#2 头脑风暴 | 关于豆瓣+区块链,一起来聊聊?

in #steempress5 years ago


主题:关于豆瓣+区块链,一起来聊聊?

 人员:瓜子、熊节、七月、白羊、陈西、恒阳、拉仔(旁听)

⏰ 时间:2月17日 15:00-16:00

整理:陈西

编辑:柳文

主持人:白羊

基于社群+区块链学习小组中关于豆瓣+区块链结合的提议,展开本次关于豆瓣和区块链跨界融合的主题头脑风暴。

脑暴内容主要为大众对豆瓣的看法、豆瓣与区块链结合的突破点以及如何让“豆瓣+区块链”走得更久、更好三个议题。

大众对豆瓣的看法

过往豆瓣印象:文艺青年

1、精神家园。各类小众爱好、志趣相投、文艺青年的聚集地。

2、大量且优质的书影音内容。可以看到优质的影评、书评,具有想看、看过等记录功能,是优质内容、可靠信息的来源,同时也鼓励用户产生内容。

3、一般性社交属性。具有社交功能,也不强调。拥有兴趣小组和同城活动推荐以及豆瓣线下书店等功能(社群属性)的主要功能。

豆瓣的这些功能使得其具有丰富的高质量内容资源、聚集大量兴趣社群、用户群体广等特点,

如果区块链技术进一步对这样的内容社群进行赋能,这些是非常正向的基础资料。

当前的问题:内容与监管

然而,在豆瓣给予群众相对自由的创作权的背后,导致豆瓣面临较大的监管压力。豆瓣文科生比较多,对社会问题发声比较多。为了避免很多风险,就开始实施监管。

由于内容的监管,目前,豆瓣日记无法使用,说说也不能用,新书也无法添加(通过添加新书来添加内容),直观地影响到用户内容创造和输出。如何把内容积蓄延续下去、如何回避对内容监管的压力成为目前面临的问题。

未来假设:豆瓣与影子豆瓣共存

如果假设将平台数据和网络复制下来,搭建在一个P2P的网络之上,为用户提供低成本迁移保留数据的途径的思考。在p2p网络上做一个豆瓣的影子,用爬虫把数据都爬下来,放到ipfs上,用户有豆瓣的账户就可以在这个网络上使用。这个网络是豆瓣的影子,一般不会起到很大作用,但豆瓣删除数据时,有一些用户会迁移到这个网络。这两个事情发生的时候,就会使豆瓣比原豆瓣有更多的内容和价值。

但是关于这个思考存在两个问题,第一个是用户体验问题,大多数用户的区块链操作技能不厉害,如何给大家一个目前互联网的体验。第二个问题是影子网络比较少的时候,如何承担这个成本问题?

豆瓣与区块链结合开发的突破点

有价值的内容

社交网络每天产生大量的内容,那么什么样的内容有价值的内容?

正面去回答这个问题无论如何都会显得比较片面,只是单就豆瓣而言,其主要内容——书影音,对大众而言就是普遍具有价值的内容。它具有大众普遍性、知识性、可探讨性等特点。

内容资产化

我们前面只看到了有价值的内容,那么价值究竟属于谁?价值当然应该更多的去属于创造有价值内容的作者。

假设结合区块链,将豆瓣这个高信息交互的软件,变成转化资产的平台。如果能通过用户这些日常的行为,将这些有价值的内容产生的价值传回到产出这些内容的作者本身,进行一个良性互动,这无疑将对这个社区进行更良好的迭代。

例如,基于区块链的机制,可通过信息统计将点赞的行为,对内容的评分,分享内容,活动发布,知识分享等用户行为转化成数据资产。

三四线城市存在很大的群体,里面有很多高质量的内容产出作者;如何调动三四线城市群体的积极性将会是数字资产化的重要突破口。这也是抖音、快手等近年内火热的视频平台的做法。

社群

以书影音为主的内容社区、基于兴趣的小组、同城活动等让豆瓣本身具备社群属性。我们现在常用的微信公众号类似疫情期间的广播系统,广而告之,它的内容传播方式是单向的。而豆瓣上可以针对同一本书、影片的分享,由一群志趣相投的用户,在上面进行互动交流、自由讨论,无形中增大了社群的粘度,即参与的每一个成员、每一个意见都在为我们讨论的话题贡献热度与能量,每一个有话题与能量的讨论组又对整个平台贡献能量。

除此之外,从线上转线下的案例中,豆瓣书店也具有较好的参考价值。豆瓣书店,从豆瓣的读书兴趣小组,发展到线下小组的聚集场所,在讨论小组(社群)发起一个活动,满足了大家对一个小组的线下讨论、关注的需求。

如何让豆瓣+区块链走得更久、更好

新的媒介形式

以前主要是以文字的形式进行传播,是否可以考虑更符合当下人流行的视频媒介,做一种调整的尝试。

如何解决监管带来的限制

监管从目前看来,是不好去正面回避的。水至清则无鱼,首先要让它活下来。而面对庞大复杂或者一刀切的内容管理方式,是否可以运用区块链的相关新技术,尽可能让更多的好的内容得以保留,而不是因为有少量违规内容的原因就采取一刀切的管理方式进行功能或数据删除,破坏了绝大多数正常良性使用者的功能使用。

如何对价值进行评估?量化的问题?

豆瓣的内容是有价值的,区块链应该对内容发布者、小组的讨论者有一个很好的应用方式。

1、从人员类别的专业度进行不同的权重区分。比如,权重人物的点赞,大咖的点赞占比比较多,KOL、KOC。

2、从板块类别的专业度进行不同的权重区分。例如,电影小组的权重比较高的人,在运动小组的权重不一定高。

如何去量化这样的一个过程,可以在前期标通过签预设相对专业,随着在对应类别参与度的加深,权重就越来越多,在使用周期以共同贡献值来量化价值呢。而其核心所在,它都是一个动态的数学模型或数学函数,因为用户的不同交互行为,得到不同的数据,后续附加,交叉评分。

相当于高考预设了各个科目,而各个科目的成绩或是权重完全取决与用户在周期的参与度与投入度。

3.基于内容的加权点赞、基于关系的加权点赞。在对应类别内容板块输出的内容,其他用户觉得发布的内容好(点赞、投票等),作者的权重就大。根据数据来计算用户的贡献和权重。这与Steem的激励机制相类似。80-90%的人在为社区做贡献

惩罚、监管机制

一个良性的平台,需要有一定的惩罚机制,这是对平台良好的维护。对于一些用户作弊行为,要加大作弊成本,使作弊的代价非常大。这也是区块链技术应该去探讨解决的方向之一。

例如:用户不能给自己点赞。如何去评判?通过消耗用户的权重,让作弊付出的代价很大,收益不多,影响力变小。

当然更多的是,针对出现的漏斗或缺陷及时进行补丁修复。算法或者公式也在不断自我更新、升级,不断有加、减,微生物和病毒都在进化,我们不能停止进化,甚至可以进化得更快一些。这就类似于我们的系统为什么要经常打补丁升级。

结语

关于豆瓣+区块链的头脑风暴会议到这里将告一段落。感谢大家的参与与阅读,基于高质量的内容,基于高质量的社群属性,基于区块链的技术,通过集思广益和大家的努力,相信可以让这个社区更好,让这个乌托邦更长久的存续。期待我们后续的持续讨论与行动实践。

bilibili的跨年年会,有一个场景印象非常深刻。

为了部落!



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