Wenn es eine Sache gibt, die wir gerne auf dieser Website tun, ist es ranking things. Wir mögen es, Dinge so sehr zu ordnen, dass es ein Meme in den Foren geworden ist, wie oft es in Threads passiert. Von Alben über Essen bis hin zum neuen Subgenre der Klammern ist das Ranking zu einem Kernbestandteil unserer kleinen Kultur geworden. Es ist auch Teil dessen, was wir ziemlich regelmäßig hier auf der redaktionellen Seite der Dinge tun. Wir haben unsere jährlichen am meisten erwarteten Listen und Mitte und Ende des Jahres „Best-of-Listen“. In den Tagen von AbsolutePunk haben wir diese Listen mit einer Basisskala bewertet, die Thomas Nassiff meiner Meinung nach ursprünglich erfand. Als mehr als 30 Mitarbeiter dazukamen, funktionierte es ziemlich gut, den Alben eine Grundstruktur zu geben, die unter den Mitarbeitern am beliebtesten war. Ich habe nie wirklich viel darüber nachgedacht, und es wurde weitergegeben und weiterhin von verschiedenen Mitwirkenden verwendet werden, die helfen, alle verschiedenen Listen hier auf der Website zusammenzustellen. Letzte Woche habe ich den Reiz bekommen, diesen Prozess zu überdenken.

Ich begann damit, all die verschiedenen Möglichkeiten zu erforschen, für die Man stimmen und die Dinge einordnen kann. Von den vielfältigen Möglichkeiten, wie Award-Shows es tun, über Wahlmodelle bis hin zu all den Mathe-Stat-Nerd-Sachen, die ich verstehen konnte. Mein größter Takeaway war, dass es keine perfekte Möglichkeit gibt, dies zu tun. Jede Methode hat Vor- und Nachteile, und vieles davon kommt darauf an, welche Funktionen für Sie am wichtigsten sind, wenn Es ist, wie Sie ein System entwickeln, um am „fairsten“ zu sein. Vor diesem Hintergrund beschloss ich, einen neuen Algorithmus zu entwickeln, den wir in Zukunft auf allen unseren Mitwirkenden verwenden könnten. Die Kehrseite der Methode, die wir angewandt haben, war bei einem viel kleineren Personalpool viel deutlicher; Alben, die auf Platz eins rangierten, aber nur auf wenigen Listen auftauchten, hatten am Ende überdimensionierte Punktwerte. Ich wollte einen Algorithmus entwickeln, der das Ziel hatte, den Konsens unter den Mitarbeitern um Alben zu betrachten, zu berücksichtigen, wo diese Alben auf der Liste jedes Mitarbeiters standen, und die Alben basierend auf dem, wie das Jahr insgesamt aussah, von den Mitwirkenden zu ordnen. Also, in einem Jahr, in dem es eine Menge Konsens gibt, würde das berücksichtigt werden, aber in einem Jahr, in dem es eine ganze Menge einzigartiger Alben gibt und weniger mehrmals auftauchen, würde es das auch berücksichtigen. Das Ergebnis ist ein Ranking-System, das immer noch viele Punkte zu hoch ranghöchsten Alben auf Listen gibt, aber dafür verantwortlich sein kann, dass dieses Album auf sehr wenigen Einzellisten erscheint, wenn andere Alben mehr einen Konsens des Personals um sich herum haben. Daher fühlt sich die endgültige Liste zumindest für mich repräsentativer für das an, was den Mitwirkenden damals zugehört und liebevoll war.

Was ich hier tun möchte, ist ein wenig mehr über den Prozess zu beschreiben, um eine Seite zu haben, auf die am Ende jedes Ranking-Beitrags in der Zukunft verlinkt werden kann, um zu erklären, was transparent und offen passiert und klar über die Ziele und das Design dieses Systems zu sein. Dann möchte ich einige der Ergebnisse des neuen Algorithmus auf einigen der Datensätze teilen, auf die ich es ausgeführt habe. Keine der Listen der letzten Jahre zu „wiederholen“; Ich werde sie nicht ersetzen, sondern weil es faszinierend ist (zumindest für mich), die Ergebnisse zu sehen und wie unterschiedliche Prioritäten in Gewichtung und Ranking oft sehr ähnliche und oft sehr unterschiedliche Ergebnisse zusammenstellen können.

Für jede Liste kommen die Mitwirkenden auf eigene Faust mit ihren Lieblingsalben des Jahres. Wir sitzen nicht herum und sprechen darüber, welche Platten die Website für das Jahr am besten definieren würden, oder was wo auf der Liste stehen sollte, oder sogar die Liste der Alben einschränken, die ausgewählt werden können. Es ist nur eine Reihe von einzelnen Listen, die in einer Tabelle gereiht werden, was darauf hinweist, dass die Lieblingsalben dieser Person für das Jahr. So fangen wir an. Dann nehme ich alle diese Listen und lege sie in das Ranking-System. Dieses System beginnt mit der Umwandlung jedes der „Ränge“ in eine Punktzahl, die auf einer logarithmischen Skala basiert. Untere Alben sind weniger Punkte wert. Dann werden Bonuspunkte basierend auf verschiedenen Faktoren hinzugefügt, wie das Album, das auf mehreren Listen erscheint, die durchschnittliche Punktzahl, wie viele einzigartige Alben es in einem bestimmten Jahr gab, wie viel Konsens um Alben als Ganzes aufgebaut wurde, und ein paar andere Dinge. Alben, die höher auf den Listen und auf mehr Listen stehen, tun in der Regel am besten. Ich habe die Scheiße sicherlich überentwickelt, aber ich denke, das Endergebnis ist die fairste Darstellung meines erklärten Ziels. Ich weiß, dass nichts dergleichen „perfekt“ ist, und jemand anderes hat vielleicht ein Ranking-System geschrieben, das andere Prioritäten hat. Aber für mich mag ich zu sehen, welche Alben die repräsentativsten der Mitarbeiter am besten mit ihrer Leidenschaft für sie korrelieren. Ich denke, dass dieses System, das dem Konsens ein bisschen mehr Priorität einräumen, aber auch darauf achten muss, zu berücksichtigen, wie hoch ein Album auf einer Liste steht, eine ziemlich gute Arbeit leistet, um diese Linie auszugleichen und gut voneinander abhängig zu sein, wie viele Mitarbeiter dazu beitragen.

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