文/顺风

    正如Dig机制所表现出来的优势，内容网站用户参与评价，可以激励作者、发现价值、澄清谬误、保护版权、增强互动、完善社区，随着网络评价机制的发育，当前对于“评价”本身的“评价”，已经上升为一个重要的课题。

    对“评价”本身的“评价”，有个功能：一是让评价者更加真实、客观、认真的评价，落实“评价”者的责任；二是通过对于“评价”本身的“评价”，让评价者的行为得到承认和鼓励，激励他们更好的参与评价；三是建立起“评价”者与被“评价”对象之间的循环互动机制，在反复的相互作用中积累完善大众参与的自动化编辑。

    资本市场投机大师索罗斯认为，人们的行为所产生的认识和印象，反过来会作用于他们的行为，或者加深他们的印象，让一个既有的趋势，演绎成某种压倒性的趋势。这一认识和传播学中的经典理论“沉默的螺旋”的认识具有一致之处，“沉默的螺旋”理论认为，大多数人的意见会对少数人的意见产生压力，人们比较倾向于让自己成为和社会舆论的主导方向一致、和组织的主流性的强势意见保持一致，以确认自己成为某种竞争性传播语境中的强者，因此当一些争议演变到某个环节，一种最有利的意见已经占据了很大的相对优势时，其他的少数派意见持有者会越来越放弃或者沉默。

    以上述观点看“评价”行为，评价本身也能够产生类似效应。评价意见是否客观对于内容并不重要，在后期，“评价”的不同意见之间的差异性、相对比例更可能影响到内容的影响力。这里需要明确的是，“点击”、“跟贴”、“评论”行为在关系型阅读机制都可以转换为直接的评价，但是此点在现有的内容机制中明显的被忽视了。现有的Dig网站对于评价进行了一种单一的量化处理，在单一形式之外，如何实现对于点击、跟贴的“评价”本质的结构化运用，需要引入全息理论中的关系思维。

    “评价”的“评价”，其机制便是让人们的行为和认识在反复的互动作用中不断上身，关键是需要创新性的设计出”沉默的螺旋“的网络机制，让评价者与评价行为、评价对象之间产生全息性的内在联系。比如，某个评价者对于某篇文章的评价，最终如何反作用于这个评价者？而受到反作用的评价者，又如何继续作用于更多的内容？这个模式几乎揭露出一种简单的基于评价的内容智能，在突触反馈智能之外，更重要的是模式的自动学习，“评价”的“评价”本质上就属于后者。

    当然，“评价”的“评价”，还涉及信用、真实性、客观性、机器监测等多方面的问题，但是这一整体性的思路无疑可以用于对现有的已经相对创新的DIG运用进行更加激进的创新改造，无疑可以开辟出DIG网站全息化升级的新路径。