可以信赖的资源,比如拓宽我们的社交图谱。说白了,我们要不断地扩充联系人,让信息来源更多,让自己的人脉资源库更多元。这样你就能接触到不同的观点,去与很多自己缺乏了解的领域进行碰撞,汲取新的思想。

比如,你所搜索到的结果列出来的内容未必来自于你直接关注的人,但它会包含那些你关注的人所关注的其他人。相关性在这时得到了更为直接的体现,也就是说,你的那些“好友的好友”会提供更多的信息,这里面有你需要的部分。

虽然你自己并不熟悉这些人,也并不信任他们,但是他们提供的内容所具备的价值是相同的,并不因为你的怀疑而失去其积极的意义。相关性的意义就在于,我们能看到这些人的观点,然后为继续了解他们而打开一个窗口。接下来的选择就看你自己的了,你可以继续走近,当然也可以保持距离。

还有一种方法,就是建一个圈子,在平台中把与自己兴趣类似的人整合到一起。所有的社交工具都有这种功能,比如微信和微博的朋友圈、腾讯的QQ群等,都以不同的形式满足了这一功能。这种方法已经变得十分普遍,能够帮助你持续地了解除了自己的好友之外还有哪些人是与你类似的。

当然,这么做的成本是比较高的,耗时也长。不过,随着时间的推移和技术的进步,这一难题必然会得到更好的也更为根本的解决。

沟通数据化

未来,我们的沟通也会数据化吗?没错,在大数据时代悄悄地降临我们的生活的时候,每个人都与之密切相连。很多人更加喜欢通过社交网络工具与他人交流,表达自己的喜怒哀乐,你经常使用的一个表情或者在一段时期内最频繁提及的一句话,你的网购喜好,是喜欢买图书、电子产品还是化妆品、衣服……这些看似不起眼的点滴信息,都以数字的形式被记录下来,逐渐地就会形成一个巨大的数据库。

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