शोधकर्ता विकिपीडिया बॉट्स की जनगणना करते हैं

स्टीवंस इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एसआईटी) के शोधकर्ताओं ने हाल ही में विकिपीडिया बॉट्स का विश्लेषण पूरा किया है, जो विशाल ऑनलाइन विश्वकोश को बनाए रखने और सुधारने के लिए काम करते हैं। टेकएक्सप्लोर के अनुसार, शोध के परिणाम वाणिज्यिक अनुप्रयोगों के विकास के लिए बॉट्स के उपयोग के तरीके को सूचित कर सकते हैं, जैसे कि माइक्रोचिप डिज़ाइन और ग्राहक सेवा।

जब विकिपीडिया पहली बार 2001 में शुरू हुआ, तो इसमें लगभग 13,000 लेख थे। 18 साल बाद, विकिपीडिया में अब 40 मिलियन से अधिक लेख हैं, जिनमें से 500 मिलियन से अधिक मासिक उपयोगकर्ता योगदान करते हैं। इन लेखों को बनाए रखने के लिए, विकिपीडिया 137,000 स्वयंसेवक संपादकों और एक बड़े बॉट्स के शरीर का उपयोग करता है, जो सरल एआई प्रोग्राम द्वारा संचालित होते हैं। ये बॉट टैग को ठीक करने, टूटे हुए लिंक, टाइपो को ठीक करने, जंक एंट्री को समाप्त करने और अधिक कार्यों के लिए जिम्मेदार हैं।

शोध टीम ने कंप्यूटर एल्गोरिदम का उपयोग करके बॉट्स को उनके द्वारा किए गए कार्यों के अनुसार वर्गीकृत किया। शोधकर्ता बड़े पैमाने पर परियोजनाओं में एआई प्रोग्राम और मानवों के बीच कैसे बातचीत करते हैं, इसका विश्लेषण करने में सक्षम थे। मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के क्षेत्र में, लोगों और बॉट्स के बीच की बातचीत को समझना एक प्रमुख फोकस है, और इसलिए अध्ययन हाल ही में एसीएम के मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन की कार्यवाही में प्रकाशित हुआ है।

जेफ्री निकेरसन, अध्ययन के लेखकों में से एक और एसआईटी के व्यवसाय स्कूल में प्रोफेसर, ने समझाया कि एआई ज्ञान के उत्पादन और रखरखाव में बड़े पैमाने पर परिवर्तन कर रहा है और विकिपीडिया का आकार और सर्वव्यापकता इसे इन परिवर्तनों का अध्ययन करने के लिए एक उत्कृष्ट स्थान बनाते हैं। निकेरसन ने टेकएक्सप्लोर को बताया कि भविष्य में हम सभी कुछ हद तक एआई के साथ काम करेंगे और इसलिए यह जानना महत्वपूर्ण है कि बॉट्स लोगों के निर्णयों पर कैसे प्रभाव डालते हैं और बॉट्स को अधिक प्रभावी उपकरण बनाने के लिए कैसे बनाया जा सकता है।

विकिपीडिया शोधकर्ताओं के लिए एक उत्कृष्ट मामला अध्ययन बन गया क्योंकि इसका विस्तृत रिकॉर्ड रखने और पारदर्शिता का एक लंबा इतिहास है। शोध टीम ने स्वचालित वर्गीकरण एल्गोरिदम का उपयोग करके बॉट्स को लेबल लगाने और बॉट्स के बीच की बातचीत को विस्तार से बताने के लिए एक मानचित्र विकसित किया। कुछ कार्यों के समूहों का विश्लेषण किया जा सकता था और उन कार्यों को करने वाले बॉट्स को “सलाहकार” या “फिक्सर” जैसे विवरण के साथ लेबल किया जा सकता था। फिक्सर वैंडलवाद और टूटे हुए लिंक की मरम्मत करते हैं, जबकि सलाहकार संपादकों को सुझाव देते हैं और नए कार्यों का सुझाव देते हैं। “कनेक्टर” भी थे जो विभिन्न संसाधनों या पृष्ठों के बीच लिंक स्थापित करने के लिए जिम्मेदार थे।

शोधकर्ताओं ने पाया कि विकिपीडिया बॉट्स साइट पर नौ मुख्य भूमिकाएं निभाते हैं, और इन बॉट्स ने विकिपीडिया की लगभग 10% गतिविधि के लिए जिम्मेदार हैं। इसके अलावा, साइट के कुछ उपखंडों में, जैसे कि विकीडाटा प्लेटफ़ॉर्म पर, बॉट्स साइट की लगभग 88% गतिविधि के लिए जिम्मेदार हैं। अधिकांश गतिविधि उन लगभग 1200 फिक्सर-बॉट्स द्वारा की जाती है जो साइट की मरम्मत करते हैं और 80 मिलियन से अधिक संपादनों के लिए जिम्मेदार हैं। इसके विपरीत, जबकि सलाहकार बॉट्स कम हैं, वे साइट के साथ लोगों के संवाद को आकार देने में मदद करते हैं, यह निर्देशित करते हुए कि किस प्रकार के संपादन किए जाते हैं और किस प्रकार की सुविधाएं बनाई जाती हैं।

विकिपीडिया बॉट्स की शक्ति का एक तरीका है नए समुदाय के सदस्यों का स्वागत करना। जब लोग ऑनलाइन समुदायों में शामिल होते हैं, तो वे अधिक सक्रिय सदस्य बने रहते हैं यदि उन्हें समुदाय के अन्य सदस्यों द्वारा स्वागत किया जाता है। यह कथित तौर पर तब भी सच है जब समुदाय के सदस्य जो उन्हें स्वागत करते हैं एक बॉट होते हैं। बॉट्स समुदाय के सदस्यों को समुदाय में रहने और योगदान देने के लिए प्रोत्साहित करते हैं जब वे त्रुटियों की ओर इशारा करते हैं, बशर्ते वे इन सुधारों के बारे में शिष्ट हों। जैसा कि निकेरसन ने टेकएक्सप्लोर को बताया:

“लोगों को बॉट्स द्वारा आलोचना करने में कोई आपत्ति नहीं है, बशर्ते वे इसके बारे में शिष्ट हों। विकिपीडिया की पारदर्शिता और प्रतिक्रिया तंत्र लोगों को बॉट्स को समुदाय के वैध सदस्यों के रूप में स्वीकार करने में मदद करते हैं।”

जैसे-जैसे बॉट्स ऑनलाइन समुदायों के रखरखाव में अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं, विकिपीडिया द्वारा बॉट्स का उपयोग कैसे किया जाता है, इसका अध्ययन करने से अन्य कंपनियों और संस्थाओं को मानव उपयोगकर्ताओं की मदद करने और प्रोसोशल गतिविधि को प्रोत्साहित करने वाले बॉट्स बनाने में मदद मिल सकती है। विकिपीडिया की बॉट्स के साथ सफलता और असफलता दोनों की सावधानीपूर्वक जांच की जानी चाहिए।

“विकिपीडिया का अध्ययन करके, हम भविष्य के लिए तैयारी कर सकते हैं और अपने उत्पादकता और कार्य की गुणवत्ता में सुधार करने वाले एआई टूल्स बनाना सीख सकते हैं,” निकेरसन ने कहा।