a16z:從Web2 社交網絡學習為何要重視地位平等?

減少社交網絡中地位的集中,鼓勵地位流動,才能吸引新用戶不斷加入。

原文標題:《A16z | 狀態陷阱:從Web2 社交網絡學習》

撰文:Sriram Krishnan

隨著越來越多的人在加密貨幣領域探索社交,我發現自己經常談論什麼使社交網絡發揮作用,有時甚至不發揮作用。一個關鍵的對話是圍繞著狀態,以下是我從web2 時代學到的一些經驗和教訓。

社交網絡傾向於提升那些有望獲得關注的內容。這樣做可以刺激特定類型的行為,為執行該行為的用戶提供地位。一般來說,有一個狀態指示器,人們必須努力積累。它以各種形式出現——點贊、關注者/ 喜好計數、經驗值、認證徽章、排行榜等等。

對上述方法的簡單實現通常會導致一個致命的缺陷——將狀態集中在少數「狀態豐富」的用戶身上,大部分「狀態貧乏」的用戶離開,從而導致新用戶體驗不佳。雖然這樣做可以在短期內實現價值最大化,但從長遠來看,這是一個糟糕的策略,因為新用戶無法進入,最終整體網絡質量會下降。

首先,你如何在一個網絡中建立地位模型?基尼係數通常是對財富不平等的衡量:數字越高,不平等就越高。對於社會網絡,我們可以把它作為相對地位分佈的衡量標準,並把你的網絡的地位指標(追隨者/Karma/ 等等)作為財富。

換句話說: 你的一小部分用戶是否擁有巨大的地位?

這讓我想到了一些關於社交網絡設計的個人觀點,以及社交網絡構建者應該如何把自己更多的視為經濟政策的模型。

1. 大多數社會網絡在默認情況下都傾向於向高地位不平等(高基尼係數)傾斜。

2. 如果你的社交網絡有很高的不平等,你將很難留住新來者。

3. 擁有高地位的流動性是任何有活力的社交網絡的關鍵,即使你的目標不是為了增加你的整體用戶群。

高度不平等會帶來哪些新問題?

最簡單的理解就是地位=資本。你希望資本四處流動,尋找健康的行為,而不是被鎖起來,或與健康的行為相衝突。為什麼?

1. 新用戶模仿不健康的行為: 你的最高地位用戶已經知道如何玩地位遊戲——他們知道如何獲得數百萬粉絲/ 回答最多的問題/ 採取行動賦予他們地位。然而,你可能不希望你的新用戶以這種行為為榜樣,社交網絡中的模仿,自然會對你不利。

讓我們以目前的Twitter 為例:你可能已經註意到現在很多推文都只是線程(你見過多少次一個推特線程?1/37…?)雖然這可能是某人獲得第100 萬個粉絲的方式,但這絕對不是你希望你的新用戶嘗試做的事情。

2. 人們不想玩無法獲勝的遊戲: 當一個新用戶出現在社交網絡中,一旦他們了解了基本機制,他們就會積累一些初始狀態: 他們的第一個粉絲,他們的第一個業績,他們的第一個積分。然後他們會查看全球排行榜,或者看看他們最喜歡的名人有多少粉絲,或者更糟,他們的同齡人有多少Karma 列表。如果他們看到一個人有無數的Karma 列表,而他們又沒有辦法接近他,他們就會灰心喪氣,轉而使用其他更容易的方法。

當你必須製作內容時,社交網絡就有了一個尖銳的版本——沒有人想要發布一個視頻/ 文字/ 照片,並且與正常情況相比,它沒有得到任何回應。

探索如何玩遊戲/ 贏得地位遊戲是人類的天性,如果你的用戶認為你的社交網絡太難玩,或者已經被某些人贏了,他們就會轉向其他遊戲。

3. 地位鄰避主義: 當你有一個地位很高的群體時,他們通常會試圖阻止新來者獲得地位。

當熟悉某個網絡「 Meta 」、不喜歡改變的當前用戶提出抗議時,你經常會看到這種情況。你經常會得到高地位的群體,他們會一起合作,如果沒有高地位的流動性,他們就會把新人拒之門外。

這樣的例子不勝枚舉,1993 年9 月的各種變化也不勝枚舉。還記得Instagram 用戶抗議該應用在Android 上發布的時候嗎? 或者最近,Instagram 將焦點從照片轉移到短視頻上。隨著收集地位的手段的變化,這些將繼續發生。

怎樣才能減少地位的集中,鼓勵地位的流動?

1. 「普遍基本地位」: 一個常見的機制是給予新來者臨時的地位提升,這通常是通過控制分配和獎勵的算法槓桿來實現。

如果你在任何流行的社交平台上註冊一個新賬戶,你可能會注意到這一點。你的內容會得到更多的推薦,你會在朋友建議中得到更多的提升,這種效果會隨著時間的推移而減弱。

有多種方法可以將這些機制構建到網絡中。

臨時提升狀態: 在關鍵時刻分配一個臨時提升狀態—例如:當某人新加入一個網絡/ 當他們離開一段時間後回來/ 執行一個關鍵的期望動作。

這種提升通常是通過算法,讓內容有更多的機會被看到,或者讓新人與之互動(X 剛加入,打個招呼!)。在每一種情況下,你都在”提高”某個新人獲得積極體驗的機會(並產生成本,因為這種提高必須以其他人為代價)。

「 公平」 分配狀態: 通過一些「公平」算法,將狀態信號分發給網絡中的用戶。例如,建立一種算法,通過人來決定誰應該出現在任何推薦頁面上。這是使用倒序排列供給的理由之一——每個人都有公平的機會讓自己的內容被看到。

注意:地位必須有內在的稀缺性概念才有意義。如果你在分發地位,你就會造成通貨膨脹,並可能意外地導致你的地位信號貶值,你不可能在沒有副作用的情況下「複製」新的地位。

2. 讓地位變得模糊: 另一種緩解方法是淡化所有地位的指標,讓人們去尋找它。通過模糊地位,你便能夠提供給自己更多選擇,讓玩家專注於真正的遊戲/ 應用機制,而不是地位機制。

近年來,你可以看到這方面的例子。 Instagram 試圖隱藏給帖子點讚的人數,TikTok 則淡化關注者數量。所有這些模糊狀態的變化都有助於緩解這種影響,以及它們存在的其他原因。這種方法的缺點是,如果你的社交網絡是關於地位的,沒有指示器,人們可能不知道他們在玩什麼「遊戲」。

3. 設置具有相似地位水平的人群組: 如果你玩過任何主流競爭遊戲,你就會熟悉「排名」遊戲( 通常是ELO 評級) 的概念,即遊戲試圖將你與具有相似技能水平的人組合在一起,所以你更有可能獲得具有挑戰性但並非不可能的體驗。類似地,約會應用程序經常試圖用ELO(排位分數機制)式的機制將人們劃分為具有相似「吸引力」的人。

對於社交網絡來說,創造優秀新用戶體驗的一種方法便是提供一種「排名」體驗,即他們能夠接觸到整個圖的子集或與之互動。例如,一個子Reddit,而不是每個人都在Reddit 上競爭。

4. 重置或衰減狀態指示器: 對抗狀態集中的一個激進措施是讓每個狀態指示器隨著時間的推移而衰減——這是對狀態指示器的一種通貨緊縮措施。

例如,業力會隨著你離開網絡的時間越長而衰減,或者隨著時間的推移而失去關注者(特別是如果你因為在早期建議用戶名單上而獲得了大量的追隨者)。

據我所知,沒有人真正嘗試過這種邏輯上的極端版本:定期將所有狀態指標設置為零,並從頭開始重置網絡,這可能是一個有趣的實驗。

5. 重置「 Meta 」 : Instagram 和Youtube 轉向短視頻引起爭議的一個原因是他們「 重置Meta 」 ——這是任何地方的玩家都熟悉的概念。這樣做,結合上述機制之一,動搖了流動性,並改變誰可以在你的網絡中獲得地位。

意外地造成狀態問題

社交網絡經常意外地遇到難以解脫的狀態問題。

偶然的地位惡性通貨膨脹: 地位與稀缺和/ 或較多的「工作證明」密切相關。引爆你的社交網絡的一種常見方式是,利用迄今為止稀缺或難以獲得的地位信號,讓它在一夜之間廣泛傳播,而不考慮下游的影響。在很多這樣的情況下,你要么摧毀了網絡,要么讓人們通過你意想不到的其他方式來了解狀態。

這與高度不平等有什麼關係?你經常看到網絡試圖這樣做來對抗不平等(無奈在網絡發聲,瞬間得到巨大的關注),結果通過貶低一個關鍵的獎勵機制來製造更糟糕的問題。引用《超人》中的一句話:「如果每個人都是超級英雄,那麼沒有人是超級英雄」。

高地位的意外指標: 一個相關的問題是,在你不打算的情況下,意外地引入地位指標並造成不平等。

我最喜歡的例子是社交網絡上的”已驗證”徽章。雖然最初的意思是「這個人實際上是他們所聲稱的X 人」,這是一項旨在打擊冒名頂替的措施,但是所有網絡最初可能需要「知名人士」(閱讀:在某種程度上有名)推廣。哎呀!因此,導致他被廣泛理解為「這個人是世界上著名的人」,這是每一個網絡至今都在努力爭取的東西。

加劇地位不平等: 幼稚的執行發現、排名或地位的一個常見陷阱是無意中阻止新來者「 加入 」。

任何社交經驗都具有註意力或展示機制,需要將相對地位考慮在內。一個幼稚的「建議」feed 或「頂級用戶」可能是基於關注者數量對內容進行排名——確保擁有大量關注者的人獲得更多瀏覽,而平台上的新用戶永遠不會感到被發現。通常情況下,這種幼稚的實現會加劇不平等,讓新人不可能爬上地位的階梯。

正如Eugene Wei 敏銳地指出的那樣,你可能犯的最大錯誤是不承認社交網絡的核心是「 社交資本」。了解資本是如何創造、交易和消費的,將決定你的網絡的成敗。這樣做可能意味著你的角色更多的是一個政策制定者/ 經濟學家,而不是傳統的產品製造者/ 工程師。

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