社交网络的用户与内容评估
对于一个传统网站来说，页面浏览量可能算是衡量其影响力的最重要指标。但在社交网络上，能够为用户提供什么样的反馈机制，让其获知自己的影响力和好友的活跃程度?大多数社交平台都提供了各自特色的参数指标，Twitter 的关注数、微博的粉丝数、Facebook 的好友数、Pinterest 的 Pin、Quora / 知乎的赞同 / 反对都是典型的例子。先不论这些度量方法是否都真实反映了社区的互动程度和影响力，但它们无疑为用户继续积极与社区进行交互提供了理由，大大促进了社区用户的参与度，让一个平台能够得以自激荡起来。
正如上面举的例子看到的，对于当前的社交网络来说，其评估方法并非像传统网站那样单一。就目前的现状来说，认识不同类别的评估方法对于社区的建设来说是至关重要的。来自 Redpoint 的投资人 Tom Tunguz 认为我们可以将其分为三种维度：
1. 用户指标
对于社区来说，评估某个帐号影响力的最明显参数就是其关注者数量(如 Twitter 的 Follower、微博的粉丝、Facebook 的好友数)。这是用户能够获得的最直接的评估反馈，让其对于自己或他人在社区内的影响力有直观的认识，反映的是大众对于其个人、品牌的认可程度。
但在我们之前也曾经探讨过的社交网络上虚假帐号泛滥的问题的影响下，这一指标在发展成熟的社交网络上的有效性已经开始受到人们的广泛质疑。
2. 内容指标
这一指标反映了用户发布的内容本身在社区内获得的关注程度(如 Youtube 的视频观看量、链接点击量、评论数等)，这通常是一条信息获得病毒式传播的关键。当看到一个视频的观看量达到一定数量后，人们往往也会不自觉的点击进行观看，即使只是简单浏览。
这一参数实际上与传统网站的浏览量是同一指标，虽然其确实反映了单条内容的流行程度，但是由于用户操作的成本过低、容易被操控，使其并不具有太高的实际参考价值。以 Youtube 的观看数为例，其只能表明有多少人点击开始观看该视频，而对于有多少人真正看完视频这一更重要的数据却没有任何的体现。
3. 行为指标
相比简单的被动型内容浏览数，在很多地方被称为 Karma 的积分制评估方法则需要用户主动对于某条内容实施积极或消极的评价行为(包括 Twitter 的 Retweet、微博的转发与举报、Facebook 的 Likes、Pinterest 的 Pin、知乎 / Quoa 的支持与反对、Svbtle 的 Kudos、Medium 的 Karma 值等)。
这一评估方法将简单的观看数量与用户对于内容质量的态度结合起来，通过聚合大量用户对于某个特定内容的质量评价，对内容进行更进一步的筛选。
对于一个新生的社区来说，其主要目标是迅速扩展社交网络，利用早期社区用户的影响力建立和打造出整个社区想要的氛围。因此在这个阶段，以关注数为核心的用户指标可以说能够发挥最理想的效果。但随着社区的发展和多元化，以明星账户为核心的用户关注数指标的效果会开始削弱，而针对实际内容的评估指标往往会开始发挥更大的作用。而正如上面提到，内容单一浏览量的指标有其明显的缺陷，因此基于某种形式的用户评分系统是成熟的社区最常使用的方式。
然而从新浪微博的虚高转发数、Facebook 虚假 Likes 泛滥的问题、前 Digg 崩溃的评分体系中，有人也许会说这一模式也有其缺陷，但我们也需要认识到这一问题主要是由于虚假用户、恶意推广、恶意软件等因素造成的，是可以通过算法的优化进行解决的，而各个社交网络也在采取各种措施应对这个问题。在普遍真实用户的评估反馈下，这一模式的有效性依然是值得信赖的(例子如 Reddit、Hacker News、Quora 等)，这也是像 Medium 这样的众多新形态的内容社区所仰仗的评估和筛选方法。
未来也许会有更优化的社区评估指标出现，但有一点是不变的：对于一个社区来说，如何选择最适合自己当前阶段的用户和内容的影响力评估和反馈方法，对于社区的培养、运营和发展至关重要。
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