太阳是黑色的

少年听雨歌楼上,红烛昏罗帐.壮年听雨客舟中,江阔云低断雁叫西风. 而今听雨僧庐下,鬓已星星也! 悲欢离合总无情,一任阶前点滴到天明.

Archive for 26 6 月, 2008

社交型网络–Social Networks (一)

这大半年来,我一直参与学校的一个“社交型网络”的项目,对“社交型网络”慢慢产生了一些想法,在这里,打算用三篇博客的篇幅来和大家交流一下。因为仅仅是感想抒发,因此文章中采用的数字和论据,都不注明出处,希望有兴趣的朋友自己去查证。

我对两个部分的安排是这样的,第一个部分,我打算聊一聊互联网对于社交型网络的影响以及社交型网络是如何作为社会学、心理学和计算机科学的平台。第二部分,我打算讨论一下企业如何希望社交型网络为企业带来革命性的变化。第三,我想讨论一下目前社交型网络的困境和未来。希望大家关注。

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目前国内火热的“校内网”和北美火热的“Facebook网”均是提供“社交型网络服务”的网站。同类型的形形色色的“社交型网络服务商”多如牛毛。其实,这一类型的服务,对于年轻的互联网来说,并不是什么新鲜事物,早在2000年左右,国内的ChinaRen就初具“社交型网络”的特点。而北美类似的网站,则要追溯到1996年左右成立的Classmate了。

那么,为什么这几年,社交型网络呈现出越来越火热的态势?答案有多方面的。但最主要的有两点,第一,社交型网络以“人”为中心,改变了传统意义上,互联网以“单一文本”为中心的理念。第二,社交型网络能够以互联网为基础,加深人们之间的沟通,把人际关系网络扩展到了虚拟世界,形成了现实和虚拟的一个良好的结合点。

然而,今天我想讨论的则是另一个话题,那就是社交型网络为社会学、心理学和计算机科学的结合提供了一个良好的平台。

Social Networks并不是什么陌生的名词,说成中文,可以很方便地就翻译成“人际关系网”。研究人际关系、社会关系的社会学早已经把“人际关系网”作为了很重要的研究议题。比方说,研究人与人是如何交朋友的;哪些人在一个朋友圈子中是更重要的人;“流言”是如何在一个人际关系网中传播的;一个群体中,专家是如何体现的;个人价值如何在群体中体现,等等。然而,在计算机科学介入社会学之前,大规模试验和论证是十分困难的。我们想象这样一个情况,某个社会学家认为,任意两个人之间,最远的距离是中间间隔六个人(所谓六度分隔理论)。在以前,要验证这个理论,必须招募大量的志愿者,发信件给自己的朋友。即便是互联网初期,也需要使用电子邮件这样的方式。这些技术手段,没法为很多理论的论证提供保证。大多数情况下,社会学专家们能够找到上千名志愿者,就已经非常不错了。然而,真正的科学实验,还需要注意样本的诸多问题,比方说年龄、性别、地区等等的分布。更进一步说,实验环境毕竟是一个模拟环境,参加实验的人并没有真正把实验当作自己的生活。这也使得传统的实验方式并没有体现到真正人际关系。

互联网为社交型网络分析带来了第二春。以“交友”为核心内容的大型网站,第一次把人际关系数字化了。现在通过种种流行的社交型网站,我们可以轻松的获得数目足够多的样本,可以得到类型丰富多彩的资料。同时,人际关系也比在纯实验环境中来得真实。举一个简单的例子,在过去,星巴克如何知道饮用自己咖啡的群体特征(年龄、性别、地区分布)?只能到一些地方去发放问卷。众所周知,问卷调查的效果是不好的。很多人并不想回答问卷调查。今天,星巴克只要通过Facebook平台,就可以轻松获知选取“我是星巴克粉丝”这一功能的人群信息。注意,这些信息还是免费的。而喜欢星巴克的人群也可以互相了解,畅谈自己的星巴克故事。这在以前是不可能的。

另一方面,像我之前提到的那样,因为社交型网络把焦点放在了人上面,因此计算机科学和数学的重要组成部分——图论、概率论有了大显身手的地方。目前,利用图论来进行“人际关系挖掘”研究的计算机科学家在海外已经越来越多。比方说,理论校内网,找到某一个大学中,朋友最多的人,朋友的朋友最多的人。如果商家进行推销,那么就可以从这些人下手。以往,这样的信息是不容易得到的。现在,则非常简单。再比如,你电脑出问题了,一时打电话联系不到客服,那你知道该找周围的哪位朋友吗?你知道找哪位朋友最合适吗?Facebook平台会很容易告诉你。因为在Facebook上,每个用户都加入了大大小小各式各样的群组,这些群组都是根据用户个人喜欢,用户自己加入的。于是,如果你的一个朋友加入了很多IT,电脑相关的群组,那么很有可能这个人就是你要找的那位朋友。当然,这仅仅是些小例子。但是通过这些小例子,我们可以看到社交型网络在互联网上的应用的确振奋人心。

随着人际关系、人的喜好都已数字形式出现在互联网上,以往无法建模的很多概念如今都成为了实实在在的数字。数学模型,特别是统计模型为我们去了解社会和了解个人提供了强有力的工具。如今,社会学研究再也不担心试验的问题了,科学家可以转入研究的一些新的阶段。比方说,如果你要开公司,你最好认识谁,谁最能帮助你,这是一个“关系预测”的问题;比方说,如何通过人们提供的标签(tag),来看人的价值取向。现在,计算机科学可以很好地解决这类问题。这在以往是不可能的。

计算机科学和社会学因为社交型网络正以前所未有的速度交融在一起。目前,多所美国大学(比方卡内基梅隆大学、斯坦福大学)都有专门研究这方面的计算机学者。好几个高级互联网、数据挖掘会议都有专门的“讨论组”来讨论这方面的研究进展。社交型网络研究正方兴未艾。