挖掘Web 2.0时代的数字潜力

现在，Web 2.0的呼声渐起渐高。一时之间，大家都像发现了网上的真金，也都想立刻把它变成硬通的白银。

然而，一个概念出来后，光在竞技群体已经熟知的层次上，拼着体力来赛跑，不一定是个好主意。

这里，我想到一个意义日益重大起来的论题：挖掘Web 2.0时代的数字潜力。

比如，在用Blog、RSS、TB和六度理论等等支撑起来的Web社区，有着许多极其宝贵的背后资源。因为传统上，人们访问网站更加随机，只是跟着感兴趣的文章走，而且浏览文章往往也都没有留言，尤其是大多没有登录后再留言的习惯。其他区别太多了，这里就不一一列举了。

另一方面，因为是这种内容上的B2C，也就是从大型的内容门户提供者，向分布在网络空间各个角落的普通阅读者，来统一发放信息，所以很难分析这些用户的阅读、喜好、频率、场所、反馈和忠诚度等等关键性商业信息。

目前的网站访问数据分析作得最好是当数Amazon，每天海量的访客信息都被记载到数据库中。早在2000年，Amazon就曾重金聘请密西根大学商学院的高手们来分析这些网站访问日志。

然而，无论这些以分析消费者信心指数而成名天下的学者们使出何等解数，访问者的高度随机性的本质，导致那个时代的网络用户行为分析，只能停留在总量统计意义上。

一方面，这些统计已经在商业上起到了很大的推动作用，比如可以帮助Amazon来重新改版页面设计、重点发展用户评价体系、增加相关推荐，再比如识别当前热门书籍，以及精心设计用户进行关键词搜索时的结果返回顺序等等。

另一方面，数据本身的质量和细化程度，远远不足以实现真正的商业智能(BI, Business Intelligence)。可是，基于第一手的海量用户数据建模计算而产生的商业智能，才是各大电子商务网站最关心的。一旦获得突破，就将成为网站提升用户满意度的忠诚度的“杀手锏”。

现在，六度理论、博客群、订阅群的日渐繁荣，商业数据分析的细化已经变成了现实。数据挖掘的许多研究理论都可以在这方面小试牛刀了。比如细化到用户群的相关性分析，比如动态分类，比如用户群组分析等等。这将打开商业数据分析领域一扇久已矗立却无法开启的大门。

此外，广告厂商也大可以实现真正的“窄告”。原因是，相对于大型门户网站，数以千万计的博客中，很多着眼于某些特定的专题。因为对于经常更新的博客们来说，除了自己的个人生活体验之外，只有自己擅长的领域才最有话要讲，只有在这些特定领域他们才能讲出让博客“粉丝”们留连忘返的博客文章。所以，这些博客站点就是天然的小型专业垂直站点。因而，基于自然语言分析上的上下文敏感的广告——窄告，才会真正兑现窄告拥趸们所描绘的美景，而不似今天的所谓“窄告”市场上的“挂羊头卖狗肉”。

当很多企业都在冥思苦想，探索博客和Web 2.0时代的商业价值的时候，希望他们能向这些提升网络商业竞争力的“内功”上多花些气力。毕竟，客户不是那么好“粘住”的，而一旦粘住，也就不那么容易“脱网”了。

“挖掘Web 2.0时代的数字潜力”，一个有意思的领域。今后我会将这方面的研究进展和商业前沿应用不定期地汇报给大家。