可能是一种“获得对自己长的好不好看的客观评价”的方法

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这是一个专门讨论 idea 的地方。

每个人的时间，资源是有限的，有的时候你或许能够想到很多 idea，但是由于现实的限制，却并不是所有的 idea 都能够成为现实。

那这个时候，不妨可以把那些 idea 分享出来，启发别人。

这是一个创建于 1551 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

场景：你去采访别人，问别人你的长相如何。

首先我们定义什么是“长相如何”。常见的有三种评价体系：

形容词。帅、丑、一般……很显然，信息量很低，没什么区分度。
打分。信息量比 1 稍微高了些，但是一般来说这个分数是一个正态分布，绝大多数人可能挤在 4-6 分这个区间。（毕竟根据虎扑网友高圆圆才 7 分，狗头）仍然存在区分度不够的问题。
百分比，即“你比百分之几的人好看”。这将 2 的正态分布替换为了均匀分布，区分度较高。

在这三种体系中，显然 3 的区分度是最高的。

那么我们现在面临的问题是：

让受访者给出这样一个百分比，是很累的，因为受访者需要遍历 ta 所认识的人，才能得出你的百分比。因此对方很可能不愿意多想这给问题，或是敷衍你随便给个数字，导致误差很大。
你只发一张照片给受访者，那么对方显然就知道这是你本人的照片，所以得出的结论是有倾向性的——受访者可能是一个对陌生人也很友好的人，也可能是一个对陌生人非常刻薄的人

好了终于来到的本文的重点，我要说的方法是——

你把你想采访的对象想象成一个比较器。你输入两张照片，一张是你的，一张是另一个人的，对方只需要输出谁更好看就行了。这种方法完美的解决了上面的两个问题：

对于受访者来说这是非常轻松的一件事情。
受访者并不知道哪张照片是你的，可以认为没有倾向性

采访的对象可以在各种匿名交友 app 上找。

受访者

区分

百分比

正态

19 条回复 • 2020-08-27 21:44:37 +08:00

CBS

2020-08-25 13:38:00 +08:00

害，相亲的时候，看对方的长相，就知道你在介绍人心中的打分了。

qqjt

2020-08-25 13:39:22 +08:00

遇事不觉机器学习

CrazyMoon

2020-08-25 13:42:24 +08:00

偶玩暖暖的时候，二选一都是乱选的

discrete

2020-08-25 13:42:53 +08:00

扎克伯格在 2003 年就发现了

learningman

2020-08-25 15:23:10 +08:00

长得好看的早就知道自己长得好看了，剩下的没有必要分太细。。。伤自尊

Xdh129

2020-08-25 18:25:38 +08:00

微软小冰测颜值🐔

Accessing

2020-08-25 18:46:31 +08:00

如果你想严肃的做一下这件事情，那么首先应该去查论文库，看看前人已经做到哪一步了。

across

2020-08-25 19:01:41 +08:00

长相就和智商一样····
这人明明心里有 b 数，就是喜欢做各种测试，好像这样就可以骗过自己。

tanghongkai

2020-08-25 19:31:37 +08:00

facebook 老本行，建议研究下为啥 fb 后来转型了

cmdOptionKana

2020-08-25 20:55:58 +08:00

这里有个严重的问题，受访者（评委）的采样很关键，换一个年龄段的评委，换一个地区的评委，甚至简单地换一批随机评委，得分都可能有巨大波动。

另外，平面照片、动态视频、真人这三种感观也会有巨大的差别，有的人就是不上镜，但真人是好看的。

因此，根本没有必要搞这么复杂，直接划分特别好看、普通、特别难看三个级别，每个人都可以自评，心里都有 b 数。

要真的搞精确分数，各种变量的控制不搞好，就是瞎搞；各种变量要搞好，一般人承担不起这个经费。