第2章第一部10分

「点数」の正体

+20点は「コピーされたら加算」ではない。AIの予測確率に掛かる係数である。

この章で分かること

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

数字はすべて本物です。param.rs に書かれている既定値と完全に一致します。ところが、意味がまるで違います。

「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
}

score はAIの予測値、weight が公開されている係数です。ranking_scorer.rs:447-449

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。

面白いことに、この誤解についてX自身がコードのコメントで反論を書いています。要点は4つです。

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。

予測される行動	確率	係数	点数
いいねする	40%	0.5	+0.200
返信する	5%	5.0	+0.250
リンクをコピーして共有	3%	20.0	+0.600
作者をフォローする	0.5%	4.0	+0.020
滞在する	30秒	0.004	+0.120
通報する	0.01%	-234.0	−0.023
合計			約 +1.17

係数20のリンクコピーは、確率がわずか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0.5のいいねも、確率が40%と高いのでしっかり効いています。

そして通報は、係数が −234 もあるのに、確率が0.01%なので影響は −0.023 しかありません。ここが「1通報でいいね468件が消える」が成立しない理由です。

下の計算機は、実際のコードと同じ手順で点数を出します。左のつまみは「AIがそう予測した確率」です。動かすと、どの項目がどれだけ効くのかが体感できます。

左は「AIがそう予測した確率」です。実際の回数ではありません。動かすと右の点数が変わります。

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最終スコア

0.5486

この計算機は新人枠とDPP多様化を含んでいません。

標準の計算に直接入るのは26項目です。係数の大きい順に並べると、こうなります。

プラスマイナス棒の長さは係数の絶対値です。係数は「実際の回数」ではなく「その行動をする予測確率」に掛かります。param.rs:308-474

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「わざわざ人に教えたくなった」「この人をもっと見たくなった」という行動です。ワンタップで済むいいねは0.5にすぎません。