社交网络任务的不同模型

　　利用模板，我们可以针对一个社交网络环境建立各种任务模式。每个任务都需要必要的软件，从而使成员能够按步骤执行该任务。然而，建立模板的关键在于：区分不同的社交网络任务；了解社交网络体验、领导模式和聚合方式所需要的社交网络环境背景；定义发生在每个任务中的行为类型。

创意的产生

作为一项社交网络任务，产生创意的目的在于利用社交群体的力量，从大量的备选项中产生或者选择出新的想法。由于成员们一次能贡献很多创意，社交网络任务通常还包括检测最佳方法的方法。这种社会过滤是独立于产生创意的另一种社交网络任务，详细的介绍见第5章“社交网络任务：创建和管理信息”。在创意的产生方面，人脑比电脑更具有优势，这是因为人们能够应用自己的经验、知识、智力和灵感，提出广泛而多样的想法以供选择。两种常见的社交网络创意的产生方式就是社交网络头脑风暴和市场预测。

社交网络头脑风暴

社交网络头脑风暴为成员们提供了一个鉴别、讨论和游说创意的开放平台。任何话题都可以被公开地讨论，但一般来说主办者会设定话题框架以供参考。比如，从2001年开始，IBM公司就将社交网络头脑风暴应用于“创新大讨论”（InnovationJam）。2006年，IBM举办的“创新大讨论”吸引了15万公司员工、合伙人和家庭成员参加，并就“一往无前”、“留住健康”、“更好的星球”和“金融与商业”等主题贡献自己的想法。其他例子还包括戴尔公司的意见风暴（IdeaStorm）和MZinga公司的“我们比我更棒”（We Are Greater than Me）项目的意见分享活动。

　　公开的反馈平台能够让员工产生出基础的创意，其他人也可以对该创意表示赞成或反对，或者使其进一步发展。主办者也应该做出一定程度的承诺，保证将最好的创意在实际中应用或是在产品上实现。比如，IBM投入了1亿美元设立基金，以支持在2006年的社交网络头脑风暴会议上产生的最佳创意。该措施使得IBM公司创造出一系列的新型商业活动，包括智能医疗支付系统、实时语音翻译服务、3D互联网新计划等。为了收获最后的成果，社交头脑风暴同样需要领导者拥护这些创意、向他人展示、或招募他人来帮助发展创意。否则，这些创意可能会因为无法获得足够的支持而中途夭折。

　　尽管在集体协作模式下对每个创意进行投票能够起到一定的催化作用，但更好的体验模式其实是围绕一个主题形成一个团体，指定领导者充当催化剂的角色。集体协作也适用于规模更小并限制人数的情况。

　　社交网络头脑风暴对一个确定的群组、社区或集体协作体验模型都有效。然而，一个社区管理者或催化因素必须发起、促进、支持一个创意，并且使其从概念演变成事实。为了完成上述过程，社交网络头脑风暴需要发起成员之间进行协作开发（本章稍后会提及这一点）。理想的情况是，许多催化因素帮助某一创意“战胜”其他的创意，并获得绝大多数人的支持。在投票产生落实的创意之后，委托、代表或海星式的社交网络领导模式将开始发挥作用。

市场预测

替代自由联想式社交网络头脑风暴的另一种方式是市场预测。一般来说，市场预测方法构成一个供投票或者预测的平台，成员可以就多个想法表达自己的观点。不同于社交网络头脑风暴，市场预测模式供选择的观点也许很多，但这些想法却是预先确定并规定了截止日期的。通常每次会议只讨论一个问题，并根据多个开放式的选择或可能性来决定结果——比如，“产品X在冬季的销售量会是多少？”“确定哪一点为结账日？且资产是相对增值还是贬值？”这样做有助于过滤出最有价值的观点。

　　百思买公司的内部市场预测名为“标签贸易”（TagTrade），可以让员工对各种各样的商业前景进行预测（比如预测公司在纪念日的收入，或者父亲节贺卡的销量），也为员工提供了纯粹的娱乐项目（比如在电影《加勒比海盗3》和《蜘蛛侠3》上映之前，预测哪部的反响更好）。另一个例子是好莱坞证券交易所，它负责对美国新上映电影的票房进行预测。

　　集体协作在实际中最适合执行总体任务。然而，正如好莱坞证券交易所网站显示的，任何资产或股票的总体系统中都可以存在一个与之相关的子社区。这使得用户能相互分享观点，为自己制定的估价争辩和协商，并将这些成果共享。市场预测将集体协作与蚁群式领导模式相结合，而许多可能的子社区与海星式的领导模式相结合。

协作开发

协作开发是指，成员共同努力将一个想法从高度抽象化的概念转化为精练的观点或内容的过程。社交网络头脑风暴和市场预测首先发现社交群体对什么感兴趣，再通过协作开发将头脑风暴和市场预测中产生的有意思的想法转变为现实。产品、服务、知识或其他具体的想法都可以成为协作开发的成果。本部分将分析开发构思的实现方法：通过模板众包或竞标众包、分布式人工计算、开放式资源开发等。

众包

社会计算为人们带来了大量的惊喜，众包就是其中之一。众包的理念是，把那些无法用计算机解决但可以通过人脑分析解决的难题，交给一群用户。众包是InnoCentive.com和BurdaStyle成功发现的一种商业模式。众包基于模板运作，成员按照自己的想法进行原创设计，并且通过公开招标的方式向主办者或客户的项目提供解决方案。

　　当需要解决的问题是易理解并可重构的时候，采用基于模板的众包就变得非常方便，但是也需要人的独创性来产生新的设计或原型。在BurdaStyle的网站上，用户根据拿到的虚拟的原材料，借助在线设计工具，自己创造新的设计或模板，然后由其余用户对它们进行点评。这种方式提供了一个在众多用户的帮助下探索新设计和新构思的机制，同样有助于提升产品的应用性并促进收入的增长。

　　竞标众包（或者称作构思外包）更适用于完成任务需要的子组件或步骤难以确定的情形，以及社交群体被要求提出可行的解决方案的情况。这时主办者要么提议以一定的报酬向外投标，要么让竞标者自己给出价格。

　　集体协作对上述两种众包模式都有效，这是因为参与者可以根据自己的动机，以个人的方式为总体解决方案贡献自己的力量，最后由社交群体决定或投票选出最佳方案（甚至可以使用市场预测）。

分布式人工计算

亚马逊旗下的土耳其机器人（Mechanical Turk）——一个利用人脑完成计件工作的网络集市——将软件计算中的旧思路转变为一项社交网络任务：即把一个计算问题分解成许多小问题交给“加工者”，“加工者”以计件的方式并行地解决。当许多子集有一个或多个可以重复独立进行的步骤时，这种并行的处理过程最有效。这种社交网络任务以人代替了计算机处理器，对于那些计算机难以分析、却很容易被人类大脑理解的任务，分布式人工计算能出色地完成。比如，在照片中进行事物鉴定或人物识别，就需要分清事物彼此间的界限、知道如何从不同角度诠释一个事物以及根据自己的记忆辨认出一个事物。每个参与者单独地在一张照片中进行上述识别活动，并在所有的照片上重复多次。通过并行工作，人们可以比计算机更快地发现照片上的共同点。亚马逊把类似的问题以商业任务的方式交给用户分析，然后把工作分解成许多小块，并分配给社交网络环境中的成员。最后，亚马逊的服务部门将成员的成果合并成最终的结果，并将其返回给客户。

　　这仍是一种“分布式计算”，因为待解决的问题被分解为可以并行处理的计算单元（人），关键的一点在于，处理进程的是人，而非计算机。分布式人工计算同样有别于模板或竞标众包的方式，因为进行分布式计算的成员自身并不承担唯一的一个项目，也无法体现出大量的创造性和创新性。

开放式资源开发

在项目的具体实现上，开放式资源开发比众包更有效、更实际。成员可以在不同层次上参与开发任务，从与主要工作无关的微小改进，到担任深层次的设计、执行和领导工作。一般情况下，成员可以自由地选择执行任务的方式。开放式资源开发起源于一种软件开发工程，任何想改进软件的潜在开发者都可以获得软件的源代码。这与许多软件供应商采取的“封闭”方式恰恰相反——他们严格地控制软件源代码的访问权，并且不允许除自己开发者之外的任何人修改软件。

　　开放式资源开发可以在一个固定的小组、社区或集体协作中进行。可以在多个平行的过程中执行这种开发工作：

　　●在固定小组中，成员彼此非常熟悉，并且处理核心开发工作。

　　●在社区中可以交流想法并帮助改进组件。

　　●只是为了自己进行改进和增加软件功能的成员，他们最后将改进和增加的结果交回给项目——本质上扮演的是集体协作的角色。

找到合适的人

通过积极寻找或偶然发现，社会计算工具是一个找到合适人的好方法。与其他社会工具一样，在社交网络环境中存在活跃且确定的一类人，他们更可能有助于人们找到匹配的对象。尽管成功并准确地找到希望的人选取决于社交网络环境中的现有成员，但仍然应该考虑在成功几率不大的情况下如何完成任务。也有一些工具基于企业数据库的内容和电子邮件系统，发现并映射出人们之间的相互关系。

人际关系映射和挖掘

一个关注用户的社交网络系统会自然地映射和反映用户的社交网络关系。跟踪用户的联系方式是商业中一个非常重要的组成部分。 但是传统的联系方式管理系统和关系数据库要求用户积极地提交社交网络关系和人际关系状况，其内容不仅容易过时，而且还要花费大量的时间进行人工维护。

　　然而，社会计算工具能够开发出一个几乎实时的、可改进的人际关系模型。比如BranchIt公司的同名软件和IBM在Lotus Connections上推出的Atlas套件工具就可以在映射用户的人际关系时理清他们的相互联系。这些工具通过不同的渠道，比如电子邮件、即时信息、企业数据库以及允许用户共享或应用社交网络活动的其他工具（这些用户都彼此熟识，且获得许可）调查成员的社交互动情况。事实上，一个人际关系映射工具创造出了所有用户之间的社交网络集合。或许用户只能看见自己的社交网络，但也可以借助中介关系发现更多认识的人。尽管用户能够认出自己社交网络中的大部分人，但他们也会惊奇地发现，系统能够发现自己根本没意识到的人际关系。

以位置为中心的社交互动

　　   

　　当人们将自己目前或计划即将要去的地点位置共享时，就为彼此之间的见面、交流专业知识、表明观点和偏好创造了机会。当需要在贸易展览和会议等企业活动中与不相识的人会面，或是查找同好和专家所在位置的时候，这种方式尤为有用。

　　社交网站Dopplr的成员可以将自己的旅行目的地等信息私下分享给自己的社交网络好友或者向网站中的任何成员公开。当Dopplr成员将要去一个地方的时候，会确定到达的城市、地点和日期。他们能在旅途中发现哪些好友在附近，反之亦然。看见这些信息的其他用户就能知晓该用户的旅行计划，从而使该用户不必在每个地方再去召集或发现自己的朋友。如果两人碰巧同时在同一个城市，这就创造了一个偶然见面的机会。尽管Dopplr使用的方法并不特殊，但可能引发很多故事发生。利用Dopplr网站，研究人员和大学老师可以在不同的会议上与同事见面；咨询顾问可以找到自己领域的专家；对个人来说，敢于创新的父母可以为自己的孩子安排丰富的娱乐日程。

　　BrightKite是另一种基于地理位置信息特别是移动电话，来帮助人们发现彼此的工具。该网站可以让用户自主地向社交网络中的好友分享自己的所在地点和状态（按照前面章节描述的“聚合方式”），或是向所有人公开这些信息，从而遇见新的朋友。这类网站的运行需要隐私设置。举个例子，BrightKite限制用户的地理位置可以为哪些人所见，也能够根据用户的需求或隐私指示，限定一定的地理范围（500米以内）。

小结

社交网络群组集体执行工作远远不是将人们聚集在一个虚拟地点那样简单。它涉及社交网络任务的具体时间点——输入、分析或者输出——采用多个方式中的一种聚合工作成果。执行与任务在多个社交网络环境中以相同的模式频繁地重复进行。通过创立社交网络任务的模式，就能够根据社交网络体验模型、治理方式、聚合方法以及所涉及的人际关系、情境或环境行动，来考虑怎样的情形是群组工作所必需的。

　　本章描述的不同任务模型将注意力集中于人们在两人小组、小型团队或者大量人群中的协作方式。下一章将进一步阐述如何在社交网络任务模型中处理信息。

　　

本文摘自《互联网思维》

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　　 罗恩·沙领导全球35万名IBM员工密切合作，以互联网思维所带来的革命性方法，提升着社交网络软件的生产力。本书不是讨论诸如用户至上等互联网思维的虚妄概念，而是给出了行动指南。如：怎样分享社交网络体验？在看似由乌合之众组成的社交网络中，如何有效形成领导者并巩固已经涌现的领导者的领导力，如何完成社交网络任务？如何找准受众？如何构建社交网络的文化？如何让每一个社交网络成员具有归属感和认同感？只有熟悉这个虚拟社会中的思维方式和规则，才能在新的商业模式中，如鱼得水，在运营革命中立于不败之地。作为网络社区管理者和开发者，你也许一直在孤军奋战，这本书将为你提供专业的行动指南。