當(dāng)AI成為“人緣裁判”，我們該在社交軟件里何去何從？

放在以前，要評價一個人的影響力如何，有很多種判別方式，比如他能不能手機(jī)里的通訊錄借來五萬塊錢，或者他攛的飯局能來多少人。

這種情況下，我們基本上是對一個人的社交范圍、社交能力、受歡迎程度等等做出一個粗略的估算。

互聯(lián)網(wǎng)的興起催生了網(wǎng)絡(luò)社交，人們在社交平臺的只言片語都成為了數(shù)據(jù)而被存留。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，粗略的估算逐漸被量化呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)取代，微博上有多少粉絲、朋友圈里有多少大佬，都是個人影響力的體現(xiàn)。以至于先有目見，再有耳聞。

而到了今天，在AI算力的加持下，每個人的影響力都可以被分析、量化，并以指數(shù)來呈現(xiàn)。一款名為Skorr的App就宣稱，其可以綜合各個社交平臺的信息，來給用戶的影響力打分——

還有這種操作？

影響力評分到底是什么鬼？

其實對社交媒體進(jìn)行影響力量化評估早就不是什么新鮮事了。

早在2011年，美國就已經(jīng)有了一家非常成熟的社交影響力評估公司Klout。Klout主要從三個方面評估影響力：計算過濾掉僵尸粉外的真實影響人數(shù)、發(fā)布內(nèi)容的二次傳播力度以及全網(wǎng)包括Facebook、Twitter等社交網(wǎng)絡(luò)平臺活躍度。

Klout主要的服務(wù)對象是商家。其通過對商家的社交平臺進(jìn)行影響力分析，來幫助商家準(zhǔn)確的找到和認(rèn)識自己的社交媒體粉絲，從而進(jìn)行精準(zhǔn)的營銷活動。

而最近推出的Skorr則有著與Klout相似但又截然不同的功能。其主要特點有三個方面。

第一，用AI加持來提高分析數(shù)據(jù)的能力。為了能對個人在社交媒體上的影響力等進(jìn)行判斷，Skorr利用了機(jī)器學(xué)習(xí)等一系列AI算法來對用戶在Facebook、Twitter、Instagram、YouTube等平臺的內(nèi)容進(jìn)行情感分析、自然語言處理等，然后給用戶打一個從1到100的社交分?jǐn)?shù)。對用戶來說，這個分?jǐn)?shù)包含著其和他人的互動頻次、發(fā)布內(nèi)容的贊踩程度、情感指向等諸多內(nèi)容，并可在之后以之為鑒。

第二，給用戶提高影響力的提供指導(dǎo)。與Klout不同，Skorr在以分?jǐn)?shù)呈現(xiàn)用戶影響力之后，還會提供相應(yīng)的改進(jìn)建議來提高用戶影響力。比如說通過自然語言處理，Skorr識別用戶待發(fā)送內(nèi)容中可能引起熱議的部分，甚至預(yù)測得到內(nèi)容的互動量有多少。好比你在發(fā)送朋友圈時，會有一個小助手提醒你“此時加入自拍會獲得更多點贊”。

第三，對用戶隱私的嚴(yán)格保護(hù)。在用戶發(fā)布一些包含信用卡號、車牌號、身份證號等一切有可能泄露自身隱私的圖片或內(nèi)容的時候，其內(nèi)置的圖像識別功能將發(fā)出警報。

總的來說，Skorr實際上是作為各種社交軟件的工具而研發(fā)，而這也是研發(fā)人員的目的所在。通過Skorr的影響力分析，用戶可以更加清楚的認(rèn)識到自己在社交媒體中的形象。在這個社交網(wǎng)絡(luò)不斷被量化的時代，Skorr的推出也讓人們對自我的認(rèn)識方式從可感走向了可觀。

價值的攫取：Skorr影響力打分的背后

而這些所有影響力計算的背后其實都隱藏著一個關(guān)鍵詞：價值。

對于個人來說，通過影響力計算，他可以看到自己的社交生態(tài)的真實狀況。好友數(shù)量、評論人數(shù)、轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù)、粉絲數(shù)……這些內(nèi)容全部以量化的形式展現(xiàn)在自己的面前，其實就是個人在偌大互聯(lián)網(wǎng)中的一個微小價值體現(xiàn)。

那么，對一些并不擅長社交能力的用戶來講，把個人影響力量化、對社交媒體進(jìn)行全面分析，也就明確指出了其社交短板。由此利用Skorr進(jìn)行補(bǔ)短，也不失為一條捷徑。例如當(dāng)人緣不好的用戶產(chǎn)生困惑是，Skorr可以通過數(shù)據(jù)分析提醒用戶，因為經(jīng)常在社交媒體上發(fā)布“曬娃”這樣的負(fù)面內(nèi)容，導(dǎo)致個人影響力評分下降。

另一方面，Skorr對用戶的影響力進(jìn)行量化，同時也量化了個人的傳播能力。明白了這一點之后我們就會發(fā)現(xiàn)，影響力計算瞄準(zhǔn)的更多的是用戶身上蘊(yùn)藏的潛在傳播能力。

對企業(yè)來講，Skorr從用戶社交平臺的關(guān)注量、二次轉(zhuǎn)發(fā)量、內(nèi)容關(guān)注傾向等方面計算用戶的影響力，可以為其實現(xiàn)更精準(zhǔn)的廣告投放提供指導(dǎo)。在這種情況下，企業(yè)不一定非要像過去一樣只投放大V網(wǎng)紅，批量選擇有影響力的普通用戶也不失為一種營銷玩法。

然而，這種影響力的指數(shù)量化真的完全可行嗎？個人看來，至少還有以下幾個方面值得思考。

一是對個人影響力評價的可靠性。值得注意的是，這種被量化的價值僅僅是根據(jù)線上平臺的數(shù)據(jù)得出的，線下的行為舉止則并未被列入其中。同時，個人的價值也并不是通過自己的Twitter轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量、點贊量乃至評論數(shù)決定的，如果那樣的話，Twitter經(jīng)常零評論的人豈不是活得一點意義都沒有了？又或者有些人是“網(wǎng)上網(wǎng)下兩幅面孔”，如果網(wǎng)絡(luò)上是好好公民，放下手機(jī)就變成兇神惡煞的怪蜀黍，這種情況下Skorr評分很可能毫無實用性。

二是目前AI識別計算的過濾性有待提高。在研究進(jìn)展比較困難的NLP方面，AI的能力還沒達(dá)到出神入化的地步。尤其是社交媒體中會涉及大量俚語、縮寫、新詞語，想要讓AI跟得上網(wǎng)民造詞的速度，恐怕要費些事了。比如在涉及到用戶的諷刺、打比方、反語等語言風(fēng)格的時候，AI可能會“鄭重其事”地把它列入影響力分析清單。如果后期出現(xiàn)這種不襯用戶之意的廣告投放，那就尷尬了。例如前一陣出現(xiàn)的蔡徐坤粉絲和黑粉掐架時間中，就有黑粉誤導(dǎo)他人稱“NMSL”是“你美死了”的縮寫，導(dǎo)致一些不明真相的粉絲和黑粉一起刷屏蔡徐坤NMSL這樣侮辱性的語言。連人都經(jīng)常分不清社交網(wǎng)絡(luò)上的語言，更別提AI了。

三是這種技術(shù)可能帶來的意外情況。例如社交媒體的重度用戶有很多都是青少年，他們也許會出于攀比、虛榮等心態(tài)把Skorr分?jǐn)?shù)看的很重要，為了獲取更高的分?jǐn)?shù)，他們也許會故意發(fā)布一些惹眼球的不當(dāng)言論或圖片。另外，如果影響力評分機(jī)制被多家應(yīng)用當(dāng)成一種考察用戶的標(biāo)準(zhǔn)的話，就像今天的芝麻信用分，或是《黑鏡》中的個人評分。我們會不會被這一體系所綁架，每天無奈的在社交媒體上“刷分互贊”來維持分?jǐn)?shù)。如此，社交網(wǎng)站反倒會成為人們的負(fù)擔(dān)。

但不可否認(rèn)的是，隨著個人資料的快速數(shù)據(jù)化和算力的不斷進(jìn)步，世界上幾乎萬物都面臨著被量化的必然趨勢。也許在不就的將來，我們和《黑鏡》中的距離，也就只差一副隱形眼鏡而已。

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