¿Cómo manejan los sistemas de reputación los sesgos (sistémicos) que pueden distorsionar significativamente las clasificaciones basadas en tales sistemas?

Para tener en cuenta matemáticamente ese tipo de cosas, debe identificar un factor que indique el efecto y un factor que esté alterado por ese efecto, y luego correlacionar los dos. Desafortunadamente, esa declaración no es increíblemente útil sin ejemplos.

En los ejemplos que especifique, podría ser beneficioso proporcionar un sistema de calificación que tenga calificaciones positivas y negativas. Esto permite que una persona con ambos tipos de votos sea considerada “controvertida”.

Para disminuir el carro o el anclaje, es posible que tenga una disminución logarítmica en el valor de los votos que se aplican específicamente a una persona específica. Esto significa que vale mucho la primera vez que esa persona vota por ti, pero casi nada la octava vez. Si la versión logarítmica no funciona, se pueden aplicar otras curvas hasta que encuentre una coincidencia efectiva. Probablemente sea necesario comprender bien las matemáticas detrás de cómo se reparten los puntajes para resolver esto.

Puedes aplicar puntos de reputación con una caída de la vida media. Esto simula cómo se desvanece la notoriedad a medida que las personas se olvidan de él / ella.

Si tiene varias personas con y sin autoridad, puede obtener una estimación del% de impulso que obtiene una persona con autoridad al hacer coincidir sus puntajes con una media del público (o un subconjunto de los mismos), y luego ajustar todos sus puntajes por eso porcentaje (también funciona en una escala logarítmica).

Cada problema con el que se encuentre requiere una solución personalizada. Comprender la psicología detrás del efecto y la magnitud del mismo realmente puede ayudarlo a adaptarse.

Este documento sobre los recomendadores de NMF que trata el sesgo como parte de la restricción sobre el solucionador de NMF

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