解剖已逝的社交网络
Friendster是建于2002年的社交网络，比Myspace早一年，比脸谱早两年。它因此一直被尊为社交网络的鼻祖。在鼎盛时期，它拥有超过1亿的用户，其中很多是来自东亚的。 就在2009年7月，该网站遇到一些技术故障并重新设计了网页界面， 从此，其访问量便灾难性地下滑， 用户都流向了其他诸如脸书的社交网络。Friendster, 这个社交网络，就这样作茧自缚而死。 2003年，谷歌曾提出用3000万美金收购Friendster，但被这家公司拒绝。 （Friendster从此改头换面做社交游戏平台了，在东亚市场仍然还有些成功。） 当然，问题是，Friendster到底哪里做错了。今天，位于苏黎世瑞士联邦科技学院的伽西亚（David Garcia）和他的同事们提供给我们一些答案。他们收集了Friendster垂死挣扎之前的数据，并对此进行了“解剖” 。 他们说，当社交网络用户对时间和使用的付出超过了收益时，一个普遍的用户迁移的条件就已经成熟。 意思是，当一个人离开，他／她的朋友也很可能离开， 这就会在其网络中形成瀑布效应，引起用户数量的急剧减少。 但是伽西亚和同事也指出网络的拓扑结构也对这种情况有某种抗衡作用。 这种抗衡取决于单个用户的朋友数量。 也就是说，如果在一个网络中绝大多数的用户都只有两个朋友，这就非常容易垮掉。 这是因为当一个人离开，那么他／她的朋友就只剩一个朋友了，那么这个人就很可能离开，同时这个人的朋友又落单了，如此连锁下去，成排山倒海之势，席卷网络。 然而，如果说一个网络中绝大多数用户有十个朋友，失去一个朋友而造成瀑布效应的可能性就小很多。 所以，一个网络的朋友数量的比例是衡量该网络是否易形成瀑布效应很关键的指标。 伽西亚和他的同事们把这个比例称为K-核心分布（k-core distribution），并对诸如Friendster, Myspace和脸书的网络进行了研究，结果是惊人的。 他们说，“我们发现了不同的网上社团有不同的k-核心分布。” 当然，k-核心分布较弱的社区不会自动倒下。 要使社区倒下，付出收益比率必须降到让个人用户很可能离开的程度。 而对社交网络最致命的是低的付出收益比率和弱的k核心分布的结合。 伽西亚和他的同事特别说到，在Friendster倒下的前一月，由于页面设计的改变和技术故障使得付出收益比率出现了大幅度下降。 所以，这个电子解剖结果说明，Friendster的死亡原因是付出收益比率的下降。 他们总结说，“这个度量结果可以被视为是后来该社区倒下的预言。“ 而k核心分布起到了推波助澜的作用。 这很显然是现今网上社交网站的前车之鉴。 确实，Friendster的倒下跟社会新闻聚集网站Digg的倒下的过程是很相似的。 页面设计的转变很可能改变了其用户付出收益的比率。 然而，如果伽西亚等人说的是正确的话， 它的k核心指数一定起到了推动作用。 如果脸书和其他社交网络对这样的问题还没未雨绸缪的话，那他们一定会极其焦虑。 不难想象一个差的页面设计是能够驱赶走用户的， 当一个新兴的社交网站准备乘虚而入时则更是如此。 2009年，脸书被认为从Friendster的倒下中获利。但是脸书成为同样受难者的一天也不是难以想象。 版权声明：
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