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郑州破获黄色小说网站 签约作者多是20来岁女孩

来源:新华网 平行晚报

[核心提示] 读图年代将新浪微博与类似 Pinterest 瀑布流的交互方式相结合,带给用户另一种完全不同的阅读体验。 极客公园曾经探讨过Pinterest模式的流行是否代表着读图时代的到临,也曾就读图时代的商业机会专门组织过讨论。无可否认,读图已经成为一个热门话题,各种应用也是层出不穷。今天介绍的读图年代将类似 Pinterest 化的瀑布流阅读方式引进到新浪微博之中,使得用户可以轻松阅读微博海量信息,同时将各类信息集合并分类以方便用户浏览,以节省搜索的时间成本。 读图年代的机遇 早期的微博里图片不多,但是随着微博配图的流行,图片在微博里占的比重越来越大。但是,线性阅读并不是用来浏览图片的最好方式,经过 Pinterest 的普及,人们已认识到瀑布流是一种阅读图片和大量简短信息的有效方式。读图年代把握到了这点,将中国热门的新浪微博与瀑布流的阅读方式有机结合,为用户提供一种更加高效的交互方式,同时有效扩展了新浪微博的功能,满足不同人群的需求。 亮点所在 瀑布流式的阅读 读图年代对新浪微博版面进行了彻底的改动,它把类似 Pinterest 一类的瀑布流嵌进到微博之中,使得用户可以快速地阅读新浪微博的海量信息。在我的新浪板块里,有最新微博、我的订阅以及我的微博等8个子栏目,用户可以按照自己的需要快速浏览。同时,为了满足不同人群的阅读需求,它提供了三种阅读模式: 读图模式。整个版面呈现的都是图片,用户点击图片后,才会显示微博的文字内容。 图文模式。每条微博都分为图片和文字,图片在上,文字在下。 微博模式。即是按照新浪微博的传统呈现方式,无论有没有图片,全部微博都会呈现,如果有图片的话,则是文字在上,图片在下。 需要指出一点的是,如果选择了读图模式或者图文模式,那么如果一条微博没有配图,它将不会呈现出来。如果要把全部微博呈现,只能选择微博模式。此外,我的订阅允许用户不经关注而订阅对方的微博,这点实际上和新浪的悄悄关注有异曲同工之处。 强大的分享功能 随着越来越多的网站可以一键將内容分享到新浪微博,微博在事实上已经成为了一个信息的集合地,因此微博上的内容已经变得越来越丰富。不过,在新浪官方版本,用户是没有办法一键分享微博到外部社交网站的。读图年代则在功能上弥补了这点。在读图年代里,用户可以一键将内容分享到国内外主流的社交网站,比如QQ空间,人人,Facebook,Twitter等。这点对使用多个社交网站的用户来说,可以有效且快速地将新浪微博的优质内容分享出去。 打通与 Facebook 的连接 从大陆出去的留学生,由于其在国内的微博有大量关系链,但到了国外后,针对新的朋友圈,其主要的社交工具又变为了 Facebook 。读图年代针对这一特殊情况,打通了新浪微博和 Facebook 的链接,使得用户在读图年代版面之中可以直接查看 Facebook 版面,且允许在新浪微博和Facebook之间分享内容。 信息的有效分类 新浪微博上的内容繁杂,要有效进行信息的筛选也是不小的挑战。针对微博的这一特点,读图年代推出了一个将内容分类好的栏目,我们可以从里面快速获取相关信息。目前,该板块已经推出了新闻,科技,书画,体育等 20 个字子版块,总体上已经覆盖了新浪微博上的主要内容种类。 当内容更加完善之时,这20个子版块将会是查看相关种类信息的一个绝佳入口。 今日推荐 读图年代对微博上的海量信息进行有效收集,并通过用户推荐与机器学习相结合的方式,每日都会推荐微博上的热门信息。随着用户行为的逐渐积累,今日推荐毫无疑问将会朝着个性化推荐的方向发展。 路在何方? 除了完善网页版的功能与体验外,读图年代也推出了自己的 Andriod 版本以及 iOS 版本。它们延续了网页版的瀑布流交互方式,只是在功能上有一些阉割,比如不能转发到外部社交网站,不能选择阅读模式,读图模式下点击图片没有像网页版那样有文字介绍。总体上看,由于手机屏幕的大小问题,app 版的读图年代没有网页版的体验好,不过如果想换一个阅读微博的方式,那么读图年代会是一个不错的选择。 在采访读图年代官方微博时,对方强调读图年代未来将会沿着两个方向继续推进:一个方向是个性化推荐促进兴趣图谱分享平台的发展;另一个是继续拓展北美时空以推进代购业务平台的发展。 要做关于兴趣图谱分享的产品,在初期如何解决优质内容的来源问题是一个挑战。读图年代将自己与新浪微博结合起来,有效解决了产品初期优质内容的来源问题。但是要做好一个关于兴趣图谱分享的产品,其内容来源仅仅依靠新浪微博是不够的。拓展内容来源,将外部优质内容引进到读图年代,将会是读图年代下一步的重点。 对大多数人来说,除了以瀑布流方式阅读自己的微博,个性化推荐也是一个值得期待的功能。想象一下,如果你平常经常分享或推荐 GeekPark 的微博,那么系统将会为你推荐更多像 GeekPark 一类的科技媒体如 瘾科技,the Verge 等。这目前还是一个前景,不过鉴于读图年代团队的大数据分析和机器学习背景,这或许并不遥远。 456 190 640 143 573 428 285 422 132 231 756 235 131 959 313 278 221 904 642 975 948 18 558 373 788 915 525 952 533 785 668 458 209 451 138 522 54 540 156 654 628 704 998 983 124 319 891 224 190 116

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