Angela V. Hausman , Jeffrey Sam Siekpe
Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory Technical Report
MIT-CSAIL-TR-2009-048 October 7, 2009
在本文的研究中，發現有趣的網頁內容，常常是透過朋友和同事們的分享連結後，我們才會去瀏覽的。尤其又以當時最流行的e-mail為主，而且透過了數據的調查顯示，新穎的網站內容通常是由積極的共享者去積極分享出來的，因此此研究開發了一個外掛程式『FeedMe』，它是一個Google Reader外掛插件，它可以讓接收者知道有哪些朋友看過且建議了哪些網頁內容，而當接收者想感謝這個推薦網頁內容，FeedMe有設定一個給收件者輕量化的反饋功能。
圖一列出的e-mail是FeedMe建議可能會對此訊息感興趣的同事或朋友，裡面提供了誰今天接收幾則FeedMe的訊息，『Now』按鈕表示立即發送，『Later』按鈕表示稍後發送。
FeedMe是來自於電腦的建議與個人的建議，混合而成的一種擴展的模型
圖二表示了個人在尋求有趣與分享有趣的網頁內容，有一個明確的關係(N=100)
這個研究也表明了，個人在尋找分享有興趣的網頁內容給親朋好友，會是比網路社交更為重要的一件事。
圖三FeedMe載入指標的改變，反映了發送的數量(左)以及收件人已經從別的分享者接收此訊息(右)。
圖四這四個介面，每個都經過使用者一個星期測試實驗後，左上角的介面是使用者接受度最高的介面，這個介面有社群功能的作用，且具有建議那些人尚未收到FeedMe的顯示。
圖五 可以看出FeedMe的使用者，分享的訊息都是以比較少量較為頻繁。
圖六表示在經過兩個星期後的使用高峰，繼續使用FeedMe去發送訊息的使用者，仍然維持者一定比例的穩定數量。
圖七顯示再推出FeedMe後的介面偏好研究中，所提供的問卷統計上，發現對於現今的介面有建議的比率較高。
讀後感想：
看過本研究之後，我便想去測試feedme的功用，後來發覺竟然已經開發了APP的應用程式http://www.youtube.com/watch?v=cdT5O6iO8pw ，而當發現有關於這個程式的評論，是偏向正面的，但還是有其他使用者不同的建議。FeedMe主要是透過推薦來提供自己閱讀的有趣的訊息，去給其他的朋友或同事等。文章裡面也提到，類似Facebook讚的功能，但主要以google rss 為主，剛好老師也提供了一個圖片的推薦網站Ping，利用群體推薦的力量來增加閱讀該訊息的興趣，這的確是可以視為新的行銷方式，我想以後類似功能的網站應該會越來越多的。
