El acuerdo entre anotadores (IAA) mide qué tan consistentemente diferentes anotadores etiquetan los mismos elementos. Un alto acuerdo indica anotaciones confiables; un bajo acuerdo sugiere guías poco claras o tareas subjetivas.

¿Por Qué Medir el Acuerdo?

Validar guías: Bajo acuerdo → instrucciones poco claras
Evaluar dificultad de la tarea: Algunas tareas son inherentemente subjetivas
Calificar anotadores: Identificar quién necesita más entrenamiento
Reportar confiabilidad: Requerido para publicaciones científicas
Agregar etiquetas: Determinar cómo combinar anotaciones

Métricas de Acuerdo

Kappa de Cohen (2 Anotadores)

Para comparar dos anotadores en datos categóricos:

text

κ = (Po - Pe) / (1 - Pe)

Donde:

Po = acuerdo observado
Pe = acuerdo esperado por azar

Interpretación:

Kappa	Interpretación
< 0	Menor que el azar
0.01-0.20	Leve
0.21-0.40	Aceptable
0.41-0.60	Moderado
0.61-0.80	Sustancial
0.81-1.00	Casi perfecto

Kappa de Fleiss (3+ Anotadores)

Para múltiples anotadores en datos categóricos:

yaml

quality_control:
  agreement:
    metrics:
      - fleiss_kappa

Misma escala de interpretación que el Kappa de Cohen.

Alpha de Krippendorff

El más flexible - funciona con:

Cualquier número de anotadores
Datos faltantes
Varios tipos de datos (nominal, ordinal, intervalo, razón)

yaml

quality_control:
  agreement:
    metrics:
      - krippendorff_alpha
    alpha_level: nominal  # or ordinal, interval, ratio

Interpretación:

α ≥ 0.80: Confiable
0.67 ≤ α < 0.80: Tentativamente aceptable
α < 0.67: No confiable

Configurando el Acuerdo en Potato

Configuración Básica

yaml

quality_control:
  agreement:
    enabled: true
    calculate_on_overlap: true
 
    metrics:
      - cohens_kappa
      - fleiss_kappa
      - krippendorff_alpha
 
    # Per annotation scheme
    per_scheme: true
 
    # Reporting
    report_interval: 100  # Every 100 annotations
    export_file: agreement_report.json

Configuración de Superposición

yaml

quality_control:
  redundancy:
    # How many annotators per item
    annotations_per_item: 3
 
    # Minimum overlap for calculations
    min_overlap_for_agreement: 2
 
    # Sampling for agreement
    agreement_sample_size: 100  # Calculate on 100 items
    agreement_sample_method: random  # or stratified, all

Calculando el Acuerdo

En el Panel de Control

Potato muestra métricas de acuerdo en el panel de administración:

yaml

quality_control:
  dashboard:
    show_agreement: true
    agreement_chart: true
    update_frequency: 60  # seconds

Vía API

bash

# Get current agreement metrics
curl http://localhost:8000/api/quality/agreement
 
# Response:
{
  "overall": {
    "fleiss_kappa": 0.72,
    "krippendorff_alpha": 0.75
  },
  "per_scheme": {
    "sentiment": {
      "fleiss_kappa": 0.78,
      "krippendorff_alpha": 0.80
    },
    "topic": {
      "fleiss_kappa": 0.65,
      "krippendorff_alpha": 0.68
    }
  },
  "sample_size": 150,
  "annotator_pairs": 10
}

Vía CLI

bash

# Calculate agreement from output files
potato agreement --annotations annotation_output/ --output agreement_report.json
 
# With specific metric
potato agreement --annotations annotation_output/ --metric krippendorff --level ordinal

Acuerdo para Diferentes Tipos de Anotación

Categórico (Radio, Multiselect)

yaml

quality_control:
  agreement:
    schemes:
      sentiment:
        type: nominal
        metrics: [cohens_kappa, fleiss_kappa]
 
      urgency:
        type: ordinal  # Low < Medium < High
        metrics: [krippendorff_alpha]

Escalas Likert

yaml

quality_control:
  agreement:
    schemes:
      quality_rating:
        type: ordinal
        metrics: [krippendorff_alpha, weighted_kappa]
 
        # Weighted kappa for ordinal
        weighting: linear  # or quadratic

Anotaciones de Span

Para NER, los spans requieren manejo especial:

yaml

quality_control:
  agreement:
    schemes:
      entities:
        type: span
        span_matching: overlap  # or exact, token
 
        # What to compare
        compare: label_and_span  # or label_only, span_only
 
        # Overlap threshold for "match"
        overlap_threshold: 0.5
 
        metrics:
          - span_f1
          - span_precision
          - span_recall

Rankings

yaml

quality_control:
  agreement:
    schemes:
      preference_rank:
        type: ranking
        metrics:
          - kendall_tau
          - spearman_rho

Acuerdo por Pares vs General

Por Pares (Cada Par)

yaml

quality_control:
  agreement:
    pairwise: true
    output_matrix: true  # Agreement matrix
 
# Output:
# annotator1 × annotator2: κ = 0.75
# annotator1 × annotator3: κ = 0.68
# annotator2 × annotator3: κ = 0.82

General (Todos los Anotadores)

yaml

quality_control:
  agreement:
    overall: true
    metrics:
      - fleiss_kappa  # Designed for 3+ annotators
      - krippendorff_alpha

Manejando Bajo Acuerdo

Identificar Áreas Problemáticas

yaml

quality_control:
  agreement:
    diagnostics:
      enabled: true
 
      # Items with most disagreement
      show_disagreed_items: true
      disagreement_threshold: 0.5
 
      # Labels with most confusion
      confusion_matrix: true
 
      # Annotators with low agreement
      per_annotator_agreement: true

Acciones ante Bajo Acuerdo

yaml

quality_control:
  agreement:
    alerts:
      - threshold: 0.6
        action: notify
        message: "Agreement below 0.6 - review guidelines"
 
      - threshold: 0.4
        action: pause
        message: "Agreement critically low - pausing task"
 
    # Automatic guideline reminders
    show_guidelines_on_low_agreement: true
    guideline_threshold: 0.5

Configuración Completa

yaml

annotation_task_name: "Agreement-Tracked Annotation"
 
quality_control:
  # Redundancy setup
  redundancy:
    annotations_per_item: 3
    assignment_method: random
 
  # Agreement calculation
  agreement:
    enabled: true
 
    # Metrics
    metrics:
      - fleiss_kappa
      - krippendorff_alpha
 
    # Per-scheme configuration
    schemes:
      sentiment:
        type: nominal
        metrics: [fleiss_kappa, cohens_kappa]
 
      intensity:
        type: ordinal
        metrics: [krippendorff_alpha]
        alpha_level: ordinal
 
      entities:
        type: span
        span_matching: overlap
        overlap_threshold: 0.5
        metrics: [span_f1]
 
    # Calculation settings
    calculate_on_overlap: true
    min_overlap: 2
    sample_size: all  # or number
 
    # Pairwise analysis
    pairwise: true
    pairwise_output: agreement_matrix.csv
 
    # Diagnostics
    diagnostics:
      confusion_matrix: true
      disagreed_items: true
      per_annotator: true
 
    # Alerts
    alerts:
      - metric: fleiss_kappa
        threshold: 0.6
        action: notify
 
    # Reporting
    report_file: agreement_report.json
    report_interval: 50
 
  # Dashboard
  dashboard:
    show_agreement: true
    charts:
      - agreement_over_time
      - per_scheme_agreement
      - annotator_comparison

Reporte de Salida

json

{
  "timestamp": "2024-10-25T15:30:00Z",
  "sample_size": 500,
  "annotators": ["ann1", "ann2", "ann3"],
 
  "overall_agreement": {
    "fleiss_kappa": 0.72,
    "krippendorff_alpha": 0.75
  },
 
  "per_scheme": {
    "sentiment": {
      "fleiss_kappa": 0.78,
      "confusion_matrix": {
        "Positive": {"Positive": 180, "Negative": 5, "Neutral": 15},
        "Negative": {"Positive": 8, "Negative": 165, "Neutral": 12},
        "Neutral": {"Positive": 12, "Negative": 10, "Neutral": 93}
      }
    }
  },
 
  "pairwise": {
    "ann1_ann2": 0.75,
    "ann1_ann3": 0.70,
    "ann2_ann3": 0.72
  },
 
  "per_annotator": {
    "ann1": {"avg_agreement": 0.73, "items_annotated": 500},
    "ann2": {"avg_agreement": 0.74, "items_annotated": 500},
    "ann3": {"avg_agreement": 0.71, "items_annotated": 500}
  },
 
  "most_disagreed_items": [
    {"id": "item_234", "disagreement_rate": 1.0},
    {"id": "item_567", "disagreement_rate": 0.67}
  ]
}

Mejores Prácticas

Calcular temprano: No esperar hasta el final
Usar métricas apropiadas: Nominal vs ordinal vs span
Investigar bajo acuerdo: Frecuentemente revela problemas en las guías
Reportar en publicaciones: Requerido para trabajo científico
Establecer umbrales: Definir niveles aceptables de antemano

Próximos Pasos

Mejorar el acuerdo con control de calidad
Agregar fases de entrenamiento para calibración
Aprender a exportar datos con información de acuerdo

Documentación completa de acuerdo en /docs/core-concepts/user-management.