豆瓣把推荐放上了首页,这或许可以标志豆瓣对自己使命的决心——帮助每个人发现未知的有趣事物,以及它的决定——用社会化推荐来实现。上次那篇《SNS网站的内向和外向》是关于推荐和收藏的微妙区别,我们这次来分析一下社会化推荐的动力和阻力。
为了简化对社会网络中用户行为的分析,仿效经济学的理性人假设,让我先引入一个社交人假设:即假设我们所讨论的SNS网站中的每个用户的行为都以他所预计的社会交往结果而定。一个理想的社交人会顾及到他的行为会造成的他人心理负担,并以此决定自己的行为。当然在真实的SNS网站上,你能遇到不少并不顾及他人反应和心理的用户,有的以之为个性,有的就真的是粗枝大叶。但正像经济学,它分析人逐利的那一面(反逐利的行为会被市场惩罚),所以只需要分析“经济人”,我们分析的是由社会交往形成的SNS(反社交的行为也会被社区惩罚),所以只需要分析“社交人”。
我们来试试看,假设豆瓣的每个用户都是社交人。豆瓣推荐会遇到什么问题?
豆瓣推荐是所谓的社会化推荐(或俗称的“人肉推荐”,这是阿北自己的阐释,0rz),推荐的信息会在社交人的社交圈子中传播。一个有趣或有价值的信息会被他的朋友接力推荐而由此越传越广,社会推荐的好处是信息会在有类似趣味的群体中定向扩散,减少海量信息过载带来的压力。
对于一个社交人而言,每一次推荐他都会考虑这个推荐所带来的社交影响,就是说,他会在推荐前考虑这个信息是否会受到他的社交圈子的关注或欢迎("Yes!"),以及有多大风险遭到他人的否定评价("No!")。我们抽象的定义社交人做出推荐行为的心理动力(motivation)来自他对这两者期待的差。动力越大,他就越倾向做出一个推荐。
Motivation = expected Yes - expected No.
设想一个刚刚成为豆瓣用户的社交人,因为只有寥寥几个友邻,我们的社交人明白(普通用户迟早也会明白),自己的推荐只有很少的人能够有机会看见,得不到反馈和关注的推荐是很无聊的,因此对于有一个迷你或小型社交圈子的社交人而言,推荐对他的问题是:做出推荐所需的心理动力不足。
再设想一个作为资深豆瓣用户的社交人,他有着复杂的社交圈子,他可能有着两群或更多群互不相同的朋友,可能是结识渠道不同,或趣味不同,或政治立场不同,……这些都很常见。人是复杂多元的,所结成的社会网络当然也是多元而复杂的。对这样的社交人而言,他虽然有很大的动力去做推荐,但所顾及的阻力会更大,他想要推荐一个有趣的x笑话给一圈童年好友,他会顾及到他在同事们中的形象;他想要推荐一篇最新的IT新闻,他会觉得这对昨天刚结交的文青而言太无聊。于是所有真正“定向的”内容都被社交人自己的“自我审查”先过滤掉了,最后他只能推荐一些老幼咸宜雅俗共赏的东西——典型的例子是无害且可爱的猫咪照片。对于这些社交圈子够大而复杂的社交人而言,推荐对他的问题是:要做出推荐所要克服的心理阻力太大。而对SNS网络而言,这种阻力会使得被推荐的内容不够“定向”,缺少“多元”。
更糟糕的是,这些有多元圈子的社交人推荐的越多,他的圈子就越向“去多元化”的方向发展,理论上,他迟早会悄悄得罪完某一个倾向的朋友圈,而成为另一个单极立场的圈子中的一元。换言之,社会化推荐另一个副作用是会削弱SNS中的弱连接,从而影响到SNS的连通性。这个后果就很严重了。其实对其他那些基于单一兴趣爱好的SNS,社会化推荐不如就直接做成Digg式匿名推荐,但对兴趣高度分歧多元的豆瓣来说,怎么保持它的多元性,是一个重要的问题。
新手推荐动力不足的问题可以交给时间去自然解决。但资深用户推荐阻力太大的问题却必须正视,无他,这个问题只会变得越来越严重。在社交人的世界里不能指望其他人都会“宽容异己趣味”。
我以为,简单的解决方案是允许社交人更好的控制自己推荐行为——尤其是这个推荐究竟要发送到哪一群人。具体实现可以是允许豆瓣用户进一步细化定义自己的朋友圈:tag或分类都好。然后在做出每一个推荐的时候,用户可以选择是发送给“IT青年”还是“文学女青年”还是“同学+狐朋狗友”,当推荐能不受顾虑的符合用户心目中某个圈子的趣味,定向的多元的推荐才可以自由出现,社会化推荐也会在阻力消失的情况下更快更多的涌现。
—— Where exceptions happen.
2008年4月25日星期五
接着说豆瓣的推荐功能——社会化推荐的动力和阻力
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我觉得这个功能在用户决定是否打开一个推荐的时候存在问题。首先我们得清楚,对一个友邻数量较多的用户来说,他实际打开推荐的数量与他所有友邻的推荐数目相比,是很有限的。我想影响他打开推荐的至少有以下几个因素:
1.推荐者是他在某方面评价很高的人 如,这个友邻看书很多,经常写有质量的书评;
2.推荐者是与用户交往密切的人,打开这个推荐单纯的属于出于对推荐者的兴趣;
3.被推荐的条目本身的吸引力;
4.很多友邻在推荐同一条目。
但实际上友邻中大量存在着“志趣还算相投”但既不属于1也不属于2的人,并不足以驱使用户真正接收到推荐。大量的推荐会被置之不理。
小a,我觉得你说的“大量推荐被置之不理”的问题其实就是推荐没有被细分定向的后果。。如果老师是对着你说话,和他对着包括你的一整个班级说话,明显前者你会更集中注意力。
而事实上,知道对方是挑选了对象来推荐的话,这样的推荐当然会得到更多的重视。还是用上面的比喻,小班教学效果好。
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