Variance
為什麼 Netflix 會從其五星級評級系統切換到喜歡/不喜歡系統？
Netflix 過去常常根據用戶提交的其他電影/節目的評分來提供建議。這個評級系統有五顆星。
現在，Netflix 允許用戶喜歡/不喜歡（大拇指向上/大拇指向下）電影/節目。他們聲稱對電影進行評分更容易。
這種 2 路分類在統計上會不會比 5 路分類系統的預測性更差？它不會捕獲更少的變化嗎？
根據 Preston & Coleman (2000) 的一篇文章，2 項量表的信度與 5 項量表的信度沒有顯著差異：
衡量的主題是對餐館的滿意度，但它很好地轉化為電影評級。易用性、使用速度以及一個人在不同項目尺度上表達感受的能力也得到了衡量。結果如下：
很明顯，用戶發現 2 項目規模比 5 項目規模更容易使用和使用更快，但在表達用戶的真實信念方面也非常不足。這表明 2 項目量表不能很好地捕捉潛在的可變性，並導致可變性的損失。與 5 個項目量表相比，2 個項目量表的歧視指數也明顯較差。
考慮到以上所有因素，我推測 Netflix 願意交換一些投票精度以吸引更多用戶投票。我認為他們更喜歡更多的人投票，因為它增加了樣本覆蓋率。這可以更好地了解參與度較低的用戶。與參與度較低的用戶相比，參與度較低的用戶的附加信息的邊際價值可能要高得多。
