Репутация — социальная оценка группы субъектов о человеке, группе людей или организации на основе определенного критерия. Репутация — фундаментальный инструмент общественного строя, основанного на распределенном, непосредственном социальном контроле.
Другими словами, репутация – информация об объекте, на основе которой мы принимаем решение, как относится к данному объекту. Следует отметить, что репутация сильно зависит от критерия и контекста. Например, человека уважаемого в кругу фанатов «Спартака» вряд ли будут уважать фанаты «Зенита».
Вопросы, которые должна помогать решать система интернет-репутации:
Проблема больших объемов информации (как справится с огромным потоком публикаций от пользователей, как им управлять и как его отображать)
Проблема качества (как отличить хороший контент от плохого)
Проблема привлечения и удержания аудитории (поощрение авторов для, чтобы они возвращались и продолжали публиковать)
Проблема модерации (быстрая реакция на низкокачественный контент)
Дальше пойдут специфичные термины и обозначения. Их необходимо ввести для унификации нашей темы. Так что прошу быть внимательным, на базе этой метамодели мы будем рассматривать существующие модели репутации и попробуем найти свою.
Система интернет-репутации состоит из одной или нескольких репутационных моделей. Репутационную модель составляют репутационные выражения, связанные между собой сообщениями и действиями. Репутационное выражение состоит из источника, мнения и цели.
ИСТОЧНИК ОЦЕНИВАЕТ ЦЕЛЬ
Репутационное выражение
Сущность – любой объект, который может быть источником или целью.
Источник – это тот, кто высказал мнение.
Оценка – отношение источника к цели в репутационном выражении. Оценки делятся на различные типы: количественные или числовые оценки (рейтинг, количество лайков), качественные оценки (рецензии, отзывы).
Исходная форма оценки – первозданное состояние оценки, в котором ее воспроизвёл источник. Приведённая форма оценки – числовая оценка сконвертированная в шкалу, например, от 0 до 1 или от 0 до 100. Например, оценка в 0.89 означает хороший уровень репутации.
Цель как оцениваемая сущность – любая сущность может быть оценена. Даже репутационное выражение может быть оценено.
Пользователь как цель (карма) – когда пользователь становится целью оценки, это называется интернет-кармой.
Источник, оценка и цель связываются между собой сообщениями и процессами образуя репутационное выражание.
Репутационная модель – это совокупность всех репутационных выражений, событий и процессов в определенном контексте.
Рассмотрим простую репутационную модель. Это будет сумматор — он считает количество голосов за статью.
Репутационная модель "Количество голосов"
Репутационное выражение заключается в следующем: пользователи отдают голоса, тем самым активируют репутационную модель, посылая их в виде репутационных сообщений в репутационный процесс «Количество голосов». Процесс «Подсчет голосов» в свою очередь заключается в следующем: когда приходит сообщение «Голос», переменная КоличествоГолос увеличивается и сохраняется в базе данных.
Теперь давайте рассмотрим модель посложнее. Для этого к предыдущей модели добавим еще одну – «Уровень активности». «Количество голосов» и «Уровень активности» в итоге дают «Уровень интереса аудитории».
Репутационная модель "Уровень интереса аудитории"
Когда пользователь голосует за статью, это действие отсылается в виде сообщение со значением 1.0. Если пользователь отменил свой голос, то отсылается значение 0.0.
Когда пользователь оставляет комментарий, то в процесс «Уровень активности» отсылается сообщение со значением 1.0. Если комментарий будет удален, то будет передано значение 0.0.
Рассмотрим теперь процессы этой модели.
Процесс «Количество голосов» — увеличивает на 1.0 или уменьшает на 1.0 значение итоговой переменной КоличествоГолосов и сохраняет его. Затем передает его в процесс «Уровень интереса аудитории».
Процесс «Уровень активности» поступает аналогично, только с соответствующими переменными.
Процесс «Уровень интереса аудитории» каждый раз пересчитывает показатель «Интерес», который используется для ранжирования статей при выводе среди результатов поиска и т.д. Здесь используется переменная «Вес», для распределения пропорций. В этом примере голос имеет вес в 10 раз больший чем комментарий.
Давайте рассмотрим теперь ещё более сложную модель.
Допустим есть некий сайт кинорецензий. Я недавно посмотрел комедию «Успеть за 30 минут» и оставил на этом сайте своё мнение о фильме. Некий пользователь ознакомился с моим мнением, затем оставил своё мнение о моём мнении.
Всё это было зафиксировано и записано в базу данных. Теперь при показе моей рецензии появляется дополнительный параметр «Полезность», показывающих количество проголосовавших за рецензию из общего числа. По этому параметру в дальнейшем можно будет отображать мои самые качественные рецензии или самые качественные рецензии фильма.
20 Ноя 2011
2 комментарияЧто такое интернет-репутация?
Продолжаю тему, начатую в посте Про карму, главную, хороший контент и Орду. Введение
Немного определений и Википедии.
Репутация — социальная оценка группы субъектов о человеке, группе людей или организации на основе определенного критерия. Репутация — фундаментальный инструмент общественного строя, основанного на распределенном, непосредственном социальном контроле.
Другими словами, репутация – информация об объекте, на основе которой мы принимаем решение, как относится к данному объекту. Следует отметить, что репутация сильно зависит от критерия и контекста. Например, человека уважаемого в кругу фанатов «Спартака» вряд ли будут уважать фанаты «Зенита».
Вопросы, которые должна помогать решать система интернет-репутации:
Дальше пойдут специфичные термины и обозначения. Их необходимо ввести для унификации нашей темы. Так что прошу быть внимательным, на базе этой метамодели мы будем рассматривать существующие модели репутации и попробуем найти свою.
В своих поисках я натолкнулся на книгу Building Web Reputation Systems Рэнди Фармера и Брюса Гласса Принципы метамоделирования и многое другое взято оттуда. Знающим английский и интересующимся рекомендую.
Система интернет-репутации состоит из одной или нескольких репутационных моделей. Репутационную модель составляют репутационные выражения, связанные между собой сообщениями и действиями. Репутационное выражение состоит из источника, мнения и цели.
ИСТОЧНИК ОЦЕНИВАЕТ ЦЕЛЬ
Сущность – любой объект, который может быть источником или целью.
Источник – это тот, кто высказал мнение.
Оценка – отношение источника к цели в репутационном выражении. Оценки делятся на различные типы: количественные или числовые оценки (рейтинг, количество лайков), качественные оценки (рецензии, отзывы).
Исходная форма оценки – первозданное состояние оценки, в котором ее воспроизвёл источник. Приведённая форма оценки – числовая оценка сконвертированная в шкалу, например, от 0 до 1 или от 0 до 100. Например, оценка в 0.89 означает хороший уровень репутации.
Цель как оцениваемая сущность – любая сущность может быть оценена. Даже репутационное выражение может быть оценено.
Пользователь как цель (карма) – когда пользователь становится целью оценки, это называется интернет-кармой.
Источник, оценка и цель связываются между собой сообщениями и процессами образуя репутационное выражание.
Репутационная модель – это совокупность всех репутационных выражений, событий и процессов в определенном контексте.
Рассмотрим простую репутационную модель. Это будет сумматор — он считает количество голосов за статью.
Репутационное выражение заключается в следующем: пользователи отдают голоса, тем самым активируют репутационную модель, посылая их в виде репутационных сообщений в репутационный процесс «Количество голосов». Процесс «Подсчет голосов» в свою очередь заключается в следующем: когда приходит сообщение «Голос», переменная КоличествоГолос увеличивается и сохраняется в базе данных.
Теперь давайте рассмотрим модель посложнее. Для этого к предыдущей модели добавим еще одну – «Уровень активности». «Количество голосов» и «Уровень активности» в итоге дают «Уровень интереса аудитории».
Когда пользователь голосует за статью, это действие отсылается в виде сообщение со значением 1.0. Если пользователь отменил свой голос, то отсылается значение 0.0.
Когда пользователь оставляет комментарий, то в процесс «Уровень активности» отсылается сообщение со значением 1.0. Если комментарий будет удален, то будет передано значение 0.0.
Рассмотрим теперь процессы этой модели.
Процесс «Количество голосов» — увеличивает на 1.0 или уменьшает на 1.0 значение итоговой переменной КоличествоГолосов и сохраняет его. Затем передает его в процесс «Уровень интереса аудитории».
Процесс «Уровень активности» поступает аналогично, только с соответствующими переменными.
Процесс «Уровень интереса аудитории» каждый раз пересчитывает показатель «Интерес», который используется для ранжирования статей при выводе среди результатов поиска и т.д. Здесь используется переменная «Вес», для распределения пропорций. В этом примере голос имеет вес в 10 раз больший чем комментарий.
Давайте рассмотрим теперь ещё более сложную модель.
Допустим есть некий сайт кинорецензий. Я недавно посмотрел комедию «Успеть за 30 минут» и оставил на этом сайте своё мнение о фильме. Некий пользователь ознакомился с моим мнением, затем оставил своё мнение о моём мнении.
Всё это было зафиксировано и записано в базу данных. Теперь при показе моей рецензии появляется дополнительный параметр «Полезность», показывающих количество проголосовавших за рецензию из общего числа. По этому параметру в дальнейшем можно будет отображать мои самые качественные рецензии или самые качественные рецензии фильма.