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BLOG作為Web 2.0的一種典型形態，在近幾年得到了快速發展。它除了是個人展示個性、交流言論、營銷自我的平臺外，還通過構建BLOG網絡，形成了不同的知識、興趣領域網絡社區，有的BLOG的影響力已經遠遠超出了人們的想象。BLOG的互動性和多元化使得其組織結構和信息質量具有極大的差異性，這就需要建評價體系對其進行評價，以篩選質量較高的BLOG。

傳統的網絡信息資源評價方法對于BLOG評價仍是適用的。部分學者利用層次分析法對BLOG的內容、構架、互動性、影響度進行評分。其中互動性包括訪問者的留言、評論數量以及停留時間和BLOG的反饋速度；影響度包括訪問量、被鏈接總量以及鏈接BLOG的質量等級等。也有通過定量(鏈接、訪問量)定性(形式、內容)結合的方式對圖書館學情報學BLOG進行評價。在網絡信息計量學方面，對BLOG進行評價研究主要集中在鏈接分析上。

利用BLOG中相關條目的鏈接地址和該條目中的回復鏈接地址構建了BLOG線索，通過這些回復鏈接數來發現重要的BLOG。采取BLOG的人鏈，借鑒PageRank等算法選出重要的BLOG信息源。L.Belle用PageRank的算法對Blog條目進行評分，提出了一種基于查詢和Blog條目 (entry)的對Blog排序的方法。E．Adar提出了iRank算法，iRank算法賦予包含源信息(original information)的站點較高等級，且依據不同信息源間引用同一鏈接的間隔時間賦予存在潛在鏈接的可能性權值。K．Fujimura等提出了一種對 Blog信息進行排序的“EigenRumor”算法，該算法根據Blog作者的重要性對Blog信息進行加權。而BLOG服務提供商對BLOG的評價，多數使用的是RSS訂閱數、PageRank、AlexaRank、流量、評論/回帖數、TrackBack等專業術語，從而提供排名榜、人氣榜等來反映 BLOG的影響力，這些方法或指標被廣泛應用于BLOG評價中。

(1)PageRank

Google的PageRank值是目前BLOG評價中最常用的，用來標志網頁的等級／重要性。級別從0到10級，10級為滿分。PR值越高說明該網頁越受歡迎(越重要)。

(2)AlexaRank

AlexaRank是常用的訪問量統計指標，可以通過在瀏覽器上安裝Alexa Tool-bar進行統計，在很大程度上取決于每天多少訪問者。一個BLOG可以通過SEO、利用插件、或者被瀏覽者大部分都裝Alexa工具條來提高自己的該項指標值。

(3)RSS(really simple syndication，也叫聚合內容)訂閱數

RSS是在線共享內容的一種簡易方式。需要下載和安裝一個RSS閱讀器，或者使用在線RSS訂閱BLOG來管理這些BLOG內容。

(4)評論／回帖數

回帖率能夠反映讀者對BLOG內容的興趣和共鳴，有影響力的BLOG總是得到共鳴，所以有很多留言，但一些沒有意義甚至不健康的回帖對于BLOG的評價作用不大。如果評論或回帖數量不多，但質量高，或者作者的影響力很大時也應作為評價參考。

(5)TrackBack

當人們在訪問BLOG時對BLOG內容有深層次的理解和獨到的看法，并且自己也有相當的興趣，可以把評論寫到自己網站上，然后向刊載原始文章的服務器發送該網頁的URL及標題、部分正文、網站名稱等信息(注)。這一過程為“發送TrackBackPing”，通過這種方法，在原始文章的地方就留下了你的評論的URL、標題等部分信息，這樣在原始文章中就將你的TrackBack Ping等所有評論都記錄了下來。

(6)PingBack

“PingBack”的中文正確翻譯為“廣播”，最先由“3GBLOG網”提供，是指計算機系統向外部發出引用信息。作者在寫作一篇文章的時候，碰巧援引了某BLOG內容，文章中包含了該BLOG的鏈接，該BLOG會收到Pingback的通知。這個方法使得BLOG可以追蹤什么人鏈接至他的文章。有一些網志軟件，如WordPress，當一篇文章出版的時候，可自動Pingback這篇文章中所有鏈接的功能。

上述(1)一(4)都是通過數量對BLOG進行評價，這些方法通常會由于弄虛作假、人情關系等造成數據的不可靠，需要在評價時加入定性的參考。 (5)、(6)在一定程度上更具有可信性，他們真正體現了對BLOG內容的引用，是衡量BLOG影響力的重要指標，但也有將這些指標作為廣告營銷宣傳工具，對評價造成影響。使用這兩個指標時，需要安裝包含這種功能的軟件，例如Movable Type和WordPress，雖然普遍性還不高，但通過統計這些鏈中具有有引用／推薦等積極意義的鏈接也能很好地反映BLOG的質量／影響力。