上篇BLOG，因为是使用10分钟内写的，所以，有一些贻误：1、这个形式不算完全创新， KESO说，国外有 类似的模式；2、它没有实现对用户“音乐DNA”的不断修正；在此做一个补充更正。 这篇BLOG，主要想谈谈友播的模式上的一个失误，其中包括在：对用户“音乐DNA”不断修正方面缺失的问题。 友播的音乐推荐，主要是基于他的调查，也就是他试图通过用户填写的大量调查，然后判断用户的喜好。但是，这个模式本身就是有很严重的问题的。 我经常和人谈“其实用户都不知道自己喜欢什么”，另外当面对一个问题的时候，用户所填写的未必就是真的他的本身的情况。比如说：如果我是一个铁公鸡，但是我也许自己并不认为自己是铁公鸡，想法，我可能反而认为我乐善好施。 另外，用户喜欢什么音乐，与自己的习惯、用户的环境相关的，甚至对这个歌手的背景都有关系。 比如：同样的音乐格调，如果一个日本歌手和一个华人歌手，我有较强爱国情节，那么我可能就不喜欢日本歌手唱的，虽然他也许唱的的确非常好。 再比如：同样的歌手，我喜欢刘德华，但是我不懂粤语，所以我更想听他的普通话歌曲。 这些东西，都很难通过那些提问来确定。 所以，我认为，对一个人喜好的音乐最好的识别方式，是他在一定时间内，对于所听歌曲的评价和频率。 友播还存在一个很大的问题就是对于歌曲的评价，单纯的喜欢、不喜欢太直接了，很难确定。比如像刚才的例子，我对刘德华的粤语歌曲，到底是该说喜欢，还是不喜欢呢？ 对于这个问题，我觉得友播应该借鉴自己调查的方式，给予评价一个区间，让用户自己去选一个中间值。
