センスの良い Yelp ユーザーに付きまとう

本質的には、これまで新聞のレストラン評論家が担っていた役割に見知らぬ人を任命することになるが、新聞社の編集委員会の好みに頼る必要はない。シボイガン・プレス。オンラインストーキーのおすすめは、すべてのユーザーの意見をアルゴリズムで集約したものよりも、あなたの特定の好みに一致し、まともな食事につながる可能性が高くなります。

レストランに関しては、群衆が必ずしも賢明とは限らない理由

多くのユーザーの評価を収集し、それらを平均することは、1785 年にコンドルセ侯爵によって初めて詳細に説明された「群衆の知恵」理論のバリエーションです。簡単に説明すると、次のとおりです。曖昧で具体的な質問に、正誤の答えがあると想像してください。 1 人の回答が正しいかどうかを知る方法はありませんが、より多くの人が回答した場合、たとえ実際に正しい回答を知っていたのが少数の回答者であっても、群衆の知恵に頼ることができます。理論的には、何も知らない人全員が「真」と「偽」の間で均等に分かれ、互いの投票が打ち消され、正しい答えが明らかになるでしょう。

群衆の知恵に頼ることは、ある種のレビュー、特に特定の機能を持つ製品の場合に効果的です。ハンマーを購入した人の 90% が、かなりうまく釘を打つことができると報告した場合、それはおそらく良いハンマーです。しかし、レストラン、映画、小説をどれだけ楽しめるかは、個人の好みによるものなので、まったく別のことです。外食する際、レストランでは生の鶏肉を提供すべきではないなど、ほとんどの人が同意することがいくつかありますが、細かい点は人によって異なります。素晴らしいハンバーガーについての私の考えとあなたの考えは大きく異なるかもしれないし、壁に穴の開いた素晴らしいリブジョイントでも、フルフル料理が好きな人からはひどい評価を受けるでしょう。

ナポレオン ダイナマイトそして「好きか嫌いか」の影響

2006 年に、Netflix は百万ドル映画推薦システムを改変できる人なら誰でも。改善は行われましたが、ほとんどの人の映画の好みは恐ろしいほど予測可能です。しかし、次から次へとアルゴリズムが引っかかってしまいました。ナポレオン ダイナマイト。 2004 年の風変わりなインディーズ コメディ (および他のいくつかの映画) に対する人々の意見を、彼らが好きな他の映画に基づいて予測する方法はないようでした。しかし人々は強いについての意見ナポレオンダイナマイト:彼らはそれを好きか嫌いかのどちらかで、その中間点はほとんどありません。レビューの集計結果は、5 つ星中 2 つ星 1/2 程度です。平均的です。これは、映画を観たときに起こり得る最も可能性の低い反応です。

レストランの推奨事項、特に「非伝統的」な食べ物や実験的なものについても同様に機能します。辛いもの好きなら、本場韓国のカルビチムを作るあの店は 5 つ星を獲得しています。ただし、興味がない人にとっては、食べられないものであり、星は 1 つです。平均すると、ちょうど真ん中になります。それは誰も助けません。

レビュー集計の不誠実性の可能性

人気のレストラン評価サイトのレビューがユーザーの意見を正確に反映しているかどうかはわかりませんが、私は「いいえ」に大金を投じます。サイト自体が正直かどうかはさておき、個々の企業は肯定的な評価で生きるか死ぬかがよくあり、企業が偽の肯定的なレビューで自社の評判を失墜させたり、否定的なレビューで競合に対抗したりすることは難しくありません。と推定されていますオンラインレビューの20%偽物であるため、特にレビューが少ない新しい場所では、全体の評価に影響を与えるのに十分です。

大規模なプラットフォームでは偽のレビューを排除するのは困難です（ただし、彼らは試します）、しかし個人としては別の本物の個人を見つけるのは簡単です。偽物を排除するには、一般的な言葉で書かれたレビュー、特に同じ言葉が複数の場所に適用されているレビューを疑ってください。インターネット上のすべての探偵情報を入手したい場合は、プロフィールや食べ物の写真を逆画像検索して、それらが他の場所から引用されたものかどうかを確認してください。これを完了すると、あなた自身の個人的な食のインフルエンサーを見つけたことになり、あなたの街で最もおいしいブリトーが明らかになります。