推荐一个好玩且实用的 SNS - 花瓣网

昨天下午研究了 Pinterest 的山寨版花瓣网，一口气玩到晚上八点多才去吃晚饭，它对我的吸引程度已经达到废寝忘食的程度。Pinterest 理解起来并不难，Pinterest=Pin(图钉)+Interest(兴趣)。意思就是把你的兴趣点以照片/视频/网页快照的形式，one by one 的像图钉一样 pin 在墙(PinBoard)上，实现下面几个功能点：

1. 谁都可以看到，没有圈子之类的按social circle设置不同的可见度。

2. 谁都可以表示喜欢，类似 Facebook 对 URL 添加了<Like>或者 Google 的<+1> 按钮，点一下就 OK。

3. 谁都可以 repin 或者转采到自己的主页上，花瓣网叫转采一个花瓣，你可以自己重新分类，通过创建不同的 stack 或者画板。

4. 谁都可以就某一个照片/视频/网页快照发评论。这样，一个照片下面会跟着一个 series 的评论，具有共同兴趣爱好的人，可以就一个共同的兴趣点，交流彼此的体验。

5. 用户体验上，网站用瀑布式的呈现方式，你可以选择自己关注的采集，你也可以选择当前热门的采集，当前热门的画板。设想一下，热门怎么定义呢，那就是被分享的次数多，被like的次数多，被评论次数越多，按照这三个变量计算出来的一个数值就是热门度了。当然，它一定是能吸引观众的眼球的。

我特别感慨照片和视频分享的不断创新。最一开始的时候，照片上传到 Yahoo! 的 Flickr 或者 Google 的 Picasa 上，视频上传到 Google 的 YouTube 或者 YouTube 的山寨版优酷上，觉得方便而且专业。但是，它们有一个很大的毛病，就是多媒体内容被存储，但从信息的海洋中用户很难迅速找到自己当前喜欢的或者潜在喜欢的东西。用户必须手工在网站上搜索那些内容的可能的标签。说白了，他们仅仅是一个专业的基于海量资源的搜索引擎，但是用户和信息的距离实在太远了。

Pinterest 类型的应用恰恰解决了这个问题。多媒体内容往墙上一放，打上网站定义好的标签，不同标签的 subscriber 一上线就能看到，信息自动流向观众。收看到信息的人，可以表示喜欢，可以转采，可以评论，这些方法以及这些方法产生的直接或者间接的统计数据，会导致不同推荐引擎产生不同的推荐结果，最终让具有相同兴趣爱好的人顺着这些信息流可以聚到一起，评头论足、不亦乐乎。因为有相同的兴趣爱好，可以互相关注（互粉），track 彼此的 update，不管现在共同喜欢或者潜在会喜欢的，一个都不会错过。物以类聚，人以群分。这就是 social 带来的好处，让信息通过每个人的再组织，自动流向需要它的人，最大程度的减少信息的查找时间，帮助用户沉淀出对自身最可能有价值的部分。

其实，仔细想想，Pinterest 类应用是抓住了人对图片/视频的兴趣，把人 social 化了，这又让我想起了 Delicious。它不正是通过用户对 URL 的兴趣进行分类和分组收藏而把人 social 化了么？二者的产品哲学真的是有异曲同工之妙。

另外，这两个应用所聚合的内容，几乎可以当作是对全互联网上这些内容的再组织，是一个内容更优质更有序的互联网。这可能会引发更大的想象空间，比如数字出版，电子商务等等。

补充一段 Pinterest 的趣事。该项目的创意来自于创始人 Ben Silbermann 为他的女朋友寻找订婚戒指之时。他发现了很多还算中意的戒指，需要反复比较，于是他就开发了 Pinterest，用于把它们随手贴在同一个页面上。

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