今天，techmeme的老大Gabe Rivera宣布了一个炸弹式消息：纯粹的机器聚合仍然存在问题，所以techmeme不能光靠机器聚合了，要引入人工的干预。并且，techmeme已经聘请了在Valleywag、wired.com工作过的McCarthy作为审核编辑。

一下子，techmeme的神话轰然倒地。

要知道，在机器聚合新闻领域，techmeme享有非常高的声望，虽然，它主要是focus在tech news领域。但其独道的link追踪效果，经常被拿来跟google这些大企业相比较。并且，在抓取速度、新闻更新以及高质量相关性上，更优于google news。其创始人Gabe也一直被认为有一套secret的聚合算法，估计这个算法堪与digg的算法媲美了。

如今，Gabe宣布机器聚合不行了，要引入人工。对机器聚合而言，不啻为一记重棒！

其实，我是觉得，Gabe此举更多的是对机器聚合新闻现状的一个“无奈之举”。直白点讲，机器能够聚合出一个优秀的“工具”，但它却不能聚合出一个优秀的“媒体”，这一点我在今年4月已经提及到。引入人工干预，至少会让techmeme更象一个有“思想”的媒体平台。我想，这就是郑昀同志提到的“画龙点睛”吧，他是一个聚合的实践者。

同为机器聚合的google news也面临这个问题，你的算法再精准，人们更多的还是把它作为一个工具，而不是在阅读。

这一点，依然可以拿几乎是同期起步的techcrunch来对比。按照Fred披露的compete的统计数据，2007年4、5月的时候，techcrunch的流量与techmeme几乎是持平的，到了2008年3月，techcrunch已经几乎是techmeme的10倍。现在呢？techcrunch的影响力和流量已经有了更大的飞跃。techmeme呢？我简单对比了下alexa，真是可怜。恐怕更失落的还有影响力吧。

更可怕的是，techmeme的工具市场也正在遭受侵袭。拿我自己的使用习惯来看，2007年和2008年上半年是我疯狂使用techmeme的一个阶段。现在一想的话，我真是已经N个月没怎么访问techmeme了。估计跟我有类似经历的tech news疯狂阅读者也不少。

why？其一，twitter等新兴工具抢占了市场，早期的twitter只是一个自言自语的地方，现在却成了一个信息获取和沟通工具，人们同时需要的工具是有限的，选择和放弃是必然的；

另外，美国blog市场的成熟，挤压了techmeme的空间，blog media品牌性加强，数量减少，人们更热衷于阅读少数的几个blogmedia获取信息。techmeme的leaderboard也被越来越少的大blog和主流媒体“全面占领”，这已经是一个techmeme被“架空”的强烈信号。如果techmeme上，天天只是出现少数几个媒体的新闻，它还有存在的必要吗？

所以Gabe希望加强techmeme“媒体平台”的属性，将其价值更大化。

问题是，媒体属性可不是这么容易做出来的，雇佣一个编辑挑选下新闻就ok了？我无意间看了下新任编辑McCarthy的想法，她说要多跟众多blog们交流，听取大家的意见，并应用到选择首页story上；大家可以随时发mail给她推荐新闻，确保新闻速度等等。

弄不好，媒体强化不成，原有的中立平台价值也丢了。

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本来没打算掺和，刚读了郑昀的“浅谈有道热闻的机器智能”，决定参与下。说来，真是有好长时间没讨论新闻聚合的事了，我记得上次还是在郑昀的玩聚Social Dialogue。

因为之前关于新闻聚合实在是谈的太多了，所以以下全部简述。

1，郑昀说：“social参数+digg+文本相似性+反向链接计算，合起来，可能是一条路，但这条路，很麻烦，需要人，很多时间，很多人工。”

我觉得，这种想法本身就是有问题的，其实你去看，不管是Digg、techmeme，都不是因为它们抓住了所有参数，而是抓住了一个适合它们自己的算法，反复改进，就脱颖而出了。

确实，techmeme的反向link没什么高深的，Digg的算法也不高深，但它们都根据自己这套算法，根据这套算法聚合新闻的需要，进行了出神入化的挖掘改进。

2，机器的语义分析，没有止境，但要充分考虑到商业价值构建。通过花费更高的成本，更多的机器参与，理论上肯定能达到更精准的聚合结果。

但这个东西能商业化吗？所以，在前不久，微软宣布收购Powerset时，赞歌后面肯定四有隐忧的，Google之所以能成功，不是因为它的搜索算法最牛B，是因为它既照顾了用户的使用需求，同时又考虑了商业模式的嵌入，当然其中，包括成本。

3，回过头来，继续说下有道的新闻聚合。从新闻聚合的思路来看，有道热闻的尝试是值得鼓励的。我觉得，至少实践了对新闻信息分类，然后再组织的基本路子，并在后期呈现上给予了突出的体现。比如当下：最简单的无非是：新闻、博客、视频还有图片，这算是国内网民关注一个新闻的四个元素，我倒是更建议有道能聚合留言特色。

接下来，一大半的工作恐怕是提高质量。

4，在国内门户依然是网民访问新闻绝对首选的大环境下，个人认为，搜索聚合新闻的出路在于：发现和推动热点。另外，还需要有一种文化的衬托，才能有机会。在这点上，国外的例子有Digg，国内其实也有，比如百度的贴吧。

5，最后一点，搜索聚合新闻中的“博客热点聚合”太关键了。一个这方面国内还缺乏一个“入口”，没有哪一家把门槛驻高，如果对博客热点进行分类，辅以精准的质量控制，将会成为一个大的机会，一旦博客热点形成有效入口，依靠blogger自身所具有的超强传播力，足以把其推高。网易有道看到了这个机会，能做大吗？

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上周，社会化媒体（Socia Media）后起之秀“Reddit”宣布开源了，简单点说，就跟国内的论坛之王Discuz!一样，任何用户可以通过Reddit的开源版本创造自己的Digg类网站。著名的TechCrunch很快做了一个TechNews出来，估计以后类似的东西还会更多。

鉴于此，我觉得，有必要强调下：Digg模式尽管这几年炒的非常火，也在主流媒体网站的夹缝下，形成了相当大的规模用户。但需要注意的是，从媒体平台的角度上，Digg模式并不算什么高级模式，只是依靠用户参与形成的一个“非主流”角色而已。

到目前为止，Digg这种模式，能否走入主流，还很难下定论。

与国外Digg模仿者相比，国内的大多数通过在站内简单放置一个“推荐”按钮的网站们，则绝对是东施效颦。原本人工选取的不错的新闻推荐，偏偏要在前面加一个推荐次数，没起到任何作用，倒是干扰了读者的判断，反而分不出轻重了。

从根本上讲，Digg模式的价值主要在于赋予用户的新闻民主性。在一部分看来，这种民主性代表了进步。但换个角度看，它也存在一定的干扰性。没有连续性的跟踪内容，读者对内容缺乏信任感，就很难建立起一个强大的媒体品牌和广告价值。

前不久，在康康同学关于我的“blog困境与价值阅读”的一文中，我note了个判断：我可以下一个断言，随着细分媒体的不断成熟，势必还会形成一个个新的中心。读者并不喜欢分散，如果有能获取定向信息的平台，它们根本不喜欢rss阅读器。

同理，大多数读者也未必喜欢Digg这种社交媒体形式，就好比RSS阅读器要通过list来主动挖掘好的内容一样，读者需要付出更多的阅读成本，还有信任成本，比如《纽约时报》解决了我的大部分需求，为什么我不直接访问NYT.COM，而要Digg。

的确，这是个障碍。或许这可以解释为什么Digg还没有进入主流吧。

PS：你还可以延伸到：为什么TechCrunch的流量要远高于TechMeme？

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最近郑昀的玩聚推了一个新的产品：Social Dialogue。大概的思路其实还是模仿国外techmeme的经验，通过link的方式追踪热点对话。对于郑昀同志在语义聚合方面的探索就不多夸奖了，值得鼓励，这年头在国内做内容聚合尝试不易。

下面主要多提下质疑。简单看了下，提点感想。

1，似乎这个memeTracker追踪“人与人对话”的成分过高，突出了人，反而忽略了聚合最根本的东西：内容。Techmeme的成功在于，它以人为线，提供了追踪和制造热点话题的能力。读者访问它的最大动力在于内容，人在内容后头。

2，如何发现热点，并定义热度，然后呈现出来。显然这是techmeme的核心，也是techmeme之所以是techmeme的关键。感觉SD呈现出来的还只是简单的根据blogger们更新时间的排列。如果是这样的话，阅读器其实已经帮我解决了一切，没必要再开一个页面。

3，link的缺位，国内的blogger没太多有习惯引用link的，不管是传统媒体的link，还是blog间文章的互连。国外在这方面做的很好，它们更习惯于会话和交流。

4，怎么定义价值来源。对于一个类似techmeme似的过滤器，界定来源是很重要的，少了遗漏内容，多了信息泛滥降低品质。techmeme自身掌握的非常好，就在于它既照顾了blogger，又互补式的引入了权威的媒体来源，比如NYT、CNET、WSJ。无疑，这种方式是绝对适合老美的方式，它们的媒体注意力分散。我们的呢？

5，入口问题。在这样一个注意力不断打散的时代。想让用户多一个入口太难了。大部分用户，只需要一个入口。相反，把这个功能想想集成到已经形成的入口上去，可能更现实。

6，最后落到标题的后半句上，社会化对话的形式也正在不断变化，blog本身正在由于入口效应不明显，而偏离对话的中心。Google Reader也在通过note打造对话平台等等。随之，类似friendfeed这样的聚合对话平台滋生。会话的聚合怎么走？这是个问题。

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大概一个月前，我从读者信息需求的多样性，以及新闻信息源的长尾分散角度上，阐述了“搜索新闻”的崛起。现在终于有时间来深入这个想法。

无疑，搜索新闻是有缺陷的。

2002年底的时候，Google正式推出了News，当时业内震惊，不少从业人士表态：Google新闻将改变人们阅读新闻的习惯，并给予雅虎和单个新闻网站构成打击；国内百度在Google之后，也发布了新闻内容，并迎来了一轮“机器大战人工”的大讨论。现在呢？无论是国外还是国内，搜索新闻依然未成主流。

搜索新闻未进入主流，除了搜索聚合自身的问题外，可以说与信息内容的单一化、欠丰富，以及读者阅读需求的简单化有很大关系。而今，新闻内容正在随着人人参与“2.0媒体”的崛起而丰富并泛滥化。搜索获取新闻的开放性及便捷性显山露水。

粗略总结下的话，搜索新闻的缺陷大概体现在以下几个方面：

1，新闻源的过渡分散、部分选取新闻源质量低下。

相比人工编辑模式，搜索能聚合成千上万的新闻源信息。这给新闻聚合也带来了麻烦，过于分散的新闻源显示，让读者缺乏对内容的认可和信任感，甚至体现在源页面上。techmeme的例子告诉我们，选取更重要权威的新闻源(或提高权重度)能增加读者的信赖度，同时避免低质量内容出现。

2，新闻信息的分裂，未按读者阅读需求建立关系。

搜索通过语义分析解决了新闻信息的相关性，但在信息关系的梳理上，变得束手无策。适当的人工干预，说不定能达到不错的效果。比如，此前我一再强调的“新闻+观点”模式，其中，观点和新闻本身又被不断打散在杂志、报纸以及blogosphere等中。

3，新闻的连续性缺失。

我在前不久的“新闻信息的种类、关系和组织”中，已经谈过这一点。搜索聚合新闻，一个很大的弊端就是没有反应新闻信息本身的连续性关系和回放。搜索很方便的提供了读者到达某一条新闻的通道，但却没能力把它们按新闻事件本身组织好。

4，缺乏必要的新闻回放及归档。

5，无限接近的相关性。

注：以上所指搜索新闻，主要是基于搜索平台聚合新闻。

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春节期间，美国第四大搜索网站Ask.com与社交新闻网站Digg联合推出了一个新闻聚合网站Big News，听名字有“大新闻”的意思。呈现方面上，大概也走了一个Big的思路，突出分类领域的重点新闻聚合呈现，具体郑昀已关注过。

粗略看了下补充几点看法：

1，这个家伙还是沿着Google News的语义聚合思路，区别是人为定义了一个“Big Factor”的算法，并将聚合内容按：新闻、博客、图片及多媒体进行了分类，这一点符合我之前论述的丰富信息种类的想法；

2，我按yahoo+ms这个热点新闻查了下，发现聚合质量还是有待完善，不少聚合内容质量偏低，相关性偏差，而且聚合媒体源有时候过于“集中+单一”，比如我发现大量ZDNET的blog，而实际上一些blog质量太过一般，感觉很不好，这也是语义聚合很难回避的缺陷。

3，Ask宣称聚合了1万个以上新闻源的内容。这一点我丝毫不怀疑，问题是聚合的越多越好吗？显然不是，对于新闻聚合网站而言，要求的是：在一定质量下的全面性。质量和全面看似矛盾，但放到一个读者群体上，就合理了。

4，Big News值得称赞的地方包括：通过History的方式实现了新闻追踪的连续性和热点回顾，这个一直是Google News所欠缺的，当然也是TechMeme的强项；Track功能，可以让用户以RSS订阅的方式来跟踪这个热点；引入了photo和Video聚合。

5，除了首页下的5条top digg news和单个story里面的digg相关外。实在看不出这个新闻聚合跟Digg有什么关系，更看不到聚合背后的社交新闻元素。我倒是宁可认为：Digg是把Big News也当成了一个外站渠道。

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本周内，TechMeme再次成为关注的焦点。Techmeme Leaderboard正式上线，我姑且给它定义为“领导力排行”，一个包含主流科技媒体和知名科技blog站点(个人及组博客)的Top100 list。按照创始人Gabe Rivera的说法，这个排行是根据过去一个月内，登上TechMeme headline文章的次数统计出来，Discussion文章不包含在内。

当然，这个排行出来之后，引起了不少的争论。一部分人认为，这个排行并没有太大的参考意义，因为它的排行标准简单的可怜，只是根据出现的次数总和；scoble则认为，这个排行的出现代表着blogging的死亡，因为这个排行里面纯粹的个人blog少得可怜，大多是类似TechCrunch这样的Group(network)博客。

我看了下，还好，scoble在第44位，代表着他没有别的意思，Scripting News在33位。不过这个观点，scoble倒不是第一次提到，因为他认为Twitter抢了blog的饭碗；还有一部分人认为，这个排行冲击了blog搜索老大Technorati的TOP List100。

对于TechMeme，我在之前的一篇post中总结过它的成功原因，其中很重要的一点就是它不仅仅聚合了blog的内容，而且还包含进了主流科技媒体的文章，这样很好的保证了它对热点新闻话题的发现捕捉能力。现在我想补充下的是：除了热点捕捉外，TechMeme基本做到了囊括所有正在发生的热点Tech News；并且非常及时，按照Read/WriteWeb的说法，一般文章发布后，大概15分钟后，TechMeme就能抓取到。

其实，上面这三点也就是一个新闻读者最关心的三个部分：1，能不能帮我提高效率？热点很好的保证了这一点，特别是在这个信息过载的时代。2，能不能保证我看完你的页面不会遗漏新闻？也就是全面性！事实上，这一点非常重要，它考量了读者对你的忠诚度。3，能不能确保我最快看到热点的新闻？抓取聚合的速度！

这三点也是TechMeme相对Google News那样的语义算法要优越很多的地方，抓取速度、全面性和阅读效率，显然，Google News根本没法满足这几点。

粗略总结一下：TechMeme依靠link追踪的方式，很好的整合了blog和传统媒体两方面的资源，实现了热点新闻话题的发现捕捉甚至是制造(made)能力，并且非常恰当的迎合了读者对“新闻+观点”两方面内容的阅读需求。所以，TechMeme能够成功突破blogging这个“小圈子”领域，进而上升为一个主流的Tech News网站。

认识了TechMeme的成功原因，对于Leaderboard这个Top100 list，我觉得没什么可质疑的，事实上，TechMeme具备推出这样一个排行的先天基础，只是个时间问题，数据积累和读者积累，现在ok了。有一句话：简单有效，我觉得用它来形容这个排行挺恰当。

当然，我更希望，把它作为一个“科技新闻源的流行度(popular)排行”。首先，它是一个新闻站点的排行，所以在blogging领域，boingboing很牛，但不在列，因为没有可比性；其次，它是一个科技媒体的排行，是基于垂直领域的，所以，TechCrunch走在了《纽约时报》的前面，TechCrunch显然已经成为了一个权威的科技媒体，不仅仅是报道Web2.0；再次，它不是一个blogger的排行，所以跟Technorati的排行实在是关系不大。

不过，值得注意的是，通过这个排行，TechMeme使新闻聚合的力量得到了升华。聚合新闻不仅成为了读者阅读的主流新闻站点，而且还成为了评判不同媒体(新媒体和传统媒体等)流行度的一个重要指标，“流行度”算不算“影响力”，算不算“权威性”，我觉得算，至少反应了很重要的一部分。

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刚刚过去的这个周末，内容聚合网站BuzzTracker的创始人Alan在他的blog里确认了雅虎将收购该公司的消息，他本人也将出任Yahoo News的总经理。作为美国最大的网上新闻阅读平台，雅虎开始尝试引入聚合第三方信息(如blog)的运作思维，这一点值得关注。

与雅虎类似，Google事实上也在走一个从机器关键字过滤到引入人工参与的路子。最近Google的两个动作说明了这一点。一个是，Google在新闻栏目中引入了当事人评论机制，并由专门的人来审批，以保证内容质量和准确性；另一个则是，Google干脆在其网站上推出由美联社及其他三家通讯社提供的全文新闻内容服务。

在前面的post中，我提到了关于新闻内容聚合的走向趋势的一点想法。Google引入评论人机制，实际上也说明了一点，纯粹的关键字过滤方式生产价值新闻基本不大可能，而引入人工参与应该是一个非常好的思路，现在能明显感受到的就是纯粹新闻信息以外的观点和分析，由于blog等泛当事人(当事人或专家)的参与，第三方观点价值得以迅速提升。

现在来看，Google和雅虎分别从两个极端方向靠的越来越近了。Google正在从单纯的新闻通道中寻找自己的内容源信息，避免成为一个单纯的新闻通道；而雅虎一旦引入聚合思路，也将是对编辑选择模式的网络新闻的一个全新理解。

当然，我不认为这是对编辑选择模式的否认，在美国互联网市场，blog作为一个逐步形成的主流媒体平台，已经吸引了大量的读者关注，并拿到了相当的新闻源信息，而这部分内容，聚合似乎是一个最恰当不过的引入方式。编辑发布？版权？link的相关性，这些都是编辑发布短期很难解决的问题，即便解决了，post间的互动和留言也将是一个巨大的缺失，从这方面看，信息源的分散也是长尾细化的一个结果。

P.S：从雅虎收购BuzzTracker本身而言，BuzzTracker并不是新闻聚合的领军者，别忘了TechMeme这个老大。看来，雅虎看中的应该是BuzzTracker的人、技术和理念。不过，以雅虎目前的入口效应(阅览量相当于美国第一大报《今日美国》的15倍)，收购谁似乎并不太重要，关键是聚合理念能给雅虎新闻带来怎样的变革？

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