社交信息的泡沫化
人们在手机上投入的时间越来越多，越来越习惯用微博、微信发布信息，随着社交网络的发展，无论是微博还是微信，正在面临着信息泡沫化的问题。每个人发布的信息量在增加，每个人关注的人数也在增加，信息流的刷新速度成平方数关系增长。
社交信息释放了信息发布的自由性，但发布信息的动力不是来自于发布者有高质量的内容，受意识自私性制造的孤独感驱使，出于表达的需要，人们需要通过不断交流找到存在感，却是完全没有质量的信息集散地，等到现实中的公共事件爆发，比如重大节日或者事件爆发，人们会集中转发几乎完全相同的内容，形成所谓刷屏现象。社交网络沦为信息垃圾制造、囤积场。
[意识的自私性：作者在《裂变》一书中提到的概念，意识（或者说思想）具有自私性，所有有意识的生物倾向于把思想传播的最广泛。与此相关的是另一个自私性概念：基因的自私性，基因具有自私性，所有具有基因的生物倾向于把基因传播的最广。]
糟糕的阅读体验
社交信息流中出现的两条相邻信息，作者在发布之前没有相互沟通，信息的内容是完全无关的，社交信息流的阅读时跳跃和不确定的，这里不仅仅有内容类别不相关带来的跳跃，还有类型的不一样，比如文字、图片与视频的区别，篇幅体例也很大差异，有的人只是一句吐槽，而有的人则洋洋洒洒发一篇数千字的文章。
事实上，相邻两个作者发布信息之前也不可能互相沟通，因为每个人关注的人不一样，自己屏幕上出现的两条相邻信息，在别人的手机上并不一定就是相邻的，从整个社交网络的角度看，信息关系变得更加混乱。
造成信息混乱的原因，来自于我们之前津津乐道的社交法宝：关系，因为人与人之间的关系，信息对有关系的人来说具有更多的价值，可是，人与人之间的关系是复杂多样的，社交网络上关系积累多了之后，发布信息的人其实已经无法确认接收信息的人到底跟自己什么关系。
问题在于，社交网络设计的出发点是为了方便信息依照关系进行传播，也就说，社交网络是提供沟通交流服务的，但我们现在却把它当成公共信息阅读的地方。
阅读与对话
阅读与交流有什么区别呢？阅读是为了完善自己知识结构的，而对话则是为了与别人确认结果，或者达成某种一致。
媒介有两种属性：一种是延伸能力，即麦克卢汉《理解媒介》中提到的“媒介是人的延伸”，目的在于放大人的能力，让人对世界更有操控感，与人交流目的也在于此，说服更多的人帮助自己或者认同自己；另一种是延伸环境，我在《重新理解媒介》中探讨了媒介的另一种延伸“媒介是环境的延伸”，人不仅需要有强大的能力，还需要有安全感的环境，阅读的目的在于晚上自己的信息环境。
如何让社交网络变成适合阅读呢？就是要拆解社交网络中直接的关系。
我们来比较一下阅读感受：在科技网站的博客、微博、微信朋友圈中，我们看到一个朋友同样的文章，博客上，如果没有观点分歧常常不需要去留言，微博上，我们会因为关心而转发或评论，如果多次错过转发或者评论，就会感觉人际距离在拉大，而在微信上，一旦我们发出内容，常常急迫地等待着大家点赞。
从博客、微博到微信，我们看到人与人之间受关系的约束越来越强，交流的迫切性也会很强，甚至变成了对话式的强烈应答要求，此时，即便同样的信息，人们发布的时候更倾向于表达自己在关系中的状态，更专注大家的反馈，甚至，紧密成了要求应答的对话场景。没有及时在社交网络中回应，则会影响社交网络关系，造成焦虑。
阅读与对话的不同，我们不仅需要对话达成目标，还需要阅读构建自己的信息环境。因此，关于社交的劝告就是，不要再微博、微信上频繁地秀自己，他会带来朋友们回应的压力，不适当的秀也会伤害自己的社交网络关系。
社交中的刺猬理论
如何构建阅读的信息环境呢？人际关系的刺猬理论说，人与人之间要保持恰当的距离，太远无法相互取暖，太近则会互相扎着对方。刺猬理论应用到社交阅读中，就是在需要知识阅读的场景中，适当拉开人际关系距离。
拆解关系距离的方法有多种，总体上可以分成空间的方法和时间的方法两类。
所谓空间方法，把原本多个作者的文章按照内容分类集中到一起，作者向后台隐藏，如果嫌这种完全的内容分类缺乏作者特征，需要拉近一点，可以选择有关联的一组作者，尤其是有实际工作、交流关系的一群作者聚合到一起，此时，阅读时会对一个群体有认同感，但又不至于与每一个人有单对单的对话感。
所谓时间方法，就是把发布、应答的时间要求弱化，淡化文章在时间上的迫切性，对于那些原本时间性不高的作品，等到聚集一定量的类似文章一起发布，作者的留言、评论也进行统一分类，能够有效缓解对话特征，降低社交强迫症带来的信息压迫感。
交际圈的信息，把用户主动发布的行为变成被动的状态信息，状态信息不支持直接的互动，只有状态信息发生重大变化的时候，比如一个外地的朋友到达本市，才会触发朋友间的主动联系，这时候，信息的有序性就能大大加强。
主题化阅读
改变阅读场景是一种提升阅读体验的办法，但无论如何，信息泛滥已经是当前的主要问题，如何从泛滥的信息中提升信息秩序已是当务之急。
从阅读的角度看，让泡沫信息变得有序，主题化是一个有效地方法，所谓主题化就是将具有相同话题的分散内容组织到一起，通过新闻热点、行业特征、用户行为等多种参考维度，对信息进行归纳、聚集。
主题化操作不仅仅减少了信息分散的程度，还能够实现信息的追踪和深度了解，当一件热点事件比如空难发生时，大众的关注度都会很高，随着时间推移，热点消失人们对于空难进一步的信息兴趣程度就会发生分歧，进行主题化操作不仅让热点事件信息更有结构性，也便于在不同事件流逝过程中，不同的人群跟踪自己感兴趣的主题，发挥长尾作用的价值。
主题化阅读还会进一步起到拆解关系的作用，即便是以人际关系为起点的主题，由于主题内容是建立在大量的信息基础上的，因此，总体的统计特征弱化了单次行为，多种信息附带关系的综合，又能把间接关系的引入，主题不仅仅局限在直接联系人中，提升了外延性。
社交阅读的未来
海量的信息的主题整理是繁重的工作，光靠人工是无法实现的，因此，主题化聚集主要依靠大数据分析技术来实现，社交日益普及一些技术流公司开始成为新闻、资讯阅读的新秀并得到快速的发展。
当然人工编辑并非一无是处，直到今天，人的创意能力机器依然无法替代，虽然大家在技术效率上没有太多分歧，但当直接面向读者服务的时候，人工编辑、技术推荐哪个更加出色还存在绝大分歧，技术流和人工流互相难以说服。
最大的困惑还不在技术、人工的工作的效率与品质分歧上，而是服务本身，人们只是要一个精确的可预测结果吗？人们不仅需要掌握已定规律，也需要更多新奇的体验，而这些离开了人工，变得毫无意义（文/醒客）。
延伸阅读：本文中提到的社交、社群、在线阅读等问题，在我的新作《重新理解媒介》中有深入的探讨【豆瓣书评】：http://t.cn/8FFfuD8，【各大书店有售】：亚马逊http://t.cn/8sZDE65；京东http://t.cn/8sZDE6G；当当http://t.cn/8sZDE6t；多看http://t.cn/8FBAy51 ；豆瓣书评：http://book.douban.com/subject/25832065/ 。4年策划，2年文字书写，值得你花一周时间慢慢品味…