Sự bùng phát COVID-19 vào năm 2019 đã cô lập thế giới được kết nối ban đầu. Mọi người giảm bớt việc đi lại không cần thiết và chọn làm việc tại nhà. Đại dịch COVID-19 dường như là một phép thử công khai về kết nối xã hội, trong đó sự cần thiết và giá trị của sự kết nối giữa con người với nhau được đánh giá lại. Mọi người đang dần nhận ra rằng những cuộc tụ tập ở quán bar, xem phim, KTV và các hoạt động khác đã trở thành một phần quan trọng của cuộc sống không cần phải tồn tại. Khả năng kết nối của Internet bù đắp cho sự cô lập về không gian vật lý và các nền tảng xã hội như WeChat đã trở thành phương tiện chính để mọi người kết nối và giải trí. #原创 #香港web3嘉年华 #crypto2023

Với sự phát triển mạnh mẽ của dữ liệu lớn và thuật toán, tương tác xã hội trực tuyến ngày càng trở thành sản phẩm của sự tích hợp giữa con người và máy móc. Các nền tảng xã hội như WeChat và Weibo không chỉ cung cấp cho mọi người một không gian đám mây để giao lưu mà còn định hình phong cách xã hội, thói quen suy nghĩ của mọi người và thậm chí xác định lại tình bạn giữa mọi người. Bài viết này gọi phản ứng của mạng xã hội đối với mọi người là tính xã hội kỹ thuật của mạng xã hội. Tính xã hội kỹ thuật của truyền thông xã hội đã gây ra nhiều tác động tiêu cực, như tác động tiêu cực và sự định hình sai lầm về tư duy, nhận thức và hành vi của con người bởi truyền thông xã hội, v.v. Trong những năm gần đây, ngày càng có nhiều cuộc thảo luận về tác động tiêu cực của nền tảng Web 2.0, nhiều khu vực và quốc gia đã có những hành động nhằm hạn chế mạng xã hội, chẳng hạn như đề xuất cấm Tiktok gần đây của Mỹ. Nhìn lại Web 3.0, hầu hết các cuộc thảo luận trên mạng xã hội vẫn chỉ giới hạn ở vấn đề chống kiểm duyệt, quyền sở hữu, nền kinh tế sáng tạo và các vấn đề phổ biến khác chưa thể gây được tiếng vang với công chúng. Vì vậy, tác giả muốn tìm hiểu tác động tiêu cực của mạng xã hội truyền thống và ý nghĩa của nó đối với Web3.0 từ những góc độ khác nhau và thảo luận về nó dựa trên các dự án thực tế.

Các dự án xã hội Web3.0 đang khám phá những con đường khác nhau, chẳng hạn như giao tiếp được mã hóa, giới thiệu công nghệ ZK để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, phong trào chủ quyền dữ liệu nhằm tách rời dữ liệu và nền tảng, v.v. Trong số đó, thứ tôi quan tâm nhất và điều tôi muốn tập trung vào trong bài viết này chính là biểu đồ xã hội. Đã có nhiều cuộc thảo luận về biểu đồ xã hội trên Internet Quan điểm chính thống tập trung vào cách biểu đồ xã hội trao quyền cho các nhà phát triển và cải thiện trải nghiệm người dùng, nhưng không có nhiều cuộc thảo luận về tính xã hội kỹ thuật của biểu đồ xã hội. Vì vậy, tác giả sẽ lấy đây làm trọng tâm của bài viết này, kết hợp nó với ba dự án hiện đang phát triển là CyberConnect, Lens và Farcaster (Warpcast), để phân tích tầm quan trọng của sự tồn tại của biểu đồ xã hội và những thách thức mà chúng gặp phải, hy vọng kích hoạt một số suy nghĩ của độc giả.

biểu đồ xã hội

Biểu đồ xã hội tập hợp các mối quan hệ giữa các cá nhân trên nền tảng xã hội. Mối quan hệ phổ biến nhất trên Internet hiện nay là “bạn bè” theo dõi nhau. Từ “bạn” ở đây không còn giống với nghĩa ban đầu của từ “bạn bè” mà mạng xã hội đã mở rộng nghĩa của từ “bạn bè”. Sự tương tác xã hội nguyên thủy nhất của con người chỉ giới hạn trong một vòng tròn nhỏ xung quanh chúng ta do những hạn chế về thời gian và không gian địa lý. Mối quan hệ mà chúng ta thiết lập với những người xung quanh là một mối quan hệ bền chặt và cấu trúc của mối quan hệ bền chặt này rất chặt chẽ. . Ví dụ, khi chúng ta giao tiếp với những người bạn đã gắn bó với chúng ta nhiều năm, chúng ta không cần những người bạn đó thường xuyên cung cấp cho mình những chủ đề thú vị mà nó giống như một cuộc trao đổi thông tin ngang hàng hơn. Có sự khác biệt cơ bản giữa những “người bạn” đã ở đây nhiều năm và những “người bạn” do mạng xã hội tạo ra. Mối quan hệ được thuật toán đề xuất tập hợp lại rất yếu nên cần sử dụng “nội dung” để củng cố mối quan hệ này. Vì vậy, khi những người bạn có mối quan hệ yếu kém giao lưu, giao tiếp ít mang tính giao tiếp mà thiên về tiêu thụ nội dung hơn.

Trong Web2.0, sự phân chia các mối quan hệ đã được phản ánh trong phần mềm xã hội lớn. WeChat tích lũy các mối quan hệ bền chặt, trong khi các mạng xã hội khác như Weibo, Douban và Momo tích lũy các mối quan hệ yếu. Trên thực tế, WeChat không còn là một nền tảng xã hội mà giống một sổ địa chỉ hơn. Điều đầu tiên người dùng làm sau khi thêm bạn bè là trò chuyện mà không cần sản xuất hoặc tiêu thụ nội dung. Tuy nhiên, trên các phần mềm xã hội khác, mọi người chắc chắn sẽ tải ảnh đại diện lên, điền thông tin, đăng một vài cập nhật, tạo nội dung và sau đó thiết lập kết nối với người khác. Mục đích chính của việc này là giảm tổn thất về niềm tin giữa mọi người. Bởi vì không ai muốn giao lưu với một người lạ không có ảnh đại diện và không có thông tin cập nhật.

Từ mối quan hệ mạnh mẽ đến mối quan hệ yếu kém, động lực tiêu thụ nội dung dần yếu đi. Ví dụ: chúng tôi thích những lượt thích nhàm chán hàng ngày mà chúng tôi gửi cho bạn bè của mình trong Khoảnh khắc WeChat, nhưng ít người quan tâm đến những suy nghĩ ngẫu nhiên của người lạ. Để bù đắp cho sự bất ổn của mối quan hệ yếu kém và thiếu động lực tiêu dùng, truyền thông xã hội thường áp dụng hai con đường: thứ nhất là dựa vào nội dung chất lượng cao và thứ hai là tăng cường khả năng kết nối do thuật toán mang lại (được thảo luận trong phần này). phần tiếp theo). Sự phát triển của mạng xã hội vốn đã chọn hai con đường khác nhau lại hoàn toàn trái ngược nhau. Các BBS như Tieba, Tianya, Douban, v.v. dựa vào nội dung chất lượng cao và hoạt động cộng đồng đã trở thành “nước mắt của thời đại”. Các nền tảng SNS như Facebook, Twitter, Instagram, v.v. thống trị danh sách xếp hạng mạng xã hội. YouTube, khởi đầu bằng các video cộng đồng, đã nhanh chóng hạ thấp khái niệm cộng đồng ở giai đoạn giữa và sau, sử dụng các thuật toán và cơ chế đề xuất để nhanh chóng mở rộng và có được chỗ đứng vững chắc trên mạng xã hội.

Tại sao các nền tảng xã hội nhận được ít giá trị hơn khi họ càng dựa vào nội dung chất lượng? Trước hết, phương tiện truyền thông xã hội cần khai thác giá trị từ dữ liệu người dùng càng tạo ra nhiều kết nối thì nền tảng càng tạo ra nhiều giá trị kinh tế. Do đó, văn hóa cộng đồng hoặc vòng kết nối nhỏ không phải là hình thức tương tác xã hội có lợi nhất để kiếm tiền từ nền tảng. Thứ hai, mức độ tin cậy của người dùng vào nội dung càng cao thì yêu cầu đối với cơ chế khám phá nội dung của nền tảng càng cao. Trong thời đại dữ liệu lớn, việc truyền tải nội dung chính xác là một vấn đề cực kỳ tốn kém. Kết quả là thuật toán nghiêng về nội dung bắt mắt lan truyền thay vì đẩy nội dung chất lượng. Cuối cùng, việc tiêu thụ nội dung cuối cùng sẽ chuyển sang các mạng có mối quan hệ bền chặt. Ví dụ: khi chúng ta thấy một nội dung thú vị trên Weibo, thao tác phổ biến là chia sẻ nội dung đó với bạn bè trên WeChat chỉ bằng một cú nhấp chuột để tiêu thụ nội dung. được sản xuất bởi các nền tảng dựa vào nội dung sẽ bị mất trên các nền tảng khác. Hoặc những người bạn mới mà bạn gặp trên Weibo cũng sẽ thêm WeChat sau khi làm quen với họ và hòa nhập vào nền tảng mạng mối quan hệ bền chặt. Do đó, các nền tảng xã hội có mối liên kết yếu có xu hướng bỏ qua nội dung chất lượng cao và trải nghiệm xã hội thực tế của mọi người.

Vậy hiện tượng truyền thông xã hội Web2.0 nói trên có ý nghĩa gì đối với Web3.0? Trước hết, có sự khác biệt về “mối quan hệ bạn bè” trong các tình huống khác nhau. Sự hình thành mối quan hệ bắt nguồn từ bối cảnh. Thứ hai, cơ chế phân phối nội dung, tức là thuật toán, cần được đổi mới. Tiếp theo, tác giả sẽ thảo luận về hai khía cạnh này và so sánh, giới thiệu những con đường khác nhau của thế hệ giao thức xã hội phi tập trung mới theo hai hướng này.

Biểu đồ xã hội dựa trên kịch bản

Như đã đề cập trước đó, biểu đồ xã hội bắt nguồn từ các cảnh. Bạn bè của mọi người trên Momo và bạn bè của họ trên DingTalk rất có thể không cùng bản chất. Nếu biểu đồ xã hội trong tương lai không phân biệt các kịch bản cho tất cả các “kết nối” thì việc di chuyển mạng lưới quan hệ xã hội sẽ vô cùng khó khăn. Có rất nhiều ví dụ chứng minh rằng Tencent muốn thành lập Tencent Weibo dựa trên lượng người dùng tích lũy được trong không gian QQ. Các bản cập nhật do người dùng đăng trong không gian QQ sẽ được tự động đồng bộ hóa với Tencent Weibo. Nhưng điều mà Tencent không tính đến là không gian QQ tràn ngập người quen và các mối quan hệ xã hội. “Lịch sử đen tối” của cư dân mạng sẽ không xấu hổ lắm nếu được cho gia đình, bạn bè và những người quen thuộc khác xem, nhưng nếu nó được đăng cho người lạ trên weibo, nó có thể được mô tả là “cảnh chết chóc xã hội quy mô lớn”. Kết quả cuối cùng có thể đoán trước được: Tencent Wei bị Sina Weibo đánh bại.

Do đó, biểu đồ xã hội cần phải dựa trên kịch bản. Nếu bạn muốn trao quyền cho các nhà phát triển, việc chỉ cung cấp danh sách theo dõi ví là chưa đủ. Điều này đòi hỏi dữ liệu phải có độ chi tiết nhỏ hơn và chứa thông tin phong phú hơn. CyberConnect, Lens và Farcaster giải quyết vấn đề này ở các khía cạnh khác nhau. CyberConnect sẽ không giới hạn kịch bản ở phương tiện truyền thông xã hội truyền thống mà còn áp dụng mô hình "social +", hy vọng tích hợp biểu đồ xã hội vào các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như DeFi, GameFi, Credit, phục vụ ăn uống, sáng tạo âm nhạc, v.v. hãy chờ đợi. Do đó, CyberConnect chủ yếu hợp tác với các dự án của bên thứ ba thay vì dựa hoàn toàn vào việc ươm tạo các dự án sinh thái của chính mình. Đồng thời, CyberConnect cũng đưa các tài sản xã hội được tích lũy trong bối cảnh Web2.0 lên Web3.0, kết nối hai bối cảnh Web2.0 và Web3.0 thông qua Liên kết 3. Do đó, xét về chiều sâu và chiều rộng của dữ liệu, CyberConnect có hiệu suất tốt hơn trong số ba.

Cách tiếp cận dựa trên kịch bản của Lens dựa trên nội dung, vì Lens mô-đun hóa các mối quan hệ và nội dung thành NFT và lưu trữ chúng trên chuỗi. Do đó, mối quan hệ của mọi người không bị tách rời khỏi nội dung. đã đăng nội dung. Đã theo dõi một người khác. Nội dung mô-đun và các mối quan hệ giúp việc tạo kịch bản trở nên dễ dàng hơn. Và Lens chủ yếu tập trung vào lĩnh vực xã hội và các dự án sinh thái khác nhau được xây dựng trên Lens hầu hết đều liên quan đến xã hội. Bởi vì Farcaster có một kịch bản rất cụ thể (ứng dụng giống Twitter) nên tính phong phú và phổ quát của biểu đồ xã hội được tạo ra trên nền tảng này cũng còn hạn chế. Tác giả cho rằng đây là một vấn đề lớn trong hệ sinh thái Farcaster.

Thuật toán dựa trên biểu đồ xã hội

Thuật toán là thành phần quan trọng nhất trong việc hỗ trợ kết nối, là nền tảng cho sự phát triển mạnh mẽ của phương tiện truyền thông xã hội Web 2.0 và có thể giúp phương tiện truyền thông xã hội tối đa hóa hiệu ứng mạng. Các thuật toán thay đổi chúng ta một cách lặng lẽ. Trên nền tảng xã hội, quyền tự chủ của người dùng trở thành một khái niệm cực kỳ phức tạp. Quyền tự chủ bao gồm cả hoạt động có ý thức của con người và "vô thức công nghệ". Các mối quan hệ xã hội mà chúng ta tạo ra trên nền tảng xã hội dựa trên hoạt động có ý thức của con người ở mức độ nào và các kết nối được tạo ra một cách tinh vi bằng thuật toán do "vô thức kỹ thuật" của con người ở mức độ nào? Câu hỏi này ngày nay thật khó trả lời. Bởi vì mạng xã hội sẽ khuyến khích "vô thức kỹ thuật" nhiều nhất có thể, nên trước tiên chúng sẽ bóp méo khái niệm "chia sẻ" và đánh đồng "vi phạm quyền riêng tư của người dùng" với "một thế giới cởi mở và minh bạch", sau đó tăng thời gian lưu trú của người dùng trên nền tảng xã hội. thông qua một loạt hành vi được mã hóa. Nó dành nhiều thời gian để thu thập dữ liệu người dùng và cuối cùng hướng dẫn người dùng từ mạng xã hội đến các hoạt động kinh doanh theo sở thích của họ.

Ví dụ, lời hứa của Mark Zuckerberg về việc "làm cho web mang tính xã hội hơn" và mong muốn tự tuyên bố của anh ấy là "làm cho thế giới minh bạch hơn" đã làm mờ đi ranh giới giữa Internet mở và quyền riêng tư của người dùng một cách tinh vi. Netflix trước đây đã phát hành một bộ phim tài liệu có tên Chủ nghĩa tư bản giám sát: Cái bẫy thông minh. Bộ phim tài liệu mời các giám đốc điều hành của Google, Facebook, Twitter và các công ty khác giới thiệu cho khán giả một loạt thiết kế "gây nghiện" được xây dựng bằng công nghệ mạng, bao gồm: đề xuất nội dung, lượt thích, "gõ ..." và các hoạt động khác. Mục đích duy nhất đằng sau loạt thiết kế này là tăng thời gian người dùng ở lại nền tảng và thu thập càng nhiều hành vi người dùng càng tốt. Có những chuẩn mực xã hội và logic văn hóa tương tự đằng sau hành vi của người dùng. Ví dụ: thuật toán đằng sau "lượt thích" đo lường mong muốn của mọi người đối với điều gì đó hoặc sự đồng tình của họ với những ý tưởng nhất định. Và mong muốn được định lượng này có thể thúc đẩy các xu hướng tiêu dùng cơ bản. Đồng thời, quá trình thúc đẩy tiêu dùng rất vô hình. Ví dụ: khi người dùng truy cập Douyin từ liên kết được bạn bè chia sẻ, nhấp vào liên kết sản phẩm ở cuối màn hình và mua sản phẩm thông qua Alipay, nó sẽ xảy ra. chỉ cần ba cú nhấp chuột để hướng hành vi chia sẻ đến người tiêu dùng.

Có thể thấy, tác động của thuật toán đến con người rất tinh vi và người dùng khó nhận thấy. Vì thu hút sự chú ý là ưu tiên hàng đầu của thuật toán nên việc phân phối nội dung có chất lượng hay không không quan trọng. Các thuật toán hướng lưu lượng truy cập về phía nội dung có tính lan truyền, bắt mắt. Thông qua những nội dung phân mảnh bắt mắt này, người dùng có thể ở lại nền tảng lâu nhất có thể, từ đó thu hút sự chú ý (chẳng hạn như Douyin). Ngoài ra, các đề xuất cá nhân hóa và tùy chỉnh thuật toán có thể khiến con người rơi vào các “bong bóng lọc” thông tin và chỉ nhận được những thông tin phù hợp với quan điểm hiện có của mình, thiếu sự kích thích và thách thức của các quan điểm khác nhau, từ đó dẫn đến thiên kiến ​​nhận thức, lo lắng về thông tin, và sự tuân thủ mù quáng (hiệu ứng kén thông tin). Phương tiện truyền thông xã hội trong thời đại Web 2.0 sử dụng thuật toán để đạt được sự mở rộng nhanh chóng nhưng lại bỏ qua tác động tiêu cực của thuật toán đối với con người.

Trong Web3.0, ngoài việc đề xuất nội dung dài, các thuật toán dựa trên biểu đồ xã hội phải đa dạng. Vitalik đã đề xuất khái niệm Trí tuệ đa dạng trong bài viết Xã hội phi tập trung So với trí tuệ nhân tạo, cơ chế thuật toán theo đa trí tuệ có một số cải tiến chính. Trước hết, việc thu thập dữ liệu phải bắt nguồn từ nền tảng xã hội và không dựa trên đặc điểm hành vi của người dùng trên một nền tảng nhất định. Thứ hai, người tạo dữ liệu, nghĩa là người dùng phải có quyền quản lý dữ liệu của mình, ở một mức độ nhất định; là Cuộc chiến chống lại “vô thức công nghệ”. Nói cách khác, các thuật toán đa dạng không làm cho thuật toán trở nên thông minh hơn mà làm cho thuật toán trở nên nhân văn hơn. Biểu đồ xã hội thực sự cung cấp nền tảng cho các thuật toán đa chiều với thông tin nhận dạng phong phú, thuật toán có thể theo dõi các đặc điểm và nền tảng xã hội khác nhau của người dùng thay vì phân tích dựa trên các hành vi cụ thể trên một nền tảng. Đồng thời, nếu người dùng chọn tiết lộ hoặc ẩn một số thông tin nhận dạng hoặc mối quan hệ giữa các cá nhân, mô hình không thể sử dụng các điểm dữ liệu này để tùy chỉnh thuật toán.

Từ góc độ thuật toán, khó có thể giải quyết căn bản các vấn đề trên chỉ bằng đồ thị xã hội, bởi gốc rễ của vấn đề nằm ở mô hình kinh tế của các trang mạng xã hội Web2.0, doanh thu quảng cáo hay thực chất là nền kinh tế chú ý. Do đó, nền tảng xã hội Web3.0 cần sử dụng mã thông báo và các phương tiện khác để khám phá các phương thức kiếm tiền đa dạng hơn nhằm đảo ngược tình trạng này về cơ bản. Biểu đồ xã hội có thể cải thiện tình trạng này theo những cách khác. Ví dụ: độ chính xác của việc đẩy nội dung đuôi dài của thuật toán và khả năng kiểm soát của người dùng đối với thuật toán.

Công cụ thuật toán được tích hợp vào cơ sở hạ tầng của CyberConnect. Vì cơ sở dữ liệu chứa thông tin về hành vi của người dùng trong các ứng dụng và tình huống khác nhau nên công cụ này có chiều cao hơn. Ví dụ: khi xây dựng công cụ đề xuất cho một dự án xã hội, bạn cũng có thể phân tích tín dụng của người dùng trên nền tảng DeFi, hiệu suất của nền tảng trò chơi, v.v. trong thuật toán, điều này khó đạt được trong nền đóng của Web2. 0. Lens Protocol hiện không có thiết kế thuật toán nhưng cũng cung cấp API để các nhà phát triển có thể đào tạo mô hình của riêng họ thông qua cơ sở dữ liệu. Warpcast do Farcaster đưa ra có cơ chế khuyến nghị như một sản phẩm cụ thể, tuy nhiên cơ chế khuyến nghị này chỉ dựa trên hành vi của người dùng trên chính sản phẩm của mình. Do đó, mặc dù Warpcast có giao diện tương tác trực tiếp với người dùng và có thể được sử dụng làm điểm khởi đầu để thu hút khách hàng và tăng trưởng người dùng, nhưng tính linh hoạt và trí tưởng tượng của nó cũng bị hạn chế do hình thức sản phẩm quá cụ thể.