บล็อกตอนนี้จะต่อเนื่องกับ Notification Console, Race for Social Network Aggregator และ Where is the Comment?

เรื่องคือ ทุกวันนี้เราบริโภคข้อมูลกันมากมาย จากเดิมที่มีแต่เมล ก็มาเป็น IM ตามมาด้วย SMS, RSS แต่จุดเปลี่ยนอยู่ที่การมาถึงของ Facebook/Twitter แค่ตามอ่านอัพเดตทีก็แทบอ้วก อันนี้เป็นเหตุผลหนึ่งที่ทำให้ผมปิด Google Buzz ทิ้งไปแล้ว

คอนเซปต์ของ "กระแสข้อมูล" ที่ไหลผ่านเราไปทุกวัน มีคนเรียกมันในชื่อ Lifestream หรือ Activity Stream หรือ Friend Stream (ผมชอบ Lifestream มากกว่าเพราะมันเหมือนใน FFVII) ปัญหา information overload จาก Lifestream กำลังเป็นเรื่องใหญ่ คนที่เข้ามาแก้ปัญหานี้เป็นคนแรกๆ คือ FriendFeed แต่ยังไม่ประสบความสำเร็จนัก (แถมพอโดน Facebook ซื้อกิจการไปก็เหมือนจะหมดอนาคตแล้ว)

ถ้าเราลองจัดหมวดข้อมูลชนิดต่างๆ ที่วิ่งอยู่ใน Lifestream ผมใช้หลักเกณฑ์ง่ายๆ ว่าแบ่งเป็นพวก "ปล่อยผ่านได้" กับ "ปล่อยผ่านไม่ได้"

• ปล่อยผ่านได้ หมายถึงข้อมูลที่อ่านผ่านตาก็ดี ไม่ผ่านก็ไม่เป็นไร แต่ละคนคงไม่เหมือนกัน สำหรับผมได้แก่ IM status, Twitter timeline, Facebook updates, RSS ข่าว, Techmeme
• ปล่อยผ่านไม่ได้ แปลว่าถ้าพลาดไปแล้ว จะเสียหาย ตกข่าว ขาดการติดต่อ ฯลฯ เช่น IM, Twitter mention, Facebook comment, RSS จากบล็อกของเพื่อนสนิท, ข่าว Blognone

หมายเหตุ: สำหรับกรณีของ "ปล่อยผ่านได้" เคยเขียนบล็อกที่เกี่ยวข้องกัน(บ้าง) ไว้ที่ Ambient Awareness: Why People Tweet

เอาเข้าจริงแล้ว สิ่งที่ผมอยากได้จากเครื่องมือในการจัดการ information overload คือ filter ง่ายๆ ในการแยกแยะพวก "ปล่อยผ่านไม่ได้" ออกจาก "ปล่อยผ่านได้" เท่านั้น แต่นั่นไม่ใช่เรื่องง่ายเลย เพราะบ่อยครั้งที่สองอย่างนี้มันปนกัน และเราจะไม่สามารถแยกแยะได้จนกว่าเราจะเห็นหรืออ่านมัน (ซึ่งนั่นคิดเป็น cost ของตัวเราทันที ไม่ว่าจะเป็นมิติด้านเวลาหรือความเหนื่อยยาก)

การสร้าง filter ง่ายๆ แบบนี้ คงต้องรอจังหวะที่เทคโนโลยีพัฒนาไปอีกขั้น จริงๆ ก็มีเครื่องมือหลายอย่างที่มีอยู่แล้ว และน่าจะเอามาประยุกต์ใช้ได้บ้าง เช่น heuristic filter, guassian filter, machine learning, PageRank, click-through analysis ฯลฯ

อย่างไรก็ตาม นี่เป็นการแก้ปัญหาฝั่ง "รับสาร" (consume) เท่านั้น ในสถานการณ์จริงคงยุ่งยากกว่ามาก เพราะเรามีบทบาทในการ "ส่งสาร" ด้วยเช่นกัน อันนี้คงเขียนถึงในโอกาสต่อๆ ไป

ช่วงนี้อาจเรียกได้ว่าเป็นยุค "Write Once, Comment Anywhere"

ผมเขียนบล็อกหนึ่งที ผมจะได้รับคอมเมนต์ (ในที่นี้หมายถึง เสียงตอบรับต่อบล็อกอันนั้น) จาก

1. ช่องคอมเมนต์ภายในบล็อก (Drupal, WordPress, Blogger, Exteen)
2. ช่องคอมเมนต์ของ Facebook (รวม Like ของ Facebook)
3. Tweet ตอบใน Twitter (รวม RT)
4. คอมเมนต์ใน Google Reader (รวม Like/Share ของ Google Reader)
5. คอมเมนต์ใน Google Buzz (ผูกกับ Google Reader แต่จำนวนคอมเมนต์เพิ่มขึ้นมาก ตาม social graph)

จริงๆ ก็มีจุดอื่นที่เป็นไปได้อีกมาก เช่น Digg/Delicious แต่หลักๆ คงเป็นแค่ 5 จุดข้างต้น

คำถาม

• ผมอยากให้คอมเมนต์ปรากฎอยู่ที่ไหน? คำตอบเป็นได้ทั้งจุดใดจุดหนึ่งเพียงที่เดียว หรือ ที่ไหนก็ได้ขอเยอะเป็นพอ
• เรามีกรรมวิธีอะไรหรือไม่ ที่จะช่วยให้การติดตามคอมเมนต์ในเรื่องๆ เดียว จากทั้ง 5 จุดได้ง่ายขึ้น?

บล็อกส่วนตัว+เฉพาะทางครับ ไม่สนใจ ข้ามไปเลย

เรื่องมีอยู่ว่าวันนี้ไปเดิน Fortune เพื่อหา nettop สำหรับใช้งานที่ออฟฟิศ พบว่าไม่ค่อยมีขายเท่าไร (ตอนนี้ Fortune โดนยึดครองโดยโน้ตบุ๊กของ Samsung ไปประมาณ 50%) เวลาที่ไปเดินคือช่วงเที่ยง ไม่รู้จะกินอะไร เลยกินนารายณ์พิซเซอเรียชั้นใต้ดิน (เดี๋ยวจะมาเขียนเรื่องของกินอีกทีหนึ่ง) กินเสร็จเดินไปดูหนังสือที่ SE-ED ฝั่งตรงข้าม ก็พบกับ...

โอ้ และเหมือนเป็นปฏิกริยา reflect สิ่งที่ผมทำทันทีคือควักมือถือขึ้นมา ถ่ายรูปแล้วส่ง #

สิ่งที่เกิดขึ้นก็คือ ได้เห็นความร้อนรนของมนุษย์ :P #

แต่เนื่องจากผมเดิน Fortune อยู่ กว่าจะได้เช็คข้อความก็ตอนรอรถติดขณะไต่ลงจาก Fortune ชั้น 7 ทำให้คนร้อนรนรอไม่ไหว มีตามรอบสอง #

ที่มาเขียนถึงนี่ไม่ใช่อะไรมาก ไม่ได้จงใจเผา แต่กะว่าจะใช้ star factor ของ @sugree หาสาวกเพิ่มเติม อ่านแล้วคุยกันเองสองคนมันเหงา ใครสนใจเชิญที่ Boolim Blog อยากได้ account ร่วมเขียนก็แจ้งได้เลย

สรุปว่าผมใช้เวลาตอนบ่ายอ่านจบเรียบร้อย ส่วน @sugree งานเข้า เท่าที่แยกกันตอน 4 ทุ่มยังไม่ได้อ่าน ไม่รู้ซะแล้วว่าวิชาลมหายใจปลาวาฬเป็นเยี่ยงไร

ด้วยเกียรติของลูกหมีแพนด้า ข้าขอสาบานว่า ข้าจะ

1. ไม่ส่ง forward mail
2. ไม่ถล่ม Twitter timeline ด้วย RT #
3. ไม่สแปม tag รูปภาพใน Facebook ถ้าไม่ใช่รูปของคนโดน tag จริงๆ

เรื่องมีอยู่ว่า พยายามหา Twitter monitoring tool แต่ไม่เจอถูกใจสักตัว (อยากได้แค่วัด mention เนี่ยล่ะ) เลยเขียนเองมันเสียเลย

หลักการคือดึง JSON จาก Twitter Search API มาวิเคราะห์ ตอนหัวค่ำเขียนอยู่พักนึงเป็นที่พอใจ กะว่าเสร็จแล้วเอาไปรันทุกวัน วันละครั้งด้วย cron ก็น่าจะจบ

แต่ละครมาครับ แถมเป็นครูกุ๊กตอนอวสานด้วย ระหว่างดูก็เหลือบไปเห็นข้อความของ @patsonic

Twitter มันเต็มไปด้วย #ครูกุ๊ก #อลิณ #KruCook

ก็เลยปิ๊งไอเดียว่า เอาโค้ดมารันดูดีกว่าว่ามีคนพูดถึง #ครูกุ๊ก ระหว่างที่ละครฉายมากแค่ไหน

แต่เนื่องจากผมไม่ได้เขียนโค้ดนานมาก มากๆๆ สนิมเกาะ เจอปัญหาทุกบรรทัดตั้งแต่ syntax ของ Python (ซึ่งไปตีกับ PHP เพราะช่วงหลังใช้บ่อยกว่า) ไปจนถึงฟอร์แมตของเวลา แต่อะไรก็ไม่ยากเท่า Unicode ของ Python มันเอี้ยจริงๆ T_T

โค้ดอันแสนเน่าอยู่ที่ pastebin.ca เผื่อใครจะสนใจนำไปใช้

ผมลอง keyword หลายตัวที่เกี่ยวข้องเยอะมาก จนเจอ Twitter API limit พอมารันต่อตอนเช้า ผลมันไม่เหมือนตอนกลางคืนซะแล้ว (นับระหว่าง 20.00-23.00 ของวันที่ 23 ธันวาคม 2552)

• ครูกุ๊ก 459
• อลิน 151
• สูตรสเน่หา 10
• krucook 397
• #krucook 273

คราวหน้าเดี๋ยวลองรันใหม่ในเวลาจริง เอาเป็นรายชั่วโมงจะได้ตีกราฟได้ด้วย

ทุกวันนี้ผมประสบปัญหาว่า มีคนที่ follow อยู่บางคน ประพฤติตัวเป็นสิ่งที่ผมตั้งชื่อว่า "rt machine" คือ flood timeline ด้วย rt น่าเบื่อมาก

แต่จะ unfollow ก็ไม่ได้ เพราะเป็นคนที่มีสายสัมพันธ์ รู้จักกันในโลกความเป็นจริง ถ้า unfollow คงมีโกรธกัน น่าเศร้าแทนตัวเอง

สิ่งที่อยากได้คือ วิธี suppress ข้อความของคนนั้นไม่ให้แสดงขึ้นมาใน timeline โดยที่ไม่ต้อง unfollow ซึ่งโซลูชันในเบื้องต้นคงต้องทำที่ระดับ client แต่ผมแอบเชื่ออยู่ลึกๆ ว่ามีคนที่ประสบปัญหาแบบเดียวกันเป็นจำนวนมาก และในระยะยาว Twitter API อาจมีความสามารถนี้

ทางแก้อีกทางคือ รณรงค์ให้เลิก rt พร่ำเพรื่อกันเถอะครับ

ผมกำลังตามหา "best desktop Twitter client" อยู่ครับ

คือ desktop Twitter client ยอดนิยมสองตัว (ตามสถิติการใช้งาน) คือ Tweetdeck กับ Twhirl ซึ่งผมไม่ชอบทั้งคู่เพราะมันเป็น AIR ฟอนต์ภาษาไทยอ่านยากมาก แถมใช้แล้วมันจะหน่วงๆ เล็กน้อย

ในแง่ look & feel แล้ว โปรแกรมที่เขียนบน cross-platform runtime มันจะมีข้อจำกัดในการ integrate เข้ากับระบบอยู่แล้ว ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดคงไม่มีใครเกิน Java applet ที่รูปชั่วตัวดำจนได้ใจ (มันมี native theme แต่ทำไมไม่เปิดมาเป็น default นะ) หรือแม้แต่ Firefox ที่เขียนด้วย XUL ก็พบปัญหานี้เช่นกัน เป็น AIR แล้วจึงไม่ต่าง ดังนั้นจะให้ดีควรเลือก native ถ้าเป็นไปได้

แมคจะได้เปรียบในจุดนี้หน่อย เพราะ Apple purist ที่ถือคติ "โปรแกรมบนแมคต้องเป็น Cocoa" มีเยอะ เลยส่งผลให้มีโปรแกรมอย่าง Twitterific, Nambu หรือ Tweetie for Mac

บนลินุกซ์ก็หายาก คือมี native client ให้เลือกหลายตัวแต่มันขาดๆ เกินๆ ไม่ดีสักตัว (เทียบกับของแมค) ผมเคยลอง mitter กับ gwibbler ก็ยังไม่ถูกใจ (ดีที่สุดตอนนี้คงเป็น mbpidgin แต่มันรบกวนสมาธิมาก)

บนวินโดวส์แทบไม่มีเลย อันนี้น่าเศร้า คงเป็นเพราะคนไปใช้ Tweetdeck/Twhirl กันหมด

สุดท้ายแล้วผมต้องหนีไปใช้ TwitterFox แต่เหมือนบุญมีกรรมบัง พอมันโดน Echofon ซื้อไป ก็ทำเละเสียจนทนใช้ไม่ได้ ต้องเลิกใช้อีกเช่นกัน

แต่ข่าวดีก็มีอยู่บ้าง เพราะค่าย Seesmic เจ้าของ Twhirl และ Seesmic Desktop (ซึ่งเป็น AIR อีกเช่นกัน) ได้ออก Seesmic for Windows ที่เขียนด้วย .NET และ WPF มา

หน้าตางามงดดังที่เห็นในรูปข้างต้น ถูกใจ UI evangelist แบบผมเลย

ตอนนี้ฟีเจอร์ยังไม่เยอะนักเมื่อเทียบกับคู่แข่งสาย AIR แต่ก็อยู่ในระดับที่ใช้งานทั่วๆ ไปได้ไม่มีปัญหา มีจุดติเล็กน้อยตรงเริ่มต้นช้า แต่ที่ใช้มาก็ถูกจริตมากที่สุดแล้ว พอเป็นตัวเก็ง "best desktop Twitter client" ได้อยู่

ใครใช้อยู่ อาจสนใจไปร่วมเสนอความเห็น แนะนำฟีเจอร์ ได้ เห็นว่าจะรองรับ Facebook ในเร็วๆ นี้

ภาคต่อของ Being Closer with Twitter and Internet จริงๆ เกิดนานแล้ว แคปรูปเก็บไว้นานแล้ว แต่เพิ่งได้ฤกษ์เขียนถึง (ดองตามสไตล์)

วันเกิดปีนี้ ได้รับเกียรติจากอดีต รมต. สำนักนายก (ฟีเจอร์วันเกิดใน Facebook สานฝันให้เป็นจริงได้)

นอกจากนี้ยังได้รับเกียรติ Retweet โดยรองนายกรัฐมนตรีในปัจจุบันอีกด้วย

ตอนนี้เหลืออดีตนายกรัฐมนตรี เคยพยายามแล้วแต่ยังไม่สำเร็จ ไว้ว่างๆ เดี๋ยวลองใหม่