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    扎克伯格定律如何看待大數據時代的來臨

    發布時間:  2012/6/22 11:19:08
    不到一年前,Facebook創始人扎克伯格在Web2.0峰會上宣布,根據Facebook統計數據,社交分享信息量以倍數增長,今天分享信息總量比兩年前增加了兩倍,從現在開始后的一年,用戶所產生的信息分享總量將會翻番。扎克伯格的社交分享定律可以用一個公式來表示:Y = C ×2x。其中,X代表時間,Y代表用戶的信息分享量,C代表現在時刻的分享信息量。如果這個公式成立,那么20年后,一個用戶的信息分享量將是今天的一百萬倍還多,即2的20次方。

      小扎推出這個定律是對WEB2.0時代網絡用戶行為產生的共享數據量變化的總結,其中當然也含有商業目的和對信息產業前輩的模仿因素。如果這個定律成立,那么FACEBOOK的前景不可限量。即使是按照公司目前簡單的基于訪問流量的廣告商業模式,FACEBOOK的年收入也可以水漲船高,永無止境。

      如果對現有商業模式加以改良優化,再不斷推出新的營收方式,那公司未來每年的收入的增長還會長期保持高增長。小扎用這個簡明易懂的定律做公關,用來忽悠投資者和合作伙伴,是個非常聰明的方法。這顯然受到了享譽信息產業界多年的梅特卡夫定律的啟發,這條定律說網絡的價值等于網絡節點數的平方,網絡的價值與聯網的用戶數的平方成正比,即網絡的價值V=K×N2,其中K為價值系數,N為用戶數量。

      扎克伯格定律真的成立嗎?如果成立的話該如何理解呢?如果從個人用戶簡單直觀的體驗看這個定律不可能成立。一天只有24小時,每人上網的時間是有限的。如果10年后他的網絡行為所貢獻的數據量是今天的一千多倍(2的10次方),20年后是今天的一百萬倍,一個人怎么可能在有限時間里面對如此龐大的數據量?不能想象一個人十年后閱讀的新聞資訊量是今天的千倍,或者二十年后一個人逛網上商城或玩網絡游戲的時間是今天的一百萬倍。同理,如果從運營傳統網站:(www.vbseamall.com)的公司角度看,它們所能產生和使用的數據量最多只能按算數級數增長,和扎克伯格定律一點關系也沒有,不可能用來忽悠投資者。

      扎克伯格定律只能在諸如FACEBOOK這樣的網站:(www.vbseamall.com)里成立,也就是只適用于以個人用戶為中心,通過人際關系進行信息互動與傳播的WEB2.0架構下的網絡服務系統之中。舉例言之:按照社會學研究的結果,人們平均而言最多可以有效維持145個社會關系,也就是說FACEBOOK上9億用戶每人可以擁有的朋友數量最多也就是平均145個。如果一個用戶和他的朋友們今天只在那里說一句話或有一個動作,那么他會從朋友處得到145條共享信息,同時他自己生產的那條信息被傳播給了145人。如果這個用戶和他的朋友們明天在那里說十句話或做十個動作,那么他會從朋友處得到1450條信息,而網站:(www.vbseamall.com)中所產生的共享信息量則是145的10次方。換句話說,每個用戶的網絡行為如果是算數級增長,那用戶間的傳播,互動,和共享信息則是幾何級增長。同傳統網站:(www.vbseamall.com)相比較,例如在一個門戶網站:(www.vbseamall.com)上,一個用戶看一條新聞只得到一條行為記錄,多看十條新聞也只多得到十條記錄,數據量并不會產生幾何級增長的效應,扎克伯格定律失效了。

      FACEBOOK的經驗數據是說每年共享數據翻一番,其實理論上共享數據的增長應該翻許多番。所以,這條定律并不是一條精確的數學定律,而只是對一種趨勢的統計學意義上的描述。不同網站:(www.vbseamall.com)在不同歷史時期和不同運營水平上,共享數據的增長幅度也許會不一樣。但是,大趨勢是不會錯的,這條定律會在相當長時期內有效。歷史上著名的摩爾定律提出于1967年,但在45年后的今天仍然有效。

      回想起上世紀80年代在美國學習社會網絡分析時,最大的痛苦不在理論的把握,也不在統計模型的研討或計算機編程,而在于無處獲得大規模的,系統的,完整的,動態的社會網絡數據。無奈之下只能采用計算機模擬或者用些局部的簡單數據作為分析研究的基礎,所以多年來它只是一個小圈子里的自娛自樂的東西,發展不快,影響不大。直到最近幾年,確切地說直到FACEBOOK誕生,社會網絡分析這門學問在相當大程度上和經濟學理論或物理學理論一樣,考驗的是思維能力,而不是實證水平。正如二戰后計算機的誕生促進了大學中計算機科學這個學科的獨立產生和蓬勃發展一樣,互聯網上基于社會網絡機制的服務的發展也許會促進作為社會學一部分的社會網絡分析的勃興。沒準在不久的將來使社會學從社會哲學和經驗社會研究中掙脫出來,成為像經濟學一樣的科學學科,讓諾貝爾獎增添一個社會科學獎項。


    本文出自:億恩科技【www.vbseamall.com】

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