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排名机制背后的数学机密

撰文 |埃米·朗格维尔(Amy N. Langville) 卡尔·迈耶(Carl D. Meyer)
翻译 |郭凯声

在日常生活中,我们往往需要排名帮助我们做出选择,如在考虑送子女到哪里读大学时会参考大学的排名。但其实任何排名和评分机制都有数学缺陷,不可不信,也不可全信。

日常生活中,需要我们做出决定的许多场合(如购物、上网、看电影,乃至送子女去读大学等),往往都会涉及评分和排名的问题。但你可曾想过,是什么人给出这些评分呢?评分是只反映了主观看法,还是另有什么因素在悄悄起作用呢?

假设现在你是马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg),在他的Facemash网站(Facebook网站的前身)上给哈佛大学的女生评分、排名。最简单的办法自然是让大家为自己心仪的女生投票,而某位女生的得分就是她所获得的票数。

但投票的效果并不好,因为不同的人投的票,效力可能不一样。例如,那些不学无术的人投的票,在效力上通常就不如知识渊博的人投的票。拿Facemash来说,投票者的性别可能起相当重要的作用。

但给投票者规定某种权重往往是不可行的,特别是在投票者身份不明的情况下。因此,你不妨试试美国大学橄榄球冠军联赛为各个大学橄榄球队评分所使用的方法。如果把这种方法用在评选前10名的女生上,就应该这样操作:投票者为最心仪的女生打10分,为次心仪的女生打9分,依此类推。每位女生所获得的分数加起来,就是她的最后得分。

不过,大多数橄榄球迷希望,球队排名应该根据实际比赛的成绩来进行。事实上,由于来自球迷的强大压力,美国大学橄榄球赛的组织者在2012年4月宣布,他们正在考虑在2014赛季实行附加赛。扎克伯格出于直觉,敏锐地意识到一对一的比拼是更好的评分办法。他采取的方法是,直接把两名女生的照片放在一起,然后问:“哪个更漂亮?”这样,打分就很容易了。每次比拼,赢方得1分,输方得0分(如不分胜负,则双方各得0.5分)。

但是,如何把这种一对一比拼的分数转化为评分呢?酷爱国际象棋的美国物理学家阿帕德·埃洛(Arpad Elo)推理说,一种比较合理的办法是,随着比赛的进行,为每位选手确定一个平均成绩,这个成绩就是选手的初始评分。一旦评分,此后就只能根据选手的成绩高于或低于平均成绩的幅度,对评分进行相应的调整。后来,人们对埃洛的构想稍微做了一些改进——平均成绩由另一个相对性指标来代替,这个指标反映的是一位选手在与另一位选手对阵时的预期成绩。它所依据的逻辑是,两个选手在对阵之前,其评分上的差距应该让人想到,当他们真实较量时可能会出现什么结果。

除了足球和橄榄球以外,这个巧妙的评分方法也在游戏世界中获得了广泛应用。不过,在把它应用于各种场合时,人们根据比赛的具体情况做了一些改动。我们仍然不能说,这就是最好的评分和排名方式,因为最好的方式其实是不存在的。早在1951年,美国数理经济学家肯尼思·阿罗(Kenneth Arrow)就已经证明,不可能存在一种能满足若干公平准则的最优排名机制。因此,争议仍会持续下去,这使评级与排名机构不停地根据各自的特殊需求,去调整并量身打造评分与排名机制。 TTAS3PzXlKbDVhT/fbpYwUhTEOgyNclaewxzJkTj7EXzzQoo3gblz/H4cL+1gZel

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