ランキング設計はどうあるべきか？ その2｜深津 貴之 (fladdict)｜note
前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による
快適なUXを実現するOptimistic Updates(楽観的更新)とは何か
先日、とあるJavaScript関連の記事を読んでいたところ、"Optimistic Updates" という技術が紹介されていました。 日本語に直すと "楽観的更新" といったところでしょうか。 はじめて聞いた言葉で、日本語の記事も見当たらなかったため記事にしてみます。 Optimistic Updatesとは Optimistic Updatesというのは、ネイティブアプリやSPA(Single Page Application)などで使われる技術で、非同期の通信処理が成功するという前提(楽観)のもとに、通信のレスポンスを待たずに次の処理を行うというものです。 最も多いOptimistic Updatesの使い方は、UIへの反映をリクエストの結果を待たずに行うというものでしょう。 Optimistic Updatesの例 例えば、よくある「いいね」ボタンのようなものにOptimisti
A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か - Qiita
オバマ大統領の再選に大きく寄与したことで大きな注目を集めているA/Bテスト。A/Bテストを導入した、することを検討している、という開発現場も多いのではないだろうか。 そんな中、Web上で次のような議論を見つけた。 20 lines of code that will beat A/B testing every time Why multi-armed bandit algorithm is not “better” than A/B testing 一言でまとめると「A/Bテストよりバンディットアルゴリズムの方がすごいよ」「いやいやA/Bテストの方がすごいし」ということだ。 で、バンディットアルゴリズムとは一体何者なのか？ そこでBandit Algorithms for Website Optimization (O'REILLY)を読んでみた。その結果分かったことを踏まえてざっくりと
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