信息的充分流动和自由获取对于我们普罗大众来说显然是，好事，你可以从各个角度来去分析和校验你所看到的、听到的、感受到的，在这里融入你对社会、事理、人际等方面的、各层次的思考，进而形成判断。2014年01月23日

今天testVPN不小心就看到以前在blogger.com上写的一篇文章，觉得还有点用，转贴一下，跟大家分享交流。

一般情况下，信息的充分流动和自由获取对于我们普罗大众来说显然是，好事，你可以从各个角度来去分析和校验你所看到的、听到的、感受到的，在这里融入你对社会、事理、人际等方面的、各层次的思考，进而形成判断。

预告一个，最近在写一些搜索技巧应用和搜索应用、魔兽世界产品设计和社区系统的研究，欢迎相关同学讨论交流。

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哈斯日志 2009-02-16，21:30发布

网络上信息鱼目混珠，有很多欺诈诈骗信息，甚至有故意干扰、引导舆论导向“五毛党”、企业在网络上的品牌营销团队、甚至专门给人做这方面的咨询公司等，他们以自组织的力量，利用网络上建立网站、博客、社区等便捷的发布通道，来引导某个主题信息的导向，或者，制造网络关注注意力，分散聚焦点，影响人们的正常关注力聚焦和对正常的信息判断，当然，并不是说这些事情全是坏事，这也是网络的媒体价值方面的一种呈现。

但是这方面现被用来“直接欺诈、诈骗”“制造民意”“引导舆论导向”“隐藏真相”，那么对人的影响就只有坏的方面，导致的网民获取信息的真实性受到干扰，影响对于事情最终判断，或产生偏差，如何能识别网络上信息的真实程度、可信度，粗浅地分享几个想法：

1 对于欺诈型信息，识别相对直观、简单，就是不要被贪念左右，“不要太轻信天上会掉下馅饼”，百度知道的防欺诈专题，这应该成为一种生活在信息资讯发达的年代里，每个人必备的生活常识。

2 另外对于不确定的信息要有一种质疑状态，而不能说是“存在就是正确的”。

春节期间，不少亲戚朋友说起某个东西的时候，都会说“这个网上都有”“怎么怎么能在网上看到”。这种信任在网络发展的初期，利用网络发布还是有很高成本的那个阶段，也许可以的。但是今天整个网络的使用形态已经发生了巨变，技术门槛越来越低，使用成本越来越低，今天利用网络发布、分享、推广是一种常态。目前还没有有一个针对网络上信息的可信性、有效性负责任的机制。

3 利用搜索工具来看看你质疑的部分别人怎么看待。由于网络的现在的普及面已经非常高，你关注的问题一般都回同样被其他人关注。所以利用搜索去搜一下，看看别人怎么看待你所关注的这些点。

比如电视购物上哪个有又恶心又诱惑的“联合康森”的厨房卫士，还搞个新名词活氧，通过搜索会发现还是臭氧除菌，老技术新包装。再看看搜索结果一码质疑、责问、谩骂，这玩意儿还能信吗。插一句啊，有两个很好的行业，在中国被做坏了，电视购物、保险。

4 多数情况都不会如上面的，以一种绝对形态存在。都是有好有坏，好坏参次。这个时候，需要依赖搜索引擎和一些能有效的围绕信息的主题进行比较、排定，或更深入的一些验证。

比如，德尔地板好不好。去网上查了以后会发现，评价很多（搜的人很多，相关的信息也很多），感觉恶评也很多，好评也不少。OK，基于这些信息如何判断。

首先，第一要恭喜你，德尔的用户挺多（如果不确信，可以用同价位的其他品牌的产品去搜一搜）。
第二，你要看看，说评价德尔“好”的人，为什么说他好，加入只会说，销售人员给你很多折扣这样的，那你要三思。

第三，看看说不好的人为什么说“不好”，比如，多数集中在售后服务，而在产品质量上问题倒不是很多，那好，看看售后服务是不是你这个产品特别需要关注的问题，一般来说家电对售后要求高些，但是地板这样的就不是那么重要。同时要确定售后服务差到那种地步，是否有改进的空间，是否是你可以接受的，比如可以查一查德尔的公司针对这方面的新闻、咨询销售商（这两个方面，官方网站、新闻媒体中的信息更可靠一些。）、到论坛里看看其他跟你一样的消费者的说法（这个时候，就如《信息可信任任性网站类型》提到的，博客论坛里的信息更可靠一些），并电话跟德尔客服确定一些问题。最后根据这些信息你就能够获得一个比较明确的结论。

5 在公开的新浪的新闻编辑手册中，第一条就是交代信息真实与否要依赖于来源权威性验证，也就是原始出处。如果对信息有质疑，可以利用搜索引擎对信息的内容和时间要素进行验证，从而获得原始出处，或者更接近原始出处的信息源，然后进行有效的对比分析。从而更容易靠近真相。时效性非常高的信息，需要充分利用activity flow如twitter、fanfou等微内容平台追逐信息原貌，这样会更有效，此次央视大楼大火就展现了twitter的价值。

6 在对信息进行验证和分析的时候，时刻关注和把握信息参与者的利益倾向。这是导致信息被转载、推荐或修改发布的动因。

7 通过通用搜索来获取验证的线索，利用专业工具进行验证和分析，比如垂直类的搜索工具（ip138、列车航班信息等）、专业数据库（CNKI,食品药品监督局、专利数据）、其他传统的检索系统的数据库，比如scholar、网络图书馆等。