用户种草为何回归评价平台？基于豆瓣、亚马逊、大众点评的深度观察( 二 ) 编辑导语：你有被网红种草坑

我们接下来，分别从平台特点、评分逻辑两大方面来深刻剖析一下这三个典型模式。
1.文艺领域的豆瓣
1）平台特点
豆瓣最近过得可“不太平” ，《风起洛阳》未播先评事件，将豆瓣的评价体系一时间推上了风口浪尖。
但从另一个角度来看，豆瓣也确实有些许无奈：文艺领域本身就带有强烈的主观性和倾向性，其评价结果往往会随着个人审美差异、经济文化差异、政治理念差异以及粉丝效应等因素而变得不纯粹！
【用户种草为何回归评价平台？基于豆瓣、亚马逊、大众点评的深度观察】因此建构一套文艺类评分体系，难度其实非常高。从本质来看，豆瓣的评分逻辑是以民主投票方式形成大众流行文化的生成机制，可以理解成一种风向标，并不是纯质量的评判体系。
2）评分逻辑

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总的来说，豆瓣的评分机制，被称为“大众评审团机制” ，主要是“一人一票” ，即把豆瓣用户的打分（一到五星换算为零到十分）加起来，再除以用户数，就得到了豆瓣评分。
这个分数完全来自程序的计算，中间没有编辑审核，每过若干分钟，程序会自动重跑一遍，记入最新打分人的意见计算分数，豆瓣评分计算到小数点后一位。
这种尽力“照顾”个人情感的评分逻辑，意味着一部电影的豆瓣评分，是由来评分的人群的平均意见决定的。
在早期，豆瓣就意识到评分体系需要长期与刷分水军进行对抗。
那豆瓣是如何应对这方面问题的呢？
豆瓣为此建立了“反作弊”的防御机制，叫做剔除“非正常打分” ，即有程序专门识别“非正常打分” ，在算分的时候剔除不正常评分。
根据豆瓣内部员工的叙述， “非正常评分”大致有四类：注册／收购帐号刷高分的，注册／收购帐号刷低分的，明星粉丝团“进攻豆瓣”的，铁杆用户“捍卫豆瓣评分公正”反水行动的。
对于与影片无关和人身攻击内容的判定，豆瓣采用算法+人工的方式筛选。具体被定义为与影片无关和人身攻击并未详细解释，不过针对人身攻击豆瓣方面举了一个例子， “如果用户评论‘恶心’是没问题的，但是评论‘xxx恶心’则会被判定为人身攻击。 ”
豆瓣为了照顾“个人情感” ，其算法并没有特别严厉，而人工的方式，难免耗费人力物力，而且难免存在纰漏，也正是豆瓣评分的这种底层逻辑，才出现了我们前面所提到的，豆瓣最近的“不太平” 。
但电影领域的评分体系，并非只有豆瓣这么一种算法， IMDb的TOP250电影算法就显得更加“严苛” ，采用的是贝叶斯统计算法，其公式如下：
其中， WR（WeightedRank）指最终的加权得分， V指投票人数， M指进入TOP250所需的最小票数， R指普通算法的平均分， C指目前所有电影的平均分。
总的来说， IMDb的评分机制不是求和平均，而是优质用户权重高，马甲水号权重低。
豆瓣在计算TOP250电影时，也借鉴了这类加权平均分的算法，但在M值和C值上会与IMDb有所不同。豆瓣250还会对电影上映时间有要求，只有上映时间超过一年的电影才有可能上榜豆瓣250 ，从而避规一些电影的刷榜行为。
小结：豆瓣充分照顾了每个用户的评价权，其坚持的中立和独立评分原则，也让豆瓣成为影视行业最具公信力和参考力的评分体系，但如何在复杂的互联网环境下，维系好评分体系的公信力，是豆瓣的需要继续思考和努力的方向。