• 我们需要什么样的阅读

  • 发表时间:2018-07-12 16:56 | 秀站网 | 点击数:
  • 这是一个尴尬的时代,有人说。我们正在由信息爆炸的Web2.0走向信息收敛的Web3.0时代,在这一时代,整个互联网的信息仍然在快速增长,但是对于个人而言,获取所需的信息会更快速准确,即对个体而言,信息则是收敛的。同时,在这个时代,我们阅读的目光也因为移动设备大肆出现,逐渐由传统电脑屏幕转向了移动设备屏幕上,那么在这个时候我们究竟需要什么样的阅读呢?

    新阅读时代

    从 Web1.0 到 Web2.0

    如果说Web1.0是一个内容匮乏的时代的话(需要编辑或者专业人士来建设互联网内容),那么 Web2.0 就是一个信息爆炸的时代,各种 UGC 形式的涌现让所有人都成为了内容的创造者,专业编辑逐渐被边缘化。而随着互联网的信息的飞速膨胀,在标榜着多人贡献的 Web2.0 时代,另一个问题出现了:信息过多导致了信息重复和信息过载。所谓的过载,其实是无法筛选信息而造成有价值的信息减少,接收到的大多信息都是无意义或价值低的。

    这一点在以前的Web1.0是几乎不存在的,因为除了信息量比较少外,在 Web1.0 时代,由编辑或专业人士审核把关的内容其实是一层过滤,信息的生产和流通遵循着“先过滤后发布”原则, 而在Web2.0 时代,确是“先发布后过滤”,而这个过滤到机制从从最早的 RSS 订阅模式到稍后的 Digg 等根据热度和时间进行的聚合网站,逐渐发展到现在的以社会化推荐和个性化推荐为主的模式,它们都一直没有很好的消除掉信息过载的问题。

    当下主流阅读模式

    1.以好友推荐为主的社会化推荐(Social Graphs)

    社会化阅读-Social Reading

    以 Flipboard 为代表,它通过分析用户在社交网络,包括像 Facebook、人人网等社交网站以及 Twitter、新浪微博等微博服务等上面的好友的信息作为信息源,直接抓取某些链接背后的文章或图片后重新编整组织,再以新版面呈现出来。因为 SNS 是基于亲朋好友和自己可能会有共同兴趣或共同关注的好友,因此这些内容的相关度会较高,也更贴近个人兴趣。

    2.以算法推荐为主的个性化推荐(Interest Graphs)

    以 Zite 为代表,它通过分析用户对不同来源/不同主题的信息进行的收藏/转发/忽略/屏蔽等行为数据来计算出用户的喜好, 对用户的社交关注/新闻订阅等初次筛选的数据进行再次筛选, 为用户推荐相关度更高的信息。

    主流阅读模式的缺点

    1.SNS 和基于 SNS 的信息源不适合阅读

    基于社交网络的推荐是不靠谱的,除了好友数量不会太多造成信息面较窄外,将社交网络信息流作为阅读信息源从本质上也是值得商榷的。因为很多人其实已经被 SNS 这个群体性的平台所腐蚀,就像勒庞的《乌合之众》所说的那样,”群体不善推理,却急于行动”,个人在融入群体性的微博后情感和思想会转向群体所有的公共方向,更加容易冲动、易变、轻信、急躁、偏执、专横、感性、极端化、不允许怀疑和不确定存在,好比生物的低等状态。这与组成群体的个体素质无关,这时候其决定作用的是本能和情感,是一种“无意识”的层面,而不是理性。

    因此很多情况下,你所看到的信息都是被左右过的,尤其以微博为甚的 SNS 大染缸,很多信息进去后经过在被暗示和放大后的各种评论、转发、修改、再转发后会变得肢解、曲解,甚至会因为缺失和断章取义变成谣言。任何力量的过度放大,都会模糊背后的真实,因此我们需要更多冷静、理智和客观的信息,而不是这种无法保证被左右过的信息源。

    2.推荐算法是万能的吗?

    或者你会说,我们还有算法,联想到未来可能会到来的基于语义搜索、数据挖掘和智能匹配的 Web3.0 完全个性化时代,很多人也都看好它。诚然现在和未来的趋势都是以算法推荐为主的,但是在当下,算法并不是万能的。例如国内以优质算法著称的豆瓣,绝大部分上充当推荐角色的还是你的友邻,而不是经常不靠谱的豆瓣猜。当下算法还不能完全承担起推荐的重任,毕竟算法是死的,很多时候一点点意外就会造成严重的匹配偏移。例如现在的阅读应用都是需要个人用里面提供的“源”或自定义的“源”来聚合后才能形成个性化定制的信息“流”,在这种以算法为主的筛选过程,单个及多个应用内的重复“源”让定制的难度增大,需要磨合的时间变长,一旦你的兴趣产生一点变化,这个偶然的打断会使得过滤机制出现纰漏,因为算法还没有智能到可以识别一些例外。

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