在幾年前，當人們喊著Web 2.0的時候，書籤網站被認為是人們奉為最佳集眾人智慧，找出最適合人們閱讀部落格文章、相片或者是新聞的一種方式，國外先有de.li.cious、digg而後有Reddit等網站，而國內則是先有HEMiDEMi (黑米共享書籤)，而後有FunP推推王等網站，但是其實我們常常可以發現，不管是演算法多麼精美，或者是無論社群裡多麼的被大聲疾呼，某些群體操作特定的文章議題，總是會造成一些失衡的狀態。

在國外我們可以看到Digg疲於傾聽社群的聲音，更改規則，試著讓許多機制更為的公平；而國內的黑米或者是推推王，可能是由於使用族群的限制，常可以看到特定類型文章盤踞在排行榜上，或者是人們為了義氣幫推之故，使得真正的優秀文章無法被浮上檯面，於是在某些不良的循環下，造成了網站成長的困境。這時候，黃文彥先生的『funP該走向Social Filtering的階段嗎？』、Mr.Wednesday的『關於Social Filtering的思考』開始了Social Filtering這個概念的討論。

在約莫一年多前，Plurk開始爆紅，接著Facebook接棒，在Mr.PM的這篇文章『推文網站退位，Social Filtering興起！』，您可以看到這系列的討論開始有了實際的證明，由於這些網站在國內相較於前述的書籤網站更為多人使用，朋友間對於影片、文章的擴散性更為的強大。

以國內最強大的科技部落客『重灌狂人』在日前公佈其流量來源時，您可以看得出來，Facebook與Plurk的流量來源已經占其部落格流量的5成以上，且Facebook帶來的流量已正式超越Plurk。猜測，由於其經營已久的社群經歷，加上名人效應，更使得流量來源更傾向社群擴散的結果。

(截自重灌狂人Facebook)

無獨有偶的，另外一位知名的部落客Mr.Jamie也於日前揭露了其網站流量來源，Facebook加上Plurk約占10%左右，也是個相當吃重的流量來源。

(截自Mr.Jamie部落格)

而拿Inside本站的結果來說，由於早先的經營主要以Facebook為主，所以流量的最大來源自然來自於Facebook，而Plurk則居於第6位，但兩者加起來，仍能達到總流量的23%左右。

無論如何，我們都可以看到社群媒體 (Social Media) 對於當今網站的重要影響力。當我們進一步延伸這個Social Filtering的概念，不論是以關心社群口碑、熱門話題或者是熱門文章，我們都可以看到國內外都有不少的網站針對Twitter進行Mashup，在此先按下不表。

國內，則以Mr.Firday以Plurk為基礎所推出的今日我最噗，讓一般的使用者可以快速知道今天在Plurk這個熱門社群裡，人們在關注哪些新聞、文章或者影片；同時也利用演算法，推估出Plurk上影響力最強大的帳號排行榜，相當具有參考性。而近日看到一個更為有趣的健文批踢踢新聞 Chienwen PTT News，則是基於PTT各熱門版面，所推薦的熱門新聞榜，鄉民氣息濃厚，相當值得一看。

而隨著日前Facebook公佈其Open Graph以及相對應的Social Plugins，如何挖出各網站在Facebook上裡受歡迎的文章變成了一件較為容易的事，您可以參考LikeButton.me這個網站，就可以知道Social Plugins可以多麼輕易做到這樣的事，Mr.Jamie在其文章社群新聞網站 LikeButton.me 讓你一窺 Social Web 的威力裡是這麼說道：

也就是說，LikeButton.me 告訴你的不是 CNN 上的最新新聞，而是 CNN 上你朋友最喜歡的文章。從產品定位的方向解釋，他是一個專注於新聞資料、根據來源來分類顯示的“社群新聞儀錶板”。跟 Facebook “動態消息 (New Feed)”相比，他等於是把你朋友對新聞資訊，所做的喜歡和分享等動作，抽出來之後，再依新聞網站，分開來顯示，如此而已。不過，當你想要看看朋友們最近推薦了哪些新聞，卻不想在 FB 首頁茫茫動態海中手動尋找時，像 LikeButton.me 的服務，就會是一個好選擇。

而實際上筆者剛好在Likebutton.me被傳開的前一晚也利用了該功能類似的半吊子實驗，而在與本站另外幾位作者在Google wave上聊過之後，他開始進行Inside Hotnews的概念實作，這是他在自己部落格寫下的開發心得重點：

1. 內容以Yahoo!奇摩新聞為基礎，倘若你習慣用Yahoo!奇摩新聞作為關心台灣、關心世界的新聞媒體，Inside HotNews或許可以作為另一種決定閱讀排序或閱讀與否的篩選工具。
2. 內容熱門與否的排序以每一篇新聞在Facebook上被分享、轉貼的次數為計算的核心。使用這個數字有兩個主要原因：一是剛好在研究 Facebook API，想說練習一下；二是我大膽假設在Facebook上會被分享的新聞應該也是我比較有興趣的。
3. 新聞的排序使用了簡單的演算法，會同時考慮一篇文章在時間與推文數兩個因素的消長，演算法還在持續的調整當中。
4. 我們正在嘗試加入其他新聞來源，希望讓這個網站真正作為一個有用的新聞閱讀工具。
5. 我們也提供了RSS feed，每個網頁的右上角都有一個訂閱按鈕，訂閱後您就可以隨時掌握目前最熱門的新聞。

筆者認為，目前整個Hotnews這個小嘗試還不到成熟的階段，但也許在擴充更多新聞來源，並參考更多來自於其他社群媒體(ex.Plurk)的權重後，將會是一種相當有趣的閱讀新聞體驗。歡迎您現在就到Inside Hotnews使用這個小實驗產品。

由於這個小嘗試仍在開發階段，仍會有許多不完美之處，而且兇手不是我，如果您有任何的建議，請洽deduce[@]@gmail.com或者到Twitter上@deduce。

(好啦，我知道大家心中OS都是：講這麼多就只是為了介紹hotnews….哈哈哈)