计算士的头脑风暴
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  Eadem Mutata Resurgo!
1
2012-2-1 12:52:14  生态学  互联网  互联网生态学 

 

置身于人类的交通输运系统,把自己想象成随机游走的粒子,来观察思考这个系统,会得到许多有趣的发现。

上图左是香港的地铁,右是上海某商场。问这两个系统有何本质不同?

答,前者的目标是最大效率地将客流输运出系统,后者的目标是最大程度地将客流保持在系统内。

香港地铁有一个亮点,就是它便捷的换乘机制。在各个主要换乘站(不同颜色的路线交接的地方),同一层平台的另一边月台并不是同路线的回程车,而是另外一个路线的列车。符合常识地,我们可以假设80%在换乘站下车的旅客都是为了去另外一个路线(而不是往回坐),这种换乘设计使得这些乘客只要走几步到另一端月台等候就可以。如果两端的列车差不多同时抵达,乘客甚至不必在地铁站内逗留。 另外20%有其他需求的旅客则需要付出较多的成本,走楼梯或者坐电梯去另外一层平台候车。

奇怪的是,虽然这几年北京的新建地铁参考了香港的设计(背后是京港地铁公司),例如月台上的玻璃门等等,但这种最核心的设计却没学到手。不管是换乘站还是普通站台,同一层平台的另一端月台一律是回程车。这样大部分换乘站下车的乘客都要走楼梯才能去其他线路(因为电梯又往往是坏的或者不开) ,造成了地铁内部,尤其是楼梯口的极端拥堵。而至于像西直门(已经有三年没回去了,不知道现在是不是还是这样)这样换乘要先出站再进站,转个车动辄花掉半个小时的糟糕设计,其形成机制完全超出了正常人类的想象。

与地铁这类输运系统相反,商场内部输运系统的设计遵循截然不同的价值观。如上图(左)所示,我们见到的大部分商场,往往是上楼的电梯聚集在商场的一端,下楼的电梯聚集在另一端(未显示在图中) 。这是为了强迫顾客经过商场的各个柜台。有些极端不友好的商场,故意把电梯藏在迷宫般的一大堆柜台里面,顾客顾客不绕遍所有柜台就找不到离开的路。

如果我们对一个输运系统定义一个变量,叫做“黏度”,我们就可以定量地比较不同系统的输运效率。如何计算黏度?考虑公式M~F^gamma。F代表系统的流,例如在北京地铁系统达到平衡态时(进=出)进出地铁系统的人员数量;M代表系统的存,例如平衡态时停留在地铁系统内的人员数量,gamma就是黏度。对商场也可以计算类似的指标。

香港地铁的黏度很小,上海商城的黏度很大。到底是黏度大好还是黏度小好?取决于系统的目标。如果系统把随机游走的粒子(地铁内的乘客)的时间看做成本,要尽量降低成本,就要低黏度;如果系统把粒子的时间看做是收益(商场里的顾客),要尽量增加收益,就要提升黏度。我们可以对粒子计算平均逗留时间t。它测量粒子从进入系统到离开系统所停留的平均时间。显然,系统的黏度与粒子的平均逗留时间是正相关的。

从演化的视角来看,随着系统的进化,它的黏度应该是越来越接近最优目标。例如地铁的黏度越来越小,商场的黏度越来越大。

 

本系列的前几篇文章指出,我们可以把互联网看做是一个集体注意力在信息资源之间流动的网络。那么,从输运系统的角度看,互联网的黏度究竟是高一点好,还是低一点好呢? 

早期的互联网研究指出,互联网是一个“小世界”。小世界的说法源于美国心理学家Milgram的一个实验,他让随机抽样的一批美国人通过自己的熟人给随机抽样的另一批美国人传递信件,发现平均只要传递6步信件就可以抵达对方手中。Watts,Barabasi等人验证了互联网上的小世界规律,即虽然网络的规模在以几何方式急剧扩大,但网站之间的平均超链接路径的程度只以代数级别增加。后来Kleinberg,Page等人继承这个传统,研究了在一个小世界的互联网结构中搜索资源所需要的最短时间。

从小世界的传统出发,互联网的黏度是越低越好的。因为这种思路把用户的时间t当做成本,希望能尽量降低用户在互联网上搜索信息的时间成本。

那么,从互联网建成以来,20年过去了, 用户在互联网上的平均逗留时间是在不断降低吗?

 

显然不是的,根据我们每个人的经验,用户在互联网上的平均逗留时间是越来越长了。所以,这种“小世界”的观点并没有理解互联网的本质。

我们认为互联网的成长依赖于用户的注意力流。进入web2.0时代后,这个趋势更加明显了。每天Facebook,Youtube等网站要增加以TB为单位的信息,这些都是用户时间所带来的。所以,互联网不是一个地铁,而更像是一个商场。它希望能尽量地留住用户不要下线。与商场不同的是,互联网上不存在“找不到电梯”的问题,用户随时都可以关闭网页。所以,互联网必须不断提升自己的好玩性,新奇性,来吸引用户。我们看到,作为一个系统,互联网的黏度其实是越来越大了。

 

最后,以一个有趣的小故事结束本篇。 

就好像实际的股票操作员并不一定依赖定量金融模型做决策一样,计算机科学家们的“小世界”理论也并不一定被网站管理员接受。我曾经向一个有建设商业网站经验的同学抱怨,许多机构的网站上很难找到该机构的电话热线等联系方式。这个同学的回答一语惊醒梦中人:

“要是让你这么简单就找到电话号码,而改用打电话的方式了解信息,那建设网站的目的何在呢?”

听完这个回答,我一下子想到了网站地图、商场结构、电话语音导航*之间的秘密联系。 这一类高黏度输运系统的目的,本来就是将用户尽量留在系统里面。**

 

 

 

*你是不是曾拨过信用卡的热线,结果沮丧地发现根据语音提示选了无数次“1”,“2”,“3”后,还是找不到人工服务?  

**值得一提的是,北京地铁的设计也许并不一定像看起来那么愚蠢。先进的技术无法使用,往往有着其社会现实基础。在地铁运力不够(例如月台的大小,列车车厢数目)的情况下,如果一味降低黏度,加速客流, 很容易出现事故。这个时候让大多数乘客到另外一层平台换车,实际上相当于以爬楼梯的方式强迫乘客在地铁里排队,取得增加黏度的效果。这种强迫排队的手段,我们在旅游景点的高峰期的售票点门口也常常能看到。同时,香港的某些系统也有令人恼火的时候,由于人工服务成本的高昂,在香港拨打移动运营商或者银行的客服电话,要在迷宫般的语音导航中找到客服代表的难度要比大陆的同类服务难度大很多。

 

互联网数据分析师joeghwu称黏度为“网站迷失度”,发过一篇有趣的博客讨论过这个问题。  

2012-2-1 22:29:18
  

其实这个题目是很有价值的。如果真的找到了一种定义黏度的方法,那么对于互联网来说是很有意义的。

我现在一直在均匀性指标里面打转,但如我觉得研究黏度对于网站来说,更有意义,你何不开始研究一下看看呢?

>计算士在集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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2012-2-2 8:16:57
   给你这么一个实际的题目:给你一定量的知识内容(比如集智俱乐部),你如何设计一套超级链接结构,使得用户访问该网站达到黏性最大?这是一个很有趣的问题。

>jake在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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其实这个题目是很有价值的。如果真的找到了一种定义黏度的方法,那么对于互联网来说是很有意义的。

我现在一直在均匀性指标里面打转,但如我觉得研究黏度对于网站来说,更有意义,你何不开......

 

2012-2-2 12:01:04
  

好,我思考思考。

对了,我发现现在编辑帖子时上传的图片好像不能调整大小了? 

 

>jake在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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给你这么一个实际的题目:给你一定量的知识内容(比如集智俱乐部),你如何设计一套超级链接结构,使得用户访问该网站达到黏性最大?这是一个很有趣的问题。

 

 

2012-2-2 14:12:20
  

没有啊,我已经帮你调整了第二张图的大小。


>计算士在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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好,我思考思考。

对了,我发现现在编辑帖子时上传的图片好像不能调整大小了? 

 

 

2012-2-12 15:51:29
   >jake在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:

没有啊,我已经帮你调整了第二张图的大小。


>计算士在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:<...... 第二个图里面最显眼的黄色半圆是超大个的橙子?
2012-2-12 22:36:28
   金球。长得像巧克力球的装饰品,哈哈


>pem在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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>jake在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:

没有啊,我已经帮你调整了第二张图的大小。


 

2012-2-14 15:42:16
   09年MCM的A题就是一个traffic circle  求最小黏度的问题


>计算士在集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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2012-2-14 21:45:37
   哦?原来已经有人考虑过这个问题了,能否给出相关信息或链接呢?


>tlytiger在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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09年MCM的A题就是一个traffic circle  求最小黏度的问题


>计算士在集体注意......

 

2012-2-19 9:31:24
   北京地铁,呵呵,很好的思考。


>计算士在集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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2012-3-5 16:11:36
   博文推荐应该是一种增加黏度的方法吧,在很多的网站买东西总可以看到右边一栏或者下边一栏写着:买过该商品的人也买过balabala。所以我认为这应该算一个增加粘度的方法。

>jake在回复:集体注意力在互联网上的流动(四)网络的黏度中写道:
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给你这么一个实际的题目:给你一定量的知识内容(比如集智俱乐部),你如何设计一套超级链接结构,使得用户访问该网站达到黏性最大?这是一个很有趣的问题。

 

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