基于信用评价和知识共享为中心的网络协作模型设想(续1: 信用评价模块)
一、信用评价的目的
对系统中的人，以及由人创作的作品内容，以评价人的知识经验和个人信用为基础，进行可更新的、可取消的、可跟踪的、记名的数值评价。
二、信用评价的主体和客体
主体：具有能动性的人;
客体：由人提供的内容(直接客体)、提供内容的人(间接客体);
说明：
人在整个信用评价的体系中处于一个微妙的地位，即人既是评价的主体，又可以作为内容的提供者，成为被评价的客体，当然，人作为客体时，主要作为“内容提供者”这一间接客体，即不是直接评价“人”，而是通过评价某人提供的某内容，间接的把评价结果转化为对该人的评价。
这里弱化了一点，即人的行为。从整体的概念上讲，“由人提供内容”本身属于人的行为之一，内容是行为的产物，而以上的客体叙述中，只列出了内容和提供内容的人，显然并不完备。在现实生活中，一个人需要被评价的，除了其行为的产物，往往还包括其行为本身的影响和产生行为的动机。但是，作为一个网络协作平台，一般是以内容为中心的，也因此，人的行为(包括行为的影响和产生动机)很大程度上可以根据行为的产物——内容来间接评价，因此，小弟认为，此处对人的行为的评价的弱化是可以接受的。
三、应用情景分析
1、情景一：人员A，在“.Net技术”领域的“怎样建立一个可重用的通用Web评价模块”这一主题下，发表了一篇文章(记为内容a)。人员B，通过内容搜索引擎，找到这篇文章，读过文章之后，认为文章写得很不错，因此，对其进行评价，评价时，他首先给文章打分(所有的评分取值都在0-10之间)，B为内容a打了8分的同时，他还给出了一段为什么打这个分的描述性文字——“很有参考价值，正好可以将思想借用到是我的项目中去，太感谢了！”。(其他可参考数据：人员A有一个总的信用值7分，在领域“.Net技术”有一个信用值8分和一个用发贴数代表的经验值23; 人员B有一个总的信用值8分，在领域“.Net技术”有一个信用值9分和一个用发贴数代表的经验值52)
1) 问题
以上的情景应该是一个比较通常的评价的过程，那么先来分析一下，这个简单的过程会涉及哪些问题：
·人员A刚创建内容a时，内容a还没有被任何他人评价过，那么，内容a这时处于一个什么地位呢？之所以会问这一问题是因为，当采用评分机制来帮助筛选内容时，未被评价过的内容，是属于“好”内容，还是“差”内容呢？问得更明白些，一个未经过评价的内容，是不是应该有一个初始评分呢？这个初始评分，以什么为标准来确定呢？是统一的采用中间值，比如5分来评定，还是，根据作者原有的信用值和领域经验计算一个初始值，如果要计算，那么怎样计算才合理呢？
·人员B对内容a进行了一次评价(8分，以及一段文字)，那么，人员B的这一评价，会对内容a的平均分值产生什么影响，又会对内容a的作者人员A的信用值产生什么影响呢？是简单的将评价累积平均到内容a及人员A原有的评价分值还是该根据人员B原有的信用值和领域经验，将评价附加一个权值，再与内容a和人员A原有的信用分值进行累计平均呢？如果要这样做，那么这个权值又该怎样计算才合理呢？
2) 分析
以上两个问题，未必能轻易解决，但是，至少，每个被评价对象需要一个初始评价值，并且，每一次评价，需要有一个表示评价可靠程度的权值，我想应该没有太大疑问，退一步说，怎样计算这两个值得问题，属于专业领域问题，甚至，对不同的领域，如果有必要也可以有不同的计算方法，因此，作为一个通用信用评价模块来说，只需记录这两个值即可。对于权值，一个简单可行的运用方法就是，取大于1的正整数，最小值为1，当一个评价的权值大与1时，则可理解为，该评价分量更重(比如，可以在计算平均值时，简单的将这一个评价，当作多个评价来处理，高手一句话，胜过低手十句。这我想应该不难理解，现实生活中，我们经常也会说，对同一问题，某专家的评语肯定要比一个无名小卒的评语分量更重的)。对于怎样将对内容的评价转化为对内容作者的评价，同样是一个专业领域问题，计算逻辑也不应该是放在评价模块内部的。
2、情景二：延续情景一，在上次人员B对人员A的内容a作完评价的三天后，人员B很气愤地再次找到人员A的a这篇文章，为什么呢？因为他气愤地发现，人员A在文章a中给出的范例，理论性太浓，完全不符合人员B的项目需要，他觉得可能第一眼看到时过高评价a了，他想把原来的评分8分改为6分比较合适，并且它可能希望对A说明一下，为什么这样改变评价值，但是，这时，已经有其他人也对a进行过多次评价了，现在包括B上次给出的评价外，又有9人对a作出过评价，现在内容a的平均分值为7.1分。(其他可参考数据：人员A的总信用值现在为7.3分，在领域“.Net技术”的信用值7.5分和用发贴数代表的经验值25; 人员B总信用值8分，在领域“.Net技术”信用值9分和用发贴数代表的经验值52)
1) 问题
·新的问题出现了，人员B企图修改以前的评价，那么这个新的修改后的6分的评价是该完全代替原来8分的评价呢，还是该像新评价一样进行叠加呢？叠加是简单的处理方式，但是，不追回以前的错误评价是否合理呢？如果不叠加，而是采用更新原来的评价，那么，由原来的的评价引出的对人员A的信用评分值是不是应该也追回和更改呢？评价模块该怎样维护这种一致性呢？
2) 分析
很显然，叠加的处理方式不合理也不公平。设想，如果A和B私下关系很好，而B信用值和领域经验值很高，则如果B可以多次叠加评价A的作品a的话，势必造成评价数据混乱和不真实。而采用后一种的方式的话，则要求评价模块，必须要有一个对历史评价的追踪机制，以在日后更新评价或撤销评价时，作出应有的对被评价对象的信用评分的更新的同步。
四、数据结构设计
1、分析
对于被评价的对象，主要需记录两方面的属性：
1) 被评价次数 (体现该对象的被关注程度);
2) 平均评价分值 (对人，体现该对象的能力值，对内容，体现内容包含信息的有用性);
对过程，主要记录的属性：
1) 可追踪的、可更新的、可取消的信用评价记录日志;
2、设计
五、接口设计
说明：
对人的评价没有显式的CUD操作，但是实际上每次对Article的评价处理，都要对Article的作者同步更新评价值。
六、其他
本文的讨论的前提，请参见：基于信用评价和知识共享为中心的网络协作模型设想
//文章结束
对系统中的人，以及由人创作的作品内容，以评价人的知识经验和个人信用为基础，进行可更新的、可取消的、可跟踪的、记名的数值评价。
二、信用评价的主体和客体
主体：具有能动性的人;
客体：由人提供的内容(直接客体)、提供内容的人(间接客体);
说明：
人在整个信用评价的体系中处于一个微妙的地位，即人既是评价的主体，又可以作为内容的提供者，成为被评价的客体，当然，人作为客体时，主要作为“内容提供者”这一间接客体，即不是直接评价“人”，而是通过评价某人提供的某内容，间接的把评价结果转化为对该人的评价。
这里弱化了一点，即人的行为。从整体的概念上讲，“由人提供内容”本身属于人的行为之一，内容是行为的产物，而以上的客体叙述中，只列出了内容和提供内容的人，显然并不完备。在现实生活中，一个人需要被评价的，除了其行为的产物，往往还包括其行为本身的影响和产生行为的动机。但是，作为一个网络协作平台，一般是以内容为中心的，也因此，人的行为(包括行为的影响和产生动机)很大程度上可以根据行为的产物——内容来间接评价，因此，小弟认为，此处对人的行为的评价的弱化是可以接受的。
三、应用情景分析
1、情景一：人员A，在“.Net技术”领域的“怎样建立一个可重用的通用Web评价模块”这一主题下，发表了一篇文章(记为内容a)。人员B，通过内容搜索引擎，找到这篇文章，读过文章之后，认为文章写得很不错，因此，对其进行评价，评价时，他首先给文章打分(所有的评分取值都在0-10之间)，B为内容a打了8分的同时，他还给出了一段为什么打这个分的描述性文字——“很有参考价值，正好可以将思想借用到是我的项目中去，太感谢了！”。(其他可参考数据：人员A有一个总的信用值7分，在领域“.Net技术”有一个信用值8分和一个用发贴数代表的经验值23; 人员B有一个总的信用值8分，在领域“.Net技术”有一个信用值9分和一个用发贴数代表的经验值52)
1) 问题
以上的情景应该是一个比较通常的评价的过程，那么先来分析一下，这个简单的过程会涉及哪些问题：
·人员A刚创建内容a时，内容a还没有被任何他人评价过，那么，内容a这时处于一个什么地位呢？之所以会问这一问题是因为，当采用评分机制来帮助筛选内容时，未被评价过的内容，是属于“好”内容，还是“差”内容呢？问得更明白些，一个未经过评价的内容，是不是应该有一个初始评分呢？这个初始评分，以什么为标准来确定呢？是统一的采用中间值，比如5分来评定，还是，根据作者原有的信用值和领域经验计算一个初始值，如果要计算，那么怎样计算才合理呢？
·人员B对内容a进行了一次评价(8分，以及一段文字)，那么，人员B的这一评价，会对内容a的平均分值产生什么影响，又会对内容a的作者人员A的信用值产生什么影响呢？是简单的将评价累积平均到内容a及人员A原有的评价分值还是该根据人员B原有的信用值和领域经验，将评价附加一个权值，再与内容a和人员A原有的信用分值进行累计平均呢？如果要这样做，那么这个权值又该怎样计算才合理呢？
2) 分析
以上两个问题，未必能轻易解决，但是，至少，每个被评价对象需要一个初始评价值，并且，每一次评价，需要有一个表示评价可靠程度的权值，我想应该没有太大疑问，退一步说，怎样计算这两个值得问题，属于专业领域问题，甚至，对不同的领域，如果有必要也可以有不同的计算方法，因此，作为一个通用信用评价模块来说，只需记录这两个值即可。对于权值，一个简单可行的运用方法就是，取大于1的正整数，最小值为1，当一个评价的权值大与1时，则可理解为，该评价分量更重(比如，可以在计算平均值时，简单的将这一个评价，当作多个评价来处理，高手一句话，胜过低手十句。这我想应该不难理解，现实生活中，我们经常也会说，对同一问题，某专家的评语肯定要比一个无名小卒的评语分量更重的)。对于怎样将对内容的评价转化为对内容作者的评价，同样是一个专业领域问题，计算逻辑也不应该是放在评价模块内部的。
2、情景二：延续情景一，在上次人员B对人员A的内容a作完评价的三天后，人员B很气愤地再次找到人员A的a这篇文章，为什么呢？因为他气愤地发现，人员A在文章a中给出的范例，理论性太浓，完全不符合人员B的项目需要，他觉得可能第一眼看到时过高评价a了，他想把原来的评分8分改为6分比较合适，并且它可能希望对A说明一下，为什么这样改变评价值，但是，这时，已经有其他人也对a进行过多次评价了，现在包括B上次给出的评价外，又有9人对a作出过评价，现在内容a的平均分值为7.1分。(其他可参考数据：人员A的总信用值现在为7.3分，在领域“.Net技术”的信用值7.5分和用发贴数代表的经验值25; 人员B总信用值8分，在领域“.Net技术”信用值9分和用发贴数代表的经验值52)
1) 问题
·新的问题出现了，人员B企图修改以前的评价，那么这个新的修改后的6分的评价是该完全代替原来8分的评价呢，还是该像新评价一样进行叠加呢？叠加是简单的处理方式，但是，不追回以前的错误评价是否合理呢？如果不叠加，而是采用更新原来的评价，那么，由原来的的评价引出的对人员A的信用评分值是不是应该也追回和更改呢？评价模块该怎样维护这种一致性呢？
2) 分析
很显然，叠加的处理方式不合理也不公平。设想，如果A和B私下关系很好，而B信用值和领域经验值很高，则如果B可以多次叠加评价A的作品a的话，势必造成评价数据混乱和不真实。而采用后一种的方式的话，则要求评价模块，必须要有一个对历史评价的追踪机制，以在日后更新评价或撤销评价时，作出应有的对被评价对象的信用评分的更新的同步。
四、数据结构设计
1、分析
对于被评价的对象，主要需记录两方面的属性：
1) 被评价次数 (体现该对象的被关注程度);
2) 平均评价分值 (对人，体现该对象的能力值，对内容，体现内容包含信息的有用性);
对过程，主要记录的属性：
1) 可追踪的、可更新的、可取消的信用评价记录日志;
2、设计
五、接口设计
说明：
对人的评价没有显式的CUD操作，但是实际上每次对Article的评价处理，都要对Article的作者同步更新评价值。
六、其他
本文的讨论的前提，请参见：基于信用评价和知识共享为中心的网络协作模型设想
//文章结束
