发布时间：2020-10-29 分类： 电商动态
在《后微信时代的社交困境：去中心化》中，我使用“分散”作为水平比较微博，豆瓣和芷若产品的线索。这一次，我仍然使用“分散”作为线索，改变角度，垂直交谈（分散），目标：知道，参考：微博。
首先，恭喜您知道腾讯的注资已经获得。这个消息让我们深深感叹一直在粉碎盈利模式的深层次用户。至少目前，企鹅的大腿被抓住了。钱不是问题。 。
从战略的角度来看，了解与搜狗的婚姻对双方来说都是一件好事，知道搜索，搜索内容。目前，众所周知，全站已累计约700万个问题和近2300万个答案。是时候改变搜索引擎来强制发现信息的问题了。但是，我的重点不在这里。从权力下放的角度来看，如何搜索从来都不是问题。问题的关键是搜索什么。大量用户知道他们没有通过搜索问题得到答案。相反，他们从源流中读取并通过他们关注的人的喜欢，关注，答案等来阅读它们。换句话说，大多数用户的习惯仍然是知道，而不是知道你所知道的。
知识的优点是高质量和专业化，数量不占优势。高质量的答案过于集中在一些最热门的问题中，而且大多数答案都缺乏高质量的答案，甚至没有人回答。在这种情况下，依靠搜索引擎来完善发现机制是不可取的。换句话说，这不是问题的关键。问题的关键在于：从“刷牙”的角度解决知识问题，而不是从“搜索”。
知乎面临的信号噪音问题
甚至许多有识之士都得出结论，规模是社区的敌人。我并不赞成这一点。当然，有很多人不赞成，批评的机会也给了每个人。我将在这里讨论方法。
说到微博，每个人的热情在一开始就大大提高了。我很快就注意到了我认识的大明星和球员。但随着每个人对时间的使用增加，跟随他们的人数也会增加。选择和选择的主页的质量正在下降。
很少有人会回去思考它。我什么时候关注这个人，他的微博根本没有任何意义。我可能会抱怨几句，但这种情绪不足以取消注意力。也许我在考虑它。我正在关注这个人因为他发了一个非常有趣的微博。也许他会稍后发送。
换句话说，专注于一个人只需要一个微博;要得到一个人，你需要发布很多广告，软文，购物链接，突破我们的耐心极限，甚至需要一点仇恨。说实话，这种情绪很难在像微博这样轻松愉快的氛围中酿造。
在这种心态的驱动下，它随着时间的推移而积累。长期以来一直关注寒冷的人也关注了数百人。此外，微博的管理人员在这些质量受损的消息之间混合广告，给用户带来了大量的损害。当然，随之而来的是用户流失。
另一方面，这种情况正在恶化。几天前，我知道该团队在一次闭门会议上通过紧急咨询宣布了一些大型Vs。原因是它扰乱了秩序。当然，大V是错的，杀鸡和猴子，你可以理解，但人们不可避免地会感受到兔子死狗的烹饪。如果一个平台的操作没有从机制中想到方法，但是用户是打开刀，这种方法是值得商榷的。 Big V可能会造成如此大的破坏，平台应该从自己的分发机制中思考问题，而不是针对个人用户。
最佳关注数困境
相比之下，豆瓣在这个问题上非常时尚，想到了最好的注意力的困境，并且知道它仍在玩杀鸡和猴子的伎俩。在这场比赛中，年轻的艺术家赢了。最令人担忧的是，这种困境已经存在了很长时间。困境是注意力的数量只会增加或减少。有一天，突破用户耐力的用户不会责怪很多人的注意力，而是抱怨平台的质量。在下降，社会蒸发冷却效应出现。
当然，平台的运作需要创造一个大V，帮助他们吸收粉末，鼓励他们制作更优质的内容，吸引更多的人关注。但是在给予大V的影响的同时，大V能否利用这种影响而不会破坏平台？据我所知，如果一个大V的粉丝数量逐渐增加到一定程度，就不可避免地会造成一定程度的损害。了解一些了解它的大V用户，在正常情况下，他们不敢注意和关注。我担心太多操作会刷新屏幕。注意少数用户要知道有一天，赞七八，注意问题十自然，没问题，但关注成千上万的人都知道有问题。
这时，平台方跳出来大喊，请大自律，我觉得有点荒谬。我不知道如何杀死君主。 （编者注：这意味着马跑得非常快，路边的观众不停地赞美，马主持续加速，结果是马已经死了）。
那么，如何降低社交平台中的信息噪音?
我认为关键在于你是否可以建立一个动态的用户关系链来遏制社会原始基因——扩张。这是一套解决方案，我称之为灰度关注，原理如下：
首先，允许用户注意适度的冗余，然后在关注期间，监控关系链两端的用户的信息交互行为，并将监控的信息反馈给平台。在期末，平台通过这些信息的判断和利益关系的相应操作。判断规则是，如果关系链两端的用户之间没有信息交互，则确定关系链是多余的关注，并释放关系链;如果关系链两端的用户生成信息交互，则确定该规则。关系链是一个有效的关注点，并保持关系链。然后进入下一个注意循环并重新开始。
例如，我关注微博女王姚晨（姚晨本人和他的粉丝原谅我），但在注意之后，我对她发布的信息没有任何互动（转发，评论，喜欢等）。在这个感兴趣的周期结束时，平台没有监控任何信息交互，然后判断我对姚晨的关注是多余的关注，然后释放了关系链，即清关。
另一种可能性，我非常喜欢魏伟的微博，不时地赞美，转发，评论和其他信息交互操作，在一个关注周期结束时，平台监控这些信息的互动，然后我决定姚晨注重有效关注并保持这种关系链。也就是说，这种关注关系持续一个关注周期，并且在下一个周期中，监视，判断，然后维持或释放。因此，这种关注有一个到期日。在有效期结束时，平台通过用户的操作终止或继续这种关注的有效期。尽管发布操作是由平台完成的，但平台仍然基于用户的行为，即用户的行为决定了是否可以维护关系链。
这里设置三个重要参数，一个是冗余量，一个是感兴趣的周期，一个重要参数是最佳关注点。那么这三个参数如何协同工作呢？
首先，冗余量可以是比例因子。将此比例因子乘以最佳关注数量是允许用户最关注的因素。例如，在这里我将冗余比率设置为2，将最佳注意力数量设置为100.该平台允许每个用户最多关注200个人，然后在感兴趣的周期内进行监控，此时焦点周期设置为3个月。在这三个月期间，用户和感兴趣对象之间的信息交互决定了平台在周期结束时对这些问题的操作。
然后，这将面临两个问题。一种情况是用户的操作频繁且充满活力。对他而言，平台预设的最佳兴趣数量太少，无法满足他的需求。经过一段时间的关注，系统确定其有效关注度远远超过100人，达到180人。还存在用户的能量有限并且没有多少人不能注意它的情况。对他来说，最好的关注100人的设置仍然有点多。它可能经历一个关注周期，系统决定其有效的关注。远不到100人，只有60人。这需要一些补救措施来完成系统。
一种策略是当用户有足够的精力专注于更多人时增加他最关注的数量，并在用户不精力充沛时适当减少最佳兴趣的数量。对于前用户，他最好的注意力可能是150，这高于平台上的普通人;对于后一个用户，他最好的注意力可能是50，这低于平台上的普通人。在这里，我们需要进行后续调整，这与我们的成品油定价机制有些相似。当然，原则上应鼓励用户将更多精力投入到平台中。相应地，这种机制也倾向于“跟随上升而不是下降”。
另一种策略是设置安全值。当用户注意数字低于数值时，比如50.然后不要遵循规则进行冗余分析，但只是不能进入。让用户的注意力计数超过一定值（例如，最好关注次数100），然后执行冗余分析。这类似于中国股市，设定涨停和涨停。这里主要关注的是秋天。毕竟，跌得太多不利于系统的稳定性。
对于这些参数的设置，有两种方法，一种是理论计算，相应的参数由大数据分析设置;另一种是工程试验和误差，通过A/B测试和灰度测试进行调整。这里不会扩展合理的值。
通过这样一套灰度注意机制，有可能有效地避免大V的破坏力。因为在这种机制下，大V的注意力不仅在增加，而且还不能继续产生高质量内容，他的粉末下落速度超过粉末增加的速度，自然反映在注意力的数量是减少，也就是说，他的影响力会减弱。相反，当一个大的V继续输出高质量的内容时，他的粉末增加速度超过粉末下降速度，这反映了注意力的增加，他的影响力也将随着他的努力而增加。
这种机制不仅可以解决大V的问题，还可以解决僵尸粉末的问题。对于那些没有任何操作的僵尸粉末，他们的注意力将随着一个注意周期的确定而减少。这可能是一些金融道路的突破，但我认为这对平台来说是有益和健康的。
设置最佳关注数量，加上这种动态调整机制。虽然它不会让用户关注更多的人，但它会不断调整用户关注的内容，更加注重时效性，让用户的主页继续向他们的需求方向发展。并且安全保护机制不会让操作较少的用户在使用中遇到障碍。
在这种机制下，任何关系都是不确定的。内容制作者需要不断输出内容以维持粉丝的数量，内容消费者需要不断回应他们感兴趣的内容，与高质量的内容制作者保持关系。而且，他们需要不断关注新人来补充自己的主页内容，以免由于注意力低而得到更多令人兴奋的内容，在进入和离开的过程中，用户的主页总是新的。从这个意义上说，这不仅是一套保护机制，而且是一套激励机制。
灰度关注避免了马太对人际关系的影响。如果扩展这组想法，可以避免其他级别的马太效应。在了解这个平台时，人们的注意力将具有马太效应，而答案和问题将具有马太效应。知道有一句名言：不喜欢少赞，不赞美赞美。不喜欢看，赞美和赞美，不是马太效应吗？
这可以理解为马太效应在时间水平上的积累。如果相同的两个质量答案相似，则只是因为出版顺序不同，但批准数量存在很大差距。
是否可以设置具有多个批准的时间衰减机制，让这些批准数字随着时间的推移而衰减，并为发布后的答案提供展示的机会。也许在时间敏感的问题上，后来的答案比以前的答案更有说服力。对于那些经典答案，您不必太担心。经典答案自然会得到后来粉丝的认可。相信经典经得起时间的考验。那些伪阶级，只是退位，让圣人让位给迟到的人。这可以理解为灰度批准。
在关注问题时，我们还可以针对这个问题制定一套灰色关注理论。
知道有一个好的机制，当你注意一个问题时，如果有人再次回答这个问题，它会提醒你对你所关注的问题有新的答案，请注意。但这种关注是静态的吗？如果用户对这些提醒视而不见，可能会导致一两次问题。如果是四次或五次，则可以得出结论，并且用户不再关心该问题。然后将这种关注定义为冗余，然后释放，所有快乐，不美观。
这套看似无情的规则实际上是一种“一期一会”的茶道思想。让用户珍惜每一次在这种不确定关系中表达的机会，珍惜每一次关注的机会。这个想法是通过一套自动控制手段实现的。每个人都总是说灰度开发，灰度管理，也许解决社交平台的信噪问题。答案在于灰度。
