[MMDays 專欄] Web [email protected] : WARM 網路上的人際關係

Posted by Mr. Wednesday

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網站名稱: WARM 網路上的人際關係

提供服務介紹:

這幾年部落格大行其道,沒有一個部落格就像是沒有名片一樣,部落格成了認識人與被人認識的流行大眾管道。而許多的部落格系統上都有提供所謂的好友連結功能,簡單來說,就是把另外一個人設成自己的好友。無形中,許許多多這樣的單向好友連結就在網路上形成了複雜的社交網路。於是乎,社交網路搜尋引擎這樣的服務也就應運而生。

WARM是由樹德資工吳邦一教授帶領著資工系學生許無寒、許迺赫、李紀廣、管世達於2007年所完成,原本是專題研究,卻意外暴紅。以下就來進行各項測試。

功能面測試:

WARM網頁上宣稱可以搜尋的社交網路涵蓋了:無名小站天空部落XuitePixnet。但是根據Mr. Wednesday的觀察,Xuite與Pixnet在每位使用者的部落格或是相簿中並沒有公開的好友列表,換句話說,沒辦法用crawler自動蒐集每個帳號的社交關係,不過如果WARM有向Xuite或是Pixnet拿到這方面的資訊那就另當別論了。由WARM的首頁得知,WARM提供了以下幾個主要功能:誰加入我,關係搜尋,人氣排名,相似人氣,相似好友,好友群。以下的測試範圍以無名小站為主,測試帳號以範例中提供的ksbcboy來做測試。

  • 誰加入我
    所謂的好友關係只是個單向的連結,換句話說,使用者可以決定要把誰當作是自己的朋友,但是沒辦法控制誰會把自己當成他/她的朋友。這個誰加入我的查詢功能就是幫忙找出好友關係的反向連結,換句話說,就是找出誰把我視為他的好友

    誰加入我

  • 關係搜尋
    在1976年哈佛大學的Stanley Milgram教授曾經做過一個有趣的連鎖信實驗,這個實驗後來就發展出六度分離(Six Degrees of Separation)一詞,意指兩個完全不認識的陌生人之間,平均只隔了六重分隔的關係。WARM這個功能目的就是找出某兩個帳號之間的遠近關係,查出中間透過多少層可以連接起兩個陌生的帳號

    關係搜尋

  • 人氣排名
    以被加入好友數為基礎做排行,換句話說,就是所謂的名人(你認識他但他不一定認識你)。

    萬人迷排行榜

    Mr. Wednesday注意到其中有評論的功能,可以讓使用者對個別帳號發表他們的評論,也可以推跟噓(還滿鄉民的功能XD),有時候可以幫助認識這個人,不過其中也有許多都是情緒性的評論,實用性並不大。

    評論

  • 相似人氣
    以加入某帳號為好友的使用者為基礎,找出這些使用者另外也加入哪些人為好友。換句話說,就是找出通常你與誰一起被別人加入為好友。以此結果來說,加入ksbcboy為好友的人其中有4位(佔了25%)也加入ru0616為好友。

    相似人氣

  • 相似好友
    找出有相似好友的使用者。換句話說,就是找出誰與你有相似的社交圈。以此結果來說,ksbcboy的好友中有10位與uetchkimo的好友相同,佔uetchktime全部好友的32%。

    相似好友

  • 好友群
    找出彼此互相認識的一群好友

    好友群

UI/Usability 評論:

到目前為止,WARM對自身的定位是一個社交網路的搜尋引擎,所有的功能都是以查詢為開始,以呈現查詢結果為結束。就查詢這個功能來說,畫面簡潔,操作還算容易。但是查詢結果缺乏進一步的解釋與應用,實用性仍有發展空間

在測試的過程中,反應速度還不錯,但是有幾次查詢結果的畫面出現到一半就停住,直到timeout,這一點對網路服務來說是個極大的傷害。

類似的服務:

網路上有許多類似的社交關係搜尋引擎,藉由搜尋整個網路的結果進一步分析,整理出與想搜尋的人名相關的結果,例如:PeekYouPiplSpockuclooWikiYouWinkZoominfo等等。 其中Spock今年初在尚未開站的情況下就拿到創投700萬美元的資金還引起了不小的討論。

另外,網路上有越來越多專注於人的社交網路服務,FacebookFriendsterLinkedInMySpaceorkutYahoo! 360wallop校內網等。這些社交網站的資訊都是由使用者在註冊或使用時所主動提供,每個社交網站內都形成一個獨立的社交網路,所以在搜尋時也僅限於各家內部的社交網路,此點與WARM的立意比較不同。

獲利模式:

目前WARM仍是免費提供服務,沒有明顯的獲利模式。

總體評論:

目前WARM服務的資訊來源都是各大部落格網站,資料的蒐集有一定困難度,沒有明顯的獲利模式,趣味性與學術性濃厚(部份功能是根據資訊檢索中的Co-citation,或是圖論中的Clique來完成)。

總結來說,WARM是個會讓人第一眼就亮起來的服務,但是在商業實用性上就顯得不足了。

結語:

藉由這樣的社交網路搜尋引擎服務,人與人的交往,看起來好像一切變得清晰了起來。但是在此同時,網路的匿名性也因此受到了影響。想讓人知道的,不想讓人知道的,現在都有可能會被挖出來。前些日子有一則新聞,有網友利用WARM的工具意外發現情人劈腿的事實,WARM突然成了檢驗情人忠誠度的工具,不知道這是否是WARM團隊當初開發時所始料未及的。Mr. Wednesday以為,大家都不願意自己的隱私資訊赤裸裸的被公開在網路上,但是偷窺慾望卻也是人類社會裡人氣始終不墜的需求,這是個自相矛盾的情況,或許也是社交網路搜尋引擎賴以生存的一個角落。

網路的便利性加速了人與人交往的廣度,但是不是真的因此認識了更多的朋友,交友成本降低的同時是否也降低了友情的價值?抑或網路只是現實世界的對照,上網後仍只習慣於自己平時所熟悉的那個圈子呢?

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