一场伟大的社交实验:平等社交与算法革新
2018-12-09 10:24:13
  • 0
  • 0
  • 0

人类讨论与传播的方式似乎一直被科技所推动。

远古时代,讨论与交流都以聚会的形式进行,传播是口耳相传。印刷技术普及后,杂志与报纸成了人们思想的阵地,《新青年》甚至引出了新文化运动。之后又有了中心化媒体电视,截止此时,话语权一直掌握在少数人手中。

互联网时代,通信技术的发达催生了Facebook和微博,人人皆可发声。但近来平台上的马太效应逐步放大,高关注度的博主垄断了大部分流量。

科技的发展从未停下脚步,但国内外社交领域已经很久没有新的、超高普及度的社交媒体产品。

下一个引爆点会在哪?Ta在想找到一种与众不同的社交方式,通过人工智能,撕除贴在每个人身上的标签,更精准地汇聚同类人群在一起,让每个人都能平等发声,自由表达。

1.当代社交媒体之殇

Google和Facebook都曾经带来伟大的革新,Google做到了“解决问题”,Facebook和微博做到了“我被关注”。

有人认为,解决问题带来的意义更为重大,人类就是靠着问题的解决而进步的。而“被关注”一直是社交媒体所能做到的极限,它的边缘没有延展,也因此社会价值比Google更低一些。

为何现有的互联网社交无法解决问题?目前的算法依靠编辑给海量的内容打标签,再基于“协同过滤”的算法推送给用户。它还通过填写个人信息或调查问卷来提取用户标签,描绘用户画像。但值得注意的是,不少用户的个性和喜好很难通过简单的问卷来全面描绘。标签体系本就建立在人的主观认识之上,推荐逻辑不具备自生长性。

一个建立在主观意识之上的产物,自然不乏谬误。互联网社交的本质是一种强调身份的信息传递,但人无法直接把网线插入身体,还原最真实的自己,那就必须在互联网上还原自己的数字画像。它囊括个人的爱好、性格、历史,是互联网行为的主体。

现在最大的问题是,标签式的产品连人的数字画像都不能很好地还原,遑论解决问题。用过抖音、今日头条的人或许会有这样的感受,在浏览美妆产品之后,首页推送的全是相关信息,人们被同类型内容所淹没。这就是由标签过于狭窄、用户画像无法准确还原所导致的。

那么,社交媒体是否有可能通过科技突破边界,准确还原个人属性,同时做到“我被关注”和“解决问题”?

要做到这一点,它必须通过智能网络把人按功能、按知识连接在一起,快速定位每个人的个性,把他需要内容投递到他手中。并解决人的自由表达、真实表达,在有限时间里高效获取信息和内容这个问题。

在今日的社交媒体,这是不可想象的。社交媒体最早的称呼是社会化媒体,主打内容和知识的传播,有媒体属性。以微博和Facebook为例,平台的话语权呈现向头部集中的态势。占人群中的少数的大V,掌握了绝大部分的话语权,他们的言论更容易引起关注和讨论。普通人的想法则被湮没了,唯流量论阻碍了价值传播。

微信倒是做到了让每个人都发声、都交流,但做小圈子的熟人社交,并非社会化媒体的野心所在。后者所主打的是公开发声,讨论事件,表明态度。

尽管有种种弊端,但它们很难从底层自我革新。根植其上的商业帝国已然建立,不管是微博、Facebook,还是Google,都不免担忧改革的大刀划伤肌理,只能用小刀细凿,但这也不是改革了。

变革很难出现在旧版图,新的太阳亟待出现。

2.算法革新,及背后平等表达的世界

当下的社交媒体开始变得有些油腻。

“我看了会儿萌宠视频,给我推送的都是猫粮狗粮的信息,满屏都是,它推送的不是我想要的”,92年的自由职业者veronica吐槽道。她以及如她一般的年轻人,期待新的、更能洞悉人的社交媒体。

该如何解决他们的痛点,通过科技实现突破?Ta在做出了一些尝试。

首先是算法的革新,它做到了自我演化和主动成长。

Ta在的算法不仅仅基于对人或内容的分析,同一个算法可用于音频、视频,甚至是简单的链接分享。它还借鉴了协同过滤和关联规则挖掘的算法,通过分析和统计用户的行为模式找出内容之间的关联。

另外一个显著的算法革新是,它的系统是无标签的。在目前流行的APP中,标签是算法基石,且标签具有很强的 “可描述”性。但是标签本身以及标签和标签之间的联系,即所谓“知识库”,大多依赖人肉的输入和整理。事实上,正是这些知识库限制了算法的能力。

换句话说,Ta在打造了一套无标签的内容标识算法,通过人和内容的互动,找出两者的关联,并抓取更为精准的用户特征,为其推荐他们更感兴趣的内容。

同时,算法会不断捕捉新的知识点,随即自动创建新的分类,不再需要任何人工更新。

这一体系下,内容和人的连接是探索和开放式的,无限生长的。

作为地基的算法进行了大幅革命,意味着搭建在其上的“房子”有更多的可能性,Ta在可以大胆尝试“反唯流量论”。

现有社交媒体的“玩法儿”,从设计上就是唯流量论的。它们无法从算法阶段做到信息筛选和精准推送,用户通过关注他人来收窄自己的信息接收量,避免信息过载。一旦关注度可以沉积,它天然地如财富一般进行分层,向头部聚集,长尾用户获得的注意力少之又少。

更值得注意的是,尽管社交媒体大行其道,但社交与媒体实际上是有矛盾的。社交关系越复杂,传播的信息就越多限制,所谓“在朋友圈装死,在微博蹦迪”,正是出于这一原因。有限社交对讨论事件更为有利,它可以让人把视线投注于讨论点本身。

鉴于关注功能对于传播带来的伤害,Ta在取消了关注功能,用户只能在评论区互动。

无论是算法的革新,还是反唯流量论的尝试,都是在向Ta在的终极目标冲刺——构建一个全新的社区,让每一条内容都找到对它感兴趣的用户,大家围绕事件或内容进行关注点高度集中的、低噪点的讨论。

3.Ta在的前行之路

Ta在的算法被看作是项目的护城河。

它经历了数年打磨,算法的核心思想诞生于2011年,算法研发的核心团队则在3年后组建完毕,包括1名中科院博导、3位微软Facebook和领英背景的工程师。逐步搭建出框架,并建立了公司。

时至今日,产品的功能体系都已搭建完成,在 IOS 和安卓版本都上线2周左右,注册用户过万,目前已经邀请谢天笑、臧鸿飞、蒋友柏、高旗等人入驻。

Ta在通过2个功能栏“Ta在”、“合拍”为用户精准推荐内容和人。用户可以通过点击“GGM”键来增加同类内容,意为Give me more。平台推送的信息流并非完全依据时间排序,Ta在的理念是依据内容与用户的相关性来进行推送和排序,优质内容的传播范围更广,劣质内容则很快消声。

平台上的社交功能则被设计得极其克制,在Ta在,头像是不可点击的,为了保护一定程度的隐私。不可查看该用户的历史发帖信息。

它还有一些有趣的小设计,比如每个帖子都会有它的一个所属的钻石颜色,这个钻石一共分为七色,赤橙黄绿青蓝紫,暖色代表偏向大众,冷色代表偏向于小众。用户则有“用户指数”,指数越高,说明喜欢的内容类型越多。

在这个新的社交媒体内,发现新内容的途径是探索式的。用户喜欢了某一首歌,系统经过学习后会推送他喜欢的电影、书籍、绘画,艺术表现形式不同,但欣赏品位相近。

Ta在的算法还可运用于其它领域,以电商为例,传统算法会反复推荐购买过的商品类别,而Ta在的算法会智能推荐相关产品,甚至相关度不大,但用户的确有意向购买的商品。

未来的社交形态正被重新定义,只和值得争论的人争论,接收百分百感兴趣的内容。这场根植于算法创新的产品革命,将如何改变未来?

 
最新文章
相关阅读