表示感叹、无奈，英文怎么说？# WaterWorld - 未名水世界
g*y
1 楼
听了个历史排名的讲座，还有点意思。Presenter是Stony Brooks的计算机教授: Steve
Skiena
通常的排名有四种：
－专家调查
－公众投票
－单因素模型
－多元模型
专家：比如AP top 20 college, Oscar, 。。。 比较公正，但是专家以群聚，他们可
能带同样的倾向性，在不popular的领域，很难比较。
公众：民主选举，All-star, IMDB排名，。。。多数公众的历史知识有限，组织点活动
很容易左右他们的意见，比如选举的campains
单因素：按钱排富豪；按SAT成绩招生，。。。这种排名只突出单方面，不适合历史比
较。
多元：这是Steve建的模型，把wikipedia上所有人拿出来比较
1. Links from important people to your page means you are probably important
2. 去掉不相关因素，比如dinasour page link的人，就不考虑；在wikipedia page工
作的人，职务便利需要去除
3. 有多少人访问？越出名／有趣的人，访问量越大
4. wikipedia有编辑权，越出名的人，通常描述他们的文字越长。例外：
contraversial的人，和当代的人比较占便宜，所以需要平衡因子。
5. 人的名声会随时间递减，直到某一点后，会保持恒定，这个因素也要计算进去
6. Google Book Ngrams: 人名在书里的引用次数，这是一个比较客观的因子
7. 另外，一些历史上已有的排名，这里选了35个，也作为计算因素
。。。
哎，我都写累了，反正一句话：这个计算是很科学的；最后的结果也是公正的。
正文开始：
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
1. 我们的历史书有问题，246个书里的历史人物，一半出现在top 1000 significant
people里；但是有35个混水摸鱼进来的，他们的排名在10000位以外
2. 政治正确的代价：在50个书里最不重要的人物里，有11个印第安人，13个黑人。为
了表明他不是种族歧视，观点是：按种族分，我们也可以把更重要的人物替代进去。
3. 来看看著名排名的selection, 是否公正：Bronx Institution每5年选greatest
Americans; top 65% substantially stronger than the rest
4. 这是巧合吗？看职业棒球的Hall of Famer
top 70% are much stronger than the rest, 不管是从名声还是数据
In other words, expert panels consistently failed to identify strong
candidates for roughly 30% of its selections.
这个结果可以用高斯分布来解释，放到其他球类运动，也有类似的结果。
讲到这里，Steve让大家：看看你左边的人，再看看你右边的人，你们三个里，有一个
人大概今天不该坐在这里 :-)
5. wikipedia的编辑和作者群里，女性明显低于男性。女性比例分别是：8.5％和15％
。那么wekipedia对女性公平吗？
计算结果：女性需要付出更多的努力才能上榜wikipedia, 换算成数字，4 IQ points
higher than men to get equal treatment.
6. 怎么才能青史留名？Lorenzo de Medici, renown today for his sponsorship of
Renaissance artists than for ruling Florentine Republic.
也就是说，投资名人／教育／学校，是捷径
Cornell (1865年，40万搞定）
Harvard (1638年，780英镑 ＋320本书搞定）
Johns Hopkins (1876年，7百万）
Yale (1718年，800英镑)
Henry Rowan, 1997年花了1亿，把Glassboro state college改名成了Rowan
University!
=====================================================
最后，这个网站可以计算书里的引用量历史变迁情况：
http://books.google.com/ngrams
Skiena
通常的排名有四种：
－专家调查
－公众投票
－单因素模型
－多元模型
专家：比如AP top 20 college, Oscar, 。。。 比较公正，但是专家以群聚，他们可
能带同样的倾向性，在不popular的领域，很难比较。
公众：民主选举，All-star, IMDB排名，。。。多数公众的历史知识有限，组织点活动
很容易左右他们的意见，比如选举的campains
单因素：按钱排富豪；按SAT成绩招生，。。。这种排名只突出单方面，不适合历史比
较。
多元：这是Steve建的模型，把wikipedia上所有人拿出来比较
1. Links from important people to your page means you are probably important
2. 去掉不相关因素，比如dinasour page link的人，就不考虑；在wikipedia page工
作的人，职务便利需要去除
3. 有多少人访问？越出名／有趣的人，访问量越大
4. wikipedia有编辑权，越出名的人，通常描述他们的文字越长。例外：
contraversial的人，和当代的人比较占便宜，所以需要平衡因子。
5. 人的名声会随时间递减，直到某一点后，会保持恒定，这个因素也要计算进去
6. Google Book Ngrams: 人名在书里的引用次数，这是一个比较客观的因子
7. 另外，一些历史上已有的排名，这里选了35个，也作为计算因素
。。。
哎，我都写累了，反正一句话：这个计算是很科学的；最后的结果也是公正的。
正文开始：
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
1. 我们的历史书有问题，246个书里的历史人物，一半出现在top 1000 significant
people里；但是有35个混水摸鱼进来的，他们的排名在10000位以外
2. 政治正确的代价：在50个书里最不重要的人物里，有11个印第安人，13个黑人。为
了表明他不是种族歧视，观点是：按种族分，我们也可以把更重要的人物替代进去。
3. 来看看著名排名的selection, 是否公正：Bronx Institution每5年选greatest
Americans; top 65% substantially stronger than the rest
4. 这是巧合吗？看职业棒球的Hall of Famer
top 70% are much stronger than the rest, 不管是从名声还是数据
In other words, expert panels consistently failed to identify strong
candidates for roughly 30% of its selections.
这个结果可以用高斯分布来解释，放到其他球类运动，也有类似的结果。
讲到这里，Steve让大家：看看你左边的人，再看看你右边的人，你们三个里，有一个
人大概今天不该坐在这里 :-)
5. wikipedia的编辑和作者群里，女性明显低于男性。女性比例分别是：8.5％和15％
。那么wekipedia对女性公平吗？
计算结果：女性需要付出更多的努力才能上榜wikipedia, 换算成数字，4 IQ points
higher than men to get equal treatment.
6. 怎么才能青史留名？Lorenzo de Medici, renown today for his sponsorship of
Renaissance artists than for ruling Florentine Republic.
也就是说，投资名人／教育／学校，是捷径
Cornell (1865年，40万搞定）
Harvard (1638年，780英镑 ＋320本书搞定）
Johns Hopkins (1876年，7百万）
Yale (1718年，800英镑)
Henry Rowan, 1997年花了1亿，把Glassboro state college改名成了Rowan
University!
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最后，这个网站可以计算书里的引用量历史变迁情况：
http://books.google.com/ngrams
