The objectivity of judges in a competition where determine the ranking of the contestants with judges grade are prone to be questioned, undermining the public’s trust in the fairness of the competition. In this study, we showed how we could identify biased scores and measure their effect on our interpretation of the network structure by modeling the judge-contestant competition as a network. Analyzed a recent well-publicized scoring controversy competition as an example, we showed that a single uncharacteristic score could distort our inference of the community structure. The results suggest that the importance of detecting and eliminating biases in a network.
다양한 경쟁의 형태에서 나타나는 경쟁의 결과를 측정하는 방법들 중에서 심판이 선수들의 실력을 평가하고 그 결과에 따라 순위를 매기는 방법은 심판들이 평가한 그 결과에 대해 대중들이 가지는 공정성과 신뢰성에 대한 의구심을 해소해 주지 못하고 있다. 본 연구에서는 심판이 각 선수들에게 준 점수를 기반으로 구성된 경쟁 네트워크 내에서 어떻게 심판의 편향된 점수를 찾아내고 그것이 실제로 경쟁의 결과와 그 결과를 이해하는데 있어 어떤 영향을 미치는지 측정하는 방법을 제시한다. 최근에 실제로 심판의 편향성에 관한 논란이 있었던 경쟁의 결과를 바탕으로 분석한 연구결과로부터 우리는 단 하나의 편향된 점수가 경쟁 네트워크 내에서 나타난 커뮤니티 구조를 왜곡시키고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 결과는 네트워크 내에 존재하는 편향성을 찾아내고 이를 제거하는 것의 중요성을 보여준다.