Suma Constante

Name: Potato
Author: Potato

Configura la anotación de suma constante en Potato para repartir un presupuesto fijo de puntos entre categorías mediante campos numéricos o controles deslizantes.

El esquema de anotación de suma constante permite a los anotadores repartir un número fijo de puntos entre varias categorías. A diferencia de las etiquetas suaves, que usan deslizantes enlazados, la suma constante admite tanto campos numéricos directos como deslizantes, y está pensada para tareas en las que el anotador debe tomar decisiones de compromiso explícitas dentro de un presupuesto fijo.

Potato constant-sum interface distributing 100 points across feature priorities Constant sum in Potato

Visión General

Las tareas de suma constante son habituales en investigación por encuestas y en la obtención de preferencias. Al anotador se le da un conjunto fijo de puntos (por ejemplo, 100) y debe repartirlos entre los elementos para expresar importancia, preferencia o proporción relativas. La interfaz obliga a que el reparto sume siempre el total configurado.

Inicio Rápido

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: constant_sum
    name: feature_importance
    description: Distribute 100 points across features based on their importance.
    labels: ["Accuracy", "Speed", "Ease of Use", "Cost"]
    total_points: 100

Opciones de Configuración

Campo	Tipo	Predeterminado	Descripción
`annotation_type`	string	Requerido	Debe ser `"constant_sum"`
`name`	string	Requerido	Identificador único para este esquema
`description`	string	Requerido	Instrucciones mostradas a los anotadores
`labels`	array	Requerido	Lista de elementos entre los que repartir los puntos (mínimo 2)
`total_points`	integer	`100`	El total fijo que debe alcanzar el reparto
`min_per_item`	integer	`0`	Puntos mínimos que debe recibir cada elemento
`input_type`	string	`"number"`	Método de entrada: `"number"` para campos de texto o `"slider"` para controles deslizantes
`label_requirement.required`	boolean	`false`	Si la anotación debe completarse antes de continuar

Ejemplos

Priorización de Funcionalidades

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: constant_sum
    name: feature_priority
    description: Allocate 100 points to indicate which features matter most to you.
    labels: ["Performance", "Reliability", "Usability", "Security"]
    total_points: 100
    input_type: number

Reparto de Presupuesto

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: constant_sum
    name: budget_allocation
    description: How would you distribute a $1000 budget across these areas?
    labels: ["Marketing", "Engineering", "Design", "Research"]
    total_points: 1000
    input_type: slider
    min_per_item: 50

Distribución del Tiempo

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: constant_sum
    name: time_spent
    description: Distribute 24 points (hours) across daily activities.
    labels: ["Work", "Sleep", "Exercise", "Leisure", "Commute", "Other"]
    total_points: 24
    min_per_item: 0

Comparación Simple con Deslizantes

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: constant_sum
    name: text_comparison
    description: Distribute 10 points between the two texts based on quality.
    labels: ["Text A", "Text B"]
    total_points: 10
    input_type: slider

Formato de Salida

json

{
  "feature_importance": {
    "labels": {
      "Accuracy": 40,
      "Speed": 25,
      "Ease of Use": 20,
      "Cost": 15
    }
  }
}

Los valores siempre suman el total_points configurado.

Mejores Prácticas

Elige un total intuitivo - 100 funciona bien para porcentajes; los totales más pequeños (10, 20) resultan más fáciles en tareas rápidas
Usa campos numéricos cuando importe la precisión - si los valores exactos cuentan, los campos numéricos son más precisos que los deslizantes
Usa deslizantes cuando importe la velocidad - los deslizantes son más rápidos para repartos aproximados
Limita el número de elementos - pasar de 7 u 8 elementos hace que el reparto exija demasiado esfuerzo mental
Plantéate un mínimo por elemento - usa min_per_item cuando toda categoría deba recibir al menos algunos puntos
Da un contexto claro - explica qué representan los puntos (importancia, tiempo, dinero, etc.)

Lectura Adicional

Etiqueta Suave - Distribución de probabilidad con deslizantes enlazados
Escalado Mejor-Peor - Anotación de preferencia relativa
Escalas Likert - Escalas de valoración ordinales

Para detalles de implementación, consulta la documentación fuente.