豆瓣,朋友推荐和猜你喜欢

关于豆瓣朋友我最大的发现就是原来许多我认为不上豆瓣的人一直在上豆瓣(他们第一时间加我为朋友),另外就是许多我以为一直上豆瓣的人没上豆瓣(当然我不排除他们没看见那个提醒)。

下面随便说说,其实是把昨天和人聊天的内容整理一下下(整理完发现已经不是一个东西了。。。)。

如果豆瓣想做的是“帮助每个人发现适合自己的未知事物”,那么需要关心的有两方面,如何进行“发现和推荐”,以及发现和推荐哪些“事物”。对于“发现和推荐”,广义来讲无外乎两条路:基于算法的、基于人的。世界之初,豆瓣最赖以的是基于算法发现和推荐书影音,品牌是“豆瓣猜”。然而从07年中广播上线到最近在短期之内连续上线了“统一推荐”和“朋友”,如果豆瓣的主旨没有变的话,那么也许可以理解为在积累了大量人气之后,豆瓣认为自己可以也开始发展并完善基于人的发现和推荐了。毕竟正如很多人所持的观点,在拥有如此数量并且高素质的用户群之后,既期从中挖掘一些SNS的优势实在非常直观的事情。

但是这里依然存在一个症结。正如前面所说的两方面问题,“发现和推荐”只是手段,“事物”才是实体。所以这里存在的问题是,基于人的“统一推荐”和“朋友”到底要发现和推荐什么?

豆瓣的看家领域书影音里基于算法“猜你喜欢”的发现和推荐机制工作良好并且非常成功。不过这种成功的原因之一,正是因为“朋友”往往不是“和你口味最像”的人,所以很大程度上最适合进行书影音发现和推荐的方式就是“猜你喜欢”,“朋友推荐”不过是蛇足而已(特别的,豆瓣现在的推荐还不是点对点推荐的。如果我向我所有的朋友推荐Touch、Kino和Mushishi,那么其实这更像是告诉他们我喜欢这些而不是推荐)。对于书影音衍生出来的评论,同样的,如果我对那本书都不感兴趣,你给我推荐评论干什么。。。

豆瓣9点也一周年了,9点的内容在一定程度上是适合进行“朋友推荐”,然而9点的问题是他不符合很多人的阅读习惯。相对于9点Rss Reader和Search Engine是普遍的阅读入口,从这个角度说twitter现在比豆瓣广播更适合完成推荐网文的任务。所以9点推荐更依赖于一些重度豆瓣用户。(另外一点点,相对于其他实体,网文推荐的容错级别很高,所以9点推荐的语义其实不是你可能喜欢,而是你可能需要读一下,不论你认同、反对还是不感兴趣)

豆瓣同城。如果豆瓣能支持一些更复杂的活动形态,那么它可能是可以依赖于“朋友推荐”的。但至少现在用户对于豆瓣同城的理解可能更偏向于SNS中的基础设施,他们更多地是使用豆瓣组织而不是发现活动。另外就是豆瓣已经把活动抽象到可以进行算法推荐的级别了,这说明即使在发现这一方面豆瓣还有一半想的是“猜你喜欢”这条路。

直白一点来总结,豆瓣也许已经创造了一条发现和推荐的新途径,但是现在看来这还不过是一项“屠龙之技”。那么“龙”在哪里呢?这里只有一些简单的想法。“龙”会是一种与书影音完全相反的东西,书影音有一个很大的特质,你喜不喜欢一本书和你的朋友完全没有关系。所以“龙”的最根本属性是你喜欢与否很大程度上是由你的朋友喜欢与否决定的。这会是个什么东西呢?某种你去我才去的活动?某种你感兴趣我才感兴趣的东西?好吧,这么复杂的问题,猫不思考。

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