一种群体中个体的评价系统技术方案

本发明专利技术公开了一种群体中个体的评价系统，克服了个体评价在主观性上的缺陷。其技术方案为：系统包括个体评价实施模块、个体评价计算模块、个体分数计算模块，其中个体评价实施模块，个体对群体中的其他个体进行独立的投票；个体评价计算模块，连接个体评价实施模块，根据个体评价实施模块中的投票行为计算投票数据；个体分数计算模块，根据投票数据计算每个个体的得分。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及群体中个体的评价技术，尤其涉及用于分析一个群体中个体的某个主观方面(例如个体情感、个人能力、公司招聘以及内部的绩效考核等需要人员对比性的领域)上的对比指数的评价系统。
技术介绍
对于群体中个体的判断，如果是具有硬性分数的指标，则往往比较简单，直接按照分数进行排序是最为简单客观的方法；有些时候，我们需要对一个群体中每一个的员工在比较主观的方面做出一个对比性的判断，例如员工的绩效排名、一个学生在班级里的受欢迎程度、一个人在社会上的受尊敬程度等，此时就很难做出一个绝对客观的方案，一般在这 种情况下，个体的评分都建立在其他个体对他的评价上。个体的评价是比较主观的判断，主要表现为以下几个方面I.个体评价的好坏程度，亦即得分情况，如何使得得分客观？2.多个个体评价如何做综合计算？如果不同的个体做出了截然相反的判断该如何处理？3.每个个体评价的权重应该如何分配才算合理？4.如何处理个体的评价中存在偏离现实的情况？有两种情况，第一种是主观的偏离，出于一些其他目的故意做出错误的评价；第二种是客观的偏离，亦即做出评价的人本身的不足导致做出的判断有误。现行比较通用的有两种方法I.权威法有一个或者若干个权威来打分，则每个人的分数为被打分分数或者按照一定规则下分数集合的一个加权平均值。现实中的模型有一个人说了算，或者几个人说了算，去掉最闻最低取平均值等。权威法的优点是权威水平越高，则此时分数越接近实际，而往往权威水平是高的。权威法的缺点是一旦权威本身不客观，则会使得结果变得极其不客观。如何选取权威的过程变得复杂，具有人为的操作空间。2.普选法由全体成员参与打分，然后按照一定的规则取分数集合的加权平均值。普选法的优点体现了全体人员的意志，比权威法更具客观性。普选法的缺点抹杀了个体判断力的区别；个体很难对不熟悉的做出客观的评价，容易被引导。基于以上理由，评价的公正性随着被评价人员的排名的降低而客观性直线降低；排名越高的越客观，越低的甚至于失去了客观性。除去上述的缺点外，以上两种方法，更适用于一个群体对于群体中一部分的个体进行比较，而不适用于对于群体中所有个体的比较评价。因为无论作为权威的个人还是作为普通的个人，都无法对群体中每个个体都很了解。
技术实现思路
本专利技术的目的在于解决上述问题，提供了一种群体中个体的评价系统，克服了个体评价在主观性上的缺陷。本专利技术的技术方案为本专利技术揭示了一种群体中个体的评价系统，包括个体评价实施模块、个体评价计算模块、个体分数计算模块，其中所述个体评价实施模块，个体对群体中的其他个体进行独立的投票；所述个体评价计算模块，连接所述个体评价实施模块，根据所述个体评价实施模块中的投票行为计算投票数据； 所述个体分数计算模块，根据投票数据计算每个个体的得分。根据本专利技术的群体中个体的评价系统的一实施例，在所述个体评价实施模块中，个体对群体中的其他个体的投票的值为布尔值。根据本专利技术的群体中个体的评价系统的一实施例，在所述个体评价实施模块中，个体对其熟悉的其他个体进行投票。根据本专利技术的群体中个体的评价系统的一实施例，在所述个体评价实施模块中，个体在符合预设的规则下被允许对同一个体进行重复投票。根据本专利技术的群体中个体的评价系统的一实施例，所述个体评价计算模块包括被投票人集合查询单元、投票次数统计单元、投票权重计算单元，其中所述被投票人集合查询单元，查询所有投票人为当前个体的投票，计算出投票人为当前个体的所有被投票人的集合；所述投票次数统计单元，连接所述被投票人集合查询单元，遍历投票人为当前个体的所有被投票人的集合，统计当前被投票人的投票次数；所述投票权重计算单元，连接所述投票次数统计单元，通过当前投票人的投票总数和当前被投票人的被投票次数计算投票权重。根据本专利技术的群体中个体的评价系统的一实施例,所述个体分数计算模块包括投票链集合计算单元、投票链得分计算单元、个体得分计算单元，其中所述投票链集合计算单元，按照群体中所有个体的投票计算投票链集合；所述投票链得分计算单元，连接所述投票链集合计算单元，按照投票权重计算投票链集合中每条投票链的得分；所述个体得分计算单元，连接所述投票链得分计算单元，找到投票链集合中最后一个个体为当前个体的投票链，计算当前个体的得分。根据本专利技术的群体中个体的评价系统的一实施例,所述个体分数计算模块还包括衰弱因子计算单元，连接在所述投票链得分计算单元和所述个体得分计算单元之间，按照每条投票链的长度以及衰弱因子重新计算投票链的得分。本专利技术对比现有技术有如下的有益效果本专利技术的系统是计算一个群体中各个人员在特定方面的重要度排序，在群体中的每个个体只需要对自己熟悉的人员进行简化的评价，就能客观的计算出每个个体在此方面上在群体中的排名。对比现有技术，本专利技术的系统能够在一个群体中个体的某个主观方面的评价给出科学、合理的指标。附图说明图I是本专利技术的群体中个体的评价系统的第一实施例的原理图。图2是本专利技术的群体中个体的评价系统的第二实施例的原理图。图3是本专利技术的系统的总体运行的流程图。图4是本专利技术的个体评价计算模块的运行流程图。图5是本专利技术的个体分数计算模块的运行流程图。 图6是本专利技术的四个个体组成的群体的实例示意图。具体实施例方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的描述。群体中个体的评价系统的第一实施例图I示出了本专利技术的群体中个体的评价系统的第一实施例的构成。请参见图1，本实施例的系统包括个体评价实施模块10、个体评价计算模块12、个体分数计算模块14。个体评价计算模块12包括被投票人集合查询单元120、投票次数统计单元122、投票权重计算单元124。个体分数计算模块14包括投票链集合计算单元140、投票链得分计算单元142、个体得分计算单元144。模块之间的连接关系如图I所示，个体评价实施模块10、个体评价计算模块12、个体分数计算模块14是依序连接的。在个体评价计算模块12中，被投票人集合查询单元120、投票次数统计单元122、投票权重计算单元124是依序连接的。在个体分数计算模块14中，投票链集合计算单元140、投票链得分计算单元142、个体得分计算单元144是依序连接的。在描述各个模块的功能之前，首先对本系统所涉及的原则进行说明(I)个体的得分是建立在其他个体对他的评价的基础之上的。(2)每个个体之间随着熟悉程度的提高，则做出的评价越接近现实。(3)不客观的个体判断是存在的，越容易被主观引导不客观评价的个体评价越倾向于偏低。(4)个体间的评价是有权重区分的，被评价越高的个体所做的评价越接近现实。(5)对于不同类型的评价，则个体间的权重区分是有差别的，例如喜欢程度差别较小，人各有所爱；又例如信任程度，则信任度越高的个体所信任的个体更值得信任。请同时参见图3的系统总体运行流程，个体评价实施模块10中完成的工作是由个体对群体中的其他个体进行独立的投票。在本专利技术中，投票是指一个个体对另外一个个体的肯定的评价。所谓个体，可以是被评价的对象，也可以评价其他个体，具有多个评价维度。而群体就是若干个个体的集合。在个体评价实施模块10中，个体对群体中的其他个体的投票的值为布尔值，即肯定或是否定，因为维度的值域的层次结构可由群体中个体的排序体现。个体不需要对群体中所有的个体进行判断，只需要对其熟悉的个体进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种群体中个体的评价系统，包括个体评价实施模块、个体评价计算模块、个体分数计算模块，其中：所述个体评价实施模块，个体对群体中的其他个体进行独立的投票；所述个体评价计算模块，连接所述个体评价实施模块，根据所述个体评价实施模块中的投票行为计算投票数据；所述个体分数计算模块，根据投票数据计算每个个体的得分。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王芳，杨俊拯，葛猛，
申请(专利权)人：上海番米网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：