☆５段階評価の整合性を高めるAIアルゴリズム設計

通常の☆評価は利害関係のある方の評価により、

本来の評価より高くなったり、

文句のある方の評価で低くなったり、

低い評価が消されて高くなったり、

信ぴょう性に欠けて来ています。

本来まじめに評価できるはずのユーザーの票が獲得できないがために

正確でなくなるのは「利害関係の無さ」が理由に有り、

評価をしてもしなくても私には関与が無いという事から

評価しないという事になる訳です。

なるべくそうならないように、

YouTubeにあるような、おすすめのAIが作動する際に、

観た動画に☆５段階評価を正確にすることで

正しくAIが作動し評価したユーザーに対して

好みに沿う動画が表示されると【利害】が生まれます。

＝正しく評価をすれば得をする
＝雑に評価すると苦手な動画がおすすめされる

このアルゴリズムである程度評価は整合性が上がり、

「それでも私は評価したくない」という方においても

「最後まで観た動画」＝評価４点
「２回以上観た動画」＝評価５点
「動画の観はじめで観るのを止めた動画」＝１～２点
「サムネを見たがスルーした動画」＝３点（２回スルーした場合は１～２点）

このようにＡＩが採点してし、おすすめを正確に表示するようにします。

このＡＩアルゴリズムで動画には正確な評価がされた場合に、

例えばＡさんがスポーツ動画を好むような評価、閲覧履歴が有った場合に

Aさんがまだ観ていない動画の中で人気のスポーツ動画をおすすめに表示すると

AさんのUXは上がります。

さらにAさんの好みを詳細に認識した場合に似た好みの他のユーザーの好きな動画を

Aさんに表示する事で全体的には評価を得辛い物でも

ニッチな趣味でつなげて、おすすめすることも可能になります。