こんにちは、 Findy CTO の @ma3tk です。

本日は、Findy の「スキル偏差値」再連携の機能に続いて、「スキル偏差値」のアルゴリズム更新と細分化のアップデートを行いましたのでご紹介させていただきます。

スキル偏差値とは

改めて「スキル偏差値」のご説明です。Findy では、登録頂いたエンジニアの皆様の公開リポジトリを解析した上で、開発言語別に偏差値化しています。

たとえば、以下のような形式でスキル偏差値を計測できます。

また、今回のアップデートから「スキル偏差値」の算出には以下のような観点で解析を行っております。

• 直近1年間の公開リポジトリのみを解析対象としている
• コードをどれくらい書いているか、他のプロジェクトへどれだけ貢献しているか、他者からのコードの支持やアカウントの影響力を中心に解析している
• 偏差値は GitHub 上で日本国内のユーザーと判定できる方の公開リポジトリを解析して算出している
• 活動の少ないリポジトリは解析対象としない

以前まではコミット量を中心に解析していましたが、他のプロジェクトに関しての情報やアカウントの影響力など複数の項目をさらに分析し、解析対象にロジックを加えています。

今後、「スキル偏差値」のアルゴリズムや今後の改善方針については定期的にこのブログで紹介して参ります。

また、以下の「まとめ」にもアップデートして参りますのでご活用ください。

http://blog2.findy-code.io/skill-deviation-value

 

今回のアップデート「スキル偏差値の細分化」

これまで「スキル偏差値」は12段階で解析結果を表示しておりましたが、より細かい解析をということで、80段階にアップデートします。

以下のようなイメージです。

スキル偏差値が細かく表示されるようになりました。

 

「スキル偏差値」のアップデート

スキル偏差値については直近1年間のリポジトリを解析していることもあり、 GitHub を再連携をすることで偏差値が上下することがあります。予めご了承ください。また、 GitHub再連携で会員ステータスが「プレ会員」から「本会員」になることはありますが、「本会員」から「プレ会員」になることは現時点ではありません。

また、GitHub アカウントの再連携は以下から可能です。

 

まとめ

以上いかがでしたでしょうか。まだまだ「スキル偏差値」についての解析ロジックは完璧ではなく、足りない部分も多々あると思っております。

Findy をリリース後、皆様から多数のご意見をいただきました。エンジニアの皆様に説明をし納得がいくようなロジックを算出するためにエンジニアを増員し日々改善をすすめています。

皆様のご意見を伺いながら改善を進めていきたいと思っておりますのでご意見、フィードバックなどはこちらからお気軽にお問い合わせください。

また別途アップデートする際にはブログ等で発信してまいりますので、引き続き Findy をどうぞよろしくお願い致します。

読んで頂きありがとうございました！ 宜しければ、エンジニアの皆様はFindyでご自身のスキル偏差値を測定してみてください。

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