只是捷運日記: 部落格好讀指數

August 6, 2008

部落格好讀指數

    [前言]BlogRank 是跟 PageRank 不一樣, PR 值是每一個網頁都
         有自己獨立的分數, 但 BR 每一個部落格只有一個分數, 這跟
         未來的 ER (專家指數 Expert Rank ) 更不一樣, 這個即使
         是一個部落格不會因網頁不同有不同的分數, 但會因為類別的不
         同而有不同的分數.

        在做 "部落格好好讀" 之前有一個艱巨的任務, 就是如何選取那
    些文章, 那些部落格與那些分類, 其中最麻煩的就是要做一個基本篩選
    標準, 只是此時再拿 "部落格觀察" 的名次來做基準, 連我都不滿意,
    因為至少就我自己知道, BlogLook 的排名有幾個盲點.

    1. 沒有考慮最近的發文頻率, 也就是活躍度, 雖然這個在部落格觀察
       有計算與計錄, 並沒有列入排行依據.

    2. 也沒有考慮點閱數的高低, 因為這個是必須要有貼貼紙的人才能夠
       獲得的資料, 自然不會列入排行依據.

    3. 並沒有對內容加以分析, 在宅度計之前, 部落格觀察一直沒對內容
       的成份加以分析, 而在宅度計已經有一個隱藏還未統整的功能,
       就是各關鍵字與各分類的 "達人指數", 這個是很重要的參考.

        除了上面三點以外, 還包含參考 "得獎記錄", "社群活躍度",
    等等一些部落格觀察之前沒列入 "部落格觀察指數" 的資料, 最後計算
    出一個 "部落格好讀指數", 也就是 "Blog Rank".

        這個 Blog Rank 好讀指數, 的確是採取像 PageRank 的十分
    量級來顯示, 畢竟這種複雜充滿不確定的評斷, 說要能夠有 100 等級
    以上的判別力在理論上也不是不太合理的, 且這個目的也不是在做另一
    種排名, 而是在部落格閱讀的實用參考指標.

        因此最近的確會有繼續出現的 keyword.datamining.tw 的
    關鍵字報告, 以及做到一半的 blog.datamining.tw 的部落格分析,
    都會運用這個很重要的指數, 來取代部落格觀察"指數"的唯一性,
    畢竟如前面所說的, 有太多盲點沒有參考到.

        雖然那些 "盲點" 沒有放進部落格觀察, 是因為這些數字, 沒辦
    法做到一個較完整的計算, 以及在部落格觀察成立之前有很多機制也沒
    有建立, 但自從 "部觀門" 以及 "宅度計" 等等系統之後, 這些數字
    即使不夠完整, 但也可以做些標準化的動作.

        目前這個好讀指數, 應用在台灣的部落格最高是 6 分, 因為有
    一項叫使用者回饋還不存在, 所以在慢慢這個機制起來後, 就會有 7
    分以上的部落格存在, 在後台中, 有一個檢核機制, 發現這個加入更
    多評斷機準的分數, 的確提供部落格觀察名次外不同的參考機制.

    *1

        這個 BlogRank 會做成 API 給大家用, 也會做成小貼紙給大
    家持續追蹤, 而部落格觀察也開始記錄這分數, 但不會納入計算,
    不然就會有自我遞迴的問題了, 若是發生 Chaos 造成亂度反饋增加,
    這就麻煩了.

        只是跟 PageRank 不一樣, PR 值是每一個網頁都有自己獨立
    的分數, 但 BR 每一個部落格只有一個分數, 這跟未來的 ER (專家
    指數 Expert Rank ) 更不一樣, 這個即使是一個部落格不會因網頁
    不同有不同的分數, 但會因為類別的不同而有不同的分數.

        這也是在做資料探勘 ( Data Mining ) 時一個很有趣的經驗,
    原來 Data Mining 在追求的是利用 "眾人智慧" 的 "Big Brain"
    來做為自己的第二腦 (Second Brain), 只是這個有時聚焦, 有時
    收斂的拿捏, 真的是要一直嘗試錯誤才行, 且更重要的是 Vector
    Space (樣本空間) 是要以數百萬等級才行, 且這數百萬是要有意義的,
    不是說隨便拿堆資料就開始算是不行的.

        就像是最近 Yahoo 出的 Yahoo 奇摩輸入法, 基本上就是
    "眾人智慧" 所做出來的, 有了大量的取樣, 準確度才會高, 只是這
    種眾人智慧的應用應該不只輸出而已, 更重要的是能夠回饋且 Upto
    Date 的即時回應才是更有意義.

        所以這個 BlogRank 也會加入這種反饋機制, 因為唯有這樣的
    資料探勘, 才是真的有意義的, 就像是我說的幾個必要條件之一,
    大量與即時, 這個反饋會更大量且更即時, 此時像 Borg (博格人）
    那樣的系統產生, 說不定是相當有趣的.

    [連結]

    1. 部落格的話題?
       http://lookdoor.blogspot.com/2008/08/blog-post_05.html

    2. 部落格好好讀在黑貘來說
       http://geneoralspeaking.blogspot.com/2008/08/blog-post.html

    3. 部落格觀察點閱數排行
       http://blog.roodo.com/genehong/archives/6113245.html

    4. 部落格好好讀
       http://good.urs.tw/

    [TAG] BlogRank, PageRank, 部落格觀察, 部落格好好讀,
          Data Mining, 資料探戡

    *************************************************

        8/5/08 3:05 PM, 現在在北投站, 但 MBP 只剩 22 分鐘的
    電力, 理論上是寫不了甚麼東西, 但我還是大約寫一個重要的議題好了.

        8/5/08 11:02 PM, 現在有點小睏, 最近這個時間都是應該要
    準備睡午覺的時候吧, 所以總是小睏~~~, 但不寫的話, 就不會寫完了,
    因為似乎目前捷運日記已經有四五篇寫到一半的.

        8/5/08 11:19 PM, 寫到這邊已經快到淡水站了, 很久沒發
    捷運日記了吧.

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