HumanRank alpha

Metodología pública

HumanRank publica pesos, fuentes, incertidumbre y requests de corrección para que el ranking sea discutible, auditable y versionado.

research note

Whitepaper técnico

El alpha publica la matemática operativa para que cualquier persona pueda discutir supuestos, detectar sesgos y proponer cambios. El score de cohortes todavía usa inputs normalizados semilla; el pipeline productivo debe reemplazarlos por observaciones con linaje completo en BigQuery.

Fórmulas publicadas

Estas fórmulas describen el modelo de cohorte macro actual. Las figuras públicas usan otro modelo editorial versionado y fuenteado.

MacroScore = Σ(pillar_i × weight_i)

City and country indicators are normalized to comparable 0-100 pillar scores before weighting.

EarthScore = round(clamp(MacroScore + AgeCurve + CohortVariance, 1, 99) × 10)

The alpha cohort score is a potential estimate, not an identity-level measurement.

Percentile = logistic((EarthScore - 520) / 125)

The logistic curve maps score to a global rank without materializing every living person.

GlobalRank = round((1 - Percentile) × 8,120,000,000)

Public figures and anonymous cohorts are interleaved into the same living-population rank space.

Confidence = f(source quality, recency, missingness, geography precision, stability)

Confidence controls the published uncertainty band and should rise only with better evidence.

data lineage

Linaje de datos de cohortes

Cada pilar debe ser reproducible: fuente, año, geografía, licencia, transformación y política de faltantes. La tabla muestra el contrato de producción, no una promesa de que todo dato local ya existe.

Prosperity

transformación: Log income transform blended with local quality-of-life signal, then robust percentile normalization.

faltantes: Fall back from city to country to region; increase uncertainty when geography is coarse.

Health

transformación: Orient life expectancy and burden indicators so higher means better; winsorize extreme tails.

faltantes: Use latest comparable year; penalize stale or country-only health data.

Education

transformación: Normalize attainment, expected schooling and access indicators inside comparable income/geography bands.

faltantes: Missing subnational detail is imputed from country data and reflected in confidence.

Safety

transformación: Normalize public safety and conflict exposure indicators after orienting lower-risk values upward.

faltantes: No private or protected-attribute safety proxy is allowed; missing city data widens uncertainty.

Environment

transformación: Normalize air, climate and service-quality indicators against comparable urban areas.

faltantes: Use country-level planetary-pressure controls only when city indicators are absent.

Connectivity

transformación: Normalize internet, transport and service-access indicators; cap outliers from dense global hubs.

faltantes: Prefer official local statistics; otherwise use country connectivity with lower confidence.

Opportunity

transformación: Blend labor-market, mobility and services indicators after equal-weight and sensitivity checks.

faltantes: Do not infer opportunity from wealth alone; unresolved inputs lower confidence.

Gobernanza del modelo

Pesos editoriales y votos

2 votos

Logros verificables26% activo

Premios, cargos, récords y credenciales públicas con fuente. Evita que fama o riqueza dominen solos.

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menos0
Impacto social22% activo

Mide escala y profundidad de contribuciones públicas, con límites para no confundir visibilidad con beneficio.

más0
mantener0
menos0
Notabilidad pública18% activo

Usa cobertura y presencia enciclopédica como señal de verificabilidad, no como aprobación moral.

más1
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menos0
Sentimiento público12% activo

Permanece limitado porque el humor social es ruidoso, manipulable y culturalmente desigual.

más0
mantener0
menos0
Calidad de fuentes10% activo

Sube la confianza cuando hay fuentes oficiales, estables y múltiples; penaliza perfiles poco auditables.

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mantener1
menos0
Riqueza / alcance económico7% activo

Cuenta poco y como rango estimado. La pregunta abierta es cuánto valora la sociedad la capacidad económica.

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Estabilidad reputacional5% activo

No premia consenso ideológico; solo limita saltos cuando la evidencia pública es inestable o disputada.

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Edad / horizonte futurono activo

No está activo por defecto. Puede debatirse como señal de etapa vital, con alto riesgo de sesgo por edad.

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Los votos no cambian el ranking en tiempo real; entran a revisión para la siguiente versión del modelo.

confidence model

Desglose de incertidumbre

La incertidumbre no es decoración. Es el lugar donde el modelo admite que una cohorte macro no equivale a una persona real y que datos menos precisos deben pesar menos.

Missingness: incomplete city or subnational indicators widen the score interval.Recency: older source years lower confidence until refreshed in BigQuery.Geographic precision: country-level proxies are less precise than city-level observations.Source quality: official and stable sources raise confidence; weak or single-source evidence lowers it.Model stability: scores must be compared against equal-weight and PCA-style baselines before weight changes.

Reproducibilidad y límites

Every production indicator must carry source, URL, geography, year, license, transform and ingestion timestamp.Every model release must keep its weights, formulas and score distribution snapshot.Named public profiles must show source count, model version, confidence and a correction path.Anonymous population cohorts stay aggregated until a person opts in to claim a profile.HumanRank is not a credit, employment, housing, insurance or government-benefit decision system.

Controles científicos

Los atributos protegidos no son inputs del score.Cada indicador necesita fuente, geografía, año, licencia, transformación y metadata de faltantes.Los scores publican incertidumbre, no solo puesto.Los pesos tienen versión y pruebas de sensibilidad antes de salir.Los usuarios pueden inspeccionar, revocar y disputar evidencia personal.La prueba social es evidencia calibrada, no popularidad bruta.

Estado de reclamo

El reclamo con Google sigue pendiente hasta configurar un OAuth Web Client válido en Google Auth Platform. El sitio ya acepta correcciones editoriales y votos de pesos.

Registro de fuentes

Pipeline de producción

  1. Ingerir indicadores crudos desde fuentes oficiales o metodológicamente documentadas en BigQuery.
  2. Normalizar indicadores con percentiles robustos o z-scores dentro de geografías comparables.
  3. Winsorizar extremos, orientar cada indicador y registrar la transformación.
  4. Calcular pilares con pesos versionados y comparar contra pesos iguales y baseline PCA.
  5. Publicar confianza desde calidad, recencia, faltantes, precisión geográfica y estabilidad.
  6. Auditar equidad en grupos opt-in agregados sin usar atributos protegidos como inputs.

Evidencia opt-in

Credencialespeso máx. 22%

Prioriza verificación del emisor, vencimiento y relevancia del dominio por encima del prestigio de marca.

Perfiles profesionalespeso máx. 18%

LinkedIn o portafolios se normalizan por rol, seniority, geografía y acceso a oportunidades.

Reconocimiento de parespeso máx. 12%

Los endorsements tienen límites, dominio declarado, resistencia a duplicados y peso por confiabilidad del evaluador.

Actividad de saludpeso máx. 16%

Las señales de actividad requieren procedencia del dispositivo e interpretación consciente de discapacidad.

Impacto cívicopeso máx. 14%

Donaciones, voluntariado y trabajo abierto se puntúan por impacto verificado, no solo por monto.