一個不同于微信,能多維互聯的即時通訊社交工具構想

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        日期:2021-11-08 09:31:12    來源:財訊界    

        熟人或者貴人就在那里,去尋找吧。

        讓天下沒有難找的人。

        很抱歉用了阿里系的臺詞“讓天下沒有難做的生意”,但這正是我想要表達的意思,而我構思的這個軟件正是為此而生,我叫它《親信》。

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        所謂親信,包含雙重意思,既是可信任的親人朋友同事等,又是信息、通信等。它是深入式社交兼即時通訊工具。

        親信的由來

        中國有句俗話叫熟人好辦事,也有句話叫朋友的朋友也是朋友,還有個美國學者斯坦利·米爾格蘭姆提出六度空間理論:你和任何一個陌生人之間所間隔的人不會超過六個。也就是說,最多通過五個中間人你就能夠認識任何一個陌生人。

        其實說白了,這就是人際關系能否共享,以及共享程度有多深的問題。

        當你的好友愿意與你共享通訊錄,你好友的好友也愿意與你共享通訊錄,逐級以此類推,關系環環疊加,形成通訊錄的專屬互聯網,那么所謂的六度空間理論,大概就可通過常見的文件夾搜索算法實現了。也就是說,想找某個名字或某種職業的“熟人”,那么去《親信》中人脈搜索一下,或許就能找到結果,不用去問盡七大姑八大姨。從某種程度上可以說,它是人際交往與事業成功的指南針。

        而目前,國內外似乎還沒有這種多維度社交即時通訊工具。

        由于關系共享這種高敏屬性,注定了親信的實名制:實名注冊,真名顯示,同時還需要登記職業信息。

        功能設置

        其實常見的社交聊天功能參考微信、釘釘即可。以下提供一些專屬的設定。

        1、按需共享。

        (1)用戶通訊錄成員分兩類:共享與忽略。你可以添加所有認識的人,但只有被歸類為共享的成員才能與你共享通訊錄,他們的姓名、職業信息,會被搜索爬蟲記錄并得以查找;而被歸類為忽略的成員信息則會被搜索爬蟲忽略。

        (2)無法查看他人的通訊錄成員名單,僅對名字、職業提供搜索,且搜索結果僅顯示目標名字與職業,并將關系路徑顯示出來,如:我/李文龍/李香蘭/羅文。需要的話限制每天搜索次數。

        2、搜索維數限制。

        本軟件人脈搜索維數默認最高為六維,以自己的通訊錄為一維搜索,朋友的通訊錄為二維搜索的話,也可根據實際情況調整。

        另外,如果用戶不想被打擾,也可對自己被搜索的維數n進行限制(n<6),比如你將之設置為2,這樣即使搜索爬蟲最后搜索到你,但因為你的限制,搜索結果不將你顯示出來。

        3、被聯系的需求程度設置。

        個人可設置自己被聯系的意愿程度:(1)加好友,(2)郵件,(3)代理人。

        (1)加好友。對應喜歡交朋友,多多益善的人。

        加好友,互相簡介驗證通過即可進行即時通訊。

        (2)郵件。對應交友謹慎的人。

        要求對方發送郵件(文字和圖片等)告知交友目的等情況,保持一定的社交距離。

        本軟件自帶簡單郵件系統,每個用戶自動配置一個郵件地址,它只能接收本軟件內其他用戶的郵件。

        (3)代理人。對應忙碌且有身份地位的人。

        交友條件很高,要求對方必須得到代理人(中間人)的認可和撮合才能聯系。所以拿起電話,根據關系路徑的指引,一步一步打電話通關吧。

        4、郵件管理。

        個人可以具體設置自己的收發郵件時間段(對方可見),定時提醒,以及靜音等免打擾設置。

        專屬特色功能

        ☆ 紅包遍歷

        人脈圈獨有功能。用戶可以發送紅包,紅包會以郵件的形式逐級遍歷他的關系網,直到超時,或被答對,或達到人數限制等條件才會終止。如下等等

        1、心情紅包。逐級發布,先到先得。

        2、答題紅包。標準答題得紅包。

        3、任務紅包。金額懸賞,找人辦事。

        ☆ 人脈縱深圖

        為每位用戶制作一份其三維以內的人脈成員的職業分布概圖。三維以內的人脈成員是相對容易接觸到的人員,了解他們的職業狀況再結合自身特點,就能對個人未來職業發展作出更好的規劃。

        圖形構造說明:圖形最內圈為用戶自己,依次為一維人脈,二維人脈和三維人脈。

        一維人脈即我的朋友(即與我共享通訊錄的成員,下面類同),圖形顯示他們的職業類別與數量分布圖。

        二維人脈即我朋友的朋友,同樣顯示他們的職業類別與數量分布圖。

        三維人脈即我朋友的朋友的朋友,同樣顯示他們的職業類別與數量分布圖。

        參考下圖:

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        (本文作者李玉柱)

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