B站 09 年成立的，我可能是B站十年的老用户了。以前我们倒是写过一些关于B站文章，不过今天文章的大部分内容会脱离B站，写点关于社区破圈的想法。我觉得我快成为意识流写手了……
今天的我们很难预料，年底的B站会变成什么样。
B站最近是个热门话题，而且也越来越成为品牌视频营销、视频自媒的必选阵地，B站本身也受到不少年轻人的喜欢。(或者是学生们最近都在家里，上B站时间比较多?)
前几天B站发布了一份亮眼财报，无论营收、月活用户数、非游戏业务均获得不错增长，让管理层对未来B站发展充满信心。但财报中也有让人值得注意的一些指标回落，被认为是“社区氛围”指标的月活UP主及投稿数、日均视频播放量、月均互动数，都在 4 季度呈现环比下降。
不管怎样，从早些时候签约冯提莫和拿下《英雄联盟》直播版权就可以看出， 2020 年将会是B站快速破圈增长的一年。摆在B站面前的最重要难题，自然是社区氛围与用户增长的平衡，但我们认为这难题几乎无解，这也是为什么我们认为年底的B站氛围会大不一样的原因，我估计，说“B站变了”的老用户可能会越来越多吧。
下面写下我关于社区氛围、圈层文化、破圈的一些零碎想法和个人理解吧，许多内容会脱离B站本身，也可能读起来会有点混乱，但我尽量表达完整在这方面的一些想法。(有关B站的内容在文章后半部)
1 茧房
我想过这么一个问题：所有通过算法推荐的内容平台，会不会最终走向内容趋同?
之所以会这么想，是因为人性的弱点都是共通的，正如西方所谓的“七宗罪”说法，人们喜欢的内容也大同小异，为了简单起见，我就把这种所有人都喜欢的内容称为“娱乐性内容”。
除非一个人不断与人性的弱点做斗争(即不断在推荐内容流中拒绝“娱乐性内容”)，否则经过长期数据反馈及算法优化后，他最终被推送的依旧是“娱乐性内容”(因为对于算法而言“娱乐性内容”的数据表现是最好的，也最符合平台利益)。
每个人都是如此，因此每个人被推送的内容都会趋同，而各个算法内容平台之间氛围也会趋同，不管平台最初采用的推荐算法模型本身是否一致，最终也都会优化成类似的算法模型。
上面只能算是个“思想实验”吧，但我们确实可以在现实生活中发现一些例子。
比如说，抖音和快手给你推荐的内容变得越来越像了，快手不再“土”、抖音也不再“潮”，它们推荐的内容都是大众群体在人性中所喜爱的，也就是上面我说的“娱乐性内容”。
事实上，小红书在引入视频算法推荐后，我也认为小红书的视频内容与抖音某个时期非常相似。
如果把社区推荐内容与社区文化氛围相关联的话，那么似乎可以推导出，所有大众社区的文化氛围最终都会相同。
2 动机
当然上面的结论是理想条件下的推导，现实中有一些变量，比如说平台方的内容运营策略，以及用户来社区的目的。
但这二者其实都是同一回事，即社区的定位如何。
社区定位能够帮助用户进行第一道动机上的筛选，而用户动机与用户场景相关联。
比如说，用户打开学习APP，目的就是奔着学习去的，场景也是学习场景，需求就是看学习视频，这时候你推荐给他段子视频他也很有可能会拒绝掉，这个社区里的氛围就会一直以学习为主。
也就是说，社区氛围往往是用户进入社区前就决定的。而平台的内容运营人员，也会根据社区定位来维持社区氛围。
可以发现，造就社区文化氛围最关键的一点在于：用户为什么来社区?用户认为社区能给他什么?
社区氛围，往往是这种用户对平台的认知的副产品。
3 场景
前面过于强调社区本身的定位，即顶层设计，但如果没有平台运营人员的引导维持，这种平台定位是脆弱不堪的。
原因在于，用户在不同场景下的需求和表现并不一致，正如我以前写文章说过，买LV的人也会逛拼多多，因为场景不同，身份和需求就不同。一个道德高尚的人，在某些场景下是流氓，这种例子并不罕见。
依旧拿前面的学习APP举例，用户在打开APP前和打开APP后的场景并不一致，事实上，如果平台方真的想要让一个打开学习APP的人看段子视频，这其实也并不太难。
这点大多数人应该都会有亲身体会——你本来想打开电脑写PPT的，结果却在网上看了一下午电视剧，因为打开电脑前和打开电脑后其实是两个不同的场景，自然需求也不一致，你可能在查资料时，一经诱惑就不自觉地去看电视剧了，最终后悔荒废了一下午。
理论上场景可以进行无限细分，而每个细分场景中，都可以挖掘出细分需求。
社区也是如此，若没有平台方的内容引导，就很容易“水化”、“跑偏”，而“水化”的娱乐性内容就是人性的弱点，大部分人喜闻乐见。
4 圈层
用户对于大众社区的印象通常是多元而模糊的，所谓综合型平台，不仅意味着包罗万象，还意味着平衡妥协以及丧失个性。当然，从另一方面来讲，大众社区由于有多元文化，通常也就更难管理，商业价值通常也更大。
通常来说，小众垂直社区可以更容易地维持社区氛围，一旦成为大众社区后，社区内必然会出现人群圈层的相互碰撞，社区氛围就会开始发生变化。
我甚至认为垂直圈层的小众化，是受人类大脑构造限制的，一旦圈层群体扩大，这个群体中将自动地再次划分为若干不同圈层，而圈层与圈层之间相对排斥或对立。
人类学家邓巴曾提出来过“邓巴数”，也被叫做“ 150 定律”，大意是人类稳定的社交网络人数是大约 150 人，而深度交往的人数约 20 人，超过这个数，人类的脑资源将会不堪重负。这个理论其实已经是SNS的基础。
事实上，圈层的产生，就是一种群体的内部认同感，他取决于你与群体所共有的东西是什么，圈层同样也能不断细分，但细分到最后，就会达到社交关系这一层，最终以大圈层内部的熟人社交关系，形成最紧密也是最小的圈层。
比如在一大群人中，有 99 个人和你一样都喜欢二次元，那么在聊起二次元文化时，你们这 100 个人就形成了圈层。但在日常 100 人圈层内部社交中，你最多只可能与其中 20 个人建立深度熟人关系(根据邓巴数得出，而这还显然也是无法达到的理想状态)，那么在 20 与 100 之间，又会划分出若干个子圈层，圈层之间依旧会对抗。
总而言之，圈层对个人的影响力、个人对圈层的归属感，会随着圈层人数的扩大而减弱，因此大圈层又会自动分化小圈层。
我们之前文章里有提到过汉服圈的氛围，尽管大家都是因为爱好汉服而聚集起来，但其中又分化出了各种各样的“派别”，各个派别对汉服也有各种不同的理解，导致汉服圈子内部整体文化氛围其实并不好。
5 识别
这里顺便说一下另一个关于圈层的话题。
如何识别两个人是不是一个“圈层”?这对于外人来说其实特别难，因为外人很难知道评判标准到底是什么。
圈层的重要特征就是，圈层内部的人都可以轻易识别另一个人到底是不是这个圈层的人，而对于非圈层人员，圈层内的人会有排斥或警惕心理，接纳外部人员进入某个圈层，其实也并不是一件容易的事。
打个比方，如果有外星人观察地球人，这群外星人可能难以区分白种人、黄种人、黑种人等人种差异，但在人类内部其实一眼就能区分。你可能在人际交往中，很快就能识别出你的老乡、你的共同兴趣爱好者，但其他人就是难以识别。
这种识别系统很大程度上是不可言说的，但细细追究起来，就是圈层内部的人找到了某种相似性，这种相似性给了他们安全感，他们便会不断维系这种安全感。生物的根本目标其实就是让同类(DNA)不断繁衍存活下去，文化中的迷因(Meme)也是如此。
12下一页
