深入探讨 | 其实你并不懂产品标签机制
初来乍到：标签与分类的区别
先来点开胃菜，也是烂大街的理论，不过磊叔做了小小新的诠释。标签和分类的区别，相信大家知道的比磊叔多得多，不过下面这几个核心区别还是分享给大家:
标签是扁平的，分类是层级的
标签是精确的，分类是粗糙的
标签是多维的，分类是一维的
这里不是重点，不做过多解析，正文从以下开始:
本质：元数据
标签和分类的区别是大家喜闻乐见的，但是不够深度和震撼，我们深入一点点。
事实上，在数据领域，有一个鼎鼎大名的词汇与标签极其雷同，无论它的定义、它的适用范围，还是它的衍生应用都与标签令人惊讶的一致。
它就是：元数据。
元数据：用来描述数据的数据，是从数据中抽取出来用于说明其特征的数据，是结构化数据。
元数据是结构化数据。
元数据是可被搜索和精确定位的。
元数据可以附属在任意结构数据上。
元数据使得图片、文档、视频这些无法搜索内容的非结构化数据也可以被搜索和组织。
可是和我们要讲的标签有什么关系呢？
别急，如果把元数据的定义替换为标签，我们就能看到一个令人兴奋的进化：
标签，用来描述信息的数据，是从信息中抽取出来用于说明其特征的数据，是结构化数据。
很贴切、很精确、很完美的标签定义，不是吗？
索尼大法好：标签大法好
标签的元数据类比定义，有点意思，但是还不够深度和震撼，我们再深入一点点。下面对比元数据，磊叔给大家说道说道为什么“标签大法好”:
1、因为标签是结构化数据
标签常规型态下是一个普通的不能再普通的文本，文本一定是可以结构化的，也就是说标签是可以被结构化，可以被有效的存储、组织、管理、搜索和精确定位的。总之，结构化数据的特点和治理方式可以完美的套用到标签上。
2、因为标签是可被搜索和精确定位的
由于标签是结构化的，是可以在关系型数据库中有效的组织、存储和管理的，那么，它就一定能被搜索且被精确定位。也就是说，我们总是有很高效的办法来定位出每一个标签，这个很像X战警中的博士通过脑波定位全球的变种人一样。
这一点非常重要，结构化数据总是能够被高效的搜索和定位，这样就让标签数量可以无后顾之忧的爆发性增长。而随着标签数量的不断增长，标签能够越加精确的去描述信息，让信息本身也越加的可被精确定位和搜索，这是一个双赢的结果。
3、因为标签可用于各种数据结构上
虽然标签本身是结构化的，但标签本身并不局限于只能描述结构化的数据。
事实上，标签用以描述的信息是普适性的，也就是标签可以应用于任意数据结构，比如常规的文本、图片、视频、音频、超链接、甚至一些更抽象的信息，例如某种哲学思想，某种行为方式或者某种心智模式等。[br]
回想一下，如果我们要描述一段视频，以前是怎么做的呢？无外乎:
给视频加一个文件名
给视频加一个标题
给视频加一段描述
管用吗？管用，但是不特别管用。因为关键的特征信息都隐藏在大段的文字当中难以识别。这时，标签自身的精确性和灵活性就派上用场了，“啪啪啪”的几个标签加持，视频的各种关键信息就显露无疑的展示出来。
4、因为标签可以使原本无法描述、搜索和定位的数据也可以被描述、搜索和定位
这个特性简直就是标签的黑科技，如果把标签比作天火，数据比作擎天柱，那么给数据加上标签，也就等于给擎天柱附加了天火的飞行引擎。
拿上面视频这个冤大头举例子。众所周知，视频这种非结构化数据不仅存储起来头疼，搜索起来更头疼。因为非结构化数据很难被搜索和精确定位。而上述的给视频增加文件名、标题甚至大段描述文字的效果依然很差，因为这种描述是宏观的和整体的，不是具体和精准的。
比如，我想搜索视频中的指定时间的内容呢？例如我想搜索梁朝伟和张国荣接吻在影片中的时间，懵逼了吧。[br]
没问题，标签也能帮到你。
这个不是异想天开，百度就已经开始研发针对视频的每一帧来打标签的技术，而最能让群众接受和喜闻乐见的针对视频内容或者视频帧的标签，就是你们一直用的:弹幕
难道不是吗？
标签和权重
标签的元数据类比定义，各种热热闹闹的优点，都算有点意思，但是依然还不够深度和震撼，我们继续深入一点点。
本质上，标签就是一堆对等的特征信息。能理解不？不理解也没关系，磊叔举个说人话的例子就明白了。[br]
假设我们系统中有几个关于地区的标签，比如说广州、北京、上海、深圳、曲麻莱县（我打赌你不知道这个地方在哪里），本质上这几个地域名称并无二致，完全一样，是对等的。但当我们给某些信息打上这些标签时，其实我们潜意识是有一个预期和判断的，大致就是一线城市和十线县城赋予信息的重要程度是完全不一样的，即信息被打上广州和被打上曲麻莱县其实是具有完全不同的含义，那么也就是说：标签是有权重的
标签的这个特性彻底颠覆了本质上人人平等的标签对等性，开始为标签引入阶级的权重。这种进化，大概等同于人类从原始社会一跃而入封建社会，而且是发达的封建社会。
有了权重，标签就有了分级
有了分级，使用标签的信息就有了分级
有了权重，标签就有了优先级
有了优先级，使用标签的信息就有了优先级
有了权重，标签可以满足个性需求
有了个性需求，使用标签的信息就可以体现个性需求
终极形态：信息图谱
标签的元数据类比定义，各种热热闹闹的优点，还有了进化后的权重属性，这下有点意思了，但是远未够深度和震撼，我们现在深入到底！
标签直观的感受和使用，大概就是知乎的话题、豆瓣的标签等等，不仅可以标识出信息的特征，还能查看与该标签相关的其他信息。这里磊叔要重复三遍：
能查看与该标签相关的其他信息
能查看与该标签相关的其他信息
能查看与该标签相关的其他信息
信息图谱
爆点来了：标签除了可以标记信息的特征，还能建立起信息的关联。
说人话就是，通过标签可以将信息之间建立某种联系，最终将海量信息建立起相互关联的信息网，也就是通过标签可以建立起信息图谱。
信息图谱，是指信息与信息之间的联系，通过网状图的形式展示信息与信息之间的关联程度。
信息图谱有两个关键要素，一个是信息本身，一个是信息与信息之间的关联关系。很明显，标签就是确立信息与信息之间关联关系的的重要因素。信息与信息之间通过标签建立联系后：
信息与信息之间即建立起双向的联系（只要我能找到你，你就可以找到我；光路可逆）
更多的标签会让更多的信息关联和组织在一起（我关联着你们，你关联着我们；信息网）
同一个标签可以关联跨类型的信息（能从苹果手机通过苹果关联到巴博萨啃得多汁苹果）
以上是全文内容，以下是彩蛋，略晦涩，略逼格：
任何信息系统，无论你看的网易新闻、听的虾米音乐、看的豆瓣书籍、撸的羞羞电影，其本质是一个有限的无限系统，即我们在任何确切的时刻去考察任意信息系统，其蕴含的信息数量总是可以被确切描述的。简单点说就是任何信息系统，在你高兴的任何时间去数它的信息数量，一定是可以数清楚的。
在这个前提下，有一个数学领域的理论，一个仍然未被证实的理论就会发生巨大的作用：
Six Degrees of Separation，六度分隔，六度人脉
在网状的人类社会中，任何人与任何人最多通过五个中间人即能建立联系。本质上，任何两个素不相识的人，通过有限的联系，总能够产生必然关系。也就是说，你可以在有限的联系中认识地球上所有的人。
翻译过来就是：
在网状的信息系统中，任何信息与任何信息最多通过五个中间信息即能建立联系。本质上，任何两个毫无关系的信息，通过有限的联系，总能产生必然关系。也就是说，你可以在有限的联系中浏览到信息系统中所有的信息。
既然六度人脉依然是数学猜想，那么六度标签也是磊叔的猜想，周末愉快~
作者：磊叔，非资深互联网产品经理，视产品如己出，坚定不移的传播产品是打磨出来的，崇尚“认真”和“尊重”的撕逼；一年不让我旅游一次还不如杀了我吧。
关键字：产品经理, 产品标签机制, 元数据, 标签
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