Experimento: la pregunta de un usuario avanzado tiene una buena calidad de contenido de las respuestas de sus seguidores.
Explicación: considere un usuario avanzado como Bhuvi Jain, Balaji Viswanathan o Robert Frost. Si han hecho una pregunta y digamos que hay 50 respuestas para ella. La mejor calidad del contenido de las respuestas será proporcionada por sus seguidores que hayan respondido la pregunta.
Suposiciones
- Digamos que el usuario avanzado A ha hecho una pregunta y hay ‘n ‘ número de respuestas para ella.
- Ahora, de estas ‘n’ respuestas, pocos de ellos han sido respondidos por los seguidores de A y el resto por otros.
- Que haya ‘m’ seguidores de A que hayan respondido la pregunta. ( m <= n)
- Digamos que cada respuesta tiene upvotes V1, V2, V3 … ..Vn .
Cálculos:
- Psicología cognitiva: ¿las personas mayores suelen ser más propensas a dar respuestas que no responden directamente a la pregunta?
- ¿Es la depresión adictiva? ¿Puede afectar al cerebro como lo hace con un adicto?
- ¿Cómo podrían los agentes individuales desarrollar un medio para comunicarse entre sí?
- ¿Los acosadores se consideran acosadores?
- Cómo reducir la sensación de hiperpropiocepción.
- Calcula el promedio de todos los upvotes y llámalo. X.
- ∴ x = ∑Vi / n ( donde i = 1,2… n )
- Calcula el promedio de los votos positivos de los seguidores de A y llámalo y .
- ∴ y = ∑Vi / m ( donde i toma valores m ) .
- Si y / x> 1 , entonces los seguidores ofrecen un mejor contenido, ya que sus promedios de votos son más que el promedio general.
Parte social:
Es un simple experimento de psicología . Si un usuario avanzado ha hecho una pregunta y los consideramos como nuestros ídolos y los seguimos , nos gustaría responder a la pregunta para entrar en el centro de atención .
Esto es bastante fácil de visualizar por un superusuario. Verifiqué esto manualmente para 3 preguntas y observé que la proporción es casi 1.8 veces. Si usted es un superusuario y desea que esto suceda, verifique una respuesta que haya hecho en el pasado, haga los cálculos y verifique la proporción. Esto se computará para un gran número de preguntas para lograr el valor esperado más probable.