去中心化的社交媒体入门

去中心化的社交媒体非常具有亲和力，是表达区块链如何帮助推动积极的社会变革的很好的例子。

让我们通过像Twitter这样的中心化平台上面临的问题，来说明为什么重要的原因。

解读问题--Twitter

每天有大量的推文。早在2013年，Twitter就报告说每天有5亿条推文。早在2014年，超过83%的联合国国家都有推特服务，大多数政府首脑都在这个平台上。推特已经成为一种很容易被视为公共利益的信息来源。但事实并非如此，有几个问题需要考虑:

●开发者每小时只能检索1200条推文，这基本上只允许其他人构建一个包含官方网站上显示的约0.005%或更少信息的平台。

• 这阻止了任何形式的创新或竞争。例如，如果有人想建立一个平台，用户可以为他们的社交媒体订阅选择自己的透明算法，或者对他们提供的广告进行调整。
• 这对推特来说很重要，因为它能够让用户实现货币化，并允许他们尽可能多地将用户货币化，以至于他们不会完全停止使用这个平台。事实上，这些大型社交媒体公司一开始就没有盈利，这很常见，比如YouTube没有任何视频广告。他们面临的挑战是吸引大量的用户群，一旦他们做到了这一点，盈利就不是问题了。

●对用户来说，离开社交媒体平台真的很有挑战性，因为他们已经建立了良好的追随者和联系，而这一切都必须在新的平台上重新开始。

●Twitter在自己的中心化数据库中拥有所有的数据，这为黑客创造了巨大的目标，而且不会对被删除的数据产生弹性。如果Twitter做出商业决定，删除所有超过一年的推文，他们可以自由地这样做。

●这些商业模式都存在风险。推特和其他公司对他们的投资者负责，但对他们的用户没有责任。因此，他们亏损，并不理想，例如，在上个季度，他们亏损了近3.5亿美元，这对用户来说绝对不是好事，而且还提出了这样的问题：如果twitter作为一个公司在坐拥价值数十亿美元的用户数据的情况下破产，会发生什么？

上面概述的所有问题都可以通过去中心化的社交媒体协议来解决，比如Lens协议和Orbis。这些区块链协议提供了一个基础层，任何开发者都可以在上面构建，而无需将用户锁定在特定的平台上。用户的社交网络位于区块链的最底层，而不是他们正在使用的平台。这意味着他们可以随心所欲地在竞争对手之间移动，并保持他们的联系，以及在平台之间利用相同的底层社交图。

Lens 协议生态系统

如今，Lens协议已经拥有一个由不同平台和工具组成的繁荣的生态系统:

以下是一些平台的例子，它们采用相同的底层用户社交网络/图谱，并根据平台的目的以不同的方式呈现信息，并且在今天运行良好。

“去中心化的Twitter”

https://lenster.xyz/

Lenster是一个可组合、去中心化、无权限的使用Lens协议构建的社交媒体网络应用。

“去中心化的YouTube”

https://lenstube.xyz/

Lenstube是一个使用Lens协议构建的去中心化的视频共享社交媒体平台。

“去中心化的LinkedIn”

https://orb.ac/

ORB：与web3工作专业人员建立联系的最佳场所

具有端到端的链上信誉系统的去中心化的专业社交媒体应用；连接公司、项目和人；在Polygon链上用Lens协议构建。

可持续的商业模式

那么，去中心化的社交媒体需要做些什么，不仅可以创造出更好的系统，还需要创造出更可持续的商业模式，不直接与用户作对？

有几个独立的层需要发挥作用和自我维持:

●编写交易，不能任意修改。像Ethereum和Polygon这样的区块链扮演着这个角色，它们有可持续的模型来验证和存储准确的数据 ✅

●这里本身是编写内容的位置。像以太坊这样的区块链并不适合存储视频、博客帖子、社交媒体帖子等东西......所以我们需要去中心化的存储解决方案。今天，我们有IPFS，以及像Arweave这样更永久的区块链存储解决方案✅。

●如何访问这些数据。区块链数据可能很难访问，而这就是The Graph解决的问题 ✅

●维护网站的平台，消化数据并提供给用户交互。这是我们将继续看到围绕大量增长的主要方面。

这些平台将如何抵消运营成本并实现盈利，但在这种新模式下，他们将把所有的权力都留在用户手中？

可持续发展的社会媒体平台

开发者如何解决这个问题还有待观察，但举个例子，Twitter/Facebook/YouTube的广告模式在去中心化的社交媒体上会是什么样子？

用户可以决定特别加入广告。用户自己可以保留广告收入的很大一部分，并利用自己的数据实现盈利，而平台只赚取一小部分。这种模式创造了比我们今天看到的更健康的竞争。另一个平台可能会出现，保留较少的广告收入。或者，另一种方法可能会让用户更多地控制他们收到的广告。或者，另一种方法可以通过一种不同的社交媒体算法来使其新闻推送、改善用户体验或其他方式与众不同。随着不同价值主张的平台，用户可以自由使用不同的平台，或者随意使用多个平台。

这只是资助平台的一种方式，任何人都可以构建自己的解决方案。这为用户创造了更多的创新和选择。

从用户的角度来看，并没有太大的缺点。用户可以在需要的时候，通过一种加密的方式将数据存储在区块链上，只有对的用户才能访问，从而保留他们的隐私权。他们可能需要花费大约0.0001美元来发一个帖子，或者花0.3美元来制作一个100MB的视频。这些都是大平台可以轻易抵消的成本，如果用户想通过广告或其他方式赚钱，他们自己也可以轻易抵消。关于隐私、控制和可组合性的好处远远超过这些缺点。

数据分析

由于Lens协议的所有数据都存在于Polygon区块链上，我们可以利用The Graph来毫无限制地自由分析数据。

例如，我们可以查看所有不同平台上在一段时间内利用Lens协议智能合约的帖子和评论的数量。

截至10月18日的评论和帖子数量

我们可以将许多统计数字可视化，但要深入研究的一个更有趣的主题是内容本身存储在哪里。

存储分析

像Ethereum和Polygon这样的区块链并不是存储照片、视频、社交媒体帖子或完整网站等内容的良好解决方案。因此，交易将发布一个到内容本身的链接。内容被上传到去中心化的存储方案，或者在某些情况下被上传到中心化的存储方案，这是很糟糕的，违背了目的。特别是对于NFT来说，是一个大问题，用户拥有的NFT的内容变得无法访问。一个流行的去中心化存储解决方案是IPFS，它允许世界上任何人将内容存储在他们想要的任何地方，只要有人提供内容的一个副本，就可以访问。发布到IPFS是免费的，但如果文件没有存储或任何人可用，它就变得无法访问。出于这个原因，更好的解决方案是将内容发布到专门从事存储的区块链上，比如Arweave，用户可以支付一次费用就可以永久存储内容。

Lens协议上的平台可以决定存储内容的位置。那么，内容被储存在哪里呢？

截至10月18日通过存储介质的计数

Lens协议的内容存储在Arweave、IPFS和中心化数据存储（Phaver社交媒体应用）上。同样有趣的是，与Lenster等其他平台相比，Phaver应用程序的帖子数量和评论的数量似乎不成比例。我最好的假设是，它可能是由他们引入的“Phaver积分”造成的（最终将直接与一个有价值的代币挂钩），而帖子是获取积分的更好途径。

那么，在这三种存储介质可用的内容中，哪些内容是可用的，更重要的是，可以在半秒内检索到？

在半秒内检索到的内容的百分比--截至10月18日

有几个方面使这个问题变得有趣:

●Phaver API是中心化的，性能非常好。然而，几乎5%的出版物指出，两者之间完全没有联系。这并不一定是一件坏事。用户可以选择在一个平台上，版主可以介入删除非法内容，或者随意删除自己的内容（区块链的永久性可能并不总是社交媒体的最佳选择）。中心化的数据存储也可以帮助用户体验，使网站的性能更好。

●Arweave是一个非常好的基于区块链的存储解决方案。我在研究中无法找到任何死链接。主要的问题是我无法像Phaver API那样在半秒内检索到数据。平台可以通过缓存数据并在自己的系统中存储副本来缓解这个问题。我个人认为，这是三者之间最好的解决方案。

另一方面，IPFS并没有那么稳定和高效。在大多数情况下，访问数据的速度相当慢，在某些情况下，我根本无法访问数据。

情绪分析

我个人也对使用Lens协议上的数据进行情绪分析感到好奇。有研究表明，Twitter/Facebook的算法（我们谁都无法查看或审计）倾向于以多种不同方式放大用户的愤怒。值得注意的是，让用户在他们的平台上停留更长的时间有相当大的金钱收益，所以提高参与度可能是算法的目标。但是，如果你可以创建一个高度可定制的社交媒体feed，让用户自己选择他们的算法，例如，一个促进最积极的内容和/或参与度的算法呢？

我使用谷歌云的自然语言API进行情绪分析，并按主题对帖子和评论进行分类。我首先查看了所有帖子中按天计算的平均情绪，包括至少有20个词的帖子（没有“gm”），以及那些我可以在0.5秒内检索到的帖子。排除后，我分析了66,515个帖子（截至10月18日）。这里，1分是非常积极的，而-1分是非常消极的。

发布至10月18日的帖子的平均每日情绪

总体来说，积极的情绪多于消极的，你会注意到右边的图例中显示的色阶上升到0.4，但没有比0.1低多少，而且与前几个月相比，某一天的平均情绪有一些相当明显的高峰期。

在接下来的图表中，我查看了一个帖子的预测类别，我们计算了每个类别的平均总体情绪。那些颜色较浅的帖子意味着有更多关注这会主题的帖子。

预测类别的平均情绪

金融是用户发帖的首要话题，法律与政府、新闻和金融在负面情绪方面表现突出。相比之下，在线社区、体育、艺术和娱乐以及游戏显示出更多的积极情绪。

在最后一张图表中，我搜索了帖子中提到的特定关键词，将帖子按主题分类，并计算出每个主题的平均整体情绪。那些颜色较浅的帖子意味着有更多关于该主题的帖子。

按主题计算的平均情绪

在这里，我们看到最消极的情绪是与通货膨胀和俄罗斯有关的帖子，相比之下，Lens在我们所关注的话题中得到了最好的情绪。同样有趣的是，比特币和加密货币的负面情绪，很可能是由于熊市，而以太坊则有一个更好的平均情绪。

责任编辑：Kate