食格
ABOUT · 何謂食格

食格不是滿分天花板,
及格線的定義者。

在 KAKU,你不是在打「這家幾顆星」,
而是在回答「這家比業界公認的那道菜,好多少?或差多少?」

核心承諾 · Our Promise
PROMISE 一

同分數,同意義

不管是哪一位用戶打出「3.8 分」,在這套系統裡都代表「比錨點稍微好一點」——因為所有評分都被翻譯成相對錨點的位置。

PROMISE 二

分數永遠落在 1–5

不會出現 6.7、-1、或 4.99 這種奇怪的社群平均。嚴格派、寬鬆派的評分都會被比例映射回 [1, 5] 區間。

PROMISE 三

新店不會被一筆神評衝上榜

Bayesian shrinkage 會把「1 筆評分 5.0 的新店」往社群平均拉回,要累積到一定筆數後才會真正反映真實分數。

PROMISE 四

超越圭臬 = 可分享的成就

當一家店的社群分數 > 3.0 達到統計顯著,它就獲得「超越圭臬」認證。可分享、可截圖、可病毒傳播。

校準流程 · Calibration Flow
  1. 01

    從業界公認的一道菜開始

    每個子類別(豚骨拉麵、牛肉麵、鹽味拉麵⋯)都有一個「錨點品項」:業界長期認定代表這個品類的標準——不一定是滿分神品,但是大家都同意「這就是這個東西該有的樣子」。

  2. 02

    給錨點打你的原始分數

    用滑桿給錨點在各個維度上打分(湯頭、麵條、肉質⋯⋯)。這組分數不是你對它的最終評價,而是你的「口味刻度」——用來校準之後所有評分。

  3. 03

    系統建立你的個人錨點

    錨點 > 3 表示你對該維度要求寬鬆(連錨點都給高分);錨點 < 3 表示你要求嚴格(連錨點都只是普通)。這是獨立於其他人的、屬於你的口味座標。

  4. 04

    評其他店時,系統自動校準

    你給下一家店打 4.5,系統會根據你的錨點算出:「這家相對錨點,落在校準後的哪個位置」。最終落在 1–5 區間,意義對所有人都一樣。

嚴格派・標準派・寬鬆派
STRICT · 嚴格派

對錨點要求高

你對錨點打2.0
你對新店打4.5 分
校準後5.0

你連錨點都只打 2 分,這家還能讓你給 4.5——對你而言這是「遠勝錨點」,校準後頂到滿分 5.0。

STANDARD · 標準派

對錨點剛好及格

你對錨點打3.0
你對新店打4.5 分
校準後4.5

你覺得錨點剛好及格(3 分),新店在你心中是 4.5。沒有拉伸、沒有壓縮,校準後就是 4.5。

LOOSE · 寬鬆派

對錨點打很高

你對錨點打4.0
你對新店打4.5 分
校準後3.5

你連錨點都給 4 分(很寬鬆),4.5 對你而言「只比錨點好一點」,校準後會被壓到 3.5 左右。

社群分數 · Community Score

一家只有 1 筆評分的店,即使那筆是 5.0 滿分,社群分數不會直接顯示 5.0。

系統用 Bayesian shrinkage 把那筆評分往平均拉——評分筆數越多,拉力越弱;筆數夠多後,社群分數才真正反映該店品質。

同時每筆評分都帶 用戶權重(user weight):已建立食格錨點 × 等級係數。新帳號或沒校準的人影響力較低,資深校準者影響力較高。

START · 從一碗食格開始

評一碗食格拉麵,
建立你自己的口味座標。

建立你的口味 DNA
評錨點 +15 點,雷達圖看自己多挑
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