从阅读到电商：ZAKER发布时尚杂志导购应用”橱窗”，在移动端挑战美丽说
社会化阅读应用ZAKER的开发商今天又上线一个新的应用 — ZAKER橱窗，试图弥补移动互联网电商领域时尚杂志导购空白。该应用主要针对23岁-35岁的女性人群，以海报大图及时尚杂志排版的形式给用户带来不一样的导购体验。
ZAKER橱窗的推荐内容主要来自后台系统的自动抓取和更新，另外也有小部分内容来自微博上转发的优质商品内容，系统会对抓取到的商品进行属性分类。当然，最终呈现给用户之前，也少不了专业编辑的排版。
用户在浏览“杂志”的同时，可以对其中的商品发表评论或分享自己的经验。如果你对哪类商品感兴趣，直接关注对应的商品标签即可。此外，ZAKER橱窗还提供了微博、邮件分享，商品收藏并同步到淘宝收藏夹等功能。
目前ZAKER用户已经超过500万，在排版模式、功能标签、操作手势等方面积累了大量经验，因此也使得ZAKER橱窗在排版、功能、稳定性等方面有保障。
移动互联网的电商领域竞争一直很激烈，ZAKER能否将社会化阅读领域的成功复制过来呢？我们拭目以待。
有关的故事
from 36氪 http://www.36kr.com/p/110121.html
翻译
世上是否存在与原文完全等价的翻译？
上面这个问题，恐怕难有定论。但毋庸置疑的是，“迷失东京 （《 Lost in Translation 》的 lost in translation 的译名）”的情况大量存在着，也给很多人都带来过困扰。例如，当年大唐高僧玄奘西行的根本诱因，就是经文翻译的不准确。
《西游记》中，当唐僧师徒把三十五部有字真经从西天带回到长安后，他们就算是修成正果了；现实里，当玄奘把历经艰险取回的经像安置于慈恩寺大雁塔时，他只不过刚完成一项艰巨任务的开始部分。
这艰巨任务便是翻译佛经，包括重译已有的那些。
翻译上的缺失，让玄奘无法明了佛教中复杂而又严密的“唯识”理论。前人的译文大多属意译而非直译，更有指代不明、章节残缺等严重问题。如果不亲自到天竺去学习梵文的原著，就难以通晓经书《瑜伽师地论》的本意，于是便有了高僧伟大的西域之行。
东归后，为了建立中土的理论体系，严谨而系统的翻译工作成了玄奘的要务。据信，玄奘一生翻译佛经凡七十五部，共一千三百三十五卷，为中土译师之最。
不过，玄奘的译文，虽然被僧伽视为至宝而备加研习，在一般信徒中却流传不广。在玄奘所译的佛经中，通行于世的恰恰是最短的一部《般若波罗蜜多心经》，此经加标点符号才三百一十二字。更多在民间传诵的长篇经卷，采用的还是姚秦时鸠摩罗什的译本。
在丝绸之路上生活的鸠摩罗什通晓沿路各国语言、习俗，译作文质兼备。世人多把玄奘的译作称为新译，而把鸠摩罗什所译称为旧译。旧译之所以一直流行，主要是因为其更有文采。同一部经书，当代学者如胡适、陈寅恪等，都更推崇鸠摩罗什的译本，认为玄奘的译本过于晦涩难懂。
似乎，更严谨的翻译反倒不受欣赏。
有意思的是，与玄奘同为三藏法师的鸠摩罗什却并不喜欢自己的中文译作：“改梵为秦，失其藻蔚，虽得大意，殊隔文体，有似嚼饭与人，非徒失味，乃令呕哕也”。
对一门学问的门外汉来说，带有文学再创作性质的意译显然更容易让人接受；但对这门学问的专业人士来说，这种方法不过是失真度极高的一种读后仿写。旧译有教化信众之功，但尽力还原经文在语言上的原貌，却是玄奘还要再作新译的动力所在。
玄奘的直译与罗什的意译，应该说各有其不可替代的价值。术语上讲，前者是“话语内翻译”（ intra-discourse translation ）而后者是“跨话语翻译”（ inter-discourse translation ）。
鸠摩罗什所处的魏晋南北朝时代，东方还没有形成与西域对等的佛教僧团。
在此过渡期，进行语法、语义上严格对等的翻译没有任何意义，因为译出来也没有人能理解，译者只能先在文化层面上创造出对等的概念。这段时间内，如鸠摩罗什般跨东西方的僧人利用汉语已有的语素创造了大量新的词汇。最典型的例子就是过去、现在、未来这三个词，它们分别由基本语素“过”和“去”、“现”和“在”、“未”和“来”组成，每个词都隐藏着一个与其相对应的巴利词—— atīta 、 paccuppanna 、 anāgata 。
当大众开始接受这些新词所蕴含的新思想时，中国本土的僧侣阶层也同时形成。寻求跨越语言的学术一致性，求真求实，是僧侣们对翻译的进一步要求；新的译文为求严格的等价，使用了大量的术语、音译，诘屈聱牙在所不免。
翻译从来不是简单的符号转写，受众不同，译法就有区别。很多时候，好的翻译与准确的翻译并不是一码事。在引进西方现代科技与思想的翻译过程中，翻译家严复提出了信、达、雅的三个准则，可就在他自己的译作《天演论》中，达与雅也没能很好的共存。
《天演论》书名的直译当为《进化论与伦理学》，严复先生在翻译过程中删掉了重要的伦理学部分，对进化论部分也做了不少修改；在行文上，他采用的是桐城派的古文笔法，让叙事的论文变得与先秦散文一样。
凡此种种，使得《天演论》在已具备基本科学素养的现代中国人看来，很难说通达到哪里去。但这本书采用如此译法，无疑最符合当时士大夫们的口味，也更容易让他们理解，从而接受哪怕是一点点的改变。
雅重于达，翻译经常要承载比原文更多的东西。
瞿秋白曾指出：翻译“有一个很重要的作用，就是帮助我们创造出新的中国的现代言语”，这可以说是当年知识界的共识。鲁迅、陈独秀等学者所推动的白话文运动，与其说是推广口语化的运动，不如说是学习翻译体的运动。
正是在中国人普遍接受了西式的语法习惯和表达方式之后，各个西方学科的研究才能在中国真正开展起来；新的学者在掌握了基本的逻辑思维后，才能在各自学科的话语圈内与西方同侪进行对等的直译交流。
表面看上去，中文既古老又封闭，但翻译与翻译体对国人长期而又潜移默化地起着作用，这让中国人的思想变得比其他国家都要开放。这也不是没有代价，对翻译能力的过度重视，也直接导致应试英语、哑巴英语在中国横行。
如今，使用中文的地球物理学者，可以与来自伊朗的同行用简单的英语进行学术上的讨论，哪怕二人都不用英语作为母语，但学术背景能让他们达成共识；一个中国的软件工程师，即使上大学时四六级的成绩有些抱歉，也能随时跟进美国最新的编程技术；哪怕是没学过外语的江浙商人，借助粗糙的软件翻译，一样能在网上做起红火的外贸生意。
翻译不单带来了文化的传播，它还会在目标文化中创造出新的话语系统及社团，新的社团反过来又能掌握源文化中的话语体系。无论什么领域，在今天的中国都能找到可与西方进行对等沟通的群体，这些群体与西方的接触只需要进行话语内翻译。
同一话语圈内的翻译，才能尽量保持原文的本意。
当然，哪怕对等的群体存在共识，同领域内的直译也会经常辞不达意，要到达准确得花费巨大的劳动。计算机网络的时代，翻译的代价并没有减小多少。
以欧盟为例，欧洲国家虽然使用的都是字母文字，拥有相近的宗教、文化背景，但相互间涉及法律、外交、行政的翻译也还要由具有相关知识的专业翻译人员完成。
为了维持正常的文书流转，欧盟在笔译上的支出每年都超过了 11 亿欧元。其固定笔译人员多达 2500 人，文字翻译量一年超过 230 万页。既有文山必有会海，欧盟一年大小会议上万场， 27 个成员国的代表每场需要至少 60 名翻译人员进行同声传译，持有欧盟口译执照的“自由译员”则多达 3000 人。每年口译的开销也达到了笔译的 1/10 。
“车同轨，书同文”是需要付出战争的巨大代价的。与两次世界大战的成本相比，每年十几亿欧元的翻译花费似乎算不上什么，可这只是显性的开销；需要翻译这一事实，本身就是欧盟继续前进的一大障碍。
哪怕操着不同的语言，也要建起巴别塔。欧盟即要重视文化的多元化和语言多样性，又要加速一体化的进程。鱼与熊掌兼得的理想，不知道在世间能否实现？
从乐观的角度看，人类社会的很多理想，都通过技术的进步得到了实现。倘若计算机能进行准确无误的实时翻译，那欧盟的多语言也不是问题。
然而，长时间内，机器翻译也只能起到辅助的作用，段落级别的文本翻译，还得依靠合格的专业人士。事实上，受技术所限，现在的机器翻译非但不能用于翻译国际间重要会议的文本，反而要借助这些会议在翻译上的劳动成果。
以著名的谷歌翻译为例，从 2007 年起谷歌便转向了用纯统计方法进行机器翻译，为了提高统计算法的准确度，他们往数据库中导入了超过 2000 亿单词数据量的联合国会议的翻译资料。
基于统计的翻译方法，原理说起来也并不复杂，主要就是将待翻译的文本放入经过平行语料库训练的模型中进行比对，挑选出最相近的目标结果，调整语序，然后输出。数学上的依据主要是噪声信道模型。其基础贝叶兹公式，相信不少学过高数的人还能记得：
上面这个公式，说的无非是给定源句子 f 之后，倘若要拣出目标句子 e 的话，要首先看 e 中能找到多少与 f 的内在对应关系，然后还得看 e 在语料库中出现的频率。而内在对应关系，目前主要靠源与目标中相对应词汇的出现个数，是否对齐来判断。
统计翻译实用的前提就是要有一个极其庞大的平行语料库。
平行语料库，指的是文本中每一行的两个句子互为翻译的数据库。互译的语句要做到可信，非得来自专业翻译人员的实际工作不可，这本身就要从诸如联合国会议、欧盟会议等的草案、文书、章程中获得。现在的算法能做到的，不过是优化从平行语料库中找到句子的速度，本身不能做出创造性的翻译。
在人们使用机器翻译之初，有这样一个笑话。软件在将英语成语：
The spirit is willing, but the flesh is weak.
（心有余而力不足。）
翻译成俄语之后，成了这个意思：
The vodka is good, but the steak is lousy.
（伏特加很好，牛排却很烂。）
弄出这个笑话的翻译程序是否存在已不可考证，但在今天，倘若使用谷歌翻译将上述成语翻译成中文的话，得到的是这个句子：
精神是愿意，但肉体却软弱了。
这样的结果实在是不够文雅，而且也没有表达出重点，只能说是差强人意吧。
机器翻译中，除了基于统计的方法，另一种主要的方法是基于语言规则的。简单来说，此方法通过分析源句子的语法，将句子解析成有结构的语法树，然后通过字典查找，将语法树中的源单词转换成对应的目标单词，再构造出新的句子。
基于语言规则的方法难以处理真实世界中有意义的句子，很多时候词词都对，但整句就错。早在上世纪 60 年代，美国的“自然语言处理咨询委员会”就报告称，诸如语言规则等的处理方法，在用于自然语言翻译时实用价值有限。目前，此方法在一般的机器翻译中也只起到预处理的作用。
语言规则处理虽然难以对付自然语言，其价值也是无可估量的，它是计算机语言的编译技术的理论基础。
计算机语言的编译，倒是译文与原文完全等价的语言翻译。
虽然，计算机语言只是人造的，没有自然语言的地位。
无论是基础的 C 语言，还是面向对象的 C++ 、 Java 、 Object-C 语言，又或者是解释型的 PHP 、 Python 语言，所有计算机程序语言都能编译成同一段二进制的执行代码；而从同一段二级制代码中，选择不同的解析器，也能反编译出各自对应的高级程序语言，相互之间是严格等价的。计算机语言的编译过程，实际上就是语法规则处理的过程。
程序语言之所以能毫不失真地相互转译，是因为在语言类型上，它们都属于上下文无关语言。也就是说，在这些语言当中，文本内的语句之间都没有语义上的内在关联。
请把包给我递一下。
哪个？黄色的？
白的。不是这个，大的。谢谢。
不用。
这样的四个句子就是有关联的，上下文中隐含了指代的对象。
Hello, world!
If see this then check next line.
Return to the first line.
这样的三个句子，相互间就是上下文无关的，但单个句子依然能描述某个物体或表达某个动作。句子们组合起来，就能实现各种复杂的程序指令，渲染出你我能看到的页面。
上下文无关文法的具体定义是：
若字符串 G = (N, Σ, P, S) 的产生式规则都取如下的形式：V -> w，则称之为上下文无关的，其中 V∈N ，w∈(N∪Σ)*
每一本《编译原理》课程的教科书中都有上述定义，各种计算机语言的语句不过是标准定义式的某种等价转换，方便读写而已。
上下文无关语言的好处在于，计算机程序不需要“理解”这种语言，只需要执行转换即可；而对人类来说，人却能理解这种语言并编写出相应的句子。这种语言的表达能力让人能从更抽象的层面对机器码进行处理，从而减轻程序设计时的劳动。
机器之所以还不能完美地翻译，在于机器还不能“理解”人类所能理解的充满歧义的自然语言；与之相比，人类通过对语言的理解所构造出的上下文无关文法，在数学上等价于“后进先出的自动机”，本质上只是一种处理特殊问题的机器。
准确的翻译，还是得靠人的理解。
那么，究竟什么是理解？为何机器不能理解，为何只有人才有理解的能力？
或许，人的理解只是一种假象。
根据“生成转换语法”理论，人的语言能力本质上跟计算机的编译处理能力没有区别，只不过更加复杂罢了。事实上，语法规则处理、上下文无关文法，本身也就是“生成转换语法”有关的实际应用。
在“生成转换语法”学派的创始人诺姆·乔姆斯基看来，人生来就掌握一种先天的“普遍语法”。人们在说出或写出一句话时，不论具体的语言是什么，都不过是将这种“普遍语法”的深层结构转变成为表面的顺序；而所谓的理解，也不过是这种转变的反向过程。
经过五十多年的发展，乔姆斯基的理论已经形成了恢弘的体系，并对语言学、计算机科学的发展起到重要的指导作用，简单概括起来如下：
人类只有一种语言。现实中不同语言的存在，只不过是词汇与句法参数的不同；自然语言中有歧义现象，是因为语言功能要符合经济性的原则。
如果人类真的只有一种语言，理论上，我们必然能得到与原文完全等价的翻译；倘若我们能描述出这个“唯一”语言的结构，那自然能分解出语言处理的步骤，实现“完美的”机器翻译。
“人类只有一种语言”，绝不止是一种哲学意义上的感悟。
科学家们在对儿童习得语言的研究中发现，孩子们并不是机械地在学习语言。语言能力并不是通过灌输而获得的，处在完全不同的条件下的所有儿童，差不多都在伸缩性很小的同一年龄期学会讲话和理解。语言学家洪堡特认为，我们事实上并不能够真正地交给别人语言，而只能是呈现语言发展的一些条件。在这些条件下，语言会以其自身的方式在思维中同时得以发展。
人之初，性本善。性相近，习相远。
语言先于外界而存在。
从生物语言学的观点看，语言是一种自组织系统。它一方面由生物遗传所决定，同时又与外部环境不断进行信息交互；它不断完善，最终在动态中获得平衡。当我们揭开语言的基因遗传部分的奥秘后，通过构造模型，就能实现在全世界六千种语言间的等价翻译。
同时我们也将知道什么是人本身。
《断章》是一系列对物件和片段的思考，我们用它描绘科技与人文的犬牙交错。
《断章》一 · 马赛克 <http://www.ifanr.com/78050>
《断章》二 · 字 <http://www.ifanr.com/79939>
《断章》三 · 禅 <http://www.ifanr.com/80965>
《断章》四 · 化妆品 <http://www.ifanr.com/83073>
《断章》五 · 歌 <http://www.ifanr.com/84101>
《断章》六 · 社交应用 <http://www.ifanr.com/86282>
《断章》七 · 翻译 <http://www.ifanr.com/88907>
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Pinterest亚洲扩张：获得日本电子商务公司乐天5000万美元的投资，估值15亿美元
早上的时候有消息说，Pinterest正在进行新一轮融资。现在该消息又有了进展，Pinterest的新一轮融资领头者将是日本最大的电子商务网站乐天。总融资额约为1.2亿美元，估值15亿美元。乐天领投超过5000万美元，其他部分则由机构投资者完成。
预计Pinterest将会在今天晚些时候公布更加具体的信息。很明显，在众多投资者追求的过程中，Pinterest看中了日本乐天主要是基于两点考虑：1是其丰富的电子商务经验可能会帮到Pinterest进行整个平台的盈利化；2是乐天是一家亚洲的公司，Pinterest自身也一直在关注其在全球的发展，因此乐天可能成为其敲开整个亚洲市场的大门。
另外，知情人士还透露，Pinterest创始人Ben Silvermann也还与其他几家亚洲大公司进行过接触。尚不清楚这其中是否包括中国公司。不过中国的Pinterest已是遍地开花，或许大的公司都希望自己做吧。
有关的故事
from 36氪 http://www.36kr.com/p/109971.html
统计软件学习几点建议（Z）
转自：http://stat.cufe.edu.cn/statsoft/sites/stat.cufe.edu.cn.statsoft/intro.htm
1、如果你要做统计分析的话，一定要正确的去做！使用Excel以及其它统计软件获得一些分析结果易如反掌，但要获得正确的答案并不容易，这要求你对相应的统计方法有透彻的理解。
2、在开始学习一种统计方法时，不要试图立即搞清楚软件的全部输出结果。即使你只希望计算一下数据的平均值，统计软件也可能有数页的输出结果：搞清楚所有输出结果的努力可能使你很沮丧，因为有些内容可能已经大大超出了你的学科范围。
3、不要试图使用你还不理解的统计方法，这很容易导致统计方法的误用；但要勇于学习新的方法，新的方法可能更适合你所研究的问题。
4、不要不加分析的把软件的全部输出结果直接复制到分析报告中，这只能说明你并没有真正理解软件的输出结果。可能对你研究的问题而言软件的大部分输出都是不必要的。此外，软件生成的图表往往也需要进行一些编辑工作才能使用。
5、学习统计软件的最好方法是在应用中学习。
6、软件的帮助文件可能软件最好的使用说明书，许多软件还附有简明的例子。
7、“Garbage
in，garbage
out”：如果你输入的是垃圾，得到的也只能是垃圾。你要反复检查数据的准确性，任何软件都不可能基于错误的数据得出可靠的结论。
附：
《谁说菜鸟不会数据分析》--基于通用的Excel工具，像小说一样通俗易懂的数据分析教程，现在 卓越 京东 当当 China-pub 上可订购！
谁说菜鸟不会数据分析--目录
from 小蚊子乐园 http://blog.sina.com.cn/s/blog_49f78a4b0102dxx5.html
Gmail如何工作：看看Google的“Send”页面（视频）
电子邮件已成为我们日常生活中不可或缺的伙伴，而Google的Gmail以其安全、大容量以及全新的体验被很多人喜爱。那么你知道Gmail是如何工作的吗？Google就此专门制作了一个页面“ Story of Send”，在该页面，通过动画视频的形式详细展示了Gmail是如何充当邮局的功能认真精确的投递您的邮件。
进入页面后，点击发送（Send）按钮后，它会演示Gmail处理邮件的各个细节。该页面通过图片、动画以及视频的效果来呈现整个过程。首先，我们的邮件信息通过ISP服务商到达Google的某个数据中心，随后会到达一个服务器层，在这里会对邮件的进行病毒扫描，最后到达收件人。而整个过程非常快速，Google说通过Gmail发送的50%邮件在几秒钟之内就完成了整个过程。
而在整个过程中，不仅详细展示了Gmail如何保证信息的安全，数据的快速传输。而且通过视频我们可以看到Google的员工会对每个邮件进行加密然后在网络上进行传输。
有关的故事
from 36氪 http://www.36kr.com/p/109696.html
Google美观性与可用性关联度研究结论：中看不中用，中看少三分
应用设计有一条原则是，好看的就是有用的。但是Google新近的一项研究表明，情况并非如此。
Google的这项研究分析的是可用性与美观性的关联性。研究让80位测试者对某一网站的四个版本进行评价。这四个版本按照界面美观性和可用性两个维度，分高低两个等级搭配而成（即美观性（高、低），可用性（高、低））。受测者必须找到特定的商品，并在使用网站前后对感知到的美观性和可用性做出评价。
研究表明：
1）美观性并不会影响对可用性的感受
2）可用性却会影响到使用后对美观性的感受。也就是说设计界存在的“中看就是中用”的观念，在某种条件下（较强的可用性+中、高美观性）可以反过来说：中用的感觉会更中看。
3）用户对可用性的情感体验可以成为美观性和可用性关系的中介变量，也即用户对糟糕的可用性的感受会降低其对美观性的感受。
随着移动终端的普及，应用消费化的趋势不断深入，广大的应用开发者对美观性的追求正变得变本加厉。连实用主义设计大师Google也不能免俗，其对Gmail、阅读器界面或者搜索结果布局的改进也遭到了大家说难看的指责。
对于应用开发者、尤其是那些试图通过消费者友好型界面争取更广泛受众的开发者来说，这份报告相当于一个警告，如果可用性得不到改善，哪怕界面再花俏，美观性也会打折扣。简而言之就是：中看不中用，中看少三分。或者反过来说，中用又中看，中看多三分。
研究的全文可到此处下载。
有关的故事
from 36氪 http://www.36kr.com/p/109673.html
电子商务创业公司ModCloth获得2500万美元巨额融资，专注复古风的女性服装
在大众追赶时髦的潮流下，可能很多人都忘记了复古风。然而复古风也是一种时尚，并且也受到许多人追捧。最新的一个证明便是，专注女性复古风服装的电子商务创业公司ModCloth今天宣布获得了一轮总额高达2500万美元的融资。
ModCloth由一对情侣Susan Koger和Eric Koger在高中校园创办，最初以卖二手服装起家。随后逐渐拓展到了追求复古时尚的女性服装领域。除了出售具有复古风情的服装，该网站还有一个最大的特色便是允许独立设计师发布自己的设计作品，用户可以对作品进行投票、评价、购买等。而获得较多用户关注的设计作品则可以进入到量产阶段。因此该网站受到了许多希望寻求曝光的设计师以及希望买到不一样的服饰的女生的追捧。
据悉，该网站此前还曾获得350万美元的种子投资，目前已经拥有300名员工。
有关的故事
from 36氪 http://www.36kr.com/p/109623.html
“掷出窗外”：一个复旦研究生创办的“有毒食品版维基百科”
维基百科因为采取众包编辑模式因此成为了世界上最大的信息库之一，那么在食品安全问题日益严重的今天推出一个众包模式的有毒食品版维基百科会怎样呢？
复旦一位名叫吴恒的研究生就推出了一个这样的网站——掷出窗外。该网站虽然初看起来UI设计不甚美观，但是其本身的意义或许远远超出了美观的外表。因为在这个网站上，每个人都可以像一位新闻人一样发布和查询有毒食品信息。
在网站首页，你可以根据地区、食品名称、关键词等迅速的查询到最近发生的食品安全问题信息。比如点开地区查询“北京”，你会看到三百多篇食品安全问题报道，以及众多需要注意的食品名称。而在“我要补充”栏目下，用户可以把自己看到的任何一篇安全问题报道提交发布。吴恒在经过审核确认信息真实性后即会予以发布。
在食品问题安全频发的今天，这样一个网站的存在显然很有特殊意义。而该网站本身目前也已经引起了上海市政府部门的注意，略显欣慰的是该部门负责人表示将支持吴恒的网站。
有关的故事
from 36氪 http://www.36kr.com/p/109598.html
预见未来的七条法则（下）
编者按：预测未来对人类有着致命的吸引力。30年前，John Nasbitt通过用尺子量报纸版面的大小，成功预测了信息社会、全球化、去中心化和网络的崛起。那么如今在信息化时代，我们该如何预测未来呢？上集请见预见未来的七条法则（上）
4 大胆尝试
“大胆而无畏的目标”（big hairy audacious goal)这一说法最初出现在1994年，意指雄心勃勃的执行者设定的年度收入和市场份额的高速增加目标。但是这一说法在科技领域则略有不同：让每一本书的任一种语言版本在几分钟之内就能得到，整理全世界的信息，让金融交易更便捷透明。
不自量力的无畏很容易变成异想天开。这个世界上有很多希望成为拿破仑的人，结果终其一生都没能组成自己的军队。但是如果你都不去想象未来会是如何，你是不可能创造未来的。
这个时代科技界充斥着华而不实的小聪明小技巧。更好的停车或者找餐馆的应用也会会讨VC的喜欢，但是他们不是孕藏着新革命的思想。看看特斯勒汽车公司，它花了4200万美元买了一个跟五角大楼差不多大的工厂，在那儿制造电力汽车。或者看看Square，创造了一种全新的支付方式，不仅使支付更方便，还将零售商从信用卡公司的束缚下解放出来。
这个时代需要的不仅仅是渐进式改良。著名投资者Peter Thiel表示：“我的想法是对的但是对这个时代太早，抑或是我根本就错了？这一点你可得考虑清楚。”愿意大胆的去尝试可能超出这个时代的东西，才能真正促进时代的进步。
5 注重开放性
1997年连线主编K.K写了一篇报道《新经济时代的新规则》，文中他重点考虑了网络中各种催化剂力量的融合。许多文中提到的准则如今都已得到公认， 有着相似兴趣和目标的个人通过网络连接起来，形成虚拟的圈子，这种组织能给为其提供服务的公司带来丰厚的回报。另一点是那些能够自下而上决策的组织，能购更灵活的从一个机会跳到另一个机会，愿意牺牲短期利益来换取长期利益。自从K.K写出这篇文章之后，这些力量变得愈加强大。过去开源软件充其量只是程序员自娱自乐做个小手工，完全无法同Oracle或者微软对抗。可如今开源已经成了各巨头的默认选择，甚至微软也在考虑为Hadoop和Python布道，以及开放Xbox Kinect操作器以期能成为一个艺术家和机器人专家的平台。在开源社区比如SourceForge和GitHub的支持下，各种互助圈子会以惊人的速度涌现，满足各种编程需求。
更有意义的是，开源性深深的植根于某些组织，成为其不可分割的哲学组分，甚至能将组织内一名雇员的想法变成一项10亿美元的生意。乐高和Twitter就是这样的公司。随着时间的推移，开源终会胜利，就像Zipcar收购Hretz，抑或是Reddit击败Digg。
博客平台可能是开源性最好的例子，但是即使是互联网的深度用户也很难注意到。10年前在博客平台领域有很多公司在竞争：Movable Type、TypePad、Blogger和WordPress。但是只有最后两家笑到了最后，其中，偏小但更有活力的WordPress才是最终的赢家。首先，WordPress是免费的，安装使用简单易行，个人或者公司几个小时就能搭建自己的博客。如果用户想要更多的特效或者设计，可以去爱好者社区中找到适合自己的工具。而且这些社区不光是使用WordPress，还能通过出售设计和接入工具来盈利。如此一来开发者可以通过这个社区来获得报酬，良性循环的后果就是成就了一个比其他自上而下的盈利模式更强大的社区。
当然也有像Apple和Facebook这类像围栏花园一样的生态系统。但是即使是他们，也在尝试着吸引开发者加入App Store和开放图谱。总的来说，世界的大方向是更透明、更互利和自下而上的创新。真正的开放需要信任，而不是仅仅一个接口就能解决。
6 深度设计
在科技领域，设计一度被认为是无足轻重的。其实设计对我们的生活有着至关重要的作用。我们的生活中充斥着各种杂乱无章的事物：实物、思想、选择、构架。正是优秀的设计让我们的生活有序化。想想书这项备受推崇的发明吧：优雅的组织信息、完整的传递、随时随地都能方便的阅读。虽然电子书已经出现了几十年，耗费了大量的资本，依然达不到纸质书的高度，但是依然是一项有意义的尝试。到目前为止，除了Kindle和Nook体现出的精致性和功能性，其他电子书还是没能抓住技术的核心魅力。好的设计并不容易。
好的设计的确很难，比看起来难多了。2005年Target重新设计处方药剂瓶后，效果是立竿见影的。有太多设计都让人觉得“我怎么就没想到”。苹果也是如此，这家公司对设计的重视一直被视为成功的重要因素，但是苹果依然是惟一一家将设计和技术完美的融入产品的公司。
幸运的时，我们这个时代堪称设计的黄金时代，因为曾经如此稀缺的各种设计工具和技能现在变得如此丰富。“信息噪音”是这个时代的一个标志，我们需要的不是更多的设计，而是更深层的设计。这样的设计能帮助我们将海量信息过滤整合为小块的更好理解使用的信息。忘了苹果那些被过誉的硬件美学设计吧，它对工业设计最大的贡献就是意识到没有人会去读用户使用手册，索性设计成不需要手册就能使用。你可以往一件产品中加入各种好玩的功能，但是如果没有好的设计来保证其易用性，这样的产品就是个花架子鼓。
在这一点上，Facebook做的很出色。Facebook一直很注意对混沌的控制和对无序的把控。最近几年虽然历经多次改版，但是它一直没有丢掉用户所期待的核心功能。它的再设计一直是有目的的。每次改版后，Facebook都希望自己的用户能多分享一点信息，更深入一点的交流。每次改变都会给用户新的工具来更好的管理信息，让分享、组织生活中的点点滴滴更加容易。Pinterest这类服务让这一切更清晰。在Pinterest上我们按照自己的兴趣和灵感将各种美好的食物组织为清晰优美的范式。某种程度上Pinterest让我们变成设计者，我们的日常生活变成一生的设计养成计划。这就是深度设计商品化——没有高额咨询合同的IDEO（德国著名设计公司）专有资产。
7 向“浪费时间者”学习
经典的商业模式能给低效率的市场带来高效。哪里有浪费，哪里就存在机遇。整合分配工程师，设定解决问题的路径，随之而来的就是繁荣。
这确实是一个赚钱的好方法，但却不是未来发展的必经之路。或许，一个更好的信号是人们在什么情况下会自觉积极地表现出低效率。换句话讲，人们在什么情况下会用他们宝贵的时间做那些无关紧要的事情？比如摆弄工具，创造新的术语，交换新的技术等。这才是文明产生的关键所在。最经典的案例就是Homebrew电脑俱乐部——远在真正的个人电脑出现之前的20世纪70年代，这群硅谷爱好者便开始到处巡回演讲他们的想法。也正是从他们之中，产生了第一台手提式个人电脑，而最有名的，便是苹果。
人类的这种看似低效的行为，激发了多个不同产业的诞生，比如视频游戏（谢谢那些游戏模型设计师），比如社交网络（谢谢那些分享癖）。如今这种灵感的耗散无处不在。比如黑客马拉松运动将把业余时间转变为一个发展的平台。他们驾驭着对编码的极大热情，将其视为一大目标，营造出聚会般的竞争氛围以享受创新带来的乐趣。（越来越多的黑客马拉松更关注人而不是编码。）毫无疑问，当编程工具变得更加简单、便宜以及方便时，将会有更多这般的灵感爆发。
这些规则并不能创造未来，也不能保证采用了它们就能获得成功。但是它们的确给我们展示了对未来世界的一瞥，让我们意识到在某个主意或者某个人身上，将来会有不一样的故事发生。
Via Wired
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from 36氪 http://www.36kr.com/p/109649.html
再谈Facebook的商业模式
就在Facebook即将进行IPO之际，传来GM（通用汽车）取消在Facebook的千万美元广告计划的消息。而GM取消的原因据称是没有达到预期效果，这一举动很可能引发“多米诺骨效应”，导致其它大客户如宝洁、美国运通、AT&T、迪士尼和Verizon等采取同样措施。因此对Facebook的商业模式再起争论，我们来看看Chris Dixon的观点。
很多创业公司获得成功往往得益于某个单一产品或者商业模式上的创新。而Google的成功算是个例外，它在两方面做了重大创新：其一在于Google的核心搜索引擎；其二则是其关键字广告的商业模式。在2000年时，当Google已受到广泛欢迎但是没有获得任何营收时，人们依照传统的观念认为它们的商业模式非常不确定。随后关键字广告模式发明，Google很快将其应用到自己的商业模式。这不仅让Google获得了大量的盈利，更为用户和广告主建立了一个比传统广告模式更好的用户体验。
我们再来看看Facebook，其商业模式仍然依赖于旧有的商业模式：“展示广告”。这种广告模式不仅伤害了用户的体验，而且也无法高效的产生盈利。尽管Facebook的浏览量是Google的2倍，但是其营收只有Google的1/10。有人甚至估计，Google搜索每次浏览量产生的营收是Facebook的100到200倍。
对于Facebook来说，好的消息是其拥有更多的空间来高效展示特定的广告，并且可以将广告放置在更多的地方。而坏消息则是，如果其线上与线下广告的主题始终只有一个，当消费者拥有“购买意图”时，这样的广告效果将大大提高，而今Facebook与Google的最大区别就在于其用户并没有“购买意图”。当人们要购买产品或者雇佣人员而利用Google进行搜索时，他们是带有特定目的（意图）的，此时Google提供相关广告进而可以获得大量收入。Google不需要自己来创造需求，它只是简单的从满足人们的需求而获益。
当人们使用Facebook时则完全不一样，他们只是在这个平台与朋友进行社交活动。你可以在所有的公园里放置广告牌，它也许会产生一些效果，激发一部分人的购买意图，但是当你将所有的地方都放置广告后，人们将不再进入。在此，Facebook就有点类似这个公园。
因此，对于Facebook的估值，一个关键性的问题在于：能否在不伤害用户体验的同时，找到另一个可以产生更多盈利的商业模式？与此同时，这样的商业模式能否移植到移动设备上，因为移动设备的小屏幕对于“展示广告”更加没有效果。也许这样的商业模式将采取信息流赞助的模式，这不仅是Facebook希望的，也是Twitter和Tumblr希望采取的模式。
但是这模式仍然有待观察。在我个人看来，在信息流中嵌入广告是否会比目前的“展示广告”更好仍有待确认，因为它仍然没有解决“购买意图”这个问题，仅仅是将图片展示转换为文字流而已。你仍然需要去刺激人们的需求，将人们从非购买性状态转换为拥有“购买意图”的状态，而这仍然很困难。
当然还有另一种可能，Facebook利用手中的用户财产：大量的活跃用户、社交图谱以及Facebook Connect（接入）而打造另一个商业模式。如果能实现，那么Facebook可能将比如今的1000亿美元IPO估值更高；而如果不能实现，那么如今的1000亿美元估值可能有点过高。
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