Netflixが5つ星の評価システムから高評価/低評価のシステムに切り替えるのはなぜですか？

Netflixは、ユーザーが送信した他の映画や番組の評価に基づいて提案を行っていました。この評価システムには5つ星がありました。

現在、Netflixを使用すると、ユーザーは映画/番組を高く評価/低く評価（高く評価/低く評価）できます。彼らは映画を評価する方が簡単だと主張している。

この2ウェイ分類は、5ウェイ分類システムよりも統計的に予測性が低いのではないでしょうか。変動が少ないと思いませんか？

Preston＆Coleman（2000）の記事によると、2アイテムスケールの信頼性は5アイテムスケールの信頼性とそれほど違いはありません。

測定の対象はレストランの満足度でしたが、それは映画の評価によく当てはまります。使いやすさ、使いやすさ、さまざまなアイテムの尺度で感情を表現できるかどうかも測定されました。結果は次のとおりです。

ユーザーは、5アイテムスケールと比較して2アイテムスケールの方が少し使いやすく使いやすいと感じますが、ユーザーの本当の信念を表現するには非常に不十分です。これは、2項目スケールでは基礎となる変動性が十分にキャプチャされておらず、変動性が失われることを示しています。識別指数も、5項目スケールと比較して2項目スケールで著しく劣っています。

上記のすべてを考慮に入れれば、Netflixが投票の精度を交換して、より多くのユーザーを投票に誘うことをいとわないのではないかと思います。サンプルのカバレッジが増えるので、投票する人の数が増えると思います。これは、あまり関与していないユーザーのより良い理解につながる可能性があります。熱心でないユーザーの追加情報の限界値は、熱心なユーザーと比較してはるかに高い可能性があります。