GWeb Read: 东拉西扯：当搜索遭遇社会

社会的概念融入软件，是一次真正的革命，它开启了一扇窗户，让技术与人、与社会的结合，展现出新的可能，也让冷冰冰的IT因此第一次有了人味儿。

近来很多人在谈论社会化搜索，但究竟什么才是社会化搜索，似乎并无定论。但很明显，以Google为代表的，以链接、关键词为核心的搜索引擎，在日益膨胀的海量信息面前，已经显得越来越力不从心。就像Ben Hunt所说，我并不想要248,000个结果，我只要一个、一个、最好的那个。

Yahoo!在社会化搜索方面用力不小，除了收购del.icio.us、Flickr、Upcoming、WebJay等有着浓厚社会化色彩的网站，还自己开发了My Web。据Yahoo!搜索产品副总裁Eckart Walther说，My Web的目的是要建立一种“社会化”的搜索引擎。它可以搜索特定群体常用和信任的网站内容，从而弥补普通海量搜索的不足。

但正如《商业周刊》所说，Yahoo!的社会搜索，是将搜索由一个被动行为变成一个互动行为，但首先要做的就是建立足够大的社区网络。这也就是麦田所说的“社会化搜索＝社区”，我并不完全同意这个看法。

我们常常会遇到这样的情况，我知道某个特定的信息一定存在于某个我不知道的角落，我需要的只是借助机器和人的力量，将它找到。比如，我要找1995年比尔·盖茨那份著名的备忘邮件“互联网大潮”的全文，我知道它一定存在，但是很难被现有的搜索技术找到。就像前面Ben Hunt要找的，只是一名住得离他不远，可以帮他清理房间的清洁工人，而不是24万个结果。Hunt可能最终会求助于他的邻居、朋友，而不是一个搜索社区。

一个搜索社区，无论它有多庞大，都不可能穷尽所有已存在的信息。这样的社会化搜索，在某些专业领域可能有效，但在更大的生活领域，就会失灵。因为它不但舍弃了24万个结果，同时也舍弃了其中可能真正有用的结果。My Web的不温不火，也证明了这一点。在很多时候，My Web确实可以让我们的搜索结果变得更少，但却没有变得更好。

社会化搜索仍然要依赖算法，仍然要依赖现有的可检索数据，而不是做一个社区，利用一下人肉搜索引擎就能解决问题。搜索的社会化并不是降低了算法的重要性，恰恰相反，它让算法变得更加重要、更加复杂，因为人成为软件工作的对象，人的属性、人的行为、人的关系、以及人产生的所有数据，都成为影响搜索结果的重要因素。

任何算法，都有着不断改进优化的可能，但人们发现，越到后来，这种改进的效果越不明显。典型的例子是机器翻译，早期机器翻译过两三年，准确率就能从70%提升到80%，用户可以明显感觉到这种进步。但现在，花费同样的时间和精力，可能只能把准确率从95.1%提升到95.2%，而用户根本感受不到这种提升。这让机器翻译成为可以大规模商用产品的时间，变得遥遥无期。

Google负责工程与研究的高级副总裁Alan Eustace个人最看重的一个方向，还是机器翻译。但这里的机器翻译，不再是过去的机器翻译。它借助Google现有的海量数据，从中找出同一原文的不同译本，并加以分析。也就是说，机器翻译不再只是锲而不舍地改进自身算法，它必须从人的鲜活的工作中获得灵感，不断进化。Eustace认为，长远看，单纯某一种语言的搜索将变得没有意义，因为互联网终将打破语言的限制，就像它曾经打破地域的限制一样。其他语言的内容，将通过你熟悉的语言呈现给你。

当然，今天距离语言限制的真正打破，还有很遥远的距离，但这种“万物皆备于我”的境界，还是很令人憧憬的。但即使到那时候，Google仍然不能说，它实现了“整合全球信息，使人人皆可访问并从中受益”的使命，除非它成为一个完全可以为“我”定制的搜索引擎。

机器翻译遇到改进的瓶颈时，换一个思路又会海阔天空。搜索引擎也一样，社会化搜索可能只是让现有的搜索技术换一个思路的问题。