Liked:基于FriendFeed API的信息过滤器

郑昀@玩聚Liked 20090208

玩聚网一直在寻找各种方法以将 Social Media 上最好的內容展示给你。

目前为止，我们提供了Social Recommendation （社会化推荐）Social Dialogue （社会性对话）

以及今天推出的 Liked 这三种探索社会化媒体世界的方法。

Liked 是基于 FriendFeed API 的 mashup 应用。

前言

周伟明将程序员分为十层楼，分别是菜鸟、大虾、牛人，大牛、专家，学者、大师，科学家、大科学家等。

那么如果对比把网站分为几层楼的话，FriendFeed 和 Twitter 又属于哪一层楼呢？这二者已经脱离了工具型、浏览型、社区型网站的范畴，已经升华到了平台级，虽然比Amazon S3和Google App Engine这种大平台还差一两层楼，但已经不能用聚合或 LifeStream 来形容 FriendFeed 了，正如你不能用 miniblog 来涵盖 Twitter 一样。

自从 FriendFeed 几天前推出新版搜索，相当于它从一个赛亚人变身为了超级赛亚人，它的聚合数据和内部的用户行为数据，都被开放，你可以轻易地通过 FriendFeed API 得到。

在这中间，我最关注的是它的用户 Like 和 Comment 行为。

Like，指用户看到一个聚合项后，点击“喜欢/Like”按钮，就表示喜欢这项（链接、图片、视频或Tweet等）。现在，你是可以调用 FF API 获取这一行为的，譬如搜索：

service:googlereader,delicious,diigo,digg,internal likes:2

代表，在这些 FF 所支持的服务类型中，搜索哪些被人至少喜欢过两次的项目，这就有了 Social 的气息。

对比豆瓣API 而言，FF API 和 Twitter API 能挖掘出更多脱离原用户层面的应用。随手举一些例子，Twitter API 可以很容易做出 memeTracker (热点追踪和反映) 的应用，比如说：http://twitturly.com/，http://www.tweetmeme.com/，http://retweetist.com/，http://popacular.com/twitter/，http://www.twopular.com/，http://www.tweetvisor.com/等等。

不知道即将放出的鲜果API 会不会比豆瓣做得好一些。

基于 FriendFeed Likes 数据的信息过滤

既然我们能够通过

service:googlereader,delicious,diigo,digg,internal likes:2

service:flickr,picasa likes:1 comments:1

搜索到被人喜爱的 Buzz项（即新闻、网址、文章、帖子等等的混合），类似的还可以得到受欢迎的 Videos、Images、Tweets、Blogs，那么只要控制一下信息发布者列表，就很容易得到一批相当有质量保证的信息。当然要合并同类项，避免信息重复。

如何“控制一下信息发布者”？

美剧《The Big Bang Theory》中，Penny与Sheldon讨论她和Leonard是否适合约会，Sheldon对此用“薛定谔的猫”来类比，即观测行为会影响观测结果，在未观测之前，猫处于既死又活的状态，猫死和猫活取决于观察，Penny和Leonard是盒子里的东西，所以Sheldon不能给出 Penny 他的建议。所以，再加上测不准定理，如何控制信息发布者，我就此隐去不谈。因为做出 Like 动作的用户、聚合信息到 FF 的用户和阅读玩聚SR 和 Liked 的用户是在同一个盒子里的。

以Flickr的Explore为榜样

我非常喜欢 Flickr 的这个功能：Explore，发掘 FlickrLand 上最近 7 天的有趣相片，有随机的乐趣。当然它的发掘视讯也不错，但相对而言，发掘有趣相片更直观，内容是否对胃口更一目了然。

我经常要告诫自己，刷新 Explore 每次只刷新5次，以避免自己把时间都浪费在这上面。