个人数据智能化整合之路

借着 Facebook 发布 Graph Search 的气势，个人数据智能化整合的话题再次激起公众热烈的讨论。当国内的开发者们都还在琢磨着如何才能做出下一个窜红移动互联网圈的社交应用时，国外的大、小公司则在想着如何整合用户散落在互联网各个角落里的数据，如何基于这些数据为用户提供个性化的服务。从产品的角度来说，无论是搜索还是社交都有它的极点，个性化服务将是互联网未来会普遍呈现的应用形态。

小团队的探索

当初 Siri 的发布的时候引起了很大反响，但就目前的情况看来它好像并不是那么“智能”。借助 Google Now 的创意来自加利福尼亚的团队就做出了 iOS 平台上的类 Google Now 应用—— Grokr。

Grokr 是一款个性化搜索和发现应用，它会不断的学习用户的行为习惯和爱好，然后根据这些数据为用户推荐个性化的新闻、餐饮、交通状况等用户可能会感兴趣的东西。

相对于主动预测结果的 Grokr，Easilydo 则是在抓取用户留在 Facebook、Twitter、Gmail、日历等社交网络或应用的信息后不间断的为用户提供事件提醒服务。

除了传统的天气预报、位置服务、生日、日历事件提醒外，Easilydo 还可以自动抓取号码添加到通讯录或者在下一个约会开始前就告诉你的约见者你已经出发了。虽然目前的产品形态还较为简单，但 Easilydo 目标很清晰——整合散落在互联网上的个人数据，成为你的智能化任务助手。

打 Siri 和 Google Now 功能的擦边球对这些小团队来说难免压力山大，但 Grokr 和 Easilydo 在这些方向的探索可比再做出一个社交应用靠谱多了。

巨头的对擂

从 Siri 到 Google Now 再到最近的 Graph Search，三巨头都在想方设法结合自己的优势为用户提供更加智能化的应用。

最先推出的 Siri 更像一个机器人，只会做你告诉它的事情，接着在 Google Now 设置选项中我们就可以清晰的看到 Google 在尝试用自己整合的数据为用户提供各种可以想的到的事件预测服务，而 Facebook 最近发布的 Graph Search 则想从用户的社交关系数据中挖掘出其感兴趣的点。

当 Facebook 推出 Graph Search 的时候引发了热烈的讨论，由于 Google 缺乏 Facebook 这样庞大的社交数据，所以这是一个 Google 永远都做不出来的东西。那这是不是就意味着随着 Graph Search 的逐渐完善 Google 就只能退居幕后了呢？其实不然，虽然 Facebook 凭借海量社交数据做出了 Graph Search，但是 Google 有靠着 Android、Gmail、Calendar、Maps 的数据做出了 Google Now 。

从产品上看，Graph Search 更加社会化、Google Now 更加私人化。Google 的产品都是为“个人”而生——从个人的角度解决个人需求，Facebook 却在不断的从群体的角度思考去解决个人需求。这样的观念差异使他们一个成为产品狂人，一个成为社交巨头。而对于用户来说你在需要知道朋友与朋友之间的兴趣爱好的同时，你一样需要一款私人助手。

虽然在目前看来 Graph Search 仅是一个稍微智能化点的社交搜索引擎，Google Now 也只是一个预测能力还很局限的移动应用，但这二者都有着它的用户需求，即使放眼未来并没有看到其中之一必定取代另一个的趋势。

中国的 Graph Search 在哪里？

由于互联网用户习惯的差异，国内互联网领域很难诞生出像 Google Now 这样的产品，但是类似 Graph Search 这样建立在社交数据上的智能化搜索引擎却完全有出现本土化版本的可能。

新浪微博虽然一直想成为中国的 Facebook，但却很难想象它能基于自己的社会化数据做出 Graph Search 类似的搜索产品。相对以页面混乱不堪的微博，国内版的类 Graph Search 产品更有可能诞生在简洁明了的豆瓣社区。

Zuckerburg 在发布 Graph Search 时表示：我们只是根据标签建立了一个巨大的筛选列表而已。再看豆瓣社区，它有着多年做个性化推荐的经验，其用户又在网站上生成了从电影、音乐、图书到软件应用种类繁多的“标签”，最近推出的豆瓣“周边生活”则又使这些“标签”在从线上向线下扩展，所以豆瓣接下来需要思考的只是如何为用户智能化的过滤这些标签而已。

从个性化推荐到根据社交关系做“智能化筛选”并不是一个技术层面的事，但一直精于产品而又积累了大量高质量用户数据的豆瓣至少让我们看到了这种可能性。如果除掉豆瓣，谁还能给国内互联网用户这种希望？

结语

随着个性化应用时代的到来，开发者们再绞尽脑汁去做一款社交应用给人的感觉难免是：产品挂掉的速度要比做出来的速度快。在未来一款有潜力的产品不应该再局限于技术或产品本身还要借助一定量的用户数据作为基础。像 Google Now 、Graph Search 这样的东西，即使你完全明白其中的原理，缺乏数据支撑就根本没有换个外壳抄一个出来的可能。