这个理论的社交媒体版是我们可以通过用户关注谁、谁关注用户 ， 以及他们被迫跟这些人进行互动所在的“空间” ， 来预测任何一位用户在app上的行为 ， 不管是Facebook 动态消息 ， 或是 Twitter 的时间线或其他架构上都可以 。 我们都知道 ， 有些人在社交媒体上的表现就是他们最糟糕的自己 。 基本归因谬误预测 ， 我们会认为他们天生就是很糟糕的 ， 却没想到他们可能只是对环境和刺激做出反应 。
人类不是黑猩猩 ， 我们往往可以同时在几十个不同的社会群体里面扮演成员的身份 。 里德定律预测网络的效用会呈指数级的增长 ， 因为不仅网络里面的每个人都可以跟所有其他节点连接 ， 而且这个网络可能的子群数量也可达到 2^N-N-1 ， 其中 N 是这个网络的人数 。
但社交应用是不是允许这样的子群很容易形成属于设计问题 。 一体化的动态消息往往会迫使大家进入到更大的子群 ， 但那种规模已经不利于健康互动 。 虽然每个用户会看到不一样的 Twitter 时间线或不一样的 Facebook 动态消息 ， 但仍然会给这是一个大型公共场所的错觉 。 因为任何人都有可能会看到你发布的内容 ， 所以你也应该像其他每个人一样操作 。
相比之下 ， 聊天应用往往可以让用户自己组成跟自己最相关的子群 。 Facebook Groups 这种架构要比动态消息灵活 。 人以群分 ， 社交应用应该灵活处理他们的各种沟通隐私需求 。
很多科技公司安装了 Slack 之后不久 ， 就突然发现自己要应付员工的各种暴动了 ， 这并不奇怪 。 一旦重新连接任何群组的通信拓扑 ， 就是在改变成员之间的动态 。 Slack 的公共频道充当了公司内部公共广场的角色 ， 让更多员工能了解彼此的想法 。 这可能会导致员工发现别人分享的观点 ， 比方说对公司的特定政策持保留意见 ， 原来他们以为只有自己是这么想的 ， 现在他们找到同道中人了 。 在过去 ， 我们之所以看到很多公司表面上波澜不惊 ， 其实在很大程度上是因为电子邮件作为一种沟通技术所固有的隐私性 ， 这种隐私性把涌动的暗流给掩盖住了 。
就很多方面而言 ， 相对于早期的社交媒体 ， 图谱设计对很多现在（2021年）的西方社交媒体更为重要 ， 这是必然的 。 在互联网的早期 ， 公共社交图谱还很少 ， 甚至还不存在 。 在大多数情况下 ， 我们的图谱仅限于我们所知道的电子邮件地址 ， 以及我们最喜欢的新闻组的某个人的用户名 。 在互联网的早期 ， 每发现一个新的在线连接就仿佛发现了一个无比令人兴奋的秘密 ， 这种感受已经很难向跟着互联网一起长大的一代人解释清楚了 。 在当时 ， 如果你只是知道对方的名字的话 ， 想在网上追踪到此人是非常困难的 。
现如今 ， 我们已经有足够多的方式跟全世界几乎任何人建立联系 。 当我可以有十几种方式用智能手机和互联网访问到任何人时 ， 把某人添加进地址簿就几乎没有必要了 。
在一个到网上找人变成一种商品的世界里 ， 更好的技巧是在合适的环境下跟合适的人建立联系 。 我的手机上安装了十多个聊天应用 ， 样子看起来都大致相同 。 虽然我在这里讨论图谱设计主要是出于防御——也就是为了思考如何避免图谱设计的错误——但积极的观点是主动去运用图谱设计 。 怎么才能构建出一份独特的图谱 ， 让它的结构能把有价值的 ， 更重要的是 ， 独特的智能吸收进来呢？
LinkedIn 也许是大家最喜欢抱怨的硅谷社交应用产品 ， 尽管这里面的抱怨有很多都很有道理 ， 但公司庞大的市值证明了它的图谱的价值 。 事实证明 ， 如果你绘制出职业图谱 ， 不只是是今天 ， 还包括过去很长一段时间以及组织维度的话 ， 招聘人员就会花很多钱去把它翻个底朝天 。

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