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記事が当たっているかどうかを「One Metric手法」で評価してちゃんと単一指標化してみる

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日々様々な記事を配信しているGIGAZINEですが、記事を作成する上で気がかりなのが「どうすれば多くの人に読んでもらえるのか」という点です。ただ、記事がどれだけ読まれているかを示す指標としてもいろいろなものがあり、何に重きを置けば「いい記事」と判断し得るのか迷ってしまうところがあります。GIGAZINEではそういった様々なデータから単一指標を生成することで記事を自動的に評価する仕組みを作成しており、今回はそちらについて説明します。

ここで、どういった観点から対象を評価するのかを決定づける意味合いがあることから、重みづけの決定は最も重要なポイントとなります。また、重みづけを加味しない状態では各指標がほぼ同じ重みを持たないと評価のバランスが狂う（言い換えると重みづけが正しく作用しない）ことから、実測値の加工もかなり重要であると言えます。なお、上の図ではわかりやすくするため、各指標をそれぞれ100点満点に加工し、整数倍の重みづけを行っていますが、実際はもっと細やかな調整が必要です。例えば値の調整についは各実測値の分散を考慮すべき場合もあるでしょうし、重みづけの係数が大きすぎると複数の指標を用いる意味が薄れてしまうことも。上記の例だとほぼインプレッション数だけで評価が定まってしまいます。

ここで、どういった観点から対象を評価するのかを決定づける意味合いがあることから、重みづけの決定は最も重要なポイントとなります。また、重みづけを加味しない状態では各指標がほぼ同じ重みを持たないと評価のバランスが狂う（言い換えると重みづけが正しく作用しない）ことから、実測値の加工もかなり重要であると言えます。なお、上の図ではわかりやすくするため、各指標をそれぞれ100点満点に加工し、整数倍の重みづけを行っていますが、実際はもっと細やかな調整が必要です。例えば値の調整についは各実測値の分散を考慮すべき場合もあるでしょうし、重みづけの係数が大きすぎると複数の指標を用いる意味が薄れてしまうことも。上記の例だとほぼインプレッション数だけで評価が定まってしまいます。

 

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