Listry案例:
比如一個創業團隊因為要選擇究竟從事iOS開發還是Android開發而舉棋不定,團隊老大 Benimaru 則一心想做iOS開發,于是Benimaru同學想找到一篇深度文章來講iOS相對于Android有多么好,以此說服團隊成員。但是苦于沒有現成的合適文章,于是Listry就有了用武之地了:
Benimaru在Listry發布一篇題為“iOS開發的101個理由”的文章;
Benimaru自己添加一些理由,然后邀請同事和好友也來貢獻一些理由;
Benimaru的同事、好友、和任何人都可以在這篇文章下添加理由,以及修改他人所加的理由;
所有人都對自己認為最好的理由投票;
隨著投票人數越來越多,好的理由將上浮至文章頂部,扯蛋的理由則被淹沒至文章末尾;
最終,Benimaru哥就有了一篇相當牛逼的“iOS開發的101個理由”來說服團隊了。
Listry投票機制
Listry的文章內投票機制,是為了過濾出最亮點的部分,淘汰掉文章的噪音部分,從而讓讀者只關注文章最有價值的部分。具體算法如下:
投票決定分數,分數決定排序;
投票分為一星、二星、三星、四星、五星共五檔;
整篇文章的投票與文章內片斷的投票獨立,因此二者的分數也獨立;
五星得+2分,四星得+1分,三星得0分,二星得-1分,一星得-2分;
目前的投票算法簡單粗暴,容易遭致“強者愈強、弱者愈弱”的馬太效應;
Kyle Stewart將會逐步改善算法,以讓【最好的內容】片斷脫穎而出,而不是【得票最多的內容】。
Listry的文章得分和片斷得分的對比
Listry不同片斷得分的對比
Listry的意義
我們早已知道模塊化編程、模塊化設計的好處,但是具有良好scalability的模塊化寫作卻從未真正開始。
Listry,則站在巨人(Wiki和Digg)的肩膀上,開拓了模塊化寫作、模塊化投票兩大模式。
雷鋒點評 :是不是覺得Listry跟Quora挺像的呢?有點像。這可能就是傳說中的“殊途同歸”吧,Listry和Quora的目的很相似:生產更好的內容和知識。
( 張濤 供 雷鋒網 專稿,轉載請注明!)
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