07年郑昀做玩聚，一直没什么大的响动。直到现在的玩聚SR，算是上道了。

最近这两周，我每天不忙了，都养成登陆2-3次玩聚SR看下的习惯，经常会发现一些人分享的不错的信息，尤其时不时还会出现一些在我关注范围（阅读器、twitter为主）之外内容，这些内容很不错。从这点上看，SR从一定程度上完成了发现的目的。

发现之外，其实对于大多数人来说，SR是一个阅读工具。并不是所有的人都希望亲自从泛滥的信息海洋中去遴选过滤信息。大部分人希望有一个方便的工具去阅读，比如之前很多人干脆说希望订阅几个大牛的share，比如keso等等。

SR就是这么个工具，你完全可以通过它了解这些知名IT博客们（意见领袖）在关注什么？在讨论什么？尽而了解这个行业不断变化的热点。当然，作为一个作者，你还可以根据自己的兴趣参与到对话当中。这个时候，SR还实现了一个促进和激发热点的作用。跟techmeme相仿。

现在需要SR做的是，如何尽可能的避免产生无益的“噪音”，如何最大程度的覆盖有价值的信息源，如何去平衡不同种类share源的权重，如何做到最快速度的抓取和热点预警判断。最终呈现一个高质量的聚合内容。

它是一个热点聚合平台，基于这个平台其实可以衍生出更多的产品，包括SRBacks，leaderborad等等。

最后谈点写这篇文章的感受。过去N长时间，我自己一直关注国外web2.0产品非常多，想想，如果有精力多关注些类似玩聚SR这样的国内产品，其实更有意义，毕竟国内外环境差距太大了。而且，我们太缺乏类似的产品了。

该鼓掌的时候不要吝惜巴掌，应该的。关注SR请移步这里。

PS：豆瓣认领，doubanclaime2be19aaa9ab585d

Web2.0思考, 内容聚合, 社会化媒体 玩聚

郑昀去年和今年中发布玩聚和SD的时候，我没说什么好话（1、2），因为感觉不到这些产品的用户，作为一个本应该的目标用户，找不到使用它的理由，让人遗憾。郑昀在内容聚合上的执着令人钦佩。

上周推出的玩聚SR(新型的社会化推荐引擎)，终于让人眼前一亮。

用郑昀的描述：玩聚SR是一种新型的社会化推荐引擎。它用于追踪IT业界人士使用的各种社会化媒体分享源，如微博客、阅读器分享、网摘收藏等，综合分享推荐的次数、推荐者权重和信息源类型等多种因素，对大家分享的链接进行实时汇总，推选出既新鲜又好看的文章。

SR的存在，实际上解决了当下blog缺乏聚合平台的一个短板。目前无论是基于wordpress等系统的独立博客，还是基于BSP的博客作者，都无法实现博客内容之间的互通。互通之外，更重要的其实是发现、推荐和共享。可以说，SR有希望解决这个问题。

在国外，实现类似作用的推荐平台则很多，比如：techmeme(通过link追踪发现tech blogger讨论热点的平台，在形成固定阅读群体后，就反向实现了制造热点的能力)；Technorati(blog搜索引擎，基于权威度的排名，实际上加速了blog媒体化的前行)；digg(早期的digg是一个纯正的tech(geek)文章推荐社区)；类似的还有google blog search；还有类似rssmeme之类的“半成品”。

在国内，这种产品则少得可怜，只有阅读器这种热文“发育不良者”。

除了聚合平台外，SR基于社会化媒体分享源的再聚合，是一个不错的思路。我觉得，至少比单纯基于google reader share的rssmeme要更有意义吧。随着各种社交网站应用(facebook\twitter\friendfeed\reader\del.icio.us等等)的深入，信息的碎片化和个性化是必然的。如何从碎片中发现价值是web2.0探讨的永恒话题，而聚合就是找到这种价值的利器。

不少人会认为，SR毕竟是过于小众的。其实没关系，类似的聚合推荐平台必然是小众起家的，IT说小也小，说大的话也足以覆盖了一个有话语权的人群，关键看后续的成长潜力。

而成长潜力又要受制于国内社会媒体的普及度，在tech blogger们在twitter\friendfeed上玩的热火朝天的时候，99.9%的中国网民根本不知其为何物。

至于SR能不能成功？我觉得，可能有几点是比较重要的。第一个是，能否成为一个阅读工具？第二个，能否成为一个“内容推荐标竿”？第三个，能够成为一个“入口”？依次对应需要解决的是，能否解决推荐质量和覆盖度(信息源选定和算法)？如何实现标竿的建立(比如techmeme的leaderborad)？信息源的反向推荐和内容打通？

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