Алгоритм Trust Score

Trust Score – це власний алгоритм Sentry Analytics, який оцінює репутацію роботодавця за шкалою від 0 до 100.

🎯 Огляд

Trust Score агрегує дані з кількох джерел і застосовує зважену формулу з 5 стовпів для отримання єдиного, дієвого показника.

Trust Score = Rating Quality (30%) + Sentiment (25%) + Volume (20%) + Consistency (15%) + Recency (10%)

📊 5 Стовпів

1. Якість Рейтингу (30%)

Що вимірює: Середній зірковий рейтинг з платформ відгуків

Розрахунок:

# Normalize 1-5 star rating to 0-100 scale
rating_score = ((avg_rating - 1) / 4) * 100

# Example: 3.8 stars
score = ((3.8 - 1) / 4) * 100 = 70

Джерела даних:

• Kununu (1-5 зірок)
• Google Reviews (1-5 зірок)
• Indeed ratings

2. Аналіз Настроїв (25%)

Що вимірює: Відсоток позитивних відгуків (проаналізованих AI)

Розрахунок:

# Count reviews by sentiment
positive = count(reviews WHERE sentiment = 'POSITIVE')
total = count(reviews)

sentiment_score = (positive / total) * 100

# Example: 60% positive reviews
score = 60

AI Model: Gemini 2.5 Flash класифікує кожен відгук як:

• POSITIVE - Співробітник рекомендує компанію
• NEGATIVE - Співробітник має значні занепокоєння
• NEUTRAL - Змішаний або фактичний без сильної думки

3. Обсяг Відгуків (20%)

Що вимірює: Загальна кількість відгуків (чим більше = тим надійніше)

Розрахунок:

# Logarithmic scale (diminishing returns)
if reviews >= 1000: score = 100
elif reviews >= 500: score = 90
elif reviews >= 200: score = 80
elif reviews >= 100: score = 70
elif reviews >= 50:  score = 60
elif reviews >= 20:  score = 50
else: score = 30  # Too few reviews

Обґрунтування: Компанія з 500 відгуками є більш надійною, ніж та, що має 10, але 5000 проти 500 має меншу різницю.

4. Послідовність (15%)

Що вимірює: Наскільки стабільними є рейтинги (низьке стандартне відхилення = висока послідовність)

Розрахунок:

# Standard deviation of ratings
std_dev = calculate_std_dev(all_ratings)

# Lower std_dev = higher score
if std_dev < 0.5:   score = 100  # Very consistent
elif std_dev < 0.8: score = 80
elif std_dev < 1.0: score = 60
elif std_dev < 1.5: score = 40
else: score = 20  # Highly polarized

Обґрунтування: Компанія з послідовними 3.5★ відгуками є більш передбачуваною, ніж та, що має 50% 5★ та 50% 1★.

5. Актуальність (10%)

Що вимірює: Наскільки свіжими є дані відгуків

Розрахунок:

# Days since most recent review
days_old = (today - last_review_date).days

if days_old <= 7:    score = 100  # Very fresh
elif days_old <= 30: score = 80
elif days_old <= 90: score = 60
elif days_old <= 180: score = 40
else: score = 20  # Stale data

Обґрунтування: Свіжі відгуки відображають поточну корпоративну культуру; старі відгуки можуть бути застарілими.

🚦 Рівні Ризику

Trust Score відповідає рівням ризику:

Діапазон балів	Рівень ризику	Значення
80-100	🟢 НИЗЬКИЙ	Відмінна репутація роботодавця
60-79	🟡 СЕРЕДНІЙ	Хороша репутація, незначні занепокоєння
40-59	🟠 ПІДВИЩЕНИЙ	Змішані відгуки, потребують подальшого дослідження
20-39	🔴 ВИСОКИЙ	Значні занепокоєння
0-19	⚫ КРИТИЧНИЙ	Серйозні тривожні сигнали

📈 Приклад Розрахунку

Компанія: BMW Germany

Стовп	Вихідні дані	Бал	Вага	Зважений
Якість Рейтингу	3.97★ в середньому	74	30%	22.2
Настрій	50% позитивних	50	25%	12.5
Обсяг	5,621 відгуків	100	20%	20.0
Послідовність	0.9 std dev	60	15%	9.0
Актуальність	3 дні тому	100	10%	10.0
ВСЬОГО				73.7

Остаточний Trust Score: 74/100 (СЕРЕДНІЙ ризик)

🔄 Автоматичні Оновлення

Trust Scores перераховуються, коли:

1. Нові відгуки збираються (викликає негайний перерахунок)
2. Ручне оновлення через дашборд або API
3. Щотижневе завдання обслуговування оновлює застарілі дані

📊 API Розширеної Деталізації Балів

Отримайте детальну розбивку через API:

curl "https://sentryanalytic.com/api/company/bmw/trust-score"

Відповідь:

{
  "company_name": "BMW",
  "trust_score": 74,
  "risk_level": "MEDIUM",
  "breakdown": {
    "rating_quality": 22.2,
    "sentiment": 12.5,
    "volume": 20.0,
    "consistency": 9.0,
    "recency": 10.0
  },
  "data": {
    "avg_rating": 3.97,
    "positive_percent": 50,
    "review_count": 5621,
    "std_dev": 0.9,
    "last_review": "2025-12-25"
  }
}

🆚 Порівняння з Конкурентами

Функція	Sentry Analytics	Glassdoor	Kununu
Багатоджерельні дані	✅ 4 джерела	❌ Одне	❌ Одне
AI аналіз настроїв	✅ Gemini 2.5	❌ Немає	❌ Базовий
Прозорість	✅ Повна розбивка	❌ Приховано	❌ Приховано
Зважування актуальності	✅ Так	❌ Ні	❌ Ні
Оновлення в реальному часі	✅ На вимогу	❌ Із затримкою	❌ Із затримкою

---

Алгоритм Trust Score постійно вдосконалюється на основі відгуків користувачів та аналізу якості даних.