移动阅读新模式：基于兴趣与社交的社会化阅读

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移动阅读新模式：基于兴趣与社交的社会化阅读

摘 要：综合了兴趣与社交的社会化阅读是移动阅读的新模式。本文分析了社会化阅读产生的背景，社会化阅读应用的内容聚合模式、使用的技术、带来的问题，最后指出社会化阅读未来发展的方向。 关键词：社会化阅读 移动互联 兴趣 社交 个性化 　　一、社会化阅读 　　1. 社会化阅读概念 　　社会化阅读是一种以内容为核心，以社交关系为纽带，注重分享、交流和互动的移动阅读新模式。目前大量阅读平台和软件都设置了“分享”按钮，用户可以将阅读的内容分享至微博、开心网、人人网等社会化媒体。但社会化阅读不仅仅是阅读的一键分享。“内容的产生经过社会化筛选，在内容的阅读过程中，可以与作者或同样喜好的用户进行互动，阅读结束后，可以与阅读同一内容的大众进行交往联系，甚至形成议题融合的社会化”。[1]分享、交流和互动贯穿于社会化阅读的全过程。而在这些互动交流中，产生了大量新的有价值的内容，如评论、摘录、笔记、关联或交叉信息等。 　　在社会化阅读应用里，通过阅读平台与社交网站的紧密关联，用户不但可以将自己喜欢的内容通过社会化媒体分享出去并在原阅读平台得以同步体现，用户的媒体使用行为包括阅读行为还被作为向其智能推送个性化内容的依据。[2] 　　2. 产生的背景 　　（1）读者信息获取和分享需求的驱动 　　传统的信息获取大多以传统媒体为主。由于个人精力有限，读者只能关注少数的媒体，阅读内容的来源也比较单一，读者与传播者之间、读者与读者之间缺乏互动。随着互联网络的快速发展，读者通过门户网站、搜索引擎主动查找信息并发表评论，信息来源多样化，交互性增强。但读者的大量时间也浪费在了不相关的海量信息上，其对信息准确性的需求满足受到影响。RSS（Really Simple Syndication）阅读的出现使这一状况得到改善，它采用信息源聚合式的方式，将来自期刊、杂志等信息源的内容聚合到一起，人们可根据自己的喜好订阅不同信息源的内容进行阅读，大大提高了阅读效率。但由于RSS本身也只是一个简单的信息订阅工具， 没有任何个性化筛选，同样会出现信息过载的问题。Google News等新闻聚合类网站则通过人工或自动化的算法， 将各类信息进行分类，并根据热度和时间等进行统一的呈现，供不同的读者选择阅读。但是，它们选取的是迎合大众人群的新闻，无法满足每个读者个性化的需求。 　　（2）社交网络的日渐成熟和移动阅读的蓬勃发展 　　以Facebook和Twitter为代表的社会化媒体在世界范围内扩展，2012年我国微博用户规模已达到3.09亿。社会化媒体改变了人们获取和分享信息的方式，其内容由亲朋好友或有共同关注点的陌生人分享或推荐，更贴近读者的兴趣，与读者的相关度更高。智能手机、平板电脑的普及和移动互联技术的进步则推动了信息获取的移动化，即Anytime、Anywhere。在社交网络日渐成熟和移动阅读蓬勃发展的背景下，以2010年创立的Flipboard为代表的社会化阅读应用为阅读带来了新思路。它将用户感兴趣的新闻、照片以及社交网络上的新鲜事聚合在一起，并自动生成内容，以杂志的形式呈现给读者，此外还能通过转发、评论等行为进行社交互动。Flipboard首创的这种social magazine形式，被称为阅读的“革命”，曾当选苹果“年度iPad应用”。它综合了兴趣与社交，既兼顾用户对内容的个性化需求，又满足用户交流分享的意愿。[3]社会化阅读由此被引爆。 　　二、社会化阅读的内容聚合模式 　　2011年，借鉴Flipboard算法和模式，国内外社会化阅读应用风生水起。Zite、ZAKER、鲜果联播受到用户热捧。网易、腾讯等门户网站也纷纷推出网易云易读等自己的社会化阅读应用。速途研究院《2012年手机杂志年度分析报告》显示，截至2012年12月，豌豆荚、91手机助手、百度移动应用等第三方App下载平台的数据表明Flipboard中国版下载量63万，ZAKER下载量52万，网易云阅读下载量49万。 　　社会化阅读的内容聚合有两种模式：信息聚合和个性化推荐。 　　1. 采用信息聚合模式的社会化阅读应用 　　Flipboard就是信息聚合模式的代表。国内由读览天下开发的ZAKER与Flipboard类似，它于2010年12月19日正式在苹果应用商店上线，据称已积累了1000万激活用户。ZAKER刚开始是专门为iPad定制的阅读器，随后也发行了iPhone版、Android版、WP7版等，它将新闻、微博、博客、报纸、杂志等的内容重新进行排版，以杂志的方式呈现，用户根据自己的兴趣选择相应主题的内容阅读。另外ZAKER还关联新浪微博和腾讯微博，用户在评论完后可以将评论同步到微博，与好友进行互动；同时还可以将喜欢的文章分享到微博或通过邮箱发送给好友。ZAKER具有本土优势，更符合中国人的口味。 　　2. 采用个性化推荐模式的社会化阅读应用 　　自从2011年上市，Zite就备受瞩目。它的内容算法不仅具备技术优势，并且在模式上突破了一直以来强调的社交性，更多地关注用户的兴趣。通过让用户关联Twitter和Google Reader帐号，根据用户及其好友在社交网络上的行为以及在Google Reader上的订阅习惯，使用一些智能算法挖掘用户的兴趣，从而实现智能的个性化推送。当然用户不一定非要关联Twitter和Google Reader帐号，在不关联的情况下，Zite可以根据用户在使用Zite阅读时对文章yes或no的评定、阅读时间的长短、文章所属的话题、文章长度等对用户的喜好进行分析，从而向用户推荐其可能会感兴趣的内容。2012年12月，Zite推出2.0版本，将所覆盖的新闻细分话题类别由此前的2500个增至4万个。其设计更时髦，增加了一系列用于着重深入挖掘用户感兴趣的新闻资讯的新功能。 　　三、社会化阅读应用使用的技术 　　社会化阅读应用中使用了大量人工智能和数据挖掘技术，如分词、语义分析、信息提取、信息过滤、智能推荐等，这些技术被用于用户兴趣挖掘，从海量的信息中提取具有相同主题的内容，或者对没有摘要的文章自动生成摘要等等。另外，由于社会化阅读与微博等社交平台的结合日益紧密，社会化阅读应用中也使用如微博热门话题提取等相关处理技术。 　　1. 智能推荐 　　智能推荐是根据用户的行为以及经常关注的内容，推测出用户的喜好，然后根据其喜好将相应的内容推荐给用户。常见的推荐算法有两种，一种是基于内容的，另一种是基于协同过滤的。基于内容的推荐通常也有两种：基于模型的和启发式的，前者主要是通过对历史数据学习，构建出一个模型；后者是将用户特征和被推荐的内容用向量表示，通过比较两者的相似程度来确定是否将该内容推荐给用户。协同过滤的方法则是基于喜好相似的人喜欢的内容可能相同这个假设。 　　2. 信息过滤技术 　　信息过滤技术在社会化阅读应用中主要用于从海量信息中过滤出相关主题的内容。不论是信息聚合式的社会化阅读应用，还是个性化推荐式的社会化阅读应用，都需要使用该技术。常用的信息过滤技术主要是聚类。聚类方法是将文本进行特征向量表示，用两个特征向量之间余弦夹角的大小作为相似度衡量，根据预先给定的阀门值来判断文本是否为同一类型；同类型的文本相似度较大，不同类型的文本相似度较小。 　　3. 文本摘要自动生成 　　摘要是文章内容的高度概括，便于读者快速了解文章的主要内容。部分阅读应用只提供文章摘要和网址链接。如果读者对文章的内容感兴趣，可以通过链接进行下一步的深入阅读。但目前很多文章没有现成的摘要。传统人工撰写摘要成本高、效率低，利用计算机自动生成摘要的速度则要快得多，摘要的内容也能大致符合文章主题。文本摘要自动生成大致要3个步骤：首先对文本进行分析，找出能够代表文章主题的内容，然后对这些内容进行压缩提炼，最后重组生成连贯的内容。 　　四、社会化阅读应用带来的问题 　　1. 版权问题 　　目前国内阅读器的下载以及文章阅读都是免费的。但由于阅读的内容大多从网上扒取而来，这就不可避免地涉及到版权问题。如Flipboard直接从网站获取内容，而不是使用公共的RSS信息。除了网易云阅读、腾讯爱看这类由门户网站推出的应用有强大的资讯平台为其提供支持外，ZAKER、鲜果联播等必须要与内容出版商合作。如果免费+广告的模式不能完成价值补偿，来自内容版权的成本会转嫁给用户。现在的Flipboard用户如果想阅读纽约时报的全部内容，就必须要付费。 　　2. 隐私问题 　　社会化阅读应用通过获取用户及其好友在社交网络上的行为特征，使用智能算法挖掘用户的兴趣，并根据用户的兴趣向用户推荐相应的内容。这种个性化推荐功能满足了用户的喜好，节约了阅读中的信息查找时间。但这种做法同时可能侵犯用户的隐私，使用户的所有行为在未经允许的情况下被监控；而且一旦用户信息被泄露，可能会造成难以预料的后果。 　　五、社会化阅读未来的发展 　　1. 持续创新提供更好的阅读体验 　　目前的社会化阅读应用多将传统杂志成熟的内容编排经验带入移动终端，比如分栏排版、醒目标题、大幅图片等，加上逼真的翻页效果，为用户提供高质量的如看杂志般的阅读体验。但未来在给用户提供更好的体验上，社会化阅读还能走得更远，主要为以下几处方面： 　　第一是界面人性化。丰富的阅读环境配置选项，比如屏幕亮度、字体大小、背景颜色风格，方便自行调整使用习惯。页面尽量减少无关的干扰因素， 让读者能够舒适安心地进行阅读。现在可预见的一大干扰因素即广告。随着各类社会化阅读应用开始谋划赢利，免费+广告的收入模式会是它们的首选，如何让广告不干扰阅读，甚至成为愉快阅读体验的一个组成部分，是迫切需要思考的问题。 　　第二是基本功能齐全，如收藏，分享功能丰富，涵盖主流分享渠道。 　　第三是多媒体呈现。加入传统阅读无法实现的要素， 例如音乐、视频、动画等内容， 强化阅读的体验。 　　第四是内容丰富。与各类内容提供者建立广泛而紧密的合作关系，满足用户一站式的阅读需求。 　　第五是开发多应用平台，使文字、图片等内容在各类终端都得到最优体现，获得不同系统用户群体体验满意度的总体提升。 　　第六是提供离线服务，实现真正意义上Anytime、Anywhere的阅读。 　　2. 个性化服务 　　所谓个性化服务，是一个产品多维度发力的过程。首先，必须提高内容合作方的数量和质量。多样丰富的内容源才能满足用户具有差异性和多变性的需求。 　　其次，开发更先进的后台算法和技术，深入挖掘用户阅读习惯和兴趣爱好。 　　就阅读习惯而言，比如虽然同为移动终端，用户使用智能手机和平板电脑进行阅读的时间、地点就存在较明显的差异：智能手机主要在早晨7点到8点、中午11点到12点、晚上7点到8点的上下班途中、午休的碎片时间使用，平板电脑则集中于晚上8点到11点在家中使用。[4]不同的时间地点阅读的内容偏好也不同。对用户阅读习惯的了解和尊重是开展个性化服务的前提。 　　就兴趣爱好而言，现在的个性化推荐普遍存在两个问题：一是对用户兴趣的挖掘不够深入；二是推荐内容时没有考虑质量的好坏，只一味满足读者的兴趣。解决这两个问题都需要更强大的后台算法和技术。但需要强调的是，尽管目前依赖机器自动生成内容展示了人工无法比拟的快速高效，但“人”在信息的选取中仍将发挥至关重要的作用。这里的人包括编辑和广大用户。如突发事件发生时，编辑介入将新闻调至最前面，让用户快速获取；如加强用户对内容的评级，并结合文本情感分类、排名推荐等方法对信息进行进一步筛选；由门户时代的编辑挑选话题，变为广大用户推选文章。 　　最后，在帮助用户快速获取高质量信息时，一方面要注意信息去噪，另一方面则要避免回音室效应。 　　3. 特色化功能 　　目前社会化阅读平台的内容来源基本以传统媒体、资讯网站和社会化媒体为主，同质化现象严重，构建特色化功能是培养核心竞争力的必然选择。特色化可以建立在内容垂直细分的挖掘及组织上，满足小众群体的个性化需求，如专注于金融财经类资讯的商务社交，专注于科学技术信息的科技社交等；特色化也可以是多功能融和，如社会化阅读与社会化电子商务——阅读了某本电子书刊后，可点击进入购买纸质版。 　　近两年来，社会化阅读的用户数量虽然增长较快，但影响范围有限，主要集中于忠实阅读用户及互联网爱好者群体。用户规模的增长还有赖于社会化分享的深入和移动互联网的普及。随着各类社会化阅读应用与社交网络的进一步紧密结合，基于移动互联的如LBS等多种功能在社会化阅读中的广泛运用，社会化阅读将改变人们的生活方式。 　　参考文献 　　[1]戴华峰. 移动互联下社会化阅读研究的三个理论视角[J]. 中国记者，2012(11)：83-84. 　　[2]钟雄. 社会化阅读：阅读的未来[N]. 中国新闻出版报， 2011-5-12(6). 　　[3]iResearch.社会化阅读成为资讯获取主要手段[EB/OL],http://www.199it.com/archives/60909.html，2012-08. 　　[4]王鑫.移动阅读可向传统杂志取经[J].网络导报，2012（26）. 　　（作者简介：毕秋敏，曾志勇，李明，昆明理工大学，云南财经大学。） 来源：出版发行研究