评委-选手二分竞争网络：识别偏差评分及其对网络结构推断的影响
物理与社会
2016-08-09 v1 社会与信息网络
摘要
一种常见的竞争形式是评委对选手的表现打分，然后汇总以确定选手的最终排名。不同于另一种常见竞争形式（如足球或篮球中两名选手进行正面交锋产生胜者），评委的客观性容易受到质疑，可能削弱公众对该比赛公平性的信任。本工作中，我们通过将评委-选手竞争建模为加权二分网络，展示了如何识别偏差评分并衡量其对网络结构推断的影响。以享有盛誉的2015年国际肖邦钢琴比赛（存在广为人知的评分争议）为例进行分析，表明即使单个统计上不典型的评分也足以严重扭曲我们对社区结构的推断，证明了检测和消除偏差的重要性。在此过程中，我们还发现评委基于选手种族的系统性偏差并不显著。
引用
@article{arxiv.1608.02326,
title = {Jury-Contestant Bipartite Competition Network: Identifying Biased Scores and Their Impact on Network Structure Inference},
author = {Gyuhyeon Jeon and Juyong Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.02326},
year = {2016}
}
备注
7 pages, 6 figures