看电影、选图书时我习惯上豆瓣查相关作品的评分，豆瓣的创始人是如此描述其评分机制的：
比方说一部电影有42万用户打分。我们的程序把这42万个一到五星换算成零到十分，加起来除以42万，就得到了豆瓣评分。
也就是说一名电影学博士和一个普通中学生具有相同的投票权重，假设前者给《变形金刚5》3星，后者给5星，取平均值4星乘以2，影片评分为8分，这是一种平均主义的价值判断。类似的评分网站不会给某些专业人或组织更多的投票权重（给了也难以防止滥用）以更可能准确的反应出作品的专业水准，因为这会牵涉到公平——准确的说是平均——这个非常敏感的问题。于是有些影评服务会提供另一条通道：专业影评，用以区别大众影评，为用户多增一个参考指标。
在Steemit上一头大鲸和一条小鱼给同一篇文章投票（upvote），假设小鱼投了1票，换算成分数可能是2分，大鲸的一票换算成分数也许是9分。这里增加的变量是用户的价值。Steem网络中每个人的投票权重都基于一个循环、缠绕并相互影响的激励机制，其核心是用户价值和内容价值的互动。
豆瓣评分追求公平和平均，在Steemit上，用户价值衡量内容价值。
感谢
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