却一定远远大于1

　　钡厥褂肍acebook、相关应用程序和整个社交网络生态系统。”

　　这个定律如今是否成为事实已经无关紧要了，事实上，现在用户分享和消费的信息比以前任何时代都多。市场研究公司尼尔森（Nielsen）报告说，美国人每月四分之一的上网时间（约 906 小时）都用在了社交网络上。7这一数据还会攀升。从2009年到2010年间，美国人上网时用于社交网络的时间比其他任何活动都多，仅仅从 2009 年到 2010 年，网络社交的时间就上升了 43%。网络社交吸引了网民们 22%的注意力，其次是网络游戏，吸引了10.2%的注意力，而电子邮件位居其三，只吸引了8.3%的注意力。而根据Facebook 公布的研究报告，他们的用户每月使用Facebook总共超过7000亿分钟。8

　　如果细究扎克伯格定律背后的原则，我们会发现这个人力驱动的信息网络正在变得何其强大。根据 Facebook 的统计数据，每个月有超过 300亿条内容（网络链接、新闻报道、博客文章、笔记、相册等）被分享。如果扎克伯格定律真的实现，这一数字每年还会翻番。

　　分享内容的多寡倒不那么重要，重要的是在人们点击发布、分享、赞之后，会发生什么。网络社交固有的社交效应是这个全新的、更高效的信息传递系统的本质所在，为这个系统提供动能的、更为强劲的口碑相传。上传照片到Facebook，依据钟点、日子和照片本身性质的不同，可以收获从赞到评论到标签各种各样的回应。

　　人们分享的信息和经历从来就与一个一对多的网络紧密相连。用户评论、赞和分享所带来的网络效应成倍增长，这一速率可能低于130，却一定远远大于1。如果运用扎克伯格定律，每年用户分享的经历和对象都将翻番。这就带来两个结果：进入社交信息流的社交客体增加了，由此创造出互联程度更高的消费者；促使社交网络中的消费者更精明地选择分享的内容、时间和方式。因此，连通性状态的焦点会从数量转移到质量，瞄准信息的相关性而非丰富性。上文中提及的兴趣图谱部分已经将此理论阐释清楚。本文中将这一探究性的智能社交称为社交图表理论。

　　兴趣图谱理论

　　社交图谱理论宣称，当用户挣扎于受欢迎的假象和有所得的体验之间时，网络关系——包括强关系、弱关系以及暂时性关系——会随之扩张或者收缩。与扎克伯格定律一样，我一度认为个人社交关系网的规模每年都会翻倍。毫无疑问，社交网络站点可以通过巨大的站内广告曝光量获利。每次登录，社交网络提供的用户都是相似的，这是因为社交网络的本质是用户关注、联络更多与自己相近的人。而理想的情况则是，用户基于共同兴趣扩张自己的社交网络关系图表，从而为广告主和营销人员提供更大的顾客群。但风险依然存在。即便社交网站宏观上是由不同兴趣、不同层级的人士拼凑而成的，但我们每个人拥有的却是具有相似兴趣的个人社交图谱和兴趣图谱，多样化的网络因而被冲淡。事实上，就算是经由其他兴趣图谱的人来引荐，企业也很难吸引不同兴趣的人群的关注。

　　兴趣图谱理论探寻的是：兴趣随着相关信号和噪声涨跌，进而改变线上关系网的规模和形态。心情、关注点、工作和兴趣状态的不同，会导致我们对每个关系网的关注和时间的花费波动起伏，最终，每个人都会找到属于自己的兴趣图谱。

　　图7.3 兴趣图谱理论

　　比如，当我们的目标是寻找有共同兴趣的群体，或是想要与信任的用户进行有效沟通时，我们或许会选择图7.4 右上角的社交工具。诸如 Facebook组群、Google 圈子、邻客音组群（LinkedIn Group）、Yammer、Ning 和Facebook 品牌主页等的设计初衷就是引导群组性活动，从而改善信息质量，提升兴趣。在兴趣和信号（也就是信息质量）的对面，是Twitter。尽管人们可以遴选微博，但 Twitter 的信息质量依然很容易被冲淡；尽管多数好友是有着类似兴趣的，但在他们发布的微博之间，也很容易会插入不相关信息。

　　图7.4 基于社交和兴趣图谱理论，各个社交网站的分类分析

　　大多数情况下，为了推动职场联络和互动，社交网站的服务会横跨兴趣图谱和社交图谱两个领域。但这些联络和互动却不一定只有唯一的关注点，LinkedIn 和 Namesake 就是如此。图 7.4 中左下角象限中的网站，像 Twitter 和 MySpace，不加挑选地推动其社交图谱里的每一组对话，这些关系网中好友和粉丝标准没有针对性，不像 Facebook 旨在团聚真正相识的用户。显然，Facebook中接收到的信息质量更高，Facebook使用好友上限来防止用户新闻的推送变得漫无目的。在图 7.4 右下角的象限中，我们看到了 Path，这是一款试图强化社交图表中信息质量的新服务。

　　兴趣图谱理论并不是在暗示社交网络会转向成为线上反社交者的集合；相反，本文预测随着时间的推移，由个体间相互连通而形成的信息网络将不断改善用户体验和信息传播的途径。兴趣图谱理论也指出，引导线上对话和信息流转是必要的，也是可行的：厘清哪些是信息已经触达的用户，哪些是希望信息可以触达的潜在用户，通过影响信息的流转，企业就可以扩展自己的关系网络。当然，网友们自己筛选出最终被点击的信息，这也就意味着网友最终控制了被分享的内容、信息被分享的对象和信息被分享的程度。

　　未来，人们不会如今天般随意地更新他们