如何拯救社交產(chǎn)品的時間線焦慮？

　　不知道是不是有人和我一樣，覺得自己微信朋友圈里超過一半的信息都沒有閱讀的價值，看到好友們每天在這里分享各種各樣的鏈接，但我自己可能在滑動幾個頁面之后一個鏈接也沒點。

　　當(dāng)然，我的意思并不是指朋友圈里“心靈雞湯”、“代購黨”這樣經(jīng)常被網(wǎng)友拿出來吐槽的內(nèi)容，其實Facebook用戶也有類似的焦慮。在扎克伯格首次面對網(wǎng)友的問答活動中，就有用戶問他有沒有感覺到Facebook現(xiàn)在的信息已經(jīng)過載了?

　　對于這個問題，扎克伯格回答是：其實Facebook已經(jīng)在用算法為用戶篩選內(nèi)容了。不過鑒于用戶依然有信息過載的感覺，可見這個篩選機(jī)制還是不足夠有效。事實上，現(xiàn)在每天可以顯示在Facebook每個用戶的News Feed中的信息能達(dá)到1500條左右，但由于用戶的時間是有限的，所以Facebook把這個數(shù)量壓縮到100左右。不難看出，這個壓縮篩選比例還是蠻驚人，不過想想你在微信朋友圈中看完15條信息后可能也就3、4條你覺得還值得一看。

　　其實不止Facebook和微信，時間線上的內(nèi)容該如何組織是現(xiàn)在很多社交產(chǎn)品都在思考的問題，像Twitter、Google+、新浪微博等都做過各種各樣的嘗試來優(yōu)化時間線上的內(nèi)容展示。簡單來說就是，大家都意識到單純按時間和所謂的智能算法來給用戶排序信息是有問題的，隨著這類社交產(chǎn)品的用戶數(shù)變多、用戶分享的信息變多，人們越來越難在這個組織形式下看到自己想要的內(nèi)容。

　　基于這些因素，F(xiàn)acebook就開始嘗試在算法之外給用戶更多的控制權(quán)。接下來，在Facebook的News Feed里用戶將可以看到在過去一周中自己時間線上出現(xiàn)頻率最多的那些人、小組以及Facebook Pages。接著用戶就可以根據(jù)自己的喜好來取消關(guān)注某些人或者調(diào)節(jié)某些群體在自己時間線上出現(xiàn)的頻率。其實Google+之前也有類似功能——用戶可以選擇某個圈子中的信息在主頁信息流中出現(xiàn)的頻率，只是Facebook現(xiàn)在又在這個方面做了一些微創(chuàng)新。在優(yōu)化時間線、給用戶控制權(quán)方面，最簡單粗暴的做法恐怕就是提供一個直接屏蔽某人的選項，然后不管了。

　　和Facebook相比，Twitter正在考慮的方法則更加激進(jìn)。在回答一位用戶來信中，Twitter CEO Dick Costolo稱Twitter內(nèi)部其實已經(jīng)討論過了基于話題的時間線。這樣一來用戶就可以僅瀏覽自己感興趣領(lǐng)域的推文信息了。比如來說，如果一個用戶經(jīng)常發(fā)一些科技、歷史相關(guān)的推文，但我只喜歡看科技這一類，那么在基于科技話題的時間線中，Twitter則會把歷史那一類過濾掉。

　　當(dāng)然，由于Twitter經(jīng)常實驗各種各樣的功能，所以這種時間線是否會推出也很難說，不過至少Twitter也覺得現(xiàn)在的時間線組織信息的方式是有問題的。

　　這種情況在國內(nèi)，same也許是個值得一說的例子。之前和same方面交流時他們的一大困惑就在于面對新人時如何向別人介紹same是什么。現(xiàn)在，關(guān)于same的很多描述都是“無關(guān)注的下一代社交產(chǎn)品”，但新用戶在聽過這個描述后八成還是不知道same是什么。其實如果要類比的話，same就是一個和豆瓣小組類似的東西，關(guān)注還是不關(guān)注本身就不是這類產(chǎn)品的核心。

　　雖然same和豆瓣小組都是用“小組”的形式來組織信息，但和傳統(tǒng)小組類產(chǎn)品最大的不同就在于same時間線上組織信息的方式。比如來說，拿豆瓣上的“手機(jī)APP應(yīng)用交流”小組和same上的“研究app(iOS)”小組相比，不難發(fā)現(xiàn)，后者可以讓用戶更快找到相關(guān)度更高的信息。豆瓣上的“OST電影原聲”小組和same上的“電影原聲OST”相比也是一樣，后者的有效信息更集中和垂直。

　　如果想一想，same里的一個個興趣小組和Twitter CEO Dick Costolo說的那種基于話題的時間線就非常類似，信息高度相關(guān)而且集中、垂直。

　　總結(jié)來說，隨著用戶和信息數(shù)量的增加，用戶在普通的時間線下收到的無效信息越來越多，雖然Facebook、Twitter、Google這樣的公司都在嘗試改變這種情況，但目前來看效果還不夠好。對于這些有很強(qiáng)信息傳播屬性的產(chǎn)品來說，如何把相關(guān)的信息和對應(yīng)的用戶更加緊密的連接在一起或許就是接下來網(wǎng)絡(luò)信息產(chǎn)品進(jìn)化的方向。