Cada caso tiene una verdad oculta. Señal = el principio está presente y funciona, o el video está en el 20 % superior de su canal por visualizaciones. Ruido = está ausente, falla o pertenece al 20 % inferior.
Sí ante señal = acierto (+2). No ante ruido = rechazo correcto (+1). Sí ante ruido = falsa alarma (−3). No ante señal = omisión (−1). Una falsa alarma cuesta más porque significa que publicas trabajo débil.
d′ = z(tasa de aciertos) − z(tasa de falsas alarmas). c = −(z(H) + z(F)) / 2. Las tasas usan la corrección log-lineal para que d′ permanezca finito. El error estándar sigue a Gourevitch y Galanter (1967).
Escalera: Principiante d′ < 1. Novato 1–2. Intermedio 2–3. Experto 3–4. Maestro ≥ 4. El nivel 2 se desbloquea con d′ ≥ 1 tras 30 ensayos. El nivel 3 se desbloquea con d′ ≥ 2 tras 40 ensayos. La certificación de experto por principio exige 60 o más ensayos y un límite inferior del 95 % por encima de 2.
c óptimo: β = (P(ruido)/P(señal)) × (1+3)/(2+1). El conjunto tiene cerca de un 50 % de señal, así que β ≈ 1,33 y c* = ln(β)/d′.
Los casos de canal usan los recuentos públicos de las ~120 publicaciones más recientes de cada canal con más de 30 días, instantánea del 01-09-2026. 20 % superior = señal. 20 % inferior = ruido. Los videos antiguos han tenido más tiempo para acumular visualizaciones; es un factor de confusión conocido. Cada video aparece exactamente en un caso.
Los casos de gráficos se generan con una fórmula de semilla fija. La verdad es exacta. El mismo ID siempre produce la misma curva, por lo que una importación CSV se reproduce correctamente.