2009年6月4日

这是一篇旧文,写于2009年02月12日。

这阵子看了诸多专业文章后,习得性无力感。再看自己从前写的这些,简直是乱七八糟的胡掰。不过,还是有点价值,至少坚持思考就有进步。这几天做了一些模糊阅读的相关思考,乱七八糟,存档。

网络阅读的随机性很高,窃以为,模糊阅读是一种非常重要的需求,有待开发。这种需求分析越精准,对模糊阅读的需求匹配程度越高。

一、模糊阅读的需求

比方说你想找一本有意思的书来读读,但心中只有模糊的需求——侦探小说。如此模糊的需求,如何最快最准的找到适合你的口味的那本书?

  1. 网上搜索:当需求很模糊,甚至没有准确的关键字时,检索的成本很高。搜索结果里各种各样的超级链接和新颖图文会拐走你的注意力。而且最糟糕的一点是,看不到实体书,很难快速评估自己是否喜欢。 
  2. 人的推荐:如果不能在短时间内找到熟悉侦探小说的人,如果不能更清楚地表达你的需求——不想读福尔摩斯、柯南,或系列的。如果这个朋友不是很擅长推荐,如果……“如果”越多,边际成本越高。
  3. 去书店找:一旦畅销书等展位没有适合你的书,恐怕还是要你费很多功夫在茫茫书海里瞎找。据我所知,书店的分类更模糊,侦探小说的摊位没几本书,和书店员的推荐能力一样不怎么样。

按照我的经验,最快最准的方法是:去图书馆。这个最便 捷,因为图书馆的分类很科学,检索是强项。所有侦探小说都集中放在那几列书架上。所以只需要在电脑上随便查一本侦探小说的分类编号,然后走到相应的书架那 里,大量的侦探小说就在面前供挑选,甚至可以比较一下同一本书不同版本的优劣。因此,找侦探小说这类模糊找书的需求,去图书馆是最快最准的一种模糊检索方法。

当然,网络时代,往往可以多种工具交叉使用。很多人不善于利用实体图书馆这类工具,因此选用了折中的方法——关键字搜索《十大侦探小说必读》之类的文章,看看简介,然后上豆瓣亚马逊看评论,确定后去网络或实体书店购买。

二、模糊阅读的需求匹配

模糊阅读需求的常规匹配方法主要有以下四种:

  • 关键字检索:标签,关键字,
  • 数据库分类:如图书馆或书店找书,书店有一种特别的分类:畅销书。
  • 社会化推荐:人际推荐,往往针对性很强
  • 模糊性匹配:如为满足找书需求,而看简介、摘要、评论的行为,是对模糊需求的模糊匹配。比方说鲜果、Greader用户对文章条目做的关键字和简注,这对于其他阅读者来讲,是对模糊需求的模糊匹配。

如果相应产生模糊算法,用于用户阅读行为分析上,匹配相关性一定会大为提高。其实,社会化推荐也是一种比较模糊的匹配方法,但更准确一些。另外,若想需求匹配,令用户满意,最好先进行需求定位、细分。定位越精确、分类越明确,匹配度越高,匹配成本越低。

  • 用户细分:分析真实情况下的复杂的顾客需要、感觉和预期,以别致新颖吸引用户。
  • 服务细分:掌握用户特征,需求匹配,为用户提供个性化服务,为顾客创造价值。
  • 信誉细分:以鲜明的服务取悦用户,树立品牌,培养忠实用户,吸引用户回访

三、用户的阅读行为分析

网络阅读需求往往模糊性很强用户自己也说不清喜欢什么样的内容,但他们的阅读行为会帮他们准确清楚地表达。阅读器会记录用户行为,统计标签和关键字频度等数据,分析用户的关注属性,再进行相关性计算,最后是匹配和推送。

行为分析是一门科学,行为之间,往往具有很高的关联度。比方说犯罪心理学上,纵火和强奸两种行为关联度很高,强奸犯有纵火前科的几率很大。换做阅读行为也一样,也可以使用科学方法进行行为分析。比方说:

  • 关注美剧《犯罪心理》的人,一定会喜欢《Lie to me》,如果“碰巧”推荐了Reid的扮演者Matthew Gray Guble的blog,就更叫人欣喜若狂了。
  • 一个看过TVCC的大火报道的用户,一定很关注突发新闻;
  • 一个关注西单地下通道女孩的用户,一定很喜欢温情和创意;
  • 一个订阅了郝明义博客的用户,一定热爱阅读、出版,以及那个叫做沈昌文的老头。
  • 苏美Helena的blog相关度很高,你能找到他们共同的标签么?——30多岁的女性,有智慧,有文采。

虽说目前文章的相关性计算要比书籍的难很多,但以科学文献为例,其检索还是做到了准确便捷,而且相关性很高。我想,这主要因关键字和摘要做的规范。关键字相当于精确检索,摘要相当于模糊检索用于交叉对比。

回到RSS上来,订阅频道的分类和属性,文章的关键字、作者、标签、简注都是细分的重要线索。豆瓣猜的算法很准,其实鲜果猜也很不错,只不过呈现方式不好,鲜果猜放到后台也许能起到很好的推送。

阅读器作为工具,最根本的还是起到梳理信息的效能作用。除了算法来分析用户的模糊需求,还可以计算好友的标签和关键字,也使得需求分析更为准确。

阅读器作为工具,鼓励对用户做标签和简注具有很深远的意义,不仅在于知识管理,也在于模糊需求的匹配,精准的匹配,这是阅读器工具性的两条腿。目前,review阅读记录的标签和简注这方面,鲜果的体验也不是很好,Greader也不是很好,希望以后会更好。

不相关阅读:《玩聚之于鲜果》lihui 2009-1-18

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