Perché Netflix dovrebbe passare dal suo sistema di valutazione a cinque stelle a un sistema like / antipatia?

Netflix era solito basare i suoi suggerimenti sulle valutazioni inviate da un utente di altri film / spettacoli. Questo sistema di valutazione aveva cinque stelle.

Ora, Netflix consente agli utenti di apprezzare / non amare (pollice su / pollice giù) film / spettacoli. Sostengono che sia più facile valutare i film.

Questa classificazione a 2 vie non sarebbe statisticamente meno predittiva di un sistema di classificazione a 5 vie? Non catturerebbe meno variazioni?

variance predictive-models prediction

— jvriesem
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Penso che qualsiasi risposta dovrebbe prendere sul serio la spiegazione di Netflix, incluso il fatto che nei test A / B hanno ottenuto 4 volte più valutazioni nel sistema a 2 vie. Questo da solo è enorme. Inoltre, il risultato della famosa competizione Netflix è stato che una migliore previsione delle valutazioni (ciò che hanno ottenuto dalla competizione) non si è tradotta in un migliore comportamento previsionale . Potresti giudicare "Pride and Prejudice" un film migliore, ma è più probabile che guardi "Die Hard". Netflix probabilmente si preoccupa molto di più di ciò che vuoi (o sarà) guardare di quello che pensi sia un film migliore.

— ctwardy,

Secondo un articolo di Preston & Coleman (2000), l'affidabilità di 2 articoli non differisce nettamente dall'affidabilità di 5 articoli:

L'argomento della misurazione è stata la soddisfazione dei restaruants, ma si traduce bene nella valutazione del film. È stata misurata anche la facilità d'uso, la rapidità di utilizzo e la capacità di una persona di esprimere i propri sentimenti su una scala di oggetti diversa. I risultati sono i seguenti:

È chiaro che gli utenti trovano 2 scale di oggetti leggermente più facili da usare e più veloci da usare rispetto a 5 scale di oggetti ma anche molto inadeguate nell'esprimere le vere credenze dell'utente. Ciò indica che la scala a 2 elementi non cattura molto bene la variabilità sottostante e provoca una perdita di variabilità. Gli indici di discriminazione sono anche notevolmente più poveri per 2 scale di oggetti rispetto a 5 scale di oggetti.

Tenendo conto di tutto quanto sopra, speculerei sul fatto che Netflix è disposto a scambiare una certa precisione di voto per attirare più utenti nel voto. Penso che preferiscano più persone che votano poiché aumenta la copertura del campione. Ciò può portare a una migliore comprensione degli utenti meno coinvolti. Il valore marginale delle informazioni aggiuntive per gli utenti meno coinvolti è probabilmente molto più elevato rispetto agli utenti coinvolti.

— Vivaldi
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