TRANSPARENT RANKING METHODOLOGY

Rank-G 5축 평가 방법론 및 거버넌스 원칙

AI의 주관적 환각이나 편향을 원천 차단하고, 100% 공개 팩트 데이터와 수학적 감쇠 모델을 통해 투명한 영향력 순위를 산출합니다.

1. LLM 감사관 원칙

LLM은 팩트의 생성자가 아니며, 수집된 뉴스/공시/위키 데이터의 신뢰성을 검증하고 상식 게이트(Sanity Gate) 감사를 수행하는 평가관으로만 기능합니다.

2. 5대 핵심 축 종합 스코어링

업력/재무(H, 20%), 시장점유(M, 30%), 화제성(B, 20%), 대중여론(S, 15%), 권위인지(A, 15%)를 프로파일별(기업, 인물, 그룹, 기관, 플랫폼)로 최적화하여 가중 합산합니다.

3. 사건사고 21일 반감기 감쇠 공식

Penalty(t) = InitialPenalty × (0.5)^(Δdays / 21)

실제 언론 2건 이상 검증된 부정 사건에 한해 감점하며, 21일 반감기를 통해 자연 감쇠됩니다. 미성년자 주체는 감점에서 제외됩니다.

4. RRF 외부 랭킹 융합 & 내부 비중 55%

공인된 외부 소스를 RRF(Reciprocal Rank Fusion, K=20)로 융합하며, 외부 데이터 결측치는 0점 처리하지 않고 마스킹합니다. 내부 팩트 점수 비중은 최소 55% 이상 유지됩니다.