今天在微博改版升级发布会的现场，我才意识到微博已经伴随我们5年的时间了。自己难免在心里会伤怀一番，感叹时间都去哪儿了。而在这5年的时间里，作为微博作为社交媒体，又有哪些变化呢?
我不不是新浪微博的内测用户，但是还算是微博早期的用户，是一个不折不扣的微博控，经历了微博最初的年代。我记得我刚开始上微博的时候，智能手机还没有普及，大家上微博主要还是通过PC端，在微博如日中天的2010年，我几乎每天晚上都刷微博刷到深夜。那时候，我偶尔也用手机发过微博，不是用现在最常见的移动客户端，而是用手机短信的方式。文字微博直接发短信到一个指定号码，图片微博要发彩信。直到现在，任志强还经常用短信的方式发微博，这也算是微博的一景了。
因为在微博刚出来的时候，微博几乎没有什么竞品，可以说是在社会化媒体领域一家独大。在微博最初发展的阶段，大家也分不清什么是社交网络还是社交媒体，也分不清什么是强关系、弱关系，也不管什么是通讯联系还是信息共享，也不管是PC端还是移动端，反正大家只有微博玩，所以大家全部心思都扑到微博上。这个阶段还出现一个小插曲，就是一个某地方的局长把微博当QQ，把跟情人约会的话发到微博上，最后众人啼笑皆非。
社交媒体和社交网络真正发生分化，是随着智能手机的普及和微信的崛起而发生的。随着微信的崛起，微信承担了更多的即时通讯的功能，微信成为以社交关系而依托的社交网络。而微博则是延续其弱关系的功能，成为世界上最大的中文社交媒体，承担信息共享、传播的只能。
而从10月13日微博新发布的PC端V6版本功能来看，微博依旧是在强化其社交媒体的功能，此次改版将全面加强基于兴趣的信息传播，在提升用户内容获取效率、阅读体验的基础上，面向垂直领域认证用户推出相应的兴趣内容生产、传播及变现工具，以此打造更完善的内容生产与消费生态。
在黑马哥看来，此次微博的改版升级，主要集中在三个方面：
一是通过对兴趣的聚合，提高用户的阅读效率。用户除了浏览自己订阅的内容以外，还可以通过“发现”频道，发现更多自己感兴趣的内容，进一步强化了微博的社交媒体的属性。如果你升级了V6，就会在首页导航栏找到“发现”频道。用户在不产生关注关系的前提下也能看到感兴趣的内容。通过前期的数据和关系沉淀，微博对用户兴趣进行了综合分析，筛选出不同类别的话题、微博及相关内容，在“发现”频道中进行聚合呈现，并提供了多组标签供用户进一步选择。按照计划，微博将于近期上线订阅功能，用户可以对感兴趣的子频道进行订阅。所订阅的频道列表会出现在左侧导航栏的订阅栏目下，用户无需手动关注直接点击即可浏览相关信息。
二是通过功能升级 内容生产传播变现实现工具化，让内容生产者更容易产生优质内容。
微博针对不同垂直领域的认证用户推出了专属功能应用，为其提供丰富的内容生产、传播及变现工具。
以唱片业为例，音乐人通过专属功能模块发布的歌曲，将以卡片形式呈现在其微博首页的显著区域，方便粉丝试听和分享，以提升内容生产和传播效率。在新歌上线时，音乐人还可以通过该模块实现付费下载。数据显示，测试阶段已有20多位音乐人开通了音乐付费下载功能，超过10万微博用户通过付费的方式下载了音乐，除了新歌付费下载，演唱会门票的售卖在微博上也取得了不错效果。
全新上线的“发现”频道，也对不同领域的优质内容进行了聚合，帮助内容生产者全面触达订阅用户，并通过内容的快速传播提升个人品牌。微博同时宣布，在前期自媒体测试的基础上，微博付费阅读将向自媒体作者全面开放，打赏功能也会逐步向普通用户开放。在两个月的测试阶段，已有三万多人次在微博上进行了打赏，付费订阅的总额也超过150万元。
三是，向垂直领域渗透，以兴趣为节点聚合用户。微博副总经理林水洋指出，此前用户在微博上主要是在关注热点事件以及明星动态，但随着需求的多元化，用户对图书、音乐、电影等内容表现出极大兴趣，这些兴趣节点的形成极大扩充了微博上的总关系数。
面对上述趋势，微博从去年起针对不同的垂直领域建立Page页面，以统一的框架完成对个人、机构、物、兴趣甚至功能的聚合，帮助用户更快速、高效的找到所需要的信息。目前，微博上已经建立了600多万个音乐Page，其背后是超过7.3亿组全新的用户关系。新版微博的上线，不仅将推动兴趣节点的建立，还将为兴趣节点带来更好的传播效果。
“从本质上来说，微博是一张以用户为核心的信息发现网络。”林水洋表示，微博已经让不同的人在互联网上实现连接，目前正在全力推动用户和兴趣之间的关系建立，下一个目标就是打造一张以信息为纽带，连接人和人、人和组织、人和物、人和兴趣的网络，成为社会网络的形态之一，用户可以关注不同类型的账号发现信息，并通过与账号的互动获得服务。对微博而言，垂直领域的加速渗透，将进一步提升平台的用户体验和商业价值。
在黑马哥看来，经过五年的发展，微博的发展路径已经逐渐清晰，就是做信息和兴趣驱动的社交媒体。而从此次V6的改版来看，微博的媒体功能将会进一步强化，依靠其庞大的用户基数和海量数据，在兴趣图谱的驱动之下，在音乐、电影、图书等垂直领域将会有广阔的想象空间。
