從維基百科、Quora 到知乎，下一代知識社交平臺如何表現(xiàn)？

繼用戶隱私保護(hù)丑聞保受譴責(zé)之后，本月初，老牌社交媒體臉書 Facebook再次占領(lǐng)各大媒體的頭條。Facebook 發(fā)布加密貨幣 Libra 白皮書，引爆硅谷乃至全球新一輪對區(qū)塊鏈落地應(yīng)用及社交媒體的討論。

回想小扎在哈佛小試牛刀推出 Facebook，此后經(jīng)年，社交媒體世界風(fēng)起云涌，Twitter、Instagram、LinkedIn、Pinterest、Vine、Snapchat、Slack 等等網(wǎng)站相繼登場。那么社交媒體的出現(xiàn)，改變了信息溝通傳播的方式，使這個更緊密連接的社會變得更高效了嗎？

“碎片信息”時代，社交產(chǎn)品依舊有痛點

社交媒體短平快式的傳播屬性使原有傳統(tǒng)的知識體系在傳播中變成碎片。用戶在網(wǎng)絡(luò)上看到的世界看似越來越大，接觸到的信息越來越多，但這些知識卻難自成體系，甚至經(jīng)常因為只傳遞了部分信息而導(dǎo)致知識的錯誤導(dǎo)向。

碎片式的交流方式，過多的信息噪音，讓現(xiàn)在的人們雖然有 Google、Yahoo！等高效的搜索引擎，很多時候快速對接到期望信息的機會卻不增反降。

由于人類歷來溝通的高成本，低效率等特點，社交產(chǎn)品知識平臺層出不窮。從開創(chuàng)社交媒體時代的元老 Facebook、Twitter，圖片視頻類YouTube、Instagram、Pinterest，到工作協(xié)同類 Slack、知識共享類Wikipedia、Quora 等等。

老牌社交媒體混戰(zhàn)三國，看似格局已定，但仍不斷有新產(chǎn)品推出：

國內(nèi)有羅永浩子彈短信衍生版“聊天寶”、今日頭條“多閃”和快播王欣“馬桶MT”公開叫囂挑戰(zhàn)微信；海外有最大的區(qū)塊鏈公司之一 Block.one 推出Voice 叫板 Twitter，更不用提 Snapchat 變臉濾鏡、Instagram 密友圈子等不斷推出的各種網(wǎng)紅功能……

不論是哪一款軟件，總不能完全滿足用戶的各種需求。順暢的溝通，有效信息的準(zhǔn)確快速對接，是社交產(chǎn)品永遠(yuǎn)的痛點。

目前不論是Instagram廣告位招標(biāo)，或是Netflix給用戶推薦新內(nèi)容，科技公司大多依靠算法先了解用戶喜好，再推薦內(nèi)容。然而綜合全面的內(nèi)容卻有可能因為關(guān)鍵詞的不精準(zhǔn)難以被系統(tǒng)推送，而信息扁平易于被打標(biāo)簽的內(nèi)容反而容易被推廣。更重要的是，用戶極易被算法限制在信息繭房之中。

社交媒體，如何能使用戶獲得的信息和知識結(jié)構(gòu)最優(yōu)化？如何去除過多的信息干擾，還給用戶一片干凈整潔的知識分享成長空間？

小探最近就發(fā)現(xiàn)了一個獨樹一幟的新社交 APP“Ta在”，版面非常干凈簡潔易于使用，知識內(nèi)容卻是干貨滿滿沉甸甸。“Ta在”推出時間不長，還處于小眾高知養(yǎng)成階段，風(fēng)格清新溫暖。

如何眾里尋Ta千百度？

“Ta在”團(tuán)隊經(jīng)過7年對算法的研究，2018 年底推出了全新的 KNS(Knowledge Network Services，知識關(guān)系服務(wù))產(chǎn)品。新產(chǎn)品超越原有SNS（Social Networking Service，社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)）傳統(tǒng)社交關(guān)系，重新建立人與人以知識關(guān)系為架構(gòu)的社交平臺，打造匯集集體智慧的“全球腦”。

“Ta在”打破原有社交媒體基于社會關(guān)系進(jìn)行的信息鏈接方式，開創(chuàng)ECI算法（Evolutionary Collective Intelligence，演化群體智能算法），基于用戶大腦的興趣和思維想法連接，建立超越個體智慧的群體智能。

ECI 算法可以自我深度學(xué)習(xí)，靈敏感知知識結(jié)構(gòu)的演化，從而整合優(yōu)化知識學(xué)習(xí)。同時，ECI 通過了解知識結(jié)構(gòu)的層次而對用戶的內(nèi)容邏輯衍生上下游信息進(jìn)行推薦，并不是如傳統(tǒng)算法僅僅推薦“相似內(nèi)容”。

在關(guān)鍵詞檢索的表現(xiàn)中，ECI不但可以提供與關(guān)鍵詞有關(guān)聯(lián)的文章，甚至可以推薦與關(guān)鍵詞有關(guān)知識架構(gòu)的文章，照片，或者視頻，以此解決內(nèi)容埋得過深，無法被發(fā)現(xiàn)、連接的問題。

同時在KNS 產(chǎn)品中，用戶的結(jié)識不再靠主動攀談。AI 算法會識別用戶是否有類似的知識結(jié)構(gòu)，是否對同樣的話題感興趣，并以此匹配用戶，以減少尬聊。

“Ta在”第一個界面“分享”，有瀑布流分享熱門有趣的文章，文章下方不同顏色的小鉆石實時顯示帖子在平臺上的熱度。用戶在這里找到感興趣的話題，可以點擊小手指“GMM”（Give Me More）或是收藏評論，算法根據(jù)這些互動記錄可以學(xué)習(xí)用戶的喜好。

?

瀑布流里找到了感興趣的幾個話題，想深度挖掘一下？在第二個界面“我趣”，“Ta在”可以讓你自己組圈子，算法會實時把有圈子基因的內(nèi)容導(dǎo)入平臺。在這里你可以精準(zhǔn)的聚焦在自己關(guān)心的話題上，在圈子里和算法識別的同興趣的人產(chǎn)生交集。AI 會根據(jù)你設(shè)定的條件自動吸收符合圈子基因的內(nèi)容和成員。

用戶成功創(chuàng)建圈子后，無法主動新增或刪減帖子，同時用戶無法主動加入任何圈子，一切結(jié)果由 AI 算法決定。用戶可以在諸多不同緯度不同風(fēng)格的圈子中找到一個或多個自己喜歡的圈子，進(jìn)行瀏覽/收藏/評論等操作，多多互動，會被 AI發(fā)現(xiàn)加進(jìn)圈子。

算法通過瀑布流和圈子里對用戶的了解，給每一個用戶個性匹配與自己興趣、知識結(jié)構(gòu)相似的“同好”，提供更深入交流的平臺。“Ta在”的理念是，匹配三觀興趣“同好”的人，能促進(jìn)對同一知識體系的交流，有效加快知識進(jìn)化的步伐，從而增加信息庫的群體智慧體量。

不同于傳統(tǒng)的社交媒體，“Ta在”其實不鼓勵陌生人之間建立太容易的聊天。在這里，社交是半隱形而自由的。除了文章下留言外，唯一能有機會聊天的是第三個界面“同好”。但是“同好”太難求，機器為了確保只推薦對的小伙伴，進(jìn)行了嚴(yán)格的篩選。

從信息的快速瀏覽，到小圈子深度挖掘，再到與三觀相符興趣相投小伙伴才能進(jìn)行的深層溝通，“Ta在”與眾不同進(jìn)階式的小眾社交方式能最大化的去除社交媒體無法避免的噪音，加速有效信息點對點碰撞的火花。

集體智慧的第三階段—“全球腦”時代

CI（CollectiveIntelligence，集體智慧）與個體智慧相對，指一個群組共享或是集體進(jìn)化的思想。CI在商業(yè)領(lǐng)域已有不少成熟的應(yīng)用。

Quora，維基百科等在線知識分享網(wǎng)站就是典型的群體共同進(jìn)化的集體智慧平臺。目前在北美落地比較成功的 CI 平臺，除了“人人可編輯的百科全書”維基百科，還有給消費者提供商品評論的平臺 Epinions、以提問和解答形式解決企業(yè)生化科研問題的 InnoCentive 等。

但不論是維基百科，Quora 或是知乎，都需要用戶搜索或是關(guān)注某個信息傳播源。用戶有可能由于沒有主動搜索到而錯過有效信息。且各板塊信息也缺少自我演化篩選的能力，相關(guān)聯(lián)的信息不能對接成體系，各個知識點也相對分散。

知識共享發(fā)展到第二個維度，衍生出許多信息共享的工具，以協(xié)同類工具平臺為代表。目前市面上比較成熟的協(xié)同類工具除了 Google Docs、Slack 等等，也包括了項目管理團(tuán)隊溝通類工具，如 Worktile、Trello等。

協(xié)同類工具可以允許多名用戶同時編輯，有效提高了工作的討論和效率。但這些工具僅限于小范圍對某一信息的討論，且高度依賴用戶自行整合歸納信息，并不能促進(jìn)群體智慧對多維度知識的深度學(xué)習(xí)演化。

如果說CI“集體智慧”應(yīng)用的第一代第二代仍局限在用戶自行交流，那么“Ta在”所代表的第三代知識共享平臺則是使用算法梳理信息，使其自我學(xué)習(xí)成體系。在這里碎片式的信息得到合理整合，傳遞給對其關(guān)心的用戶，用戶進(jìn)而互動貢獻(xiàn)更多數(shù)據(jù)，雙向促進(jìn)知識的完整和生長。

1981年，彼得羅素在著作 “The Global Brain”《全球腦》中系統(tǒng)闡述了“全球腦”的概念。大體想法為全人類智力創(chuàng)新的智力、發(fā)明和創(chuàng)新的總和，而個體智慧成為全球腦的一個腦細(xì)胞，不斷為全球腦提供能量。在全球腦的系統(tǒng)下，個體智能大能量地進(jìn)行碰撞演化，人類智慧爆發(fā)空前的集合。

“Ta在”基于對“全球腦”知識共享理念的認(rèn)可推出群體智能算法全新嘗試。當(dāng)知識和信息不再依賴于個人編輯和傳播，而是算法自動對接匯總碰撞，意見能得到公平的傳播，知識會對接到與之關(guān)聯(lián)的群組中并進(jìn)行進(jìn)一步演化，問題則會高效率傳遞給有可能解決的人群中。

在這里沒有標(biāo)簽沒有人設(shè)，只有人和知識的直接對接。“Ta在”打造了全新的人與知識，人與人之間的交流平臺。用戶可以大膽的對知識進(jìn)行闡述，自由地展現(xiàn)審美，而AI則會進(jìn)行全球腦智慧的平臺搭建和知識學(xué)習(xí)演化。

相比起其他不斷做加法的社交媒體，“Ta在”卻是輕裝上陣，免去了花里胡哨的功能，只保留社交最傳統(tǒng)核心的理念 - 知識的組構(gòu)與傳播。

從維基百科、Quora、知乎一類的知識共享平臺，到協(xié)同類工具，再到“全球腦”，”Ta在”是群體智能算法的又一個進(jìn)階應(yīng)用。ECI 算法根據(jù)用戶的反饋深度學(xué)習(xí)，反向整合促進(jìn)用戶的知識攝取。群體智能算法可以應(yīng)用在教育、廣告等等不同的領(lǐng)域，未來很有可能成為顛覆行業(yè)游戲規(guī)則的新能量。

麻省理工學(xué)院定義群體智能：如何使個人和機器能夠鏈接，從而使新的智慧超越以往的任何個人、群體或是機器？而“Ta在”已經(jīng)朝這個方向又踏實的踏出了落地的一步。期待“Ta在”接下來的表現(xiàn)。

你覺得下一代的知識社交平臺該如何發(fā)展？歡迎留言討論。