在SNS中, 由于建立朋友關(guān)系的成本為零，接受網(wǎng)上朋友容易，拒絕卻很尷尬；一旦接受了邀請，就不好斷絕。結(jié)果造成sns上的成員的網(wǎng)上朋友數(shù)量呈線性單調(diào)遞增，一個sns使用時間越長，對外公開的網(wǎng)上朋友關(guān)系越多，真實朋友關(guān)系就越難察覺。國內(nèi)不少sns是通過金錢禮物等等拉攏人上成為會員，會員之間的關(guān)系可能僅僅是一面之緣，這個問題更加嚴(yán)重.

現(xiàn)行舒緩這個問題主要有兩種方法：朋友關(guān)系的主觀分類和客觀分類。主觀分類是指把朋友按主觀親密程度分成不同類別，譬如親密朋友，好朋友，一般朋友，陌生人等等。客觀分類是指把朋友按現(xiàn)實關(guān)系區(qū)分，譬如中學(xué)朋友，大學(xué)朋友，同事，室友，共同興趣愛好者等等來區(qū)分。

主觀分類的缺陷是朋友關(guān)系往往根據(jù)用戶隨心定義，他認為親密朋友，另一個她可能認為普通朋友。他在網(wǎng)上寫上親密朋友，但在現(xiàn)實世界可能僅僅是網(wǎng)友。他為了某種利益，可能把許多普通朋友都定義為親密朋友?，F(xiàn)實世界某些朋友由普通轉(zhuǎn)為親密，或有親密轉(zhuǎn)為普通的，往往沒有及時地反映在網(wǎng)上狀態(tài)中。A和B認為的好朋友關(guān)系，第三方的C未必這樣認為。MySpace推出top8服務(wù)，允許用戶從一般朋友列表中列出8個top friend。沒想到，top8, 膨脹到16, 24一直到現(xiàn)在的top 40. Facebook曾經(jīng)限制有交友數(shù)目5000人的大限，后來被活躍blogger的挑戰(zhàn)而取消。Facebook上有一個top friend的widget, 是facebook最受歡迎的app, 沒有限制top friend的數(shù)目，但隨后又有super top friend 的widget的推出。

客觀分類的缺陷是反映不出現(xiàn)實朋友親疏情況。10年前的中學(xué)同班同學(xué)可能比不上現(xiàn)在1個月的室友關(guān)系密切。跟一個網(wǎng)上認識的朋友談話的深度可能高于5年前的一個大學(xué)同學(xué)。與20年前的某個小學(xué)同學(xué)的關(guān)系可能比現(xiàn)在工作了5年的朝夕相對的同事的關(guān)系更好。Facebook目前采用這種分類，但用戶往往置之不用，這從top friend app的受歡迎程度側(cè)面反映出來。

所以，無論是哪一種分類，都不能解決問題，或者只能治標(biāo)，不能治本，時間一長，朋友關(guān)系的數(shù)目由于SNS的朋友關(guān)系對外公開，用戶靜態(tài)描述和交友零成本而不斷膨脹。朋友過載將導(dǎo)致以下問題：

(1) 難以區(qū)分好友的好友，(2)通常一個人朋友越多，信息傳播能力和影響力都越強，但這個問題使這些人淹沒在眾人之中，難以區(qū)分sns的意見領(lǐng)袖和信息傳播的中心；(3)難以施加公眾影響力，你可能不會在正式朋友圈面前登出色情照片，但在sns上一個擁有數(shù)千”朋友“的人是會這樣做的，因為他不會受制于現(xiàn)實生活中的公眾壓力； (4)spammer和phisher會通過朋友渠道乘機而入，一封email電腦看到標(biāo)題是”偉哥“就可能估計到是spam而過濾掉,但sns上的”朋友“發(fā)過來的偉哥信息卻沒有那么容易過濾 -- 或許你的朋友跟你開玩笑； (5)因為關(guān)系膨脹而魚目混珠，所有建基于連接關(guān)系的算法，譬如圖的搜索，google的pagerank, 各種centrality analysis等等都會失真甚至失效，這妨礙了sns開發(fā)進一步功能；(6)關(guān)系膨脹會破壞現(xiàn)實社會了階級的關(guān)系，也就是富人的朋友往往也是富人，窮人的朋友往往也是窮人.譬如bill gates在facebook, 每天收到過千普通人的邀請（這些普通人可能認識bill gates的朋友，或朋友的朋友)，最后不堪負荷，只好退出。(7)各sns推出主觀和客觀關(guān)系管理，myspace從top8膨脹到top40, facebook先后有top friends和super top friends,他們都先后對虛假profile進行屠殺，扼殺和限制過度交友，都從側(cè)面證明了膨脹的問題及各大sns的這個問題的束手無力; (8)當(dāng)這個問題逐漸膨脹，而有其他對手的崛起，用戶就會逐漸遷移，所以，我們看到friendster, myspace和facebook的相繼崛起和衰落。

那么, 這個問題有哪些解決思路呢？

當(dāng)初google對搜索引擎的貢獻, 就是PageRank, 解決了之前yahoo的搜索結(jié)果的相關(guān)性排序問題. 對于SNS來說, 就是要有一個FriendRank. 你的好友的更新, 不是按照時間順序排列, 而是考慮FriendRank的權(quán)重.

FriendRank的算法, 可以從考慮兩個人之間的交互頻度來考慮. 包括是否去看這個人的東西, 是否"踩一腳", 是否"評論", "分享". 當(dāng)然這個FriendRank的算法還要考慮時間的因素..

SocialMedia就有一個FriendRank，只是沒有公開具體算法。核心問題應(yīng)該是頻率，到底頻率多少才構(gòu)成有意義的聯(lián)系？過重或過輕的交友成本都會使算法失敗。算法還有考慮不能讓用戶濫用。PageRank的大敵是link farm -- webmaster互相連接網(wǎng)站。

但是, 只要計算的依據(jù)是自己的行動, 就可以相當(dāng)程度地消減不利因素. 比如, 雖然你把某個人加為好友, 但是你從不看他的東西, 或者把他發(fā)的某篇東西標(biāo)記為"垃圾", 就可以降低這個人在你這里的FriendRank.

反過來, 如果FriendRank的算法來自于對方的行動, 那么垃圾就是很難避免. 類似垃圾郵件的判斷: 由接受者而不是發(fā)送者來決定.

另外一個方面. 在各種minifeed, 鄰播, 好友動態(tài)之類的東西中, 要把充斥的"xx和xx成為好友"之類的信息, 合并成一條, 甚至放在頁面底部. 還有諸如對于熱門文章的"xx分享了xxx"等等, 也需要合并. 這點要做得好, 對數(shù)據(jù)庫技術(shù)有點考驗. SNS需要及時反映朋友動態(tài), 但是并不需要即時到最新一秒鐘. 相反, 用戶更需要的是信息的梳理. 這點和搜索引擎是有點相似的.

SNS在在各種minifeed, 鄰播, 好友動態(tài)中按時間排序而沒有幫助用戶對信息進行價值梳理, 這本身就是一個web1.0思維..還是在追求pageview，潛意識中希望用戶多刷屏.. :-)

這點應(yīng)該參考一下搜索引擎..并不一定要反映最新的東西, 而是要反映最有價值的東西. 所以, 按"天"對信息進行合并梳理, 對用戶應(yīng)該更有價值.