2.2 Выбор коэффициентов

После рассмотрения совокупности позитивных и негативных признаков для каждого из них были установлены шкалы градации, которые позволяют установить степень влияния на полезность видеоресурса.

Для первого класса:

1. Простота доступа (Р_п) имеет 3 градации (q_п = 3);

2. Широта предоставляемого контента (Р_ш) имеет 3 градации (q_ш = 3);

3. Количество контента (Р_к) имеет 3 градации (q_к = 3);

4. Актуальность контента (Р_а) имеет 2 градации (q_а = 2);

5. Кроссплатформенность (Р_кп) имеет 3 градации (q_кп = 3);

6. Авторитетность источников (Р_ав) имеет 3 градации (q_ав = 3);

7. Качество дизайна (Р_кд) имеет 3 градации (q_кд = 3).

Для второго класса:

1. Наличие лишней информации (Р_л) имеет 2 градации (q_л = 2);

2. Сложность использования (Р_с) имеет 3 градации (q_с = 3);

3. Цензура (Р_ц) имеет 2 градации (q_ц = 2).

После определения шкалы градаций для каждого признака были определены количественные значения каждого уровня

2.3 Выбор количественных значений

Очевидно, что некоторые признаки для оценки полезности важнее, чем другие. В связи с этим были определены коэффициенты весомости каждого признака.

Для первого класса:

1. Простота доступа (P_п), k_п = 2.

2. Широта предоставляемого контента (P_ш), k_ш = 3.

3. Количество контента (P_к), k_к = 5.

4. Актуальность контента (P_а), k_а = 4.

5. Кроссплатформенность (P_ка), k_кп = 2.

6. Авторитетность источников (P_ав), k_ав = 3.

7. Качество дизайна (P_кд), k_кд = 2.

Для второго класса:

1. Наличие лишней информации (P_л), k_л = 4.

2. Сложность использования (P_с), k_с = 4.

3. Цензура (P_ц), k_ц = 3.

По формулам (1) и (2) для позитивных и негативных признаков были рассчитаны коэффициенты нормирования:

𝑁+ = (1)

𝑁− = (2)

N⁺ = 100 / 21 = 4.76.

N- = 100 / 11 = 9.09.

По формулам (3) и (4) внутри каждого признака были рассчитаны ранги каждого признака. Сумма рангов каждого класса приравнивается к 100. В тех случаях, где данное равенство не соблюдалось, производилась корректировка значения наибольшего из рангов.

r_i⁺ = entier { k_i⁺ * N⁺ } (3)

r_j^- = entier { k_j^- * N^- } (4)

Ранги признаков первого класса:

1. Простота доступа (P_п), r_п = entier{ 2 * 4.76 } = 10.

2. Широта предоставляемого контента (P_ш), r_ш = entier{ 3 * 4.76 } = 14.

3. Количество контента (P_к), r_к = entier{ 5 * 4.76 } = 24 – 1 = 23.

4. Актуальность контента (P_а), r_а = entier{ 4 * 4.76 } = 19.

5. Кроссплатформенность (P_ка), r_кп = entier{ 2 * 4.76 } = 10.

6. Авторитетность источников (P_ав), r_ав = entier{ 3 * 4.76 } = 14.

7. Качество дизайна (P_кд), r_кд = entier{ 2 * 4.76 } = 10.

Ранги признаков второго класса:

1. Наличие лишней информации (P_л), r_л = entier{ 4 * 9.09 } = 36 + 1 = 37.

2. Сложность использования (P_с), r_с = entier{ 4 * 9.09 } = 36.

3. Цензура (P_ц), r_ц = entier{ 3 * 9.09 } = 27.

На следующем этапе для позитивных и негативных признаков были рассчитаны шаги градаций. При расчете использовались формулы (5) и (6)

h_i = entier { r_i⁺ / (q_i⁺ – 1) } (5)

h_j = entier { r_j^- / (q_j^- – 1) } (6)

Для позитивных признаков:

1. Простота доступа (P_п), h_п = entier{ 10 / 2 } = 5.

2. Широта предоставляемого контента (P_ш), h_ш = entier { 14 / 2 } = 7.

3. Количество контента (P_к), h_к = entier { 23 / 2 } = 12.

4. Актуальность контента (P_а), h_а = entier { 19 / 1 } = 19.

5. Кроссплатформенность (P_ка), h_кп = entier { 10 / 2 } = 5.

6. Авторитетность источников (P_ав), h_ав = entier { 14 / 2 } =7.

7. Качество дизайна (P_кд), h_кд = entier { 10 / 2 } = 5.

Для негативных признаков:

1. Наличие лишней информации (P_л), h_л = entier{ 37 / 1 } = 37.

2. Сложность использования (P_с), h_с = entier{ 36 / 2 } = 18.

3. Цензура (P_ц), h_ц = entier{ 27 / 1 } = 27.

По формулам (7) и (8) для каждого класса признаков были рассчитаны значения уровней градации

𝑃_𝑖⁺ = (7)

𝑃_𝑖⁺ = (8)

Для первого класса:

1. Простота доступа (P_п), 5 * i = {0, 5, 10}.

2. Широта предоставляемого контента (P_ш), 7 * i = {0, 7, 14}.

3. Количество контента (P_к), 12 * i = {0, 12, 23}.

4. Актуальность контента (P_а), 19 * i = {0, 19}.

5. Кроссплатформенность (P_ка), 5 * i = {0, 5, 10}.

6. Авторитетность источников (P_ав), 7 * i = {0, 7, 14}.

7. Качество дизайна (P_кд), 5 * i = {0, 5, 10}.

Для второго класса:

1. Наличие лишней информации (P_л), 37 * i = {0, 37}.

2. Сложность использования (P_с), 18 * i = {0, 18, 36}.

3. Цензура (P_ц), 27 * i = {0, 27}.