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Nimdal
@nimdal
카이토 Mindshare 산출 공식 분석 1/ 카이토 마인드쉐어 리더보드에 대해 분석해보았습니다. 사실 여부는 뭐 카이토만이 알고있겠으나.. 일반 Yapper에게 공개된 정보와 카이토 Pro에만 나와있는 오피셜 정보를 참고해서 각 수치들을 역추산해서 추정해보았습니다. 유엑스링크 프로젝트 한정으로 조사해본 내용이기때문에 불필요한 잘못된 데이터들이 꽤 들어가있을 수 있다고 생각하므로 '그럴 수 있겠다~' 참고만 주세요. 추후 다른 프로젝트들을 추가 검증해서 조사해서 보충해보도록 할게요. + 카이토에선 CT들의 모든 글과 답글을 데이터셋에 올리는게 아님. 카이토에서 자체 기준으로 큐레이션해서 긁어옴
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Nimdal
@nimdal
결론 좋은 문서 수가 근간 – 베이스 점수를 만든다. Smart Eng.는 소폭 가산. Smart가 아닌 대량 상호작용은 감점-계수로 작동해 Doc-점수를 일부 상쇄 정리하면, 프로젝트별로 문서수, 스마트인게이지, 일반인게이지의 비율이 모두 다 다를 수 밖에 없고 프로젝트 별가 카이토 마인드쉐어에서 어느 부분에 가중치를 두는지도 모두 다르기 때문에 프로젝트마다 마인드쉐어 올라가는 상승 난이도가 다르게 느껴지는 것이 아닐까..
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