做好“整理者” 找到信息才是信息平台命门-国土报中文版

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这与传播学研究的主流方法有关，即所谓的“定量研究”，前提是获取数据。人际传播更注重定性研究，如民族志研究和深度调查。人们之间的交流需要深入到他们的交流过程中去，以便获得第一手资料。

但是在网络时代，尤其是在社会网络时代，整个大众传播过程已经发生了变化。

社会网络时代的大众传播结构

在我看来，主要特征有两个:

首先，沟通过程沿着社会关系流动，从而达到“没有社会互动，就没有阅读”的状态。

无论是在微博上还是在微信上，阅读的前提都是我和信息来源有关系。微博以弱关系为主，微信以强关系为主。事实上，这种阅读本质上不同于博客时代的所谓rss订阅，尽管两者都具有定制化的特点。在rss订阅中，受众和博主之间的社交关系很少，但在微博和微信中，它们明显不同。信息流依附于社会关系流，形成N级传播，这是社会网络时代传播的一个重要特征。

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其次，在“没有社会互动，没有阅读”的状态下，大众传播的整个N级传播过程实际上是由几个人际传播、几个小规模的群体传播和几个大规模的大众传播组成的。

以微博为例，微博传播的过程很可能是:几个草根账号(人际传播，因为粉丝少)，几个V用户(粉丝数量一定，但规模不大，可视为群体传播)，大V(本身有大众传播能力，粉丝数量大)。这三种力量共同构成了微博真正的大众传播。

第二个特点是人际传播已经成为大众传播的有机组成部分，很难将其分离。人际传播与大众传播有很大的不同，它的发送者和接收者转换很快，两个人在交谈时很难区分谁是发送者，谁是接收者。我注意到在社交网络的发送/接收切换中有一个非常有趣的现象，那就是有一群人(这些人的数量相当大)，他们在最初的定义中不是所谓的内容制作者，换句话说，他们不生产内容，他们做的是:转发。

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我把这群人定义为:组织者。组织者做的主要事情是重组信息。这种梳理有两种可能性。

首先，有一定的客观标准。例如，在问答网站智虎，一些组织者收集所谓的“一个词的答案”，标准是用一个词作为答案。就我个人而言，我有一个关于二流大学生申请北京大学硕士是否会受到歧视的答案。我的回答是“是”。一个单词答案中收集的答案非常有趣，因为一个长问题可以用一个单词来解决，而且一针见血非常有趣。

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第二，没有固定的客观标准，这纯粹是组织者的主观标准。最近，技术网站Tiger Sniff推出了一项名为“选集”的服务，Tiger Sniff的创始人李玟收集了许多文章(当然，她也添加了一些评论，这只是一点内容贡献)。为什么李玟收集这十篇文章而不是那十篇？她感觉很好。整理者用主观标准“我感觉很好”来整理文章也是一个普遍现象。

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收集和共享

信息整理者实际上完成了两件事:收集和共享，有时只做一件事，有时两者都做。收藏是一个人真正的爱好，而分享是表演的天性。有一种可能性是，由信息整理器收集的信息对ta确实很感兴趣，但是它不希望其他人知道ta感兴趣(例如，收集一个A下载地址)。类似地，信息整理者共享的信息足以显示ta的某种味道，但是ta可能不会从头到尾真正地阅读它。关注整理者共享的信息与其说是关注一个人，不如说是关注他的品味。

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共享的结果是可以重构内容的传播。

上面提到的李玟全集的例子。我注意到李玟分享了一篇来自媒体的文章，这是很早以前写的，大约一年前。在社交网络时代，内容的下沉速度非常快，即使在推特上，一条推特的寿命也只有五分钟。一年前的这篇文章和甲骨文在社交网络上的历史一样悠久。然而，在组织者李玟的手里，这篇文章再次获得了关注。我称之为“内容再生”。这个再生过程不是由内容制作者创造的，而是由组织者李玟创造的——当然，这个自我媒体人可以重新组织他的旧文章。

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在微博上转发(微信朋友圈也有，其实是个麻烦点，需要复制粘贴)可以改变传播路径。一个只有数百粉丝的微博拥有者发来的微博，可以通过大V之手形成巨大的大众传播，但是没有大V的帮助，这个微博的覆盖范围一般会局限于人际传播和群体传播。整个传播效果不是由内容制作者决定的，而是由内容组织者决定的。

有大量的微博用户主要关注微博转发。有时他们会加上“你觉得怎么样？”在我看来，这完全是胡说八道。重点不在于他们的内容制作，而在于他们交流方式的改变。一个没有粉丝的普通用户的微博，无论是由大V手转发还是不由大V手转发，都有着完全不同的传播效果。可以说，最终的传播效果并不完全取决于内容制作者，但内容组织者非常重。

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组织者和编辑

校对者所做的似乎与传统媒体中的编辑相似，他们也在重新编辑信息。但本质上，他们不同于专业编辑。区别在于分类的方式。

传统的信息组织方式遵循图书馆分类结构，这实际上反映在门户网站上——所以早在2008年，我就把门户网站视为传统媒体。门户如何组织信息？它只不过是一组通道列，形成一个树形结构，然后将信息存储在不同的类别中。这类似于国内、国际、金融、社会和娱乐报纸的布局。

整理者不这样分类信息，他们遵循“流行分类”的结构。在传统的信息组织结构中，你很难找到用户自己创造的“回答一个词”的信息组织方式。你不可能找到“李玟最喜欢的文章”的信息组织方式，除非李玟足够有名，类似于“李开复推荐的十本书”。然而，在社交网络领域，“张三最喜欢的文章”是一个信息目录，而张三自己不一定要更出名。在英语中，这种信息目录被称为“标签”(可以翻译成标签或关键词)。

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传统的信息组织模式与工业时代密切相关，因为工业时代注重结构、层次和系列化。金融渠道下有证券子渠道，证券下有a股市场栏目。虽然金融、证券和a股市场都可以被视为关键词，但这三个关键词之间存在“层级关系”，即从属关系。计算机有很强的工业时代的痕迹，因为事实上它出现在工业时代的结束和信息时代的开始。这个痕迹主要表现在:目录树。父目录嵌套目录。只有两种方法可以将包含多个目录定义的文档放在不同的目录中:创建副本或创建快捷方式。但是在互联网上，一篇文章不需要多份拷贝，只需要标上不同的标签。

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排序器遵循一种流行的分类方法，这为信息匹配(或传播)带来了新的可能性。作为信息的接收者，他们不需要遵循“财经”和“科技”这样的结构化目录。如果你喜欢回答每一个字，你应该注意这个目录。如果你认为李玟是一个对科技文章很有品味的人，那么你应该注意李玟。

一个优秀的组织者不一定是一个好的内容制作者，但是ta是一个好的组织者:1。信息收集者；2.信息评估师——这尤其体现在基于主观评价标准的安排中。正如我和我的导师多年前所说，有两种学者，一种是能够做出杰出的理论创新，另一种是能够判断哪些理论创新是杰出的。这两类学者同等重要。

机器整理器

外国新闻聚合客户端Flipboard充分利用“校对工具”，允许用户收集各种信息，然后“出版”自己的杂志——也就是说，共享自己的校对工具。组织者对于通过社会关系传播内容的社交网络非常重要，因为他们重建了传播过程。积极的组织者可以迅速增加这个网络的价值，flipboard的估值已经提高到8亿美元。

然而，人工分拣有时是不可靠的，这会带来“信息茧房”的问题。正如按照自己的饮食习惯吃饭会导致偏食一样，根据自己的喜好和兴趣获取信息来源也会导致信息偏食。然后机器组织者出现了。

3月6日，flipboard从cnn购买了另一款新闻聚合应用zite。据说收购金额为6000万美元，但cnn发言人后来否认了这一数字。三年前，美国有线电视新闻网花了2000万美元购买青春痘。

与flipboard不同，zite走的是不同的道路。要进入这个应用程序，你需要先提供twitter或facebook账户。用户提交权限后，zite将分析数据，并根据用户在twitter或facebook上的行为判断用户的阅读偏好。此外，许多关键词是从信息内容本身提取的。此前，古筝覆盖了2500个类别的新闻主题，在最新版本中，这个数字增加到40000。利用用户的好恶和关键词提取信息，进行匹配。当然，zite也允许用户订阅关键词来弥补机器算法的不足。

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人工校对和机器校对实际上是人类智能和人工智能的融合。在这里，我们找到了一种“媒体融合”，它不仅要保持对人们品味的信任，还需要基于数据挖掘的机器校对。出现了一个汇合点。

相称的

排序器重构信息组合结构。flipboard上有超过10万种个人杂志，zite上有4万个主题，这显示了手工校对和机器校对的优势。但就信息接收这个话题而言，这还不够。因为只有组织者，它不能解决“把正确的信息给正确的人”的问题。

在学术界，一个学者的地位不是由他发表了多少论文决定的，而是由他的作品被引用了多少其他作品决定的。搜索引擎中的信息排名是根据网页的重要性进行的，网页重要性的判断标准大致是出现在其他网站中的网站数量。

一个整理者是否值得向其他信息消费者推荐，或者一个整理者应该推荐什么样的信息消费者，都可以按照这种“由他人判断”的方式来操作。有必要根据整理者的不同整理方式为其建立不同的“专业”维度，并记录和计算其他信息消费者在ta整理中的行为，如“点击”，如“收集”，如“整理”。通过赋予不同的权重，整理者的专业指数可以慢慢积累。

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在信息消费者的最后，计算的核心是“兴趣”，它包括点击行为、页面停留时间以及收集某些文章的次数——注意，它是收集，而不是分享。给出不同的权重，计算利息指数。

匹配是指张三的专业与李四的兴趣相匹配。这种计算是基于实时数据进行实时匹配的，已经进入大数据的范畴:混合、相关和完整样本数据。

摘要

在爆炸性的信息世界里，信息远远超过需求，事实上，原创不再是最重要的问题(我不是说它不重要)，但更重要的问题是“寻找信息”。门户使用图书馆分类来组织信息，而搜索引擎使用流行的分类(你输入一个关键词)来组织和呈现信息，这显然是优越的。百度的广告收入远远超过各种门户网站，这就是一个例子。

组织者的工作是组织和呈现信息，就获取信息而言，这比纯粹的信息生产更有价值，因此在商业中也更有价值。在海量的信息平台中，信息的重组比信息的吸收更重要。这就是每天能创造1亿条微博的新浪微博慢慢失去其“非凡产品”的原因。它有信息整理的部分，但显然不是更好。至少，在机器组织者领域，情况并不好。它对公众的信息安排关注不够——它整天都在关注大V。

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