他们的审稿是否更重要谁来决

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能否创建一个更准确更公平的系统每周数以百万计的消费者都会访问众包评论网站寻找从炸玉米饼摊到汽车经销商等各种商品的推荐。是该领域颇具影响力的领导者之一年第三季度平均每月访问量为万。为当地企业撰写了超过万条评论其中一些评论每条评论超过条。那么消费者如何理解大量相互矛盾的观点呢新的研究提出了一种科学的方法来汇总评论使评级对消费者更有意义并且对他们评论的企业更公平。这样做的目的是减少噪音。我们正在尝试从评论中提取更多信息。

哈佛商学院助理教授迈克尔卢卡认为与同事开发的评论框架可以在和等网站上提供更好的信息。该框架依赖于一种算法该算法旨在通过考虑准确性严格性和声誉方面不同的审稿人来解决审稿中固有的偏见。与马里兰大 阿富汗 WhatsApp 号码列表 学的共同撰写了论文消费者评级的最优聚合的应用西江大学和劳动研究所以及马里兰大学和国家经济研究局的。这项研究是年论文评论声誉和收入案例的后续研究该论文探讨了上的餐厅评论如何影响其利润。审查审稿人在上呆了一段时间后卢卡质疑该网站的星级评级系统五颗星为最佳是否真正反映了所评论产品和企业的质量。



我有时持怀疑态度他说。我发现有些审稿人比其他审稿人更擅长审稿。定一篇审稿是否公正或更彻底以及许多其他评论网站通过根据集体评论给出算术平均评分来汇总信息。卢卡说问题在于诸如此类的恒星系统并不像它们应有的那样准确或最佳。算术平均值只有在非常严格的条件下才是最佳的例如当评论是公正的独立的并且真实质量的信号分布相同时他说。本质上他们对待一家先获得条五星级评价后又获得条一星评价的餐厅就像对待一家先获得条一星评价后又获得条五星级评价的餐厅一样。在卢卡看来较新的评论对当前状况更准确。