社区型网站运营系列之社区的智慧

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社区型网站运营系列之社区的智慧

puting | 2009-11-06 04:00

前不久看过一本叫《乌合之众》的书,作者勒庞以十分简约的方式,考察了个人聚集成群体时的心理变化,指出个人在群体中会丧失理性,没有推理能力,思想情感易受旁人的暗示及传染,变得极端、狂热,不能容忍对立意见,因人多势众产生的力量感会让他失去自控,甚至变得肆无忌惮。

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而在社会化网络盛行的今天,我们也经常会提到“群体智慧”(The Wisdom of Crowds 作者:James Surowiecki),在之前我翻译的一篇文章(协同过滤(Collaborative Filtering):社会化网络的生命线)中,也提到“群体智慧和多数原则表明,随着社区的成长,不仅一个大的(不同的、独立的等)社区能做出比少数编辑更好的决策,而社区的进一步壮大,其作出的决定也会也来越好。”从google到digg,从last.fm到豆瓣,无不是“群体智慧”的最好例子。 那么“社区”到底有没有智慧?一个社会化网络又该如何利用这种“社区智慧”呢? 下面我编译了一篇ALA上的一篇文章(The Wisdom of Community),文章从一个简单的例子开始:假设你有一罐硬币,然后去询问数百个人,罐子中有多少个硬币。最后的统计显示,很有可能每个人的猜测都是错误的。但是如果平均下全部的猜测,得到的结果将会是近乎完美的正确,百试不爽。 而一个社区要想发挥出超个体的智慧,应该要做到以下几点:

任务和界面要简单

如digg、亚马逊的畅销书单、豆瓣九点被推荐最多的博文,分配给每个参与者的任务极其简单,用户只需要“顶”或者“踩”,不需要会话输入,如同这个猜测硬币的数目的游戏一样,每个参与者只需简单说出一个数字。 同样,复杂的界面对复杂的任务来说是很好的,而对群体智慧系统则不是这样的。越复杂的界面,里面装的东西越少,你期待的参与度也会越低,同时参与过程会出现更多的混乱。总之,别让参与者考虑太多。 下面我们以豆瓣为例,如图,

参与用户不需要太多考虑的行为

  • 想看、看过(任务最简单,参与度最高

  • 评价

  • 推荐

  • 加入豆列

  • 需要用户考虑的会话输入
  • 写短评

  • 写影评(任务最复杂,参与度最低

  • 其中

  • 写短评
  • 也算是豆瓣的一个很好的创新点,把会话输入的难度又做了一个分解,这个短评中更多是选一些标签或打标签,加上一句话的感受,这个比起写影评对于用户的吸引要大。

  • 这里有一个反面例子,就是淘宝的淘心得,简单和复杂任务混在一起,没有合理分解,造成用户参与成本过高,望而却步,本来可以收集到的信息因为参与任务的复杂而没有收集到。

  • 聚合

  • 讨论不会产生一个明智的结果,原因是结论没有汇集,人们仅仅只是互相交谈而已。但要群体智慧系统来产生结果,就需要一个聚合器和一种算法。 在零钱罐的例子中,聚合器是人们提交的猜测。它的算法只是一个简单的取取平均数。而在google的搜索结果中,谷歌是聚合器,其算法叫做PageRank。

  • 参与

  • 在群体智慧系统中,它有越多的参与者,就能得到越精确的结果。而讨论系统及聊天室正好相反,当有太多的发言参与进来的时候,系统就会崩溃。要让群体真正聪明起来,它的组成必须是多种多样的。太多同种类型的人,将会影响到最后结论的准确性。 简单的例子是这个,大家都说这个存钱罐中有100个硬币,不管有多少人参与,最后的平均数也是错误的,参与者越是多样化的,其结果将越准确。

  • 自私

  • 这不符合常理,但事实上是最聪明的人群是由那些只考虑自己需要,而不是集体需要的人们组成的。在股票市场上,参与者都积极地低买高卖。然而,市场通常会明智寻找有价值的公司。每个人考虑的是自己的底线,而不是公司或市场的繁荣,但这些是有效的。 同样,你在豆瓣上标记想看或看过一本书的时候,你也许是出于炫耀自己正想或者看过某本书,你并没有考虑你为豆瓣社区贡献了什么。你在口碑网给一家餐馆差评的时候,可能是因为你上次吃菜吃到一只苍蝇,出于报复的自私心理。 自私还需要克服一个更大的问题。集体思维(Group-think)是一种集体成员把集团的利益放在自身之上的思维方式。一旦出现这种情况,则说明该组织正处于危险之中。股市崩盘,美国航天局的挑战者灾难,以及许多其他的例子都可以归因于此(集体思维)。

  • 记分

  • 记分是游戏的一部分,任何带有社区输入的网站将被当作一场游戏来玩。所以在为你的参与者分配记分之前,要慎重考虑。 举例来说,Slashdot 有一个叫“内部业值”(karma ,来自slashdot中文站)评分,它会根据每个成员的活跃度打分,然后系统便会根据成员不同的分数来确定他们能使用的功能权限(如能给其他用户的评论打分以及更改自己的默认评论初始分等) 这听起来很棒。但他们披露了用户的分数。他们一这样做,就发明了karma whores 这词——指那些知道并专发那些会被社区高分评价的评论用户。 我发现豆瓣上每个人都是平等的,不存在什么“高级豆友”,“超级豆友”这样的用户,一旦有这样的用户存在,对于这个系统是有很大伤害性的,因为普通用户和“高级豆友”对于某本书的评分,话语权是不一样的,这样导致最后结论往“高级豆友”的结论上靠,从而又形成一边倒的集体思维。

  • 排名榜

  • 排名榜给群体智慧系统制造了一个难题。一方面,一个完美的群体智慧系统可以创造一个好的排名榜。从用户那里收集反馈信息,通过算法给内容打分,其结果会是一个相当公平精确的排名列表(good-to-bad order)(如google的搜索结果列表)。 另一方面,向社区公布排名榜会增强社区的集体思维。如豆瓣上好评的电影得到更多的好评或者关注,坏评的电影也许就会无人问津。因此,排名榜会破坏统计结果的准确性。 那该如何克服呢?这里有一些建议:


  • -分阶段进行。
  • 只在特定的时间内允许投票,时间一到便关闭投票并显示投票结果。Threadless (美国芝加哥的无线(Threadless)T恤公司就利用众包来设计新T恤。)就是靠这种方式来提交他们的设计方案的。

  • -综合起来考虑。
  • 不要显示排名榜,随机显示一个包含评价高的条目系列。这正是Flickr “最有趣”( interestingness )的做法。

  • -向用户披露结果。
  • 在用户投票后才显示来自社区的声音。这是很多网上投票系统的通行做法,避免当前实时计算的结果会影响到投票者的投票。

  • -使用算法。
  • 当你必须显示当前的情况或着排名,请使用一个基于大量数据上特定公式,投票除外。这就是google搜索结果所提供的。这也是google为什么必须不断调整他们搜索结果的原因,因为在持续的竞争中不断有人试图揣测google算法。 如何显示社区的群体智慧,和你当初如何寻求它一样重要。创建排名榜是诱人的,但在大多数情况下,这样做将会严重损害到你试图一点点搜集来的智慧。

  • 明确的 vs. 隐含的反馈

  • 在我经历的众多例子中,智慧是从用户行为那里一点点获得的。这种情况下的反馈是隐含的。在其他情况下,我们会要求用户直接反馈,就像在投票系统中那样,这种反馈是明确的。是否使用明确或隐含的反馈,或是将两者结合,在任何群体智慧系统中都是一个重要的决策。

  • 投票

  • 这听起来不民主,但在群体智慧系统中,投票无法决定一切。在许多情况下,它也不该这样做。只因为你只是收集选票,这并不意味着你必须宣布获得最多选票的选项胜出。你可以寻找有争议的项目(同时具有高比例好评和坏评)或遗漏的(很少投票投票)的项目。

  • 人们在一起会比单独地个体更加聪明

  • 这些关于群体智慧的探索都还是刚刚起步,仍有许多需要学习的地方。请重拾

  • Surowiecki的书
  • 。并牢记,群体智慧系统必须加以演化,这是你从未完成的事情。但只要正确地去做,他们确实能改变我们的在线生活方式,也许还会使我们变得更加聪明。

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