SNS的理论基础(2)

    我们同样没有必要去考证150度理论的精准程度，它同样只是向我们提供了一个统计学的概论。但是150度理论的重要意义却是不可忽略的，它为我们提供了一种社交网络从业者，以及数字营销从业者的参考标准。这也再一次证明了社会化媒体中两个经典的分类：社交圈及兴趣圈，而其中各自的代表者显然是Facebook及Twitter。尽管Twitter同样也在不断地丰富其在微博本身基础上的应用，但是相对于Facebook依然还是类似于一个简单信息的交互平台。

    Twitter上的粉丝网络的聚集原因更多的是偏向于兴趣的趋同，比如共同关心电子商务、网络游戏、B2C、美剧等。那么在Twitter上往往会出现这样的现象：一个人很可能拥有众多的粉丝，但是真正认识或者了解的可能并不多。尤其是在一些名人的微博上，这种现象体现得尤为明显。而在这个层面上，微博已经类似于单纯的信息发布平台了，我们很少能奢望大明星、政商界人物和每一个粉丝进行充分深入的互动。

    而在Facebook上，类比兴趣圈的集合，还是稍微偏重于社交圈的。尽管依然有因为兴趣而形成的社交组织，但是连接他们的主线大多仍是传统的社交关系，比如朋友、亲人、校友、同事等。因此，Facebook上的好友相对而言彼此共享更多的详细的信息，也相对有更深入的了解，所以单纯在社交功能方面，Facebook的互动性及互动的深度要稍微强于Twitter。

    因此，这种细微差别及社交圈所能维持的平均范围，有助于我们在社会化媒体的发展过程中提升产品的核心竞争力，而避免将过多的精力耗费在一些表象上的数据上面。我们要时刻谨记：社交网络的本质不是网络的大小，而是社交的功能。

    1.2.3 复杂网络

    近年来，学界关于复杂网络的研究正方兴未艾，特别是国际上有两项开创性工作掀起了一股不小的研究复杂网络的热潮。一是1998年Watts和Strogatz在Nature杂志上发表文章，引入了小世界（Small-World）网络模型，以描述从完全规则网络到完全随机网络的转变。小世界网络既具有与规则网络类似的聚类特性，又具有与随机网络类似的较小的平均路径长度。二是1999年Barabasi和Albert在Science上发表文章指出，许多实际的复杂网络的连接度分布具有幂律形式。由于幂律分布没有明显的特征长度，该类网络又被称为无标度（Scale-Free）网络。

    钱学森给出了复杂网络的一个较严格的定义：具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络称为复杂网络。这种从数学及物理学中推演出的专业性概念看起来是相当枯燥的，但是作为在现实生活及社会网络中的应用，却是我们日常最熟悉不过的。

    我们不妨先看一下复杂网络的特性，然后再到现实世界及社交网络中寻找对应的表现形式。

    1.小世界理论

    小世界理论以简单的措辞描述了大多数网络尽管规模很大但是任意两个节（顶）点间却有一条相当短的路径的事实。以日常语言看，它反映的是相互关系的数目可以很小但却能够连接世界的事实。那么从这里我们更容易融会贯通六度分割理论及社交的网络联系，任何人之间都有可能通过一条路径发生一些联系。

    在传统的现实社会里已经如此了，而伴随着数字时代的到来、世界扁平化的趋势，这种小世界的模型越来越普遍地出现在我们面前。正如麦克卢汉所说的“地球村”概念一样，在现在的社会化网络上，无论你与对方相隔多远的空间距离，你们都可能因为相同的兴趣、共同的爱好而后相聚在同一个数字化的聚集圈子内讨论一些相关话题。

    2.集群的概念

    集群即集聚程度（Clustering Coefficient）。例如，社会网络中总是存在熟人圈或朋友圈，其中每个成员都认识其他成员。集聚程度的意义是网络集团化的程度，这是一种网络的内聚倾向，是一个反映整体网络内的小网络之间关系的概念。

    例如，在类似Facebook、Twitter的社会化媒体上我们可以发现，“电子商务”的群组很可能与“网络营销”的群组中包含大量的重叠关系，而“诗词”与“金融”这类的圈子中间可能就相对拥有较低的重合率。

    这一点对于我们后面所说的社会化媒体营销具有重要的参考价值。比如说两个圈子的重叠度很高，那么在不同的圈子里发送的营销类信息就会被重叠的人重复收到。久而久之，这种营销者必然会引起受众的烦感而被定义为垃圾信息，进而被屏蔽，丧失营销机会和潜在客户。