阅后即焚 https://privnote.com/其实是一个挺值得玩味的应用. 初看的时候,看到了twitter的影子. 也许是因为两者都很轻,都有一言看上去就有的"局限" 140字的限制,阅后即焚. 有时候很钦佩twitter的一点就是,它能把短处作为自己的产出. 当然,也许这个短处跟最初的产品定位有关. 但是,能在发展起来之后,不盲目变更,而是把它发展成一种特色一种潮流,这确实让人佩服. 短,而后快. 从某个程度上来说,privnote也是短而快. 因为它是只读一次便消失. 也就说,它的消化代谢速度很快. 对于无用的消息,这个速度的优势在于能够迅速中止消息的传递,减少消息噪音. 对于有价值的消息就比较有意思了. 考虑到目前各种微博和SNS的存在,即时信息的传递已经不是什么大问题. 信息已经在各种tweet和statues中传递,乃至洪范. 对于一条有传播潜力的privnote,一般来说并不会因为单次传递之后就消失了. 通过用户已有的关系网络可以很迅速地往其他social network扩散出去. 这自然也包括通过privnote进行二次传播. 一个问题是,为什么一开始要选择privnote做传播起点. 而且,就目前的privnote来说,还是单点单向传播. 对于这个问题,换个角度想. 为什么一定要在privnote现有的框架谈呢? privenote可以是一种基于熟人网络的social network. 因为其private的特性,可以作为一个类似悄悄话的东西. 但这样的话,最多只能成为一个流行的sns应用,或者附属品. 那么,privenote还能以什么形式出现呢? 考虑下FML和糗事百科. 以及twitter. FML和糗事百科是匿名的,而他们的信息流模式跟twitter也很相似. 如果抛开FML和糗事百科的匿名性来说的话,其他它门就是某种程度上的twitter. 不是么? 说和听. follow和tweet. 在信息的组织和流动形式上,其实是差不多的. 唯一的区别在于,tweet更具有流动性. 回到privnote. 它其实是一种FML的特殊表现形式. 像是泛化,又像子集. 说泛化,是因为它的内容不限,可以是任何内容如何信息. 说是子集,是因为同样的类匿名性质. 因为privenote的标准信息流里只有写和读两个参与者. 对于其他人来说都是匿名的. 而如果把privenote扩展下,变成像FML一样的完全匿名. 也就说,读的人不知道写的人是谁,写的人也不知道谁会读到. 这就有点像漂流瓶游戏. 往海里扔一个装有信息的瓶子,然后期待一个未知的通讯. 而收到瓶子的人也不知道当初是谁放的这个瓶子. 那么这种通讯的意义在于? 或者说,为什么要做这种"漫无目的"的通讯? 考察下twitter. twitter其实是一个很典型的subscribe模式. 从理念上说,twitter是个陌生人网络. 这也就注定了tweets从发布的一刻就不期待着有收听者. 或者说,tweet只是为发而发. 从这个层面上来说,tweet是一个silence的网络,或者是一个no response的网络. 但事实上是,twitter是一个信息流动最迅速,最活跃的social network. 其原因在于,它把所有人放到了一个同等的位置. 或者说,某种参赌上,twitter不是去中心化的,而是强中心化的. 所有用户都别联系到一个twitter网络上. 用户虽然是孤立的,但是他们连接同一个节点. twitter就像网络里的交换机,通过twitter,信息能够在任意节点流动. 也就是说,twitter的网络其实是一个中心要害的扁平系统. 对于privnote的启示是,尽管note是单点甚至单向流通的. 但是,它流通的载体可以是泛化的,公开的. 就像是twitter的信息平台. 或者说FML. 于是,对于privnote的信息流来说,传播并不是问题. 甚至说,privnote有它自己的一个先天优势. 就是,对于无用信息,能够及早中止传播. 但同时,这也是它的一个潜在劣势. 因为它的流通性取决于读到信息的人的判断. 如果他觉得信息无用,那么这种传播就会马上中止. 但事实是这样么? 未必. 对于privenote自身网络来说,确实存在这种风险. 但是,本身privenote要做传播的话,依靠的并不是自己的网络,而是已经存在的诸如twitter和sns网络. 因此,只要信息转手一次,那么理论上他就已经传播出去了. 于是,到这里,就有了一个悖论. 既然privenote立足是,能够迅速中断传播. 而传播又必须依靠其他不可中断的网络. 那么,事实上这个定位是不靠谱的. 也就是说,privnote以这种方式做信息流是不可行的. 换个思路,从匿名性下手呢? 匿名信息发布的话,似乎没什么意义. 因为除了贵国需要规避跨省问题之外,匿名貌似没什么意义. 当然,可以想想有什么信息是需要发布,但有需要匿名的. 继续换思路. 本质上来说,privnote是一个单向网络. 因为它是发起方对接收方有私密要求. 这一点的话,似乎也薄弱了点. 对于sns来说,悄悄话已经足够. 而如果把privnote建立在一个生人网络的话,单向私密要求似乎是没有基础的. 因为本就不熟悉不认识,也就无所谓私密了. 于是,或许只能走试探性的生人网络. 就是说,每个人的信息都是公开的,但是可以匿名想某个人发送消息. 一个pre-sns. 作为以恶生人网络型sns想熟人sns转换的一个桥梁工具. 当然,更广泛一点,是可以作为一个准社交工具. 一个偏重主动方隐私的sns.
2010-05-16
谈谈PrivNote
2010-05-03
Twitter和Google bot
Google bot把整个互联网都爬了个遍. 于是Google的搜索引擎在互联网上变得近乎无所不知. 但是,现在的互联网已经不是纯粹的互联网了. web2.0的持续进化.facebook的SNS,twitter的微博客,互联网已经不是单纯的电子网络. 如今的互联网,是一个柔和了真实人物性格的social network. 那个著名的互联网狗理论也许就要被打破了. 这并不是不可能. 想想.SNS和微博的扩散.每个人都在网络中有意无意地流下了许多痕迹. 最终一个人的成本变得不再高. 你的每一个like,每一个share都是你真实意识的反映. 它的准确度是潜意识范围上的. 某种程度上说,这比面对面的调查或者问卷可能更准确地反映了一个人的特征. 当年Google用爬虫征服了互联网. 但如今的Google却必须想办法守住互联网. 如今的互联网已经不是简单的机器所能推倒预算的了. 当人的活动愈发地和互联网结合,也就意味这互联网的信息流向将会变得更加复杂和不可预测. 因为人本身的行为是很情绪化的. 有时候甚至是非理性的. 尽管,有时候这是可以引导的,但并不意味这你能够准确预知最终信息的流向. 机器味十足的互联网,google可以通过算法来认识. 而对于高度复杂和不稳定的social network,google目前显然有些难以应付. 这里不谈google. 而是换个思路认识这个莫测的互联网. 还是foursquare. 其实还是twitter. foursquare只不过像是一个实验模型,用来证明twitter有能力掌握social network. foursquare的checkin机制其实跟google的bot很像. 用户的每一次checkin算是一种加权行为. 也算是一种network的追踪描绘过程. checkin的人越多,checkin的次数越多,那么个人的特征也就越明显,群体的趋势也就更有能力把握. 针对每一个个体,每一次foursquare的checkin其实都算是生活轨迹的一次快照. 如同google的爬虫对网页的每一次抓取. checkin的频率越高,就代表着某个人越活跃. 某个地方的chekin总数越高,也就意味这某个地方的权重更高. 至少,从浅层来看,foursquare有能力绘制一张动态的流量图. 来表明人群的趋势热点以及习惯. 这对于social network来说,其实是人生生活当中,行为轨迹的一种分析数据. 通过checkin的数据,特征化人的行为方式,地方的集散特征. 如果在综合个人的SNS情况,将LBS信息结合起来,那么,得到的就不是单纯一个地方一个人的特征信息.而是一个群体的活动模式. 换回google的bot来说,这便是pagerank和search. 了解了人的活动方式,其他的也就顺水推舟了. Foursquare所体现的只不过是twitter信息聚合抽象能力的一部分. 它可以看作是twitter这个平台上的一个实例. 或者放宽一点来考虑. facebook的open graph. 这其实也是对人的一种信息聚合能力. 尽管,在facebook的connect已经遍布许多地方. 但是,这还不够. facebook以及facebook的生态圈依靠的是无休止的扩散. 就像Google的爬出必须爬满整个互联网一样,facebook也必须把自己遍布全球的每一个角落,这样才能更广泛地抽象出用户行为,从而从中提取商业价值. 但twitter和这两个稍微有点区别. google和facebook目前所做的有一个共同点就是,尽可能地把用户的数据收集到自己门下,作为数据挖掘统计的基础. 更一般的共同点是,他们依赖的是已经存在在互联网上的内容. twitter与facebook和google一样,也在尽力挖掘这个social network的流向模型. 但是,twitter采取了一个很开放的状态. 注意到twitter上产生的内容. 它不能说不是互联网的内容. 但跟普通的blog和新闻文章等有一个区别就是它可能看上去meaning less. 或者说,它的内容无意识的成分更多. 反过来,也就是说它浓缩了更多的人的行为. facebook的like虽然也很无意识,但它比较被动. 它依靠的依然是现有互联网的输出. buzz和twitter相似,但是问题在于用户量不多. 因此twitter的优势在于既有用户多,信息种类足够多样性. 但与此同时,过于杂乱的信息也让不是twitter本身能够消化吸收的. 面多诸多的混乱信息,twitter不可能象google一样用机器去解决分析归类. 因为twitter面对的不是固定的语义明确的网页,而是不可测的,语义复杂的人类思维. 也许,正因为twitter认识到这点,所以它才没有想google那样急忙地拓宽影响力,也没有像facebook一样拼命地扩展. twitter想做的是一个信息平台. 如同现在的google一样,做一个信息入口. twitter想要的应该是无数的像foursquare一样的,某个独立侧面的挖掘应用的存在. 一个基于twitter复杂数据的生态环境. 或者说,twitter的目标是成为一个social network的数据仓库. 就像google的爬虫一样. twitter所做的是不停地收集. 而分类的事情,交给想foursquare那样的应用去做吧. 所以,从这个层面上来看的话,twitter比google和facebook走得都更远. 因为它更早地明白了这个social network的特质. 海量的信息,杂乱无序的状态. 这不是任何一家或者几家公司所能力并掌握的.
2010-05-02
岁月神偷
从头到尾把片子看完,也没明白,为什么这部片叫岁月神偷. 影片开头罗进二的独白,让我恍然觉得这是一部描述香港过去的片子. 可惜它不是. 从始至终,它给我的感觉就是提心吊胆. 犹如那台风中的罗屋. 犹如悬悬地拉住房顶的罗爸. 让人关心的只是这命运颠簸的一家人. 岁月. 在这里已经被一家人的莫定命运掩盖了. 它不如天水围的日与夜搬真实琐碎. 说是对旧香港的描写,也只是突兀的几个历史镜头罢了. 罗家的命运与香港无关. 与时代无关. 犹如那条小巷. 如同罗奶奶所说,看到这里没人就进来占领. 纯粹的无论魏晋不知有汉. 唯一跟时代挂钩的是那面英国国旗,和地痞般的警察. 过多的煽情,让剧情有些流于俗套. 斧凿直白的剧情暗示,也让影片成为纯粹的音乐欣赏. 也许,唯一能够让人联想到过去的唯有那一幕幕的背景乐. 时代气息浓重. 作为一部温情片,开头确实起得不错. 尤其是罗太的good fit. 寥寥几笔,已经生活味浓重. 顽皮的罗进二,老师的体罚,罗进一的学校生活,兄弟间的大闹. 这便是岁月神偷应该描写的故事. 街头的理发店,巷尾的鞋店,露天的聚餐. 这才是时代味道十足的生活场景. 可惜,岁月神偷没有坚持. 它依然走了一条不是主线的主线. 罗进一和芳菲的暧昧其实也没什么. 只是为什么一定要造就一个贫富悬殊的境地? 也许,这只是为了牵引出香港当时的动乱,移民出走的时代背景. 但这一切未免过于牵强. 也让罗进一很芳菲之间的暧昧变得有些突兀. 忽然的自卑,忽然的释然. 只是急匆匆地要赴战乱的时代背景. 慌忙地得剧情而剧情. 在罗进一谈到死后墓碑上不知道刻什么的时候,大概也就猜到了后面的剧情. 由于之前就听说了这是"催泪弹". 想想也该是这类剧情. 只是,这句话一出来,难免想起了韩剧. 所谓的伏笔,这也太生硬了. 在罗进一死前芳菲的出现也是很突兀. 为什么要安排她出现? 完全没有必要. 如果要凸显的这个家庭的悲剧的话,买粥这一段已经足够了. 芳菲的出现,完全是画蛇添足. 而且整部片一个很明显的地方就是,时间线不明朗. 包括穿插的各个年代黑白影片,已经各种事件的前后顺寻显得过于随意. 尤其是罗进一生病的那一段. 全然没有交代各个时间段. 这也是的在芳菲出现的时候,让人觉得突兀. 她什么时候走的.走了多久. 罗进一什么时候病的,病了多久. 她回来的时候,他进医院多久了. 这或许真得算是岁月神偷了. 时间的流逝完全没有轨迹可言. 罗奶奶的存在,似乎也不过是为了那句貌似这里的苦海. 罗爸与巡警的偏见在初见的时候似乎有故事可讲,但直到结尾才发现,这不过是个美丽的错觉. 矛盾的前后果也并没有交代清楚. 贯穿全剧的鱼也不过是暗合罗太的难佳调子. 综合来看,这一步片子不过死讲述一家人如何苦难,如何慢慢度过的. 也纯粹是如此. 并没有励志成分,也没有时代厚度. 唯一的就是煽情. 音乐,效果,剧情安排. 步步地,貌似安静祥和平顺的家庭,却处处让人看到危险奔溃的信号. 罗进一墓碑内容的暗示. 台风里支离破碎的棚屋的暗示. 罗母北上时,通宵修鞋的罗爸. 有太多家庭悲剧的暗示. 却少了最应该描写的平常岁月生活. 整部片子如结局般让人不知所措. 整部片子不可思议地以罗进二的死作为结束,却又唐突地交代罗爸的去世. 让人看完除了记住罗家的悲剧之外,剩下的就是匆匆. 太匆匆. 论深度,论温情,论生活. 岁月神偷距离天水围的日与月还很远很远.
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爽文
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前几天Sora出来后才仔细看了下diffusion,发觉确实算挺取巧的. 按照naive的intuition或者说不那么现代的方式的话,可能需要segmentaion为基础的composite的方式去生成图片,即使扯点deep learning/network的,可能也是类似一些...