社交的未來，目前看來就是移動社交和大資料

摘要： 最近社交領域很熱鬧，3 月底騰訊剛在 12 年年報披露微信朋友圈的月活躍帳戶增長至 2.47 億戶，QQ 空間月活躍 6.03 億;五一前阿裡巴巴就以 5.86 億美元購入新浪微博18%股份，由此新浪微博

最近社交領域很熱鬧，3 月底騰訊剛在 12 年年報披露微信朋友圈的月活躍帳戶增長至 2.47 億戶，QQ 空間月活躍 6.03 億;五一前阿裡巴巴就以 5.86 億美元購入新浪微博18%股份，由此新浪微博估值為 33.6 億美元; Facebook 剛公佈的 Q1 業績，營收 14.58 億美元，月度活躍使用者人數為 11.1 億，移動業務月度活躍使用者人數為 7.51 億。

筆者在公司也在負責社交產品飛信同窗，除了眼熱和感歎，也整理下對社交網路的理解，曬一曬的同時，也算是個人小結吧，歡迎探討。 全文分三個部分：社交的邏輯、社交的產品和社交的未來。

社交的邏輯

社交網路的理論研究是一個很久就開始的事情了，以下列出 4 個基礎論斷，作為後續產品論述的前提(其實很多在產品中體現的還很不好)。

鄧巴數：能與某個人維持緊密人際關係的人數上限，通常最緊密的聯繫 4-5 個人左右，15 是能夠一起幹同件事情人數，35 是能互動協作的最大人數，150 是能夠記憶和瞭解的最大關係數。 飛信群的使用者上限是 200 人的原因，就是超過 200 人後因為使用者無法維繫這麼多關係會導致活躍降低。

社交網路是小世界網路： 既然世界上任何一個人都可以通過最多六個人就能找到對方，那說明世界的確蠻小的(網路有較短的平均路徑長度);而且六度關係證明一個事情，就是社交網路不是隨機網路(隨機網路是不可能僅通過 6 個節點訪問全網路的 )，社交網路中的人是紮堆存在的(網路有較高的聚類係數)，其中存在人群裡的領導者--核心和跨人群的人--橋樑，而這也是 QQ 圈子演算法開始的邏輯。

社交網路是無尺度網路： 社交網路中人的好友數符合冪律分佈，即較少數的人認識大多數的人(節點的度非常高)和大多數的人只有較少的關係(節點的度很小)，新浪微博的明星 +V 帳號其實就銳化了這個邏輯，以至於在新浪微博裡，通過 3-4 個人就能遍歷全網路。

群體心理學證明，人的行為是受社會環境強烈影響的，社交網路中主要體現在人的影響和群體的影響。

關係對人的影響在於，六度分隔所描述的是弱連接，通過弱連接，我們可以傳遞消息，創造合作機會;但如果關注人們之間是如何互相產生影響的，就必須關注強連接，尼古拉斯•克裡斯塔斯基將稱為「三度影響力原則」( 人類行為深受三度以內朋友的影響)， 這種現象的出現原因，既包括行為習慣上的影響，也包括觀念上的影響。

群體對人的影響，主要是極化，即群體愚蠢或群體智慧。 理論上，有一個共同的目標，分工互補，就可形成緊密的群。 《烏合之眾》裡講到，群體對於個體有著極端放大和縮小的能力，可以沒有責任的暴虐成為暴民，也可以用高尚情感使之舍生赴死(領袖們打動群眾需要言之鑿鑿，信誓旦旦的重複和強大意志的感染)。 情緒化、簡單化和跟隨成本大大降低，是群對個人行為帶來的影響。 新浪微博的運營，就是典型的時尚流行話題帶動，名人引導，最後完成群體討論和活躍的，

另一方面，群體是可以產生超越個體的群體智慧的，《失控》裡稱之為「湧現」(整體才具有，孤立部分及其總合不具有的性質)。 這個在人類社會尚無很好的範例，亞馬遜的相關商品精准推薦，可能算群體預測吧，但在自然界湧現有很多範例，比如水分子朝一個方向運動會形成漩渦，白蟻可以構築相當於人類數千層樓高的蟻巢，且通風衛生情況良好。

北京大學電腦系李曉明教授為《大連接》一書所寫的推薦語：「社會網路」不僅是‘網路’更是‘社會’，深合我心。 互聯網的社交產品，就是要遵循規則，説明使用者使用、經營、擴展其社交關系，將整個社交網路經營成良好運轉的虛擬社會。

社交的產品

社交產品主要論述四個部分：關係社交產品、內容社交產品、服務社交產品和社交產品的運營。

關係社交產品

紮克伯格在 Facebook 上市前公開信中寫道：「人際關係是社會的基本構成單元...... 人們分享得越多——即便只是與密友或家人分享——文化就越開放，對於他人的生活和觀點的理解也就越深。 我們認為，它能夠創造更多、更強的人際關係，並説明人們接觸到更多不同觀點。 」這就是平臺型的關係社交產品的主要思路。

實名動態(FEED)、好友關係(推薦)、個人主頁(Profile)是關係社交產品的基本構成，持續不斷的優化 FEED 的聚合和展現形態，進而激勵更多的分享(含評論轉發)，不斷基於標籤推薦使用者添加好友， 不斷引導使用者流覽好友的個人空間，以此完成關係鏈的活躍和建設，其中相冊、日誌、活動和投票，是關係社交產品的基礎分享應用和 UGC 內容來源。

業內，Facebook、QQ 空間、人人網、開心網，大體都是基於這個邏輯的。 特別要提出的是，開心網正是由於在使用者動態中沒有強化好友內容的分享，而導入了大量遊戲動態，導致了網站活躍的急速下滑。

進一步的，任何人都會有關系鏈的反覆運算，人屬於社群生物，這是青年使用者更能參與陌生交友的原因，他們的關係鏈密度還太低。 隨著關係鏈密度的加深，人們管理和擴展關係鏈的成本增加，特別是時間機會成本增加，人們希望用有限的資源去維持更有收益的成本。 關係社交產品在發展的一定階段，就應為使用者提供群組這一關係管理模式。

較好的群組構建模式，是要引導使用者基於 3 個屬性(標籤)來完成，即關係(socialgraph)、興趣(interestgraph)和位置(geograph)。 目前看起來，陌陌的群組構建是相對成功和活躍的。

內容社交產品

社會化閱讀是現在很流行的概念。 數位化內容(包括博客、書籍、音樂、視頻等)與社交網路對接的產品將產生這樣的價值：基於關係鏈的社會化傳播，將優化使用者對內容的消費選擇，完成高品質的內容發現;基於關係鏈的社會化分享，將強化內容對使用者的價值， 基於內容交互討論形成基於內容的群體智慧分享;通過數位內容標籤化，完成共性使用者的區隔，能夠構建同好的使用者群組;通過使用者標籤化，還能完成較為精確的內容和群組推薦，形成內容社交的閉環。 目前，應該說在這個方向仍然沒有很好的產品，ZAKER、搜狐新聞用戶端這些，如果能和現有的社交平臺整合，未來才有更好的空間。

服務社交產品

服務社交產品其實是 O2O 的一種，突破的邏輯使使用者和商家會認為這樣效率更高：社交化可以完成使用者對於服務的評級、推薦和分享，使用者能夠通過自己信賴的人，獲得更多有關產品和服務的資訊，來完成對服務的選擇以提高生活品質和效率。 使用特定服務的人可以形成討論群組，進行互動和分享。

企業通過瞭解使用者的群體特徵和使用者對服務的回饋，他們能夠製造更好的產品——即以人為本的個人化產品。 大眾點評網就可以算作服務社交的產品，可惜的是其點評主要來源於陌生關係(可能存在假評)，如能和社交平臺對接以顯性化強關係的點評部分，則使用者價值會更大的提升;電商導購其實也可以歸到這一類裡，相信如果阿裡能利用新浪微博的 +V 帳號和使用者真實好友關係來實現電商導購，價值巨大。

社交產品的運營

對於社交產品的運營，就是如何激勵使用者持續的社交和活躍，只有一個邏輯，主要是培養社區氛圍。 社交氛圍的培養，一方面是發動網路中的使用者，把他最核心的好友邀請進來，而且形成反復邀請，完成基礎社群的構建;一方面是就是通過公平的機制，鼓勵社區中積極的交流、分享和合作，這個通過情感化策略和構建使用者成長體系來完成。

一個基礎事實是虛擬世界的社交互動，使用者間是很難感知對方的情緒的，感情交流的缺失會讓人缺乏歸屬感，所以增加情感化的元素是必須的，比如提供虛擬表情(Line已經靠此有了巨大的營收)。 構建使用者成長體系，目的是將使用者的主動的交流、分享和合作行為，沉澱成使用者激勵。 遊戲化是成長體系的主要設計思路，就是如何使互動更好玩效率更高，並通過等級和子目標使使用者激勵能夠及時回饋到使用者。 應該說在目前做的比較好的現網社交產品裡，這些部分都有著或多或少的體現。

社交的未來

社交的未來，目前看來就是移動社交和大資料。

全球移動互聯網的普及，帶來的是 PC 互聯網使用者全面向移動互聯網的遷移，社交網路也不例外。 移動互聯網帶來的是時間碎片化，這正是社交內容(內容碎片化和多樣化)消費的客觀優勢。

手機的拍照(識圖)和語音能力又是使用者 UGC 和分享的巨大推動力; LBS 特性先天就是社區(實體社區主要基於地域)，手機和線下環境和服務的無縫對接，是虛擬社交網路和真實社會能夠更好地互動和整合;加上手機就是一個龐大的活躍社交基礎網路，使用者關係都存放在各自的手機通訊錄中( 而非統一存放在QQ處)，而且此網路每天基於電話短信非常活躍。 所以，基於移動社交的產品，生命力十分旺盛，微信的朋友圈就是很好的例子。

互聯網的本質是理解使用者，而社交網路所積累的資料正能夠帶來這一點。 大資料其實包含兩部分，交易資料(企業靜態使用者資料)和交互資料(社交網路使用者即時資料)。 依託社交網路海量使用者的完整即時資料，收集使用者興趣、用行為、用來源等資料，發掘使用者的真實生活環境、興趣喜愛、好友關係屬性(前文所述，通過使用者所處的環境、關係網絡可以推斷使用者的行為和喜好)， 對使用者進行分類並構建使用者模型和標籤化，以此實現對使用者的精准預測推薦，服務于廣告、遊戲、電子商務等商業模式。

大資料的核心就是預測，大資料時代最大的轉變就是，放棄對因果關係的渴求，而取而代之關注相關關係，也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。

大資料將為人類的生活創造前所未有的可量化的維度，維克托•邁爾•舍恩伯格在《大資料時代》中展示了谷歌、微軟、亞馬遜、IBM、蘋果、Facebook、twitter、VISA 等大資料先鋒們最具價值的應用案例， 這裡就不一一贅述了。