不同以往的个性化阅读时代

 不同以往的个性化阅读时代

-------ZAKER与乐知

 

自从推特、微博出现,信息传递就进入了个性化、零散化的新时代。我们可以通过关注不同的“媒体”实现对无用信息的筛选,但其实仔细考究,微博的关注模式实际仍类似于过去的RSS阅读,只不过微博是一种微缩式RSS订阅,简单、零散的信息构成了微博的大部分内容,而从媒介的传播形式上看,微博实际仍未摆脱WEB 2.0时代信息过剩的问题,实际上,这也是大多数RSS阅读软件所面临的问题。诸如ZAKER、鲜果联播这些程序,现在都已做到了信息的全面性,但实际使用下来就会发现,信息虽面面俱到但却缺乏筛选,这会致使我们把大量的时间浪费在重复性的内容上,而这也正是社会化阅读带来的弊端。

而谈起个性化的阅读软件,就不得不提到最早的Flipboard,它基于你的社交网络信息来抓取链接背后的文章或图片背后的信息进行重组,而社交网络上人群的信息源会多与自身兴趣相贴合,所以以这种方式抓取到的信息也多符合个人期望。因此Flipboard一经推出就受到很多RSS订阅者的喜爱。

但这种基于社交网络信息进行分析的程序多会掺杂进一些无用元素,毕竟每个好友的喜好并非和自己完全一样,而且很多人的想法也容易被周围环境所左右,这种无意识的行为会对信息重组带来不同程度的影响,无用信息的混入致使Flipboard无法达到纯净的个性化阅读体验,在剔除无用信息的同时,我们事实也遭遇了“信息过剩”带来的干扰。因此,更好的个性化阅读方式应当是完全基于个人信息,再以算法分析进行推荐,这样可以排除大部分无用信息,而获取到的内容也是极其有针对性的。

以这种思维进行筛选,现在只有几款符合“标准”的个性化阅读器,这里我们以“乐知”为代表来具体叙述下个性化阅读和社会化阅读的区别,从这里我们也能看出为何个性化阅读才是今后的发展趋势。对于社会化阅读软件,我们以最为知名的“ZAKER”来举例,虽然ZAKER一直标榜自己是个性化阅读软件,但是从严格意义上来讲,需要用户订阅的软件,并不是真正意义上的个性化,当订阅的主题一样时,里面的内容也就会一致,所以笔者认为它并没有做到真正的个性化。

一、界面处理

社会化阅读软件ZAKER采用了Microsoft Design Style(Metro)界面,阅读方式以频道列表呈现,订阅即所见,特点是直观。

相比之下个性化阅读工具乐知在界面上就要逊色一些,只是将阅读版块简单的分成了猜你喜欢、热门话题、本地热点、热文榜。这种分类省去了订阅的时间,点开热文榜,你就可以看到近期不同领域内的热点新闻,和社会化阅读相比,乐知的文章推送从一开始就进行了信息筛选,这是WEB 3.0的体现之一。但这种UI设计显然不会给用户带去太多的好感度,所以从界面上比拼,肯定还是ZAKER略胜一筹。

二、内容上

ZAKER均是根据个人订阅,内容上肯定贴合个人兴趣,但难免遇到大量的重复信息,这样无疑会对内容质量造成不小的影响,而采用Metro排版的界面设计使得订阅频道页的关注程度不同,排在前两页的个人订阅源肯定更容易点进去阅读,而到了后面显然就容易受到冷落,因此使用ZAKER的阅读新闻很容易产生两个问题:1.阅读时遇到大量重复信息;2.对信息源重视程度不一,造成信息获取的偏颇。

乐知热文榜的分类从最开始就进行了信息过滤,砍掉重复信息,以集合的方式呈现重点新闻内容,这样在信息的获取上避免了重复性。采用推荐式集合就巧妙的避免了上述这两个问题,既过滤了重复信息,又通过推荐方式让新闻阅读不会造成倾斜。

三、产品特色

相较于大多数的阅读器,笔者个人认为ZAKER并没有太突出的个性,无非也就是RSS订阅,将不同的内容组合成不同的主题,让用户根据自己的爱好进行订阅。

乐知却有一个独一无二的特色——猜你喜欢,只要登录微博,乐知就可以推荐给你你喜欢的内容,这也是WEB 3.0的一个重要特征,即完全基于个人信息了再根据算法分析推荐阅读,这样你所得到的推荐内容完全是基于个人兴趣产生的,利于阅读。但乐知这样的缺点在于缺乏订阅式的个性阅读。因为除了基于算法推荐的阅读之外,还有很多专业性质的用户会专门单一订阅一两个信息源,乐知这种完全基于算法推荐的阅读方式很容易让这部分用户无从下手,因此这是乐知在信息获取上的薄弱环节,即太过依赖算法推荐删减信息,忽略个人订阅成分。不过从普通用户角度考虑,在信息获取方面,乐知更趋向于WEB 3.0,相比ZAKER的简单订阅还是更胜一筹的。

通过这两者的对比,你应该可以感受到个性化阅读的优势:简单高效,更符合当今碎片化生活养成的阅读习惯,更注重于兴趣信息的获取。但缺点在于过多关注于个性化信息可能会带来较强的回音室效应,即只读我们想要看到的东西,这可能会使生活缺少意外发现,因此未来的个性化阅读或许还需要增加一些“意外”元素,以构成一个更加合理的个性化阅读方式。但在当下,这种有针对性的信息推送在互动性和趣味性上还是完胜社会化阅读,如果有条件,不妨来尝试下个性化阅读所带来的惊喜吧!

时间: 2024-09-29 23:04:22

不同以往的个性化阅读时代的相关文章

ZAKER与乐知:不同以往的个性化阅读时代

中介交易 SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 自从推特.微博出现,信息传递就进入了个性化.零散化的新时代.我们可以通过关注不同的"媒体"实现对无用信息的筛选,但其实仔细考究,微博的关注模 式实际仍类似于过去的RSS阅读,只不过微博是一种微缩式RSS订阅,简单.零散的信息构成了微博的大部分内容,而从媒介的传播形式上看,微博实际仍未摆 脱WEB 2.0时代信息过剩的问题,实际上,这也是大多数RSS阅读软件所面临的问题.诸如ZAKER.鲜果联播这些程序,现在都已做到了信息的全面性,但实际使

个性化阅读时代,新闻聚合类产品可以这么做!

在当下这个时代,不论是媒体还是产品都应该首先从用户的根本需求出发.这篇文章其实写于7月1日,著名的新闻聚合产品Google Reader关闭时,所作的"对未来的新闻聚合产品究竟该怎么做?"的思考. 上周六钛媒体上的<移动阅读时代,让新闻回归用户>这篇文章,对其中的理念很赞同,作者从媒体的角度来考虑该怎么满足用户需求,该怎么聚合新闻.而本文希望站在产品的角度,分析Google Reader以及大批跟踪效仿的类似产品的不足之处,并提出用户真正需要的新闻聚合产品该怎么做的初步愚见

搜狐新闻客户端伙伴年会举行 4.0版主推“个性化”阅读

中介交易 SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 搜狐新闻客户端4.0版本启动仪式 [保存到相册] 2014年1月13日,搜狐新闻客户端伙伴年会在京举行,数百家报纸.杂志.网络.电视台.电台.自媒体代表,以及政企厂商重要合作伙伴齐聚一堂探讨移动新媒体话题.同时,搜狐新闻客户端4.0版本在会上正式发布,成为首个推出"个性化"阅读功能的门户新闻客户端. 搜狐集团董事局主席兼首席执行官张朝阳表示,"搜狐新闻客户端4.0版本是一款为4G而生的新闻客户端产品,将从个性化.视频化.本地化和

解析我烧网个性化阅读社区 赋予阅读新理念

中介交易 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html">SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 在互联网初期,人们总是喜欢上新浪.搜狐.网易看各种新闻.信息,当论坛出现后,各种新奇好玩的信息频频在各种论坛出现,成为网民们喜爱的聚集地.之后博客开始引领潮流,为那些思想家们提供了属于自己的小天地,也为读者们开辟了一个新的阅读区域.但是随着网络社交化成为趋势,SNS.微博又变成了网民们喜欢停留的地方,但是这个地方却弱化了阅读,强化了关系带来的

个性化阅读社区助你优化阅读内容

中介交易 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/6858.html">SEO诊断 淘宝客 云主机 技术大厅 在这个信息泛滥的时代,大量的信息涌入互联网,充斥着许多你并不感兴趣的信息,web2.0提供了社区化网络的方式来解决这一问题,以 Facebook和Twitter为代表的强联系和弱联系社交网站让信息得到了一定的优化,通过关联分享来尽可能让用户获得相对感兴趣的信息.但是这依然无法满足大部分用户的需求,更多的网络用户希望更加优化的阅读体验,更多优质

国内个性化阅读服务汇总

一.个性化阅读简介 所谓个性化阅读,个人的理解就是基于用户的兴趣(兴趣的获取可以是基于现有的社会化服务或者用户的阅读过程),生成用户感兴趣的阅读内容,其核心在于用户兴趣的获取和基于用户兴趣的内容推荐.国外比较著名的个性化阅读应用是Zite. 二.国内个性化阅读服务 微观是由点趣科技推出的移动个性化阅读应用,只要选择你的兴趣点,就会为你推荐你感兴趣并且适合移动阅读的内容.使用阅读,推荐的内容就会越准确,同时也可以发现兴趣相同的朋友.(Via) 链接:http://www.wguan.cn/ 指阅是

VIVA韩颖:靠个性化阅读创建盈利模式

TechWeb编辑推荐:尚雯婕夸张的双肩设计,潘霜霜上白下粉的连衣裙,还有乐嘉闪闪的光头--日前,VIVA创始人.CEO韩颖在"2011最受手机网民关注人物"的 颁奖典礼中走上台前,同时正式启动糅合了他对阅读未来趋势的理解及理想的产品.韩颖说,希望通过精准广告的模式实现新产品的生存及盈利,未来移动互联网因为人们越来越个性化的需求将迎来 新的变革.移动互联网阅读商机无限电信业近20年的浸淫经历,让韩颖在电信业及互联网领域有着他 认为的"独特眼光".1995年与田溯宁.

无觅网退场,个性化阅读血雨腥风的前奏?

中介交易 SEO诊断淘宝客 站长团购 云主机 技术大厅 个性化阅读网站无觅网近日发布题为"一个艰难的决定"的公告": "为了更专注于我们的新产品,提供更好的用户体验,无觅网将停止维护,并于2014年7月1日下线,请提前备份好您的数据(喜欢.收藏.评论).无觅关联推荐插件及无觅广告平台会继续为您服务.有缘再会!" 公告中所提到的这个新产品指的就是时下十分火爆的匿名社交软件"无秘".虽然无觅网远不如自己这个同胞兄弟声名远播,虽然无觅的插件仍

FeedzShare推出个性化阅读

郑昀 @ 玩聚SR 20090224 FeedzShare 的作者 Kuber 宣布,基于 User-based Collaborative Filtering 算法原理,推出了针对 Google Reader Shared Items 的个性化阅读系统:http://www.feedzshare.com/r .   1.About Kuber FeedzShare 是国内第一个做 Google Reader Shared Items 的 memeTracker 的,即基于大众使用 Google