Explicite de l'implicite

Un billet de blog sur YouTube, "Cinq étoiles dominent graphiques, fournit des preuves montrant que le système de notation de une à cinq étoiles dans le garde-vidéo ne fonctionne pas trop bien: la plupart des gens qui ont pris la peine de le taux de vidéos qu'ils voient, ils ne donner que cinq étoiles, qui devient pratiquement le seul de ce qui en fait une base régulière (celle d'une étoile, qui sert à taux négatif, est le seul qui obtient un usage important mais toujours avec une fréquence d'environ dix fois inférieure à cinq étoiles). En outre, le pourcentage d'utilisateurs qui utilisent effectivement le système de notation est extrêmement faible par rapport au total de ceux qui regardent les vidéos.

Les données sont une démonstration claire que le système utilisé pour évaluer le contenu de YouTube est clairement inefficace et devrait être remplacé. Ce qui est intéressant, bien sûr, sont les possibilités de substitution. D'un côté, on trouve des systèmes de type «tout ou rien», car les utilisateurs ne seront tentés pour noter les vidéos qu'ils aiment, un simple clic pour marquer la vidéo comme «très bonne» ou «recommandations» pourrait être une possibilité. Toutefois, il pourrait aussi opter pour un système qui exprimerait la négativité, quand quelque chose n'aime vraiment pas, rendant le système d'évaluation dans un "thumbs up, les pouces vers le bas» le plus authentique style romain. Toute complications supplémentaires, comme une échelle à trois points de «ne pas aimer, neutre, comme il n'aurait« probablement le même problème de désuétude: le neutre n'est généralement pas être utilisés, remplacés simplement par l'inaction.

Mais c'est une possibilité plus: les systèmes décrits utilisent une méthode explicite de notation, à savoir, un score qui dépend d'une action de l'utilisateur, la décision de taux. Mais il est possible d'utiliser un système implicite, c'est à dire où l'utilisateur n'a pas à faire n'importe quoi, et la ponctuation est supprimé de toutes les nuances de leur comportement. Par exemple, voir la vidéo dans son intégralité le taux a plus que partiellement et que des actions telles que le transfert, l'intégration, le télécharger ou faire des commentaires sur les sites sociaux pourraient conduire à des scores élevés, car ils entraînent un travail supplémentaire par l'utilisateur. Il existe une grande variété de systèmes utilisant ces données, ou d'introduire d'autres comme la séquence dans laquelle les notes sont reçues, le temps passé sur la page, les mouvements de souris, etc., Ou même une combinaison de systèmes explicites et implicites.

La discussion permet de réflexion sur la valeur de ces systèmes, ou l'analyse des données fournies par les utilisateurs: En général, les utilisateurs considèrent la pétition envahissantes données explicites, mais parfaite tolérance implicite de la collecte des données pour leur comportement, sans Mais parfois, peuvent fournir des informations beaucoup plus subtile et plus précieux, ne sont généralement pas soumis à une protection spéciale. Recommandations d'Amazon, dont le comportement d'achat, mais de pages vues, des perquisitions et des scores sur un système à cinq étoiles, sont un exemple de système à entrées multiples qui se termine, après un certain niveau d'utilisation, étant très utile et générer des recommandations de haute qualité. En tout cas, il est intéressant de voir comment une chose aussi énorme que YouTube est en fait hier un «né» qui est encore perfectionner le fonctionnement de certaines de ses parties ...