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1、基于内容、位置与关系的探索模式信噪比，是指有用信息与无用信息的比值。如果信息能够有效过滤，信噪比高（甚至非常高），那么信息爆炸不仅不是坏事，反而还将大大拓展我们的眼界，提高生活的深度。Flickr探索Flickr探索与此同时，我们越来越倾向于一个彻底个性化，同时做好隐私保护的综合平台。喜新厌旧是人的天性，这就注定了“个性化”不能只停留在“定制”的范畴，还应该包括“探索”。社交网络的现状社会化网络服务社会化网络服务三层服务在线社区经过这几年的沉淀，目前有以下三种层次的服务： 内容服务 基于内容的获取与筛选，形成圈子，实现价值，达成共鸣。 位置服务 通过移动互联网进行签到，分享即时地理信息。 关系
2、服务 通过互联网构建与增强人际关系。服务特征很明显，三者都具有不可比拟的代表性。不过可以看到，它们之间又有着如下特征： 相互孤立 我喜欢摄影，但不知道周末在朋友（关系）家旁的公园（位置）有一个摄影小组（内容）的聚会。 紧密相联 同学（关系）在武汉广场（位置）看见一条不错的男式运动裤，发布到微博（内容）上，正在武广吃饭的我也想过去看看。 各自矛盾 友邻在豆瓣（内容）上发起了同城活动（位置）参与PHP语言初级讨论，不在同城的我好心分享出去，结果人人网上的同学（关系）抱怨我“刷屏”。多维分析信息一多，自然存在过滤的问题。但我认为，与其过滤，不如直接显示相关信息。随着时间的推移，相关信息也必然膨胀；这
3、时应该毫不犹豫、大刀阔斧地砍掉，只显示最相关的信息。豆瓣有各种有意思的小组，坐拥无数后，面对海量帖子，头都是大的。那么，为什么不把最相关、最热门的提取出来？比如，附上一份“晚间精选话题（5个）”。即便是随便看看首页，不打算进一步浏览，看到喜欢的话题，也不能阻止你充满好奇的手吧。标签分析新浪微博的标签分析新浪微博的标签分析经过用户亲自提取的“个性化标签”当之无愧成为最具分析价值的数据。但目前新浪微博里“感兴趣的人”的推荐显然只做了第一步，没有在发文量、粉丝数量、名人与否、原创比例上进行相关性匹配。关键词分析一种是语境（语义、环境）分析。最好的例子莫过于谷歌关键词广告，随处可见，精确度也在不断提高
4、。以前每每在外文网站看到中文总是兴奋不已，可惜是谷歌广告。另一种是词频分析；基于用户的内容不愁没有文字。那么，结合新闻热点抓住它们，进行词频统计，自然能分析出用户说话的口味。毫无疑问，臭味总是相投的。关键词分析依赖对自然语言的处理，也是标签分析之外强有力的助推器。群组分析互联网是虚拟的，但我们每个人都是独立的。我们面对不同的人群以不同的面孔，一来强化身份，二来避免尴尬。我们的每个面孔都是真实的，但分享给不同的人群显然也是不合适的。新浪微博的分组给联系人分组不仅能有过滤话唠的疗效，也能立体地展现其不同的角色。互动程度分析互动的人一定比其他人更亲密，有关你的新鲜事他（她）理所当然希望成为尝鲜第一人
5、。转发分析人人网上几乎都是分享让我们厌恶，因为我们想了解关于他们自己的信息；而微博转发力量的强大，缘于对内容的钟爱。由此来看，转发中所涉及的人、事和博主都可以成为分析对象。新版豆瓣采纳了分组，而取消了“书影音”的分类，正是如此。时间线分析正如谷歌阅读器里的“神奇排序”一样，把疏密的时间线整合为一条均匀的故事情节。这样，在时间有限的情况下，不会漏过好友的最近消息。此办法不适合新闻媒体。其他元数据分析搜搜问问的推荐尽可能地共享平台信息。比如我在QQ空间的个人资料里提及“羽毛球”，在搜搜问问里，推荐我订阅该词条。必要准备多维分析后，已经尽可能搜集了用户的想法与口味，接下来，进行准备工作。反向分析人人
6、网的忽略名单通过主动标记“不喜欢”来过滤冗余信息。这些信息的类型包括： 某人 出于个中原因，不希望该人出现在时间线上。 某事 比如，男生对“化妆品”不感兴趣，屏蔽此类讯息。 话题 比如，对“360大战腾讯”毫无兴趣，屏蔽之。 某类 比如，对“非原创” 无爱，屏蔽之。就大量的友邻反馈，豆瓣电台的“垃圾桶”是个不错案例。隐私保护以腾讯微博为例月光博客解读说，QQ上78%的用户本心是拒绝双向关注的，或者说78%的时候，人们不希望双向关注。从结论来看，尽管腾讯拥有了着无敌的用户基数，他可以让每个QQ号都是成为微博用户，但是腾讯本身覆盖的相互关系反而会成为用户的心理阻碍。在超过3/4的时候，人们对此有所
7、顾虑。看来，垄断和捆绑对于利基市场而言可能并不是一件好事，如果抛不开沉重的隐私包袱。以脸谱为例脸谱的群组功能随着脸谱用户好友的数量呈几何上涨趋势，身份角色也一直困扰着用户。面对这种情况，脸谱改进了“群组”功能，能有选择地与朋友分享信息。这样，请“病假”出去约会的消息，上级就不得而知了（好吧，这不是个好例子）。群组本身的隐私保护也做得相当完善，包括开放、封闭和隐秘三种模式，详见文末参考资料7。选择性开放拿地理信息来说，对于不同的关系，不同的场景，提供位置的精度是不一样的。国内来说，最大的单位是省份，其次是城市、区、街道。任何跨距大的签到信息，对于收到接受人来说，都是冗余。比如，常居武汉的张三和常
8、居杭州的李四是老朋友，他们之间的任何签到都没有具体意义；只有当一方去对方城市做客时，才能体现价值。可惜，位置服务仍在不加区分、不遗余力地到处散播地理信息，就我个人而言，是不甚反感的。Live中令人困惑的隐私设置当然，就隐私保护精度来讲，正如一路求实所言，能不把选项抛给用户，就尽量不要徒增麻烦。跨服务探索探索模式目前已有的探索不在少数，比如谷歌阅读器、Flickr、人人网等。可惜，它们探索的内容仅仅局限于特定服务：内容的探索内容，关系的探索关系。豆瓣同城点亮了“探索”的光芒，内容与位置服务得以结合，发掘出更有意思的模式。“单向关注越高的平台，社交属性越低，而双向关注越高，社交属性越高”，这条规律
9、与位置关系联系起来，或许正好适合跨服务探索。朋友总是不嫌多的，而人们的社交活动范围往往局限在常居城市。同时，相互关注的好友往往更加亲密。因此，在同城范围内，相互关注的好友的线上线下交互应该更为频繁，成为传统社会上的“朋友”（而不仅仅是网友）的几率更大。结合多维分析中提到有关的交互条目，可以得到一份具体的“神奇好友名单”。以神奇名单为本，通过位置把内容和好友联系起来，探索的内容将十分丰富。豆瓣猜“探索”可以以分组或者单页（比如豆瓣猜）的形成呈现；同样，务必保持简洁。宗旨应该是不求数量，只求你喜欢。商业价值所有的广告都有价值，因为每个选择都有价值；只有无关、无用和劣质的广告让人反感。我们满大街购物
10、时，最喜于乐见的莫过广告了（特别是打折广告）。当我们的雄心不得壮志时，除了政治，还可以大侃各种品牌。根据ROI Research在今年4月对推特用户进行的调研得出，33%的用户每周至少谈一次品牌。同时，网络营销，尤其是微博营销也在不断加强，这些都可以反映广告（品牌）的价值。自己说自己好，别人是不信甚至不屑的；水军这种东西也越来越容易发现并惹人厌恶。品牌最忠臣的推广员永远都是客户自己；而用户最信任的推销人员莫过于亲朋好友。据此，营销人员大可以收集已有客户的良好反馈，插播到探索模式中来。打个比方，我觉得花格子羊毛衫很有范儿（内容）。在探索模式下，社区里的好友，更或者我的朋友（关系）提出，就在我上班
11、地点附近实体店（位置）的羊毛衫正在打折，而且质量不错。由于羊毛衫的信息本身是真实的（来自于客户的反馈），我收到的信息来源是可靠的（不信朋友信谁？），该信息也正好满足我的需求。如此，天时地利人和，我购买的可能性相对较大。实体店和服务商如何分成，我的朋友能享受到怎样的实惠，则待具体考究了。参考资料1 MiniJuly 社会化网络：关系or内容 http:/ 范路 LBS中的信息服务 http:/ 月光博客 杂谈新浪微博、腾讯微博、百度说吧http:/www.williamlong.info/archives/2337.html4 成功营销杂志10月刊文 4Food汉堡：你定制，你推广 http:/www.marketing- royaland 社会化网络设计的10大要点（案例）http:/ 张悟空爱美丽的微博 http:/ 脸谱官方网站 帮助中心 群组条目 http:/
