人类讨论与传播的方式似乎一直被科技所推动。
远古时代，讨论与交流都以聚会的形式进行，传播是口耳相传。印刷技术普及后，杂志与报纸成了人们思想的阵地，《新青年》甚至引出了新文化运动。之后又有了中心化媒体电视，截止此时，话语权一直掌握在少数人手中。
互联网时代，通信技术的发达催生了Facebook和微博，人人皆可发声。但近来平台上的马太效应逐步放大，高关注度的博主垄断了大部分流量。
科技的发展从未停下脚步，但国内外社交领域已经很久没有新的、超高普及度的社交媒体产品。
下一个引爆点会在哪？Ta在想找到一种与众不同的社交方式，通过人工智能，撕除贴在每个人身上的标签，更精准地汇聚同类人群在一起，让每个人都能平等发声，自由表达。
1.当代社交媒体之殇
Google和Facebook都曾经带来伟大的革新，Google做到了“解决问题”，Facebook和微博做到了“我被关注”。
有人认为，解决问题带来的意义更为重大，人类就是靠着问题的解决而进步的。而“被关注”一直是社交媒体所能做到的极限，它的边缘没有延展，也因此社会价值比Google更低一些。
为何现有的互联网社交无法解决问题？目前的算法依靠编辑给海量的内容打标签，再基于“协同过滤”的算法推送给用户。它还通过填写个人信息或调查问卷来提取用户标签，描绘用户画像。但值得注意的是，不少用户的个性和喜好很难通过简单的问卷来全面描绘。标签体系本就建立在人的主观认识之上，推荐逻辑不具备自生长性。
一个建立在主观意识之上的产物，自然不乏谬误。互联网社交的本质是一种强调身份的信息传递，但人无法直接把网线插入身体，还原最真实的自己，那就必须在互联网上还原自己的数字画像。它囊括个人的爱好、性格、历史，是互联网行为的主体。
现在最大的问题是，标签式的产品连人的数字画像都不能很好地还原，遑论解决问题。用过抖音、今日头条的人或许会有这样的感受，在浏览美妆产品之后，首页推送的全是相关信息，人们被同类型内容所淹没。这就是由标签过于狭窄、用户画像无法准确还原所导致的。
那么，社交媒体是否有可能通过科技突破边界，准确还原个人属性，同时做到“我被关注”和“解决问题”？
要做到这一点，它必须通过智能网络把人按功能、按知识连接在一起，快速定位每个人的个性，把他需要内容投递到他手中。并解决人的自由表达、真实表达，在有限时间里高效获取信息和内容这个问题。
在今日的社交媒体，这是不可想象的。社交媒体最早的称呼是社会化媒体，主打内容和知识的传播，有媒体属性。以微博和Facebook为例，平台的话语权呈现向头部集中的态势。占人群中的少数的大V，掌握了绝大部分的话语权，他们的言论更容易引起关注和讨论。普通人的想法则被湮没了，唯流量论阻碍了价值传播。
微信倒是做到了让每个人都发声、都交流，但做小圈子的熟人社交，并非社会化媒体的野心所在。后者所主打的是公开发声，讨论事件，表明态度。
尽管有种种弊端，但它们很难从底层自我革新。根植其上的商业帝国已然建立，不管是微博、Facebook，还是Google，都不免担忧改革的大刀划伤肌理，只能用小刀细凿，但这也不是改革了。
变革很难出现在旧版图，新的太阳亟待出现。
2.算法革新，及背后平等表达的世界
当下的社交媒体开始变得有些油腻。
“我看了会儿萌宠视频，给我推送的都是猫粮狗粮的信息，满屏都是，它推送的不是我想要的”，92年的自由职业者veronica吐槽道。她以及如她一般的年轻人，期待新的、更能洞悉人的社交媒体。
该如何解决他们的痛点，通过科技实现突破？Ta在做出了一些尝试。
首先是算法的革新，它做到了自我演化和主动成长。
Ta在的算法不仅仅基于对人或内容的分析，同一个算法可用于音频、视频，甚至是简单的链接分享。它还借鉴了协同过滤和关联规则挖掘的算法，通过分析和统计用户的行为模式找出内容之间的关联。
另外一个显著的算法革新是，它的系统是无标签的。在目前流行的APP中，标签是算法基石，且标签具有很强的 “可描述”性。但是标签本身以及标签和标签之间的联系，即所谓“知识库”，大多依赖人肉的输入和整理。事实上，正是这些知识库限制了算法的能力。
换句话说，Ta在打造了一套无标签的内容标识算法，通过人和内容的互动，找出两者的关联，并抓取更为精准的用户特征，为其推荐他们更感兴趣的内容。
同时，算法会不断捕捉新的知识点，随即自动创建新的分类，不再需要任何人工更新。
这一体系下，内容和人的连接是探索和开放式的，无限生长的。
作为地基的算法进行了大幅革命，意味着搭建在其上的“房子”有更多的可能性，Ta在可以大胆尝试“反唯流量论”。
现有社交媒体的“玩法儿”，从设计上就是唯流量论的。它们无法从算法阶段做到信息筛选和精准推送，用户通过关注他人来收窄自己的信息接收量，避免信息过载。一旦关注度可以沉积，它天然地如财富一般进行分层，向头部聚集，长尾用户获得的注意力少之又少。
更值得注意的是，尽管社交媒体大行其道，但社交与媒体实际上是有矛盾的。社交关系越复杂，传播的信息就越多限制，所谓“在朋友圈装死，在微博蹦迪”，正是出于这一原因。有限社交对讨论事件更为有利，它可以让人把视线投注于讨论点本身。
鉴于关注功能对于传播带来的伤害，Ta在取消了关注功能，用户只能在评论区互动。
无论是算法的革新，还是反唯流量论的尝试，都是在向Ta在的终极目标冲刺——构建一个全新的社区，让每一条内容都找到对它感兴趣的用户，大家围绕事件或内容进行关注点高度集中的、低噪点的讨论。
3.Ta在的前行之路
Ta在的算法被看作是项目的护城河。
它经历了数年打磨，算法的核心思想诞生于2011年，算法研发的核心团队则在3年后组建完毕，包括1名中科院博导、3位微软Facebook和领英背景的工程师。逐步搭建出框架，并建立了公司。
时至今日，产品的功能体系都已搭建完成，在 IOS 和安卓版本都上线2周左右，注册用户过万，目前已经邀请谢天笑、臧鸿飞、蒋友柏、高旗等人入驻。
Ta在通过2个功能栏“Ta在”、“合拍”为用户精准推荐内容和人。用户可以通过点击“GGM”键来增加同类内容，意为Give me more。平台推送的信息流并非完全依据时间排序，Ta在的理念是依据内容与用户的相关性来进行推送和排序，优质内容的传播范围更广，劣质内容则很快消声。
平台上的社交功能则被设计得极其克制，在Ta在，头像是不可点击的，为了保护一定程度的隐私。不可查看该用户的历史发帖信息。
它还有一些有趣的小设计，比如每个帖子都会有它的一个所属的钻石颜色，这个钻石一共分为七色，赤橙黄绿青蓝紫，暖色代表偏向大众，冷色代表偏向于小众。用户则有“用户指数”，指数越高，说明喜欢的内容类型越多。
在这个新的社交媒体内，发现新内容的途径是探索式的。用户喜欢了某一首歌，系统经过学习后会推送他喜欢的电影、书籍、绘画，艺术表现形式不同，但欣赏品位相近。
Ta在的算法还可运用于其它领域，以电商为例，传统算法会反复推荐购买过的商品类别，而Ta在的算法会智能推荐相关产品，甚至相关度不大，但用户的确有意向购买的商品。
未来的社交形态正被重新定义，只和值得争论的人争论，接收百分百感兴趣的内容。这场根植于算法创新的产品革命，将如何改变未来？
