【发布时间】:2011-02-09 13:05:39
【问题描述】:
我(和合作黑客)正在构建一种受这篇博文启发的琐事游戏: http://messymatters.com/calibration。 这个想法是给出置信区间并学习如何校准(当你“90% 确定”时,你应该在 90% 的时间里是对的)。
因此,理想情况下,我们正在寻找具有明确数字答案的数千个问题。 此外,它们不应该太无聊。 那里有很多随机统计数据——例如,不同国家的封闭水域——这会让游戏变得麻木。 像经典电影的上映日期这样的事情(对大多数人来说)更有趣。
我们发现的其他有趣的数据包括奥运会纪录、不同职业的收入中位数、著名发明的日期和名人年龄。 顺便说一句,刮掉上面的东西是我问这个问题的原因: Scrape HTML tables from a given URL into CSV
因此,如果您知道其他有趣的数字事实来源(以可解析的形式),我渴望获得指向它们的指针。 谢谢!
【问题讨论】:
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当我看到这个先例时,我认为这与编程足够相关:stackoverflow.com/questions/2664629/… 我认为 StackOverflow 值得,因为答案可能对其他开发人员有用。
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我很好奇您如何看待这与 Wolfram Apha 之间的差异?
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我认为 Wolfram Alpha 可能是此类问题的一个很好的来源,尽管它们很难为他们的 API 抓取和充电。不过,如果您对可以从 Wolfram Alpha 收集到的问题类别有任何建议,请务必将其添加为答案。