Twitter的理论分析
By Kevin Marks from epeus.blogspot.com. | Akanekou译，转载请注明ifanr.com 原文链接。
常说经济学家是看到实践中良好运作的事情，就要思考它在理论上是否也可行的那种人。Twitter从实践来说毫无疑问是可行的——如果想听听这方面的建议，可以看看Laura Fitton’s的Tech talk at Google，或者看看她的书Twitter for Dummies。从与包括她在内的很多人的谈话中，我对Twitter现象有了很多了解，现在想记录下帮助我理解Twitter的一些理论。
流动(Flow)
最重要的一个理论是：Twitter是流动(flow)的-不显示未读推的数量，只列举最新的推，所以你也没有email收件箱的问题，不需要有那种要把未读粗体字数量降下来的压力，相反，你可以随进随出，有时间就看，看到的也是你关心的人发出来的推。
面孔(Face)
你实际上通过你知道的人发的推描绘他们的面孔。这涉及到深层的思维结构：我们都在寻找某些面孔，通过对对不同人的感觉确定哪些人应该相信，然后把面孔和来自所信任的人的信息相结合。这也是为什么不属于这些面孔的人自动发来的信息特别令人厌恶，因为它破坏了信任。在广告中使用朋友的面孔坏处更大，因为广告从定义上来说，是我们不信任的人在推荐。
交际(Phatic)
Twitter的关键是它的交际性——充满了各种社交姿态，就像猿猴之间互相互相梳理毛发。Google和Twitter的文字输入框都很小，但在Google上你找信息，期待机器的回复，而在Twitter上你表达情绪，期待人的回复。你并不关心某个陌生人对自己午餐的评价，但如果那是你在庞贝古城度假的朋友就不一样了。 这一点是Facebook和其他社交网络的共同点，但Twitter有一点不同：联系是不对称的。
跟随(Following)
网络论坛传统上来说是对每个人开放的，这导致了“评论的悲剧”，总有烦人的读者在评论里出现，坏了整件事。社交网络改变了这个现象，通过相互加为好友，形成了一个自然的小圈子，你只看朋友的评论。它还为社交行为提供了场所，但也有其自身的局限性：你的可能会有“收件箱问题”——收到从不熟悉得人发来的很多加为好友的请求，忽略的话又感觉不礼貌。
一个类比的例子是前网络超文本系统(pre-web hypertext systems)，它坚持每个链接都是双向的，因此阻止呈现长尾曲线分布的连接结构形成“小世界”网络结构连接到网络并提供网页排名的基础。能够连接到某个地址，并且不需要经过允许就可链回来，这样才推动了网络发展。
跟随的不对称以同样的方式解放了社交关系——你可以跟随作家和电影明星，感觉就像和跟随自己的朋友一样感受到他们的交际圈子，对方却不必为收到跟随请求而烦恼。
公众(Publics)
跟随的规则决定了我们每个人在Twitter上看到的内容都不一样，我们只能收到自己跟随的人发的推。每个人都有自己的网络、自己看到和参与的圈子。
绝妙之处在于，圈子是半重合的——自己跟随的人不一定能收到自己的推，也不一定要跟随自己，可能也不会及时注意到flow中轻易消散的小涟漪，然而，我们选择跟随了某些人，他们和他们的发言间接决定了我们的思维情绪，作为回应，我们也会显得更有礼貌。
德国学者哈贝马斯有著名的“公共领域”假定，持有这样观点的人以上的谈论都没有意义：每个人不是都应该看看参与讨论的其他人说了什么吗？事实上这一点意义都没有，过去，小圈子是为了保证少数人能够说话，一次只有一个人发言，因为最基本的设定就是演讲式的、实时的谈话。
这一世界观通常被当作在线交流的默认方式，特定的演讲者批评不知名用户的语气就像是19世纪美国政客在选举台上为有名无实的选区辩护却不为无记名投票辩护。于是在市政厅一边倒的辩论上战略也能造成YouTube上“白痴言行”的评论效果;如果当所有人只听一个人说话，讨论通常变得乏味。
互动媒体(Mutual media)
不为人熟知的模型却常常在我们身边：人们的交流天然是并行的。从“市场定价：从科学意识和人类语言”这篇文章中可以读到观点。这一观点武装了Wikipedia等，提出了动态文化共识。Twitter、博客和其他方式，我们松散地连接到了网络的“流”中，从中体现的是我们选择阅读谁的内容并转发给其他人。我们都是媒体，都是思想和谈话这个地球上的大脑的神经元。虽然每个人只是在小范围内互动，思想却可以传达到很远的地方。
小世界网络(Small world networks)
这似乎也是反直觉的——我们已经习惯了由权威机构告诉我们什么是新闻——这是20世纪的大众媒体创造的不正常。实际上社会联系就是《六个人的小世界》一书中提到的(陌生人之间建立联系的最远距离是6个人——译注)，小圈子内联络着，同时又通过不多的几个节点全球传播。虽然再现社交网络通常没有真实世界中的好，他们却有共同点，Twitter通过低推广延迟和强制的简短表述放大了优势，读写都很快速。我们观察Twitter及类似网站，通过 Activity Streams提炼总结，帮助我思考这些深层次的理论。
