随着马谊郎（又有别号「马一龙」，Elon Mask）对推特（Twitter）推进大刀阔斧的「改造」，越来越多的人逃离推特，投奔联邦宇宙的一员——长毛象的怀抱。
长毛象何许物也？一言以蔽之，是一个自由开源的多中心化分布式微博客社交网络。
对于自推特迁徙而来的用户而言，长毛象应会令之感到亲切，因为它从用户界面，到操作方式，都跟推特类似。例如发送公开的「推文」、私密的简讯，又如转发、回复，等等。
但整个长毛象「世界」并非由单一机构运作，而是以多个由不同营运者独立运作的服务器互通有无，交换资料而组成的。这些由众多长毛象站点组成的网络。我们便称之为「万象网络」（Mastodon network）。[很多人泛称这类网络为「去中心化社交网络」（decentralized social network）。不过这个概念还是可以再展开说道说道。与推特、面书之类，各自由单一机构、公司管理、运营的站点相比，万象网络确实看起来失去了单一的中心。但是比起区块链这样人人皆为中心，也就完全没有中心的对等式网络，万象网络仍然存在以各站点为单位的中心化管理、运营。所以万象网络去中心化不假，但更严密的说法是「多中心化社交网络」（multi-centralized social network）。感谢瓠樽指教。又及，多中心化这一形容，令我想到了华语文学、华语乐坛。]
相对地，像推特这样不与外部站点互通，不能关注外部站点的帐号，不能「直接」回复外部站点的内容并使后者的作者直接收到通知，而其荣损全仰单一机构之鼻息的，就是中心化社交网络（centralized social network）了。
由于长毛象可由多个独立站点互联的特性，它也与推特在信息发布控制上有着微妙的不同。
先说推特的信息公开层级。至本文写作时点，可分为以下三种：
而长毛象一般来说存在四种：
在长毛象，只有一种内容格式（format），就是贴文（post）[作为参考，WordPress原生支持标准、日志（aside）、聊天记录（chat）、图像（image）、相簿（gallery）、状态（status）等格式。长毛象其实能够读取这些格式，但是只会统一以一种样式显示它们，亦即显示样式与嘟文无异。]。长毛象的贴文有独特的称呼——「嘟文」（toot），而发布嘟文的行为叫做「嘟」或者「嘟嘟」。而其他类型的社交网站中的私信，在长毛象，实质上就是以特定用户可见的嘟文来实现。
长毛象默认的网页端里，没有专门的私信窗口，对用户私密的嘟文和其他嘟文都胪列在一起。当然在一些经过设计的长毛象客户端里，这类嘟文会被汇总到一个聊天窗口来显示，如此「复刻」用户们在其他平台的私信体验。
长毛象特色的对信息发布范围的精细控制，又与它独特的时间线设计相辅相成。经过上面的描述，我们已经知道，万象网络由众多独立的长毛象站点组成，它们互联互通，又互不相隶属。相应地，一个长毛象用户，有三种时间线可以阅览：
关注的用户所组成的时间线，很好理解，顾名思义。
而本站时间线这一设定，会一定程度促使用户为了更高效地看到自己想看的内容「择良木而栖」。大部分长毛象站点，其实呈现了一种「兴趣部落」的形态，即用户因为相似的爱好与价值观聚集于某一特定站点，并通过站点规约来确定这一点。而在本站时间线所呈现的，便是这些同声同气的用户们相对同质化的声音。这也类似于一种人工的信息提纯了。
关于全网时间线，前面是简单说明为了——「能触及到的全部公开内容组成」的。触及一词，可以详细展开来阐释一下。我们假设站点甲有用户乙，他于时刻丙头一回开始嘟嘟。又有站点丁的用户戊，他于时刻己头一回开始嘟嘟。用户乙在时刻庚关注了用户戊，用户戊在时刻辛回关了用户乙。站点丁还有一个用户壬，他头回嘟嘟早过用户戊，而早不早过用户乙不影响我下面所说的。此外假设这三位用户发的都是全网公开的嘟文——我们尽可能简化这个模型以便于理解。于是，我们可以画出这样一张时间关系轴：
那么，用户乙所能看到内容，则是自己所嘟的全部嘟文，以及庚时刻关注了用户戊以后戊所写的全部内容。时刻庚以前戊写的内容看不到。我们也便明白了长毛象的关注行为，本质上是从「现在开始」将该帐号的更新订阅到自己所在的服务器上。
同理可知，用户戊可看到的内容，包括自己所嘟的，也包括辛时刻以降乙所写的，但不止于此。还有用户壬所写的全部内容。这是因为壬与戊都在同一个站点——丁站点。他俩所产生的内容都在同一台服务器里，需要阅览的时候可以直接调用。而乙不跟他们在同一个站点，也就不在同一个服务器里。只有戊关注乙的那个时刻辛开始，用户乙所嘟的内容才源源不断地输入站点丁，而可供站点丁的用户在全网时间线可见。
用户壬可看到的内容，则包括自己所嘟的全部，戊所嘟的全部——无论有没有关注戊，以及辛时刻以后乙所写的嘟文。
壬明明谁都没关注，就能看到戊和乙所写的嘟文了。那乙可以看到壬的嘟文吗？答案是否。因为乙没有关注壬，乙所在的服务器就不会接收壬的内容，这台服务器只会接收庚时刻以后用户戊所更新的全部内容。
出于简便，我使用了「看到」这一说法。然而更严密地说，应该是在自己所在的站点中，通过全局搜索、全网时间线中见到。
因为用户完全可以新开一个浏览器窗口，把戊或者乙的个人主页链接输进去，直接到丁站点看他们发的全部内容。如果感觉戊啊乙啊发了什么精华内容，便对这单条嘟文进行跨站回复、转发、点赞、收藏，这样操作完，这条嘟文就因为上述的交互，被甲站点接收，从而于甲站点可见了。
以上假设他们发的内容，全是全网可见的了。如果这三个用户发的内容还有非公开的、关注者可见的——甚至私信，如果这两个站点不止这三个用户，如果这两个站点的用户们之间的关注关系再复杂一点，如果还存在第三个、第四个站点……那么可以推知，万象网络的信息流通样貌是相当复杂的。
但是万变不离其宗，复杂的样貌是上述模型的叠加。
对于来自特定地域的使用者来说，长毛象能够带给他们更加宝贵的体验。在这些地域，社会愈加原子化，人与周遭物事之间的连结变得薄弱，一种「无关心」的氛围愈加弥漫。而万象网络这般类似城邦——社区的结构，会为这样的使用者提供一个唤起对社区连结关心的环境。我使用长毛象的这两年多，经常会看到从微博迁徙而来的用户感叹，时间线上流动的都是友邻真实的声音，哪怕看到是琐碎的日常分享，都为之珍贵，忍不住停步寒暄问候，因着象友的生活日常而感到暖心或受到牵动。而不似在其他商业化的平台，毫无目的地刷着屏幕，然后自责忘记了上网的「目的」。在优绩主义社会中，人们愈加纠结自己的一举一动有否意义，能否助益自我「成长」「提升」；人们受到一种有意无意的许诺，去到那些商业化的平台刷取「有用」的信息——然而更多时候，只是被推送营销信息。于是用户只好无奈地快速划过屏幕，大海捞针，却越捞越麻木。这无疑是一种优绩主义社会的隐喻：我们在脑中快速分辨一件物事的有用与否，然后漠然地错过无用的，想要直奔那有用的，却在此过程中愈加麻木，令对周遭、对生活、对日常的感性钝化。而到了万象网络，完全可以以一种轻松的气氛，与同个社区的友邻聊天，交流喜、怒、哀、乐，恢复与社区、与真实的人们的连结。
在这样的地域，基于本地社区、地域，抑或兴趣、价值观，乃至利益诉求而形成的组织，也或多或少受到抑制，乃至打压。甚至人们基于上述原因自发走到一起，未必有着明确的结成行动主义组织的想法，亦即一种「自组织」，也会出于「未雨绸缪」而受到打击。而通过「无大台」的万象网络，参与到社群运营与管理中，无疑会为来自这般地域的使用者重塑公共讨论、组织管理的能力，为他们提供宝贵的自治经验。（虽然线上的感觉和线下又有差异，如何将这些自治经验带到线下是个更为长远的问题。）[〈社区连结与自治经验〉章节的写作，承蒙瓠樽的启瀹。]
信息发布控制、时间线、社区连结……如此这般的特性令象友们提出过很多有趣的遐想与比喻，譬如城邦，譬如群星。参见拙文：
长毛象站点之间能够互通有无，形成万象网络，却无法对推特、面书等站点的内容「直接」转发、回复，也无法「直接」于站内关注推特、面书的用户。这是因为长毛象使用一种信息交换协议——ActivityPub（无通译，有译为「活动酒吧」者，不知人翻的耶机器翻的耶）。凡是支援这一协议的站点，都可以进行跨站的交互。于是，这些支援ActivityPub的站点，便组成了一种自给自足的网络。（一种富有野心的说法认为，我们可以直接把这些ActivityPub站点的网络，视为一种大的平台。）
像这样的跨站通讯协议还有很多，例如Diaspora Network、OStatus、Zot等。由众多跨站通讯协议所系联起来的众多网站，便被统称为联邦宇宙（Fediverse）。
值得注意的是，用一个统一协议来连接众多互不隶属的站点，在互联网上并不是新鲜事。电子邮件便可以称为一种最早的互联网络。或者格局打开，整个互联网不就是一种通过统一的协议互相连接、供用户到处跳转的网络吗？联邦宇宙这个概念新鲜在哪？
我们需要重新认识一个事实：进入以用户主动生产内容为主的Web 2.0时代以后，一些新兴的寡头——推特、面书、微博、微信等——替代了旧时的网络权贵——那些老牌的门户网站。这些新寡头为了广告收益，利用智能分析与成瘾机制吸引用户挹注大量时间，不断浏览站内的内容——动词「刷」淋漓尽致地表现了这一点。他们还生怕用户区别的站点寻求有趣的内容，于是拒绝搜索引擎的收录（例如微信公众号），甚至将内容以自创的信息协议发布，使得通常的网页浏览器无法阅览，只能下载他的手机软件来看。互联网变得不再互联，站点之间的割裂、碎片化愈加严重。
于是在这样的社交网络浪潮下，联邦宇宙的理念便如一股清流。盈利并不是什么错。但是原来我们如果有需要的话，也可以小成本运营一个小型社交站点，还可俾之与其他站点互通。而这些站点不智能分析用户的喜好，不搞成瘾机制（当然你也可以分析可以搞，但是用户可以用脚投票，便捷地迁移到其他站点）。长毛象，与它背后的联邦宇宙，为我们提供了这个可能性。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。