在大数据时代，对于个人来说，大部分数据都是跟自己无关的，一个人需要的数据往往只占很小的比例，就像太平洋当中的一滴水。因此，挑选和筛选数据成为大数据时代的常见现象。而这个挑选和筛选数据的过程，就是传说中的搜索。
有海量数据产生的地方，搜索就有价值。当今的海量数据，大体可以分为两大类：死数据和活数据。死数据即传统的网页数据，具有媒体属性。活数据即为个人量身 定制的数据，具有一个人属性。网页数据是通过传统的搜索引擎搜出来的，如百度、谷歌等，一万个人输入同一个关键词，得到的是同样的结果。而活数据是通过新 兴的社交搜索搜出来的，一万个人输入同一个关键词，得到的是一万个结果。
可能看到这里，很多人会对第二种搜索更感兴趣一些，并且看到了未来的一个大趋势。2010年，美国《连线》杂志的克里斯·安德森就喊出了那一句著名的“web is dead!”,引起了业界的轩然大波。很多人也开始反思网页数据是不是逐渐要被淘汰了。
其实，说网页数据已死，真的太绝对了，说基于Web数据的传统搜索也要死去，也太偏激了。只能说社交数据的爆炸过于猛烈，一下子吸引了人们太多的注意力。但是热潮过后，人们还是会回归理智，继续依赖网页数据。
社交平台的兴起必然会带动海量碎片化数据的产生，这时候就会产生一个社交数据搜索的需求。但是这个搜索并不会挑战到传统搜索，甚至根本不会对传统搜索产生 干扰。中国的云云搜索做得再好，对百度的冲击也是非常微弱的。因为活数据和死数据根本就不能放在一个池子里。如果这两者混在一起，就像一锅八宝粥，用户无 论用传统搜索引擎去搜还是用社交引擎去搜得到的依然是八宝粥，需要自己再进行繁琐的二次甚至三次筛选。
两种搜索必须分离，因为传统搜索的基因和社交搜索的基因是截然不同的。传统搜索拥有的而是媒体基因，而社交搜索拥有的是社交基因。媒体基因讲求的是一点对 多点，用户接收的是同样的东西，而社交基因则是多点对多点，用户接收的是自己社交圈子的个性化东西。比如用百度搜一个“科比”，得到的可能是人物简介、高 清视频、档案资料等东西，而用社交搜索引擎搜一下得到的可能是“有多少人关注了科比”、“大家对科比的评价怎么样”、“谁与科比成为了朋友”等等。传统搜 索搜出来的东西没有包含用户关系在里头，谁也不认识谁。而社交搜索搜出来的东西则是自己的亲朋好友所推荐的、关注的，你也是可以参与进去的。
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