这部分我不确定是否要加入到评价体系中，毕竟内容行业的专家还不具备权威的评价机构。但我们有专业的媒体人、有优秀的记者、有努力的KOL、有一呼百应的大V，专家评议仍具备不可替代的参考的意义。

其实我们已经有了很多探索

或许你以为前面我提到的指标和方法都是我一个人的意淫，其实这些工作早就有人在思考了：

2009年，范哲等在《图书情报》中发表了论文“Web2.0环境下UGC研究评述”；

2011年，北京邮电大学的方鹏程在硕士论文《用户贡献内容质量评价研究》中基于大量的文献查阅和数据分析，采用多种机器学习模型（决策树、贝叶斯等），建立了UGC质量三层评价框架；

2015年2月，张博等在《情报杂志》中发表论文“协同知识生产社区内容质量评估研究综述”，给出了基于维基百科内容的质量的评价方法；

同年10月，李贺等在《理论探索》中发表论文“移动互联网用户生成内容质量评价体系研究”，给出了移动互联网用户生成内容质量评价指标体系的层次结构；

同时业内也打下了坚实的基础：

微信推出了微信指数，除了对事件的热度评价外，也是对内容数据指标的应用；开放了实验室功能看一看，包含“好友在读”、“你可能喜欢”、“北京人在读”、“产品经理在读”等多种分类标签的文章推荐机制；微信读书新版本中增加了书籍相关公众号文章阅读功能。

头条号、百家号、大鱼号等有对作者和文章的评价体系。

还有新榜，仅基于阅读量和点赞量两个可见指标，提供了分钟级检测、趋势查询、自定义榜单、舆情监控等多种功能，将数据应用到淋漓尽致。

这一切都是在向着优质内容筛选迈进。

对美好事物的热爱，是我们人类一致的追求，

美好的事物，j2直播，值得我们为之努力。

希望有一天，我们不需要在筛选标题党、旧闻、鸡汤上浪费时间；

希望有一天，我们不再因为只能接受碎片化的知识而焦虑；

希望有一天，我们睡前看到的是今日精选，了解到的是最真实、最具深度的新闻评论。

希望这一天，就是明天。

作者：野蛮人诺基亚，公众号：喜新（ID：noyanjiu）

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