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摘要:国内最近出了好几本Facebook(前)员工写Facebook的书,工程师出身的王淮在《打造Facebook》里大量篇幅谈Facebook内部项目开发、工程师招聘与培训,而担任Facebook品牌总监的保罗·亚当斯(Paul Adams)则在《小圈子·大社交》里分析用户社交行为。
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趋势网(微博)讯:国内最近出了好几本Facebook(前)员工写Facebook的书,工程师出身的王淮在《打造Facebook》里大量篇幅谈Facebook内部项目开发、工程师招聘与培训,而担任Facebook品牌总监的保罗·亚当斯(Paul Adams)则在《小圈子·大社交》里分析用户社交行为。《小圈子·大社交》不是一本研究专著,亚当斯在书中介绍了相当多学界和业界最近十年的研究成果,给出了大量结论背后的参考资料。对社交行为感兴趣的人完全可以按图索骥,逐一找来原始资料深入了解。

,Facebook,社交网络,粉丝,社交关系还是社交名气:藐视微博大V们的影响力 @趋势网(微博) 配图

在《小圈子·大社交》中,亚当斯用了不少Facebook上的真实案例来分析社会网络,不过更多的案例和结论来源于人类学家、进化心理学家及社会学家的研究结果。比如有大家熟悉的罗宾·邓巴(Robin Dunbar)和巴拉巴西。私密社交应用“Path”的150人好友数限制则出自邓巴教授的研究。

无论国外对Facebook、推特还是国内对微博、微信乃至自媒体的判断上,普遍对那些拥有众多粉丝的明星或所谓意见领袖高估。巴拉巴西(Albert-Laszlo Barabasi)教授曾在其经典的《链接:网络新科学》中就提过,在网络上,人们往往容易高估社会中那些看起来拥有众多粉丝的意见领袖或明星的影响,对社会上普遍流传的 “规模” = “影响力” 的看法,他举过一个很形象的例子来辩驳这种看法的偏颇,他说,虽然色 情片明星饰演过的影片数量惊人,平均下来远远超过好莱坞明星,即使色 情产业规模也超过好莱坞,他们永远也无法产生像好莱坞一样的影响力。

也就是说,“规模不是网络最重要的因素”。

《链接》一书出版于2003年,那时还没有Facebook。不过,亚当斯在《小圈子·大社交》中引用了包括Facebook之内的多个研究结果进一步证实了巴拉巴西的判断:“那些名号最响、曝光率最高的人并不一定具有很大的影响力”。那种在社交网络上对“名号最响”的人产生“影响力很大”的判断,在1.0时代就行不通,2.0时代显然将更不受用。

研究社交网络要抓住社交圈,而社交圈构建的基本特征是同质性。无论曝光率再大,一个人只有非常有限的“小圈子”——这并不是指人们主动营造为了某些功利目的而排挤他人的小圈子,而是指人们因为自己的兴趣、职业、经历自然而然形成的小圈子,这些圈子绝大多数都是来自家乡、同学、同事、兴趣组。

Forrester、Folara和Edelman三家调查公司曾分别做过的调查,三家调查的结果一致表明,人们在接受产品购买和建议方面,相信自己好友和熟人——即个人小圈子——的概率比与你没有交往的博客写手或专家(可以等同于国内的“微博大V”)的概率高3-4倍。显然,我们应该对微博大V们的影响力祛魅。

“小圈子”可以用社交关系中的“强连接”来描述,“强连接”是某种思想或产品传播的可靠途径,与之对应的“弱连接”则是信息传递的有效方式。所谓弱链接,即那些与你只有一两面之缘的泛泛之交,当你需要找工作、找优秀的钢琴老师或要找可靠的钟点工时,弱链接能发挥更大的作用。

对于当年只能通过研究英国人寄圣诞卡片的邓巴教授来说,亚当斯研究的Facebook拥有近10亿活跃用户数——颇为令人羡慕的拥有海量用户行为及用户关系的数据库。亚当斯在分析Facebook用户行为模式时发现,人们在网络上的人际关系与现实中人际关系并无二异。

比如在Facebook上人们平均拥有160个好友,但仅与其中的4-6个有直接联系;每个人平均倍6-7个人在照片中添加标签;虽然我们能在News Feed上看到一百多人的更新,但真正发邮件、私信和即时信息或是点击“喜欢”、发表评论的对象,每周仅4人,平均每月也仅有6人。所有这些数据与我们现实生活中表现一致,也符合邓巴教授对密友数的假说:多数人的强联系少于5个。

社交网络可以让一条信息在一分钟内转发一千次,但我们大脑管理朋友的效率仍然停留在石器时代。由于网络效应放大了名人的曝光度,吸引人们更多的注意力,使人们不经意间也放大了他们的影响力——这样的结果是我们希望世界运行的方式与它本来运行的方式产生偏差,且偏差仍在加剧。

此外,由于传播网络非常复杂,几乎无法通过直观观察来分析背后传播机制。当我们试图理解传播网络时,也只能看到被传播的信息,看不到没被传播的部分。

“回顾一件已经发生了的事情,我们只会看到最明显的参与者,认为他们对整个事件的影响最大……我们总是容易把事情的顺利完成归功于那些有影响力的人,却没有认真去了解事情所处的复杂网络”,亚当斯说,“这种复杂性导致人们把巧合和相关性混同为因果关系”。

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