當你看到一則投票結果，「52 人投票」這個數字本身其實說不了太多故事——是一群剛加入的新用戶隨手點的，還是長期蹲點、看過上百則議題的資深參與者投的？眾譽分數就是為了回答這個問題而設計的指標。

什麼是眾譽分數？

眾譽分數（Reputation Z-Score）反映這一題的參與者，相較於全站平均，資歷有多深。它不是單一使用者的分數，而是針對「這一題底下所有參與者」計算出來的群體指標。

計算方式很直接：

1. 取得這一題所有參與者的平均聲望值（average_user_reputation）
2. 對照全站所有議題的平均聲望與標準差
3. 用標準的 z-score 公式算出這一題偏離全站平均多少個標準差

z = (這題參與者平均聲望 − 全站平均聲望) ÷ 全站標準差

這是統計學裡常見的「標準化」手法——把一個原始數字換算成「距離平均值有幾個標準差」，讓不同題目、不同規模的討論可以放在同一把尺上比較。

分數等級代表什麼

Quadrant 把 z-score 換算成五個好懂的標籤：

分數越高，不代表「意見越正確」——它只是在告訴你，這群發聲的人平均而言比較資深，你可以據此判斷這個分佈的可信度該打幾分折扣。

關於眾譽分數的常見問題 (FAQ)

Q1：眾譽分數會影響我個人的排名或權限嗎？

不會。眾譽分數是針對議題計算的群體統計值，不是個人分數，也不會拿來排名或分配特權。

Q2：為什麼不直接看平均聲望，而要換算成 z-score？

因為不同議題的參與人數、話題性差異很大，原始的平均聲望數字很難跨題比較。z-score 把它標準化之後，你才能公平地說「這題比另一題資歷更深」。

Q3：眾譽分數跟「參與指數分布」是同一件事嗎？

不完全是。眾譽分數是一個濃縮後的單一數字（這題整體偏離全站平均多少），參與指數分布則是完整的分佈圖（Visitor、Newcomer 一路到 Legend 各佔多少比例）。兩者互補：一個給你「總結」，一個給你「細節」。

結語：讓每一則投票結果都有可信度的參考線

在 Quadrant，我們相信一個數字要有意義，就要有對照的基準。眾譽分數不評斷觀點的對錯，只是誠實地告訴你「這群人的資歷分佈長什麼樣子」，讓你自己判斷這個結構值不值得信任。