这个理论的社交媒体版本是 ， 我们可以通过用户关注的人、关注他们的人 ， 以及他们被迫与这些人互动的''空间'' ， 无论是Facebook新闻提要还是Twitter时间线或其他架构 ， 来预测任何用户在一个应用程序上的行为 。 我们都知道那些在社交媒体上是自己最糟糕的一面 。 基本的归因错误预示着我们会认为他们天生就很糟糕 ， 而他们可能只是在对他们的环境和激励作出反应 。

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人类不是黑猩猩 ， 我们往往会在同一时间内加入几十个不同的社会团体 。 里德定律（Reed'sLaw）预测 ， 网络的效用会呈指数级增长 ， 因为网络中的每个人不仅可以与其他每个节点连接 ， 而且可能的子群数量是2^N-N-1 ， 其中N是该网络中的人数 。
但是 ， 一个社交应用是否允许这样的子群轻易形成 ， 是一个设计问题 。 单一化的资讯往往会迫使人们进入更大的子群 ， 而不是健康互动的最佳状态 。 虽然每个用户看到的是不同的Twitter时间线或Facebook的NewsFeed ， 但仍然是一个大型的公共场所 。 因为任何人都可能看到你发布的东西 ， 所以你运营时应该当成是每个人都会 。
相比之下 ， 消息应用程序往往允许用户自己形成与他们最相关的子群 。 Facebook群组是一个比NewsFeed更灵活的架构 。 人类包含多种多样的人 ， 而社交应用应该灵活地适应他们的各种通信隐私需求 。
许多科技公司安装了Slack ， 然后突然发现自己在不久之后要处理员工起议 ， 这并不奇怪 。 当你重新连接任何小组的通信拓扑结构时 ， 你会改变成员之间的动态 。 Slack的公共频道就像公司内部的公共广场 ， 让更多的员工接触到彼此的想法 。 这可能会导致员工发现其他人分享他们认为是少数人的意见 ， 如对公司特定政策的保留意见 。 我们现在才看到 ， 许多公司在过去是如何相对和平地运作的 ， 这在很大程度上是因为电子邮件作为一种通信技术所固有的隐私 。
在许多层面 ， 图谱设计在西方社交媒体中 ， 在2021年的今天 ， 总是注定要比社交媒体的早期更加重要 。 在互联网的早期 ， 公共社交图谱是稀疏的 ， 甚至不存在 。 在大多数情况下 ， 我们的图谱仅限于我们所知道的电子邮件地址和我们最喜欢的新闻组中偶尔出现的某人的用户名 。 很难向与互联网一起成长的一代人解释 ， 在互联网的早期 ， 每一个新的在线连接都是一种秘密的刺激 。 如果你只知道一个人的名字 ， 要在网上追踪他是多么困难 。
今天 ， 我们有足够多的方法与世界上几乎所有的人联系 。 当我可以用智能手机和互联网连接任何一个人的时候 ， 将某人添加到我的地址簿上感觉几乎没有必要 。
在这个世界上 ， 在网上找人是一种商品 。 但更重要的诀窍是在正确的背景下与正确的人联系 。 我的手机上安装了十几个信息传递应用程序 ， 它们看起来都大致相同 。 虽然我在这里主要是以防御性的方式讨论图谱设计--如何避免图谱设计中的错误--但积极的观点是以进攻性的方式使用图谱设计 。 你如何制作一个独特图谱 ， 它的结构本身编码了有价值的 ， 而且更重要的是 ， 独特的情报？
LinkedIn可能是硅谷产品中人们最喜欢抱怨的社交应用 ， 但尽管许多抱怨是有道理的 ， 但它可观的市值证明了其图谱的价值 。 事实证明 ， 如果你绘制出职业图谱 ， 不仅是今天 ， 而且是跨越漫长的时间和组织维度 ， 招聘人员会花很多钱来穿透它 。
对于所有关于我们目前的社交网络是否对社会有益的辩论 ， 我更愿意关注我们尚未实现的潜力 。 我们有维基百科的奇迹 ， 是的 ， 但不是还有更多类型的大规模合作可以实现吗？

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