不同对象，应该采用哪种评价方式呢?

参与评价的人数

一般来说，在两种评价方式的评价人数相同时，尤其是人数较少时，二维评价结果所产生的区分度和可靠度要好于打分评价。因为打分评价方式会产生多个评价层次，并且一部分评价者会选择中间分数（比如五分制中的“3 分”），因此需要更多的评价才能得出有区分度的可靠结果。例如，下图 9 所示的评价结果：采用五分制评价方式，该 App 的平均得分为3.6分。无论是从分布图还是平均得分来看，区分度都不高。如果我们采用二维评价方式，假设打 5 分和打 4 分的用户当选择“喜欢”，打 2 分和打 1 分的用户都选择“不喜欢”，那么评价结果是 120 人喜欢，46 人不喜欢，明显更有区分度。

图 9 Google Play 中用户对某 App 的评价结果

因此，在参与评价的人数较少，或者是在产品刚刚上线时，可以考虑采用二维评价的方式，一方面可以降低评价的难度，鼓励更多用户参与评价，另一方面可以在参与评价的人数较少的情况下更准确地反映评价结果。

评价操作的便捷性

在界面上呈现“喜欢”和“不喜欢”两个按钮，应该要比呈现一组灰色的五角星并提示用户进行打分要直观。尤其是受制于移动终端的交互特点的影响，降低用户进行评价操作的难度，提高用户进行评价操作的便捷性，有利于鼓励用户进行评价。比如豌豆荚这种手机应用下载类产品，用户主要在手机上使用这类产品，所以它采用了“喜欢”和“不喜欢”这种二维评价方式（如上图 5 所示）。

评价系统的设计初衷

如果评价系统的设计初衷是引导用户产生下载或购买行为，那么可以考虑避免采用二维评价方式。因为二维评价中的“踩”、“不喜欢”等词语会让用户在潜意识里产生抵触心理，引导用户不要下载或购买；而打分评价中的“好”和“坏”的界限相对来说较模糊，对用户的心理冲击不明显，用户甚至可以将五分制中的“3分”都算作肯定评价。

同时，多层次、多维度的打分评价方式还可以为评价系统所属的产品本身提供更加详细、全面和准确地统计数据，例如淘宝针对商品、服务和物流三方面的打分评价（如下图 10 所示），可以为淘宝收集这三个方面的数据，并进行统计分析，进而挖掘更大的价值。

图 10 淘宝针对商品、服务和物流三方面的打分评价结果

（编辑：佛山站长网）

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