译者注：根据维基百科相关词条，Hacker News是一家关于计算机黑客和创业公司的社会化新闻网站，与其它社会化新闻网站不同的是， Hacker News 没有踩或反对一条提交新闻的选项；只可以赞成或是完全不投票。简而言之，Hacker News 允许提交任何可以被理解为“任何满足人们求知欲”的新闻。

更新（11/18）：关于罚分机制的文章被罚分了

十分讽刺的是，这篇文章在Hacker News上被罚分了。这篇文章被放到首页后的几分钟，就被罚了0.2分，直接导致这篇文章从网站首页消失。下图中的黑色线，描绘了这篇文章在所有Hacker News文章中的排名情况。你可以看到，在被罚分之后，它的排名明显下跌。灰色线显示的是如果不被罚分，这篇文章可能的排名情况。如果没有被罚分，这名文章可以排进前五，但是被罚分之后，这篇文章甚至没能回到首页（排进前30）。下方的绿色线描绘了这篇文章的初步评分。（11/26：我被告知，这个罚分是由于“投票探测”程序被错误出发引起的）。

Hacker News排名的基本公式已经公开好几年了，但是人们依然对此有所疑惑。公开的代码是不是实现了真正的算法？排名仅仅与投票有关，还是也受到一些不可见因素的影响？在排名中，关于美国国家安全局的新闻是不是会被降低排名？为什么你评论了首页的文章之后，那篇热门文章就忽然从首页消失？

根据几天来对HN上排名前60的新闻的仔细分析，我可以回答这些问题。公开的计算公式基本上是精确的。对于排名的调整工作比你想象的还要多，首页上20%的文章会被以各种方式罚分。所有标题中含有“美国国家安全局”的新闻都会被罚分并且排名迅速下跌。一则“有争议”的新闻在被评论了40次之后，被严厉地罚分。这篇文章详细解释了得分和罚分的机制。

排名机制是怎样工作的

文章的得分是基于他们提交以来，获得的赞成投票数，同时通过下列公示计算出得分。

由于在这个公式中时间的指数比投票的指数更大，因此，一篇文章的得分最终会降到0分。所以，没有一篇文章会长期在首页出现。这个指数称为重力因子。

你可能认为每当你浏览HackerNews网站的时候，每则新闻都通过上面的公式计算了得分，并且排序来决定它们在网页上的最终顺序。但是为了高效，新闻只是偶尔被重新排序。当有新闻被用户赞成时，它被重新排序，在列表中上移或下移调整到适当的排序位置，并不改变其他新闻的得分和相对顺序。这样，重新排序的工作就被大大减少了。但是，有可能一则新闻不再获得投票并且最终停留在一个较高位置。为了避免这种情况的出现，每隔30秒，随机选出前50则新闻中的一则进行重新排序。结果是，一则新闻如果一直没有获得投票，那么这则新闻可能在很长时间里被“错误”排序。同时，网页可以被缓存90秒。

原始得分和11月11日的头条新闻

下图展示了在11.11日当天HN网站上排名前六十的文章的原始得分（不考虑罚分）。每一条线对应一篇文章，不同颜色代表了文章在网页中的位置。比如，红色表示在HN中的头条新闻文章。值得注意的是，由于罚分，获得最高原始得分的文章往往不是网页上的头条新闻。

这幅图中有一些有意思的现象。一篇文章的得分会很快增长并且在未来的几小时中缓慢降低。这一现象的主要原因是计算得分的公式：一篇文章得到连续的赞成投票后，得分会迅速到达峰值，然后得分逐步减小。但是，观察到的峰值增长更快——因为一篇文章在发布的一两个小时内会获得很多的赞成投票，然后投票的速度会减慢。由于这两个原因，出现了上图所示的陡峭曲线。

有一小部分文章每天的得分远远高于其他文章，同时，很多文章的得分处在所有文章的在中等水平。一些文章的得分很高，但是不幸的是，它们比一些更加受欢迎的文章得分稍低。当目前得分第一的文章得分逐渐降低，而后来的文章得分正在上升的空隙时间内，其他文章很容易获得暂时的第一名位置。

仔细观察原始得分最高的文章（上图所示）和红线所示的排名最好文章的差别，你会发现罚分规则的应用。早上，《Getting website registration completely wrong》一文获得了第一名，但是由于争议它被罚分并且排名迅速下降到了首页底部。因此，《Linux ate my RAM》就在《Simpsons in CSS》获得第一之前，轻松占领了第一的位置。过了一会儿，在《Apple Maps》达到了第一之后，也被罚分，导致它失去了第一的位置并且在排名上迅速下滑。《Snapchat》也排到过第一名的位置，但是，在上午8:22分，这篇文章被罚分，然后排名迅速下跌，完全消失在图中。《Why you should never use MongoDB》一文非常受欢迎，并且在11月11日这一天的大部分时间里，名列第一，除了它被罚分后下滑到左右第七的位置。《Severing ties with the NSA》一文在一开始就由于标题中的美国国家安全局被罚分，但是因为它非常受欢迎，因此在罚分之后依然获得了第一名的位置。但是，它很快被强加了更严厉的罚分，迫使这篇文章下滑至首页的底部。最后，在这一天即将结束的时候《$4.1m goes missing》一文被罚分。事实表明，即使没有被罚分，它第一的位置也会被《FTL》一文取代。

图中绿色的三角形和文字说明了争议罚分的应用。蓝色的三角形和文字表示文章由于罚分而被遗忘，跌出了前60的排名。这里没有展示较为温和的罚分。

显然，HN网站上第一名的内容并不是“自然”形成的，而是持续对很多文章应用罚分机制造成的。目前不清楚的是，这些罚分是由于HN管理员还是来自已标记文章。

获得自动罚分的提交

一些文章，由于标题会在提交时被自动罚分，还有一些文章由于涉及的领域也会被自动罚分。比如：任何在标题中含有NSA美国国家安全局的文章会被自动罚0.4分。我试图找了一些会被自动罚分的关键词，比如：可怕的，比特币和泡沫，但是它们没有被罚分。

我注意到，很多网站引用的文章会被自动罚分0.25—0.8分，比如：arstechnica.com, businessinsider.com, easypost.com, github.com, imgur.com, medium.com, quora.com, qz.com, reddit.com, rt.com, stackexchange.com, theguardian.com, theregister.com, theverge.com, torrentfreak.com, youtube.com.我确定，实际的名单比这个更长。（这是“禁用”网站的一部分）
一项有趣的理论是：从流行网站上获得的新闻会被许多人并行提交，因此会比其他文章获得更多的赞成投票。对于来自于流行网站的新闻自动罚分，有助于抵消这样的作用。

罚分的影响

采用得分计算公式，可以计算罚分的影响。如果一篇文章被罚了0.4分，那么这篇文章获得的每一个赞成投票，被算成0.3票。或者，这篇文章会以比正常下降速度快66%的速度在排名中下滑。0.1分的罚分，相当于每一个赞成投票，被算为0.05票，或者是，文章以3.6倍下滑速度在排名中下降。因此，0.4分的罚分影响很大，而0.1分的罚分可以认为是相当严厉的。

争议

为了防止在HN上发生网络论战，当文章有“过多”评论是会由于“争议”被狠狠罚分。在公开的代码中，控制因子被设置在一篇文章多余20条评论，以及评论多余赞成投票。满足这两个条件的文章，会被以（赞成/评论）^2的比例计算得分。但是，实际应用的公式并不如此——文章获得的评论多于赞成投票，同时评论数多余40则会被罚分。根据历史数据，我猜测公式中指数为3，而不是2，但是我还没有证明。

争议罚分会忽然发生并且给文章的排名带来灾难性的后果，一篇文章在一分钟内排名很高，但是当评论数达到40时排名迅速下滑。如果你很疑惑为什么一篇很受关注的文章忽然从首页小时了，那么可能的原因就是争议罚分。比如《Why the Chromebook pundits are out of touch with reality》一文在评论数达到40时，忽然从第5名下滑至22名，《Show HN: Get your health records from any doctor’》原来的排位是17，但是当评论数达到40时，它迅速从前60中消失了。

我的方法

我每分钟抓取一次/news和/news2中的网页。我用BeautifulSoup工具解析（有时丑陋的）HTML，并且通过大量的Python脚本语言处理结果，并且利用难以理解但是功能强大的matplotlib将结果绘制为图。

分析的基本思想是：利用公式生成初始得分，然后寻找异常情况。在某一个时间点上（比如：11/09 8:46），我们可以计算出排名前十的新闻对应的初始得分：

• 2.802 Pyret: A new programming language from the creators of Racket
• 1.407 The Big Data Brain Drain: Why Science is in Trouble
• 1.649 The NY Times endorsed a secretive trade agreement that the public can’t read
• 0.785 S.F. programmers build alternative to HealthCare.gov (warning: autoplay video)
• 0.844 Marelle: logic programming for devops
• 0.738 Sprite Lamp
• 0.714 Why Teenagers Are Fleeing Facebook
• 0.659 NodeKnockout is in Full Tilt. Checkout some demos
• 0.805 ISO 1
• 0.483 Shopify accepts Bitcoin.
• 0.452 Show HN: Understand closures

我们注意到，其中有三则新闻的排名低于他们得分的排名：The NY Times,MarelleandISO 1.因为NY Times的排名在1.407到0.785之间，因此它的罚分在0.47到0.85之间。同样的，其他两者的罚分分别在0.87到0.93,0.60到0.82之间。

我注意到，大部分的新闻是根据它们的得分排序的，同时，异常的表现都是比排名预期要低，暗示着新闻被罚分。这说明实际使用的算分公式与公开的代码基本相符。如果两个公式不同，比如重力因子的指数较大，那么我会发现随着他们投票数目的增加或是时间的推移，他们会从“预期”的排名中消失，但是我没有见到这种情况。

这样的方法可以证明罚分机制的存在，并且给出罚分的范围。但是确定精准的罚分是很困难的。你可以预定一个时间范围，并且希望罚分值会收敛到一个明确的数值上。但是，不同的错误来源使得罚分很混乱。首先，相邻的新闻可能也被罚分，或者采用不同方式算分（比如：招聘启事）。其次，因为文章不是随时被重新排序的，一篇文章的位置只是暂时的。第三，随着时间的变化，对一篇文章的罚分可能有变化。第四，得到的投票数目可能并不是真正意义上的投票数，因为没有“不赞成”投票。结果是，我试图确定罚分的估计值，但是数值极不稳定。

一整天的罚分分布

下图展示了一天中统计的罚分值。每一条线，代表一篇特定的文章。每一条线的初始值为1（没有罚分），当文章被罚分时，线条随之下降。当文章不在前60的时候，这条线就不存在了。罚分可能是0.2和0.4分，也有很多在0.8到0.9的范围内。看起来，一整天中，早上9点的罚分比较多。由于图中的噪声太多，我试验了不同的算法来改善这幅图。

平均有20%的首页文章，38%的第二页文章被罚分。（由于某种定义，首页被罚分的文章出现在首页的概率较小，因此首页的罚分比例较低）相比于你的估计，可能有更多的文章被罚分。

下面列举了11/11页中被罚分的文章（不包含如果不被罚分，会出现在该页的文章）。这个列表比预期要长得多。
Why the Climate Corporation Sold Itself to Monsanto,Facebook Publications,Bill Gates: What I Learned in the Fight Against Polio,McCain says NSA chief Keith Alexander ‘should resign or be fired’,You are not a software engineer,What is a y-combinator,Typhoon Haiyan kills 10,000 in Philippines,To Persuade People, Tell Them a Story,Tetris and The Power Of CSS,Microsoft Research Publications,Moscow subway sells free tickets for 30 sit-ups,The secret world of cargo ships,These weeks in Rust,Empty-Stomach Intelligence,Getting website registration completely wrong,The Six Most Common Species Of Code,Amazon to Begin Sunday Deliveries, With Post Office’s Help,Linux ate my RAM,Simpsons in CSS,Apple maps: how Google lost when everyone thought it had won,Docker and Go: why did we decide to write Docker in Go,Amazon Code Ninjas,Last Doolittle Raiders make final toast,Linux Voice – A new Linux magazine that gives back,Want to download anime Just made a program for that,Commit 15 minutes to explain to a stranger why you love your job.,Why You Should Never Use MongoDB,Show HN: SketchDeck – build slides faster,Zero to Peanut Butter Docker Time in 78 Seconds,NSA’s Surveillance Powers Extend Far Beyond Counterterrorism,How Sentry’s Open Source Service Was Born,Real World OCaml,Show HN: Get your health records from any doctor,Why the Chromebook pundits are out of touch with reality,Towards a More Modular Future for JavaScript Libraries,Why is virt-builder written inOCaml,IOS: End of an Era,The craziest things you can plug into your iPhone’s audio jack,RFC: Replace Java with Go in default languages,Show HN: Find your health plan on Health Sherpa,Web Latency Benchmark: A new kind of browser benchmark,Why are Amazon, Facebook and Yahoo copying Microsoft’s stack ranking system,Severing Ties with the NSA,Doctor performs surgery using Google Glass,Duplicity + S3: Easy, cheap, encrypted, automated full-disk backups,Bitcoin’s UK future looks bleak,Amazon Redshift’s New Features,You’re only getting the nice feedback,Software is Easy, Hardware is of Medium Difficulty,Facebook Warns Users After Adobe Breach,International Space Station Infected With USB Stick Malware,Tidbit: Client-Side Bitcoin Mining,Go: “I have already used the name for *MY* programming language”,Multi-Modal Drone: Fly, Swim & Drive,The Daily Go Programming Newspaper,“We have no food, we need water and other things to survive.”,Introducing the Humble Store,The Six Most Common Species Of Code,$4.1m goes missing as Chinese bitcoin trading platform GBL vanishes,Could Bitcoin Be More Disruptive than the Internet,Apple Store is updating.

得分计算公式的代码

HN服务器上提供了得分算法的一种实现，以及更新的得分计算公式：

以防你不会阅读Arc代码，上面的代码中定义了一些变量：gravity* = 1.8,timebase* = 120(minutes), etc. 然后定义了一种首页排名方法，对于新闻s排名主要考虑了赞成投票（realsocore）和存在时间（item-age）。

罚分的情况由一组if定义的各种case定义。如果一篇文章中没有“内容（story）”或者“投票”,那么罚分为0.8。如果URL为空，那么参数为norl-factor*.如果内容被标记为“隐藏（bury）”，那么参数为0.001同时文章被遗忘。最后，默认的情况考虑了争议和遗传算法/轻便的因素。争议因素contro-factor用来压制可能引起网络论战的文章，这一因素稍后会详细说明。

如果文章被标记为恶作剧（joke）那么参数值为0.1，同时一篇“轻量级”的文章会有0.17的参数值。实际应用的罚分系统比公开代码中还要复杂的多。

结论

Hacker News主页上的文章位置并不是严格按照你的估计。经过对Hacker News网页上的文章的仔细计算，我们可以对实际应用的算分公式有深入了解。虽然，赞成投票显然是影响排名的因素，但是，同时还有一个复杂的“罚分”系统使得文章排名下降或是彻底消失。这不仅仅是为了阻止垃圾信息，也会影响一些很流行的文章。如果一篇文章的评论数多余赞成投票，不要评论那篇文章，否则你会让它彻底消失！