レピュテーションスコアリング信号
私の質問：
- コミュニティ内でのオフラインの影響を捉え、表現する最高の、またはいずれかのWebレピュテーションシステムのUXはどのようになっていますか？
- 例で定量化または照らされている信号は何ですか？
背景：
ユーザーベースのレピュテーションシステムに含まれるUXに取り組んでおり、次のような一般的なシステムからメモを取っています。
- Stack Exchange、Yahoo Answers、Ebay、Amazon、Yelp
- Klout、LinkedIn
- ドリブル、ベハンス
- Xbox Liveゲーマースコア、Appleゲームセンター、Haloランキング、League of Legends
レピュテーションシステムの例のほとんどは、ランクを構築するためのシステムアクティビティに焦点を当てており、実際のオフラインの影響をキャプチャしていません。たとえば、UX-StackExchangeでの私の134のスコアと4つのバッジは、StackExchangeであまり行っていないことを示すのに優れていますが（使用しているものと比較して）、毎日支払われるもの（およびすべてのそれを使用していない他の人々）。
このような例は、私たちのUXで必要な評判スコアリングには不十分です。 Quoraはこの問題に別の方法で取り組み、本当のアイデンティティとオフラインでの評判を活用して、回答に信頼性を与えます。スコアはなく、ユーザーに信頼性を解釈させる見出しのみが表示されます。実際のところ、システムのすべての新規ユーザーは、レピュテーションスコアをゼロから始めるべきではありません（数値スコアが適切な表示でさえあれば）。
オフラインの影響を捉えることができるシステムまたは信号のUXの例（良いか悪いか）を探しています。そのようなUXの例の1つは、LinkedInがSkills＆Expertiseを使用して最近始めたものです。接続は、リストしたスキルを賛成したり、プロファイルに新しいスキルを追加するよう提案することさえできます。私はサイト全体の内訳は必要ありません。どこを見ればいいのか、あなたがそれを提案している理由についての考えだけが必要です。
私はあなたの質問のUX側についてコメントすることはできませんが、評判/影響力を表すために数字を使用することに関して、私はいくつかの個人的な経験を提供できます。学界では、「影響力」のさまざまな尺度があります。これらの手段の1つは " H-index "（Wikipediaからのコピー/貼り付け）です。
H-indexは、科学者または学者の発表された研究の生産性と影響の両方を測定しようとする指標です。インデックスは、科学者の最も引用された一連の論文と、それらが他の出版物で受け取った引用数に基づいています。このインデックスは、学部、大学、国などの科学者グループの生産性と影響、および学術誌にも適用できます。
ジャーナルはまた、伝統的にその影響力/信頼性を反映する「 インパクトファクター 」の評価を受けています。頻繁に引用される記事を掲載するジャーナルは、より大きな影響を与えます。頻繁に引用される記事を書く学者は、より大きな影響力を持っています。通常、多くの引用は「プラスの影響」を意味しますが、これは必ずしもそうではありません。これらの測定基準の使用は、学者の間でも非常に論争の的になっています（これらは、しばしば将来の仕事の成長と資金調達の機会に関連しています）。
したがって、オフラインのアカデミックコミュニティでは、数字を使用して貢献を認識します。オンラインシステムがアカデミックな「専門家」を利用したい場合は、これらの既存の影響度メトリックのいずれかに便乗することを試みることができます。 Thomson Reutersがジャーナルの影響要因を記録していることは知っていますが、以前は個々の学者のh-indexを計算するために利用できるツールがありました。
LinkedInがありません。私のプロフィールは次のようになります。
LinkedInにログインすると、「この人はXが得意ですか？」クリックして「はい」と言うか、他の人にスキップします。
これは実際にはかなりうまく機能しますが、プロファイルに何かを入力し、その特定のパラメーターに投票するように仲間に依頼することで明らかに「ゲーム」することができます。しかし実際には、重要な人がそれを行うことはありません。それは、そのようなものがネットワークに表示され、突然「脳外科手術」または何かに投票したことが多かった場合、人々がおかしくなるからです。
このシステムは、関係するすべての関係者による労力がはるかに少ないため、以前の推奨システムよりも優れています。私は通常のようにプロフィールに記入し、私が持っている、または使用しているスキルをリストアップします。他の人が同意するかどうかをシステムに知らせます。それでおしまい。その結果、ソーシャルネットワーク上の人々に起因するかなり優れた一連の現実世界のスキルが得られます。これは、それらのスキル（およびその他のもの）に基づいて人々をつなぐことに関するものです。
私はちょうど考えました。 Call of Duty MW3は、以前のゲームでのランクのバッジを表示するので、ランクの低い人がこのゲームの新人かどうかを確認できます。しかし、それでも全体として、レピュテーションシステムは使用状況をスコアリングします。