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Web2.0的信息组织需要引入语义的新思路
郑昀 200709
Web2.0的最大特征就是信息生产的革命，大大促进了网络内容的个体生产，从而引发了微内容的海量产生。
从方军的《网络大图景:人、物与讨论》汲取到的分类思路，微内容可以分为三大分类。
围绕人的。也就是人与人之间的连接、关系，这也是SNS网站所产生的微内容。
围绕物的。这是最通常的微内容方向。“物，是一种与人相对的泛指，新闻资讯是物，blog是物，图书是物，音乐是物，电影是物，旅行过的地方也是物，网摘是物，餐馆是物”。譬如豆瓣的对书、电影、音乐的评论、打分、收藏，抓虾的对blog item的收藏、推荐、分享等。
交互的。泛指人与人之间的虚拟的或真实的讨论。比如因为一个新闻引发的网络地震，就既包含了小范围内的真实讨论，也包含了大范围内虚拟的对话。
对于这三类微内容的组织呈现，在它们的“原产地”就已经有了多种多样的组织方式；在某些聚合关键点上，也已经有了成熟的解决方案，比如digg的新闻聚合，奇虎大旗的论坛聚合，比如抓虾鲜果的RSS聚合。
前面说的这几种方案，都比较成功地解决了“围绕人的”和“围绕物的”信息组织，但对第三种分类“交互”还迟迟没有成熟方案，有心之人不妨从此处下手。国外的Techmeme开创性地利用反向链接和语义计算找到对话的蛛丝马迹，把分散在各处的博客、新闻等内容真正按照对话的结构组织，开创了memeTracker的一片天空。最近，雅虎收购了BuzzTracker，它的创始人也成为了Yahoo News的总经理，也许如何利用语义和链接重组内容是next big thing。国内的玩聚网虽然没有按照反向链接把社会性对话自动聚合出来，但是运用成熟的语义技术把热点故事的观点聚合做得还不错，相关性已经相当稳定了。
所以，创业者不单单要考虑某一个Web2.0网站站内的微内容组织，还需要考虑众多Web2.0站点的内容整合，而且不单单是把信息聚合到一起，最重要的也是最难的，是如何把信息、人之间的关系挖掘出来。
由于多数Web2.0创业者都不能很好地掌握语义计算能力，甚至完全不了解文本挖掘的概念，所以通常只在常见的互动手段、对其他开放平台的API进行Mashup等大做文章，所以很容易导致两个问题，一是技术门槛过低容易被复制，二是过分依赖用户UGC、用户主动行为。后面我们会谈谈语义计算能如何帮助Web2.0创业者。
微内容呈现方式大致可以分为两类：以个人为中心的信息组织，以及信息围绕个人来组织、呈现。
第一种，对于以个人为中心的信息组织，比如豆瓣给用户提供了“我的豆瓣”以及“别人眼中的你”页面，这已经成为Web2.0网站的基本特征以及最重要的内容组织方式之一。
当把思路放大到整个网络的时候，这种组织方式就变成了“LifeStreams”和“FriendStreams”的概念。
LifeStreams，我们都知道，就是把你的所有Web2.0服务的帐号都存放在一个集中门户，这样这个入口就聚合到你所有的网上行为了，其实也就是告诉了别人“What are you doing”。
这其实是一个近几年来不同网站通过不同形式的服务做的同一件事。
譬如，06年十月份SixApart正式推出的VOX就已经允许用户在自己的Blog上通过各种 mashup 的来源来添加媒体内容，比如 Amazon、Youtube、Flickr 等等。当然这只是LifeStreams的简单范例。
这种属于“pull”行为，VOX把你的lifestreams拉回来。
twitter，你自己主动发言告诉别人你在做什么，这个还不尽然算LifeStreams。你的各种应用通过twitter api发布你的行为，这才是发扬了LifeStreams，比如你在RSS阅读器中的分享、你的音乐播放器等等。
这种属于“push”行为，应用把你的行为推送给twitter。
Facebooks的news feed也是如此。
能够专一地、跨网站地提供LifeStreams服务的，而且看上去很美的，是RedHat的mugshot。类似的，还有，Ziki。
FriendStreams又是什么呢？
其实说白了就是一句话，你如何看到你的好友们的“What are you doing”。如果只是简单地去你朋友的LifeStreams看，那还叫什么FriendStreams？
就是要在你的LifeStreams里同时看到FriendStreams，这才叫方便。
比如，twitter不就是这样吗？可以只看你在说什么，也可以看你和好友都在说什么，只需要一个标签的切换。
mugshot也可以做到这一点，你可以在你的mugshot个人主页上点击“Network”标签就能看到好友的Flickr、Youtube、del.icio.us、Google reader shared items、Twitter、Facebook等等的所有行为，当然仅仅是看看而已。虽然不是什么颠覆性的IDEA，无非就是mashup罢了，不过已经离Google老大描述的“Applications that are pieced together”很近了。
LifeStreams和FriendStreams就是对“以个人为中心的信息组织”的跨域名扩展。
第二种，对于信息围绕个人来组织、呈现，比如豆瓣给用户提供了“我的豆瓣”以及“别人眼中的你”页面，MyBloglog、博狗和抓虾的widget都展现了Blogger的友邻、访问者以及好友。这已经成为Web2.0网站的基本特征以及最重要的内容组织方式之一。
这里我们要说到Google对Web3.0的新定义，就是把无序的个人碎片利用Application给together起来。Together起来的信息push给你，这个方向上的应用有很多，我这里就不讨论了。我着重于如何让Web2.0生产的海量微内容围绕着你的行为自组织呢，也就是pull动作。
前面说的LifeStreams和FriendStreams服务，还都是主动通知你好友的所作所为，它们都需要你特别抽出精力去处理这些信息。有时候，这是一种无声的轰炸。
Pull动作，就是在你不去注意你的好友、不去注意你信任的信息源的情况下，不分散你的注意力，在你主动行为时，Application主动提示你，你的好友、你的信息源对于这个主题曾经在哪里某个时候关注过。
也就是，信息在该出现的时候出现。
BlogRovr，一款Firefox插件，在探索一条语义之路，它允许你浏览网页时也能看到你关注的那些blogger对于当前的主题写过什么，虽然它的做法有点简单，但它起码跨越了域名，把不同信息源的内容按照你的阅读行为pull回来并以非常简便的方式呈现给你看。如果再加上Google似的对用户喜好的精准掌握，对关联规则更精准的把握，那就更符合人们的使用习惯了。
诸如此类的应用，证明如果掌握语义计算和文本挖掘，就能在用户行为的基础之上，让信息更好地围绕个人组织。
我的相关文章：
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<chsdate w:st="on" isrocdate="False" islunardate="False" day="8" month="9" year="2007"><span lang="EN-US" style="COLOR: black; LINE-HEIGHT: 150%; FONT-FAMILY: Verdana; mso-bidi-font-size: 10.5pt"><chsdate u1:st="on" isrocdate="False" islunardate="False" day="8" month="9" year="2007"><font size="3">9/8/2007</font></chsdate><span lang="EN-US" style="COLOR: black; LINE-HEIGHT: 150%; FONT-FAMILY: Verdana; mso-bidi-font-size: 10.5pt"></span><span lang="EN-US" style="COLOR: blue; LINE-HEIGHT: 150%; FONT-FAMILY: Verdana; mso-bidi-font-size: 10.5pt"><a href="http://blog.csdn.net/zhengyun_ustc/archive/2007/09/08/1777187.aspx" target="_blank"><font size="3">LifeStreams+FriendStreams<span lang="EN-US" style="FONT-FAMILY: 宋体; mso-ascii-font-family: Verdana; mso-hansi-font-family: Verdana"><span lang="EN-US">：你的切片之不同玩法</span></span></font></a></span><span lang="EN-US" style="COLOR: #4b4b4b"><p></p> <p></p></span></span></chsdate> |
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围绕物的。这是最通常的微内容方向。“物，是一种与人相对的泛指，新闻资讯是物，blog是物，图书是物，音乐是物，电影是物，旅行过的地方也是物，网摘是物，餐馆是物”。譬如豆瓣的对书、电影、音乐的评论、打分、收藏，抓虾的对blog item的收藏、推荐、分享等。
交互的。泛指人与人之间的虚拟的或真实的讨论。比如因为一个新闻引发的网络地震，就既包含了小范围内的真实讨论，也包含了大范围内虚拟的对话。
对于这三类微内容的组织呈现，在它们的“原产地”就已经有了多种多样的组织方式；在某些聚合关键点上，也已经有了成熟的解决方案，比如digg的新闻聚合，奇虎大旗的论坛聚合，比如抓虾鲜果的RSS聚合。
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所以，创业者不单单要考虑某一个Web2.0网站站内的微内容组织，还需要考虑众多Web2.0站点的内容整合，而且不单单是把信息聚合到一起，最重要的也是最难的，是如何把信息、人之间的关系挖掘出来。
由于多数Web2.0创业者都不能很好地掌握语义计算能力，甚至完全不了解文本挖掘的概念，所以通常只在常见的互动手段、对其他开放平台的API进行Mashup等大做文章，所以很容易导致两个问题，一是技术门槛过低容易被复制，二是过分依赖用户UGC、用户主动行为。后面我们会谈谈语义计算能如何帮助Web2.0创业者。
微内容呈现方式大致可以分为两类：以个人为中心的信息组织，以及信息围绕个人来组织、呈现。
第一种，对于以个人为中心的信息组织，比如豆瓣给用户提供了“我的豆瓣”以及“别人眼中的你”页面，这已经成为Web2.0网站的基本特征以及最重要的内容组织方式之一。
当把思路放大到整个网络的时候，这种组织方式就变成了“LifeStreams”和“FriendStreams”的概念。
LifeStreams，我们都知道，就是把你的所有Web2.0服务的帐号都存放在一个集中门户，这样这个入口就聚合到你所有的网上行为了，其实也就是告诉了别人“What are you doing”。
这其实是一个近几年来不同网站通过不同形式的服务做的同一件事。
譬如，06年十月份SixApart正式推出的VOX就已经允许用户在自己的Blog上通过各种 mashup 的来源来添加媒体内容，比如 Amazon、Youtube、Flickr 等等。当然这只是LifeStreams的简单范例。
这种属于“pull”行为，VOX把你的lifestreams拉回来。
twitter，你自己主动发言告诉别人你在做什么，这个还不尽然算LifeStreams。你的各种应用通过twitter api发布你的行为，这才是发扬了LifeStreams，比如你在RSS阅读器中的分享、你的音乐播放器等等。
这种属于“push”行为，应用把你的行为推送给twitter。
Facebooks的news feed也是如此。
能够专一地、跨网站地提供LifeStreams服务的，而且看上去很美的，是RedHat的mugshot。类似的，还有，Ziki。
FriendStreams又是什么呢？
其实说白了就是一句话，你如何看到你的好友们的“What are you doing”。如果只是简单地去你朋友的LifeStreams看，那还叫什么FriendStreams？
就是要在你的LifeStreams里同时看到FriendStreams，这才叫方便。
比如，twitter不就是这样吗？可以只看你在说什么，也可以看你和好友都在说什么，只需要一个标签的切换。
mugshot也可以做到这一点，你可以在你的mugshot个人主页上点击“Network”标签就能看到好友的Flickr、Youtube、del.icio.us、Google reader shared items、Twitter、Facebook等等的所有行为，当然仅仅是看看而已。虽然不是什么颠覆性的IDEA，无非就是mashup罢了，不过已经离Google老大描述的“Applications that are pieced together”很近了。
LifeStreams和FriendStreams就是对“以个人为中心的信息组织”的跨域名扩展。
第二种，对于信息围绕个人来组织、呈现，比如豆瓣给用户提供了“我的豆瓣”以及“别人眼中的你”页面，MyBloglog、博狗和抓虾的widget都展现了Blogger的友邻、访问者以及好友。这已经成为Web2.0网站的基本特征以及最重要的内容组织方式之一。
这里我们要说到Google对Web3.0的新定义，就是把无序的个人碎片利用Application给together起来。Together起来的信息push给你，这个方向上的应用有很多，我这里就不讨论了。我着重于如何让Web2.0生产的海量微内容围绕着你的行为自组织呢，也就是pull动作。
前面说的LifeStreams和FriendStreams服务，还都是主动通知你好友的所作所为，它们都需要你特别抽出精力去处理这些信息。有时候，这是一种无声的轰炸。
Pull动作，就是在你不去注意你的好友、不去注意你信任的信息源的情况下，不分散你的注意力，在你主动行为时，Application主动提示你，你的好友、你的信息源对于这个主题曾经在哪里某个时候关注过。
也就是，信息在该出现的时候出现。
BlogRovr，一款Firefox插件，在探索一条语义之路，它允许你浏览网页时也能看到你关注的那些blogger对于当前的主题写过什么，虽然它的做法有点简单，但它起码跨越了域名，把不同信息源的内容按照你的阅读行为pull回来并以非常简便的方式呈现给你看。如果再加上Google似的对用户喜好的精准掌握，对关联规则更精准的把握，那就更符合人们的使用习惯了。
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诸如此类的应用，证明如果掌握语义计算和文本挖掘，就能在用户行为的基础之上，让信息更好地围绕个人组织。
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