Комментарии 3
Лучше запустить продукт и сразу его дорабатывать, править “по живому”, исходя из реального опыта по работе с пользователями, чем бесконечно вырабатывать гипотезы и запуститься лет через пять, когда инструменты могут устареть, а вы перегореть.
Я бы посоветовал поисследовать, к чему это приводит, на примере Steam (а именно, их система пре- и пост-модерации отзывов на видеоигры).
И ещё раз определиться с целью.
Если цель - показать реальную пользу (или вред) от рецензируемого товара/услуги/организации, то каковы критерии реальности показанной оставляющим отзыв пользователем пользы/вреда?
Если цель иная - то какая именно?
Начнем с простого. Если существо высказывает свою реакцию, то это одно, а вот система из существ - это другое. Не будем про операцию где-то там. Начнем с простого. У любой системы, включая вашу, есть владелец. Он занимается бизнесом (с разным привкусом оттенков). Если ему заплатят, то он покажет то, что никак не связано с алгоритмами. Далее маркетинг. Он может для кого-то донести какую-то фитчу, которая фейк, и хомячки за неё зацепятся. Другими словами субъективные отзывы субъективны гораздо больше, чем вы их можете оценить. И наконец... Все врут. (с) Х
Вы то же врете, так как зарабатываете деньги, но используете нишу, в которой ваше вранье должно устраивать максимальную аудиторию.
Модерация по прежнему игра по правилам, которые диктует кто-то сверху. Но, да. Можно автоматизировать лож.
И самое главное. Все такое как есть. Остальное - ложь и иллюзия.
Коллеги, а где варианты технических решений? Какие-нибудь базовые критерии или информация об обучении модели?
Как создать эффективную систему модерации