技術力スコアの算出方法(詳細)技術力スコアの算出方法(詳細)技術力スコアの詳しい算出方法を解説しています。LAPRAS1週間以上前に更新この記事では、LAPRASにおける技術力スコアの算出方法について説明をします。技術力スコア算出方法の概要LAPRASには、技術力スコア、ビジネス力スコア、影響力スコアの3つの指標がありますが、いずれも1.0〜5.0の間で人数が正規分布に近くなるように点数を付けられています。技術力スコアは6つの子指標を統合して算出されており、スコア詳細の表示ボタンを押すことによりその6つの子指標のそれぞれのスコアを確認することができます。指標はこのようなロジックで採点されています。この子指標の点数を重み付き平均することで、最終的な技術力スコアを算出しています。rawスコアと表現します。分散が0.5の正規分布になるように点数を振っています。グラフを描くとこのような分布になります。子指標に使われているSNSのアカウントを持っていないのに子指標スコアが付いています。アカウントを保有していない人は、アカウントを保有しているが全く活動していない人と同じrawスコアとして子指標スコアを計算しているため、点数がつくようになっています。アカウントを保有している人のみを母集団として、正規分布となるようにrawスコアと子指標スコアのマッピングを作成しています。多くのSNSではアカウントは持っているが全く活動していないユーザ(ここではrawスコア=0とする)がたくさん存在しています。わかりやすくするために、あるSNSの全アカウントのうち半数が全く活動をしていないアカウントだったとしましょう。アカウントでも子指標スコアは1.0から3.0のいずれかが付き、子指標スコアにばらつきがでてしまいます。そのため同じrawスコアの集団には同じ子指標スコアがつくように、集団の子指標スコアの総和を集団の人数で割った値を真の子指標スコアとして採用しています。場合には子指標スコアが2.6強ぐらいとなるわけです。この場合には子指標スコアの分布は半分は2.6強、残りの半分は3.0から5.0の範囲で正規分布に近い分布となります。これは全10万アカウントのうち、半数が全く活動していない場合の子指標スコアの分布です。子指標スコアは綺麗な正規分布を目指しているものの、活動をしていないアカウントの影響により、低い点数帯では正規分布とはかけ離れた点数分布になってしまっているのです。アカウントを持っているが活動していない人に2.6強のスコアがつくことは理解できたが、なぜアカウントを持っていない人も同じスコアになるのか、0点ではないのか。思われる方がいると思います。LAPRASの考え方では、アウトプットをしていないのであればアカウントを持っていても持っていなくても同じ、と捉えてこのような判断をしています。アカウントを持っていないだけで、アカウントを持っている人と技術力スコアに差が付いてしまうのはおかしいと考えているのも理由の一つです。LAPRASは「特定のSNSをやっていないことで減点」ではなく「このSNSもやっているので加点」という捉え方をしています。技術力スコアは、(GitHubによる)コーディング力、(Qiitaによる)テクニカルライティング力、(イベント参加による)インプット量/コミュニティへの貢献、(teratailによる)的確な説明力といった要素を複合的に判断し計算されています。(ここで示した能力はあくまで一例です)ある特定のSNSだけで飛び抜けている方よりも、様々な場所で活躍している方を高く評価したいという思想のもとこのような計算方法になっています。子指標スコアが3.0よりも低い場合には、技術力スコアを計算するときにその子指標の重みを半分にするロジックが入っています。重みは半分の2として重み付き平均されます。これは特定のSNSのアカウントを持っていないことや、持っていても普段から使っている訳ではない場合に、その子指標の技術力スコアへの影響度を下げ、できるだけ普段から使っているSNSで技術力スコアの算出をしたいという意図によるものです。いいえ、改善の余地だらけだと考えています。1つ目の課題として、技術力スコアとしてひとまとめにしてしまっていることで、具体的にどういった能力をもっているのか分からなくなっている点があげられます。列挙しきれないほどの細かい要素があり、その中でもネット上のアウトプットから推測しやすいもの、推測しにくいものがあります。その中でLAPRASが推測可能であると判断した要素に対してスコアリングを行い、この方はマネジメントに強い方なのか、プレイヤーとして強い方なのか、今はまだプレイヤーとしての力は弱いがすごい勢いで学習しているのか等がパッとわかるような指標を用意すべきだと考えています。2つめの課題として、収集できている情報が不十分な点があげられます。Overflow、AtCoderなど情報収集が行き届いていない場所がたくさんあります。Kaggleを対象とすることで機械学習エンジニアを正しく評価できるようにもなるでしょう。情報収集先が増えることで、より多くの情報から技術力を判断できるようになり、より精度の高いスコアリングが可能になると考えています。いずれの課題も解決すべく、現在進行系でプロジェクトが進んでいます。感じていただけるように取り組んでいきます。回答が見つかりましたか?LAPRASのプロダクトサイトあなたのLAPRASポートフォリオ私たちはIntercomを使っています。