个性化阅读的过去和未来【中】

编写者	日期	关键词
郑昀	2007-7-2	个性化阅读

你是否每天经常访问许多站点，来跟踪你感兴趣的新闻或博客？

你订阅的Feed是否每天都有太多太多的文章，根本读不过来？

你需要保持敏锐的触觉，但它是不是花费了你太多时间？

前面说到了四种阅读方式：

l 以文章为中心阅读的，只有当同一个作者的质量稳定的文章被用户一再注意到，用户才会转化为下一个阅读方式；

l 以作者为中心阅读；

l 以关键词为中心阅读，很多时候是这样，看到新浪博客或者Donews首页上密密麻麻一大堆链接的时候，你会无意识地扫描某些关键词；

l SNS阅读，朋友的IM推荐、朋友的邮件、朋友的delicious收藏、朋友的Google Reader Shared items等等。

也谈到了三种新闻聚合处理模式：

l 驾驭群众智慧：代表人物Digg；

l 机器智能：代表人物Techmeme；

l 关键词过滤：代表人物Blastfeed和Zaptxt。

麦田说过“如果一种服务能成为广泛的互联网应用服务，它一定是传统服务的”网络模拟””，那么这三种处理模式也是对应着模拟了现实生活中我们的真实阅读体验。

Digg是以文章为中心阅读，但实际上模拟并扩展了“SNS阅读模式”。

Techmeme像曹增辉所说“圈定了知名科技blogger和科技媒体作为link源，很好的保证了话题的质量，防止了低质文章的信息过载”，它不仅仅是把谈论某一主题的文章简单地聚合在一起，而且最重要地是把精英博客之间的对话有层次感地展示了出来，这是前所未有的。如果说techweb、donews论坛中国内的IT精英们讨论某一主题有阅读的层次感、对话感的话，那么至少中国博客界目前还没有techmeme这样的聚合服务把博客们、新闻媒体之间的对话有机地、自动地、不断跟踪地展示出来。(题外话：我其实一直梦想着有这么一个服务，当我在抓虾上看到韩寒的博客说起那个造谣者的时候，点击一个什么按钮，立刻就跳到一个机器自动生成的页面，把这个造谣者的原帖子、马日拉的博客回应、其他人的评论、新闻媒体的以讹传讹统统按照时间顺序和信息源类型分门别类地列出来；或者就说互联网的事儿吧，项老师最近写了一篇blog，名字叫“模式不如扎实”，跟着曹增辉就是一篇“模式不如扎实？”，我读这两篇文章的时候心里就嘀咕，估计还有其他人也就此引申了什么话题发表在他们的博客上，我是真的就不怕花时间去google/technorati搜索呢还是该等着keso的GoogleReaderShared、曹增辉的GoogleReaderShared或者MindNewMedia等人肉收藏呢，这时候应该有一个象techmeme的自动页面，把这些对话整合在一起。这东西很难吗？难道除了我之外别人很少有这种需求吗？还是大家都是习惯于自己人肉搜索、习惯于别人的人肉过滤呢？我反正等这东西等了两年，没人做，只好自己操刀了，:{P。)

Blastfeed们不用说了，满足人们关键词阅读方式。这种阅读方式为什么存在，这里有一个非常好的注解：“大量的 Feed 产生了大量的未阅读文章，看着那些类似于 100+ 的数字，我常常会无可奈何地“mark all as read”。但是，就我所关心的领域，个性化推荐/Web Mining，我每天google it、百度一下，甚至连 Alert 都用上了，可还是仅能找到寥寥无几的一些新鲜内容。”对于这种需求，让Blastfeed来自动在有选择的信息源范围内监控吧，甚至最简单地每天上来告诉你抓虾里面100+没阅读的文章中讲web mining的有多少篇，讲个性化推荐的有多少篇，讲iPhone的有多少篇等等，只选择你感兴趣的看，没兴趣的就置为已读。

那么是否可以存在一个服务，象watchmojo所说的那样（News is Still a Wide Open Game），兼容并蓄，囊括编辑模式、机器智能模式、群众智慧模式，杀入新闻聚合服务领域呢？

对此，Google黑板报有一个注脚“Larry Page说，搜索就是发现内容…，而维基百科发现了一个更好的方法来组织信息。他似乎很喜欢这种同时使用人力、流程和机器的模型。所以这是另一项证据，表明谷歌正敞开胸怀，寻求可扩展的方法来利用人的力量。”

watchmojo给出的答案是“Topix + TechMeme + Digg”。

你的呢？

附录：北美新闻聚合大势：

Digg，Reddit，Netscape，可以认为是“meme tracker”的第一集团军，尤其是Digg，风头无两。

Newsvine，Shoutwire，则紧随其后。这部分人强调群众性智慧，也就是“Crowds”或“Crowd-wisdom”。

Techmeme, Tailrank, Megite，这三个同类型的、我们熟知的博客聚合网站，是强调“Robots”的第一集团军。

Daylife, Buzzfeed, DailyRotation紧随其后。

从现在来看，“Crowd”的流量胜过了“Robots”。

郑昀

个性化阅读的过去和未来【中】

公告