Re: [請益] 網路上的評分
※ 引述《StaticVortex ()》之銘言：
: 例如在 youtube 等網站, 各項資源都開放網友評分, 而且即時顯示結果,
: 我覺得這類型的評分機制可能有些問題.
: 首先, 什麼時候會想去評分?
: 就我個人的經驗, 通常只有我認為極好或極壞的資源才會想去評分, 否則瀏覽過便算了.
: 換句話說, 這類型人在評分時絕對不會評中庸的分數.
: 單看一項資源, 如果評分者全是這類人, 那麼評量結果應該會往邊界偏移吧?
中庸者不評分也不會影響 你把極端的分數都平均完
還是能看到真實的分數是偏高還偏低 [支持多或反對多]
: ( 題外話, 在此例中評量者是自願去評分的, 評量者可以決定要不要評量某物件.
: 與此相對的,
: 如果要求評量者對每項物件皆必須評分, 或更甚至要求具名或留下相關具體資料,
: 應該可以想見, 單項物件的評量結果會往中庸靠攏吧? )
這就和投票率一樣 對這件事的在意程度低 可有可無
給的回答就會是'還好,隨便' 這些人通常也是不投票的人
去評分不但沒意義 反而很好操作
你問贊成的人舉手 他們沒反應 操作成反對
問反對的人舉手 一樣沒反應 操作成贊成
而這些人通常也不會是消費者 顧客群
所以問卷調查時這類人的意見就變得不重要
常態分佈2-6-2裡 會影響事情發展的反而是兩端的人
: 其次, 評分結果公開的影響.
: 最明顯的便是影響到點閱率, 不過另外也還有一種可能.
: 舉個例, 有時候看到某項喜愛的物件評價卻被低估, 這時候多少會評高分一點吧?
: 換句話說, 評分者的真實評價並非表現在其評分上,
: 而是表現在令評分後的結果盡量靠近評分者的真實評價.
: 統計上要處理第一項問題的方法應該不難想像,
: 第二項問題要如何處理呢?
: 上述之瑕疵應該在很多層面皆會遇上吧, 一般而言有必要去處理嗎?
雙盲實驗就是防預期心理的
資訊公開的活動人就會參考彼此的反應
抽樣 統計即使去除這些變因 卻會反而變得不準
因為現實裡的人又不是雙盲 只想要知道理論性的結果
那可以去處理 只是就不符合現實了..
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