豆瓣的社交价值——与知乎对比

木工雕刻机 | 2021-09-09
本文摘要:作者:图拉杨本文在PMCAFF社区公布(www.pmcaff.com),转载请注明作者及出处。

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作者:图拉杨本文在PMCAFF社区公布(www.pmcaff.com),转载请注明作者及出处。一位学法的朋侪讲他在豆瓣上认识了很多多少志同道合的人,并表现在知乎可能是做不到的。豆瓣和知乎都是高质量的内容社区,它们在社交价值和社交方式上有何差别?产物简述知乎是问答为焦点的知识社区,豆瓣是图书、影戏、音乐点评为焦点的兴趣社区,两者都在各自的领域形成了足够高的心智护城河,两者也都有较为优质的用户群体(《守旧的豆瓣与求变的知乎》)。无论是针对某类知识的问答,还是关于书影音的讨论,都可以作为一种有谈资的社交场景。

知乎在2019年底上线了圈子,试图建设类似豆瓣小组的话题社区,但时至今日,知乎已经取消了圈子的一级入口;豆瓣的小组用户黏性和用户使用时长都比力精彩,且割裂的小组也能够保证良好的社区气氛(《豆瓣,被低估的社区》)。产物结构鉴于大部门用户习习用APP,本文以APP为主要产物形态来分析。

知乎APP的产物结构如下:豆瓣APP的基本结构如下:两者都有5个tab,其中豆瓣的「市集」和知乎的「会员」都是付费且长内容场景,较为低频。知乎的「发现」中分为频道和分区,之前此处是「圈子」,圈子的入口被弱化了,可以视作知乎试水社区失利的一个体现。

在两者的结构中,可以看到,豆瓣有两个引擎,一个是书影音,一个是小组,其中小组是高频功效,可以动员豆瓣的启动量和用户使用时间;而知乎对于大多数人而言只有问答,我们消费被推荐给我们的回覆。首页都是关注流和推荐流,差别的是,在知乎中双方都是问答和文章,而豆瓣的关注流是挚友动态,推荐流是「话题」和小组讨论。知乎以问答为焦点,差别的问题被标注在差别的话题下,将差别的问题聚合在一起,并经由算法获得推荐,话题并没有形成类似于社区的气氛。

知乎圈子似乎就是为了形成某一强话题下的社区,但效果不甚理想。豆瓣有较为低频的功效——书影音评论和讨论,讨论区实际上是以本作品为话题的论坛分区;同理,小组也是以某话题为中心的讨论区。

从这一点看,豆瓣的社区属性比知乎要显着许多。纵然如此,对于豆瓣,差别的人有差别的用法,此处仅举例几位代表学生。用户故事阿良,是在读大四学生,正在准备考研,酷爱念书,对法学很有志趣,没有太多的业余喜好。

他习惯在手机上刷豆瓣,闲来就翻一翻,天天在豆瓣上的时间较长。他的豆瓣「想读」标签下已经有五百本以上的图书,关注了一些法学教授和学生并追更动态。他喜欢翻看书评,无论是已经读过还是想读的,看到好的书评有时候会进入谁人人的小我私家主页,去翻看他的其它内容,以为意趣相投的就关注一下,而且会与他们展开交流,长此以往认识了一些朋侪,有的已经迁移到微信上。

小林,是在读大四学生,正在准备考研,酷爱念书,很喜欢哲学、文学和影戏。他永远都在会见豆瓣的桌面网页端,不是影戏就是书籍的页面,他一学期要读大量的书、看大量的影戏,已经拿到两次图书馆的阅读之星。他加入了很多多少小组,多以某个哲学家、文学家、影戏家命名,和社区里的朋侪一起讨论,尤其是哲学问题;他经常能在社区里发现新的推荐,所以他有无尽的片单和书单。小思,是刚刚就业的往届生,开始仅在豆瓣看影评和书评,发现豆瓣有小组这个功效后将大量的时间投入进去,无论是通勤还是摸鱼,都市选择刷豆瓣,此前是哔哩哔哩。

她加入了上百个小组,对很多多少大巨细小的小组如数家珍,天天中午还会分享豆瓣上看到的段子给一个从豆瓣引流的结交群,她说,她只有这个群可以分享豆瓣帖子,以前的同学都欠好联系了,而且他们也不用豆瓣;她在该群里也特别活跃。岩岩,在读学生,需要看书评时才会使用,有时浏览主页推荐的帖子,但不加入任何小组,也不在豆瓣投入更多时间;他一直困扰现实生活中没有人与他就一些学术问题举行讨论,但又不愿花费时间社交。小拼,是在读大四学生,一直以为豆瓣只有书评和影评,由于不怎么看影戏、不怎么看书,一直没有注册过豆瓣,每次浏览也仅限于作品页面,直到他在微信民众号看到了一篇报道“小镇做题家”的文章……淇淇,是在读大二学生,热衷于线上线下实习,知乎深度用户。

他在知乎浏览关于职业计划、两性关系、大学生活相关的内容,他关注知乎热门的“失败学”、“劝退学”等主题,看护自身未来生长,在职业计划相关问题下遇到小拼的谜底并关注小拼,小拼回关后通过他相识到知乎“扬学”。偶遇场景对某一用户的社交愿望基于该账号生产的内容,用户在消费内容时遭遇生疏账号,并发生深入相识的兴趣。在知乎,用户在关注流看到关注账号(在此一般是头部账号)的回覆、文章、想法等,并看到评论这些内容的其它用户,如果他们的评论(甚至是昵称和头像)足够有趣或有料,用户可以去会见他们的主页,或者直接关注;在推荐流同理。不外,在动态页或者桌面端的关注流,用户还可以看到关注账号点赞、收藏的内容,及其发生的种种互动,拓展了内容界限和偶遇的场景。

在被社交与算法推荐内容的基础上,或者在主动搜索问题所得的基础上,用户可以顺着“谜底-问题-其它谜底”等等链路及种种链接接触到更多内容。对于问题,可以接触到提问者与回覆者,甚至对该问题的评论者、关注者;对于回覆,可以接触到答主与种种评论与回应;对于文章,也可接触到作者与种种评论,并可通过专栏或相关推荐接触更多内容。

在圈子中,用户则可接触到某一话题下的种种帖子及其评论,特此外是,在这里可以一步关注,而在文章和谜底都需要两个步骤才可。用户公布回覆、文章时,可以获得其它用户的点赞、喜欢、收藏、评论,并获得通知;用户在内容下的评论,也可获得其他人的点赞和评论,而且能被本人得知。这种场景下只有评论会引起更多注意,点赞、喜欢等的作用主要是带来满足感。

豆瓣有书影音的评论和讨论,有小组,有日记,有广播。在首页可以看到友邻的内容及其转发的内容,这些内容被其它用户评论、点赞、收藏;在小组与话题中,也可见到某一主题下的楼主和网友的讨论;在书影音页面,用户可以看到其它用户写作的短评、评论和讨论贴,以及针对此的回应。这部门场景与知乎的文章类似。

在知乎,有时会被不相干的用户邀请创作,因为知乎会推荐提问者和其它浏览者邀请在相关话题下有所产出的用户回覆。回覆问题或撰写文章后,作品被点赞、喜欢、收藏、评论都市收到通知,且只有本人能看到。在豆瓣,公布回应可以收到点赞与新的回应,公布短评可以收到“有用”,公布评论可以收到点赞与回应,此外无论是日记,「说句话」,还是小组、作品讨论区公布想法和帖子,都可以获得赞、转发、收藏、回应。

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在这里有两个特点值得注意,第一,其它用户也可以看到赞、转发、收藏、回应的名单,虽然使用场景很少,但也是浏览者遭遇其他用户的一个渠道;豆瓣日记、「说句话」、影评等被点赞是没有提示的,因为无需像知乎那样不停以“点赞”为正反馈。小我私家主页在以上场景,我们遭遇到其它用户,有时因该用户的产出、有时甚至因其昵称与头像进入他的主页,或直接关注,或检察他之前的内容。知乎的小我私家主页比力繁杂,这是不停堆叠内容形式的效果。首先可以看到关注和私信的选项(移动端另有特别关注),其次可以看到其签名、小我私家资料,关注和被关注的数量,最后是其徽章和任何(仅移动端)和被赞同、喜欢、收藏的数量。

这些数据可以看到一个账号在知乎的量化结果。在小我私家动态,可以看到其最近点赞、收藏的内容,也就是最近的输入;也可以看到其最近的回覆、视频、想法、文章等,并可以分类检察专栏、live等,可以接触到其在知乎上除评论外的大部门输出;除了以上,另有该用户的提问、收藏,以及他关注的专栏、话题、问题、收藏夹,也可作为一个很重要的参考,尤其是小我私家收藏,也是一小我私家在知乎最英华的输入存档。当与该用户有所交互时,也会提示赞同他的次数与被其赞同的次数,这会影响两者是片面关注,还是相互关注,或者是经常私信,甚至成为微信上的朋侪。

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毫无疑问,大多数用户的输入是大于输出的,有相当一部门用户很少或甚至从不输出。在豆瓣类似,在小我私家主页可以对其举行关注和私信(桌面网页端是豆邮)操作,移动端还可以推荐更多用户。也会有小我私家的签名和其它资料。

主页会标明该用户动态、日记、评论、相册、小组、豆列的数量,点击进入可以检察各自的内容,动态(在桌面网页端称「广播」)是该用户的输出记载,小组指示其加入的讨论区,豆列是其收藏,包罗书单、片单和其它。在下边的动态区则是这部门内容的更新,用户点赞并不会显示在这里,也即点赞的小组与书影音讨论区帖子内容不会出现,除非用户举行了转发或收藏。

值得注意的是,虽然在短内容上的输入不会主要出现,但书影音档案自己是更具有说服力的资料,豆瓣不会显示配合关注、不会显示两者的交互,但会显示两者的配合喜好,而且标明数字,这是极其有力的社交钱币。关注链条小林有个癖好,关注了有趣的人要去翻一下他的社交关系,特别是他关注的账号,在这里发现更多值得关注的人。

因为用户一般会关注几种人:自己所在领域或感兴趣领域的大牛、自己身边的好朋侪,与自己在某方面相似的人,在某方面比自己强一些的人。在这里有很或许率能发现同样值得关注的人。知乎也可以做到这些,但在知乎很难连忙对一小我私家先贴上一个大标签(以某些圈子的灯号为签名甚至昵称头像的可以做到),至少需要看他的一些产出。在豆瓣,或者是在小组,或者是在某部作品的讨论区,往往很快可以对其举行定位,好比在“985five接纳计划”的可能是具有一定上进心的在读本科生,在《存在与时间》下可能是哲学喜好者。

小拼也常会以这种方式扩展自己的知乎关注。知乎盛产头部用户,但发现一位头部用户也不容易,通过一些质量较高的账号,去发现其关注的账号。如果仅仅依赖算法,则难以发现认知盲区之外的领域,发现需要借助其他用户的兴趣点。以这种形式发生的关注一般质量较高,因为一则内容就关注的行为很容易导致关注太多而不再浏览关注流、关注行为形同虚设的现象。

在今日头条与抖音算法主导的情况下,自媒体没有严格意义上的粉丝,一方面是用户连续在这里消遣时光,需要淘汰脑力成本,自然很少去浏览关注流;另一方面短内容讲求快准狠,算法会不停推荐更有吸引力的信息,推荐流的粘性过大。知乎近期对关注流举行了改版,增强算法的影响,引来头部用户及其追随者的强烈不满。社交推荐虽然用户对于关注的收益没有主观感知,但关注一位用户可以发生多种利好。对于大多数用户而言,微信的关系是最熟悉的,人与人之间不存在关注,只有添加挚友与接受申请,从而有时机与对方谈天,检察对方的朋侪圈;关注场景发生在提供专业内容的民众号,用户片面可以自由浏览其内容,与其发生私聊是较为低频的。

在微博、快手、知乎、哔哩哔哩类似,一方面用户关注意见首脑,试图第一时间消费其提供的内容;一方面关注同为消费者的其它用户,而且希望获得对方的关注,更有可能与对方成为越发亲密的网友。与通讯软件差别的是,在这一类场景下,无论是意见首脑还是小白用户,私信一般是流通的,但更多的是基于内容的公然交流。现阶段的知乎有社交推荐的作用,可以即时看到关注账号点赞、收藏的文章,有利于小我私家借助其它账号扩充信息界限,另一方面也可以视为一种人工筛选。之前知乎移动客户端的关注流可以直接看到这类信息,最近举行了一次改版,将这部门信息转移到其它二级页面,且选择性展示,遭到部门用户的品评。

对于习惯于推荐流的用户而言,这一举措不会带来多大影响,但以关注流为主要摄如的那部门用户的利益严重受损。在豆瓣,用户在小组的发帖和评论不会显示在关注流,除非主动勾选分享到动态。因此,在关注了一个账号之后,只可以看到该账号在书影音、日记、广播等的更新。

这部门内容也可以自主设置:关注一小我私家、加入一个小组都可放入广播。豆瓣的关注流有三个面向,一个是日常微博式的操作,可以看到友邻的想法、日记、照片的更新(不思量屏蔽);一个是社交推荐内容,可以看到友邻转发、收藏了某个有用或有趣的帖子、日记、想法、对于作品的评论等等,如果该账号全部开放还可以吸收到其新关注的账号或者新进入的小组;最后是作品的推荐,可以看到其标志、评论了某部作品,写了对于某个作品的评论,以及分享了某个外部链接。

这三者是层层递进的,第一种是朋侪圈的生活记载,第二种是类似与知乎的短内容分享,第三种是其它平台难以相比的。建设联系在知乎上,关注一位普通用户后,不仅可以更利便找到该用户,而且可以看到他新公布的回覆、文章、想法,第一时间与其就此类话题互动,赢得对方的关注,长此以往可以生长结婚密网友。普通用户之间的相互关注自然有多种情形,有的用户在被关注时会礼貌性地关注对方,有的用户可能需要审察对方的主页决议是否关注,有的用户可能关注但屏蔽其动态,有的用户可能并不在意对方而只将对方视为粉丝。

线下朋侪生长为关注关系与此类似。但同作为普通用户,回覆的频次不高,因此双方经常吸收到对方推荐的回覆或内容,除非在该内容下看到对方的评论,否则在这里无法发生对话;类似于微博的「想法」,才使得知乎的关注流成为动态,可以在这里与对方举行互动,对某一话题或内容举行讨论。

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豆瓣的关注流全部以小我私家动态的形式泛起,除关注一个小站、关注一位用户之外,公布的任何原创信息,转发消息都市有单独页面,可以转发、点赞、收藏以及回应,甚至仅仅标志一部作品也是如此。这会比知乎有更多的交流场景,且有越发厚重的谈资;同时由于在这里多是对于某部作品或者某一内容的讨论,而非如知乎那样就对方的输出(在某一话题下的回覆)举行意见交流,不大容易发生对立,而更多是一种安利及认同。

这样看来,在两个普通用户之间,豆瓣有更多且更友善的交互场景。两种气质知乎的输出多为对方对某一问题的回覆,往往具有现实性,常见的是社会热点;在豆瓣上,如果不刻意转发小组内容,其实是在分享自己最近对于艺术作品的消费。我们讨论两种情形,一种是喜欢学术,如阿良和小林,他们在各自的学校很难找到相同志趣的人,如果想要与人发生讨论,在知乎只能找到相关的问答,不存在一个圈子;在豆瓣,一方面可以去喜欢的书籍下去浏览书评,一方面可以去相应的小组,很容易找到同道中人。

另外一种,如果是对社会有强烈看护,或者自身想要投入市场大潮,知乎键政圈、劝退圈等都对小我私家的现实生长都有极大的启发价值,但各自的体系都较为杂乱,虽然有所沉淀,但并没有像书籍这样的载体作为共识,所以极易发生各自不须要的争论。固然,在豆瓣也可对现实与小我私家举行看护,这需要找到相关的小组和作品,豆瓣小组虽以饭圈著名,但并不以饭圈独大,时尚、宠物、求职、租房这四大种别的小组比饭圈更为庞大(《比凡尔赛更厉害的,是豆瓣组学》),形成了相助的气氛,只是缺乏意见首脑。知乎用户以相同态度聚集,围绕在头部用户周围,如顶着猫猫头的勃家军;豆瓣用户以配合喜好成团,有的追作家,有的追明星,也有的追自己。

豆瓣与知乎现在都积攒了用户的一些不满,他们需要找到各自的生长偏向,用户也需要找到适合自己的使用方式。


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