いろいろ気になったので粘着して調べてみたところ読者評価ランキングは次のような仕組みだと考えるとうまく説明できることがわかった。
単位時間はわからないけど、他のものから推測してたぶん10分。
結局どういうことかというと、アクセス数ONLYに話を限定し、かつ各係数等も適当に仮定して説明すると次のような感じになる。
単位時間内のアクセス数が少ない場合
単位時間内のアクセス数が多い場合
係数は適当なので上記変換がまんま正しいと言っている訳ではないので注意。
結局どういうことかというと、同じ累計アクセス数なら一時期に集中してアクセスされるより、時間的にまんべんなくアクセスされたほうがポイント、そして結果的にランキングとして高くなるということ。
当たっている可能性はかなり大きいと思う。
根拠はめんどくさいので、このエントリではパス。気が向いたらあげるかもしれないし、あげないかもしれない。
はっきりとはわかってないがなるほどメリットはありそうだ。結構いいかもしれない。
でも難しいよコレ。直感的ではないから。
赤丸上昇中みたいなマークを付けてはどうだろうか。5 段階くらいでさ。
でも、それを目立たせたくないからこういうロジックなのかもしれんわね。(仮説だけど)
俺的には一応納得しました♡
- アクセス数、推薦数はポイントに変換する。(重み係数は不明)
- ポイントに変換する時、単位時間内の集計値の対数(基数は不明)をとって変換する。
- ランキング評価は上記ポイントのうち直近の24時間分を集計した値を比較する。
単位時間はわからないけど、他のものから推測してたぶん10分。
結局どういうことかというと、アクセス数ONLYに話を限定し、かつ各係数等も適当に仮定して説明すると次のような感じになる。
単位時間内のアクセス数が少ない場合
例えば10分毎に1アクセスしかされない場合、1アクセス⇒1ポイントに変換される。
単位時間内のアクセス数が多い場合
例えば10分毎に100アクセスされた場合、100アクセス⇒10ポイントに変換される。
係数は適当なので上記変換がまんま正しいと言っている訳ではないので注意。
結局どういうことかというと、同じ累計アクセス数なら一時期に集中してアクセスされるより、時間的にまんべんなくアクセスされたほうがポイント、そして結果的にランキングとして高くなるということ。
当たっている可能性はかなり大きいと思う。
根拠はめんどくさいので、このエントリではパス。気が向いたらあげるかもしれないし、あげないかもしれない。
はっきりとはわかってないがなるほどメリットはありそうだ。結構いいかもしれない。
でも難しいよコレ。直感的ではないから。
赤丸上昇中みたいなマークを付けてはどうだろうか。5 段階くらいでさ。
でも、それを目立たせたくないからこういうロジックなのかもしれんわね。(仮説だけど)
俺的には一応納得しました♡