下一代社交产品应该如何构建？( 六 ) _信息快讯

我最喜欢的找出系统缺陷的启发式方法之一是看那些试图打破它的人。长期以来，高级社交媒体用户一直试图通过黑客手段解决图谱设计问题。创建finsta或Twitter小号账户的用户这样做，部分是为了创建更适合特定目的的替代图谱。我们可以想象，其他的社交架构不需要用户创建多个账户来实现这些策略。但在这个世界上，每个社交媒体账户只能与一个身份相关联，用户被锁定在每个账户的单一图谱中。
一个应用程序可能有助于解决图谱设计问题的巧妙方法是，消除用户对不再感兴趣的账户的关注负担。就像我们的社交图谱在我们的生活中不断变化一样，我们的在线社交图谱也可以如此。我们在幼儿园的朋友往往不是我们在小学、高中、大学和其他地方的朋友。
一个更高保真度的社交产品会随着时间的推移，在观察我们的互动模式时，自动对我们的社交图谱进行修整。想象一下， Twitter或Instagram会默默地取消关注那些你已经很久没有参与的账户，以及那些已经休眠的账户，等等。推特和脸书提供了像静音这样的方法，以减少我们看到的东西，而不需要取消好友或取消关注，但这是一个很大的工作，坦率地说，我感到使用任何这些时都是一个懦夫。
信息应用程序，由于专注于两个人之间或群体之间的直接沟通，自然会通过将最新信息的线程推到其应用程序窗口的顶部来实现这一点。从我们生活中消失的人只是掉到屏幕的底部。后进先出一直是一个相当有效的通用相关性启发式方法。
图谱设计问题的另一个可能的解决方案是将用户的内容流与他们的社交图谱脱钩。在我关于TikTok的三篇文章中，我写到该应用的架构与大多数西方社交媒体的架构有根本的不同。 TikTok不需要你关注任何账户来为你构建一个相关的内容流。
相反，它做了两件事。

文章插图

首先，它试图通过观察你对它所展示的一切的反应来了解你的兴趣所在。它试图学习你的品味，而且做得非常好。 TikTok是一个作为兴趣图谱来搭建兴趣图谱。
其次， TikTok对每个候选视频进行两阶段的筛选过程。首先，它让视频通过人类已知的最可怕、最无情的质量过滤器之一：一个由几百名主要是Z世代用户组成的小组。任何人都可以成为这个视频的测试观众。如果这些测试观众没有表现出任何兴趣，视频就会被扔进TikTok的垃圾箱，永远不会再被看到，除非有人直接在某人的个人资料中寻找它。
然后，它使用其算法，根据每个用户的品味档案决定他们是否会对该视频感兴趣。即使你没有关注某个视频的创作者，如果TikTok的算法认为你会喜欢它，你就会在为你页面For You Page上看到它。
最近， Instagram宣布它将开始向其用户展示他们没有关注的账户的帖子。在许多方面，这就像我们看到的Instagram对TikTok的纯兴趣架构的优势做出的让步一样。
一些应用程序使用某种主题或内容选择器。告诉我们你喜欢什么音乐或电影类型，你对什么新闻话题感兴趣。然后他们试图使用机器学习和来自整个用户群的信号，为你提供相关的信息。
这种方法的有效性差异很大。为什么Spotify上根据一首歌曲生成的播放列表效果很好，而它的播客推荐却感觉很一般？为什么在花费了多年和数百万美元的研究之后，包括传说中的Netflix奖， Netflix的推荐仍然感觉很一般，而且为什么这并不重要？为什么亚马逊上的书籍推荐很可靠，而新闻网站上的文章推荐却感觉很随意？仅仅挖掘为什么一些内容推荐比其他的好得多，就需要整整一篇单独的文章，这个话题很是复杂。

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