「点数」の正体

この章だけで、世間に出回っている誤解のほとんどが片づきます。ここを外すと、公開コードを読んでも全部ずれます。

世間で言われていること

−234とコピーの+20は、いまも `param.rs` の既定値です。いいねは0.66に変わったので、割り算すると約355になります。ただ、値が変わっても変わらなくても、この読み方そのものが誤りです。

正しくはこうです

「リンクコピーされたら +20点」ではありません。「この閲覧者は、この投稿を見たらリンクコピーしそうか？」をAIが確率で予測し、その予測確率に20を掛けるのです。

コードにすると、たったこれだけです。

fn apply(score: Option<f64>, weight: f64) -> f64 {
    score.unwrap_or(0.0) * weight
}

たとえばAIが「この人がこの投稿をリンクコピーする確率は3%」と予測したなら、加算されるのは 0.03 × 20 = 0.6 です。誰かが実際にコピーしたかどうかは、この計算に一切関係ありません。

X自身がコードで否定している

この誤解については、X自身がコードのコメントで説明しています。要点は4つです。§scoring.rs:28-56

1. 01係数は予測確率に掛かる。生の件数には掛からない。
2. 02だから「通報1件＝いいね468件」という読み方は誤りである。
3. 03通報の基礎発生確率はいいねの1000分の1以下なので、係数を大きくしないとランキングに影響できない。
4. 04推薦は個人化されているため、悪意ある大量通報は「その通報者に似た人」の画面にしか主に効かない。

実際に計算してみる

ある投稿・ある閲覧者について、AIが次のように予測したとします。数値は説明のための仮定です。

係数20のリンクコピーは、この仮定では確率3%でも最大の貢献をしています。これが「係数が大きい」ことの意味です。一方で係数0.66のいいねも、確率が40%と高いのでしっかり効いています。なお秒数に掛かる項目（滞在時間）は単位が違うので、係数の数字だけで確率の項目と比べることはできません。

そして通報は、係数が −234 もあるのに、この仮定では確率が0.01%なので影響は −0.023 です。ここが「1通報でいいね何百件ぶん」という換算が成立しない理由です。逆に、ある閲覧者に通報の確率が高く予測されれば、影響は大きくなります。

自分で動かしてみる

下の計算機は、公開されている既定値で、コードと同じ順番に点数を計算します。最初は home-mixer の基本スコアで、切り替えると vm-ranker の調整込みになります。左のつまみは「AIがそう予測した確率や秒数」です。実際のフィードの順位を再現するものではありませんが、どの項目がどれだけ効くのかを確かめられます。

26項目のウェイト分布

home-mixer が名前付きで持つ係数は26項目で、そのうち22項目が0以外です。0以外のものを係数の絶対値が大きい順に並べると、こうなります。

プラス側の上位を見てください。リンクコピー、DM送信、引用、返信、作者フォロー。どれも手間のかかる行動で、ワンタップのいいねは0.66です。ただし、係数の大きさは「Xがどれだけ大事にしているか」だけでなく、行動の起きやすさも反映しています。X自身のコメントにも、そう書かれています。