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以豆瓣电影平台为例的改良性设计
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2018-09-14 原创作品 其他 举报 1557 5 4 0

互联网数据众包时代，一部电影通常能聚合数万乃至数十万用户的评价和评分，数据聚类大众观影口碑，有利于辅助我们观影决策。然而信息爆炸又反向触发了大众的信任危机，人类不同于机器，接受和分析信息的能力有限，当我们无法在海量信息中快速获得有价值的信息时，信任就会被打破。研究发现用户从“信任大多数人的评价”重新转向“信任细分熟人的评价”态势。本研究以重建数据服务的信任度，提升评论式社交体验为目标，以豆瓣电影平台为研究场域。通过Python展开社交网络取证，结合问卷法和访谈法进行服务触点分析，探究平台可信度维护的过程中，用户信任情感产生的激发点和破坏点。并引入数据智能理念，对豆瓣电影平台五大功能进行改良设计，着力从“智能推荐”与“管理”模块着手，重构数据服务信息结构、信息交互流程及交互界面设计，促进豆瓣电影的智能数据足迹网络建构，提升评论式社交及智能推荐效率。

更新：2018-09-14

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      该作品发布时间：2018年08月17日

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