在网络平台上，我们或许需要对某款产品或者某部影视作品进行评分，这个时候，评分系统的存在便显得重要了起来，那么，什么样的评分系统才更符合用户体验预期呢？本文尝试解析了评分系统的设计策略，一起来看一下。

在设计新产品时，我需要一个评分系统，用户应该要对一系列因素投票。对此，我第一个想到的就是现成的五星评价系统。但是近些年这个评价系统并没有优化且（或）高效。

必须先熟悉掌握这个设计规则，才能去打破它们。

要找到替代的评分系统，首先，我们必须要了解五星评价系统，这样我们才能找出其所有的缺点，并理解它在用户体验方面造成的问题（这点我将放到一边稍后再说）。

（从不同用户的视角而言——星星并不能准确地展示某事物的好坏。

一、五星评分系统的缺点

最主要的问题是（从不同用户的视角而言）星星并不能传达某事物好坏。在最初的研究中，我发现三星评价对于某些用户而言意味着“合适”，而对另一些用户意味着“不佳”！这意味着我们从评分系统收集到的数据并不准确且不可靠。

另一个问题：给一颗星更差还是一颗星都不给更差？没有星星应该被当作 0 分么？如果我们需要计算一个产品的平均用户评分，我们必须计算那个零颗星么？或者我们应该将零颗星算作 3 分（平均分）？或者直接不将这种情况纳入计算？

接下来的问题：当你在 IMDB（评分系统是 1 – 10 分）上搜索高评分电影时，优秀的喜剧电影通常会有6分（相当于在五星评价系统里的3星），但是优秀的惊悚电影经常有 8 分！这意味着用户潜意识里给喜剧电影更少的分数（用户给电影赋予了一份嘲讽的感觉，并在脑海中贬低它），所以我们只有很少的 8 分喜剧电影。尽管喜剧电影非常卖座，甚至比惊悚电影销量更佳。

二、Netflix 平台的评分系统设计经验

1）研究表明，当用户为电影评价高分时，并不一定意味着他们喜欢这部电影！Netflix（电影平台）的设计师发现用户会给纪录片打更高分，但是当用户返回网站，他们会搜寻那些他们打更低分的电影。所以 Netflix 算法无法基于用户评分而为用户推荐他们真正喜欢的电影。为了改进评分系统，Netflix 和 Youtube 决定使用「喜欢」和「不喜欢」按钮来替代五星评分系统，从而获得更准确的用户评价。

2）Netflix 最近宣布，用户在每个电影顶部看到的排名，并不是来自于用户的平均评分。而是 Netflix 基于数据挖掘算法、用户兴趣和品味，而认为用户会给电影的分数。（如果你经常给喜剧电影高分评价，那么我们会给你看到喜剧电影的更高排名！）

3）对Amazon(亚马逊购物平台)上评价的研究表明，大部分的评价可以分为两类：要么用户对产品坠入爱河并夸奖产品，或者他们十分讨厌产品并吐槽之。仅有少数人会温和公平地评价产品。认知科学可以更好地解释这个现象，但是底线是人们仅仅对极端情况（不在正常情景下）产生反应。

三、替代评分系统

鉴于所有这些以及 5 星级系统的模糊性，我们决定去寻找更准确的评分系统。以下是各类评分系统的优缺点：

第一个替代选择还是使用了五级评价系统，但是把星星替换成了情绪符号。选项 1 现在的意思是“非常差”。而在上一张有五颗爱心的图片里，一颗爱心不可能被当作“非常差”，因为爱心或者星星没有一点负面含义。

第二个替代系统：拇指系统，通常被称作「喜欢和不喜欢」，可以让用户更容易去衡量，因为：

1）「喜欢/不喜欢」可以让用户很容易去判断。因为它只有两种模式。这是两种极端模式。这意味着，要么是顶线要么是底线！（和有更大测试域的五星评价系统相比）

2）「不喜欢」清晰地展示了我们忽视了什么。Netflix 说双按钮选项在双按钮系统里对我们而言有巨大的好处：我们可以搞清楚什么是用户真正厌恨的东西，这样就再也不在时间线上展示了。（ 5 星评价系统没有「不喜欢」。即使用户给某样东西打了一分，你也不能判断是不是用户不喜欢它）

3）研究表明，拇指系统可以鼓励用户投票并增加用户对于服务的参与度（和五星评价系统相比）。如果你想要更多的用户参与度，你必须要把投票弄得更简单。就像 Twitter 和 Instagram ，他们只有一个喜欢状态按钮（而不是两个状态）。

四、用户需求准确性=更少参与度

有的时候我们不需要这么多细节，当我们要求用户更准确时，他们就会离开当前应用。

唐纳德·诺曼（Don Norman，90 年代 Apple 的用户体验创始人）在他的书《设计心理学》（《The Design of Everday things》）里讨论过：现在这里是 55 华氏度。但我习惯使用摄氏度单位。所以 55 华氏度等于多少摄氏度？

下面是将华氏度转为摄氏度的准确公式：C = (F-32) × 5 ÷ 9

这个公式很难记也很难算，所以我永远记不住！

但是有一个半准确的计算公式可以记住使用：C = (F-30) ÷ 2

对于第一个计算公式的答案是 12.8 ，对于第二个没那么准确的公式，答案是 12.5。对于唐纳德·诺曼而言，一个不够准确的答案已经足够了，它让我们看到了我们想要的结果。因为大家只是想看下这天气穿毛衣冷不冷！

五、结果

我们需要从用户那获得数字的准确程度，取决于我们需要什么类型的结果。

六、最后的设计

这是我为产品设计的最后的评分组件，它代表了用户在多少程度上对于我们网站应用的赞同/不赞同：

评分系统：

1. 不赞成
2. 中立
3. 赞成
4. 非常赞成