Type of Information in Lifestream

บล็อกตอนนี้จะต่อเนื่องกับ Notification Console, Race for Social Network Aggregator และ Where is the Comment?

เรื่องคือ ทุกวันนี้เราบริโภคข้อมูลกันมากมาย จากเดิมที่มีแต่เมล ก็มาเป็น IM ตามมาด้วย SMS, RSS แต่จุดเปลี่ยนอยู่ที่การมาถึงของ Facebook/Twitter แค่ตามอ่านอัพเดตทีก็แทบอ้วก อันนี้เป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ผมปิด Google Buzz ทิ้งไปแล้ว

คอนเซปต์ของ "กระแสข้อมูล" ที่ไหลผ่านเราไปทุกวัน มีคนเรียกมันในชื่อ Lifestream หรือ Activity Stream หรือ Friend Stream (ผมชอบ Lifestream มากกว่าเพราะมันเหมือนใน FFVII) ปัญหา information overload จาก Lifestream กำลังเป็นเรื่องใหญ่ คนที่เข้ามาแก้ปัญหานี้เป็นคนแรกๆ คือ FriendFeed แต่ยังไม่ประสบความสำเร็จนัก (แถมพอโดน Facebook ซื้อกิจการไปก็เหมือนจะหมดอนาคตแล้ว)

ถ้าเราลองจัดหมวดข้อมูลชนิดต่างๆ ที่วิ่งอยู่ใน Lifestream ผมใช้หลักเกณฑ์ง่ายๆ ว่าแบ่งเป็นพวก "ปล่อยผ่านได้" กับ "ปล่อยผ่านไม่ได้"

  • ปล่อยผ่านได้ หมายถึงข้อมูลที่อ่านผ่านตาก็ดี ไม่ผ่านก็ไม่เป็นไร แต่ละคนคงไม่เหมือนกัน สำหรับผมได้แก่ IM status, Twitter timeline, Facebook updates, RSS ข่าว, Techmeme
  • ปล่อยผ่านไม่ได้ แปลว่าถ้าพลาดไปแล้ว จะเสียหาย ตกข่าว ขาดการติดต่อ ฯลฯ เช่น IM, Twitter mention, Facebook comment, RSS จากบล็อกของเพื่อนสนิท, ข่าว Blognone

หมายเหตุ: สำหรับกรณีของ "ปล่อยผ่านได้" เคยเขียนบล็อกที่เกี่ยวข้องกัน(บ้าง) ไว้ที่ Ambient Awareness: Why People Tweet

เอาเข้าจริงแล้ว สิ่งที่ผมอยากได้จากเครื่องมือในการจัดการ information overload คือ filter ง่ายๆ ในการแยกแยะพวก "ปล่อยผ่านไม่ได้" ออกจาก "ปล่อยผ่านได้" เท่านั้น แต่นั่นไม่ใช่เรื่องง่ายเลย เพราะบ่อยครั้งที่สองอย่างนี้มันปนกัน และเราจะไม่สามารถแยกแยะได้จนกว่าเราจะเห็นหรืออ่านมัน (ซึ่งนั่นคิดเป็น cost ของตัวเราทันที ไม่ว่าจะเป็นมิติด้านเวลาหรือความเหนื่อยยาก)

การสร้าง filter ง่ายๆ แบบนี้ คงต้องรอจังหวะที่เทคโนโลยีพัฒนาไปอีกขั้น จริงๆ ก็มีเครื่องมือหลายอย่างที่มีอยู่แล้ว และน่าจะเอามาประยุกต์ใช้ได้บ้าง เช่น heuristic filter, guassian filter, machine learning, PageRank, click-through analysis ฯลฯ

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นการแก้ปัญหาฝั่ง "รับสาร" (consume) เท่านั้น ในสถานการณ์จริงคงยุ่งยากกว่ามาก เพราะเรามีบทบาทในการ "ส่งสาร" ด้วยเช่นกัน อันนี้คงเขียนถึงในโอกาสต่อๆ ไป

Comments

แปลว่า Filter ตัวนี้มันต้องมี Learning Algorithm ที่ถ้าเรายอมเหนื่อยกับมันซักพัก มันจะคัดกรองมาให้เราได้แม่นยำขึ้น เหมือนที่ Gmail มัน Filter Spam เก่งชิปเป๋ง

Add new comment