原文链接：http://www.21cbh.com/HTML/2009-3-5/HTML_VB4VPL5A9530.html
原文作者：郭建龙
注：根据上下文加了指向玩聚SR的链接。
本报记者 郭建龙 北京报道 2009-3-5 0:49:45
著名博客徐来遇刺事件再次彰显了网络媒体的力量。
2月14日，徐来举行一个小型讲座时被刺，事发后几分钟内，有记者向著名博客周曙光打电话。周曙光立即通过手机在Twitter上发布消息。数分钟后周的消息被十几个人在网络上转推。
其他网站很快就介入，最典型的是一个叫做玩聚SR的网站。该网站自动检测到了Twitter中有此消息正被大量推荐，于是认定这是一个新闻热点，在玩聚SR的首页上，徐来遇刺的消息迅速排到了第一位。关心徐来情况的博客们纷纷发表意见，在Google Reader和其他博客网站中也有大量跟帖，玩聚SR根据每个帖子流传的广度给予了排名。
整个过程不足两小时，传统的媒体与网站尚未做出反应。
这就是一次网络热点生成的经过，通过网络民主原则、技术手段、互动模式的结合，通过SNS、迷你博客、独立博客等发布平台，Gtalk、 MSN、QQ、手机等通信工具，Google Reader、玩聚网等聚合工具构成的消息传播链条完美地支撑起一个映射真实的网络世界，其驱动力就是现实中成千上万的博客和网友们。
在这个链条中，玩聚网作为新生的工具已经渐露头角。
从海量信息盗火
“玩聚网抓取最热门的网络话题，并加以放大，本身并不直接制造内容，只提供了一条跨平台的方式，把整个网络上最优秀的话题从海量的数据中找出来 并放在一起，呈现在人们的面前。其背后的技术是语义挖掘。”3月1日，接受本报记者采访时，玩聚网创始人、CEO郑昀这样总结玩聚网的价值。
2005年9月， TechMeme网站(TechMeme.com)在美国成立，并很快受到了人们的肯定，2005年11月，身在国内的郑昀注意到了这个网站：“互联网上有海量的信息，挖掘热点信息的难度类似新普罗米修斯盗火。TechMeme解决了这个问题。”
此前的门户网站利用大量的人力把信息找到并放在门户上。但随着信息量的扩大，人力已经越来越力不从心了。有目的阅读新闻的网民觉得，门户网站的新闻不够深入和专业。郑昀说：“人们希望打开一个网站，上面的文章都是最好的，最需要的。如何通过机器手段找到最专业人士的文章成了首要考虑的问题。”
TechMeme的解决方式是通过专业博客推荐。美国的博客们会在第一时间报道和评论热点，并习惯于加链接指向新闻或博文。TechMeme假 定，被引用次数最多的文章就是热点，通过检测博文、新闻之间的链接，根据引用的频率来探测到大家在讨论什么热点。这需要众多高质量的新闻源，足够广泛，又 具有权威性。TechMeme建立了一个A-List，其中包括众多知名博客和著名新闻源。
TechMeme只针对于IT、话题，后来又增加了明星和棒球话题，并始终是以媒体的姿态出现，所有登录TechMeme的读者看见的内容都一 样。随后Megite(www.megite.com)出现，这个网站涵盖的内容更加广泛，包括经济、娱乐，并可以根据用户的需要定制热点内容。 Megite没有A-List，而是把整个互联网纳入监测范围。
郑昀做玩聚网的想法从那时开始。2005年，国内已不乏好的博客作者，但缺少高频率和稳定写作的博客作者，而且博文之间还不习惯加链接互相指 向，无法按照TechMeme的方式找到热点。郑昀决定采取Megite的方式，不限定挖掘的范围，在全网络内做语义挖掘。从2006年到现在，玩聚网创立三年，郑昀则在三年内饱受煎熬。
三年过去了，玩聚网团队始终不超过10人，资金全靠天使投资人支撑，但核心开发人员一直没有流失。郑昀表示：玩聚网目前的工资和设备开支都由投资人支付，在股份结构上，仍然是创业团队占大头，保持着主动权。
盈利是个问题
“一位投资人告诉我，我看不懂你们的东西，更看不出怎么赚钱。”郑昀告诉记者。关于如何应用玩聚网赚钱，郑昀承认并不简单。郑昀告诉记者：在国内，成熟的语义挖掘技术在商业上的应用并不十分常见。
一个比较成功的例子是在汽车网站上的应用。在爱搜车网上，对于每一款汽车都会有针对于油耗、安全性、动力等指标的网友满意度。该满意度的计算并非通过传统的投票方式获得，而是直接通过语义挖掘技术从整个互联网上获得。
郑昀告诉记者：“首先确定关键字，从网络上把所有关于这款汽车的文章找到。其次，从这些文章中找到关于油耗、安全性等指标的描述。”
由于文章多，数据量大，评分就可以保证相对客观。该技术还可以应用在口碑监测、意见分析等领域，为不同的公司提供情报分析，同时针对不同公司的要求进行定制。
推销这项技术需要很高的销售成本，也需要品牌。郑昀首先想到的还是通过互联网挣钱。2007年11月，玩聚网的宝聚模块上线，原理和上述爱搜车网的应用差不多，只不过这次针对的是股票。郑昀说：“我们想提供给用户一个对于各种股票进行预测的系统，利用互联网上对于各种股票的消息来预测。结果的确可以帮助用户对某只股票进行分析，但其预测性却并没有那么强。宝聚并没有给网站带来收入和影响力。”
2008年5月，玩聚网SD(Social Dialogue，社会对话)模块上线，郑昀这次把语义挖掘技术应用到了博客上。SD重回TechMeme的思路，不再全网聚合热点，而是在每一个垂直领域锁定一大批优秀博客，用以保证阅读价值和权威性。
玩聚SD提供了一个平台，把全网络的关于同一篇文章有价值的回复或者对话聚集在一起。但SD同样没有给玩聚网带来收入，玩聚网的影响也只在暗地里流传，赢利仍然遥遥无期。但投资人仍然为整个网站发着工资，即使金融危机到来时，也坚持维持下去。
意外之喜SR
给玩聚网带来人气的是SR(Social Recommendation，社会化推荐)模块。郑昀告诉记者：“我们最初并没有想到SR会受到大家的肯定。这实际上是一款技术需求最低的产品，只花了几天就做好了。”他认为SR是歪打正着。
郑昀发现，经过了这几年，国内仍然没有好的专业媒体能够把最复杂的网络中最前沿的新闻迅速找到。但与几年前不同，一群优秀的新闻源出现了。国内的互联网上已经有了一批定期写博客的优秀博客作者，他们乐于写文章，也乐于推荐别人的文章。
“真正好的推荐平台是Google Reader和Twitter。国内使用这两个平台的人都具有相当的素养，因此，从这两个网站拿到的数据几乎可以不加甄别地使用。”郑昀表示。另外，对于博客作者，只要安装一个小小的插件(SRBacks)，就可以看到在整个互联网范围内，有谁推荐或者分享过自己的文章。
一篇文章在这些平台中被推荐得越多，就证明关心的人越多。在徐来遇刺时，由于人们纷纷推荐这条消息，该消息迅速成为SR的头条。网友通过玩聚SR发现了新闻热点之后，会迅速写出评论，或者把新闻的进展放到网络上，玩聚SR再抓取这些评论和进展显示出来，让更多的人知道。玩聚网至今仍然没有赚到钱，但是其影响力却已经渐渐形成。
但郑昀认识到：“靠网站赚钱是不现实的。”如果依靠流量，从谷歌赚取广告收入，已经可以保持收支平衡，但玩聚网坚持没有挂广告。郑昀仍然想靠卖 技术为生，“在有了影响力之后，语义挖掘需求的网站和公司一定会出现的。通过这种线下的技术支持来补贴线上，成为目前比较可行的路子。”
现在玩聚网仍然靠投资人养着，玩聚网还在想，这个语义分析(Semantic)加上社会化(Social)的聚合框架，除了聚股票、聚对话、聚推荐之外，下一个应用会是什么呢？