这篇post将是我过去一段时间对新闻信息内容聚合思考的一个总结。
过去的一年多时间里，新闻信息整合网站发生了巨大的变化。在新闻业发达的美国市场，除了雅虎(portal news)\传统媒体网站(ustoday/nytimes.com)两大势力外，挤进了很多新的信息聚合方式，这些网站正在不断崛起，尽管他们还未成为主流，但已经引起了广泛的关注。刚刚过去的几周里，雅虎宣布推出Buzz平台，引入Digg类似的社交化投票功能，很好的一个妥协注脚。
即便是在中国，信息内容整合也正在变得更加重要，人们获取信息的需求正在复杂化，而不仅仅是单纯的新闻本身，这一点在细分的行业领域表现将更加突出。当然，中国网络新闻跟国外差距巨大，门户基本垄断了绝大部分的新闻受众，媒体网站严重缺位，造成新兴的信息获取手段上攻乏力。但在portal本身，信息内容的整合也在发生变化，blog、视频等越来越多的内容进入整合的视野。（附注：国内的网络新闻信息还仅停留在“浏览阶段”，距离价值阅读还很遥远，这是新获取手段乏力的一个重要原因，我将在随后的post中详述。）
总结当下热点的信息聚合手段，大概可以分为以下三个大类：1，人工编辑组织，由编辑选择重要新闻进行推荐，辅以适当的机器补充，国外的雅虎和国内的门户都是这个思路；2，机器聚合，其中又分成两类：搜索聚合新闻，Google News作为典型代表，主要一语义分析为主，搜索聚合的崛起与信息种类和来源的多样化有很大关系；另一个就是以TechMeme为代表的link发现聚合方式，随着大量自媒体内容的崛起，link的价值挖掘远不止techmeme本身；3，Digg等社交投票参与类聚合方式，由读者的参与决定新闻的重要度和推荐。
以上几种聚合手段，都可以归结到：信息的种类、关系和组织方式上。
1，新闻信息的种类。恰恰是信息种类的多样性带来了更多新型聚合手段的繁荣，传统的人工编辑手段在处理多样信息时表现的不足已经日益明显。简单划分的话，新闻信息可以分为：新闻本身和价值信息两大部分。
细分的话，新闻本身呈现了文字、图片及视频等种类；价值信息则以观点分析类内容为主，包括：personal blog、blog media及传统媒体的深度分析等，信息来源的长尾化极大丰富和促进了信息种类的演变。
随着信息内容的泛滥，以及分化需求的趋势，新闻本身价值正在向单纯新闻本身以外的后端转移，这也就是我前面提到的“价值阅读”的核心。
2，新闻信息的关系。单纯拼凑出来的信息种类，是毫无价值的。在这一点上，我觉得，可以把Ask.com前不久推出的“Big News”来做示例，Big News确实意识到了读者对种类获取的需求，但是它们忽略了信息之间是存在关联的，按照信息的关系去聚合呈现，才会迎合读者的口味，否则只能是一堆垃圾。
为了让大家更有参考性，我试着去梳理下关系的界定：最简单的关系大家都知道，一篇新闻出来后，读者还想了解的就是新闻背后的东西，不错，是权威的观点和分析；进而读者还想了解某些定向来源的观点，比如纽约时报的观点或者是techcrunch的阿灵顿是怎么看这个事的；再进而呢？是读者想看下，它的朋友们或者是关心的人是怎么看这个新闻的？
这还只是关系梳理的一个角度。从新闻本身的连续性上，比如一个爆炸消息的传闻，从最早的tips，到admit，再到背后story；观点同样是具有连续性的，而且表现的更加突出明显，A提出了观点，B就此进行了讨论，紧接着，C和D参与了进行。 观点和新闻的连续性是信息关系的另外一个重要表现。
techmeme是上述关系的集中体现，原因则在于link是跟踪关系的最佳的方式；digg实际上间接反应了朋友(人)间新闻的关系交流。而搜索聚合新闻，一个很大的弊端就是没有反应信息本身的连续性和回放。
3，新闻信息的组织呈现。简言之，对信息种类进行合理区分，并按信息关系进行组织，然后通过页面呈现出来。呈现是组织的最终结果，而呈现的关键，我觉得是分层和逻辑性。当下最流行的呈现包括分类和分层，其中，分类比较简单初级，而分层呈现则更好的照顾了信息接受的关系和顺序。
如雅虎在内容整合中加入了相关blog内容的分类，当然这个是比较低级的；techmeme在处理信息关系上则达到了一个极致，很好的实现了信息的多级分层，照顾了定向观点和连续性(新闻+观点)两种关系的存在； 而搜索聚合新闻，一个很大的弊端就是没有反应新闻信息本身的连续性关系和回放。