위키백과 봇의 인구 조사 수행

스티븐스 기술 연구소(SIT)의 연구자들은 최근에 위키백과에서 유지 및 개선 작업을 수행하는 모든 봇에 대한 분석을 완료했습니다. TechXplore에 따르면, 연구 결과는 미래에 봇이 상업용 애플리케이션 개발에 사용되는 방법에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.

위키백과는 2001年に 시작되었을 때 약 13,000개의 문서가 있었습니다. 18년 후 위키백과는 40만 개 이상의 문서와 5억 명이 넘는 월간 사용자를 보유하고 있습니다. 이러한 문서를 유지하기 위해 위키백과는 137,000명의 자원봉사 편집자와 함께 봇을 사용합니다. 이러한 봇은 태그를 수정하고, 깨진 링크를 고치고, 오타를 수정하고, 쓰레기 항목을 제거하는 등의 작업을 수행합니다.

연구 팀은 컴퓨터 알고리즘을 사용하여 봇을 기능별로 분류했습니다. 연구자들은 대규모 프로젝트에서 인간과 봇이 어떻게 상호 작용하는지 분석할 수 있었습니다. 이러한 상호 작용은 인간-컴퓨터 상호 작용 분야의 주요 연구 주제입니다. 따라서 이 연구는 최근에 ACM 인간-컴퓨터 상호 작용 회의에서 발표되었습니다.

제프리 니커슨(Jeffrey Nickerson) 교수는 이 연구의 공동 저자입니다. 그는 인공지능이 지식의 생산과 유지에 큰 변화를 가져오고 있다고 설명했습니다. 니커슨은 위키백과의 규모와 普遍性로 인해 봇의 영향을 연구하기에 이상적인 곳이라고 말했습니다. 그는 또한 미래에는 모두가 인공지능과 함께 일할 것이라고 예상했습니다. 따라서 봇이 사람들의 결정에 미치는 영향과 봇을 더 효과적인 도구로 만들기 위해 어떻게 할 수 있는지 이해하는 것이 중요하다고 말했습니다.

위키백과의 자세한 기록과 투명성으로 인해 연구자들은 이상적인 사례 연구를 수행할 수 있었습니다. 연구 팀은 자동 분류 알고리즘을 사용하여 봇에 레이블을 적용하고 봇이 위키백과에서 어떻게 상호 작용하는지에 대한 지도を作成했습니다. 특정 클러스터의 기능을 분석하고 봇이 이러한 기능을 수행하는 것을 레이블링했습니다. 예를 들어, “고문” 또는 “수정자”와 같은 레이블이 사용되었습니다. 수정자는 ван달리즘을 수정하고 깨진 링크를 수리합니다. 고문은 편집자에게 팁을 제공하고 새로운 작업을 제안합니다. 또한 “연결자”가 있습니다. 연결자는 다양한 자원이나 페이지 간의 링크를 설정합니다.

연구자들은 위키백과에서 봇이 9가지 주요 역할을 수행하고 있으며, 이러한 봇이 위키백과 활동의 약 10%를 차지한다는 것을 발견했습니다. 또한 위키데이터 플랫폼과 같은 특정 섹션에서는 봇이 약 88%의 활동을 차지합니다. 대부분의 활동은 약 1,200개의 수정 봇에 의해 수행되며, 사이트를 수정하고 8,000만 개 이상의 편집을 수행합니다. 반면에 고문 봇은 더 적지만, 사이트와의 상호 작용을 형성하고 편집 및 기능 생성을 안내합니다.

위키백과는 새로운 커뮤니티 회원을迎接하는 방법으로 봇의力を 활용합니다. 온라인 커뮤니티에 가입했을 때, 다른 회원이 환영한다면 더 적극적으로 참여할 가능성이 있습니다. 이것은 봇이 환영한다면도 마찬가지입니다. 봇은 회원이 오류를 수정하고 커뮤니티에 기여하도록鼓励합니다. 니커슨은 TechXplore에 다음과 같이 말했습니다.

“사람들은 봇이 비판한다고 해도 괜찮습니다. 위키백과의 투명성과 피드백 메커니즘으로 인해 사람들은 봇을 커뮤니티의 합법적인 회원으로 받아들입니다.”

봇이 온라인 커뮤니티 유지에越来越重要해지면서, 위키백과에서 봇을 어떻게 활용하는지 연구하는 것이 다른 회사와 단체가 인간 사용자를 도와주고 프로사회적 활동을鼓励하는 봇을 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 위키백과의 봇에 대한 성공과 실패는 모두 비판적으로 검토되어야 합니다.

“위키백과를 연구함으로써, 우리는 미래를 준비하고, 생산성과 작업의 품질을 향상시키는 인공지능 도구를 구축하는 방법을 배울 수 있습니다.”라고 니커슨은 말했습니다.