顺风:论全新体验的2.0内容结构机制
来源:百度文库 编辑:神马文学网 时间:2024/04/27 15:12:05
吴波 |IT经济 | 出处:原创-IT| 2005年09月27日 21:34 | 阅读 25 次
文/顺风
首页罗列式的内容结构与索引式的内容结构之间具有承前启后的关系,2.0时代的高级阶段,内容的选拔、评价、分类、综合、分布、甄别、聚合、发表、浏览遵循自动化、分散化和随机化规则,遵循全息化、自组织和立体化的排列组合规律。
在任何大型门户类网站中,即使加入大量内容全部属于精华中的精华,也无法避免浏览者的阅读浪费,从列阵标题中寻找自己所少数系和感兴趣的内容,越来越成为一个麻烦的事情。比如新浪首页的各频道,其中的很多内容并不是人人有兴趣阅读。因为浏览窗口的空间有限,使得首页不得不出现四屏、五屏甚至十屏,不得不依赖于滚动条的纵向移动。如何实现更加个性化的首页功能,使得我们既不需要借助滚动条,也不需要进行大量的无效阅读呢?在信息爆炸时代,在内容过剩时代,我们必须进行基于链接的内容结构的再思考。
内容重构符合互联网2.0的解构趋势,必须打破和分解原有的主页、首页成为各细节单元,在此基础上才可能进行新的组合调整。对于结构进行细分的单位越低,为重组带来的空间也就越大,因此从频道可选择向链接标题可选择,再向关键词可选择,一篇文章的各个构成层次及其单词,最终成为或联网2.0时代的内容重构的新单元。
在“单元”思考层次,我们需要进行基本组合的规律性判断,以决定文章的内容属性以及分类去向;在“文章”思考层次,我们必须进行对应的组合规律判断,以决定“频道”或者“类别”或者“作者”的内容和思维属性及其分类去向;在“频道”或者“类别”或者“作者”思考层次,我们必须进行对应的组合规律判断,以决定“网站”、“社区”、“门户”、“博客群”、“SN”的内容和思维属性及其分类去向。如此,我们就可以构建全新的逐层递进的内容分级自组织体系框架,以全息纽带重新构造网络内容空间。
内容与个人的纽带取决于其相互关系,所以自组织的对象既是内容也是个人,合并则为博客。博客在网络全息架构、内容重组中起的袄最为关键的作用,其基于三点理由:一是博客成为个人在网络中的最基础的存在根基,二是博客成为网络内容聚集中全新的基础节点,三是博客在网络的内容关系和人际关系之间实现了完美的统一。
因此,基于博客的全新体验的2.0内容结构机制,是一种基于个人和内容双重链接基础的、分层分等级的、内容单元最小化的全新内容模式,这一模式将决定2.0门户未来走向的特征——简单、分散、随机、灵活,以及最大的可选择性。
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文/顺风
首页罗列式的内容结构与索引式的内容结构之间具有承前启后的关系,2.0时代的高级阶段,内容的选拔、评价、分类、综合、分布、甄别、聚合、发表、浏览遵循自动化、分散化和随机化规则,遵循全息化、自组织和立体化的排列组合规律。
在任何大型门户类网站中,即使加入大量内容全部属于精华中的精华,也无法避免浏览者的阅读浪费,从列阵标题中寻找自己所少数系和感兴趣的内容,越来越成为一个麻烦的事情。比如新浪首页的各频道,其中的很多内容并不是人人有兴趣阅读。因为浏览窗口的空间有限,使得首页不得不出现四屏、五屏甚至十屏,不得不依赖于滚动条的纵向移动。如何实现更加个性化的首页功能,使得我们既不需要借助滚动条,也不需要进行大量的无效阅读呢?在信息爆炸时代,在内容过剩时代,我们必须进行基于链接的内容结构的再思考。
内容重构符合互联网2.0的解构趋势,必须打破和分解原有的主页、首页成为各细节单元,在此基础上才可能进行新的组合调整。对于结构进行细分的单位越低,为重组带来的空间也就越大,因此从频道可选择向链接标题可选择,再向关键词可选择,一篇文章的各个构成层次及其单词,最终成为或联网2.0时代的内容重构的新单元。
在“单元”思考层次,我们需要进行基本组合的规律性判断,以决定文章的内容属性以及分类去向;在“文章”思考层次,我们必须进行对应的组合规律判断,以决定“频道”或者“类别”或者“作者”的内容和思维属性及其分类去向;在“频道”或者“类别”或者“作者”思考层次,我们必须进行对应的组合规律判断,以决定“网站”、“社区”、“门户”、“博客群”、“SN”的内容和思维属性及其分类去向。如此,我们就可以构建全新的逐层递进的内容分级自组织体系框架,以全息纽带重新构造网络内容空间。
内容与个人的纽带取决于其相互关系,所以自组织的对象既是内容也是个人,合并则为博客。博客在网络全息架构、内容重组中起的袄最为关键的作用,其基于三点理由:一是博客成为个人在网络中的最基础的存在根基,二是博客成为网络内容聚集中全新的基础节点,三是博客在网络的内容关系和人际关系之间实现了完美的统一。
因此,基于博客的全新体验的2.0内容结构机制,是一种基于个人和内容双重链接基础的、分层分等级的、内容单元最小化的全新内容模式,这一模式将决定2.0门户未来走向的特征——简单、分散、随机、灵活,以及最大的可选择性。
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