8/21/2022: Surface
本周的主题是 Surface 界面。
界面本来是翻译成 Interface 的，表达的是一种关系，是双向的。而用 Surface 这个词的时候，就有了一种居高临下的观感。微软用这个词作为自己的个人计算硬件品牌，轻薄、金属涂色、可以触摸和手写的屏幕，标榜为创造的工具，如同神器。
苹果产品当然是这一派设计的引领者。从 Mac 到 iPhone 再到 iPad，甚至于不惜增加重量而在 AirPods Max 上大量使用金属材质，在光洁的表面上，手指轻轻划过，就能造出新世界。在虚拟世界中的创造，不再需要风餐露宿，汗如雨下，一切只是数字状态的变化，而不涉及原子结构的媾和。
界面从人与自然的双向物理沟通变成了一副单面镜。光洁的表面抹去了崎岖的路途，像素格栅替代了凹凸纹理，放大百倍，再也没有丰富的微观结构，而只有一片茫茫虚空。
尚不可知的，是这幅单面镜的另一面是谁在观察，这双观察的眼睛到底观察了多久，这些观察又将走向何方。被征服者需要学习征服者的语言，正如人类正在学习机器的语言。
Essays
Instagram, TikTok and the Three Trends by Ben Thompson
本文从最近 Instagram vs. TikTok 的竞争谈起，深入讨论了社交媒体的进化。
如 Thompson 之前的文章一样，文中有多处引用，其中比较关键的的是对 Facebook 前高管 Sam Lessin 的引用。
Sam Lessin 预测媒体发展的 5 个步骤：
- The Pre-Internet ‘People Magazine’ Era 前互联网的「人物杂志」时代
- Content from ‘your friends’ kills People Magazine 好友内容杀死了「人物杂志」
- Kardashians/Professional ‘friends’ kill real friends 卡戴珊/专业「好友」杀死了真实好友
- Algorithmic everyone kills Kardashians 算法推荐的「所有人」杀死了卡戴珊
- Next is pure-AI content which beats ‘algorithmic everyone’ 纯 AI 生成内容杀死算法推荐的「所有人」
可以认为 Facebook / Instagram 是从 2 到 4，而 DALL-E / GPT3 可能会把媒体推进到第 5 步。从第 4 步开始，像卡戴珊这样的 KOL 的重要性都会开始降低，而到了第 5 步，机器可能会替代人类创作来供给内容。
Lessin 在个人 Twitter 上还从另一个角度分析 Facebook / Instagram 的问题：
FB’s has an interface problem, not an algorithm problem… because people won’t affirmatively click on the things they actually deep down want to watch
更进一步：
Here is the thing - the ranking probably isn't broken ... he probably would LOVE that video, but the fact that in order to engage with it he would have to go practically lick makes him feel bad - he doesn't want to see himself as the type of person that ... clicks on the things like that even if he would enjoy it.
This is the brilliance of Tiktok AND Facebook / Instagram's challenge ... TT's interface eliminates the key problem of what people want to view themselves as wanting to follow / see vs. what they actually want to see.
News Feed 为代表的单排信息流界面的问题在于，人们需要主动点击卡片来选择自己想要消费的内容，而对于很多人而言，这一次点击是一次公开的选择，代表了个人偏好、兴趣甚至价值。TikTok 和抖音的上下滑则取消了这次点击，避免了所有的尴尬，而只在时间流逝之后才让人觉得感到疲倦和后悔。
Thompson 最后总结了 3 个趋势，分别从内容媒介、人工智能和用户界面上做出了预判。
- Medium: Text → Images → Videos → 3D → VR
- AI: Time → Rank → Recommend → Generate
- UI: Click → Scroll → Tap → Swipe → Autoplay
Status Traps: Learning from Web2 Social Networks by Sriram Krishnan
社交网络是一种地位游戏，可以用基尼系数来衡量地位分布是否均衡。
- 一般而言，社交网络都会呈现比较高的地位不平等（status inequality），比如粉丝数两极分化严重。
不平等分布会带来对新手用户的问题。
- 新手会模仿高地位用户的行为。高地位的用户会找到如何快速提升地位的方法，而这些方法不一定是平台想要看到的（比如：Twitter 上快速涨粉的流量密码就是发布 Threads，用一串推文来占领时间线）。
- 人们不想参与无法获胜的游戏。巨大的地位不平等性让新手觉得迷茫，在发布内容而没有互动后，从公开地位展示和个人激励上的失落，都可能让新手用户离开游戏。
- 高地位用户可能会形成封闭的小圈子，排斥新用户的加入。
如何降低地位不平等性？
- 通用基本地位（Universal Basic Status）：为新用户提供基本地位，无条件，人人平等。可以通过限时的地位增强（status boost）或是在算法上的地位均等化处理。
- 降低地位的透明度：比如让互动数、粉丝数不公开可见。
- 按照地位等级把用户分层：类似游戏中根据等级进行对战匹配，Reddit 上的 subreddit 可以认为是一种类似的设置。
- 地位重设或衰减：这是一种激进的策略，随着时间推移，让地位发生衰退，或满足一定条件重设。
- 网络重设（reset the meta）：最为激进的策略，初始化网络条件，重新开始游戏，Instagram 前段时间推 Reels 就是这样一种做法，但已经翻车回滚。
社交网络会碰到的地位问题有哪些？
- 地位的通货膨胀。
- 引入了新的地位外显标识，而助推了不平等。典型案例是 Twitter 的帐号认证蓝标（类似微博的蓝 V）本来只是帐号真实性的认证，但它的确让加了认证蓝标的帐号获得了很多的关注者。
- 地位不平等的复利累积。高地位用户因为粉丝数更多，容易获得更多的展示机会，从而滚雪球一般的累积更多粉丝。
Shortform
Hats off to Adsum & Timex on this.
Timex 手表的户外广告。
Longform
最近连续读完了 Balaji Srinivasan 的 The Network State 和 Matthew Ball 的 Metaverse 两本书，前者显然要更深刻一些，触及了政治、经济、社会、历史等深层次的议题，后者更多是从技术和商业角度做推演。两本书交叉验证，可能会对未来 5-10 年得出一些初步的推演。我计划在下周结合两本书的读书笔记，写一篇小结性质的文章。
中间还穿插读了李翔采访 BOSS 直聘创始人赵鹏的《详谈》，以及一本讲述冥想传奇人生的《臣服实验》。读中文书速度要快很多，都是几天翻完的，也没有做读书笔记。
本周的分享就是这些。下周更新只提供给付费订阅者，如果你还没有加入，那么就下下周见。
Neo