「數位化」社會網路的地理分佈

今天看到兩組有趣的地圖。第一張圖，是FB資料庫團隊實習生Paul Butler，利用城市之間的「友誼數量」與「地理距離」所界定出的「連結強度」，繪製出的「Facebook全球使用者交友網路的地理分佈圖」。第二張圖，則是過去一年半間，全球各國最大社群網站的分佈變化。兩張圖，都透露一些有趣訊息。

第一張圖：Facebook交友網路地理分佈圖

下圖取自Paul Butler在FB網誌所寫的 Visualizing Friendships 一文。文中僅說明地圖繪製過程，沒有取名，（所以前述地圖名稱是我訂的）。

「將資料視覺化，就像是攝影…你操作選用的鏡頭，從特定角度，呈現資料。」Paul一開頭就做了一個精彩的比喻。他想瞭解GB上社會網路的地理分佈，所以便從收錄FB全球五億人口的資料庫 Apache Hive中，取出一千萬組「友誼連結」為樣本。他找出每個友誼連結的兩個人住在哪裡，畫線繪圖，卻因龐大的資料做出一張彷彿是過度曝光照片，除了依稀有幾大洲邊界，什麼都看不見。為了消化這龐大的連結數，他從「人際層次」轉向「城際層次」的分析。他先以任兩個城市間的「地理距離」，與連結兩個城市的「友誼數」，去計算兩城間「人際網路的連結強度」，再用計算得到的資料作圖。透過這種分析層次的轉換，Paul就像在拍攝太陽時替像機裝上墨鏡，繪製出了一張精彩而幻美細膩的圖。

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這張地圖所呈現的影像，包含下面幾個層面交疊的的因素：

1. 全球人口居地的地理分佈。其反映了一些自然地理，如河川、海洋、山脈等輪廓。
2. 每個人社交網路的地理分佈。其不僅受到地理鄰近性影響，也受到如「國界」等人為邊界的限制。
3. 不同地區，電腦/網路普及率的差異。這對應到經濟發展程度的高低，以及不同國家民眾對電腦網路的態度。
4. 不同國家網民，加入Facebook並將其社會網路在FB「數位化」的程度差異。這反映了不同國家FB的流行程度，也包括特定國家是否「封鎖」FB（如黯淡的中國大陸）。

特別值得提出的是，製圖過程中，代表城市的點都被拿掉了。我們能「看見」城市，完全是因為看見網路，才看見當中的結點。Castell 如果舊書改版，應該放進這個圖。

第二組圖，社群網站的世界地圖

這組地圖，則定期繪製不同國家「最流行」的社交網站，彌補了上圖的一些黑暗角落。

我們可以看到，在Facebook的全球擴張下，Hi5從墨西哥、客麥隆、秘魯、葡萄牙、羅馬尼亞、泰國、蒙古幾個市場的節節敗退，Friendster痛失菲律賓據地，Wretch（無名小站）在台灣被擠成老二，而 Maktoob也失去在利比亞跟沙烏地阿拉伯的王座，僅能偏安敘利亞。短短一年半之間，在世界地圖排的上檯面的競逐者，少了六個。在強調「連結」與「相容性」的網路社會年代，領導平台匯聚資本（這裡也包括社會網路資本、符號資本）的氣勢，可以這麼凌人（想到幾年前一本書：winner-take-it-all)。

不過在另一方面，我們可以看見一些依然強盛的地區平台，如俄羅斯的 V Kontakte 、中國大陸的 Qzone （騰訊？）、日本的 Mixi、越南的Zing、巴西的Orkut。那是哪些因素，讓這些國家的網路社交市場沒有那麼快被FB併吞？可以想一想。

讀這張圖，主要的懸念，倒是最近才在伊朗出現的Cloob，不知未來命運何如。

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