潜云思绪

未来的web2.0社交体验

原文：future-social-web-experience

翻译：hidecloud

转载请保留以上信息

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下一个杀手级软件

下一个杀手级软件将不再是一个软件。

而是一个构建在如今的万维网之上的网络平台，它使得开发下一代更为强大且有用的软件成为现实。

我能够预测到的，是一个与web1.0同样简单灵活，但更具互动性的强大的下一代网络。

在它的核心部分，将整合一系列反映现实生活中人、机构、服务、产品、网站，及其他实体间的联系。

想象一下

• 一个能即时显示你最感兴趣的事的浏览器
• 搜索引擎每次都返回更少但更好的搜索结果
• 一个总是告诉你最好的商品与服务在哪的市场，并且允许你为任何你感兴趣的物品做广告
• 一个没有垃圾信息、钓鱼欺诈的世界
• 你能在任何时刻轻松的获得各种联系他人的信息
• 并且能在任何地点找到保持通讯的方法

我很乐意将这个想法分享：这一切是怎么运作的。我只能说这都是一些低技术的东西，没有依靠任何新兴的科技，并且比你想像的要离你近。我还觉得Yahoo!在两年内会成为让这一切发生的公司。（hidecloud：虽然我觉得会是google来做到这一点^.^）

革命性的一步

网络上产生了一批伟大的程序，让我们能做很多美妙的事情：交流、出版、分享，比以前更方便且快捷的交易。人，内容，与数据间的交流与沟通比以往更多了。

但是，万维网现在已经到达了瓶颈。那些我们拥有的伟大的程序仍然是分裂的，不一致的。而他们本应有更好的互动与合作。

新一代网络将能很容易的在程序层之下把所有功能及数据整合在一起，从而让我们进入了一个新的时代：程序将会使生活更加轻松，更富有创造力，且更安全。当然，也会更加有趣。

在今天的碎片网络中搜索

想一想你有多么频繁的利用基于互联网的程序去寻找一些东西：文章，评论，购物信息，服务，联系方式，研究数据……

记住：“答案一直在那里！”

正确的答案几乎一直在那个地方——某个地方。

• 那个人的联系方式绝对在网上的某个地方
• 绝对会有一个软件是你正好需要的
• 绝对会有一个公司以最好的价格将这件你想要的商品卖给你
• 某个人正在尝试销售一套与你卧室完全是绝配的沙发

大多数的网络应用都是在试图将信息匹配到需要它的地方去

但最主要的问题在于互联网的内部结构：这里并不存在一个中心。虽然正因为如此，互联网才得以发展得如此迅速且有用——没有中心，使之能自由且自然的成长。

但是这也意味着：当想要比较各类信息时，我们不得不将他们收集到一个地方来——比如说一个独立的数据库。可这在如今的互联网上是很能做到的，即使现在已经有了一些阶段性的成就，如下：

碎片网络范例

• Ebay 拥有一个用来匹配需求关系的庞大数据库
• Google 拥有一个用来匹配搜索关键词的大规模索引
• Friends Reunited 拥有一个记录人们上过哪些学校的数据库
• Car Harbor 是一套正在开发中的用来匹配寻租停车位者与出租者的系统
• Loads of dating sites 拥有一个用来寻找希望与他人约会的人的数据库
• LinkedIn 拥有一个保存着商务人士资料且他们间的联系的数据库

我还能继续举出很多例子来。这些应用的共通点如下：

• 他们都试图将信息匹配到需要它的地方
• 他们都拥有自己的储存有外界很有限部分信息的数据库
• 而且他们的应用范围仅限于自身掌握的数据库

换句话说，他们都拥有拼图的一部分。

这意味着他们只能试图在自己有限的数据里为你的需求寻找最佳的答案。

即使这些系统再庞大、再聪明，他们仍局限在碎片网络1.0版的环境下。当你搜索“全垒打”时，Google 或 Ask.com永远都不会了解你真正想要的是什么。这是因为当前的网络还是处在损耗主义中。所有的应用都只是基于一些彼此间毫无联系的数据，它们只会让每件事物在应用中损耗着自己本应具有的价值。

案例分析

你想找个人来给房间做清洁。

现在，有一个离你半街区远的人很适合这个工作。

但是……

• 他们不可能拥有一个用来介绍他们服务的网站
• 他们也不太可能出现在黄页里
• 他们只通过口头传播来宣传自己的服务
• 他们刚好为一个你不认识的邻居做了一次清洁

所以答案就在那里，但你如何找到那个人？

如果你在搜索引擎中搜索“清洁工 重庆”，你会得到什么？什么有用的都没有,Google返回了大约168,000项结果，但对我来说都没用！

我并不需要168,000项结果！我只需要一个有用的结果！

搜索引擎利用我提供的信息尽可能的做到了最好。我不是在抱怨Google——它的算法是非常强大的。只是那种强大还不足够解决这个问题。

我们所需要的是换一种思路来对待这个问题——一个全新的可以理解关键词语义的系统，而不仅仅是理解关键词本身。

单空间内的搜索

现今的搜索引擎都是将全球所有的信息打包放在一起，虽然这当中有我欲寻找的答案，但同时也存在太多其他模糊不清的答案了。

他们所做的就是将大量不同的信息压缩在168,000项结果里面。

他们很平等的对待所有的信息，却忘了最重要的一点，所有的信息间并不平等——对于此时此地的我来说！

展望一个互动性更强的世界

我们需要将每样事物以某种方法联系起来，这样才能真正找到我们所需要的信息的最佳答案。

我是一位软件设计师，我认为最好是从需求出发来考虑这个问题。所以让我来为你讲述将来的用户体验故事吧。

我将为你描述我对以下这些应用范例的展望：

• 未来的杀手级主页
• 未来的杀手级市场
• 未来的杀手级搜索引擎
• 未来的杀手级联系人管理程序
• 未来的杀手级安全功能

未来的杀手级主页

打开我的浏览器。迎面而来的不是最新的新闻，也不是RSS反馈来的信息，当然更不是一些什么天气或股票之类的信息。 浏览器只是很简单地将我最感兴趣的内容放在我面前。

如何？没有杂乱，没有设置和选项，只有我最感兴趣的内容。

它怎么知道？

嗯，答案永远在那，对不？今天网上有一些或新或旧，但如果我看过了它们，就会感兴趣的消息。系统所做的就是模拟我的判断，去把那类信息给找出来。

如今，我的各种信息都已在网上了。问题是，由于这种互不连接性的系统架构，使得这些信息彼此间并不相识。在一个互连接性的网络中，我们将能很容易地将这些信息整合在一起，从而扩大它们的使用价值。

让我们来想想我们将会得到什么：

• 我的档案 - 年龄、住址、性别、财政信息
• 我的书签 - 我浏览器中的历史浏览记录或像del.icio.us这样的搜集我所感兴趣的内容的站点
• 我的人脉 - 在MSN,Yahoo!Messenger,Skype,email中的联系人——用来识别我的朋友或工作伙伴
• 我的言论 - 在我的站点或blog上

我们就从这些信息开始吧。将他们全都整合到一个系统里去，使之能浏览并使用以上所有的信息。我们能从中了解到我的哪方面呢？

互联的力量

除了从那些直接的数据里了解我以外，我们还能从我浏览的站点、交往的人、参加的谈论组中推测我是怎样一个人。如果你知道我最喜爱的站点和最崇敬的人，你就能在脑里大致勾勒出我的兴趣是哪个方向了。

（我并不是在谈论什么模糊逻辑或人工智能，这只是如数123一般简单的工作，当然我也不是在谈论什么超未来的技术了。）

将之想象为互联网的热力图。

我们只是对手上正在处理的，或朋友及同事感兴趣的事表示关注。

一旦我们拥有一张展示我所感兴趣的内容的热力图，我们就能根据我的档案来找到我最感兴趣且又是当前最火的消息了。

那些我表示关注的事物（如新的潮流，新的站点，新的联系人）将会更热一点，而且随着时间的变化，它们也会逐渐冷下去。

同样的，那些我经常去的页面，就会被系统认为是更重要的东西。

这种杀手级主页将能既简单又准确地判断出我最感兴趣的内容：交互式设计，页面设计，环境，政策等。系统仅仅是去看了看我的兴趣热力图，然后找出我最感兴趣的地方今天又产生了什么消息。

仅仅是整合了一下数据，一片新的天地就展现在了我们面前。

一个用来收集互联信息的工具

看一看下面这个工具条吧（我自己ps的）。它已经拥有大多数用来增强网络互连性的工具了。

• “Rate（等级）”和Bookmarking (书签) 能帮助我记录那些我喜爱的页面（同时浏览器也应该能通过记录我在某个页面所停留的时间，及向下拖动的次数来判定我是否喜爱这个页面。）
• Buddies（朋友）这个工具会显示我的联系人名单，告诉我谁在线，我与他之间是否经常联系等信息
• 那个绿旗子告诉我，整个网络社区的人认为我正在浏览的这个站点是安全的
• “Auto-login（自动登录）”是另一个节省时间且安全的功能。

未来的杀手级搜索引擎

现今的搜索引擎之所以无法找出最好的答案，是因为他们的涉及范围太有限，而且总是将信息还原成它们的文本含义而不是语义。他们平等对待所有的信息，然而却有一个简单的方法将返回结果数减半。

在搜索产品与服务时，我们能实现的最简单且最好找到答案的方法就是：将关于产品和服务的页面都独立出来。

将所有提供钓具的页面都收集起来，然后在一个单独的市场系统（下文将解释）中浏览它们。相应的就将那些只是谈论钓具的页面给剔除掉了。

我猜的话，大概网上一半的搜索都是为了寻求解决方法。换句话说，我们是在寻求解决我们需求的信息。而其他那些则是原始信息。

如今的搜索引擎最大的毛病就是他们把所有信息都当作原始信息来处理。

ebay之所以如此成功，就是它提供了这么一个简单的过滤器。Ebay让你能直接在那些人们正在销售的商品里搜索。类似的站点还有如Froogle等。

将需求信息单独拿出来进行搜索，我们能将搜索质量提高1000%。搜索引擎就能将那些与产品相关的信息给剔除掉，而仅仅专注于它们已经做得很好的事——将关键词与原始信息进行匹配。

然而，当我们开始整合我们的世界时，你将会发现要找到自己想搜索的最佳内容是多么的方便！

还记得我在上文中提到的如何预测我最感兴趣的内容么？搜索引擎使用了同样的技术。

• 我最近看了些什么？
• 我在哪些页面呆了最多的时间？
• 我最近阅读哪方面的内容 ？
• 当然还有我的朋友，同事最近在看什么？

这类搜索引擎也许并不那么聪明，但它至少能给我一个更短更精确的搜索结果列表。

备注：这种方法现在已经有个名字了“社会化搜索”。这里阐述的方法与之最关键的区别就在于：我的前提是，所有的信息都是整合在一起的。所以不管你用什么方法去获取信息（RSS订阅，del.icio.us，或者你的收藏夹），所有的数据都会与你的私人信息热力图相匹配。

未来的杀手级市场系统

已经有很多网络应用在帮助人们去寻找产品和服务了。这里指的应用包括所有的电子商务站点，消费者评论站点，黄页站点及其他分类站点。

他们都缺乏的一点是：都无法提供一个最能解决你需求的方案。为什么？同样的，还是因为他们涉及的范围太窄了，并且将所有的信息都当作差不多的信息。

现在，我们已经将产品和服务从原始数据中提取出来了。原始信息留给了搜索引擎。现在市场系统将要独自处理这些有关产品与服务的信息了。

在增强有关产品与服务的搜索中，我们所需要做的就是记录下相关数据，例如谁在使用那些产品和服务，他们觉得那玩意如何……

建立反馈渠道

ebay和亚马逊中最好的一个功能就是“网络信用度”。这种内部互联的，能提供一些买家对卖家的反馈信息的网络，就是通往新一代网络的关键。但他们的局限性在于，都处在一个个信息孤岛上——分离的各个站点——都是因为第一个问题：非互联的网络！

当前技术的其他局限在于：

• 回馈系统还太简陋了。他们只是简单的给出一个大致的好或坏的评价，却无法准确的在一大堆好的供应商中识别出最适合你需求的一家。
• 并不是每样产品或服务都适合在电子商务平台上发布。比如，我就不能找到清洁工在ebay上出售他的服务。

构建一个杀手级的市场系统，我们需要做以下这些：

1. 构建一个通用框架让每个人能够随时随地推广任何东西，并且也能让其他人来搜索他们想要的信息（Google Base, Google Classifieds 和 Microsoft Fremont 已经开始涉足这个领域了）
2. 当某个人进行消费后，记录他的反馈信息
3. 使用有意义的描述去形容供应商

记录下你的匹配记录（比如：你看过了XX的产品，请为这个服务打分…）将会帮助系统在未来为你提供更好的搜索服务。

在这个层面上，你只能得到粗糙的“95%的正面评价”。但只要再加入一点点东西，我们就能走得更远。

记住，我们之所以要把无尽的信息排出个123来，只是为了得到最匹配我们需求的答案而已。

案例分析回顾

那么如果我现在想找个人来帮我清洁房间，这个杀手级的市场系统将能很轻易的办到：

• 你住在世界的这个角落。
• 你在寻找一个清洁工，并且还得离你比较近才行，所以本地这个概念很重要（从你的搜索关键词中知道这点并不难）。
• 我认识30个在本地做清洁服务的人。
• 其中的5人深受大家的好评。
• 你和尼尔家有联系。并且你与他们家庭的一些兴趣取向差不多。而他们给了其中一位清洁工很差的评价。
• 你也和弗莱德家关系很好。他们给了其中另一位清洁工很好的评价。

这样我们的答案就在眼前了——就是那个弗莱德家曾雇用过并觉得不错的清洁工。也许这并不能证明他是一个最好的选择，但这是在目前所掌握的信息情况下最好的选择了。

我在上面所提到的流程并不是很复杂，只是简单的分析了一下原始数据而已。却让我们很快的分辨出在那30个清洁工中谁最适合我的需求。

因此，我的搜索结果并不需要返回30或300个结果。因为它变聪明了，它只会返回最佳的5个。

再重复一句，这里并没有用到任何新的技术。这些都是已经存在的技术，只是整合了一下。然而它们却发挥了更大的效力！

让我们再来想想这个系统将如何开始采集我们的数据呢？（我们不可能期望现在的商业站点全都自发性地开始分享自己的数据！）

未来的杀手级联系人管理程序

又要重复一句了，这里绝对没有什么新技术。这个杀手级联系人管理程序将要做的只是收集一些我们今天同样在收集的信息，并让它们更具可移植性。

一些现存的网站可以说明这项技术的可行性：

• LinkedIn, Spoke 以及一些其他的站点都拥有关于人及人与人之间关系的数据库。它们使在指定区域或指定公司寻找某人、或与和你行业相近的人建立联系成为可能。
• Plaxo 让你能够将联系信息储存在一个地方。这样，如果你的联系人也使用Plaxo，那么在你更新自己的联系信息时，他们那关于你的信息也会自动更新。

它们都是一些伟大且巧妙的网络应用，但它们仍然痛苦于“非互联性网络”综合症。

下面是一个关于未来联系人管理程序的展望，它的工作流程是透明的，并且不仅仅是记录下你认识谁这点信息。

根本性的区别在于：

• 你能联系的将不仅仅只是人
• 联系能根据重要程度不同而变化
• 有些联系只有在双方都承认时才生效

上面这张图片展示了互连性网络的一个小部分。

它展示了一系列各种类型的元素，通过不同的联系度结合在一起（并且每个元素都拥有自己的XML格式数据库）。

你如何与人建立联系

你将通过一下手段来与人建立联系：

• 通过Email
• 通过添加一个聊天好友
• 通过在页面上右击一个人的智能标签（见下图）

在这个例子中，你可能正在浏览某个人的blog或某篇他写的文章。

他们的名字已经标记上了个人身份识别器，这样你的浏览器就能让你与他建立联系了。而那个“联系度”就是你自己决定的，你对这个联系的看重程度。

请注意这样并没有建立他到你的联系，只是你到他的。

这里展示了联系度在桌面邮件系统中的应用（例图中的是outlook）。

你不仅仅能与人建立联系

互连性网络的关键在于相互联系的力量。为什么它如此关键是在于，它完整的展现了现实世界中各种关系。我都不知道该怎么来形容及强调这种重要性。

在现实生活中，我不仅仅能与人产生联系。我还能以下事物产生联系：

• 公司与品牌 - 比如我选择对像苹果、Sitepoint books、或Ali这样的公司表示信任、支持、及忠诚。
• 产品与服务 - 如我们在上面所看到的，如果我对一个产品或服务进行评价后，这些数据能用来建立起个体与这些产品间的联系来。
• 组织与机构 - 任何政党、俱乐部、社团中的成员关系也是一种联系。
• 网站 - 如果我收藏或评价了某个网站，那么我就创造了一个可用的数据。

将这些真实的信息整合起来，就可以很容易的得到一张关于我的网络热力图。

在互连性网络中，每个人都会拥有这些属性。你能够与它们建立联系，并且它们也能与你建立联系（例如将你识别为一个成员或家人、朋友、订阅者等。）。

联系力度是有区别的

现在大多的系统都只是简单的收集联系关系，说出“Ben与Thomas有联系，Thomas与2000多人有联系，所以Ben拥有几万的潜在伙伴”这样的话。

这只能进行很有局限性的应用，因为它没有反映出各联系的质量。在现实生活中，我们与其他事物的联系是有强弱之分的。因此，互连性网络还必须将这种联系力度给反映出来。

让我们来看看这个例子：一位中国的设计师向我咨询了一点有趣的事。在我的互连性邮件系统里，我会这样觉得“嗯，我挺喜欢这家伙的。”然后只用简单的单击右键 > 选择Link（链接） > 3/10。我就这样阐述清楚了我与我的新中国朋友陈之间的联系力度。这个链接记录将会保存在我的中央身份系统中，这样它在任何地方都可以为我服务了。同时这意味着：

• 我记录下了与他人间联系力度的基础信息
• 他的热力图将会对我的热体图产生一定的影响
• 我们的帐户从此连接起来了，所以我总能找到他的最新联系方式，随时阅读他的blog等。
• 他发来的邮件会直接进入收件箱，而不是垃圾箱。

就未来的事来说，我也许会改变对这段关系的态度，也许会加强这段关系的力度（如果我对他的印象越来越好），也许会将之设置为零（如果我发现他是个很无趣的人）。最重要的是，我拥有控制权了。

有些联系必须要双方均承认才能生效

我们再来看看这个例子，我的朋友想给我发送一个即时信息。

我也许会把我的IM软件设置为允许2级联系度以上的人向我发送即时消息。这很好，因为陈的联系度的是3.

但是有的社会活动是建立在彼此认识的基础上的。

例如现在，陈有一个朋友Danny，他正在寻找一个研究交互式设计的人。他可以在互连性网络进行搜索，或者通过他的IM软件也行。如果将这个搜索放到“用户到用户”的基础上，将会十分有效。

下面将解释它是怎么运作的：

• 他的客户端连接到他的身份识别系统
• 他的身份识别系统会与他的其他联系人的身份识别系统进行联系
• 如果那些被呼叫的连接也认识他，他们或许对这个请求产生响应。在我们所讨论的情况中，他先联系陈的身份系统，因为陈对交互式设计很感兴趣。又因为陈对Danny的信任度为8，而Danny对陈为6，所以他们间的信任度为6（当然是取最低值了）。然后，又因为陈对那些自己标记信任度在1以上的人，公开了他的一些个人描述信息。所以，他们间的身份系统建立了连接，并交换了信息。得益于此，Danny很快的就得到了结果：陈。
• 现在，陈将继续把这个需求传送给自己的联系人。
• 陈的身份系统联系了我的系统，因为他认识我。（他对我的联系度是5）
• 我的身份系统识别出了陈——联系度为3.陈的系统说：我有一个联系人，与我的联系度是6，他正在寻找交互式设计方面的人。
• 我的系统立刻计算出了我与Danny间的联系度：(6/10)*(5/10)=3/10。
• 我允许联系度2以上的人查看我的个人信息。所以我的系统将我的信息发送给了Danny。因此Danny很快的，又看到了我的信息。

上面的一切都是在一瞬间自动完成的，并且解释了为什么有的社会活动是依赖于彼此间的关系的。

未来的杀手级安全功能

我们能利用互连性网络的力量来排除网上”非友好的“的行为。

钓鱼攻击与网络欺诈

这个系统与现在在线书签站点的运作差不多，不过不是去为你喜欢的网页打分了，精明的用户会把那些骗人的网站标上”欺骗性“的标签。

这个系统能记录下那些欺诈性站点。当某个人通过email的一个链接到达一个看上去像是银行的网站时，该系统会自动将之与黑名单对比，并立即弹出一个又大又红的警告”警告！这不是一个真正的银行站点！“

这个红旗警告还告诉了我们：整个网络社区认为这个站点是具有欺骗性的。

自动登录

自动为用户登录那些安全的站点，这既促进了易用性又增强了安全性。

当我浏览一个网站时，浏览器的工具条会探测出这个站点支持自动登录。

下面将解释它是如何运作的：

• 我点击”自动登录“按钮。
• 这个网站向我的浏览器获取我的身份，然后向我的身份系统申请一个新的自动登录应用。（hidecloud:其实我觉得这有点像现在的openid。）
• 我的身份系统向我所认证的软件（比如即时消息软件）发送一条信息，确认我是否信任这个站点。
• 我确认了这个请求，并允许这个站点使用我的个人信息。
• 在将来的访问中，我的浏览器将我的身份告诉这个网站，然后一切的登录过程就会自动在后台完成了。

垃圾信息

垃圾信息带来的资源浪费不用再赘述了，最好的解决方法当然是让所有的邮件系统都能识别出它们并将之停止下来。

与阻止钓鱼攻击的方式类似，互连性网络同样可以为每个email地址进行评级打分。

而且，我们还能利用互连性网络的力量来更加精确的加强黑名单/白名单的制定。以此减少那些被误认为垃圾邮件的有用邮件。

下面是它是如何运作的：

• 你授权你的email服务器能通过你身份系统对信件进行检查。
• 当邮件系统收到一封未知来源的信件时，系统会呼叫你的身份系统来进行对方的身份审查。
• 身份系统开始检查你所有的连接关系。
• 你的身份系统将返回肯定（我信任这个地址）未知（我不认识这个地址）否定（我不信任这个地址）三种状态。
• 你的邮件系统将根据这三种响应作出相应措施。

互连性网络的其他应用

下面是一些显然会用到新架构的应用。

约会

约会站点是很显然可以从互连性网络中得益的。因为这个网络可以帮你找到与你兴趣及关注方向差不多的人，或者是一个你认识的人认识的人。总之，它会为你找到一个和你有那么一点关系的人。

搭乘共享

搭乘共享是一个基于网络的新应用。想一想有多少人住在一个地区里面，并且又有多少人的工作或学习地点是差不多的。大家本来可以用更少的交通工具即可抵达目的地。

真正让搭乘共享计划成为问题的是个人安全问题，你怎么确定你载的那人或载你的那人的身份？

互连性网络将帮你找到和你路途相近的人，并且帮你找到你们间存在的各种联系。在各种的联系面前，你们的信任能更容易地建立起来。

这个世界充满了联系——比我们想象的要多得多！当与某人建立联系时，我们会说”世界真是太小了！“。但也许世界比我们想的还要小更多！

谈论组

讨论组与互连性网络的结构能很自然地融合在一起。

• 一个谈论组就是一个实体
• 讨论组的成员也是实体
• 成员关系意味着彼此承认的关系——组织信任各个个体，各个个体信任组织。
• 谈论组级别设置，像什么登录工作或是否接受系统邮件等，都可以通过联系度来实现。
• 作为一个充满连接的实体，谈论组将每位成员联系了起来。这就展现了现实世界中的各种复杂关系。

互连性网络会怎样来到？

我想到两种渠道能创造出互连性网络：

1. 商业公司
2. 开源社区

至于到底是谁实现了这个概念，只有时间能证明。

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