駕馭集體智慧的五個(gè)有效方法
January 24th, 2006
原文：Five Great Ways to Harness Collective Intelligence
作者：Dion Hinchcliffe
1) 作為難以再生數據的集中地：這是Web2.0的經(jīng)典概念，而且得到了那些成功的先驅們的證明。就像Wikipedia, eBay，還有那些完全靠用戶(hù)貢獻內容的服務(wù)。它們始剩余的空間無(wú)法形成一個(gè)足夠的市場(chǎng)，這對于新的玩家來(lái)說(shuō)是一個(gè)主要的限制因素?，F在還有許多像 digg 和 del.icio.us 這樣可怕的軟件在等待成長(cháng)。所以不要在等它完美了，拿出你的集體智慧技術(shù)，趕緊讓用戶(hù)把他們認為有用的數據放進(jìn)來(lái)。你只需要小心一點(diǎn)并避免定位擁塞 ，就像那些個(gè)體制作新聞的服務(wù)。
2) 把集體智慧檢索出來(lái)：這是Google的最終目的。在網(wǎng)上有無(wú)限的信息等待著(zhù)被分析、傳遞與整合。換句話(huà)說(shuō)，你可以明智的使用那些已經(jīng)存在的，而不是等著(zhù)別人來(lái)貢獻。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，Google分析超鏈接來(lái)確定頁(yè)面之間的關(guān)聯(lián)，并建立了自己的內容數據庫，再把這些共享給自己的搜索引擎。這樣不僅完全避免了“陌生者的好意”，而且還從頭建立了一個(gè)強大的內容庫。
3) 觸發(fā)大規模的網(wǎng)絡(luò )效應：這就像Katrinalist 和 CivicSpace ，還有其他許多的所做的?？梢哉J為這些很難用上述的方式來(lái)實(shí)現，但在一個(gè)適當的環(huán)境里面卻能夠做到。在一個(gè)10億用戶(hù)連接的網(wǎng)絡(luò )里面，網(wǎng)絡(luò )效應的潛力在理論上是無(wú)限的。從一個(gè)很小的例子就可以看出來(lái)，例如“百萬(wàn)美金的網(wǎng)頁(yè)”。也并不是說(shuō)這種網(wǎng)絡(luò )效應是不可被復制的或重復的，但是一旦他們發(fā)生了，他們帶來(lái)的影響會(huì )更大。
4) 提供一個(gè)通俗的分類(lèi)模式(Folksonomy 標簽分類(lèi))：通過(guò)你的用戶(hù)的自我組織，能夠使你的網(wǎng)站和社會(huì )軟件里面的內容以更加合適的形式表露出來(lái)。這是“非預設定律”的再次應用，某些Web2.0的設計模式強烈推薦的。允許用戶(hù)標記他們所貢獻的數據，或者使這些標簽被其他的用戶(hù)探索到、訪(fǎng)問(wèn)到。使用實(shí)時(shí)的回饋來(lái)顯示最流行的標簽云和數據；你將會(huì )驚訝你的軟件竟會(huì )如此完美的工作。這種工作形式在為Flickr 和 del.icio.us 效力，它也可能會(huì )為你效力。
5) 創(chuàng )建一個(gè)反向的智能濾器：正如Ellyssa所指出的，blogosphere 是這種模式的最佳例子，而像Memeorandum 這樣的網(wǎng)站則用這個(gè)模式發(fā)揮出了最好的效果。這個(gè)模式的核心是像超鏈接、Trackbacks、和其他的信息引用都能夠被計數并用作引用來(lái)決定什么是最重要的。結合臨時(shí)的過(guò)濾方式和其他的一些技術(shù)，你能夠很容易的創(chuàng )建一個(gè)有感知能力的引擎。這個(gè)聽(tīng)起來(lái)和第2條比較相似，他的不同在于能夠在沒(méi)有外部數據源的情況下使用，并且它所要做的不是查詢(xún)，而是像一個(gè)過(guò)濾器那樣忽略掉無(wú)關(guān)的內容。
當然，還有其他的重要方式來(lái)駕馭集體智慧，但這幾條應該是其中主要形式了。你還有其他的技術(shù)形式嗎？歡迎留言告訴我。
（indigo 翻譯整理）
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