Trong suốt, còn quan trọng hơn chính xác.

Vấn đề của nhiều hệ thống xếp hạng, từ trước đến nay không phải là "độ chính xác của phép tính",
mà là bạn hoàn toàn không biết nó dựa vào đâu để đi đến kết luận.
Một chiếc hộp đen tồn tại, thì niềm tin chỉ có thể dựa vào sự chứng thực, chứ không phải sự hiểu biết.

@bluwhaleai của Whale Score, đi theo một con đường khác.
Nó không cung cấp cho bạn một điểm số cô lập, mà là phân tách điểm số thành các thành phần:
Các yếu tố cấu thành nằm ở đó, biến đổi theo thời gian nằm ở đó, và phần trăm vị trí cũng nằm ở đó.

Bạn có thể không đồng tình với cách thiết kế trọng số của nó,
có thể đặt câu hỏi liệu một chỉ số có bị đánh giá quá cao hay không,
nhưng ít nhất bạn rõ ràng:
Nó đang xem cái gì, bỏ qua cái gì, thiên về cái gì.

Khả năng tranh luận này, chính là nền tảng của sự tin tưởng.
Không yêu cầu mọi người phải đồng ý, mà cho phép các đánh giá khác nhau dựa trên cùng một bộ thực tế có thể nhìn thấy.

Trong tài chính trên chuỗi,
minh bạch không phải là một phần phụ,
mà là điều kiện tiên quyết để xây dựng lòng tin.

Bluwhale đưa việc xếp hạng từ "kết luận có thẩm quyền",
quay trở lại "quá trình đánh giá có thể hiểu được".
Bước này, có thể quan trọng hơn việc điều chỉnh mô hình chính xác thêm 5%.