PDF《1.摘要》

另一块区域是首页开放区,开放区又分为投 票区和浏览区,投票区为非主动关注,这个区域的内容将暂不显示来 源,这样可以最大程度地避免 鲸鱼效应 带来的默认心理倾向,而 浏览区的内容将是广大用户选择以后的默认排序结果, 不投票只浏览 的用户可直接在此浏览,内容质量将远超其余内容平台.

10 每一个用户都可对内容质量进行投票,每一次投票,都将改变投 票者的影响力权重系数,无论投票者选择的是赞还是踩,影响力权重 系数都将因投票者的行为产生变化,当投票结算时,若投票者的选择 和总权重系数占比 50%以上的用户选择一致,那么投票者将和这些用 户一起获得平台奖励的 EDS. 每日奖励的总 EDS 数量在一个 EDS 年 的结算周期内基本不变, 且当用户当日的投票预测平均正确率高于上一日所有用户投票的平 均预测正确率,方可参与瓜分当日投票总 EDS 奖励.而每位正确投票 的用户获得的 EDS 数量取决于投票者的当天个人投票总权重系数 (假 定个人投票总权重系数为 A,用户当天所有参与投票且预测正确的文 章数量为 B,用户当天的个人影响力权重系数为 C,则A=B*C)与当天 所有预测正确的用户的总权重系数的比值函数.当正确投票以后,投 票者的权重系数会相应上升,增加下一次投票对胜利值的影响力,也 会增加下一次投票正确带来的收益. 投票结算之前,每位用户都看不到赞和踩的当前权重系数比,这 就有效地防止了跟票、 刷票等现象的产生――盲目刷票只会降低影响 力权重系数, 且当天的平均预测正确率低于前一日所有用户平均预测 正确率时,投票者的投票将没有收益. 当用户在投票区参与投票时, 将会累积点踩与点赞的权重系数比, 经常只选择点赞或点踩投票的用户,在选择另一种倾向投票时,将获 得倍增的权重系数加成, 因为每个人都有自己的判断倾向以及倾向的 程度,这个倾向和程度若不加以调整,就会导致点赞和点踩的天平很

11 快会朝着某一边倾斜――哪一边有更大可能获胜, 大家都会朝这一边 倾斜,结果就导致更加倾斜. 赞和踩的倍增倍数取决于赞踩之间的比例 (假定赞次数为 Z, 踩次 数为 C,用户个人影响力权重系数为 X):当用户的累积行为是 Z≥ C ,那么赞就是保持原有权重系数,踩的权重系数=(Z/C)*X;

当用户 的累积行为是 C>

Z,那么踩就是保持原有权重系数,赞的权重系数= (C/Z)*X. 例如:用户一共选择给预测文章点赞

90 次,点踩

10 次,那么第

101 次选择为点踩时,一个踩的权重=(90/10)*权重系数,即为

9 倍 权重. 4.3 赞我(Endorsit)的影响力权重系数 每位用户都会有属于自己的影响力权重系数,影响力权重系数代 表了用户在 Endorsit 生态中的地位,影响到用户在做出投票行为时 的权重占比, 也影响到用户作为创作者或投票者时能收到的奖励比例. 用户在 Endorsit 生态的影响力权重系数对奖励比例的影响由三 部分组成, 一部分是净赞数权重系数, 一部分是预测正确率权重系数, 还有一部分是锁仓权重系数,这三部分分别代表了不同的社区贡献. 净赞数权重系数代表了发表好内容的多寡以及程度,预测正确率 权重系数代表了对内容的鉴赏品位,而锁仓权重系数,则代表了对社 区前景的认可度,都是用实际行动支持整个生态.