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给社会化搜索一个谦卑的定义

作者:jiaoxiake 来源:Common Sense   2006-10-19 10:46
摘要:社会搜索做的就是对纵向聚合内容的搜索,是对虚拟空间联想关系的构构(至少在逻辑上,先有信息,后有搜索,所以强调建构)。某种程度上,这些内容是非推理和非判断的,和日常生活相关的。社会化搜索的方向,可能就在于这一点。还是那句话,让现实世界更多地搬到虚拟的网络世界中,而且,仅仅把内容全搬进去还不够,还要让两者之间对应起来,达到“异质同构”,现实中的关系,在网络中,也要通过聚合关系构建起来。我现实生活中周围理想的饭店,理想的娱乐,在网上,也要和现实中一样,与我最近,和我的需求最贴近。所以,人们说,社会化搜索是社区,或者是其它的什么,其实都离不开这一点,离不开虚拟世界与现实世界同构的努力。尽管,还只是在起步。

正文:

社会化搜索是什么呢?争论了很久,也非常热,但总是没有定论。不过,这种争论是不会有定论的。另一方面,挂着社会化搜索名号的各种努力还在持续,如果大家还停留在抽象争论的阶段,似乎也于事无补。鉴于下定义不一定非得是本质上的定义,还可以采用描述的方法来定义,那我们也可以试试用这种方法来给社会化搜索正一下名。

当然这种描述方法,只是谦卑地谈谈,到目前为止,哪些东西能够贴上社会化搜索的“标签”( tag而非label,后者作为社会学术语,似乎与刻板成见之类的概念关联,是一种固有看法或意见)。

首先,我们从反面描述:社会化搜索不是算法语言的搜索(lgorithmic search engines),后者的代表是Google的PageRank algorithm。

从语言学角度来看,语义场是一种概念关系,和电磁场类似,都是一种相互作用场。电子场为电子之间的相互作用提供了空间,而语义场则是义位之间相互作用的空间。语义场的语义网络上的每一个结点都可以成为“义位”。相当于词点中的一个义项,如“白”有义位[白1](颜色);[白2](无代价:白吃、白给);[白3](无效果:白跑、白费)等等。

语义场有静态场与动态场之分。在静态义场里,“义位”之间的关系是聚合关系,聚合关系基于分类的理念而形成,所以,义位都有概念构成。以“网”为例,如果有一个“捕猎工具场”的话,“网”,“刀”,“枪”,“渔叉”等义位都可以列入这个语义场,而以“获取信息的手段”为语义场的话,“网”,又可以和“手机”,“报纸”等在一个语义场内。在结构语言学的角度来看,在语言中,聚合属于纵向关系,是基于联想而形成的,所以也是不稳定因素,容易对结构形成破坏,所以,后现代的解构主义就从纵向方面对结构主义进行冲击的。题外话,打住。

相反地,动态场关注的是义位与义位之间的组合关系,往往以句子的形式出现。动态义场形成的语义网络是语义表达网络,它包括叙述、描述、表述等各种不同类型的表达网络。动态义场具有人类智能的另外两种表现形式——判断和推理的能力。以“主谓场”为例,“我写博客了”就是一个“施事”与“受事”的“主谓”语义场,其中,“我”是“施事”者,而“博客”为“受事者”,谓词为“写”。这种语义场的最大特点是线性的。施事、受事双方通过谓词连接起来后,在义位选择上要受到限制。比如,“我写了博客”可以,但如果说,“我写了网络”,就不可以。由此可见,在动态义场中,天然地有判断和推理。

至此可以看出来,通过算法搜索的话,如果要在静态义场内进行搜索的话,有明显的困难。困难在于,静态语义场基于分类而来,分类越大,冗余越多,而分类越细,则内容可能严重缺乏,和概念的外延与内涵悖论是一样的。如,我想要搜索这样一家电影院:不是太贵,荧幕质量高,离我的住处不太远,等等。在算法搜索的时候,比如我输入“便宜的电影院”,可能找到了,但其它方面可能有损失,要不是太远,就可能是影院质量不好。如果要多次搜索衡量的话,这样的搜索最起码效率是不高的。

概念之间是联想关系,搜一个只能搜索到一个,关键词组合也没有用,因为他们的关系是聚合关系,是联想关系,而不是组合关系,形态上也不是线性的,而是拓扑形态的。如果把关键词组合起来,就容易丧失重要的资料。但如果在一个2.0的网站,通过标签或者社区等途径,完全可以得到更全面而综合的内容。

而相反地,在动态义场内,足够巧妙的关键词组合可以让搜索非常精准和到位。如要搜索“google收购youbube”的内容。我输入三个主要关键词,可以搜索到准确内容,如果要了解背景的话,比如去掉“youtube”,可以了解google的收购情况。线性的动态语义场天然地限制了语义场的范围,而这个范围,往往正好是我们需要的范围。

其次,从正面看,什么是社会化搜索呢?有人做过总结,目前的社会化搜索方式主要有:

1、标签与网页的分享。如Del.icio.us, Shadows, Yahoo’s MyWeb, Furl, Diigo.

2、协作型的Directories,如PreFound, Zimbio. Wikipedia

3、标签集合器,如Technorati, Bloglines

4、个体化纵向搜索,如Eur
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