Instagram通过吸取Twitter的经验 ， 在建立自己的社交图谱方面取得了良好的开端 。 没过多久 ， 这些公司就意识到 ， 他们正在武装自己未来的竞争对手 。 他们严厉打击了社交图谱访问 。 你仍然可以为你的应用程序提供Facebook或Twitter的授权 ， 但如果你想拥有自己的社交图谱 ， 现在的移动通讯录是最容易进入的 。
应用程序真正影响其社交图谱形状的另一种方式是建议关注名单 。 这些经常出现在首次使用的用户指南中 ， 穿插在内容流中 ， 有时甚至与内容流一起出现 。
早期的Twitter用户有幸出现在Twitter的第一批建议关注名单上 ， 今天他们拥有数十万甚至数百万的粉丝 ， 因为他们被公示于每个新用户面前 。
这是一个巨大的社会资本补贴 ， 但我发现该名单上的很多选择令人费解 。 几年前 ， 一个朋友第一次建立了一个Twitter账户 ， 给我看了Twitter在注册时向他们推荐的账户名单 。 其中包括特朗普 。 这是一个令人怀疑的选择 。 当一个用户第一次注册 ， 而Twitter对他们一无所知时 ， 这也是一场奇怪的赌博 。
多年来 ， 人们对Facebook的 “建议的好友 “小工具赞叹不已 。 哇 ， 他们怎么知道我认识这个人 ， 是的 ， 我当然会加他们为好友 。 然而 ， 如前所述 ， 考虑到新闻源的构建方式 ， 这可能是一个图谱设计错误 。
在另一个方向 ， 帮助用户获得正确类型的追随者也很重要 。 这是一个共生的反馈回路 ， 并不总是一个健康的回路 。
除了单向门错误之外 ， 图谱设计的错误也是有害的 ， 因为它们往往只在一个应用达到某种市场契合度之后才会表现出来 。 到那时 ， 不仅很难撤销已经形成的社交图谱 ， 而且这样做会违反那些已经接受该应用的用户的期望 。 这是一种双重束缚 ， 如果你这样做 ， 你就会被骂该死 ， 如果你不这样做 ， 也会被骂该死 。 达到某种市场契合度的应用 ， 即使它是一个局部的最大值 ， 也需要真正的勇气来恢复 。
这并不能阻止社交应用程序试图解决这个问题 。 对许多社交应用来说 ， 减少流量是存在的 。 然而 ， 大多数应用程序没有修复图谱设计的根本问题 ， 而是选择修补问题 。 最流行的方法是切换到一个算法 ， 而不是按时间顺序的内容流 。 该算法的任务是过滤来自你选择关注的账户的内容 。 它试图恢复信号而不是噪音 。 为了决定保留什么 ， 扔掉什么 ， 内容流算法看各种信号 ， 但在一个基本水平上 ， 他们都在试图猜测什么会吸引你 。

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尽管如此 ， 这仍然是对上游错误的一种创可贴 。 看看Facebook每隔几年就会在新闻内容和你认识的人的更多个人内容之间摇摆不定 。 除非他们承认 ， 问题的根源在于从他们的单一社交图谱中为News Feed寻找故事 ， 否则他们永远不会真正解决他们的流失麻烦 。 然而 ， 放弃他们News Feed的这一基本架构 ， 将是他们在漫长历史中做出的最大胆的决定 。 这不仅仅是因为他们几乎所有的收入都来自于现在的News Feed ， 而且还因为组装一个单一图谱可能是他们对政府反垄断行动最有力的架构防御 。
与以双向交友为主的Facebook不同 ， Twitter是建立在一个由单向关注组成的图谱上 。 从理论上讲 ， 这应该减少它对图谱设计问题的暴露 。 然而 ， 当它建立在一个社交图谱上时 ， 它遭受了与任何兴趣图谱相同的缺陷 。 你可能对一个人的某些兴趣感兴趣 ， 但对他们的其他兴趣不感兴趣 。 专注于一个细分兴趣的Twitter账户利于推特 ， 但大多数人不会选择操作多个Twitter账户来明确区分他们喜欢的话题 。

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