RANK系统在投票中的应用

作者:陆麟
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2004.05.20

通过我们PROGRAMMER的努力, 能够把生活与那些枯燥的数字联系起来. 使得枯燥的数字称为有生命有意义的一件事物.
这里讲述的是RANK系统在于投票中能更加体现投票人的意志. 可以减少很多"黑马"出现的概率. 想一下下面的状况:
在台岛有40%台独派. 有60%不独不统派. 现在台独派推出CHEN为总统候选人, 而不独不统派则推出LIAN/SONG2个候选人. 从总体意志上来看, 台独派是没有任何优势可言的. 假定选举规则为每个投票人可以投1个候选人的票. 情况就发生了变化. 40%的台独派没有其他选择. 因此, 40%票数集中到CHEN. 剩余的部分是不独不统派的天下. 挖哈哈. 多美化啊. 现在不独不统派按照自己的意愿随机投了LIAN和SONG. 结果越随机. 2人各自的票数约接近30%. 好了. 结果出来了. 怎么, CHEN上台了? #$%^&*
这就是规则缺陷带来的问题. 40%的人意志最终变成了代表100%人的意志. 这里的例子是4年前的例子. 相同的例子时时刻刻发生在我们的生活中.

回过头来看RANK系统是如何可以避免这种问题的产生. 显然不独不统派在LIAN没有当选的情况下, 仍然没有可能去投CHEN的票. 转而头SONG的票. 因此, 1票允许多个候选人是个关键. 当投票人心目中排名第一的人失败后,他可以转而投其次. 我们将排名第一的人给3分. 排名第二的人给2分. 排名第一的人给1分. 这时的重新投票. 推测一下结果:
CHEN有40%票排名第一. 60%排名第三. 假定有100个投票人. 得分为40*3+60 = 180.
LIAN/SONG有30%票排第一. 30%票派第二. 假定有100个投票人. 得分为30*3+2*30+40*1 = 190.
这样. 怎么都轮不到让40%的意志代表60%的意志. 在实际操作中. 或许因为有更多的候选人而第一名不应给3分. 但是RANK系统给出了基础的原理来解决上述的问题. 上面的例子虽然是个政治例子. 但是使用到生活中的机会却远比在政治中多. 比如"性能/价格/外观"决策等.