基于LBS的互联网产品分析

尉丰慧

摘 要：综合分析了基于LBS的移动互联网产品，比如基于LBS的社交应用、生活服务类应用、游戏应用、硬件产品等，阐述了不同产品的功能性亮点，并探讨了LBS未来的发展趋势。

关键词：LBS；互联网产品；社交服务；电子商务

中图分类号：F49 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.06.051

LBS是指基于位置的服务（Location-Based Service）。随着互联网信息技术和地理信息技术的迅速发展，具有代表性的基于LBS的互联网产品Foursquare和“街旁网”受到了广泛关注。LBS不仅实现了Google的地理定位、对目的地的搜索、相关信息的评价等，还实现了线上的人际社交网络互动。比如，基于“地理位置”服务，结合线上、线下的资源，使网络空间与日常生活的融合更加紧密，从而使人们的生活更加便捷。

1 国内外的相关研究

随着移动通信技术和3G技术的发展以及移动终端的普及，LBS逐渐被应用于互联网中的社交、游戏等领域，成为了近年来移动互联网市场中发展迅速、备受关注的应用之一。作为一种既具有基础能力特征，又具备增值服务的应用，LBS仍处于不断发展的过程中。从最初单一的“签到”功能，到与社交网络、游戏、电子商务等领域的合作发展，充分体现了 LBS 的多领域化特点。

2 基于LBS的互联网产品分析

LBS已经慢慢地改变了人们的日常生活，比如，人们在周末聚会时，可提前在团购网站上预订距离自己最近且评价较高的餐厅，出门时可提前预订顺风车，用餐时可利用拍照和定位功能分享美食，聚会结束后还可以在网上预订电影票。由此可见，人们日常生活中的方方面面均与基于LBS的互联网产品有密切联系。

2.1 基于LBS的社交类应用

基于LBS的社交类应用主要通过位置信息来实现陌生人的网络社交，比如微信的“摇一摇”“漂流瓶”等功能已打破普通的社交模式，使用户开始尝试与陌生人社交，并以此延展到各种线下的社交活动，比如聚会、相亲、社区生活等。

陌陌是国内较早使用LBS位置信息的社交移动产品，提供了一个陌生人交友平台，用户可通过该应用认识自己身边的陌生人，查看对方的个人信息，并在加为好友后进一步沟通。同类产品还有pass、Whoshere、HipGeo、Yobongo、碰碰、身边、遇见、比邻、友邻、探探等，不同产品提供的陌生人交友平台有不同的亮点。比如，Whoshere是一款匿名的在线视频聊天应用；比邻是通过提供免费的语音电话使用户达到交友目的的；碰碰最大的特点是加入了性格测试、真心话大冒险、趣味抢答等游戏，从而使用户更亲切地建立社交关系。

2.2 基于LBS的生活服务类应用

生活服务类应用包含电商类、团购类、打车类、外卖类、天气类、旅行类等各种本地生活服务软件，其以用户所在的区域为中心，列出用户所需要的服务类型。基于LBS的生活服务应用可实现团购、本地化与社交点评的有机整合，这也使LBS生活服务类应用如浪潮般涌现。

电商类应用通过地理位置信息配送货物，比如天猫超市、当当等；团购类应用基于地理位置，可显示距用户最近的商铺及其评价；打车类应用可使用户更加便捷地乘坐出租车，可使司机、用户了解对方的出行路线，从而高效地解决出行问题；百度外卖、口碑外卖、饿了吗等外卖类应用可提供食品送货上门服务，使用户足不出户便可享受美食。通过与LBS的结合，移动互联网的应用范围扩展到了很多传统商业领域中。

2.3 基于LBS的游戏

LBS影响的游戏以Mytown、16Fun为代表，在此类游戏中，用户可利用手机购买虚拟房产和道具，而这些虚拟房产和道具是基于现实中的地理位置制作的，从而在现实与虚拟的融合中实现了消费和互动。比如，Ingress是基于LBS的AR游戏，即增强现实游戏，通过手机与地标的交互，玩家可通过AR设备在现实生活中看到各种地标上的“portal”，还能看到“hack”“deploy”“bomb”在现实世界中具有的动画效果。此外，同类型的游戏还有怪兽岛、行界等。

2.4 基于LBS的智能硬件

新兴的LBS产品将与智能硬件共同为用户提供服务，智能穿戴设备将慢慢融入人们的日常生活。比如，小天才电话手表是专为儿童配备的产品，能实时记录儿童的位置信息并发送给家长，儿童还能通过该设备与家长通话。此外，同类产品还有儿童定位鞋、老年人定位器等。

3 结束语

未来，“移动”“互联”将成为人们生活中的基本元素。在整个移动互联网的业务体系中，基于LBS的兼具SoLoMo（Social、Local、Mobile）特征的应用将不断出现，智能手表、智能眼镜、智能家居等生活所需物品将为位置服务提供更多的基础环境，基于位置服务的平台将为用户提供更加全面、周到的服务，为商家提供更加精准的营销推广。

参考文献

[1]李媛.国内移动社交产品的用户体验设计研究[D].昆明：昆明理工大学，2013.

[2]刘乾.基于社交网络和地理位置信息的好友推荐方法研究[D].杭州：浙江大学，2013.

〔编辑：张思楠〕