關於群體智慧（Collective Intelligence）在Web 2.0時代已經被大家炒得熱火朝天，例如那一堆所謂去中心化、User-Generated-0Content(UGC)的Web2.0站點們：Video、SNS、Wiki 、Blog、Digg、Twitter、BBS、IM、RSS，Google這樣的搜索引擎對用戶搜索行為、點擊流的聚合處理，Amazon、淘寶這樣的電子商務網站的推薦系統、點評系統也都可以歸入群體智慧的範疇。
關於群體智慧的話題太大，這裡主要從產品設計層面思考一下對群體智慧的一些思考。先說幾個相對較小但也利用了群體智慧的產品：
Firefox的Adblock Plus、Autoproxy插件：
其實與Adblock Plus功能類似的NOScript也挺好用的，只不過Adblock Plus比較方便的一點是對於常用的網站過濾規則可以直接從服務器下載並自動更新，而不需要像NOScript手工一個一個添加維護。這些屏蔽規則是普通的大眾一個一個貢獻出來的；
用於翻牆用的Autoproxy相對於FoxProxy也是類似，對於被偉大的所GFW屏蔽的網站列表可以直接從服務器直接下載，而不需要一個一個手工增加，儘管在功能上FoxProxy更為強大。
手機軟件的網秦通訊管家：
傳統的來電防火牆、來電管家之類的軟件都不具備聯網功能，對於騷擾電話需要用戶一個一個手工添加維護，而網秦的通訊管家從用戶端收集這些垃圾電話並上傳到服務器形成垃圾電話庫，用戶可以直接從服務器端下載現成的垃圾電話庫。這裡姑且不說網秦垃圾與否，這一產品的設計在當時還是挺有新意的。
類似的例子還有為Google提供有害網站列表服務的stopbadware
可以看出來，合理利用群體智慧的力量對於優化產品設計、產品運營、用戶體驗上都有較大的意義。
只不過對於群體智慧濫用的例子也有一堆，例如360安全衛生（ http ://bit.ly/9exBx4 ）、綠壩、QQ、淘寶刷鑽聯盟等等。
關於在產品設計、產品運營中關於群體智慧的一些思考：
1、要發揮群體智慧的價值，產品必須能夠解決用戶需求的痛點
不要想當然認為有一個產品後，用戶自然會有興趣來自願幫助你完善產品，尤其是在產品對他毫無價值的情況下。時間是寶貴的，人生是寶貴的。要調動用戶奉獻群體智慧積極性，產品必須能夠幫助用戶解決一些麻煩的問題，這樣才有機會與用戶互動，從而粘住用戶，進而讓用戶願意心甘情願地奉獻自己的智慧。
群體智慧必須建立在產品的核心價值上，只有過了產品對用戶具有核心價值這門檻，群體智慧對於產品的價值才能夠爆發。
2、圍繞產品核心功能，關於易用性，降低產品使用門檻，不要強迫用戶、干擾用戶
在產品設計時候，我們總是擔心沒有這功能，沒有那功能，於是乎圍繞核心功能添加了一堆功能，在導航菜單上羅列一堆高級功能，用戶一進來就暈。
一個典型的例子是標籤tag的使用。現在基本上所有的網站都裝模作樣地提供標籤的功能，而且強迫用戶必須打標籤、評分，但對於大部分的用戶而言：什麼叫標籤、標籤有什麼用很難搞明白，於是乎，或是為空或是打得亂七八糟的，與我們所期望的通過標籤來做分類Classification、聚合Clustering從而產生推薦的想法相去甚遠。
用戶級別有菜鳥級->中級->高級->資深->發燒友級，產品功能的展現應當也分層次，針對大部分人提供最核心、最常用的功能，剩下的功能讓用戶去挖掘、創造，在挖掘、創造過程中得到樂趣，從而資源奉獻其智慧，並且通過口碑等方式幫助進行產品推廣營銷。
最為典型的莫過於Twitter的成長史，諸如RT、hashtag（#）、@之類的用法都是用戶創造的，怪不得連線雜誌說 Twitter成功源自群體智慧
3、避免人為乾預因素，保證系統信用體系的權威性
用戶之所以願意在某個產品上投入大量的精力，奉獻自己的群體智慧，首先必須建立在其對服務提供商文化的認同和對其產品的信任上。
因此服務提供商進行產品運營的重點之一就是建立一套相對完善的賬戶體系、信用體系，塑造產品品牌，在產品運營過程中全力維護這套體系的權威性、公平性、合理性。在中國現實的環境下，產品運營肯定涉及商業、政治的因素，但不能因為商業、政治的因素成為產品信用體系第一位的決定力量，喪失了基本商業準則的產品最終的下場只能被用戶唾棄，即使其短期可以通過各種手段來蒙蔽普通消費者和用戶。
這就是為何我寧願信賴Google、Facebook、Twitter，而不願信任QQ、360、Baidu之類的原因之一。
4、群體智慧的成果需要數據來支撐、度量，但不能簡單公式化
要有效度量群體智慧的成果，例如度量網絡營銷的效果、產品設計的用戶體驗、用戶的使用行為習慣等等，Web Analytics是必不可少的工具。 Web Analytics從多個層面、多維度、多視角對數據進行了度量。
但在對數據進行使用時候，我們一般為方便起見都採用簡單公式化方式來度量用戶行為，一個典型例子是淘寶的賣家、賣家信用積分，為了商業利益，大家面對簡單化的信用積分公式，採用了刷信用方式，先是採用構造虛假交易的方式，然後“創造性”地出現了一堆利用群體智慧名義的淘寶刷鑽聯盟（例如馬甲客、網商管家等等），最終對淘寶本身的信用體系的權威性也造成很大衝擊。其實從Google 始終將PageRank的度量指標作為核心機密可以看出，對於群體智慧的度量不應當簡單公式化。
關於對數據的應用，Facebook的Adam Mosseri分享的 Data informed, not data driven 觀點的確是真知灼見，或是可以參考這篇 Facebook如何利用數據指導設計
5、沒有完美的人工智能算法，群體智慧的核心是群體，一個個活生生的人
對於我們這樣的技術人員而言，如果能夠通過諸如協同過濾、數據挖掘、人工智能等算法來自動實現諸如商品推薦、臭味相投的人推薦、自動新聞聚合等等，這是多麼讓人興奮不已。但限於目前技術的水平，以上夢想還只能處於起步階段，諸如Techmeme、FriendFeed這樣的技術導向的站點的發展經歷已經證明了純粹靠技術化手段來處理群體智慧尚不是完善。
當然我們信仰技術的力量，相信總有一天通過技術能夠達到以上目標。只不過在當下追求技術手段解決群體智慧問題的同時，我們不應當忘記我們面對是一個個活生生的人，一個個能夠通過產品感受到我們誠意、熱情的人，因此與其說是對產品的運營，毋寧說是對人的運營。
建立與用戶高效、雙向的溝通渠道產品運營的重要手段，這裡的所說的渠道可以是SNS、BBS、Blog、Twitter等。通過這些溝通渠道加強與用戶的互動，讓用戶建立對公司及產品的信任，傾聽用戶領袖的聲音，收集用戶對於產品的建議等等。
6、隱私問題
儘管中國人並不是很注重隱私問題，大家可以瘋狂通過客戶端來挖掘自己需要的各種數據，而且可以美其名曰為：雲計算、隱私保護。這些通過侵犯用戶隱私等手段來獲得群體智慧數據，雖然可以短期可以對產品或是產品之外的東西（例如政治立場）或許有所幫助。但最近的360、QQ兩個彼此齷齪的故事告訴我們：你齷齪，你的競爭對手會比更加齷齪，但會打扮得比你冠冕堂皇、正人君子，你沒有遵守的一些原則會被同樣沒有遵守的對手無限放大來攻擊。出來混的，總要還的。
所以在做產品時候不要存在僥倖的心理，對於一些基本的商業原則還是要盡量遵守。產品的核心競爭力不能指望長期建立在拋棄基本的商業準則上。
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