Pull to refresh

Будущее коммуникаций между людьми. Модель эволюции связей. Виртуальные друзья и сообщества

Reading time 37 min
Views 3.9K

Посвящается Андрею Степановичу Маслаку – провидцу ивент-теха.

Abstract

Модель информационного обмена между людьми с появлением интернета, социальных сетей и мессенджеров претерпела коренные изменения. Человечество проделало путь от информационного голода с обменом информацией через книги и встречи до информационного переедания всего за 30 лет. И эволюция развития коммуникаций еще не закончена. Мы еще только в середине пути. В данной работе смоделирована дальнейшая эволюция виртуализации отношений и обмена информацией между людьми. Все типы отношений (родные, друзья, знакомые, подписчики и т.п) структурированы в двух координатах – интересы и уровень помощи в принятии решений. Показано направление развития социальных сетей в будущем. Приведены конкретные рекомендации по развитию ИТ-продуктов для организации сообществ и развития нетворкинга.


Тема передачи информации между людьми через социальные сети не является новой и исследуется с 70-х годов прошлого века, еще до появления сетей. Технологии запуска инфо-поводов и волновое распространение информации изучается и используется маркетологами и военными.

Но данная работа сфокусирована на прогнозе развития, эволюции связей в социальных сетях со временем. На базе математической модели описана трансформация, динамика количества связей между участниками сети. На базе полученных результатов сформированы выводы по эволюции развития сетей. Описан функционал развития сообществ, который в существующих системах реализован фрагментарно.

Работа разбита на 3 независимые части, каждая из которых представляет собственную ценность, а вместе они приводят к мысли о том, что сообщества, являются будущим развития коммуникаций.

  • В главе 1 показано, что информация передается между людьми волнами.

  • В главе 2 разобрана эволюция связей в социальных сетях на основе построенной модели. Показано, что в сетях со временем формируется «костяк» из членов, через которых проходят основные связи в сети (лидеры по количеству подписчиков).

  • В главе 3 проведен структурный анализ разных типов связей между людьми. Показано, что для эволюции связей типа «подписчик» в связи типа «друг» требуется совместное принятие решений. Сообщества являются таким инструментом. Описана функциональность ИТ-инструментов по поддержке сообществ.

В начале каждой главы приведены ключевые утверждения, которые доказываются в главе. Если материал кажется объемным, или утверждения очевидными, соответствующую часть изложения можно пропустить.

Определения

Итак, для того, чтобы лучше понять суть информационных потоков рассмотрим движение информации, как объект исследования. А людей будем рассматривать – как ее носителей.

Для начала определимся с терминами, которые будут использоваться в работе.

Информация

Информация - знания о предметах, фактах, идеях и т. д., которыми могут обмениваться люди в рамках конкретного контекста (из Википедии коротко). Сам термин «информация» является многогранным понятием, исследование которого – это отдельная тема. Но сейчас этот контекст не столь важен, поэтому ограничимся определением из Википедии и интуитивным пониманием данного термина.

Уже из этого весьма общего определения следуют, два важных свойства информации - это нечто, носителями чего являются люди и этим могут обмениваться друг с другом.

Ввиду того, что одно и то же явление может быть рассмотрено и описано с разных точек зрения, в разных терминах, через разные объекты восприятия[1], разными средствами выразительности, а также ввиду того, что «все связано со всем», кажется, что информацию нельзя как-то структурировать. Но если остановиться только на объектах, воспринимаемых человеком, названных и формализованных в конструкции языка, то информационный поток становится не столь масштабным и бесформенным. В этом случае он состоит из структурированного набора понятий и их связей. Далее в работе под информацией будем подразумевать только то, что можно описать словами. Множеством информации являются все объекты и понятия, а также их связи, формализованные в слова (на любом из языков мира).

Информационное сообщение (или контент, информационный повод) – любая информация, имеющая границы, структурированная для восприятия человека.

Дополним определение информации еще некоторой классификацией:

  • Новая информация – поступившая человеку информация, которая усвоена им впервые

  • Старая информация – поступившая информация, усвоенная человеком ранее

Однако, не вся поступающая информация усваивается. Предлагаем выделить следующие этапы усвоения информации, коротко:

  • Восприятие – получение информации

  • Анализ – «переваривание» информации, сопоставление с имеющейся информацией и прошлым опытом, осмысление

  • Воспроизведение – извлечение информации из памяти по запросу, передача ее другим людям или самостоятельное использование для личных целей

  • Синтез – творческая деятельность, по обобщению информации, получению новых выводов с ее использованием. Создание новой информации на базе имеющейся.

На этапе анализа информация классифицируется как:

  • «Нужная»  - соответствующая интересам человека

  • «Ненужная» (или «спам») – информация, восприятие которой нужно ограничить

Классификация информации на нужную и ненужную осуществляется в соответствии с интересами человека.

Интересы

Интерес – это подмножество информации, которое человек считает для себя желательным. Ввиду того, что множество информации состоит из слов, интерес человека тоже описывается словами, среди которых есть ключевые слова, или хештеги. Сам процесс выделения ключевых слов из множества слов интереса до конца не формализован, но это люди делают, поэтому будем для обозначения и сегментации интересов связывать их с набором ключевых слов.

Сразу оговоримся, что у каждого ключевого слова есть масса синонимов, близких слов и связанных слов. Интересы «перетекают» из одного в другой. Можно спорить о том, где кончается один интерес, и начинается другой, но в данном контексте это не столь важно, поэтому мы опустим этот вопрос сказав, что интересы как-то «нарезаны» (крупно или мелко) на множества.

Рис. На ресурсе Яндекс.Подбор слов можно проследить связи между ключевыми словами по версии интернет-поиска. Как видно из рисунка, слова «пожалуйста», «вообще» и «через» Яндекс связывает с собой.  J

Нужно отметить, что уровень интереса к разным темам вообще говоря различен и плавно опускается до нуля. Одной из причин этого является «связанность всего со всем», и если тема касается интереса носителя каким-то косвенным образом, то она тоже попадает в разряд «интересных» (но «менее интересных»). Но для простоты будем считать, что носитель или имеет данный интерес, или нет, не разделяя их по степени «интересности».

К слову, определим меру близости двух интересов - чем больше людей являются носителями обоих интересов, тем они ближе.

Носители

Исходя из контекста статьи в качестве носителей информации рассматриваются люди. Тем не менее, здесь нужно уточнить, что носители информации могут быть двух видов:

  1. человек, который усвоил информацию и может выдать ее по запросу в живом общении

  2. контент, созданный человеком для других людей (книги, текстовый контент на электронных ресурсах, медиа контент и т.п.).  

Здесь и далее весь контент, созданный человеком, мы будем связывать с его автором и воспринимать опубликованный электронный контент автора как «публичную» часть его «памяти», к которой каждый желающий может обратиться в случае необходимости для получения ответов на свои вопросы.

Иными словами, носителями информации далее будем считать людей «во всех их информационных проявлениях».

Получаем, что носитель – это своеобразный фильтр информационных тем, информация по которым к нему поступает. Он блокирует восприятие тем, которые не входят в сферу своих интересов, и усваивает информацию по темам, которые ему интересны. Следствие этого -носитель может быть только проводником тем из сферы его интересов.

Множество всех носителей, которые связаны напрямую с данным носителем (по любым видам связей) назовем Аудиторией носителя.

В общем случае, Аудитория формируется по всем интересам носителя. Это дает возможность передавать любую информацию всей аудитории, но, как было показано выше, информация, связанная с определенным интересом, будет двигаться только по связям с носителями в том же интересе. Для остальных носителей эта информация будет классифицирована как спам. Поэтому носители направляют информацию только целевой аудитории.

Целевая аудитория информационного сообщения – это аудитория носителей, которые находятся в том же интересе, к которому относится информационное сообщение.

Рис. Схема передачи информации.
Рис. Схема передачи информации.

Информация фильтруется приемниками по их интересам. Для Получателя 1 интересна только #Тема1, для Получателя 2 – только #Тема2. А Получатель 3, несмотря на то, что находится в связи с Источником информации, не интересуется ни одной из тем, по которым прошла коммуникация.

Движение информации

Движение информации – это перенос информации от одного носителя другому. Информация считается переданной, если она усвоена носителем-приемником.

Не открою нового сказав, что при передаче информации могут возникать ее искажения (умышленные или нет). Информация трансформируется при передаче от носителя к носителю, видоизменяясь. Но для простоты будем считать, что ключевые слова по ней остаются неизменными. Т.е. интерес однозначно связан с набором ключевых слов, который не меняется при движении информации от носителя к носителю.

Как было сказано выше, информация может быть передана только по интересам носителя-источника. А принята она может быть только если входит в число интересов носителя-приемника.

Связи (между носителями)

Информация распространяется между носителями одного интереса только по установленным ранее связям. Если между носителями нет связи, то при наличии интересной информации они не смогут обменяться ею друг с другом.

Связь – наличие канала передачи информации между носителями.

Связи создаются. Связь считается созданной, если оба участника передачи информации подтвердили свое согласие.

Связям посвящен отдельный раздел данной работы, где подробно освящен вопрос создания связей и рассмотрены их типы.

Набор носителей (с их интересами) и связей между ними будем называть социальной сетью.

Обычно, социальные сети изображают примерно так:

Рис. Граф социальной сети
Рис. Граф социальной сети

Здесь цветом обозначается тип связи между носителями – отношения, в которых они находятся. Но такое отображение не совсем правильно ввиду того, что основой для передачи информации являются общие интересы носителей, а не их тип связи.

Глава 1. Информационные волны

Зафиксируем условия, при которых осуществляется передача информации.

Перенесем в модель из жизни следующий факт:

Чтобы один носитель осуществил передачу информации другому носителю необходимо выполнение одного из следующих условий:

  1. Носитель-источник получил новую информацию (которой хочет поделиться).

  2. Носитель-приемник сделал запрос на информацию к носителю-источнику (обучение в широком смысле)

Для простоты будем считать, что всегда при наступлении этих событий инициируется процесс передачи информации.

В остальных случаях повода для передачи информации нет. В том числе, информация не передается носителем если:

  • Полученная информация не является новой.

  • Полученная информация не является интересной (классифицирована как спам).

Согласно этим предпосылкам, движение старой информации осуществляется существенно реже, чем новой. Старая информация распространяется только по запросу, и для этого необходимо, чтобы тот, кто делает запрос, не владел этой старой информацией. Такое возможно лишь в случаях, если носитель находится в интересе недавно и собирает информацию по нему. Фактически, с запросами на старую информацию связаны все виды обучения. (Когда мы лезем за информацией в интернет – это тоже запрос на обучение).

Примечание: Факт написания книги или создания поста на электронном ресурсе не является передачей информации, т.к. передача происходит только в момент ее получения приемником, а пока книгу или пост не прочтут, эта информация остается без движения. Факт прочтения как раз означает, что у подписчика есть запрос на информацию у источника.

Из необходимого условия передачи информации следует интересный вывод – информация распространяется как волна. А именно, родившись в источнике, она передается по целевой аудитории только в одну сторону -  от тех «кто знает», к тем «кто не знает» вширь, до момента, пока или все связи будут исчерпаны, или все носители в интересе будут оповещены. Если в процессе передачи информации носитель получил эту же информацию повторно из другого источника (петля передачи), то у него нет мотивации снова делиться ею с целевой аудиторией (вторичная волна не возникает).

Исходя из выше написанного резюмируем, информационная волна возможна если:

  • информация новая (появился информационный повод для рождения «информационной волны»),

  • информация старая, но на нее появился массовый спрос («информационное эхо» - массовый спрос на старую информацию, порожденный другим информационным поводом) [2]

Главный вывод: ЛЮБОЕ движение новой информации носит характер волны. (Использование термина информационная волна в качестве негативного инструмента манипулирования массами необоснованно)

Рис. Типы информационных волн (Источник)

Полученный вывод является почти банальным (но зато формально выведенным) и не отвечает на вопросы о характере распространения информации и конфигурации связей в социальных сетях. Этому вопросу посвящена следующая глава.

Глава 2. Модель эволюции связей в социальных сетях

Рассмотрим социальную сеть с фиксированным числом участников, которые связаны друг с другом связями типа «подписчик».

Целью данной главы является доказательство следующих утверждений:

  • Связи в социальной сети со временем трансформируются, перераспределяясь между членами сети.

  • Общее число связей в сети со временем растет. (Члены сети формируют связи друг с другом в процессе знакомства с контентом друг друга.)

  • Большинство связей формируется с наиболее успешными членами сети – создателями самого интересного или обширного контента (лидерами)

  • Со временем в сети формируется «костяк» из ее членов, через которых проходит большинство путей передачи информации.

Если эти утверждения вам кажутся очевидными, то вы можете не погружаться в процесс осознания математической модели и результатов моделирования, которые формально подтверждают эти утверждения и делают их математически неизбежными в случае, если выбранная модель верна. По ходу изложения помимо основных получены и другие выводы, которые могут быть интересными.

Итак, ниже мы будем формировать модель, которая позволит нам спрогнозировать поведение социальной сети с точки зрения развития связей между ее участниками со временем.

Бизнес-сценарий моделирования

В основу моделирования положен простой бизнес-сценарий. В одной замкнутой социальной сети собрались 100 человек (участников), увлеченных одной темой и владеющих информацией, потенциально интересной друг другу. В начальный момент времени они не знакомы, но обладают временем для того, чтобы создавать контент в виде статей и читать статьи других участников. Качество контента, которые создают участники, разное. Одни пишут много, другие – мало, у одних статьи интересные, у других – не очень. Если читателям-участникам нравится статья, то они могут  подписаться на ее автора и в дальнейшем сначала читают его новые статьи, а только потом статьи других участников. Участники читают статьи друг друга в свободное время. Их временной ресурс на чтение ограничен, т.е. число статей, которые они могут прочесть за период фиксировано.

Каждый месяц мы будем наблюдать, как эволюционируют отношения между участниками со временем, а именно, какие связи типа «подписчик» появляются между ними.

Параметры модели

Каждый из участников размещает в сети информационный контент заданного качества с определенной фиксированной периодичностью.

Качество контента определяется процентом новых подписок из числа его новых читателей. В модели качество контента со временем не меняется.

В начальный момент времени для каждого участника задан набор параметров, которые являются начальными условиями:

  • Количество публикаций за период – число, константа

  • Конверсия в подписчики – число в процентах – уровень конверсии новых читателей в подписчики, характеризует качество контента, константа

  • Количество подписчиков в начальный момент времени

Сразу скажем, что количество новых подписчиков на каждой итерации определяется как:

[Среднее количество просмотров]*[Количество публикаций]*[Конверсия в подписчики]

Везде в модели показатели [Количество публикаций] и [Конверсия в подписчики] находятся в паре - в произведении. Поэтому это произведение можно рассматривать как единое целое, т.е. это количественно-качественная характеристика контента. Можно подписчиков «завоевывать» количеством, а можно – качеством. Иными словами, в модели если увеличить в 2 раза число публикаций, но уменьшить в 2 раза качество контента (конверсию в подписчики), то доля читателей, которые будут становиться подписчиками, не изменится.

Примечание: Этот факт нам позволяет для целей анализа изменять в модели только одну из этих характеристик. Например, зафиксировать у всех единую конверсию в подписчики, а менять только количество публикаций, или наоборот, зафиксировать у всех одинаковое число публикаций и варьировать только конверсию.

Далее, параметрами модели, которые едины и применяются ко всем участникам, являются:

  • Пропускная способность носителя – количество единиц контента, который может усвоить участник за период (штуки). Этот параметр отражает тот факт, то человек способен усвоить только ограниченное количество информации.

  • Признак «В притоке учитывать кол-во подписчиков» - принимает значения «да» или «нет». Моделирование появления новых подписчиков может осуществляться в одном из двух предположений:

    • «да» - между участниками есть сарафанное радио, и контент, который «более раскручен» (т.е. его автор имеет бОльшее число подписчиков), будет найден с большей вероятностью

    • «нет» - участники, которые ищут информацию, попадают на контент других участников случайным образом. Вероятность найти интересную информацию у каждого из авторов одинакова.

  • Процент оттока – доля подписчиков, которые разрывают связи подписки в течение периода (константа для всех). Здесь надо сказать, что процент оттока вообще говоря зависит от качества контента. Но в модели используется упрощенный вариант сознательно. Дело в том, что зависимость от качества контента уже присутствует в притоке. Т.е. чем лучше контент, тем больше подписчиков (параметр «да»). Поэтому учет качества в оттоке не добавит модели нового поведения, просто ускорится существующая динамика. Это будет показано в результатах моделирования.

Суть модели. Основные зависимости

Для целей понимания эволюции сети будем рассчитывать в каждом периоде итерационно для каждого участника три показателя:

  • Количество подписчиков на начало периода

  • Количество просмотров статей подписчиками

  • Количество просмотров статей не подписчиками

Определим выше перечисленные показатели рекуррентно, через их значения в предыдущем периоде.

Количество просмотров статей подписчиками

Наиболее простым для расчетов является количество просмотров статей выбранного участника его подписчиками:

[Количество просмотров статей подписчиками] = [Количество_публикаций] *[Количество_подписчиков_на_начало_периода]

Количество просмотров статей не подписчиками

Показатель [Количество_просмотров_контента_не_подписчиками] рассчитывается в предположении, что сначала подписчики читают статьи тех, на кого подписаны, и только после этого, если у них остался ресурс на восприятие новой информации, они начинают читать статьи других авторов.

Предположение о том, что потребление информации приоритезируется потребителями (сначала усваивается поступающая информация, которая признана интересной ранее, и только потом прочая) является ключевым предположением модели и во много определяет ее поведение. Это предположение достаточно хорошо согласуется с жизнью, и результаты моделирования это подтверждают. Предположение основано на том, что если мы ранее выбрали интересный для нас контент, то при наличии времени и желания мы изучаем именно этот контент, и только если не удовлетворены им, переходим к поиску новых данных из новых источников.

Из вышесказанного следует, что статьи новых авторов участники усваивают «по остаточному принципу», т.е. после того, как обработают информацию из существующих источников. Поэтому, из максимального числа просмотров контента, которое возможно всеми участниками (а оно определяется как [Число_участников_сети] *[Пропускная_способность_носителя]), мы вычитаем количество просмотров, которое использовано участниками на прочтение статей авторов, на которых они подписаны.

[Общее количество просмотров статей не подписчиками] = [Максимальное число просмотров контента]- [Общее количество просмотров статей подписчиками]

Это оставшееся число просмотров ([Общее количество просмотров статей не подписчиками]) будет израсходовано на просмотр нового контента. Его мы делим между всеми статьями.

[Среднее количество просмотров одной статьи всеми не подписчиками] = [Общее количество просмотров статей не подписчиками]/ [Общее количество статей всех авторов за период].

Примечание: Здесь в модели сделано упрощение, связанное с тем, что участники находят статьи текущего периода, в реальности же мы можем найти информацию, созданную достаточно давно в прошлых периодах. Но и такая реализация модели адекватна реальности потому, что процентная вероятность выйти на статью выбранного автора остается той же. А для цели расчета количества подписчиков не важно, читаете ли вы свежую статью, или старую. Вероятность стать подписчиком остается той же (при неизменных количественно-качественных характеристиках контента).

Таким образом, второй показатель Количество просмотров статей не подписчиками для каждого участника определяется простой формулой:

[Количество просмотров статей не подписчиками] = [Среднее количество просмотров одной статьи всеми не подписчиками]*[Количество статей участника за период (константа)]

Количество подписчиков на начало периода

Показатель [Количество подписчиков] на начало следующего периода (а это наш основной показатель для исследования) состоит из трех слагаемых:

  • Количества подписчиков на начало предыдущего периода

  • Оттока старых подписчиков за период (со знаком минус)

  • Притока новых подписчиков за период

Отток, согласно модели, определяется коэффициентом оттока (константа):

[Количество подписчиков на начало предыдущего периода] * [Коэффициент оттока]

Приток новых подписчиков определяется простой формулой

[Количество просмотров статей не подписчиками] * [Конверсия_в_подписчики] * [Коэффициент_учета_притока (=1)]

[Коэффициент учета притока] =1 для случая когда Признак «В притоке учитывать кол-во подписчиков»= «нет» (т.е. он не учитывается).

Учет зависимости притока от существующего количества подписчиков

В случае, если параметр модели Признак «В притоке учитывать кол-во подписчиков» = «да», то приток новых подписчиков нужно как-то «взвесить» с использованием [Количества подписчиков]. То есть нужно, чтобы у участника с бОльшим числом подписчиков приток был больше на единицу контента, чем у участника с малым числом подписчиков. В этом случае в предыдущей формуле [Коэффициент учета притока] должен быть вариативным. Если число подписчиков большое – то он больше 1, и меньше 1 в противоположном случае. В модели выбран простейший метод корректировки на отклонение от среднего[3]:

Учет конечности числа подписчиков

При численном моделировании используется модель сети из 100 участников. Поэтому количество подписчиков имеет ограничение сверху. Это ограничение явно прописано в модели в виде условия: Если количество подписчиков расчетное больше 100, то присвоить ему значение 100.

Инструмент моделирования

Моделирование проведено средствами MS Excel.

.XLSX-файл с результатами моделирования может быть выслан автором по запросу на емейл, указанный в профиле автора.

Результаты моделирования

После того, как мы сейчас проделали тяжелый путь понимания модели, перейдем к более приятному разделу с анализом результатов моделирования.

Значения констант модели:

  • Количество участников – 100 человек

  • Единица периода – 1 месяц

  • Количество публикаций за период -  2 раза в месяц (в модели, где оно единое для всех участников).

  • Пропускная способность носителя – 30 штук – количество статей, которые может прочесть участник в течение месяца. По одной в день.

Примечание: При моделировании в результате расчетов появляются в том числе дробные значения количества подписчиков и периодичности публикаций. Округления не производится сознательно, т.к. это искажает графики и лишает их наглядности, а также не имеет принципиального значения ввиду того, что дробные значения этих величин также имеют физический смысл. Например, периодичность публикаций 0,5 означает, что одна статья публикуется один раз в 2 месяца, а количество подписчиков 0,5 означает, что подписчик подписался или отписался в середине периода.

Сценарий 1. Сообщество одинаковых

Для простоты рассмотрим сначала простейший сценарий. Пусть у всех участников начальные условия одинаковые. Например, никто из них не имеет подписчиков, каждый из них делает публикации 2 раза в месяц с одинаковой конверсией.

Результаты моделирования будем представлять в виде трех графиков, которые описывают эволюцию сообщества и отвечают на главные вопросы.

Рис. Модель Сообщество одинаковых. Результаты
Рис. Модель Сообщество одинаковых. Результаты

Рассмотрим подробнее каждый график и опишем, как его «читать».

График 1. Кол-во подписчиков во времени у каждого носителя

График 1 описывает динамику количества подписчиков у каждого участника сообщества. По оси асцисс (ось Х) перечислены все 100 участников. По оси ординат (ось Y) отображается количество подписчиков для каждого участника на начало N-ого периода (в нашем случае N=1, 5, 10 и 20). То есть фактически каждая линия на диаграмме отображает распределение количества подписчиков между участниками на определенной итерации, в определенный момент времени. Так мы видим, что на начало 1-ого периода количество подписчиков у всех 100 участников было равно нулю (прямая линия Y=0). На 5-ой итерации каждый участник уже имел почти 9 подписчиков из числа своих коллег. На 10-ом периоде – 13 подписчиков, на 20-ом – почти 15.

График 1 наглядно показывает, как меняется распределение количества подписчиков между участниками со временем.

Выводы по графику 1:

  • Распределение подписчиков между участниками остается равномерным со временем (это очевидный результат с учетом того, что все участники одинаковые).

  • Количество связей между участниками со временем растет.

  • Скорость роста количества подписчиков падает со временем (так на первых 5-ти итерациях количество выросло с 0 до 8, а на итерациях с 10 по 20 – только на 2

Последние 2 вывода являются интересными, и мы их еще обсудим по результатам разбора других двух графиков.

График 2. Количество связей между носителями

На Графике 2 по оси Y отображается общее количество связей типа «подписчик» между всеми участниками. По оси Х - номер периода. Общее количество связей рассчитывается как сумма всех связей типа «подписчик» которые есть у каждого участника (по всем участникам).

Можно трактовать этот график немного по-другому: если значения оси Y поделить на 100, то мы получим график роста среднего количества подписчиков у одного участника со временем(это следует из того, что в модели рассматриваются ровно 100 участников).

Выводы по графику 2

  • Скорость прироста связей между участниками со временем падает (это же подтверждает График_1)

  • Количество связей со временем стремится к некоторому фиксированному числу (в нашем случае к 1500, т.е. к 15 подписчикам на каждого участника). Это удивительный и интересный вывод, который тем не менее может быть подтвержден практическими соображениями. Но мы их приведем после разбора третьего графика.

График 3. Переток внимания

На диаграмме 3 отображены 2 графика:

  • Синий график показывает суммарное количество просмотров (прочтений) статей подписчиками во времени

  • Красный график показывает динамику аналогичного показатель для не подписчиков.

Мы видим, что в начальный момент времени значение на синем графике равно нулю. Это означает, что число подписчиков в начальный момент времени у всех участников равно нулю и статей авторов для прочтения, на которых подписаны участники, пока нет. Дальше они начинают смотреть контент друг друга. Все 30*100=3000 просмотров контента, которые делают все участники за период приходятся на статьи авторов (участников), на которых они не подписаны. Часть из них становятся подписчиками понравившихся авторов (в нашем случае конверсия в подписчики составляет 10%, и 10% просмотров превращаются в подписки).

В следующем периоде участники начинают просмотр контента со статей тех, на кого подписаны, и только после этого переходят к просмотру статей новых авторов. Как следствие, число просмотров статей подписчиками растет (синий график), а количество просмотров статей не подписчиками падает (красный график). При этом сумма количества просмотров подписчиков и нет остается той же – 3000 штук (это физическое ограничение на возможности просмотра). В конце следующего периода просмотры также превращаются частично в подписки.

И так далее. В итоге в каждом следующем периоде число просмотров по подписке растет, а число просмотров стороннего контента падает. Но чем меньше времени выделено на изучение новых авторов, тем меньше вероятность подписки на них. Именно поэтому с ростом времени число подписок уменьшается и скорость роста числа подписок падает, стремясь к нулю бесконечно (асимптотически).

Внимание подписчиков смещается с новых авторов на тех, на которых они подписаны. Поэтому график так и назван «переток внимания».

Выводы по Графику 3:

  • Завоевать аудиторию в начале становления сообщества проще, чем в конце, т.к. внимания участников к новым авторам больше вначале, а со временем оно уменьшается (становится связанным существующими подписками). Ресурсов на освоение нового становится меньше.

  • Информационного перегруза у участников вследствие подписки на бОльшее количество авторов, чем они могут «переварить», не происходит. У участников всегда есть немного времени на то, чтобы «поизучать» что-то новое (это конечно при условии, что авторы не будут менять периодичность своих публикаций, но это за рамками модели).

  • За конечное время участники сообщества «обрастают» максимальным количеством связей, которые они в состоянии «переварить». В нашем случае – меньше чем за 2 года (это только в математической модели стремление к 15 подписчикам происходит за бесконечное время). В реальности у каждого участника будет 14 подписок за конечное время, и немного свободного времени. Ситуация «информационного перегруза», если участники увлекутся подписками, будет разобрана в данной работе ниже.

Сценарий 2. Модель без оттока

Случай, когда все участники одинаковые, мы разобрали и сделали ряд ценных выводов. Но более интересен конечно случай, когда начальные условия у участников различаются. Как тогда будет развиваться динамика их отношений?

Между участниками может варьироваться периодичность выдачи контента и его уровень качества (т.е. конверсия читателей в подписчики). Но ввиду того, что в модели размер притока зависит от произведения этих показателей (количественно-качественная характеристика контента), то для целей моделирования мы будем варьировать один из них, а второй зафиксируем для всех участников одинаковым. В нашем случае мы будем варьировать периодичность выдачи контента, а уровень конверсии зафиксируем у всех одинаковым.

Итак, пусть каждый участник формирует контент со своей собственной периодичностью. Например, пусть периодичность распределена между участниками по функции нормального распределения:

Рис. Распределение периодичности публикаций между участниками сообщества.
Рис. Распределение периодичности публикаций между участниками сообщества.

Вообще говоря, характер распределения не имеет особого значения. Можно выбрать любой. Просто для нормального распределения графики более наглядны и легче воспринимаются.

Итак, у участников из центра списка есть преимущество перед другими участниками. Они выдают контент чаще - более 3-х раз в месяц, а аутсайдеры, расположенные по краям списка - только 1 раз в 2 месяца.

Пусть сначала для простоты отток существующих подписчиков равен нулю. А количество подписчиков в начальный момент так же у всех нулевое. Посмотрим, как различия участников отразятся на динамике их взаимоотношений.

Рис. Модель без оттока. Результаты
Рис. Модель без оттока. Результаты

Наибольший интерес вызывает график 1 с количеством подписчиков у участников со временем. Мы видим интересный факт, что крайние участники, с наихудшими показателями, стабилизировали свою небольшую базу подписчиков уже до 5-ой итерации, в то время как успешные участники в центре продолжали активно набирать связи до 10 итерации.

По второму графику мы видим, что общее число связей упало с 1500 до 1300, то есть недобранный потенциал новых связей, отданный крайними участниками, не был в полной мере реализован успешными. Среднее число связей упало с 15 до 13. Преуспевающие лидеры «перетягивают» со временим связи коммуникаций на себя. Горизонтальные связи отмирают в пользу центральных при возникновении неравенства.

Примечание: ответ на вопрос о том, при какой конфигурации начальных условий достигается максимальная связность сети[4], дается в Сценарии 7 под названием «Слишком коммуникабельные».

Сценарий 3. Модель подписки с учетом количества подписчиков

В предыдущих примерах мы предполагали, что свободный ресурс участников, выделенный на просмотр статей других авторов, распределяется равномерно по публикациям всех авторов.

В данном случае мы будем предполагать, что среди статей других авторов одни более «раскручены», чем другие, в зависимости от количества подписчиков ее автора. Иными словами, чем более популярен автор (у него больше подписчиков), тем больше вероятность того, что его статья будет замечена и прочитана.

Рис. Модель с зависимостью притока от количества подписчиков. Результаты
Рис. Модель с зависимостью притока от количества подписчиков. Результаты

Качественно графики не поменялись, но числовые значения в графике 1 претерпели существенные изменения. Зависимость притока от популярности ожидаемо увеличила разрыв между «богатыми и бедными». Богатые стали еще богаче, а бедные – еще беднее J . При этом связность сети по графику 2 тоже немного упала до 12 связей на среднестатистического автора.

Такой же реакции системы можно ожидать, если не только приток, но и отток связывать с качеством контента. Авторы с качественным контентом вырастут, а с некачественным – упадут в числе подписчиков.

Сценарий 4. Модель с оттоком

До сего момента мы считали отток нулевым. Это значит, что все, кто когда-либо подписался на автора, являлись его подписчиками всегда.

Теперь рассмотрим более реалистичный случай, когда часть подписчиков со временем отписывается от своего автора. Размер оттока определяется долей отписавшихся из числа существующих подписчиков в заданный момент времени.

Рис. Модель с оттоком. Результаты
Рис. Модель с оттоком. Результаты

По графику 1 – отток еще больше усугубил ситуацию для неуспешных авторов. Свой электорат, который они обычно набирали на первых итерациях, был растерян в результате естественного оттока и перераспределен в пользу успешных авторов. Возможность набрать подписчиков с течением времени только уменьшается ввиду того, что меньше ресурсов остается на поиски новых авторов. Поэтому растерянный электорат на поздних этапах развития сети трудно восстановить.

По графику 2 мы видим интересный феномен: связность сети примерно на 11 итерации является максимальной, а потом совсем понемногу начинает падать. Это почти незаметно на графике, но видно в числах. Причиной этого является деградация горизонтальных связей в сети, т.е. когда число связей между обычными участниками начинает падать и остаются только главные связи с лидерами.

Еще один интересный новый эффект появился на графике 3. У участников в связи с оттоком появился постоянный ресурс на исследование новых авторов. Количество просмотров статей не_подписчиками уже не убывает до нуля как раньше, а остается на уровне выше нуля постоянно. Регулярная отписка высвобождает ресурс на поиск нового.

Посмотрим, как изменится динамика, если отток увеличить и сделать его значительным:

Рис. Модель с сильным оттоком. Результаты
Рис. Модель с сильным оттоком. Результаты

Сильный отток еще больше усугубляет ситуацию перераспределения ресурса подписчиков, отбирая подписчиков даже у середнячков в пользу топов. Подписчики бегают между авторами и оседают у лучших. В итоге все оказываются подписанными на небольшое число авторов, и все связи «завязаны» на них. В сети формируется «костяк» из участников.

Интересно, что если выключить зависимость притока от числа подписчиков, то равномерность распределения чуть увеличивается:

Рис. Модель с сильным оттоком без зависимости притока от количества подписчиков. Результаты
Рис. Модель с сильным оттоком без зависимости притока от количества подписчиков. Результаты

Несмотря на наличие сильного оттока, слабые авторы умудряются удерживать свой небольшой электорат. А топовые авторы не могут достигнуть и половины той популярности, которую имели в предыдущем сценарии. Это означает, что реклама и популярность «звезд» лишает участников возможности получать информацию от простых членов общества. На нее просто не хватает ресурсов.

Уровень связности между участниками в целом тоже упал ввиду того, что те, кто раньше примыкал к «звездам», сейчас по-прежнему «бродят на просторах сообщества» в поиске своих авторов. И ресурсов на это у них теперь предостаточно.

Сценарий 5. Неравное начальное количество подписчиков

Аргументом слабого автора в свое оправдание может стать то, что он не имеет большой аудитории, и как следствие, нет «сарафанного» притока подписчиков. Поэтому ему не удается выбиться из аутсайдеров. Проверим эту гипотезу. Пусть в начальный момент времени слабые авторы имеют большое количество подписчиков, а сильные – небольшое. Также мы отключим отток, чтобы поставить слабых авторов в еще более выигрышное положение. Распределение подписчиков в начальный момент мы можем увидеть на графике 1 (нижняя линия, на первой итерации).

Рис. Модель с неравным начальным количеством подписчиков. Результаты
Рис. Модель с неравным начальным количеством подписчиков. Результаты

Как нетрудно видеть, через небольшое время все становится на круги своя. Все новые связи формируются в пользу сильных. Поэтому начальное количество подписчиков не играет большой роли в эволюции сети.

Из этого можно сделать простой вывод: какими бы заслугами ни обладал автор в прошлом, какую бы базу подписчиков он ни наработал, если он перестанет хорошо писать – он растеряет свою базу очень быстро. Поэтому если у вас такое случилось – продавайте канал J.

Сценарий 6. Информационный перегруз

Ранее мы видели, что у участников сети всегда остается ресурс на исследование нового, изучение статей новых авторов. При этом мы исходили из того, что в начальный момент времени участники не связаны никакими связями, и обязанности читать чей-либо контент у них нет.

Рис. Модель информационный перегруз без оттока. Результаты
Рис. Модель информационный перегруз без оттока. Результаты

Давайте исследуем случай, когда в начальный момент времени у всех наблюдается информационный перегруз. Это когда (в начальный момент времени) они подписались на большое число авторов, но временных ресурсов для того, чтобы читать все их статьи у них нет.

В случае, когда отток принят равным нулю, система стагнирует. Все участники все свои ресурсы направляют на то, чтобы читать статьи существующих авторов. Никакой динамики в сети не происходит. Этот случай не интересен. Но стоит добавить ненулевой отток, как ситуация волшебным образом меняется:

Рис. Модель информационный перегруз с оттоком. Результаты
Рис. Модель информационный перегруз с оттоком. Результаты

Подписчики ввиду избыточности своих подписок, которые они не в состоянии «переварить», начинают потихоньку отписываться от авторов, уменьшая количество поступающего им контента. И этот процесс идет до того момента, пока ситуация не нормализуется. Т.е. как только число подписок становится меньше, чем требуется ресурсов на их прочтение, стартует стандартный ранее уже описанный процесс перераспределения ресурса подписчиков между авторами.

Люди саморегулируют поток поступления информации, периодически отписываясь с обоснованием «я вообще получаю много писем». J

Сценарий 7. Слишком коммуникабельные

Существенным фактором, ограничивающим развитие связей между участниками, является пропускная способность подписчиков. Ранее предполагалось, что один подписчик может в день прочитывать 1 статью. А что будет, если ограничений по времени не будет, и один подписчик сможет прочитывать не одну, а 10 статей в день (т.е. 300 в месяц)?

Рис. Модель высокая коммуникабельность. Результаты
Рис. Модель высокая коммуникабельность. Результаты

Ввиду высокого уровня восприимчивости участников они могут одновременно изучать информацию, поступающую от всех участников сети одновременно, и еще у них останется ресурс. Но число подписчиков в замкнутом сообществе не может расти бесконечно. В результате они все подпишутся друг на друга. В такой сети все окажутся связанными со всеми. И это будет пределом. Уже на 37-й итерации число связей между носителями достигает рекордных 10 000 = 100*100, т.е. связей всех со всеми. Но ввиду того, что ресурс на чтение статей у участников еще остается, они после прочтения всех статей всех участников продолжают искать новые статьи (в модели ограничения на количество статей не наложено).

Такая модель возможна, например, в сообществах с небольшим количеством членов (скажем, в деревнях. Там скорость распространения информации поражает ввиду того, что все связаны со всеми J)

И еще один Сценарий. Нестабильная сеть

Ну и «под занавес» приведем несколько случаев, которые занимательны скорее для математиков, и представляют собой случаи нестабильности сети.

Пусть мы имеем большой отток с одной стороны, но большую конверсию подписки, с другой стороны. С практической точки зрения такой кейс маловероятен. Такое возможно тогда, когда подписчики заинтересованы в авторах непродолжительное время (например, канал для беременных), и эти подписчики жадно и благодарно впитывают в себя материалы. А потом вдруг уходят, но на их место приходят новые такие же.

Рис. Модель с сильным оттоком и высокой конверсией в подписчики. Результаты
Рис. Модель с сильным оттоком и высокой конверсией в подписчики. Результаты

Здесь мы наблюдаем эффект стабилизации. Когда все сначала подписываются, потом все дружно отписываются, бегут к другим, снова подписываются и так далее, пока ситуация не стабилизируется. Но стоит в приток добавить зависимость от притока от количества подписчиков, как система идет вразнос.

Рис. Модель с сильным оттоком, высокой конверсией в подписчики и зависимостью притока от количества подписчиков. Резльтаты
Рис. Модель с сильным оттоком, высокой конверсией в подписчики и зависимостью притока от количества подписчиков. Резльтаты

 Участники сети начинают то подписываться, то отписываться, то читать топовых авторов, то снова пускаться в поиск и снова выходить на топовых авторов. Скорее всего модель в данном случае ведет себя неадекватно по сравнению с реальностью (дискретность здесь не адекватна реальности), поэтому оставим этот случай теоретикам, а сами перейдем к резюме, которое можно сделать, обозрев полученные результаты.

Результаты моделирования

  • В любых социальных сетях или сообществах с ограниченным числом членов со временем формируется «костяк», через который проходят главные информационные потоки. Лидеры со временем выделяются всегда, и это математически подтверждено результатами моделирования.

  • Сеть развивается ограниченное время, после чего число связей стабилизируется.

  • Второстепенные горизонтальные связи в сети со временем отмирают при наличии сильных лидеров или рекламной деятельности с привлечением внимания к успешным.

  • Формирование качественного контента с высокой периодичностью является основой для завоевания подписчиков.

  • Ресурс на поиск нового у подписчиков есть всегда. Рано или поздно контент нового автора заметят. Но в развивающейся сети (на новом рынке) найти «место под солнцем» значительно проще, чем в стабилизированной.

  • Количество подписчиков в начальный момент не влияет на тренды развития сети.

  • Количество связей растет при наличии ресурса у участников на обмен информацией и ее усвоение.

  • Информационная нагрузка на участника является саморегулируемой, если он позволяет себе отписываться. Чем меньше подписок, тем больше может быть неожиданных открытий в сети.

Также очевидно, что скорость коммуникации между участниками растет с ростом количества связей между ними.

Глава 3. Из подписчиков в друзья. От сетей к сообществам.

В данной главе будут обобщены ранее полученные результаты в следующих выводах:

  • Все многообразие связей между людьми можно уложить в две координаты:

    • общие интересы

    • уровень помощи в принятии решений (по шкале близости: близкие по духу, знакомые, друзья, близкие друзья ).

  • Чем выше уровень близости, тем лучше «работают» связи.

  • Для создания связей типа «друг» требуется совместное принятие решений.

  • Сообщества являются эффективным инструментом сближения людей в виртуальной среде.

  • Будущее развития соцсетей пойдет в направлении создания сообществ.

Покажем все выше описанное более детально.

Среда обитания и принимаемые решения

Бытие человека определяется двумя вещами:

  • Средой обитания

  • Решениями, которые он принимает

Человек постоянно стремится улучшить свою среду обитания путем принятия решений, с помощью которых эта цель достигается. И чем успешнее он меняет свою среду обитания, приближая ее к идеальной в его представлении, тем выше его уровень удовлетворения (по крайней мере для мужчин).

Понятие «среда обитания» здесь рассматривается в широком смысле. Это не обязательно «квартира, машина, дача», а также работа, знакомые связи, но и все то, что человек считает своей средой обитания в рамках своих интересов. Для геймера, например – это виртуальное пространство игры. И если там он завоевывает авторитет или набирает атрибуты своей силы, он чувствует удовлетворение и улучшает свою среду обитания. Для математика – это пространство идей, для семьянина – пространство любви и т.п. Среда обитания многомерна, так же как множественны интересы человека. И в каждом из своих интересов он улучшает среду путем принятия решений.

Удача – это внезапное или постепенное изменение условий среды обитания без приложения усилий. Ярким примером такой удачи является положение бабы из сказки Пушкина «о рыбаке и рыбке».

Успех – это изменение среды обитания к лучшему со временем.

Долее углубляться в рассмотрение роли среды обитания не будем, поскольку эта тема в стороне от текущего повествования, а сконцентрируемся на принятии решений, которое и является движущей силой достижения изменений в среде.

Итак, принятие решений – это ключевой инструмент достижения целей. Интересы и решения определяют нашу индивидуальность. Решения – это тот «священный Грааль», к которому мы подпускаем далеко не каждого, потому, что именно они напрямую влияют на нашу жизнь. Поэтому принятие решений - это самое трудное занятие, в котором очень хочется найти себе помощников. В это смысле вся суета, связанная с поиском и усвоением информации, по сути направлена на одно – на поиск ответов на свои вопросы. Поисковые запросы - это запросы на помощь в принятии решений.

Связи, которые работают

Обычно говорят о том, что люди связаны друг с другом разными типами связей [c]:

  • дружеские

  • кровные или родственные

  • супружеские

  • рабочие, профессиональные

  • соседские

  • и другие

А еще говорят, что связи «помогают жить» - с их помощью можно решать проблемы, продвигаться по карьерной лестнице, получать эмоции и т.д.

Примечание: Далее в работе мы оставим за рамками рассмотрения человеческие эмоции и все мотивации, которые связаны с обменом эмоциями, и сконцентрируемся только на рациональной части общения между людьми.

Разберемся подробнее, какие бывают связи на самом деле, и что означает термин «связи работают».

Ранее мы поняли, что связи строятся на общих интересах. И это одна из осей координат. Оказывается, что другой и единственной осью координат является уровень помощи в принятии решений.

Уровни помощи в принятии решений по-другому можно назвать шкалой близости. Вот она, по иерархии силы связей снизу вверх:

4. Близкие по духу - люди, которые обладают теми же интересами и ценностями.

3. Знакомые или люди, на которых подписан - люди, способные предоставлять интересную информацию.

2. Друзья - люди, которые готовы оказать персональную помощь и поддержку в принятии ваших решений или решении ваших задач.

1. Близкие друзья, родные - люди, которые готовы разделить с вами ответственность за принятие решений (готовы вложиться деньгами, перспективами или репутацией)

Важно отметить, что движение по шкале близости осуществляется обычно последовательно, т.е. человек должен пройти по всем ступеням близости, чтобы стать родным.

«ДРУГ - от древнего корня *dher - «держать». «Тот, кто поддерживает, помогает». Общеславянское слово, имеющее соответствия в ряде европейских языков (литовское draugas — «товарищ», латышское draugs с тем же значением, древнегерманское trucht — «отряд воинов»). Исходное значение — «сражающийся вместе».»

Как нетрудно понять, чем ближе человек по шкале близости, тем лучше «работают» связи с ним. Но, с другой стороны, тем большее влияние он оказывает на вашу жизнь путем воздействия на принятие ваших решений. Поэтому в круг близости мы впускаем с большой осторожностью, особенно с учетом того, что сближение обычно бывает обоюдным, то есть другая сторона ожидает того же уровня близости от вас.

Оставляю читателю возможность проверить, действительно ли все многообразие связей между людьми можно уложить в две координаты [общие интересы, уровень помощи в принятии решений] (эмоции, повторюсь, мы в расчет не берем) [5].

А сейчас вернемся к социальным сетям. До сего момента мы рассматривали только связи типа «подписчик» - это люди в том же интересе, которые могут поделиться интересной информацией. Это третий уровень близости по шкале.

Человек через распространение своего контента стремится оказывать влияние на принятие решений другими людьми. Чем больше влияния человека на решения других, тем выше его общественная значимость. Именно поэтому мы с радостью раздаем другим связи типа «быть моим подписчиком». Это увеличивает нашу общественную значимость. При этом мы можем влиять на решения других, не принимая на себя за это ответственность. Часто люди, которые находят ответы на свои вопросы в контенте других людей, считают их своими заочными друзьями, которые помогают им жить. Но это не так. Ключевое различие с друзьями именно в том, что люди, которые раздают контент, не отвечают ничем за решения, которые были приняты другими на базе их информации. Этот феномен является основой всевозможных манипуляций с информацией, вплоть до информационной войны.

Люди, которые находятся в связи «друзья», в отличие от знакомых, имеют право обратной связи и оказывают непосредственное влияние на нашу жизнь. Но это влияние все же ограничено областью общих интересов. Т.е. по одной теме человек может быть в статусе друга, а по другой – нет (это странно звучит, но ярким примером является жена, которая чаще не является другом по рабочим вопросам). В понимании данной работы друг, это не тот, с кем можно «выпить» (т.е. получить, например, совместное эмоциональное переживание), а тот, кто имеет право дать совет, к которому вы прислушаетесь. Например, другом по интересу «работа» может быть опытный сослуживец, дающий ценные советы по работе, к которым вы прислушиваетесь, но с которым вы ни за что не захотите иметь отношений за пределами рабочего места.

Как найти друзей

Вообще, связи типа Друг (Д) по сравнению со связями типа Подписчик (П) формируются тяжело. И это понятно, ведь друг оказывает непосредственное влияние на принятие ваших решений. Но и ценность связей Д для человека неизмеримо выше связей П. Связи Д «работают», поэтому люди стараются их растить. Для этого они сами ищут условия или среду, в которой можно эти связи создавать.

Единственным инструментом создания связей Д являлись до недавнего времени очные встречи. Одной из важных целей посещения массовых мероприятий согласно статистике является нетворкинг – построение связей с людьми.

Но сейчас созданы все предпосылки, для того, чтобы друзей можно было находить в виртуальном пространстве, ведь связи третьего уровня близости уже созданы в социальных сетях.

Остается только преобразовать связи типа П в связи Д путем более «плотной» коммуникации. Какая именно коммуникация должна осуществляться? Какими свойствами должна обладать виртуальная среда, чтобы там были созданы условия для формирования дружеских связей?

Чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим факторы, которые способствуют развитию связей Д[6]:

  • Обмен взаимно интересной информацией

  • Совместное принятие решений

  • Совместное воплощение принятых решений

Шаги для поиска друзей сразу вытекают сразу из этого списка:

  1. Нужно найти подписчиков, на которых подписаны и вы (взаимный интерес – необходимое условие дружбы)

  2. Нужно вступить в контакт с интересующим человеком для принятия совместного решения.... или предложить совместно реализовать решение, которое принято или поддержано совместно.

Сообщества – эффективный инструмент нетворкинга

Мы подошли к ключевому моменту данной работы – обоснованию того, почему развитие социальных сетей пойдет в дальнейшем по пути поддержки деятельности сообществ. Но сначала дадим определение сообщества:

Сообщество - это группа людей, со сходными интересами, готовых к совместным действиям для достижения общих целей.

В отличие от социальной сети, в сообществе передача информации является не целью, а средством для совместного принятия решений.

Предпосылки для трансформации сетей в сообщества

Поток занимательной информации сейчас настолько возрос, что ресурсов на восприятие и обработку этого потока уже недостаточно ни у кого. Мы выставляем все более жесткие спам-фильтры для информации на входе. Критерием отбора является уровень ее нужности. Нужность информации определяется решениями, которые надо принимать на базе этой информации.  Но принятие решений – это тяжелый процесс, требующий большого объема данных на вход и больших мощностей по переработке и формированию решения. Поэтому с целью упрощения принятия решения хочется, чтобы информация была упакована в вид, удобный для этого. А лучше, чтобы решения принимались уже за вас, а вам оставалось только «поставить свою подпись».

Еще раз повторимся, что главной причиной дальнейшей трансформации среды распространения коммуникаций и создания ресурсов с «готовыми решениями» является «информационное переедание» и необходимость принимать большое количество решений по разным областям жизни.

Решения по уровню индивидуальности можно разделить на:

  • Личные – связаны с уникальной ситуацией, возникшей только у вас и влияющие лично на ваше будущее.

  • Коллективные -  решения, которые надо принимать каждому, но их постановка является однотипной для группы людей, и решение по ним можно делегировать сообществу близких по духу людей. Принятие коллективных решений проще, и они более взвешены с позиции учета различных точек зрения при принятии решения.

Большинство решений в этой жизни типовые. Чтобы найти в нем готовый ответ, который подходит вам, нужно найти правильное сообщество – тех, кто думает так же, как и вы.

Сообщества являются по сравнению с соцсетями более конструктивными и менее энергозатратными с точки зрения переработки интересной информации. Информация там отобрана и подготовлена. Сообщества содержат «книгу рецептов» по жизненным ситуациям, связанным с вашими интересами.

Как было показано в Главе 2, соцсети со временем обрастают внутренними связями, и в них формируется костяк участников, которые подписаны друг на друга и являются ключевыми генераторами контента. Для того, чтобы подписчики стали друзьями, не хватает самой малости – совместного принятия решений по актуальным для всех проблемам. Но именно этого требуют внешние условия, в которых самому принимать все решения взвешенно уже нет возможности (т.к. слишком велик информационный поток). Мы уже делегируем «переваривание» информационных поводов лидерам мнений. Остается только зафиксировать это явно, чтобы этим было удобнее пользоваться. База решений людей, близких вам по духу – это ценное приобретение!

Именно поэтому есть все предпосылки для того, чтобы люди начали мигрировать из бесцельных информационных сетей в сети с решениями, т.е. в сообщества, которые являются эпицентрами интересов, объединивших в себе лидеров мнений.

Атрибуты ИТ-сообщества

Разберем набор функциональности ИТ-систем для поддержки сообществ.

На данный момент есть много разных ИТ-инструментов, которые можно использовать для удовлетворения потребностей сообщества. Но в этом многообразии нет единой системы, которая бы собрала все инструменты, или ставила бы себе такую цель.

  • Форумы – есть решение проблем, но нет информации о людях (и структурированности). Главная проблема – сложность поиска решения моей проблемы, если оно было. Для субъективных тем – решения подходят не всем. Сильная черта форумов – дух взаимовыручки.

  • Соцсети – есть информация и данные о людях, но нет совместного решения проблем. Бесцельный инфопоток, который каждый использует по-своему. Ценность – выявленные лидеры мнений и информационный поток ожидаемого качества.

  • Инфо-каналы – есть информация, есть обсуждения, но нет резюме, нет структурированности по темам и удобного поиска.

  • Голосования и опросы – есть инструменты, но нет цели и статистики. Если результаты текущего опроса еще можно посмотреть, то историю опросов, динамику мнений уже посмотреть негде. Особенно интересно мнение целевой аудитории, а информации о том, кто принял участие в опросе, нет нигде. Сборы подписей, которые тоже до нас долетают по сетям, носят характер эмоционального ответа в рамках негативной информационной волны. Тоже бесцельные.

Как было сказано выше, для того, чтобы усилить сеть из людей путем перевода связей П в связи Д необходимо реализовать инструменты КОЛЛЕКТИВНОЙ обработки информации и принятия единых решений.

Для этого контент сообщества должен содержать следующие разделы, фигурирующие на каждой странице (эта информация также помогает понять точку зрения автора):

  • Кто мы – коротко о сообществе

  • Чего мы хотим – цели сообщества кратко

  • Сколько нас – количество организаторов, спикеров, членов сообщества с возможностью перехода к персональному общению.

Информационные разделы на ресурсе сообщества:

  • Наши правила – краткий, тезисный свод правил для членов сообщества (сформированный в том числе на базе принятых в сообществе решений)

  • Наша информация – структурированный информационный поток, который частично формируется организаторами сообщества, частично – участниками при модерации организатором. Есть возможность широкого спектра поиска по темам, связанному контенту, авторам, ключевым словам, проблематике и т.п.

  • Наши решения – сборник постов нового типа «постановка и решение проблемы». Содержит 3 части:

    • Постановка и описание проблемы.

    • Обсуждение решения. Возможен инструмент голосования.

    • Решение- резюме.

    В кратком (свернутом) виде содержит краткую постановку задачи и краткое резюме с принятым решением

  • Наши дела – раздел описывает архив действий, проведенных мероприятий и календарь предстоящих событий и мероприятий.

  • Помощь друзей – форум для участников, список участников с описанием компетенций каждого и возможностью поиска интересующих людей, персональные чаты.

Помимо контента функциональность приложения для развития сообществ должна содержать:

  • Возможность закрепления и смены владельца (одного или группы)

  • Высокую степень структурированности информации, связанной с предметом интереса и удобный инструмент поиска информации

  • Базу знаний сообщества

  • Историю принятых решений

  • Инструменты сбора общественного мнения. История с результатами

  • Возможность обмена информацией между участниками по информационным поводам или tet-a-tet

  • Данные об участниках сообщества (содержащие интересные участникам параметры)

А также,

  • Возможность модерации информационного контента

  • Формализацию персональных связей между участниками (Д, П)

  • Статус участника в сообществе и система изменения статуса участника. Система привилегий, связанная со статусом.

  • Процедуру приема в сообщество.

  • Общий календарь

  • Карту или список мест, интересных сообществу

  • Наличие партнеров в сообществе (предоставляющих бонусы)

  • Продажу товаров и услуг внутри сообщества

  • Внутреннюю валюту и прием платежей

  • Возможности продажи или передачи самого сообщества. Возможности по слиянию или разделению сообществ (с передачей контента).

Будущее с сообществами. Трансформация ивент-индустрии

Трансформация поиска информации

Сейчас поисковая система является основным ресурсом для поиска информации. С поискового ресурса мы заглядываем на сайты, перебирая их в поисках релевантного контента, который ответил бы на наши вопросы. В будущем поисковик будет только единоразовым «разводящим» по сообществам. Попав однажды в свое сообщество, его участник будет находить в нем все необходимое для себя без нужды когда-либо обращаться в поисковик по темам, связанным с интересами сообщества. Предполагаю, что с развитием сообществ ценность поисковых систем несколько снизится. Поиск будет больше востребован для разовых запросов на информацию по новым темам.

Трансформация ивент-индустрии

Выше описанный инструментарий управления сообществами фактически включает в себя функциональность, которая традиционно предоставлялась на офлайн-мероприятиях:

  • конференциях – движение информации от лидеров потребителям

  • форумах – многосторонний обмен информации между участниками

  • ярмарках – площадка для обмена материальными ценностями

Потребность участников в нетворкинге (создании сети контактов) также покрывается инструментами управления сообществом, но в отличие от разовых мероприятий организатор сообщества находится в контакте с его участниками 365 дней в году. Поэтому в будущем можно предположить, что в офлайне останутся только традиционно укоренившиеся мероприятия, а также увеселительные события, направленные на получение эмоциональных всплесков. Онлайн среда будет жестко конкурировать с традиционными форматами в части предоставления информации и заключения сделок, и со временем вытеснит очные встречи в пользу онлайн формата, где можно будет найти контент, друзей и товар.

Трансформация восприятия человека

Пандемия ускорила виртуализацию жизни, и сейчас уже чаепитием по ZOOM никого не удивишь.

Общественная значимость электронных сообществ со временем будет возрастать. С усилением роли сообществ люди активнее будут вступать в виртуальные общественные структуры. Принадлежность к сообществам станет ключевой. Лицо человек будет определяться тем, членом каких сообществ он является, какие ценности культивирует. Каждое сообщество будет транслировать свои ценности. Сообщества станут эффективным инструментом поддержки и усиления социальной значимости человека.

Вместо заключения

Эта работа, которая доказала, что развитие соцсетей пойдет по пути роста сообществ, была бы беспредметной без желания разработать и внедрить ИТ-инструментарий развития сообществ, который обеспечит билет в будущее. Эта тема интересна автору, и если кто-то готов вложить свои ресурсы в реализацию проекта по созданию продукта поддержки сообществ – велкам, пишите в почту. J


Сноски:

[1] например, летучая мышь, которая имеет инфракрасное зрение, видит скалу не так как мы

[2] например, информация о возможной бомбардировке порождает спрос на информацию о существующих бункерах

[3] Вообще говоря, выбор метода «взвешивания» притока может быть любым. Это не влияет качественно на поведение модели.

[4] Чем выше связность сети, тем быстрее проходит коммуникация с оповещением всех носителей.

[5] Интересно отметить, что даже кровные родственники не воспринимаются как родные, если они не разделяют ответственности или хотя бы не оказывают персональную поддержку (на уровне друга).

[6] Совместное получение эмоций (неважно каких), в том числе, интимная близость, а также совместное принятие пищи оставим за рамками рассматриваемой модели

Tags:
Hubs:
+4
Comments 3
Comments Comments 3

Articles