神马文学网Web 2.0 的核心思想
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/05/21 01:51:29
Web 2.0 的核心思想 原作者: Joshua Porter 
译者:拙尘
(译者：到底什么是Web 2.0的精髓？新技术？还是新观念？对此的争论可谓仁者见仁，智者见智。本文作者认为是“大众的智慧”这一新观念，带动了技术和社会的变革，因而是Web 2.0的精髓所在。稍后，我们会翻译另一个作者对此文的回应，从中可以看到不同的观点。改编套用“达芬奇密码”中的一句台词：Debate Is Good。）
James Surowiecki 在SXSW大会上作了题为“大众的智慧”（The Wisdom of Crowds）的演讲。我对这一思想在如此短的时间内得到广泛传播而感到震惊。究其缘由，是Google的“网页等级”（Pagerank）算法所获得的成功，推动了这一思想的传播。该算法正是利用了“大众的智慧”来评估网页的内容。
如果用一句话来高度概括什么是Web 2.0的核心思想，那就是利用网络来发掘大众的智慧。这一思想在过去只是天方夜谭，今天则变成了现实。先暂时忘掉Ajax，API 等等这些所谓的技术吧。真正的挑战在于：收集我们能够找到的所有被数字化记录下来的行为碎片，分析其内在的联系，并通过简单明了的界面，最终发掘出大众的智慧。
有人认为Web 2.0的精髓在于技术，对此我不敢苟同。Web 2.0的核心与灵魂应该是那些带动了技术和社会变革的新思想；而其核心思想，正是Surowiecki在他的著作《The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations》中所阐明的那一条。这一思想，从此改变了人们写软件的方式。
有越来越多的证据表明了这一点。Richard MacManus 最近介绍过Rojo的新特性。在说明这些特性到底是什么时，Chris Alden 告诉 Richard：它们就是网页等级的翻版：
“我们是如何决定关联度的呢？简单地说，正如Google利用链接的元数据（metadata）来分析搜索结果的关联度一样，我们也有相当数量的元数据，可以用来进行关联度分析。这些元数据包括：有多少人在读你的故事、做标签、和投你一票；一篇帖子的流行性如何——从你的个人角度，你的圈子，以及所有读者的角度来说；还有就是链接数据和内容分析，等等。”
这一变革的最终结果产生了关联引擎（relevance engines），过滤器（filters），推荐系统（recommendation systems），Web 2.0 软件，等等，等等。而Surowiecki则天才地把这些总结到了一起。
译者:拙尘(译者：到底什么是Web 2.0的精髓？新技术？还是新观念？对此的争论可谓仁者见仁，智者见智。本文作者认为是“大众的智慧”这一新观念，带动了技术和社会的变革，因而是Web 2.0的精髓所在。稍后，我们会翻译另一个作者对此文的回应，从中可以看到不同的观点。改编套用“达芬奇密码”中的一句台词：Debate Is Good。）
James Surowiecki 在SXSW大会上作了题为“大众的智慧”（The Wisdom of Crowds）的演讲。我对这一思想在如此短的时间内得到广泛传播而感到震惊。究其缘由，是Google的“网页等级”（Pagerank）算法所获得的成功，推动了这一思想的传播。该算法正是利用了“大众的智慧”来评估网页的内容。
如果用一句话来高度概括什么是Web 2.0的核心思想，那就是利用网络来发掘大众的智慧。这一思想在过去只是天方夜谭，今天则变成了现实。先暂时忘掉Ajax，API 等等这些所谓的技术吧。真正的挑战在于：收集我们能够找到的所有被数字化记录下来的行为碎片，分析其内在的联系，并通过简单明了的界面，最终发掘出大众的智慧。
有人认为Web 2.0的精髓在于技术，对此我不敢苟同。Web 2.0的核心与灵魂应该是那些带动了技术和社会变革的新思想；而其核心思想，正是Surowiecki在他的著作《The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations》中所阐明的那一条。这一思想，从此改变了人们写软件的方式。
有越来越多的证据表明了这一点。Richard MacManus 最近介绍过Rojo的新特性。在说明这些特性到底是什么时，Chris Alden 告诉 Richard：它们就是网页等级的翻版：
“我们是如何决定关联度的呢？简单地说，正如Google利用链接的元数据（metadata）来分析搜索结果的关联度一样，我们也有相当数量的元数据，可以用来进行关联度分析。这些元数据包括：有多少人在读你的故事、做标签、和投你一票；一篇帖子的流行性如何——从你的个人角度，你的圈子，以及所有读者的角度来说；还有就是链接数据和内容分析，等等。”
这一变革的最终结果产生了关联引擎（relevance engines），过滤器（filters），推荐系统（recommendation systems），Web 2.0 软件，等等，等等。而Surowiecki则天才地把这些总结到了一起。
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