Kā Diggs cīnās ar krāpniekiem

Digg , populārā apkopošanas vietne, no jauna nosaka veidu, kā daudzi cilvēki atrod ziņas. Aptuveni 850 000 reģistrētu lietotāju faktiski darbojas kā redakcijas darbinieki, iesakot vai izrakt stāstus, kas, viņuprāt, ir pietiekami interesanti vietnes sākumlapai.

Vizuāla karte par rakšanas darbību vietnē Digg. Horizontālā ass apzīmē Digg lietotājus; jaunākie atrodas labajā malā. Vertikālā ass attēlo stāstus; jaunākie ir apakšā. Katrs punkts kartē apzīmē izrakumu ar sarkaniem punktiem, kas pieder stāsta pirmajai rakšanai. Horizontālās baltās līnijas apzīmē populāra stāsta rakšanas darbību. Tomēr vertikālās baltās līnijas neapraksta tipisku rakšanas darbību un var atspoguļot robotprogrammatūras darbību.

Izaicinājumi ir novērst nevēlamu saturu un nodrošināt, lai stāsti tiktu reklamēti likumīgi. Daži cilvēki mēģina izspēlēt sistēmu, izmantojot negodīgus līdzekļus, lai palielinātu stāsta iespēju nokļūt galvenajā lapā. Motivācija: nauda un slava. Digg mājaslapā redzamie raksti parasti rada daudz ienesīgu lapas skatījumu stāsta avotam. Spēļu mēģinājumi notiek dažādos veidos. Daži cilvēki izveido viltotus lietotāju kontus un programmatūru, ko sauc par robotprogrammatūru, kas paredzēta, lai automātiski izraktu stāstus. Citi spēlētāji raksta safabricētas intervijas ar slaveniem cilvēkiem un ievieto tās aizdomīgi jaunos emuāros, cerot novirzīt trafiku uz viņu vietni.

Pēc Digg dibinātāja Kevina Rouza teiktā, vietne ir izveidota tā, lai lietotāji varētu uzraudzīt rakšanas uzvedību un pašpārbaudi. Piemēram, ir iespējams skatīt to lietotāju vēsturi, kuri veido stāstu: ja stāstā ir liels skaits izrakumu no cilvēkiem ar jaunizveidotiem lietotāju kontiem, tas, iespējams, ir negodīgi reklamēts, iespējams, no viena lietotāja, kurš ir izveidojis šos kontus. . Pēc tam dalībnieki var izmantot rīkus, lai apraktu stāstus, kuri, viņuprāt, nav pelnījuši būt pirmajā lapā.

Aizdomīgas darbības var arī novērst, izmantojot daudzos datus par parasto rakšanas darbību, ko Digg ir savācis no iepriekšējās lietošanas. Ar vairāk nekā divu gadu pieredzi un statistisko un uzvedības analīzi par to, kā tiek iesniegts un reklamēts likumīgs saturs (ko līdz šim pārstāv vairāk nekā 1 200 000 satura iesniegumu un 50 000 000 Diggs), mums ir ļoti detalizēta izpratne par procesu, saka Rouzs.

Nav viegli atrast nozīmīgus modeļus neapstrādātu datu gigabaitos. Taču dažus datu vizualizācijas rīkus var izmantot, lai vieglāk atklātu aizdomīgas darbības. Grafiski attēlojot lietotāju aktivitātes, mēs varam sākt redzēt modeļus, kas parasti nebūtu pamanāmi citos veidos, saka Ēriks Rodenbeks, uzņēmuma dibinātājs. Stamen , dizaina uzņēmums, kas nodrošina vizualizācijas rīkus Digg Labs. Stamen izstrādāja Digg Labs, kas ietver vizualizācijas rīkus, ko sauc Digg Stack un Digg Swarm . Šie rīki parāda Digg lietotāja uzvedību reāllaikā, lai palīdzētu lietotājiem dažādos veidos atrast populārus stāstus.

Digg Swarm ir labs piemērs tam, kā darbojas šāda veida vizualizācija, saka Rodenbeks, kurš nav Digg pārstāvis. Vizualizācija nepateiks visu par novērojamo darbību, taču tā var izgaismot modeļus, kas var sniegt jums labāku priekšstatu par to, kur to meklēt.

Piemēram, Stamen vizuālā karte (skat. attēlu augstāk), ko izstrādājis tehniskais direktors Mihals Migurskis , piedāvā atšķirīgu skatījumu uz rakšanas uzvedību. Šajā attēlā Digg dalībnieki ir attēloti uz horizontālās ass, jaunākie dalībnieki atrodas labajā malā, bet vecākie - kreisajā pusē. Stāsti ir attēloti uz vertikālās ass, jaunākais atrodas apakšā, vecākais augšpusē. Katrs punkts kartē apzīmē vienu izrakumu ar sarkaniem punktiem, kas pieder stāsta pirmajai rakšanai.

Tūlīt dažas uzvedības izceļas, skaidro Rodenbeks. Apsveriet šķeltas horizontālās baltas līnijas. Tie ilustrē stāstu, kas nokļuva galvenajā lapā un iegūst virkni dažādu lasītāju ieskatu. Tomēr pārtrauktās vertikālās baltās līnijas var liecināt par aizdomīgu rakšanas darbību: tās parāda, ka atsevišķs lietotājs ātri pēc kārtas izrok lielu skaitu stāstu — gan tikko iesniegto, gan vecāku stāstu. Rodenbeka apsvērumu dēļ ir maz ticams, ka viens cilvēks ir izveidojis tik daudz rakšanas tik daudzu stāstu dēļ. Viņš saka, ka daudz lielāka iespējamība, ka šos izrakumus automātiski ģenerēja roboti, cenšoties mākslīgi reklamēt noteiktus stāstus.

Rodenbeks saka, ka tas sniedz mums diezgan labu priekšstatu par notiekošo, taču tas vienmēr ir tikai daļējs attēls. Viņš saka, ka kartēšanai ir daudz vairāk parametru. Kartējot vienus un tos pašus datus, izmantojot dažādus rādītājus, piemēram, konkrēta lietotāja pēdējās darbības vai viņa izveidoto kontaktpersonu vai draugu skaitu Digg, parādās dažāda veida modeļi. Mēs varam ne tikai iegūt labāku izpratni par to, kas pašlaik notiek Digg ekosistēmā, bet arī iegūt labāku priekšstatu par to, kādus jautājumus uzdot, virzoties uz priekšu, saka Rodenbeks.

Līdz šim pilsoņu policijas un datu vizualizācijas kombinācija ir sekmīgi darbojusies, lai Digg spēlēšana būtu salīdzinoši minimāla. Lai gan Digg neveic statistiku par spēļu mēģinājumu skaitu kopš vietnes darbības uzsākšanas 2004. gada beigās, Rouzs saka, ka neviena organizācija, cik mums zināms, nav spējusi veiksmīgi izspēlēt Digg.

Tiem lietotājiem, kuri tiek turēti aizdomās par sava konta(-u) izmantošanu, lai mēģinātu spēlēt Digg, tiek nosūtīts brīdinājuma e-pasts. Pēc otrā pārkāpuma lietotājs tiek bloķēts.

Rodenbeks uzskata, ka gudra Diga sociālo datu diagramma palīdz cīņā pret krāpniekiem. Viņš saka, ka vizualizācija nevar vienreiz un uz visiem laikiem atrisināt spēļu problēmu. Taču tas noteikti var vienkāršot modeļu atklāšanas procesu, un mēs uzskatām, ka tam ir liela vērtība.

paslēpties