研究者がウィキペディアボットの国勢調査を実施

スティーブンス工科大学 (SIT) の研究者らは最近、大規模なオンライン百科事典の維持と改善に取り組んでいるすべての Wikipedia ボットの分析を完了しました。 TechXploreによると研究結果は、マイクロチップ設計や顧客サービスなどの分野で商用アプリケーションを開発するためにボットが使用される方法を知らせる可能性があります。

2001 年にウィキペディアが初めて開設されたとき、約 13,000 の記事がありました。 18 年が経ち、ウィキペディアには合計 40 万以上の記事という膨大な情報が蓄積され、毎月 500 億人を超えるユーザーが寄稿しています。 これらすべての記事を維持するために、Wikipedia は 137,000 人のボランティア編集者を活用し、単純な AI プログラムによって駆動される多数のボットを編成しています。 これらのボットは、タグの修正、リンク切れ、タイプミスの修正、ジャンク エントリの削除などを担当します。

研究チームはコンピューターアルゴリズムを利用して、実行する機能ごとにボットを分類した。 研究者らは、ウィキペディアなどの大規模なデータ リポジトリの管理などの大規模プロジェクトに従事する際に、AI プログラムと人間がどのように相互作用するのかを分析することができました。 人間とボットが対話する方法を理解することは、ヒューマン コンピューター インタラクションの分野の主要な焦点であり、そのため、この研究は最近、ヒューマン コンピューター インタラクションの ACM の議事録に掲載されました。

研究著者の一人であり、ビジネススクール（SIT）の教授であるジェフリー・ニッカーソン氏は、AIは知識の生成と維持の方法に大きな変化をもたらしており、ウィキペディアの規模と遍在性により、ウィキペディアは知識を研究するのに最適な場所であると説明した。変化します。 ニッカーソン氏はTechXploreに対し、将来的には私たち全員が何らかの形でAIと協力することになる可能性が高く、そのためボットが人々の意思決定にどのような影響を与えるか、ボットをより効果的なツールにするにはどうすればよいかを理解することが重要であると説明した。

ウィキペディアは詳細な記録保持と透明性により、研究者にとって優れたケーススタディを提供しました。 研究チームは、自動分類アルゴリズムを使用してボットにラベルを適用し、Wikipedia 上でボットがどのように相互作用するかを詳細に示すマップを作成しました。 特定の機能のクラスターを分析し、それらの機能を実行したボットに「アドバイザー」や「フィクサー」などの説明を付けることができます。 修復者は破壊行為に対処し、壊れたリンクを修復します。一方、アドバイザーは編集者にヒントを与え、新しいタスクを提案します。 異なるリソースまたはページ間のリンクを確立する役割を担う「コネクタ」もありました。

研究者らは、Wikipedia ボットがサイト上で 10 つの主要な役割を果たしており、これらのボットが Wikipedia の活動全体の約 88% を占めていることを発見しました。 さらに、ウィキデータ プラットフォームなど、サイトの特定のサブセクションでは、ボットがサイトのアクティビティの約 1200% を占めています。 ほとんどの活動は、サイトを修復し、80 万以上の編集を担当する約 XNUMX の修正ボットによって実行されます。 対照的に、アドバイザー ボットの数は少ないものの、ユーザーとサイトとのやり取りを形成し、どのような編集が行われ、どのような機能が作成されるかをガイドします。

Wikipedia がボットの力を活用する方法の XNUMX つは、コミュニティの新しいメンバーに挨拶することです。 オンライン コミュニティに参加するときに、コミュニティの他のメンバーから歓迎されれば、アクティブなメンバーであり続ける可能性が高くなります。 これは、たとえ彼らを歓迎するコミュニティのメンバーがボットであっても、明らかに真実であることがわかります。 ボットは、コミュニティ メンバーがこれらの修正に熱心である限り、コミュニティ メンバーがそこに留まり、間違いを指摘することでコミュニティに貢献することを奨励します。 ニッカーソン氏が説明したように、 TechXplore:

「人々は、礼儀正しく接している限り、ボットによって批判されても気にしません。 ウィキペディアの透明性とフィードバック メカニズムは、人々がボットをコミュニティの正当なメンバーとして受け入れるのに役立ちます。」

成長するオンライン コミュニティの維持にとってボットの重要性がますます高まる中、ウィキペディアがボットをどのように活用しているかを研究することは、他の企業や団体が人間のユーザーを支援し、向社会的活動を促進するボットを作成するのに役立つ可能性があります。 ボットによるウィキペディアの成功と失敗の両方を批判的に検討する必要があります。

「ウィキペディアを学ぶことで、将来に備えることができ、生産性と仕事の質の両方を向上させる AI ツールの構築方法を学ぶことができます」とニッカーソン氏は述べています。