위키백과:알고리즘에 대한 합의 감소
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 | 이 페이지는 간단히 말해 다음과 같습니다.위키백과에 대한 합의 형성을 문자 그대로 수학적 함수로 축소할 수는 없지만, 내용 논쟁에서 제안이 성공할 가능성은 실제로 모델로 예측하기에 상당히 간단합니다. |
처음에는 위키백과 합의 형성의 일반적인 모델이 다음과 같이 보일 것이라고 생각할 수 있습니다.
위치:
사실 이렇게 간단하지는 않습니다.각 소스(S1 등이라고 함)는 고유한 R 값1(10진수 값으로 가장 잘 표현되는 R 등, 여기서 0은 가비지, 1은 상상할 수 있는 가장 신뢰할 수 있는 소스)을 가지고 있으므로 각 소스에 대해 조정된 소스 값을 결정하는 재귀 함수여야 합니다.그러나 우리는 또한 더 많은 자원을 제공하기 위해 약간의 추가적인 가중치를 줄 필요가 있습니다.
이것은 그것과 더 비슷합니다.
키:
일반 영어: 각 소스에는 컨텍스트 값이 할당됩니다. 이 값은 소스의 인수를 지원하는 관련성과 신뢰성(신뢰성)의 조합입니다.이 값들은 함께 더해진 다음 제시된 출처의 수로 나누어 평균을 산출합니다.이 단계에서는 관련성 및 신뢰성 합계를 나누는 양을 약간 줄임으로써 실제로 인수를 더 강하게 만드는 인수를 지원하는 소스의 수가 증가합니다(이 모델에서는 10개의 소스마다 인수 신뢰도에 대한 1/10의 보너스를 받습니다).
이것은 단지 게단켄 실험일 뿐입니다. 왜냐하면 우리는 숫자 S와 R 값을 할당할 객관적인 방법이 없기 때문입니다.그럼에도 불구하고, 만약 당신이 그 과정을 통계적 결과로 줄인다면, 이것은 우리가 일반적으로 콘텐츠 분쟁을 해결하는 방법을 꽤 정확하게 모델링하는 것처럼 보입니다.
당신의 출처가 더 많고 더 좋을수록, 당신의 견해는 합의에 의해 더 많이 받아들여질 것이고, 다른 모든 것들은 동등하지 않을 것입니다. (예를 들어, 정치적 또는 다른 파벌이 일시적으로 기사를 통제하고 단순히 그들이 좋아하지 않는 아이디어를 증거와 상관없이 거부할 때,게시판이 개입하여 페이지의 소유권을 취소할 때까지).
소스의 비스테이지 표본 크기를 고려할 때, 모델은 다른 소스가 고급 소스일지라도 명백하게 끔찍한 소스에 의존하려고 할 때 A(신뢰성)에 대한 부정적인 영향을 정확하게 포착합니다.R 값이 1에 가깝지 않은 모든 출처는 평균을 끌어내립니다(한 시험 또는 한 학급의 10점 만점에 낙제점을 받은 경우 나머지 모든 시험에서 A를 받았더라도 전체 점수가 크게 낮아집니다).
그것은 꽤 완벽한 모델이 아닙니다. 왜냐하면 그것은 말도 안 되는 위치에 100개 이상의 정말 끔찍한 출처를 인용하는 것("큰 발은 현실이다" 등)이 단지 당신을 미치게 만든다는 사실을 설명하지 않기 때문입니다. 출처의 수에 대한 효과를 고려하는 것은 너무 단순합니다.
