拥有一切与一无所有

标签: 未分类 | 发表时间:2010-12-15 03:09 | 作者:谢文 hikerlive
出处:http://xiewen.blog.techweb.com.cn

周有机会与几个朋友一道与美国《连线》杂志的创办人Kevin Kelly聊了一个下午。KK(圈内人昵称)以其对互联网发展的方向和趋势的预测准确闻名于世,也以其诸多讨论科技进步与社会的关系的超前论断引发不断的讨论与争议。发了一篇关于与KK对话的博客后,不少业内朋友说有点意思。那我就再就其中一个观点在多说几句。

在讨论到互联网未来五年发展趋势和新的可能盈利模式时,KK阐发了他的一个观点,即无论对网络服务提供商还是对最终个人用户而言,拥有(ownership)不再重要,得到(access)才更重要。他列举了两个例子来说明他的观点。

在美国,他的一个业内朋友试验如何拥有网络上的一切东西(own everything)。由于互联网的迅猛发展,获取过去遥不可及的东西变得非常容易和非常便宜。例如,任何人都可以花2,200美元在网络上获得美国国家图书馆,大英图书馆等世界最大的藏书处所有图书的永久性网络阅读权。书的数量以千万计,涵盖人类社会各个历史时期,各种文字,各种图书种类。又例如,现在在网上任何人都可以不花钱或者花极少的钱下载数以百万计的音乐作品,影视作品和美术作品。也就是说,现在和不久的将来,任何人都可以无代价或小代价地拥有人类社会生产的所有经过数字化和网络化加工的精神产品。但是,拥有这一切有什么意义吗?当你享受完你过去知道的书,歌曲和影片后,下一部该是哪个呢?靠媒体介绍?用搜索引擎?听朋友推荐?好像都不怎么靠谱。也许要实验十次才能发现一个你喜欢的东西,时间代价太高,精神折磨太大。结果,拥有一切变得毫无意义,面对浩如烟海的精神财富只能望洋兴叹。

无独有偶。KK说他有另一个年轻朋友在试验如何不拥有任何物质产品(own nothing),这有点像我们过去所说的数字化生存。没问题,如今人人都可以不买报刊,不买书,不买碟,通过网络下载都可以轻松获得自己想要的精神享受。但他遇到了同样的问题:该下载什么?

于是,拥有一切与一无所有在网络时代殊途同归了,拥有一切等于一无所有。富有的痛苦取代了贫困的痛苦,无法选择的折磨胜过了没有选择的折磨。大富翁与穷光蛋面临同一困境:如何发现自己喜欢的东西。这就是KK的逻辑:拥有与否不重要,精准,智能,方便,廉价地使产品或服务与喜欢或应该会喜欢它的人见面才重要。谁找到了办法,谁就找到了网络业下一座金山。在谁最可能做出下一代搜索引擎(姑且名之,我更愿意叫社会引擎)的问题上,我与KK有不同看法。他认为最大的可能还是谷歌,因为它的队伍,经验和资源。我却认为不一定,因为谷歌基本出发点仍然是网页,面对WEB2.0的新时代还没找到甚至不可能找到解决方案。新的搜索引擎一定根植于WEB2.0平台,即使不是FACEBOOK也一定不是谷歌。FACEBOOK都不让谷歌搜索它的用户行为信息,谷歌凭什么能做出让FACEBOOK六亿用户满意的东西呢?KK的《WEB已死,互联网永生》这一在业界引起巨大争议的文章说的就是我的道理,但他自己却没有坚持。

小布什总统时代的国防部长拉姆斯菲尔德以善于诡辩著称。他在为发动伊拉克战争辩解时说过一句非常有名的诡辩词:“这世上有已知的已知,也就是我们知道我们知道。这世上也有已知的未知,也就是我们知道我们不知道。这世上还有未知的未知,也就是我们不知道我们不知道。”(”there are known knowns; there are things we know we know. We also know there are known unknowns; that is to say we know there are some things we do not know. But there are also unknown unknowns — the ones we don’t know we don’t know.”)

把这句话用来形容目前网络业创新的瓶颈上倒是很合适:

对于已知的已知,网络门户模式已经有了不错的服务。把所有可以获取的信息整合在一起,总有一款适合你。

对于已知的未知,现有的搜索引擎模式也能提供不错的服务。只要你确切知道想要什么,总能找到相应的地方。

但对于未知的未知和拉姆斯菲尔德没提到的未知的已知(unknown knowns),现有的网络服务还没有什么好办法。例如,我在路上听到一首乐曲的片段很喜欢,回家后却不知怎么在网络上找到它,因为既不知道曲名也不知道作者(未知的已知)。又例如,我以为中国没有高水准的社会学理论著作,其实已经有了一些,只是我不知道而已(未知的未知)。

对于这样的问题,我能想到的解决思路就是完整地获得用户行为数据并按一定方法加以整理(Profiling),然后运用统计学方法进行建模(ranking), 最后根据用户行为模式,品位和偏好精准,智能,个人化地投放和推介不同的产品和服务(matching)。

据我所知,美国硅谷已经有许多大大小小的公司在这方面开始了研发。而我们的网络公司们还纠结在是否真做WEB2.0平台,是否真开放,是否真转向创新导向的问题上。所以,讨论本文关心的问题,也许被许多同业认为毫无必要。

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