# 「OG 观点 」状态陷阱：从Web2社交网络学习

By [BTX ｜ Research](https://paragraph.com/@btx-research) · 2022-08-15

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原文作者：Sriram Krishnan 编译：BTX Capital

> 用户在社交网络中的身份和状态至关重要，不平等的状态会阻止新用户的加入。社交网络的设计者应该避免用户状态的过度集中，并鼓励状态的流动。社交网络的核心是“ 社交资本 ”，也就是状态。了解它是如何创造、交易和消费的，将决定你的网络的成败。

随着越来越多的加密货币人探索社交，我发现自己经常讨论是什么能让社交网络有效或者无效。状态很重要，以下是我从 web2 中学到的一些经验。

社交网络倾向于提升它期望会引起关注的内容。这样做会激励特定类型的行为，从而为执行所述行为的用户提供状态（status）。通常，人们必须尝试积累一个状态指标。它有多种形式，比如粉丝数、点赞数经验值、经过验证的徽章、排行榜等。

上述方法的简单实现通常会导致致命的缺陷 —— 将状态集中在少数“状态丰富”的用户身上，而留下大量的“状态不佳”的用户，并会导致新用户的体验不佳。虽然这样做在短期内可能会让价值最大化，但从长远来看却是一个糟糕的策略，因为新用户无法进入，最终整体网络质量将会下降。

首先，如何对网络中的状态进行建模？基尼系数通常是衡量财富不平等的指标：不平等程度越大，系数就越高。对于社交网络，我们可以将其用作相对状态分布的衡量标准，并将你的网络状态指标当作财富。

换句话说：一小部分用户是否拥有过高的状态？

这让我想到了一些关于社交网络设计的个人信念，以及社交网络建设者应该如何将自己更多地视为搭建经济政策。

1.  大多数社交网络在默认情况下倾向于朝着高度的状态不平等发展（高基尼系数）。
    
2.  如果你的社交网络存在高度的不平等，你将难以留住新人。
    
3.  拥有高状态流动性是任何充满活力的社交网络的关键，即使你的目标不是扩大整体用户群。
    

高度不平等给新用户带来了哪些问题？
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状态就是资本，你希望资本四处流动并寻求健康的行为，而不是被锁定或与健康行为不符。为什么？

1.  新用户模仿不健康的行为：最高的状态用户已经弄清楚如何玩状态游戏——他们知道如何获得数百万粉丝/回答业力最高的问题/采取能够获得状态的行动。但是，你可能不希望新用户模仿这些行为。然后，社交网络中发生的自然模仿将对你不利。让我们以当前的 Twitter 为例：你可能已经注意到现在有很多推文都是主题帖。虽然这可能是某人获得百万粉丝的方式，但这绝对不是你希望新用户去尝试做的事情。
    
2.  人们不想玩无法获胜的游戏:当一个新用户出现在社交网络中，一旦他们了解了基本机制，他们就会积累一些初始状态: 他们的第一个粉丝，他们的第一个业绩，他们的第一个积分。然后他们会查看全球排行榜，或者看看他们最喜欢的名人有多少粉丝，或者更糟，他们的同龄人有多少 Karma列表。如果他们看到一个人有无数的 Karma列表，而他们又没有办法接近他，他们就会灰心丧气，转而使用其他更容易的方法。
    
    当你必须制作内容时，社交网络就有了一个尖锐的版本——没有人想要发布一个得不到任何回应的视频/文字/照片。
    
    探索如何玩游戏/赢得状态游戏是人类的天性，如果你的用户认为你的社交网络太难玩，或者已经被某些人赢得，他们就会转向其他游戏。
    
3.  状态邻避主义:当你有一个状态很高的群体时，他们通常会试图阻止新来者获得状态。当熟悉某个网络 “ Meta ”、不喜欢改变的当前用户提出抗议时，你经常会看到这种情况。你经常会得到高状态的群体，他们会一起合作，如果没有高状态的流动性，他们就会把新人拒之门外。这样的例子不胜枚举，1993年9月的各种变化也不胜枚举。还记得Instagram用户抗议该应用在Android上发布的时候吗? 或者最近，Instagram将焦点从照片转移到短视频上。随着收集状态的手段的变化，这些将继续发生。
    

怎样才能减少状态的集中并鼓励状态的流动?
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*   “普遍基础状态”:一个常见的机制是给予新来者临时的状态提升，这通常是通过控制分配和奖励的算法杠杆来实现。如果你在任何流行的社交平台上注册一个新账户，你可能会注意到这一点。你的内容会得到更多的推荐，你会在朋友建议中得到更多的提升，这种效果会随着时间的推移而减弱。有多种方法可以将这些机制构建到网络中。
    
    **a. 临时提升状态:** 在关键时刻分配一个临时提升状态—例如:当某人新加入一个网络/当他们离开一段时间后回来/执行一个关键的期望动作。这种提升通常是通过算法，让内容有更多的机会被看到，或者让新人与之互动（"X刚加入，打个招呼！"）。在每一种情况下，你都在 "提高 "某个新人获得积极体验的机会（并产生成本，因为这种提高必须以其他人为代价）。
    
    **b.“ 公平 ” 分配状态:** 通过一些“公平”算法，将状态信号分发给网络中的用户。例如，建立一种算法，通过人来决定谁应该出现在任何推荐页面上。这是使用倒序排列供给的理由之一——每个人都有公平的机会让自己的内容被看到。
    

注意：状态必须有内在的稀缺性概念才有意义。如果你在分发状态，你就会造成通货膨胀，并可能意外地导致你的状态信号贬值，你不可能在没有副作用的情况下 "复制 "新的状态。

*   让状态变得模糊:另一种缓解方法是淡化所有状态的指标，让人们去寻找它。通过模糊状态，你便能够提供给自己更多选择，让玩家专注于真正的游戏/应用机制，而不是状态机制。
    

近年来，你可以看到这方面的例子。Instagram试图隐藏给帖子点赞的人数，TikTok则淡化关注者数量。所有这些模糊状态的变化都有助于缓解这种影响，以及它们存在的其他原因。这种方法的缺点是，如果你的社交网络是关于状态的，没有指标，人们可能不知道他们在玩什么“游戏”。

*   **设置相似状态水平的人群:** 如果你玩过任何主流竞技游戏，你就会熟悉“排名”的概念（通常是 ELO 评级），即游戏试图将你与具有相似技能水平的人组合在一起，所以你更有可能获得具有挑战性但并非不可能的体验。类似地，约会应用程序经常试图用ELO式的机制将人们划分为具有相似“吸引力”的人。
    

对于社交网络来说，创造优秀新用户体验的一种方法便是提供一种“排名”体验，让他们接触到一部分人或与之交互。例如，一个子Reddit，而不是每个人都在 Reddit 上与其他人竞争。

*   重置或衰减状态指标:对抗状态集中的一个激进措施是让每个状态指标随着时间的推移而衰减——这是对状态指标的一种通货紧缩措施。
    

例如，业力会随着你离开网络的时间越长而衰减，或者随着时间的推移而失去关注者（特别是如果你因为在早期建议用户名单上而获得了大量的追随者）。据我所知，没有人真正尝试过这种合乎逻辑的极端版本：定期将所有状态指示器设置为零并从头开始重置网络。可能是一个有趣的实验！

*   重置 “ Meta ” :nstagram和Youtube转向短视频引起争议的一个原因是他们 “ 重置Meta ” ——这是任何地方的玩家都熟悉的概念。这样做，结合上述机制之一，动摇了流动性，并改变谁可以在你的网络中获得状态。
    

例如，业力会随着你离开网络的时间越长而衰减，或者随着时间的推移而失去关注者（特别是如果你因为在早期建议用户名单上而获得了大量的追随者）。据我所知，没有人真正尝试过这种合乎逻辑的极端版本：定期将所有状态指示器设置为零并从头开始重置网络。可能是一个有趣的实验！

意外地造成状态问题
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社交网络经常意外地遇到难以解脱的状态问题。

*   意外状态恶性通货膨胀: 状态与稀缺密切相关，具有高“工作量证明”。引爆你的社交网络的一种常见方式是，利用迄今为止稀缺或难以获得的状态信号，让它在一夜之间广泛传播，而不考虑下游的影响。在很多这样的情况下，你要么摧毁了网络，要么让人们通过你意想不到的其他方式来了解状态。
    
    这与高度不平等有什么关系？你经常看到网络试图这样做来对抗不平等，结果通过贬低一个关键的奖励机制来制造更糟糕的问题。引用《超人》中的一句话："如果每个人都是超级英雄，那么就没有人是超级英雄"。
    
*   高状态的意外指标:一个相关的问题是，在你不打算的情况下，意外地引入状态指标并造成不平等。
    
    我最喜欢的例子是社交网络上的 "已验证 "徽章。虽然最初的意思是 "这个人实际上是他们所声称的X人"，这是一项旨在打击冒名顶替的措施，但是所有网络最初推出这个功能只是给可能需要它的 "知名人士"（在某种程度上有名）。但结果导致他被广泛理解为 "这个人是世界上著名的人"，这是每一个网络至今都在努力争取的东西。
    
*   加剧状态不平等:发现、排名或状态的简单实现会在无意中阻止新来者 “ 加入 ”。
    
    任何社交经验都具有注意力或展示机制，需要将相对状态考虑在内。一个简单的“建议”feed或“顶级用户”可能是基于关注者数量对内容进行排名——确保拥有大量关注者的人获得更多浏览，而平台上的新用户永远不会感到被发现。通常情况下，这种简单的实现会加剧不平等，让新人不可能爬上状态的阶梯。
    

正如 Eugene Wei 敏锐地指出的那样，你可能犯的最大错误是不承认社交网络的核心是“ 社交资本 ”。了解资本是如何创造、交易和消费的，将决定你的网络的成败。这样做可能意味着你的角色更多的是一个政策制定者/经济学家，而不是传统的产品制造者/工程师。

原文标题：《Status Traps: Learning from Web2 Social Networks》 原文链接：[https://a16zcrypto.com/social-network-status-traps-web2-learnings/](https://a16zcrypto.com/social-network-status-traps-web2-learnings/)

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