2019 年の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の発生により、もともとつながっていた世界が孤立し、人々は不必要な移動を減らし、在宅勤務を選択しました。新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、人々のつながりの必要性と価値が再評価される、社会的なつながりの公的な試練であるように思えます。人々は、バーでの集まり、映画鑑賞、KTV、その他の生活の重要な部分となっている活動が存在する必要がないことに徐々に気づき始めています。インターネットの接続により物理的空間の隔たりが補われ、WeChat などのソーシャル プラットフォームが人々がつながり、楽しむための主な手段となっています。 #原创 #香港web3嘉年华 #crypto2023

ビッグデータとアルゴリズムの活発な発展に伴い、オンラインでのソーシャル インタラクションはますます人間と機械の統合の産物となっています。 WeChat や Weibo などのソーシャル プラットフォームは、人々に交流のためのクラウドの場所を提供するだけでなく、人々の社交スタイルや思考習慣を形成し、さらには人々の間の友情を再定義します。この記事では、人々に対するソーシャル メディアの反応を、ソーシャル メディアの工学的社会性と呼んでいます。ソーシャルメディアの工学的社会性は、ソーシャルメディアによる人間の思考、認知、行動への悪影響や誤った形成など、多くの悪影響をもたらしています。近年、Web 2.0 プラットフォームの悪影響についての議論が高まっており、最近の米国の Tiktok 禁止提案など、多くの地域や国がソーシャル メディアを制限する措置を講じています。 Web 3.0 を振り返ると、ソーシャル ネットワーキングに関するほとんどの議論は依然として検閲への抵抗、所有権、クリエイター エコノミー、その他大衆の共感を得ることができないありふれた問題に限定されています。そこで著者は、従来のソーシャルメディアの悪影響とWeb3.0への影響をさまざまな視点から探り、実際のプロジェクトに基づいて議論したいと考えています。

Web3.0 ソーシャル プロジェクトは、暗号化通信、ユーザーのプライバシーを保護するための ZK テクノロジーの導入、データとプラットフォームを分離するデータ主権運動など、さまざまな道を模索しています。その中でも私が最も興味があり、今回の記事で注目したいのはソーシャルグラフです。インターネット上ではソーシャル グラフについて多くの議論が行われてきましたが、主流の視点は、ソーシャル グラフがどのように開発者に力を与え、ユーザー エクスペリエンスを向上させるかに焦点を当てていますが、ソーシャル グラフのエンジニアリングの社会性についてはあまり議論されていません。したがって、著者はこれをこの記事の中心とし、現在開発中の 3 つのプロジェクト、Cyber​​Connect、Lens、および Farcaster (Warpcast) と組み合わせて、ソーシャル グラフの存在の重要性とそれらが直面する課題を分析し、そのきっかけとなることを期待します。読者の間でいくつかの考えがあります。

ソーシャルグラフ

ソーシャル グラフは、ソーシャル プラットフォーム上の人間関係をまとめたものです。今日のインターネット上で最も一般的な関係は、相互にフォローし合う「友達」です。ここでの「友達」は、友達の本来の意味とは異なり、ソーシャルメディアによって「友達」という言葉の意味が拡張されました。人間の最も原始的な社会的相互作用は、地理的な時間と空間の制限により、私たちの周囲の小さな円に限定されています。私たちが周囲の人々と確立する関係は強い関係であり、この強い関係の構造は非常に緊密です。 。たとえば、長年一緒にいる友人とコミュニケーションをとるとき、友人から定期的に興味深い話題を提供してもらう必要はありません。それはむしろピアツーピアの情報交換です。長年ここにいる「友達」とソーシャルメディアによって作られた「友達」には根本的な違いがあります。アルゴリズムの推奨によってもたらされる関係は非常に弱いため、この関係を強化するには「コンテンツ」を使用する必要があります。したがって、弱いつながりを持つ友人が社交する場合、コミュニケーションはコミュニケーションというよりも、コンテンツの消費に重点が置かれます。

Web2.0 では、関係の分断が主要なソーシャル ソフトウェアに反映されています。 WeChat は強い関係を蓄積しますが、Weibo、Douban、Momo などの他のソーシャル メディアは弱い関係を蓄積します。実際、WeChat はもはやソーシャル プラットフォームではなく、ユーザーが友達を追加した後に最初に行うことは、コンテンツの作成や消費を伴わずにチャットすることです。しかし、他のソーシャル ソフトウェアでは、人々は確実にアバターをアップロードし、情報を入力し、いくつかの更新情報を投稿し、コンテンツを作成して、他の人々とのつながりを確立します。これを行う主な目的は、人々の間の信頼のコストを削減することです。なぜなら、プロフィール写真も更新情報も持たない見知らぬ人と交流したいと思う人はいないからです。

強いつながりから弱いつながりへと、コンテンツ消費の動機は徐々に弱まっていきます。たとえば、私たちは WeChat モーメントで友人に毎日送信する退屈な「いいね！」が好きですが、見知らぬ人のランダムな考えに興味を持つ人はほとんどいません。弱いつながりの不安定性と消費動機の欠如を補うために、ソーシャル メディアは一般に 2 つの道を採用します。1 つ目は高品質のコンテンツに依存することであり、2 つ目はアルゴリズムによってもたらされる接続性を強化することです。次のセクション)。ソーシャルメディアの発展は、2つの異なる道を選択しており、正反対です。高品質のコンテンツとコミュニティ運営に依存する Tieba、Tianya、Douban などの掲示板は「時代の涙」となっています。 Facebook、Twitter、InstagramなどのSNSプラットフォームがソーシャルメディアランキングリストの上位を占めています。コミュニティ動画から始まった YouTube は、中期以降はコミュニティという概念を急速に軽視し、アルゴリズムと推奨メカニズムを使用して急速に拡大し、ソーシャル メディアで確固たる足場を築きました。

質の高いコンテンツに依存するほど、ソーシャル プラットフォームの価値が下がってしまうのはなぜでしょうか?まず第一に、ソーシャル メディアはユーザー データから価値を発掘する必要があります。人々が生み出すつながりが増えるほど、プラットフォームはより多くの経済的価値を生み出すことができます。したがって、コミュニティや小さなサークルの文化は、プラットフォームの収益化に最も適した社会的交流の形態ではありません。第 2 に、ユーザーがコンテンツに依存する度合いが高くなるほど、プラットフォームのコンテンツ検出メカニズムの要件も高くなります。ビッグデータの時代において、コンテンツを正確に送信することは非常にコストがかかる問題です。その結果、アルゴリズムは高品質のコンテンツを推進するのではなく、バイラルで目を引くコンテンツに偏っていきます。最後に、コンテンツ消費は、最終的には強力な関係ネットワークに流れます。たとえば、Weibo で興味深いコンテンツを見つけた場合、ワンクリックでそれを友人と共有してコンテンツを消費することが一般的です。コンテンツに依存するプラットフォームによって生成されたコンテンツは、他のプラットフォームでは失われます。あるいは、Weibo で出会った新しい友達も、慣れてきたら WeChat を追加し、強力な関係ネットワーク プラットフォームに定着します。したがって、弱い関係にあるソーシャル プラットフォームは、高品質のコンテンツや人々の実際の社会経験を無視する傾向があります。

では、上記の Web2.0 ソーシャル メディア現象は Web3.0 にどのような影響を与えるのでしょうか?まず、「友人関係」には場面によって違いがあります。人間関係の形成はコンテキストに根ざしています。第二に、コンテンツ配信の仕組み、つまりアルゴリズムを革新する必要がある。次に、著者はこれら 2 つの側面について説明し、これら 2 つの方向における新世代の分散型ソーシャル プロトコルのさまざまな道筋を比較して紹介します。

シナリオベースのソーシャルグラフ

前述したように、ソーシャル グラフはシーンに根ざしています。Momo 上の友人と DingTalk 上の友人は、おそらく同じ性質のものではありません。将来のソーシャル グラフがすべての「つながり」のシナリオを区別しない場合、ソーシャル リレーションシップ ネットワークを移行することは非常に困難になります。 Tencent が QQ スペースに蓄積されたユーザーに基づいて Tencent Weibo を設立したかったことを証明する多くの例があります。ユーザーが QQ スペースに投稿した更新情報は、Tencent Weibo に自動的に同期されます。しかし、テンセントが考慮できなかったのは、QQ スペースが知人や社会的関係で満たされているということです。ネット民の「黒歴史」は、家族や友人など身近な人に見せればさほど恥ずかしいことではないが、微博で見知らぬ人に投稿されれば「大規模な社会的死の現場」と言えるだろう。最終結果は予測可能です。Tencent Weibo が Sina Weibo に敗れました。

したがって、ソーシャル グラフはシナリオベースである必要があります。開発者に権限を与えたい場合は、ウォレット ウォッチ リストを提供するだけでは十分ではありません。そのためには、データの粒度を小さくし、より豊富な情報を含める必要があります。 Cyber​​Connect、Lens、および Farcaster は、さまざまな次元でこの問題に対処します。サイバーコネクトはシナリオを従来のソーシャルメディアに限定するのではなく、「ソーシャル+」モデルも採用し、ソーシャルグラフをDeFi、GameFi、クレジット、ケータリング、音楽制作などのさまざまな分野のアプリケーションに統合することを期待しています。したがって、サイバーコネクトは、エコロジー プロジェクトの自社開発に全面的に依存するのではなく、主にサードパーティ プロジェクトと協力しています。同時にサイバーコネクトは、Web2.0シーンで蓄積したソーシャル資産をWeb3.0にも持ち込み、Web2.0とWeb3.0の2つのシーンをLink3で繋ぎます。したがって、データの深さと広さの点では、サイバーコネクトが 3 社の中でより優れたパフォーマンスを発揮します。

Lensのシナリオベースのアプローチはコンテンツに基づいており、Lensはフォロー関係とコンテンツをNFTにモジュール化し、チェーン上に保存するため、人々の関係がコンテンツから分離されず、その人がどのような場面にいるかを推測できます。他の人の投稿内容をフォローしました。モジュール形式のコンテンツと関係により、シナリオの作成が容易になります。そして、Lens は主にソーシャル分野に焦点を当てており、Lens 上に構築されたさまざまなエコロジー プロジェクトのほとんどはソーシャル関連です。 Farcaster は非常に特殊なシナリオ (Twitter に似たアプリケーション) を持っているため、このプラットフォームで生成されるソーシャル グラフの豊富さと普遍性も制限されており、これが Farcaster エコシステムにおける大きな問題であると著者は考えています。

ソーシャルグラフに基づくアルゴリズム

アルゴリズムは接続を可能にする最も重要なコンポーネントです。これは Web 2.0 ソーシャル メディアの繁栄の基礎であり、ソーシャル メディアがネットワーク効果を最大化するのに役立ちます。アルゴリズムは私たちを静かに変えます。ソーシャル プラットフォームでは、ユーザーの自律性は非常に複雑な概念になります。自律性には、人間の意識的な活動と「技術的無意識」の両方が含まれます。私たちがソーシャルプラットフォーム上で構築する社会的関係は、人間の意識的な活動に基づいてどの程度まで行われ、人間の「技術的無意識」のためにアルゴリズムによって微妙に作成されるつながりはどの程度まで行われるのでしょうか?今日、この質問に答えるのは難しいです。ソーシャルメディアは可能な限り「技術的無意識」を促進するため、まず「共有」の概念を歪め、「ユーザーのプライバシーの侵害」を「オープンで透明な世界」と同一視し、その後ユーザーのソーシャルプラットフォームへの滞在を増やすでしょう。一連のコード化された動作を通じてユーザーデータを収集することに多くの時間を費やし、最終的にユーザーを好みに応じてソーシャルネットワークからビジネス活動に導きます。

たとえば、マーク・ザッカーバーグの「ウェブをよりソーシャルにする」という公約と、「世界をより透明にする」という自称願望は、オープンなインターネットとユーザーのプライバシーの間の境界を微妙に曖昧にしています。 Netflix は以前、「監視資本主義: スマートな罠」というドキュメンタリーを公開しました。このドキュメンタリーは、Google、Facebook、Twitter、その他の企業の幹部を招待し、コンテンツの推奨、「いいね！」、「入力...」などの操作を含む、ネットワーク技術を使用して構築された一連の「中毒性の」デザインを視聴者に解体してもらいます。この一連の設計の背後にある唯一の目的は、ユーザーがプラットフォームに滞在する時間を増やし、できるだけ多くのユーザー行動を収集することです。ユーザーの行動の背後には、同様の社会規範と文化的論理があります。たとえば、「いいね！」の背後にあるアルゴリズムは、人々の何かに対する欲求や特定のアイデアへの同意を測定します。そして、この定量化された欲求が、根底にある消費者の傾向を動かす可能性があります。同時に、消費を促進するプロセスは非常に目に見えません。たとえば、ユーザーが友人が共有したリンクからDouyinに入り、画面の下部にある製品リンクをクリックし、Alipayを通じて製品を購入します。わずか 3 回のクリックで、共有行動が消費につながります。

アルゴリズムが人々に与える影響は微妙であり、ユーザーが気づきにくいことがわかります。注目を集めることがアルゴリズムの最優先事項であるため、高品質のコンテンツが配信されるかどうかは問題ではありません。アルゴリズムは、バイラルで目を引くコンテンツにトラフィックを傾けます。これらの目を引く断片的なコンテンツを通じて、ユーザーはできるだけ長くプラットフォームに留まることができ、それによって注意を集中させることができます（Douyin など）。さらに、パーソナライズされた推奨事項やアルゴリズムのカスタマイズにより、人々が情報の「フィルターバブル」に陥り、自分の既存の立場と一致する情報のみを受け取り、異なる視点からの刺激や挑戦が不足し、認知バイアス、情報不安、そして盲目的適合（情報繭効果）。 Web 2.0 時代のソーシャル メディアはアルゴリズムを使用して急速な拡大を実現しますが、アルゴリズムが人々に与える悪影響は無視されています。

Web3.0では、ロングテールコンテンツのレコメンデーションに加え、ソーシャルグラフに基づくアルゴリズムも多様化する必要がある。 Vitalik は、分散型社会の記事で複数知能の概念を提案しました。人工知能と比較すると、多重知能のアルゴリズム メカニズムにはいくつかの主な改善点があります。まず第一に、データ収集は特定のプラットフォームにおけるユーザーの行動特性に基づくものではなく、社会的背景に根ざしたものでなければなりません。第二に、データ作成者、つまりユーザーはある程度まで自分のデータを管理する権利を保持する必要があります。それは「テクノロジーの無意識」との戦いです。言い換えれば、多様なアルゴリズムはアルゴリズムをよりインテリジェントにするのではなく、アルゴリズムをより人間らしくするのです。実際、ソーシャル グラフは、プラットフォーム上の特定の行動に基づいて分析するのではなく、豊富なアイデンティティ情報を使用して、ユーザーのさまざまな特性や社会的背景を追跡できる多次元アルゴリズムの土壌を提供します。同時に、ユーザーが特定の ID 情報や人間関係を開示または非表示にすることを選択した場合、モデルはこれらのデータ ポイントを使用してアルゴリズムをカスタマイズすることはできません。

アルゴリズムの観点から見ると、ソーシャル グラフだけで上記の問題を根本的に解決することは困難です。問題の根本は、Web2.0 ソーシャル ネットワーキング サイト、広告収入、または本質的にアテンション エコノミーの経済モデルにあるからです。したがって、Web3.0 ソーシャル プラットフォームは、この状況を根本的に逆転させるために、トークンやその他のメディアを使用して、より多様な収益化方法を模索する必要があります。ソーシャル グラフは、別の方法でこの状況を改善できる可能性があります。たとえば、アルゴリズムのロングテール コンテンツ プッシュの精度や、アルゴリズムに対するユーザーの制御などです。

アルゴリズム エンジンはサイバーコネクトのインフラストラクチャに組み込まれています。データベースにはさまざまなアプリケーションやシナリオにおけるユーザーの行動に関する情報が含まれているため、このエンジンは高次元です。例えば、ソーシャルプロジェクトのレコメンドエンジンを構築する場合、Web2のクローズドなバックグラウンドでは実現が難しい、DeFiプラットフォーム上のユーザーの信用度やゲームプラットフォームのパフォーマンスなどもアルゴリズムで分析することができます。 0.現在、Lens Protocol にはアルゴリズム設計がありませんが、開発者がデータベースを通じて独自のモデルをトレーニングできるように API も提供されています。 Farcaster社が立ち上げたWarpcastは、特定の製品としてレコメンドの仕組みを持っていますが、このレコメンドの仕組みはあくまで自社製品に対するユーザーの行動に基づくものです。したがって、Warpcast はユーザーと直接対話するインターフェースを備えており、顧客獲得とユーザー拡大の出発点として使用できますが、その製品形式が特殊すぎるため、その柔軟性と想像力にも限界があります。