Soma Constante

Configure a anotação de soma constante no Potato para alocação de pontos com orçamento fixo entre categorias usando campos numéricos ou controles deslizantes.

O esquema de anotação de soma constante permite que os anotadores distribuam um número fixo de pontos entre várias categorias. Diferente dos rótulos suaves, que usam controles deslizantes vinculados, a soma constante aceita tanto campos numéricos diretos quanto controles deslizantes, e foi projetada para tarefas em que os anotadores precisam tomar decisões explícitas de compensação dentro de um orçamento fixo.

Visão Geral

As tarefas de soma constante são comuns em pesquisas de levantamento e na elicitação de preferências. Os anotadores recebem um conjunto fixo de pontos (por exemplo, 100) e devem alocá-los entre os itens para expressar importância, preferência ou proporção relativa. A interface garante que as alocações sempre somem o total configurado.

Início 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

Opções de Configuração

Campo	Tipo	Padrão	Descrição
`annotation_type`	string	Obrigatório	Deve ser `"constant_sum"`
`name`	string	Obrigatório	Identificador único para este esquema
`description`	string	Obrigatório	Instruções exibidas aos anotadores
`labels`	array	Obrigatório	Lista de itens entre os quais alocar pontos (mínimo de 2)
`total_points`	integer	`100`	O total fixo que as alocações devem somar
`min_per_item`	integer	`0`	Pontos mínimos que cada item deve receber
`input_type`	string	`"number"`	Método de entrada: `"number"` para campos de texto ou `"slider"` para controles deslizantes
`label_requirement.required`	boolean	`false`	Se a anotação deve ser preenchida antes de prosseguir

Exemplos

Priorização de Recursos

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

Alocação de Orçamento

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

Distribuição de Tempo

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
    label_requirement:
      required: true

Comparação Simples com Controles 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 Saída

json

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

Os valores sempre somam o total_points configurado.

Boas Práticas

Escolha um total intuitivo - 100 funciona bem para porcentagens; totais menores (10, 20) são mais fáceis para tarefas rápidas
Use campos numéricos para precisão - quando os valores exatos importam, os campos numéricos são mais precisos do que os controles deslizantes
Use controles deslizantes para rapidez - as entradas por controle deslizante são mais rápidas para alocações aproximadas
Limite o número de itens - mais de 7-8 itens torna a alocação de pontos cognitivamente exigente
Considere alocações mínimas - use min_per_item quando cada categoria deve receber ao menos alguns pontos
Forneça contexto claro - explique o que os pontos representam (importância, tempo, dinheiro, etc.)

Leitura Adicional

Rótulo Suave - Distribuição de probabilidade com controles deslizantes vinculados
Escalonamento Melhor-Pior - Anotação de preferência relativa
Escalas Likert - Escalas de classificação ordinais

Para detalhes de implementação, consulte a documentação de origem.