兴趣图谱是以人与人之间的共同兴趣为线索的图谱，以分享共同的兴趣为基础，但是不一定认识人。是一种表明“我喜欢这个”的网络图谱。兴趣图谱是靠用户所关注的订阅，购买的产品，进行的评级、搜索，或者对某些口味的评论而产生的。

nFluence Media 创办于 2011 年，其建立兴趣图谱的办法相对比较独特，据称可让用户在 30 秒钟内建立自己的兴趣图谱。一般的兴趣图谱建立办法是靠活动跟踪，而 nFluence 则是目标定向，通过向广告商、营销者及出版商共享兴趣的“游戏化”过程来完成的。用户只需在屏幕上根据个人喜好摆放 40 多个品牌即可完成。然后 nFluence 就可以生成“Advertar”—含 600 个维度的兴趣图谱，以及 84 维度的人口统计概况。

去年 nFluence 面向日常交易市场推出了一款名为DealBoard的 iOS 应用，也一直在大型订阅服务中测试其技术，现在已经有包括超市、移动运营商、信用卡发行商及电视网络在内的公司表现出兴趣。

此轮融资由 Voyager Capital 领投，另外 Alliance of Angels 的 17 位天使投资人也有参与。融资将会被用于 nFluence 的首个重大部署及运营。

不管这种构想带给你的是惊喜还是恐慌，我们都应该看看这种完全个人化的网络具体是怎样运作的。

发现你喜欢什么

事实上，Twitter和Facebook等社交网站在确定人们的实际兴趣时，或许并没有像在其他网站上的点击或者评论那么有效。很多人在Twitter上分享信息是因为职业需要，用户很多时候在Facebook上分享的信息也仅限于为交际圈服务。不管是在哪种情况下，“很多时候，人们都只是在作秀，以期给人留下好印象。这就导致了用户数据的不完整。”

那兴趣图谱是怎样工作的呢？创业公司Gravity正是基于这一服务的一家公司，其CTO Jim Benedetto向我们介绍了网站的工作原理。Gravity同时为多家网站服务，它会跟踪用户在其所有服务网站的行为，这样用户在登陆任意网站时，都能自动获得特色内容。你可以点击这里看到网站构建一幅图谱的具体流程。

从技术层面来说，Gravity是通过一个基于Freebase 和 DBpedia等多个数据集的大型数据引擎，确定用户在点击某篇文章或发表某个评论时的实际兴趣点。举个例子，一个用户如果发表Vanessa Laine（湖人队NBA球员科比的前妻）的Tweet，那他应该是对篮球更感兴趣，而不是Laine的出生日期或者其他确切但不相关的信息。

随身携带“个人标签”

有一天，人们不管是浏览什么网页，都可以基于自己的兴趣。

这确实是一个引人注目的愿景：我们的兴趣图谱会影响我们在任意一个网站上看到的内容。如果你喜欢滑雪，那你可能就会在电子商务网站上看到滑雪设备的相关交易信息。而且，很有可能你都不用登陆就能看到这些信息，因为这些网站会综合考量你在整个网络的行为。

尽管现在已经有一些分散的兴趣图谱，但真正的难点是，如何将这些分散的，零碎的兴趣图谱整合成一个统的关于我们是谁，喜欢什么的个人标签。有可能，诸如OAuth（允许基于API的数据可以在不同服务间共享）这样的方法会起作用。这样你在上网的时候只要登录一次，你的兴趣图谱就处于驱动状态，并让整个网络基于你的需求为你服务。

真正为你所用

当然，尽管很多人会喜欢这种个人化的上网体验，也会有人担心隐私问题。而且，有人会希望自己可以随意上网，而不是由网站来预测他们喜欢什么。基于这个原因，这种个人化的网络必须是可选服务，而不是必选服务。

隐私问题是一个棘手的问题。所以，用户应该有权决定他们的哪些上网记录会成为他们个人标签的一部分。举个例子，大部分喜欢色情视频的用户都不希望他们的这一喜好，会影响他们被推荐的新闻内容，或者当他跟女朋友在观看某个比赛时，网站突然推荐色情视频。所以，网站必须设定相应的授权按钮，以及“请勿追踪”按钮，以确保这种个人化的网络不会成为用户的绊脚石。

尽管我们有可能会很喜欢这种个人化的网络，但是凡事都应该有一个度。所谓的个人化网络服务，除了保证网络信息呈现的个人化以外，还应该保证服务本身的人性化，真正为用户所用。

论点1：兴趣图谱不同于社交图谱

国外两位投资人Naval Ravikant和Adam Rifkin曾经指出，“社交图谱”是基于你个人认识的社交连接故而圈子有限；而“兴趣图谱”则基于共同的兴趣爱好，无需彼此认识，因而大大扩展了社交的深度与广度。它一般有以下几个特点：

1. 单向关注，而非双向互为好友(Built on one-way following rather than two-way friendly)
2. 组织围绕于所分享的兴趣爱好，而非个人真实社会关系(Organized around shared interests,not personal relationships)
3. 默认公开，而非默认私人(Public by default,not private by default)
4. 共同奋斗：过去的你或者现在的你都不重要，重要的是将来的你(not who you were in the past and even who you are,but who you want to be)

如果说Facebook是最完整的“社交图谱”服务，那么Twitter就是最完整的“兴趣图谱”（对于我们中国来说，单独的类Facebook“社交图谱”貌似没有，微博似乎越来越兼具了二者功能但更侧重于后者）。我们会时常”关注”(Following)一些我们不认识的人，做出这样的决定往往就在于他们的深刻见解和兴趣爱好得到了你的肯定和赏识。而当我们“加友”（Friending）某个人时，则往往是对现实生活中真实存在的一种关系确认。很多时候，我们对于前者往往具有更多的互动，而对于真实存在的后者沟通甚少（想想你在微博上经常转发或者发表评论的属于前者还是后者）。

因此，我们可以得出一个结论。如今的社交网络（Social Network）不能称为真正的社交网络，无论是基于真实关系的Facebook还是基于兴趣爱好的Twitter、Pinterest或者Weibo都只是社交网络的一部份。或者我们可以说Facebook是关系社交（Relationship Social Network），而Twitter、Pinterest以及Weibo可以称作兴趣社交（Interest Social Network），也许将来还会出现其它类型的社交关系形态。

论点2：兴趣图谱与社交图谱各有所长、互为补充

当你去硅谷访问几天，如果人们有“世界的未来取决于我们正在做的事情”这种想法，你应该感到坦然并且欣慰。你会发现，硅谷人往往与自己的朋友一起奋斗创业。现实中，那些最好的过滤和推荐信息往往来自于其朋友们的推荐而非计算机算法。尽管对于某些事情来说，朋友的推荐和分享具有巨大价值，但也并非灵丹妙药。我们会看到在音乐社交领域，这个“真理”就不再有用。

我是一个音乐狂，就算在工作时也几乎都在听音乐，并且会时刻去发现新的东西。在音乐社交网络出现后，就再也不用每天在Facebook接收那些与你品味不一的朋友们的音乐分享了。你可以通过各种标签来储存、分享以及订阅自己喜爱的某首歌、某个专辑、某个音乐人甚至某个电台，完全按照自己的模式掌控音乐生活，而不必非得关注某个分享人而接收不必要的冗繁信息。类似这样的例子不仅存在于音乐领域，在电影、书籍、论文以及特定某个生活领域都一样。因为人们在特定领域的品味已经超出了真实朋友这个社交圈。像如今国外最成功的一些音乐服务如Last.fm和Pandora，以及国内的虾米和豆瓣等，都更多的基于你的兴趣图谱而非社交图谱。在上面你可以没有朋友而同样玩得很High。

当然，社交图谱在某些方面还是非常重要的，比如说推荐你应该去参加哪个聚会、哪个活动值得你出席等等。但是一个关键点在于你与你朋友喜欢的东西往往不是1：1的关系，也许你们5年前对某方面有着共同的爱好，但是如今可能变得完全相反。俗话说，物以类聚，人以群分。没有了共同兴趣，如果再没有共同的利益（其实在英文中兴趣与利益都是Interest），朋友这层关系似乎也会打一些折扣吧。因此，两者在各自领域起着各自的作用。

论点3：对于整个社交网络来说，你真正关心的兴趣图谱和社交图谱其实只占据了很小一部分

对于整个网络来说，这两者与你现实生活中真正的需求还有一定距离。比方说在Twitter，一些非常有影响力的人拥有不同的兴趣标签，并且他们的观点在你的平均兴趣图谱上占据了过多份额。而在你的社交图谱，有很多你更亲近的人：你的家人、你的亲戚、你最好的朋友以及那些你可以邀请去参加你婚礼的人。此时，在这些不同关系之间如何分辨其不同的价值就显得非常重要，面对这样的需求，一个新的生活分享应用Path应运而生。

论点4：兴趣图谱将重构你的社交图谱

在真实的生活中，兴趣图谱与社交图谱之间往往相互影响。高中阶段，你和拥有共同兴趣的同学互相吸引，进而成为彼此社交关系上的朋友。同样，在你的职业生涯阶段，你参加特定领域的活动并与那些拥有共同点的人们建立起社交关系。这样，这些基于兴趣而建立起来的关系慢慢进入你的社交图谱，这是现实生活中从兴趣图谱转化为社交图谱的事例。同样，网上建立起来的兴趣图谱也会进入你真实生活中的社交图谱。通过Twitter和其它一些社交媒体如博客组织网络活动、建立关系，慢慢的将这样的关系发展到真实的生活中，进而将网络上的兴趣关系转化为现实生活中的社交关系。

所有的这些进程正在重塑我们的社交网络。运用它，你会慢慢发现无论在生活领域还是商业领域，寻找合作伙伴更加容易了，给有需要的人分享知识和经验容易了，招聘合适员工也变得容易了。而那些企业家们会发现，创造简单好玩的产品将走得更远。

以上并非对于兴趣图谱与社交图谱之间的价值问题的一个探讨。我们可以看到，它们是不同的东西、遵循不同的社会准则、面临着不同的机遇与挑战、拥有不同形态的价值，而且彼此之间正越来越互相影响着。

而对于整个社交网络，我们知道的似乎还太少太少，如何挖掘人类的需求，如何让我们的社交关系融洽简单，都是值得我们思考并探索的。那些既能清晰利用这种演变形态，又能创造出使生活和商业变得更加容易、更加好玩的产品和服务的企业家们，将是最后的赢家。