大家好，我是初心者咖啡gyboy。 最近在思考，如何建立一个具有参考价值的「评分系统」，只针对我自己品项的封测。 虽然像 Coffee Review (CR) 或是 SCA 的评分系统很专业， 但对於大部份的消费者（包含我自己）来说， 没受过专业训练，喝一口就判断这杯是 85 分还是 86 分，其实非常困难。 「打分数很难，但比较谁好喝，似乎容易多了。」 基於这个想法，我试着设计一套「将排序转化为分数」的方式。 核心概念是：不打绝对分数，只做相对排序。 日前我请Line群组内喝过我们家豆子的朋友协助做了一次封测， google表单如下，您如果有喝过也可以协助填写，分数会滚动调整: https://forms.gle/sHUkz6Xvo6Ceu9jQ7 以下是计算逻辑，简单写出来，大家帮我想想看， 这样的统计方式是否有盲点？看能不能修正得更好。 计算逻辑(1)： 由於不见得每位朋友都喝过所有的品项， 所以这套系统「未列入排名的品项，就不列入计分」。 计算逻辑(2)： 找出该名测试者排名列表的「中间值」品项，作为基准，设为0分。 比中间值好喝的，依序 +1, +2, +3... 比中间值难喝的，依序 -1, -2, -3... 最终分数 = 总得分 / 实际评分人数 【举例说明】 状况一：小明只喝过3支，给出的排名是 A > C > D C 是中间值：得 0 分 A 比 C 好：得 +1 分 D 比 C 差：得 -1 分 状况二：小美喝过5支，排名是 B > C > E > D > A E 是中间值：得 0 分 C (+1)、B (+2) D (-1)、A (-2) 【结算】 A 品项： 小明给 +1，小美给 -2。 总分 (1 - 2) / 2位评分者 = -0.5 分 B 品项： 小明没喝过(未评)，小美给 +2。 总分 2 / 1位评分者 = 2 分 为什麽要设计成「两面刃」机制，拿下大量负分的品项会没人买吧? 我的想法在於「避免分数膨胀」与「强迫取舍」。 以google地图的1~5星评分来说，店家没什麽大问题通常会给4~5星， 导致监别度丧失，何况还有五星好评送小菜 =.= 对我来说，这个评分就一点意义也没有了。 当你觉得某支豆子超好喝，给它 +3 分的同时，依照排序逻辑， 你势必得把某支豆子排到後面，给出一个 -3 分，是一个零和游戏。 你不可能让所有豆子都拿高分，评分者必须诚实面对自己的喜好排序。 即便是身为烘豆师的我，把自己所有品项拿来排， 不管我多爱某支豆子，我最多也只能给出 +3，同时我也必须忍痛给出一支 -3。 每一支品项都是我从大量样品杯测，谨慎出手买进的，当然不会有不喜欢的。 但排名就是这样。 大家可以想像，当参与评分样本数够多时，这个分数会非常有公信力， 可以说是残酷擂台，因为合计之後能拿到正分的品项， 代表它必须是大部分人心目中的「前段班」。 第一波封测的计算结果： 以我们家比较多人喝过的「衣索比亚 吉茶 水洗」 来说， 他在这次的封测评分中，只拿下 -1.7 分(3)。 後面的(3)，表示总共有3个人给出排名，对这个品项产生影响力。 这代表在受测者的心中，吉茶普遍被排在比较後面的名次。 虽然我觉得吉茶也算满不错的衣索比亚 水洗豆了。 类似群众募资的概念，只是我需要的是你舌头的支援 (听起来怪怪)， 系统建立起来之後，就会有一个比「老王卖瓜」更客观的参考依据。 不知道大家对於这套「排序转积分」的逻辑， 有没有什麽盲点，或不合理的地方？ 欢迎给我建议，谢谢大家。 --

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