1东莞市一企云信息技术有限公司

热门搜索:

发布产品 发布软文
行业分类

Prismatic:一个基于用户真实兴趣的社交网络

   日期:2013-12-21     浏览:137    评论:0    
核心提示:如今,我们生活中并不缺少社交网络,各种类型都有,从广泛使用的 Facebook 和 Twitter 到面向有特定需求的人群的 Instagram 与 P
 

如今,我们生活中并不缺少社交网络,各种类型都有,从广泛使用的 Facebook 和 Twitter 到面向有特定需求的人群的 Instagram 与 Path,应有尽有。不仅如此,这些年似乎每个星期都有新的社交网络上线。那么我们真的需要多一个社交网络吗?对此,位于旧金山的创业公司 Prismatic 的 CEO 布莱福德·格罗斯(Bradford Cross)表示,我们需要,而且他已经创建了一个全新的社交网络。

据他介绍,他现在正在尝试创建的社交网络是一个能够体现用户的真实兴趣的社交网络,而不是像现有的社交网络那样只能呈现我们狭隘的闲言碎语。据布莱福德透露,他和公司的另外一位联合创始人阿力亚·黑基海(Aria Haghighi)曾在2011年的时候,设计了一个新闻推荐算法,这几年他们一直在改进这个算法,后来他们把这个算法用于他们新开发的社交网络的兴趣推荐,这就是我们今天要介绍的 Prismatic。

今天,这款名为 Prismatic 社交网络应用发布了新版。全新设计的用户界面更加简洁直观。此外,新版还增加了多项新功能,使得其更加社会化。尽管旧版应用也允许用户“关注”其他与自己拥有相同兴趣的用户,同时也有不少诸如此类的社会化功能,但是在新版应用中,这些社交元素变得更加突出了。与此同时,新版还增加了评论和给其他用户添加标签的功能。

一个基于用户真实兴趣的社交网络

当下,评论功能已经成为很多社交应用的标配功能,但是 Prismatic 在设计评论功能的时候,还是用了一些心思的。如果一个用户想对其他用户发表的内容发表评论,并不能直接在原内容下面评论,必须先转发其他用户的原文才能进行评论。这样一来,评论内容和评论所针对的原文,就都会出现在用户自己的信息流中。据格罗斯介绍,这样设计有两个好处,首先是可以减少恶意攻击的评论,其次是可以鼓励用户进行更加真实的互动交流。

设计新版 Prismatic 的初衷是,让用户可以更加方便的根据自己感兴趣的内容建立一个社交网络。不过,目前正在尝试这么做的公司并不只有 Prismatic 一家,对此格罗斯表示,与同类公司相比,他们在技术等方面更加成熟和完善。

我想对于那些对 Facebook、Twitter、LinkedIn 和 Google+ 等现有社交网络构建社交图谱的方式感到不满的人来说,Prismatic 的 CEO 这种对既有服务的挑战应该会引起他们的共鸣。简而言之,格罗斯认为不管是 Facebook,还是 Twitter,又或者是其它任何公司在呈现用户兴趣方面,做得都不够好,至少它们没有反映出大多数人所共有的大量兴趣。

现有社交网络局限了用户的行为

至少就大部分 Facebook 用户而言,Facebook 所反映出的社交图谱,只是他们在现实世界的社交关系的重现。这种社交网络中虽然有亲人和朋友,但是他们在对电影、书籍、政治、爱好等方面的喜好,可能根本没有多大的交集。当然,Facebook 也有尝试开发一些帮助用户更好的根据自己的真实兴趣来建立社交图谱的工具,但是到目前为止,这些工具的效果都不是特别好。

与此同时,用户也希望能够通过 Twitter 来建立一个兴趣图谱,因为毕竟用户可以根据其他用户发出的推文来决定是否关注某个人。不过,格罗斯指出,Twitter 这种方式往往会把用户的兴趣限制在某个特定的范围内。举个例子,别的用户关注你,可能只是因为你经常发一些与科技或者政治相关的推文。这样一来,为了维护其他人对你的身份认知,你也许就会有意无意的避免发一些与科技或政治无关的内容,比如最近看的一部好电影,或者你刚刚与朋友大吃了一餐,你可能都不敢发。

“因为你得维护你那名声在外的形象(比如,科技专家),最终的结果就是,你被局限在了一个范围里。你越是维护你在社交网站上的形象,你所能分享的内容就越单一,因为分享与你形象无关的内容,可能会引起你的粉丝的认知混乱。而且,你别无选择,因为不论在 Facebook,还是在 Twitter,都会出现这种情况。目前,除了 Facebook 和 Twitter,用户基本就没什么选择了,最多也就是有一些分享照片这种特定功能的应用。也就是说,用户几乎没有可以用来分享自己的其它个人兴趣的地方。”

关键在于相关度,也就是数据

作为一名数据科学家,格罗斯经营过对冲基金,还曾经帮助一家名为 Flightcaster 的创业公司开发过数据服务应用。虽然格罗斯没有媒体运营方面的经验,在处理和利用大规模数据方面却经验丰富。

Prismatic 所采用的算法就是根据格罗斯和阿力亚多年的经验开发出来的,它可以处理大量的数据,并且能够给用户提供相关度很高的内容推荐。用户在 Prismatic 应用内关联了 Facebook 或者 Twitter 等社交服务,又或者是感兴趣的 RSS 源之后,不仅可以浏览他们订阅的内容,同时还可以接收到 Prismatic 基于他们的订阅习惯给出的推荐内容。除此之外,Prismatic 还能够通过用户对内容的反馈(比如分享和评论),学习用户的兴趣,并基于此给出更加精准的推荐。不仅如此,随着用户与其他具有相同兴趣的用户的关系网的拓展,该应用还能提供更多用户可能感兴趣的内容。

“所有这些东西的关键就三个字——相关度。换而言之,也就是怎样把内容引导至对其感兴趣的用户那里。我们的愿景是,希望新版的 Prismatic 可以帮助用户基于自己真实的个人兴趣建立一个社区,这是目前所有社交网络和应用都无法做到的。”

格罗斯还指出,在理想化的情况下,用户的兴趣应该包括一切从食物到建筑,再到音乐和宗教,也就是所有那些用户由于担心“破坏”自己的既定形象,而不敢在其它社交服务上分享的一切内容。至于 Prismatic 这个设想能否成为现实,首先得看其能不能生存下来,其次得看其能不能从其它已经在方面失败了的社交网络公司的身上吸取教训。

说到生存,就不得不提 Prismatic 目前的融资状况。目前,Prismatic 已经在今年早些时候完成了 A 轮融资,拿到了1500万美元的高额投资。参与该轮投资的投资者为数不少,其中包括 Accel Partners 和俄罗斯投资人尤里·米尔纳(Yuri Milner)。

 
打赏
 
更多>同类资讯
0相关评论