整理：互联网+系统可以给医生打好评或差评了？~~

https://kan.china.com/news/2345syxw/241562_3.html?qudao=2345syxw

以前就给国家信访写过建议，学日本搞分诊治，小病如果不去小医院做初步诊断后再去大医院挂号，而是直接去的话，自动延迟看病优先级并自动上浮挂号费。同时做些改进，可以给小医院的医生打分，类似大众点评系统那样，然后通过大数据系统筛选优秀的小医院医生，升级为专家医生，提高薪资待遇，来激励优秀人才成长。

当时想的估计要很久才能实现这个机制，看这个新闻貌似5月1日就可以开始试点了？不过用的可能是支付宝的打分系统。

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当然支付宝的系统也会有刷好评、差评师、差评骚扰等问题，后来还设想过实名制啊，AI自动分析病人的留言属于好评还是差评（病人自己干脆不选择，以避免被骚扰）等等杂七杂八的构思……

但是，后来看淘宝自己的印象标签机制，AI的分析貌似也不准……或者，让第三方的淘宝陪审员（大众评审们来辅助分析筛选标签，然后再让电脑用AI神经网络学习人类如何分类可以提高其分类准确率？）……那初期人力成本比较高，但是看淘宝的众包平台上还真有这样的语义AI训练员的招募（没啥稳定工资，能帮AI发现错误可能会给点集分宝吧）~~

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不过这个只能对付差评骚扰，差评师和刷好评也不好对付。差评师后来看淘宝自己出了个云标签机制，允许商家给和自己发生过纠纷的顾客打上一些恶意标签，如退货掉包，退货时不好好包装弄坏东西，退货私吞赠品等等……

如果有个顾客被很多商家打了此类标签，他再想当差评师啥的搞讹诈就没戏了，可能还会被扣除央行征信记录里的积分，以后房贷车贷学贷的利率都会大幅度上涨。

如果这样的系统也被引入互联网+的话，估计是可以对付差评师类的患者的……他们敢乱打差评诽谤合格的医生就没人信了。

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不过刷好评的怎么对付我自己没想明白过……话说淘宝自己倒是新出了个反制机制，叫千人千面算法，就是，如果一个给洗衣机刷过好评的人，又给一个滑雪板刷好评，则该店铺只有在碰到既喜欢搜索洗衣机，又喜欢搜索滑雪板的新顾客时，才会优先展示被刷好评的那个店~~

所以一个店铺越乱招购物倾向混乱的人刷好评，有可能反而在购物倾向有序的人搜索时，被延后展示……

这也算是个反制手段吧？这样的话，假设有小医院的医生也雇人刷好评，貌似也得找没有乱刷过其它不相关的疾病的人去刷才行？哈哈。