计算机科学论坛--语义网的产业化[持续更新中]

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我最近在思考一些语义网在工业界中的应用问题。因为我在学术界待的太久，对工业界的进步不了解，所以有时很困惑。这个系列，就是我对很多问题的反思，加上我和一些工业界人士咨询的的记录。

原发在我的Blog上，有的有图和链接。最近一段时间，我会不断的来写这个问题。贴在这里，算是抛砖引玉，请方家来赐教。

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语义网: 检讨与展望（2008）
http://blog.baojie.org/2011/04/06/semantic-web-2008/

【原文发表在w3china.org讨论区，2008-06-07】（admin注：原文链接及讨论：http://bbs.w3china.org/dispbbs.asp?boardid=2&id=63552&star=1）

【又三年过去了，我现在的看法比以前悲观一些。前几天我贴了一个关于从语义网到杀手应用的演示，按理说有很多应用了，为什么还悲观呢？我的感觉是，语义网研究了这么多年，有关推理的部分，其实很鸡肋，比如父类子类推理，有没有这十年的研究，没关系。主要被用到的，一个是用URL来命名，一个是RDF三元组数据表示。这些，说实话，用传统数据库都可以做到。前几天和一个搞数据库的聊语义网可能对他们的好处，算我嘴笨，被驳了个哑口无言。我对企业界现在怎么做的不了解，大概有很多应用藏着掖着，要加强学习。以后再细讲。2011-04-06】

Semantic Web Cube
最近几个月，我觉得这个领域经历了一些不小的变化。一个很重要的事情是，这个领域日渐分裂为两个领域：一个就是OWL2这个方向为代表的，强调更强的表达力，强调更多的人工智能，服务于领域本体专家和知识库建设；一个就是以所谓的RDFS 3.0为代表的，强调“足够”和“有效”的表达力，强调大规模（Web Scale）的知识产生和表现，目标是服务于广大的Web终端用户。这个分裂的代表事件是两个多月前Jim Hendler退出OWL工作组。

在这个论坛上有些年头的ID大概都知道，我一直鼓吹轻量级本体的应用。我从来不相信基于描述逻辑（DL）的本体可能在Web上为广大的终端用户所理解，更不相信DL的推理能够在今后一个短的时间段里可能处理Web Scale的问题。大家知道，Web 2.0的概念比语义网的概念推出要晚好几年，可是现在Web 2.0已经成为一个成熟的产业，语义网的应用又在哪里呢？

检讨过去10年的发展（RDF的概念1999年就有了），我觉得这个领域有这样一些弯路或者不足

* 不断试图增加人工智能（知识表现）的能力到语义网的技术中。比如说，研究Rule和本体的集成，比如不断向OWL添加新的构造符（另外还有一大堆待选构造符在OWL工作组的计划中），还有喋喋不休的关于本体模块化的讨论。这些研究当然是非常有意思的工作，我自己也做了一些这方面的事情，但是现在看来，正是由于在AI方面投入的资源太多，反而阻碍了语义网的应用研究。现实中，不是由于OWL的表达力不够而使它得不到应用，而是由于它的表达力实在太强。即使是计算机系的博士生，也要花上相当的时间才能*真正*理解someValuesFrom和allValuesFrom, 如何指望一般的Web用户来正确的使用这样的构造符呢？遗憾的是，在OWLED workshop上（OWL工作组通常通过这个会议来获得“用户”反馈），几乎没有真正的Web用户的声音，而不断各种领域本体专家呼吁这样那样的扩展。如果持续这样下去，也许OWL 2, OWL 3, OWL 4，…会成为优秀的专家系统语言，但我不相信它可以成为语义网的基础语言。

* 忽视面向终端用户的工具开发。语义网上大量的“工具”，比如本体编辑器，推理机，各种API，本体浏览器，等等等等，有没有面向终端用户的呢？至少2007年之前的工具，我想不到哪个被广泛使用的工具是的 — 我这里所说的终端用户，断无RDF或者OWL的知识，更不用说有任何编程或者逻辑背景。于是便有了如下的“鸡生蛋，蛋生鸡”的问题：由于没有合适的工具，就没有普通的用户来产生语义网的数据；由于没有普通用户提供的数据，也就没有需求去设计这样的工具。这个事情最近有了可喜的进步，比如语义wiki，比如Freebase，终于开始提供一点人性化的用户界面了。

* 忽视从Web日常应用入手进行研究。呵呵，这么说可能有点讽刺。我们想一下，一般的Web用户日常做什么工作？it（为政治正确，不分性别）上班第一件事可能是打开电子邮件，然后看看好友的blog，然后乘老板不注意的事情看看bbs和新闻；it要用google calendar管理自己的任务，在flickr上有几百张照片，在同学录上联系老友，去YouTube或者土豆网看视频，去百度搜mp3，诸如此类。请问在ISWC的论文集中，即使是应用Track，有多少文章是关于这样的日常应用呢？其实我们只要给Email, Blog, Calendar这些日常的应用加一丁点semantics（比如tag分类或typed关系），它们就能成为很棒的Killer App. 我很困惑，非常困惑，异常困惑，为什么Google之类的公司没有及时的来做这个事情，或者即使做了也做得半半拉拉，无疾而终（比如HP Lab的Semantic Blog）。

* 试图解决太多问题。最典型的，也是这个论坛上很多同学熟悉的，如本体集成问题和本体映射问题。个人浅见，这些问题绝对是值得研究的本体问题，但不是语义网实现的前提。本体集成和基于本体的数据集成在世界范围内前后至少有一百个有名目的项目在做，在可以预见的将来还是会有很多人来做；本体映射问题，也可以追溯到数据库schema映射的研究，前后少说有20年了吧。在语义网的环境中来研究这些问题，继承了数据库中相关问题的成果，也继承了它们的艰难 — 可是，语义网和数据库可以类比吗？我有一个大胆的想法：在语义网上，每个人所用的本体，无非是一些标准的本体（如foaf）和小而简单的（如分类树）个人定义的本体；本体集成和映射，主要的发生在熟人之间（因为有这个必要），这种工作主要的是手工完成的（比如建立Gmail tag的对应）；然后通过社交网络(Social Network)，每个人的本体和外部世界建立起关系。所以现有的大量这方面的研究，恐怕以后在语义网上的应用只是有限的。类似的，如本体挖掘问题，如本体进化问题等等，这些都是重要的问题 — 但是如果连本体都没有（戴上钢盔，躲砖头先），这些研究不就成为屠龙之技了吗？整个领域的人力物力是有限的，这里多一点，那里就少一点。是不是多一点研究力量在如何吸引终端用户，先让终端用户产生出本体来，让用户觉得有本体很爽，会不会更好些？

* 忽视吸取“传统”Web处理海量数据的一些方法。具体的说，就是对大规模并行处理，如Google PageRank, Server Farm, MapReduce这些借鉴不够。

* 和数据库领域没有搞好关系。总的来说，数据库领域对语义网领域不太感冒。毕竟，语义网上一个PTime算法就让人high，而数据库的人不会觉得LogSpace以上的东西有实用意义。最近也有很多搞调和的工作。其实，语义网的RDF这个层面的工作，完全可以可以看作数据库的一种低代价的扩展，建立于数据库之上。Oracle的RDF数据库实现，就很好的说明了这一点。如果OWL工作组和RDF相关的工作组能更多听取数据库界的意见，更多考虑可实现性和海量数据处理能力，对领域发展有益无害 — 至少可以少被数据库的人据NSF项目申请

* 移动语义网投入不足。不远的将来的最日常使用的Web终端会是手机和PDA，而非PC。语义网应用必须考虑到客户端的有限资源问题（屏幕，内容 etc）。

罗嗦了这么一堆，那么希望在哪里呢？我觉得每个问题的反面就是答案
* 应用轻量级本体，如分类树和RDF
* 开发面向终端用户的应用，如搜索引擎和电子邮件终端
* 利用Web 2.0技术降低用户门槛，促进用户参与（如语义wiki）
* 集中研究力量于迫切问题（如普及问题），循序渐进
* 应用并行计算
* 好好利用传统数据库
* 基于手机的程序开发

可喜的是，最近这些问题逐渐被越来越多的人认识到并重视。一个代表性的进步就是过去一年中语义wiki等Social Semantic Web技术有了长足的进步。DARPA (国防高等研究计划署，当年启动美国这边的语义网研究的就是它) 很可能对语义wiki技术做一个大力度的支持。许多激动人心的应用正在或将在这样的平台上以始料未及（wrt. 2001年）的方式被实现出来。我相信在今明两年，一些很棒的应用将浮现出来。

今后的语义网界，恐怕还会继续分裂为OWL 2“重量级”道路，和RDFS 3.0“轻量级”道路。我相信这两个方面在适应他们各自的用户群上，都会是合适的，只是前者的用户群只会是后者的一个极小的比例。殷鉴不远，在夏后之世，我们已经看到了专家系统，演绎数据库，面向对象的数据库这样一些最终成为小众自娱自乐的例子。显然，我们不希望语义网也成为这个名单的新一员。如何能最大可能的去适应最广大的用户，而不是相反，一个技术才会有持久的生命力。

不管白猫黑猫，抓住用户的就是好猫！

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即罔且殆兮语义网
http://blog.baojie.org/2011/04/12/puzzle-sw/

【原文在XML论坛，2011-04-12】

我再来说几句我自己的疑问。对工业界的进步，我知道的很少，所以真正的内行看了，不要笑话。

我觉得长久以来，语义网最大的问题，就是没有盈利模式。专家系统，词汇表，以前这些在一些领域，比如医学、制药、咨询、出版，这些都有极重要的应用。语义网向这些领域的渗透，驾轻就熟（本来就是同一帮人在搞）。问题是，原来用其他格式，现在用RDF/OWL，究竟是本质的改变还是皮肤的改变？这些小的领域，可以有闲钱支持数据的产生和维持，那对大众产品，如何实现这一点？对相应的领域，$/triple投入是多少？$/triple额外收入是多少？

换一个问题问：如果这个事，我不用RDF/OWL，用别的技术，能不能达到同样的效果？基于这个思路，Facebbook推出他的open graph, Google推出他的DSPL: Dataset Publishing Language。既然从这些格式向RDF转化易如反掌，他们为什么不用RDF？我在象牙塔里，没有想明白。和数据库领域的人讨论这个问题，尤其费劲；在他们看来，语义网提供了一些新鲜的东西，也提供了一些有用的东西，但是新鲜的东西都没有用，而有用的东西都不新鲜。

从生态系统的角度，数据要互联。从公司利益的角度，数据要单向流动。所以Facebook不开放，他家的数据是要卖钱的。别人开放，他欢迎（比如鼓励别人用Like按钮）。让他自己开放，研究研究、研究研究。Google也是一样。开放的不一定有竞争力，比如开源软件；封闭的可能卖的很火，比如IPhone。怎么折衷，要业界的人来讲，我不懂。

反之，许多语义网的产品，其实卖点并不仅是语义网。自然语言处理，大规模计算，可视化，内部或者外部通信用到RDF。这很正常，现在还有什么产品说自己是数据库或者XML的产品吗？语义网本身，不能保证盈利，必须和其他技术一起用。如何集成，也要内行来讲。

我最近看到很多公司在招语义网的程序员，这是大好事，说明语义网开始在工业界成气候了，比如媒体、金融、广告，移动通讯、搜索引擎优化。所以说，这个盈利模式现在开始建立了。具体怎么样盈利，我不清楚。

语义网界，有很多Hype，也有很多Hope。分清楚，不容易，要即学且思，才能不罔不殆。我现在是又罔又殆。

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技术与创业
http://blog.baojie.org/2011/04/21/startup/

最近和几个工业界的朋友谈了谈。下面是一些杂乱的笔记。

语义网的作用

语义网本身是一种支持性技术，是一种平台技术
对于工业界，平台技术并不直接创造价值，终端产品才创造价值
到底语义网怎么促进了效率，不清楚——对外面，对领导，可以忽悠；但是到底怎么样，没谱 [可能是认识还没有深入]
语义网要打通数据，而公司之间，甚至公司部门之间，本质上就是数据诸侯；你想通一通，那就涉及人力和权力。没有人愿意找麻烦
在你推销一个技术之前，先想想“so what”。自己没想清楚，不要自找没趣。
不要企图做一个复杂的本体。一般公司没有人有兴趣做这种事。
不要企图从本体中获得干净的推理——数据一定是乱的。你只能做很简单的，规则类的推理。OWL基本上是没什么用的
RDF的语法本身也是可有可无的。关键是语义网的思路，而不是形式。
其实公司一直都在做语义网，只是不称为语义网——所以单纯的语义网是没有用的。
许多公司用语义网，大概是试试看，做好了随时撤的准备。

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语义网就是数据
http://blog.baojie.org/2011/04/21/sw-is-data/

今天又和两个工业界的朋友聊天

首先，要搞语义网，先不要去想RDF/OWL/SPARQL。这些是手段，而且不是唯一的手段。关键是数据。不管哪一行，只要有数据，深刻理解数据，才能做好应用。语义网技术，如果用得好，可以起到润滑剂的作用。所以，不要去想“我去做个语义网的应用”。这种说法，就像“我要做个计算机的应用”一样可笑。不要光想着Web X.0，只要有数据的地方（比如各种传统行业），就有应用前景。所以前提还是吃透问题域。Facebook比QQ强在哪里？QQ坐在数据的宝山上不知道用（现在大概知道了点），Facebook让自己成为数据的黑洞。

其次，“传统”行业（现在Facebook也是传统行业了）是有惰性的。不要说用语义网这样的“高”科技，就是原来用手写记录，转移到电子邮件记录这样小的变化，都会在员工中引起强烈的抵制。原有的数据有原有的格式，长久以来行之有效，人家凭什么要改？不要从技术的角度去想改人家的工作方式，什么加了RDFa就有多么好，或者加了推理会有多么有效的查询，这种说法都很难打动潜在用户。有人会因为你用了SQL-99就觉得你的软件比用SQL-86的好吗？卖的是产品，不是技术。

去推广语义网技术，最好是先忘掉语义网，脑子里先只放数据和业务流程，然后，再把语义网套回来，能用则用，不能用则弃。

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温故而知新：重读Clay Shirky对语义网的批判
http://blog.baojie.org/2011/04/22/clay-shirky/

Clay Shirky在2003-11-07发了一篇文章，The Semantic Web, Syllogism, and Worldview。我还记得这个文章刚出来的时候，一石激起千层浪，吵得不不亦乐乎。两年前在ontolog上有人又贴出来，又叽叽喳喳吵了一阵（不过在ontolog上什么不会被吵呢？）。当然，对很多人，这题目已经不需要吵了，语义网已经被工业界采用了，你还怀疑不过是无知而已。对其他一些人，认为语义网整个就没戏的，“I told you!”，看，过了八年了，Shirky没说错吧。这些话，十有八九是屁股决定脑袋，取决于paycheck的来源。

总结起来，Shirky说了这么几个问题

推理没什么用（Syllogisms are Not Very Useful）
现实世界中我们说话都是模糊的，没有逻辑的精确性（We Describe The World In Generalities；Meta-data is Not A Panacea）
语义网的应用例子是简单问题复杂化，没有语义网也可以解决（The Semantic Web’s Proposed Uses）
本体是屠龙之技，一般人不需要（Ontology is Not A Requirement ）
AI过去50年不能解决的问题，SW就能解决了？（Artificial Intelligence Reborn）
这个世界是乱七八糟的，鸡同鸭讲，试图用一种语言，一种语义一统江湖，那是扯（Worldviews Differ For Good Reasons）
要现实一点，承认现实数据的乱七八糟性，循序渐进，等元数据多了，一点点推进语义网的建设。语义网迟早会来，但不是有人设计它（Worse is Better）
我相信，这里面每一条，尽管过去8年了，尽管技术进步了，现在拿出来都可以再吵上一千回合。这种争吵，我已经没有兴趣看了。BTW，我特别喜欢关于简单问题复杂化的这段话

This example sets the pattern for descriptions of the Semantic Web. First, take some well-known problem. Next, misconstrue it so that the hard part is made to seem trivial and the trivial part hard. Finally, congratulate yourself for solving the trivial part.

当然，这个话可以用在几乎所有的“研究”领域，不仅是语义网。

关于语义网好不好的问题，我觉得要分清几个层次

能不能的问题（科学层次）
容易不容易的问题（工程层次）
经济不经济的问题（商业和社会层次）
大家站在不同的角度来吵这个问题，毫无意义。语义网能不能做这个，做那个？能？如果不能，我们还可以借用A算法来让它能，比如大学B的教授C做的那样…得，又变成学术讨论了。那工程师就会问，你这么做，代价怎么样？活人会按你想的做吗？如果他出错怎们办？如果他懒得连手指头动一动都不干怎么办？最后，VC和商人会问：搞这个要投入多少钱？预期的回报是多少钱？多长时间能回报？用别的技术会不会省钱？政治家和社会活动家也会问：我说我支持这个技术这个会不会促进改进我的形象，拉到更多的选票？这个会不会有助于社会控制？保护或者打探隐私？会不会让别人不知道我是一条狗，blah blah blah

我觉得，语义网作为一个技术规范，没有什么好吵的了，该有的都有了（除了天边的几朵小小乌云）。工业上，要的是应用，要的是效率。达到市场的要求，我看还要10年。什么标志？什么时候维基百科(wikipedia)自己变成语义维基了，这个事就算是真成了。语义维基比语义网要简单多了——语义维基搞不成，为什么会认为语义网搞得成呢？搞语义维基的几个人，向维基百科的头头脑脑进言要把语义加进来，维基百科一直没有被说服。换了是我，也不会被说服，第一，用户素质不行，数据质量保证不了；第二，慢，等你的系统稳定了再来。（BTW，关于语义维基的问题，好题目，以后再讲）。慢慢完善，要时间。

我觉得，W3C的规划（比如层次蛋糕），有点象共产主义——不奇怪，TBL是神一般的存在，大家都觉得他迟早会得图灵奖。W3C规划了一个干净的数据的和谐社会，希望大家都这样去做。可恼的是，俗人偏不这样做。就好象计划经济竞争不过市场经济，W3C这只看得见的手，搞不过市场这个看不见的手——虽然W3C的人都是极聪明的。其实，我心里一直以为，计划经济是优于市场经济——只要我们有足够好质量的数据，足够快的计算机，和足够听话的生产/消费者。这一点，现在还满足不了，所以，我们只好搞乱七八糟的市场经济。语义网的成败，大概也是一样的道理。

P.S. 有人向我推荐看下面的文章

Taming the World Wide Web (Businessweek 2007-04-09)

[此贴子已经被作者于2011-4-30 11:15:59编辑过]

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语义网和世界语
http://blog.baojie.org/2011/04/23/esperanto/

John Sowa今天评价说，语义网和世界语有很多类似的地方：都想作为一种interlingua（交换语言），但是都没有得到广泛的使用（至少到目前为止）。为什么？并不是因为语义不够，而是因为缺少“supporting infrastructure”（基础设施的支持）。

我可以想象有人会出来说语义网的infrastructure已经很多而且在增长云云。不过，我觉得最重要的infrastructure，是两个

一个是采用这个语言的制度激励。其实学习世界语相对是比较容易的，至少比英语容易，但是在学世界语的初期，有什么用呢？文学吗？商务吗？除了好奇心和学习语言的乐趣本身，还有什么呢？因为这个回报周期很长，愿意做这个投入的人就很少。我们人类往往是很急功近利的，于是就发明了很多办法，把长期利益变成短期利益。比如教育，要20年才能出成绩，但是通过奖励啊，评比啊，这样每过几个月就让人有个去努力的目标和可能的激励。或者比如一些金融创新，把长期债券的现金流变成立即可以变现的大笔短期现金（这创新本身是中性的，最后搞出次贷危机，那有其他原因）。语义网里怎么平衡长期利益和短期利益，只要有一个实例出来，我相信那就会爆炸性的示范效果。

二是相关利益方。英语本身的扩展，是随着英语国家的经济增长和霸权增长而扩展的。不光是政治和军事的霸权，而且是文化的霸权——比如电影。试问，英语国家政府会有兴趣去强力推广世界语吗？他们有什么理由要去这么做呢？同理，我们问一下，互联网巨头有兴趣去推广语义网吗？到目前为止，我们看到了一点点兴趣，但是我觉得与其说是兴趣，不如说是好奇心，或者是帕斯卡对宗教的那种态度：姑且试一试，错了也无妨。

我觉得不光是推广语义网，推广任何技术，都要先想想策略对应对这些missing infrastructure——不光是技术的，而且是制度和博弈的。世界上聪明人这么多，一定有人会想到——或者已经有了，我不知道。不管是谁，谁先想到并且实践，那就是数钱数到手软都不足形容的。

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糊涂与形而上学
http://blog.baojie.org/2011/04/24/hutu/

我觉得语义网虽然已经10年有余了，但是它的发展和预期的差距还是太远了。那么在公开场合，你会听到很多正面的报道，特别是宣传。我在这个方向工作了将近8年，到底这8年的努力对以后的事业发展有什么作用，这个方向在短期的未来（对个人有意义的一个阶段），比如3-5年，会大致有什么样的发展，我觉得应该慎重的考虑一下。当然，这并不是我在否定语义网技术——这个技术的内在合理性，我从来没有怀疑过。我只是觉得，许多问题，要跳出单纯的技术考虑（更不用说学术考虑），去多想想人的因素。Social Network（社交网络）的成功，并不是应用了什么高科技；wiki啊，blog啊，这些东西，开始都是利用很成熟的技术构造起来的，技术的风险很小。那么他们引入一些新的人因素到网络上，把网络从发布平台变成交互平台，一些新的需求，继而，新的技术就发展起来了。这个过程，开始没有什么人或者机构（比如W3C）来规划和引导，而是很自然的形成了一个产业链。社交网络的提出，比语义网要晚，发展却比语义网快，这里有很多值得思考的问题。有很多文章说了，但是看人家的文章，和自己真正领悟，还有很大的距离。特别是，你要和领域里的人谈，私下里人家会说一些公开场合不适合说的东西。要理解大趋势，要多读（但是要注意这个领域忽悠特别多，要有判断力），特别是要多谈。

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某传统行业对语义网技术的(不)采用
http://blog.baojie.org/2011/04/26/rdf-application/

今天继续咨询工业界的语义网人士，这个语义网到底是怎么用的，或者用了多少。下面的话，有些是某君的，有些是我的。

今天咨询的是一个传统行业，卖设备。设备需要软件，又有数据，这里就需要进行一些知识的管理，语义网就派上一些用场了。我上次说，语义网就是数据，不全面，严谨的说，语义网是处理含有一定知识的数据。不过，哪里有数据不包含知识的呢？不管哪一行，数据多了，数据背后的关系，数据和现实世界的关系就可以挖掘出来了，这都是知识。

某君说，搞语义网，在公司内部阻力不少。在很多传统公司，都有搞数据库的，甚至搞知识管理的部门，都有很多历史数据。你要推语义网，要是首先推一种新数据格式，比如RDF，人家一听眉头就皱起来了——除非你通天，能说动大boss，让行政命令来说话。就算这样，如果人家心里抵制，你这强扭的瓜不甜，上有政策下有对策。还是那句话，在大组织里，官僚机构的本性就是多一事不如少一事。你要是有一个建议，大家都立即有好处而且只要你一个人出力，那当然皆大欢喜。可以你要做一个事，三年五载不见得有用，又要大家顺着你做些新的事情，那最好还是先去看看《是，大臣》再来琢磨琢磨怎么在大组织里生存。语义网，就是这么一个不上不下的技术。

我的理解RDF是两块，一块是推理，一块是用URI命名。分别问之。

首先，推理是有用的，比如进行一致性（consistency）检查或者完整性（integrity constraint）检查。有些是数据库不能支持的。不过这里，还是用rule（规则），而不是OWL的推理。推理用LP的引擎。rule一般也很简单，很多是自动生成的。那为什么说这和语义网有关呢？其实无关，这个公司也没有用RDF存储。只不过现在语义网成了一个概念垃圾桶（类似网格计算或者纳米技术），什么和知识表现有关的都可以塞进来。

关于URI，对人家是画蛇添足，没有用。

我问，这个语义网的研究人员，怎么能让工业界对这个感兴趣？

首先，你要让对方觉得，你能解决对方的问题。注意，是对方的问题而不是你的技术。要理解对方的问题域，也要求语义网这边的人有工程经验，而不仅仅是语义网。反正人家感兴趣的是知识管理，语义网是一层皮，不要被这皮蒙蔽了自己。

不同的行业对语义网的接受程度不同，还要多比较。

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为什么语义网像那事(18+)
http://blog.baojie.org/2011/04/26/sex/

Why is XYZ like teenage sex?
这是老段子了，可以用在任何技术的初期阶段。版本很多，XYZ可以是语义网，敏捷编程，云计算，等等。对语义网，我倒觉得很贴切。

我看到最早的版本是这样的

It’s on everyone’s mind all the time. 每个人都老想着这事
Everyone is talking about it all the time. 每个人都谈这破事
Everyone thinks everyone else is doing it. 每个人都觉得别人做了。
Almost no one is really doing it. 很少有人真干了
The few who are doing it are: 那些少数做过的

doing it poorly 做得很菜
hopeful it will be better next time 希望下次能做得更好
not practicing it safely 不晓得安全得去做
另一个版本也部分适用（我挑了几条）
It’s Not the Size of the Tool, It’s How You Use It 不要怪工具的尺码，关键是你自己会不会用
Foreplay is Key 前戏很重要
Everyone’s an “Expert” (Or “Guru” or “Ninja”) 大师满地走，专家不如狗
You Need to Do More Than Just Show Up; You’ve Got to Engage 光晃悠不行，要死缠烂打，深入


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