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すらっしゅどっとグルメスポット口コミ採点どーにゅー汁
食べログはあたまおかしい採点者を採点するメタ採点システムを導入するべきAmazonとかApp Storeとかも
一応、採点数が少ない採点者からの評価については、星の色をグレーにして、なおかつお店の評価に反映してないようですよ。一定件数がどのくらいなのかは不明ですし、特殊な味覚の持ち主が大量に採点しているケースは排除できませんが。
食べログのヘルプから抜粋--------------------------------------------採点（★）の色がグレーなのはなぜ？
食べログではその口コミが信頼できるかどうかの目安として、一定件数以上口コミを書いていないレビュアーの採点（★）の色をグレーにし、点数もお店の評価に反映しない仕組みとなっております。これは、例えばお店関係者の方がサクラ目的で口コミを投稿するなど、不正にお店の評価が操作されないための仕組みです。ただし、一定件数以下でも非常に参考になる口コミを書かれている方もいらっしゃいますので、あくまでもサクラ口コミなどを見分けるための一つの基準としてご理解ください。--------------------------------------------
おお、そんなん機能ついてたんですね。。あと各口コミの書き込み契機なども判断材料にしてたりすると更に完璧ですね。サクラは一定期間に大量の口コミを書き込んだりするでしょうから。
もうやってる？
フリーミアムで「完全無料」と誤認させたら不当表示、消費者庁が指針提示 -INTERNET Watch [impress.co.jp]こんなんできたから、踏み切れたんじゃないですかね。
一定件数以上口コミを書いているレビュアーの採点も除外できないものか。
ギャラが出てるわけでもないのにプロ気取りだかなんだか週10軒以上とかもう…「常連だけには特別なサービスがあるるようでした」ってそれがその店のシステムなんだよ、物欲しげに乞食かよ、店の使い方くらい知ってから書けや、一度しか入ったことの無い他人様の店、よくもまあとやかく言えるわ。
とかなんとか、書かれっぱなしの店が気の毒なケースをよく見るので。
レビューシステムの話題でいつも主張しているのですが、上と下の評価数パーセントを無条件で切ってしまうと、だいぶこなれた評価になると思うです。
レビュー件数が少ない店（商品）には使えない手ですが。
アイススケートとかスキージャンプの採点みたいな方法ですね。極端な数値を除外するというのは統計学的にはどんな根拠なんでしょうね。ちょっと興味があります。
評点方式の刈り込みは自分の応援する選手のライバルに最低点をつけ、自分の応援する選手に最高点をつけるような戦略的な行動を防止するために行われているとされています。これは、最低点や最高点をつけたらそれは確実に反映されないため、点を操作しようとする者は自らの評価が最高や最低になることを避けつつ平均点を下げる採点を行わなければならない、という困難な状況を作ることで、戦略的な操作を困難にする働きを持っています。
他方、食べログのような個々人の主観で刈り込み平均を利用する根拠は薄いと思います。ある店に対する評価が平均と分散を持った何らかの分布に従っているとき、一定数を排除する刈り込み平均を使って得られる平均は、分布のゆがみに応じて真の平均に対してバイアスを持ちます。また、評価を過大にしようと戦略的な点を投じる評価者が居るとき、その評価者分だけ刈り込みを行うと、その分低い真の評価を行った評価者の評価を捨てることになり、過大評価により割り増しされた評価よりも、真の評価を行った低い評価が削られることで、かえって高い評点となるかもしれません。さらに、過大評価や過小評価を行うためのプロモーション費用を投じることが出来る店は、長期的にそれだけの広告費用を投じることが割に合う店であり、必然的に同等の質のサービスを低い費用で提供できる店になりますから、皆が広告費を投じて歪んだ評価は、真の評価と同じ順位になります。等々を考えると刈り込み平均を用いる根拠は薄く、+4モデが付くのは残念な事です。
全てを解決できるわけでは無いですが、単純平均よりも理論的に妥当と思われる方法は、１・中央値を用いる２・分布を見せる（読み手が分布について理解できるだけの統計学の知識が必要）等が容易に実装可能です。もう少し工夫した方法となると、３・閲覧者との好みの近さを尺度として評価者の評点をウエイトする（アット・コスメのような荒い属性でも可）方法があげられます。３はAmazonのお勧めなどで利用されているレコメンデーションに近い愛ティアで、ネットビジネスにおいて極めて有効な手法であると思うのですが、実際に利用しているケースは少ないです。
たまに行くお手頃フレンチ店をdisってたレビュアーが、その他のレビューの大多数がファミレスとラーメン屋だったりするとイラッとしますね。レビューから舌が肥えてる事が伺える場合は兎も角として、
あるるようでした」
# ばよえ～ん！
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弘法筆を選ばず、アレゲはキーボードを選ぶ -- アレゲ研究家
口コミ採点 (スコア:0)
すらっしゅどっとグルメスポット口コミ採点どーにゅー汁
Re: (スコア:1)
食べログはあたまおかしい採点者を採点するメタ採点システムを導入するべき
AmazonとかApp Storeとかも
Re:口コミ採点 (スコア:3, 参考になる)
一応、採点数が少ない採点者からの評価については、星の色をグレーにして、なおかつお店の評価に反映してないようですよ。
一定件数がどのくらいなのかは不明ですし、特殊な味覚の持ち主が大量に採点しているケースは排除できませんが。
食べログのヘルプから抜粋
--------------------------------------------
採点（★）の色がグレーなのはなぜ？
食べログではその口コミが信頼できるかどうかの目安として、一定件数以上口コミを書いていないレビュアーの採点（★）の色をグレーにし、点数もお店の評価に反映しない仕組みとなっております。
これは、例えばお店関係者の方がサクラ目的で口コミを投稿するなど、不正にお店の評価が操作されないための仕組みです。
ただし、一定件数以下でも非常に参考になる口コミを書かれている方もいらっしゃいますので、あくまでもサクラ口コミなどを見分けるための一つの基準としてご理解ください。
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Re:口コミ採点 (スコア:1)
おお、そんなん機能ついてたんですね。。
あと各口コミの書き込み契機なども判断材料にしてたりすると更に完璧ですね。
サクラは一定期間に大量の口コミを書き込んだりするでしょうから。
もうやってる？
Re: (スコア:0)
フリーミアムで「完全無料」と誤認させたら不当表示、消費者庁が指針提示 -INTERNET Watch [impress.co.jp]
こんなんできたから、踏み切れたんじゃないですかね。
Re: (スコア:0)
一定件数以上口コミを書いているレビュアーの採点も除外できないものか。
ギャラが出てるわけでもないのにプロ気取りだかなんだか週10軒以上とかもう…
「常連だけには特別なサービスがあるるようでした」ってそれがその店のシステムなんだよ、
物欲しげに乞食かよ、店の使い方くらい知ってから書けや、
一度しか入ったことの無い他人様の店、よくもまあとやかく言えるわ。
とかなんとか、書かれっぱなしの店が気の毒なケースをよく見るので。
Re:口コミ採点 (スコア:4, すばらしい洞察)
レビューシステムの話題でいつも主張しているのですが、
上と下の評価数パーセントを無条件で切ってしまうと、だいぶこなれた評価になると思うです。
レビュー件数が少ない店（商品）には使えない手ですが。
Re:口コミ採点 (スコア:1)
アイススケートとかスキージャンプの採点みたいな方法ですね。
極端な数値を除外するというのは統計学的にはどんな根拠なんでしょうね。ちょっと興味があります。
Re:口コミ採点 (スコア:1)
評点方式の刈り込みは自分の応援する選手のライバルに最低点をつけ、自分の応援する選手に最高点をつけるような戦略的な行動を防止するために行われているとされています。
これは、最低点や最高点をつけたらそれは確実に反映されないため、点を操作しようとする者は自らの評価が最高や最低になることを避けつつ平均点を下げる採点を行わなければならない、という困難な状況を作ることで、戦略的な操作を困難にする働きを持っています。
他方、食べログのような個々人の主観で刈り込み平均を利用する根拠は薄いと思います。
ある店に対する評価が平均と分散を持った何らかの分布に従っているとき、一定数を排除する刈り込み平均を使って得られる平均は、分布のゆがみに応じて真の平均に対してバイアスを持ちます。
また、評価を過大にしようと戦略的な点を投じる評価者が居るとき、その評価者分だけ刈り込みを行うと、その分低い真の評価を行った評価者の評価を捨てることになり、過大評価により割り増しされた評価よりも、真の評価を行った低い評価が削られることで、かえって高い評点となるかもしれません。
さらに、過大評価や過小評価を行うためのプロモーション費用を投じることが出来る店は、長期的にそれだけの広告費用を投じることが割に合う店であり、必然的に同等の質のサービスを低い費用で提供できる店になりますから、皆が広告費を投じて歪んだ評価は、真の評価と同じ順位になります。
等々を考えると刈り込み平均を用いる根拠は薄く、+4モデが付くのは残念な事です。
全てを解決できるわけでは無いですが、単純平均よりも理論的に妥当と思われる方法は、
１・中央値を用いる
２・分布を見せる（読み手が分布について理解できるだけの統計学の知識が必要）
等が容易に実装可能です。
もう少し工夫した方法となると、
３・閲覧者との好みの近さを尺度として評価者の評点をウエイトする（アット・コスメのような荒い属性でも可）
方法があげられます。
３はAmazonのお勧めなどで利用されているレコメンデーションに近い愛ティアで、ネットビジネスにおいて極めて有効な手法であると思うのですが、実際に利用しているケースは少ないです。
Re: (スコア:0)
たまに行くお手頃フレンチ店をdisってたレビュアーが、
その他のレビューの大多数がファミレスとラーメン屋だったりするとイラッとしますね。
レビューから舌が肥えてる事が伺える場合は兎も角として、
「常連だけには特別なサービスが (スコア:0)
あるるようでした」
# ばよえ～ん！