对于行为评价的可期性约束带来的对后果的浮动范围的一个可控选择.
所以它带来的一个问题就是对于超越预期的不期待.
因为从整体上来看,目标的确定性并不要求具体到个体的超越性要求.
设计构建之初的指标化和数值化使得对于目的明确的架构来说,并不对这种above average有更高的期望和要求.
但是事实上的制度实现会往往会使得这种个体要求呈现一种往上浮动的情况.
这个基于的一个条件在于需求和供给的不一直平衡性.
在给定约束和候选的情况下,候选之间的评价标准往往并不跟约束相关的评价标准所有直接关系.
满足需求的一个前置和唯一前提在于满足基本约束即可.
但是这个排序的优先顺序并不是同一个概念.
一个top N的选择并不要求或者说限定N的分布形态.
或者说跟整体的分布形态保持一致.
一个极端但并不算不现实的例子就是,一个无学历需求的岗位所最终确定的是高学历的人.
所以这个事实上的超越性结果来源在于竞争排序的分布形态.
考虑这种学历需求的结构.
理论上来说,这个应该是一个金字塔型结构.
因为无论如何在每个层次,人数只能是减少而不会凭空增多.
那么理想的匹配情况就是每个层级都是相对满足的.
也就是说理论上刚刚好供需平衡.
存在一个向下兼容的情况的话,也就因为这个层级k的无法向本层级以及上一层级做适配.
而无法向上做适配的原因一在于不是适格主体,或者说不具备相应的适配条件.
另一个原因就是递归性的,具有资质但是不具备相应层级的需求.
或者说因为上一层级同样存在这种过度供给的情况.
类似的.
如果把社会的不同侧面看作是这种金字塔群结构的话.
那么一个个体n它可以从属于k个不同的金字塔的不同的阶层i.
对于所处的每一个金字塔结构来说,存在适格和不适格两种状态.
不适格状态的一个引申意义就是,对于不适格的个体j,对应的就是一个连锁的被动适格阶层k的一个潜在不适格处理.
也就是说,j可能向上往一个空闲的阶层跻身,或者向下抢占k所本能占有的下层阶级位置.
数值化以下就是对于个体individual i,一个k作为标识的层级pyramid p序列,以及以m为标示的在某个p_k中的阶层class c.
如果以某种score s表示的话.
一个综合数值化就是\sum p_k * c_m * s_n
而不适格就意味着至少存在一个项
从p_k *c_m*s_n降为
p_k*c_(m-1) * s_n.
对应的存在递归的m-1层级的另一人从
p_k*c_(m-1) * s_n.变为
p_k*c_(m-2) * s_n.
直至存在一个q使得m-1=0
也就是说一个不适产生的最坏影响是
p_k*s_n * \sum_{q=0}^{q=m-1} c_{m-q}-c_{m-q-1}
即自m阶层以下的每个阶层的相对差额累计.
考虑p不是相对独立而是一个互相影响的交叉动态系统.
比如消费降级的i,减少的score的意义实际上是另外一个p里的需求阶层的缩减.
也就说假设p之间是一个cascade的过程.
那么整体scroe的缩减可能是个非常快速的过程.
但是它必然是一个链条很长的计算序列么?
在考虑有级联的情况下,整体score的数值取决于两个方面.
一个是m.
评价的是饱和层级的高度纵深.
也就是m本身的位置和向下触达的最深饱和层级.
一个是触发波及的阈值.
也就是某个p对另一p的各层级的饱和程度影响.
所以本质上来说,它的结构稳定性取决于每个层级的吸收能力.
考虑一个构造一个稳定系统.
那么前面说了,稳定性来源于每个层级的缓冲吸收能力.
当然,还有层级变动的频次.
少变动的话自然不存在说变迁造成的计算问题.
但这是相对静态的.
而系统一旦动态化,那么就必然需要重新计算均衡点.
如果每个层级的buffer空间都足够的化,那么也还是相对静态化的.
因为不存在溢出的propagate和横向的被动计算.
但是要求每个层级都存在buffer是不太现实的.
从propagate的角度来说,越上层的一旦产生downward,那么其对score减值的影响就越大.
所以从这个角度来说,上层的buffer优先级更优于下层.
而金字塔结构也决定了,相对地即使按照百分比,上层的百分比绝对数值需求也低于下层.
buffer的效率或者说需求更economic一些.
从相邻层级的角度来看,两个层级的绝对数值越接近,那么对应的就要求下层的buffer空间越多.
因为不然的话,就必然继续递归地向下波及.
于是这个要求的就必然是层级之间的数量需要有一个绝对值间的显著差异.
这样才能存在一个相对合理的代价去容纳和阻却影响.
按照这个思路如果简单用幂级的话,也就因为着给定总数的话,层级并不会太多/深.
或者说总体来说,对于大部分不会有太大的差异.
也就是它应该是一个更扁平或者说平均主义的一种金字塔形态.
那么对于p之间的波动影响呢?
如果每个p都是这种平均设计的话,实际上的影响就在于一旦发生挪动时候的计算复杂度.
而这个跟p的cluster密度有关.
一个显而易见的情况就是,如果p的变动只影响自身的话,那么就无所谓波动影响.
所以设计上,要么尽可能地独立p的存在,要么从根本上地限制p的多样性.
p的cluster/多样性越低,那么计算就越简单明了.
所以某种程度上来说,制度化本质上就是一种平均主义的内涵.
因为简单可控的一个便捷实现就是变量和计算尽可能地少和直接.
