重新索引互联网

重新索引互联网 Facebook 雇佣公关抹黑 Google 的过程已经水落石出。问题是： Google 那么多产品， Facebook 为何对 Social Circle 这么敏感？

Google ：索引互联网

Google 号称自己的使命是“索引互联网”。

这件事的难点并非派出多少爬虫，而是对收集来的海量内容做排序：怎样让真正重要的网页，的排到 Google 搜索结果的前面来？

Google 的搜索结果排序有其他算法的辅助和人工调整，但是，他最基本的核心规则还是 Pagerank，其理念并不复杂： “被许多优质网页引用的网页，仍然是优质网页。”

领域

Pagerank 是革命性的。而另一场革命似乎被我们忽视了： Tags 。

语义网络长期不靠谱的忽悠之后，简单的 Tags 可以终于可以给我们一些东西，让我们分辨这个网页是关于哪些方面的。从此“领域”也被引入网络。

具体些的“领域”的例子，就是 Quora 或者 Stack Overflow 的 Tags 。问题本身是属于“技术”领域，还是“设计”领域？是关于“ J2EE ”领域，还是“ Object-C ”领域？

某些没有 Tag 化的网页到底属于什么领域，还没有清晰的答案。但是已经有人在尝试解决这些问题。比如豆瓣九点，他是依靠算法来给 Blog 自动分类的。

专家

像 Quora ， Stack Overflow 这种网站的颠覆性意义在于：他同时具有“人”和“领域”两种概念。

“领域”和“人”结合，就会产生“专家”：特别擅长某个“领域”的“人”。

和 Blog 时代那些说话无操守的“砖家”不同，实名网络加上 Quora 这种问答网站，让我们不需要而非头衔，证书或者学历，就可以用数据去检验一个人在某个领域的专业程度：回答某个领域的问题特别多，并且评价特别好的，很可能是个专家。

网络上的“专家”不仅仅是概念而已。有些网站已经走到了分辨专家的门槛上。 知乎虽然被称作 Quora 的拷贝版，但是他有个比 Quora 更酷的功能：邀请别人回答问题的时侯，系统会推荐可能合适的用户。

背后的算法不难猜测：用问题的“领域”（ Tags ）去匹配回答过类似问题的“人”。回答过类似问题并且获得赞成多的，很可能也适合回答这个问题。

Stack Overflow 其实也有类似的评价机制，叫做 Reputation （声望）。可惜并没有详细到领域（谁在标记着 Object-C 这个 Tag 的问题中拥有最高的声望？）。但是，如果 Stack Overflow 想得到这个数据，也是分分钟的事。

专家的投票

有同学可能回问：这和重新索引互联网有什么关系？我们还需要扯倒 Facebook 的另外一个功能：“ Like ”。

从上面的角度出发，这个神奇的按钮，其实就是一个“人”对“网页”的投票器。 如果这个人还用 Facebook ID 登录了 Quora ，那么这个按钮就是“某个领域的专家”（依靠 Quora 的数据分辨）对网页的投票器。(“ Like ”的祖宗： Twitter 的 RT 也是。)

Facebook 的新功能“ Send ”为了的非公开的分享？没错。但是更重要的是：“ Like ”再加上“ Send ”，可以让 Facebook 更加全面收集一个“人”对于一个“网页”的投票（以前通过 Email 做私密分享， Facebook 无法拿到这部分数据）。

由此可见，不够实名化的 Google +1 简直是东施效颦。

用户的聚合和识别

这里的问题是， Quora ， Stack Overflow ，和 Twitter 不属于 Facebook 。

不过，别忘了 Facebook Connect 。如果用户通过 Facebook ID 登录 Quora ，那么判断谁是什么领域的专家就简单多了。而如果 Facebook ID 和 Twitter ID 可以聚合，那么他 Like 过什么， RT 过什么也可以简单相加。

这里你应该会想起 FriendFeed 。似乎所有的人都说： Facebook 是收购 FriendFeed 是为了团队。但是我一直无法相信，那么值钱的团队，会去找一件不那么重要的事情去做？

上面的内容应该可以说明：不同社交网络之间用户的聚合和识别，到底有多重要。

重新索引互联网

话说道这份上，已经图穷匕见了吧？

Pagerank 是让网页来投票，而 Facebook 掌握的数据可以让“人”，甚至“专家”来投票。

实名网络下，在某些领域，专家的投票可以给予网页很大的加权，让他在排名上更加靠前。（最新的例子是“美国前国防部长的参谋长”宣布本拉登已死的 Twitter 页面。）

肯定有朋友会问：最多“专家”投票的网页，恐怕也是 Pagerank 很高的吧？很可能如此。但是，长期观察 Blog 的传播让我注意到： Facebook Like 和 Twitter RT 的积累，远远比引用要来得迅速。

也就是说，在强调实时网络的今天，社交搜索得到的结果不但可能比 Pagerank 更好，而且，还可能更快。

互联网的地基

今天，只要一个网络应用想做关于地图的部分，他首先想到利用 Google Maps API 。当绝大多数网络服务都使用 Google Maps API 之后， Google Mpas 就不再是一个仅面向用户的网络应用了。他沉淀为网络的基础设施之一。

Maps 的重要性，从评论圈到 Google 自己都有清醒的认识。所以，Google 耗费大量的精力去扫描街景，尝试拍摄室内，甚至，不惜发射自己的卫星。（前两天的 Google IO 的内容更加证实了下面的思路：成功的“索引互联网”之后， Google 下面要做的是“索引现实世界”。）

而 Facebook 同样有机会成为互联网的另外一块地基：通过开放 API 给其他应用，可以让他掌握的真实的人际关系沉淀下来，成为网络的另外一块地基。（社交搜索，也只是这个基础上的一个应用而已。）

最后的话

Mark Zuckerberg 似乎一直自负承担着新搜索的使命，也一直在推进 Facebook 成为地基。

收购 FriendFeed ；不惜面子用 “Like” 去抄袭 Twitter 的 “ RT ”；用 Facebook Connect 把自己平台化等等，都在一块块的凑齐拼图。

而 Google 的 Social Circle 是同样的思路：聚合并且识别一个人在不同社交网络中的身份。之后，这些数据很可能被拿来优化 Google 搜索，或者用于其他网络服务。 Google +1 是个不知所云的产品，但是，如果他能结合 Social Circle 掌握的关系呢？

也许，这些才让 Facebook 不寒而栗的真正原因。

最后，友情提醒读者，以上内容并非事实，只是个人基于现有报道的猜测。也许，我对 Facebook 寄予了太多期望；也许，这样仍然低估了他们的野心。

毕竟，有 Facebook 高层提到过他们内部的一句口号：

“我们仅仅完成了 1% 的使命”。

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