ZAKER与乐知:不同以往的个性化阅读时代

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。

不同以往的个性化阅读时代

  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。
不同以往的个性化阅读时代

  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。
不同以往的个性化阅读时代

  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。

不同以往的个性化阅读时代

  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!

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