※ 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? 一個是size大提的，極高分和極低分會平均。 另一個是這類的評分通常差距都不大。 好比最低分1分，但最高分只有5分，兩者間只差4分。 極值的影響有，但至少不會像0～100分來得大。 當然，在統計當中極值影響絕對要去除。 : ( 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? ) : 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? --

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