Forskere gennemfører folketælling af Wikipedia-bots

Forskere fra Stevens Institute of Technology (SIT) har nyligt afsluttet en analyse af alle Wikipedia-bots, der arbejder på at vedligeholde og forbedre den massive online-encyklopædi. Ifølge TechXplore kunne resultaterne af forskningen potentielt informere måden, hvorpå bots anvendes til at udvikle kommercielle anvendelser inden for områder som mikrochip-design og kundeservice.

Da Wikipedia først blev lanceret i 2001, havde den omkring 13.000 artikler. Frem til i dag er Wikipedia hjem for en enorm mængde information, over 40 millioner artikler i alt, bidraget af over 500 millioner månedlige brugere. For at vedligeholde alle disse artikler udnytter Wikipedia 137.000 frivillige redaktører i et stort antal bots, drevet af simple AI-programmer. Disse bots er ansvarlige for at rette tags, ødelagte links, rette trykfejl, eliminere affaldsindgange og mere.

Forskningsholdet anvendte computeralgoritmer til at klassificere bots efter de funktioner, de udførte. Forskerne kunne gennemføre en analyse af, hvordan AI-programmer og mennesker interagerer, når de deltager i store projekter som vedligeholdelse af en stor database som Wikipedia. Forståelsen af, hvordan mennesker og bots interagerer, er et vigtigt fokusområde for feltet Menneske-Computer-Interaktion, og studiet blev nyligt offentliggjort i Proceeding of the ACM of Human-Computer Interaction.

Jeffrey Nickerson, en af studiets forfattere og professor ved School of Business på (SIT), forklarede, at AI gør massive ændringer i, hvordan viden produceres og vedligeholdes, og at Wikipedias størrelse og almenkendthed gør det til et fremragende sted at studere disse ændringer. Nickerson forklarede til TechXplore, at det i fremtiden sandsynligvis vil være sådan, at vi alle arbejder sammen med AI på en eller anden måde, og derfor er det vigtigt at forstå, hvordan bots påvirker menneskers beslutninger og hvordan bots kan gøres til mere effektive værktøjer.

Wikipedia var et godt case-study for forskerne på grund af dets detaljerede optegnelser og gennemsigtighed. Forskningsholdet anvendte automatiske klassificeringsalgoritmer til at tildele mærker til bots og udvikle en kort, der viser, hvordan bots interagerer med hinanden på Wikipedia. Bestemte funktioner kunne analyseres, og bots, der udførte disse funktioner, kunne mærkes med beskrivelser som “Rådgiver” eller “Fixer”. Fixere sørger for at rette vandalismen og reparere ødelagte links, mens Rådgivere giver råd til redaktører og foreslår nye opgaver. Der var også “Forbindere”, der er ansvarlige for at etablere links mellem forskellige ressourcer eller sider.

Forskerne fandt ud af, at Wikipedia-bots spillede ni hovedroller på siden, og at disse bots stod for omkring 10% af al Wikipedia-aktivitet. Desuden stod bots for omkring 88% af aktivitet på visse undersektioner af siden, som f.eks. Wikidata-platformen. Størstedelen af aktivitet udføres af de ca. 1200 fixer-bots, der reparerer siden og står for over 80 millioner redigeringer. I modsætning hertil er der færre rådgiver-bots, men de hjælper med at forme menneskers interaktioner med siden, ved at vejlede, hvilke slags redigeringer der udføres og hvilke slags funktioner der oprettes.

En måde, hvorpå Wikipedia udnytter botternes kraft, er ved at byde nye medlemmer af fællesskabet velkommen. Når mennesker tilslutter sig online-fællesskaber, er de mere tilbøjelige til at blive aktive medlemmer, hvis de bliver budt velkommen af andre medlemmer af fællesskabet. Det synes at være sandt, selv hvis fællesskabsmedlemmet, der byder dem velkommen, er en bot. Bots opmuntre fællesskabsmedlemmer til at blive og bidrage til fællesskabet ved at pege på fejl, så længe de er høflige omkring disse korrektioner. Som Nickerson forklarede til TechXplore:

“Mennesker har ikke noget imod at blive kritiseret af bots, så længe de er høflige omkring det. Wikipedias gennemsigtighed og feedback-mekanismer hjælper mennesker med at acceptere bots som legitime medlemmer af fællesskabet.”

Da bots bliver mere og mere vigtige for vedligeholdelsen af voksende online-fællesskaber, kan studiet af, hvordan Wikipedia har udnyttet bots, hjælpe andre virksomheder og enheder med at skabe bots, der hjælper menneskelige brugere og opmuntre prosociale aktiviteter. Både Wikipedias succeser og fiaskoer med bots skal undersøges kritisk.

“Ved at studere Wikipedia, kan vi forberede os på fremtiden og lære at bygge AI-værktøjer, der forbedrer både vores produktivitet og kvaliteten af vores arbejde,” sagde Nickerson.