公信力量表指数算法GXLSWI公式(V2.2版)

GXLSWI是个将多维对象,通过原始量表采集得分,经排名转化为标准百分制指数的数学公式
公信力量表指数GXLSWI公式 公信力量表指数GXLSWI公式

流程:先算出参评信息指数和排名,按排名设奖赋奖分;再用奖分来计算各相关元素的排名和指数

一、指数数学公式

公式1:单项指数GXLSWI公式(排名映射指数公式)

公式创立:将量表原始数据转化为标准化的百分制指数,广谱型测量工具;2018年8月由本站创立,典型的排名转指数算法

计算逻辑:采用的是相对位置赋分法,使用保底分,按排名扣分差输出标准化百分制指数

公信力量表指数(GXLSWI)算法公式

单项指数数学GXLSWI公式‌‌:Ei = P - (((P - B) / N) × R)

E(i)单项指数 = 百分制P - ((百分制P - 保底分B) / 总数N × 排名R)

公式拆解与参数定义:
E:对象指数;取值范围为[B,P],即保底分到满分之间
P:百分制满分基准(固定100)
B:保底分(50-90);排名末位的指数值
N:总数,评价对象总数量(正整数)
R:排名,评价对象排名位次;排名第1对应R=1
简化计算技巧‌:先算出排名扣分差K=(P−B)/N,再代入Ei=P−R×K即可得到指数。
比如满分100、保底60、共50个对象,排名第1的对象单项指数为100−1×0.8=99.2,第2的100−2×0.8=98.4

公式2:综合指数公式

计算逻辑:通用的加权求和公式;按单项的影响度分配权重,合成综合指数

‌综合指数公式‌:E = ∑(Ei × Wi)

E总指数 = ∑(Ei单项指数 × Wi加权权重)

公式拆解与参数定义:
E:将多个单项指数浓缩为单一总指数
Ei:对应各单项指数值
Wi:加权权重;总权重比为100%;各项比例在后台设置

二、参评信息排名指数和奖分

第1步:单项量表排名‌算法

算法流程:原始量表得分采集→总数→占比→排名
单项 原始量表得分采集/单项总数 百分制占比值/排名方式 备注
自评分 1、Wi单维度分 = 题项得分之和
2、Li量表得分 = ∑(Wi单维度分)
B = ∑(Li量表得分)/ ∑(各量表设置分值)

按B大小、发布时间先后排名

支持
好评度 单用户单维度比值:
Q总权重 = ∑(Qi维度权重值)
Wi单维度比值 = (题项得分/(5分制) * (Qi维度权重值/Q总权重)
单用户好评度比值:
Bi总好评度 = ∑(Wi单维度比值)
B = ∑(Bi总好评度)/(N用户数*5分制)

按B大小、发布时间先后排名

支持
评委评分 F总评分 = ∑(评委评分)

* 评委评分可融入分类主管、类型主管或群组主管的评分

B = ∑(Bi评分)/(N评分人数*百分制)

按B大小、发布时间先后排名

支持
投票拉票 P总票数 = 总得票数 按P大小排名 支持

第2步:单项指数计算

将上述4个单项的排名,转化为标准化单项指数
采用公式: 排名指数‌‌GXLSWI公式‌‌:Ei = P - ((P - B) × R / N)
算法案例: 简化计算技巧‌:先算出排名扣分差K=(P−B)/N,再代入Ei=P−R×K即可得到指数。
比如满分100、保底60、共50家对象,排名第1的对象单项指数为100−1×0.8=99.2

第3步:加权合成总指数和总排名

将上述4个单项指数,通过加权,合成参评信息指数;并按指数大小、发布时间先后进行排名

‌GXLSWI总指数公式‌:E = ∑(Ei × Wi)

计算逻辑:采用加权求和的方式,根据不同维度对公信力的影响程度分配权重。合成参评信息指数;并按指数大小、发布时间先后进行排名

‌GXLSWI总指数公式‌:E = ∑(Ei × Wi)

E总指数 = ∑(Ei单项指数 × Wi加权权重)

算法案例:自评、评委、投票、好评度的指数分别是80.654、96.236、76.886、92.000,权重分别是50%、25%、5%、20%;代入公式:

第4步:设定奖项奖分

按参评信息排名,设定奖项和对应的奖分;如金奖100分、铜奖40分等

三、相关元素排名指数

1、得分元素排名指数

计算每个元素的得分和排名,通过保底分(赋分),按排名扣分算法;转化为标准化百分制指数

本层都使用GXLSWI排名指数公式‌:Ei各元素指数 = 百分制P - ((百分制P - 保底分B) × 排名R / 总数N)

相关元素 参评信息获奖的总分算法 排名方式 指数公式 备注
报名主体 F总分 = 发布的参评信息获奖的奖分总和 按F总分大小 Ei
群组主管 F总分 = 属下的参评信息获奖的奖分总和 按F总分大小 Ei 支持
分类主管 F总分 = 本网站分类的参评信息获奖的奖分总和 按F总分大小 Ei 支持
类型主管 F总分 = 本类型的参评信息获奖的奖分总和 按F总分大小 Ei 支持
创作成员 Fi = (参评信息奖分/角色(类)数量)/该角色下的姓名数量
F = ∑(Fi)
按F总分大小 Ei 支持
指导老师 (同上) 按F总分大小 Ei 支持

2、投票拉票排名指数

计算每个人的投票、拉票总数和排名,通过保底分(赋分),按排名扣分算法;转化为标准化百分制指数

本层都使用GXLSWI排名指数公式‌:Ei各元素指数 = 百分制P - ((百分制P - 保底分B) × 排名R / 总数N)

相关元素 总票数算法 排名方式 指数公式 备注
投票人 P总票数 = 投票总和 按P总票数大小 Ei 支持
拉票人 P总票数 = 拉票总和 按F总分大小 Ei 支持
公信力量表指数算法GXLSWI公式(V2.2版)公布时间2026年10月12日

公信力量表指数(GXLSWI)算法公式

GXLSWI原名GXLSTE,由公信力量表指数平台在2026年8月创建

GXLSWI的英文全称是:
Gongxinli.com Scale Weighted Index
有时为避免误判为网址特将.转为-,全称是:
Gongxinli-com Scale Weighted Index

GXLSWI计算逻辑:
采用的是相对位置赋分法,使用保底分,按排名扣分差输出标准化百分制指数

广泛应用到个人、单位和群体、物体对象等的量表测算。

公信力量表指数(GXLSWI)|gongxinli.com Scale Weighted Index
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