评价系统中采用打分评价或二维评价的影响因素分析

　　在社交、应用下载和电商类网站中，经常能见到各种评价系统。它们评价的对象各不相同，如豆瓣的评价是针对音乐、书籍和电影的，淘宝的评价是针对顾客所购买的商品的，豌豆荚的评价是针对用户所下载的 App 的。但通常来说，这些评价的方式主要有两类——打分评价和二维评价(如喜欢/不喜欢、顶/踩、赞同/反对等)。
　　那么，针对不同类型的评价对象，究竟应该采用哪种评价方式呢?
　　本文研究了淘宝、亚马逊、京东、聚美优品、大众点评、中关村在线、豆瓣、优酷、糗事百科、知乎、Google Play 和豌豆荚这几个网站的评价方式，上述网站所涉及的评价对象包括：App、音乐、电影、书籍、视频、电子产品、一般商品、餐饮、回答、段子。
　　笔者发现可以从评价对象的复杂度、评价对象的价值、参与评价的人数、评价操作的便捷性和评价系统的设计初衷这几个维度来进行分析：
　　评价对象的复杂度
　　评价对象的复杂度应该比较好理解，主要是评价标准的复杂度，比如，评价糗事百科中的一个段子好不好肯定要比评价一部电影容易得多(如下图1和图2所示)，因为对于段子来讲，好笑就顶，不好笑就踩，相对来说评价标准比较简单和直接，而对于电影来讲，涉及到电影的叙事方式、演员的演技、故事的精彩程度等。尤其对于聚美优品这类垂直类电商来讲，由于用户需求更加具体，用户所需要参考的信息更加专业和细致，所以针对不同类型的产品设置了不同的评价维度。如下图3和图4所示，分别是聚美优品针对某眼部护理产品和某养生食品设置的评价维度。