I punteggi nel rapporto sul rapporto di segnalazione degli utenti sembrano un po’ confusi.
Ad esempio:
Gli utenti con solo segnalazioni non concordate ottengono un punteggio superiore a quelli senza segnalazioni e a quelli con una quantità simile di segnalazioni concordate e non concordate.
Chi ha, ad esempio, 100 segnalazioni non concordate e 100 concordate ottiene esattamente lo stesso punteggio di qualcuno senza segnalazioni, ovvero 0.
Qual è l’intenzione dietro questo punteggio? (cc: @j.jaffeux)
Il mio caso d’uso per questo rapporto specifico è identificare gli utenti che sono più o meno allineati con la moderazione. Da questa prospettiva, 15/0 e 0/15 sono ugualmente importanti per motivi diversi, e un punteggio di 255 / -255 in questi casi, secondo me, renderebbe la situazione molto più precisa, ma non sono sicuro di come l’algoritmo possa farlo mentre pesa anche il volume dei segnalazioni, che è ugualmente importante.
Wow, questo significa che mantenendo costante il numero di agreed, man mano che il numero di disagreed aumenta, il punteggio migliorerà sempre di più (quando disagreed > agreed).
Una formula più ragionevole e diretta potrebbe essere qualcosa come:
(agreed * agreed) - (disagreed * disagreed)
Cioè, gli agreed aumenteranno sempre il punteggio, mentre i disagreed lo diminuiranno sempre. Non so se ci sia bisogno di rendere la formula più complessa di così, ma comunque è solo la mia opinione (se va bene che il punteggio possa essere negativo).
Penso che questo vada bene. C’è un problema, considerando che entrambi i valori (quello che dovrebbe aumentare e quello che dovrebbe diminuire il punteggio) sono uguali?
Non ho scritto la maggior parte del codice; ho principalmente corretto un bug che impediva la visualizzazione dei record quando il numero di disaccordi superava quello degli accordi. Quindi non sono sicuro della maggior parte della logica. @eviltrout
Ho usato accordi * accordi perché pensavo potesse essere interessante evidenziare gli utenti con cui non siamo mai in disaccordo. Ma si tratta di un caso limite e la maggior parte degli utenti non rientrerà in questa categoria, quindi dovremmo probabilmente ottimizzare l’altro ramo.
Sentiti libero di correggere la formula per gestire meglio eventuali casi specifici non considerati.