主持人：这里面我会有一个比较奇怪的地方，我去玩聚网的时候，用户不需要在里面有行为，比如我不需要注册，也不需要发言或者是转发谁的信息，你怎么样实现用户的交付和互动？第二个，我们还是去看Friendfeed这个模式的本身，你也强调过，跟他们的模式有不同，Twitter上面可能大家会认为用户本身的明星用户尖峰效应非常高，转发下去，搭楼梯，搭来搭去永远都是那些明星帐号，你又如何抹平这种尖峰结构， 这种尖峰结构对你们有什么影响？

    郑昀：这种尖峰对我们还是有一些影响，到后面会削弱一些。举一个简单的例子，我要找到一些质量，就是非常快速地发现质量非常高的文章，像这些尖峰用户，高端用户，来自于他的推荐相当有利，就是说保证这个热点是真的，或者说是一个可阅读性是非常好的，再挑其他全网数据证明这个数据可以进行传播，尖峰用户非常有用，相当有用。但是在后续的时候，会把它的权重降低，我们通过算法设计，可以把相关用户权重降低。

    主持人：但是你这个一降低的话，其他草根用户权重意味着增加，他的不可信度对你来说不可信？

    郑昀：可以用前面的尖峰来保证。

    主持人：我们刚才第一个问到的是，你的用户在你的网站上不需要行为，你怎么样维护你的产品和他的互动沟通？

    郑昀：我们希望的是能够在利用数据建立一个什么呢，一个大社区，我们找到这些数据都是可携带和分发，你在我这里做的一些动作，分享各种各样的说法、行为、动作的时候，这些动作也可以被传播出去，我们都是开放的，这些动作都可以再次传播出去，比如微博客或者是SNS里面去，我们不应该对这些动作进行限制，但里面产生的数据都可以分发、携带，别的社区都可以用这些东西。他在我这儿产生的数据，或者在别的社区产生的数据，导进到我这里，可以进行一些个性化的推荐和推送，大致意思是这样。

    主持人：我是在听到一个开放性平台的雏形吗？

    郑昀：差不多。

    主持人：未来会开放到一个什么样的程度？

    郑昀：我希望有点像Twitter一样，我们所能访问的数据，其他人都可以访问到。希望最终目的是达到信息快速流动，快速交换，你做出来的评论、评价、推荐、分享，这些动作完全可以互相之间无障碍的流通。

    主持人：无障碍的流通，那么你的产品如何实现或者保障这一点？

    郑昀：我们现在还没有做到这一步，做到第二步，就是希望前面，你的热点捕捉、话题、聚合、传播的这些行为要做到准确，我们目前是在现在这个层次，先进行研发。

    主持人：我看到内测新浪微博这个新的业务，内测已经有一些热度关键词的提炼，Twitter上面也有这样一些功能和服务，类似的功能和服务和玩聚自动的语义聚合有异曲同工的服务吗？

    郑昀：从一个层面来说是，也可以从一个层面反应趋势，从另外一个层面来说，我们可以把他们计算出来的趋势作为一个测量维度，就是其他网站上出现的这些趋势反应，包括像搜索引擎的热榜，Twitter里面的热榜，对我们来说可能都是一种参照物，用它可以反向衡量我们所要计算的东西到底不是真的热点，是不是潜在热点，我们并不在乎别人能不能算这个趋势，我们是在乎，在全网，在各种各样的社会媒体上都去找到各种各样的数据，来交叉验证，来找到真正的热点是什么，最终目的是能够在第一层面先实现什么呢，实时展现中国社会媒体的脉搏，大家在说什么，评论什么，把这个脉搏呈现出来，能够做到有趣、好玩儿。你刚才说的这些趋势，对我们来说反而是一种帮助，我们可以用的；

    主持人：我是不是可以这样理解，你谈到的首先还是一个有关搜索的技术，因为你用的是海量的实时的互联网资讯，提炼出核心的几个关键词来。第二个，你谈论的依然是算法的技术的核心，对于你来说，现在这两项都能够去，或者产品这两项的难度怎么样？

    郑昀：这些难度其实并不算非常难，无非就是连接，一些关键词，还有一些行为，就是把这些东西柔到一块，从中间数据挖掘并不难。但是在中国现状的情况下，可能比较难的是有些数据不开放，或者说数据交互并不够快速，不够实时，这反而是做的时候的难度。真正到了算法上面，可能并不算很难。

    主持人：郑昀其实在一开始讲到的Friendfeed这个模式可能并不太适合中国，可能它会有监管等等方面的因素。但如果撇开这个因素不谈，你在摸索的过程当中，这个模式或者用户行为，或者说你所谈到的这个平台化，平台性的这个上面，你去观察的Friendfeed和中国本土相比有什么不同吗？
 
    郑昀：其实Friendfeed其中有一点做的好，就是说你注册之后它给你推荐好友，推荐一些符合你趣味的好友。比如你在中国做Friendfeed，肯定需要做一些内容方面的导航，一些热点的展现、新闻的展现，就是已经把内容和用户都推送给这个新注册用户了，这个可能是在中国必须要做的。像我们最开始做的想法是，让这些信息能够聚合的非常容易，而且让你触手可及，并且不需要太深的去理解它，信息就直接呈现出来了，而且是以非常良好的结构呈现出来，这可能是在中国应该做的。

    主持人：还会不会有一些那个模式不是太适合，或者说你觉得如果照搬过来有问题的地方？

    郑昀：可能跟中国这个社会媒体发展并不是很全面有关系，就是你可导入的数据项并没有那么多，所以需要主动提供内容。这是一点。

    主持人：如果我们继续探讨这个探索、摸索这个问题的话，刚才我们谈到两个关键词，一个是海量，一个是实时，你需要去分析和聚合这些信息。但目前对于海量和实时这个需求并不是每个行业都有，你在前期摸索过程中是怎样的一个感觉？

    郑昀：对于实时来说，有些行业还是需要的，比如股票行业，还是需要实时的。海量数据的原因是因为，我们是以机器智能为主，有海量数据便于我们计算，数据越多反而我们会越高兴。实时的要求就是说，还是符合现在你能够探测中国的这些脉搏，并且实时展示。在垂直化方面来说，实时的要求并不是每个行业都有的。

    主持人：现在在你的玩聚上面，能够感觉到哪些领域对它的需求最大吗？

    郑昀：我觉得还是在阅读领域，或者说新闻这些东西。这些对这种天然的良好的信息过滤器要求还是很多的。

    主持人：玩聚网一步步往下发展，因为这两个领域对你的关注度现在是比较好的，会根据它们去做更多的改变吗？甚至可能会调整你原来预测的大方向？

    郑昀：可能大方向不会改，大方向可能跟两年前定的大方向是一样的，但可能会更趋于实时，希望能够做到实时。

    主持人：从玩聚的角度也好，从Friendfeed的角度也好，我一直在你讲“实时”这个词，它是一个至关重要的核心吗？

    郑昀：我认为对于Friendfeed来说是，对于Twitter来说，如果它把搜索做好也是非常重要的。

    主持人：对于你来说呢？

    郑昀：对于我来说，可能更大的层面，中国可能还没有谁说要做这方面的探索，能不能利用我们的这种技术把实时的脉搏给展现出来，更多是在探索方面，也许能探索出一条路出来。