Listry:试图颠覆Wiki和Digg的内容创作终极模式

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Listry案例:

比如一个创业团队因为要选择究竟从事iOS开发还是Android开发而举棋不定,团队老大 Benimaru 则一心想做iOS开发,于是Benimaru同学想找到一篇深度文章来讲iOS相对于Android有多么好,以此说服团队成员。但是苦于没有现成的合适文章,于是Listry就有了用武之地了:

Benimaru在Listry发布一篇题为“iOS开发的101个理由”的文章;

Benimaru自己添加一些理由,然后邀请同事和好友也来贡献一些理由;

Benimaru的同事、好友、和任何人都可以在这篇文章下添加理由,以及修改他人所加的理由;

所有人都对自己认为最好的理由投票;

随着投票人数越来越多,好的理由将上浮至文章顶部,扯蛋的理由则被淹没至文章末尾;

最终,Benimaru哥就有了一篇相当牛逼的“iOS开发的101个理由”来说服团队了。

Listry投票机制

Listry的文章内投票机制,是为了过滤出最亮点的部分,淘汰掉文章的噪音部分,从而让读者只关注文章最有价值的部分。具体算法如下:

投票决定分数,分数决定排序;

投票分为一星、二星、三星、四星、五星共五档;

整篇文章的投票与文章内片断的投票独立,因此二者的分数也独立;

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;

目前的投票算法简单粗暴,容易遭致“强者愈强、弱者愈弱”的马太效应;

Kyle Stewart将会逐步改善算法,以让【最好的内容】片断脱颖而出,而不是【得票最多的内容】。

Listry的文章得分和片断得分的对比

Listry不同片断得分的对比

Listry的意义

我们早已知道模块化编程、模块化设计的好处,但是具有良好scalability的模块化写作却从未真正开始。

Listry,则站在巨人(Wiki和Digg)的肩膀上,开拓了模块化写作、模块化投票两大模式。

雷锋点评 :是不是觉得Listry跟Quora挺像的呢?有点像。这可能就是传说中的“殊途同归”吧,Listry和Quora的目的很相似:生产更好的内容和知识。

张涛 雷锋网 专稿,转载请注明!)

Listry:试图颠覆Wiki和Digg的内容创作终极模式


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