不知各位是否注意到，在投票结束之后，各种媒体都会关注台北县下的一个“神准村”，因为历届的选举，该村的结果与总体的情况偏差小于4%。我不关心这个“子样”神准的原因，而关注准确的“子样”能为预测、判断、分析总体带来巨大的裨益。诚如台湾之选举，在该村结果出来后，貌似天下大势已定，当事人与旁观者，俱以此来安排事宜。最终的结果也证明了这种“预判”的确有效。我们进一步想，如果点票的时间拉长，从4个小时，变为4个月，那么这个预判的效果就会更强。一言以蔽之，统计的功效！

话题回到我们所共同关注的互联网上，web2.0的时代，用户作为网站的命脉，如何为其提供更为他们需要的服务，良性改善用户之使用体验……等等如是问题，或困扰着网络从业者，或以团队（乃至个人）以偏概全的思想进行敷衍，得到的结果往往是黏性有限。如何解决呢？正如上文所提及的4%误差的“神准村”一样，我们web2.0的用户中，是否存在这样的4%误差的宝贝子样呢？答案是肯定的，这就如同正态分布中能找到充分完备统计量一样，完全可以达成。然而，创业家们是否探索过自己会员，去用最小成本的方式找到一个偏差小的子样，以无偏、一致、充分、完备地描述总体的需求，进而更好的完善呢？我想答案却是很遗憾的否定。

即便是国内做的比较好的web2.0站点，比如豆瓣网，也仅仅是偶尔在首页上添加一个投票，我不清楚阿北会不会给频繁使用者发关于使用体验的调查邮件，或者对于他们的使用体验进行专门分析，同时也不能确定，豆瓣的频繁使用者就是豆瓣目标用户的4%差异宝贝，因为我相信很多朋友第一次使用豆瓣是因为搜索某本书，CD抑或电影，之后每次有此需求之后才使用。但是，我认为像豆瓣网这类优秀的web2.0网站，确实应该重点审视自己目标用户的需求，并为其改善。而这些数据、信息却都能以最廉价、最快捷的方式来读取。何乐而不为哉？

找到4%偏差的宝贝样本，web2.0世界会越来越好玩，说不定某一天，你所钟意的网站首页就是你电脑桌面的样子。HOHO～这起码说明，这个网站也钟意你噢