Forskere gjennomfører folketelling av Wikipedia-boter

Forskere fra Stevens Institute of Technology (SIT) har nylig avsluttet en analyse av alle Wikipedia-boter som arbeider for å vedlikeholde og forbedre den massive online-leksikonet. Ifølge TechXplore, kan resultater fra forskningen potensielt informere om hvordan boter brukes til å utvikle kommersielle applikasjoner i felt som mikrochip-design og kundeservice.

Da Wikipedia først ble lansert i 2001, hadde den rundt 13 000 artikler. Frem til i dag, 18 år senere, er Wikipedia hjem til en enorm mengde informasjon, over 40 millioner artikler totalt, bidratt av over 500 millioner månedlige brukere. For å vedlikeholde alle disse artiklene, utnytter Wikipedia 137 000 frivillige redaktører i en stor samling av boter, drevet av enkle AI-programmer. Disse botene er ansvarlige for å fikse tags, ødelagte lenker, fikse skrivefeil, eliminere uønskede innlegg og mer.

Forskningsgruppen brukte datamaskinalgoritmer til å klassifisere botene etter funksjonene de utførte. Forskerne kunne gjennomføre en analyse av hvordan AI-programmer og mennesker samarbeider når de engasjerer seg i store prosjekter som vedlikehold av en stor database som Wikipedia. Forståelsen av hvordan mennesker og boter samarbeider er et viktig fokusområde for feltet menneske-datamaskin-interaksjon, og derfor ble studien nylig publisert i Proceeding of the ACM of Human-Computer Interaction.

Jeffrey Nickerson, en av studiens forfattere og en professor ved School of Business ved (SIT), forklarte at AI gjør massive endringer i måten kunnskap produseres og vedlikeholdes, og at Wikipedias størrelse og allmenngjorthet gjør det til et ypperlig sted å studere disse endringene. Nickerson forklarte til TechXplore at i fremtiden vil vi alle sannsynligvis arbeide sammen med AI på en eller annen måte, og derfor er det viktig å forstå hvordan boter påvirker menneskers beslutninger og hvordan boter kan gjøres til mer effektive verktøy.

Wikipedia var et ypperlig case-study for forskerne på grunn av sin detaljerte rapportering og gjennomsiktighet. Forskningsgruppen brukte automatiske klassifiseringsalgoritmer til å tildele etiketter til boter og utvikle en kart som viser hvordan boter samarbeider med hverandre på Wikipedia. Bestemte funksjonskluster kunne analyseres og botene som utførte disse funksjonene kunne merkes med beskrivelser som “Rådgiver” eller “Fikser”. Fiksere tar seg av vandalisme og reparere ødelagte lenker, mens rådgivere gir råd til redaktører og foreslår nye oppgaver. Det var også “Koblinger” som er ansvarlige for å etablere lenker mellom ulike ressurser eller sider.

Forskerne fant at Wikipedia-boter spilte ni hovedroller på nettstedet, og at disse botene sto for rundt 10% av all Wikipedia-aktivitet. Videre, på bestemte undersider av nettstedet, som Wikidata-plattformen, står boter for rundt 88% av nettstedets aktivitet. Det meste av aktiviteten utføres av rundt 1200 fikser-boter som reparere nettstedet og er ansvarlige for over 80 millioner redigeringer. I motsetning til dette, selv om det er færre rådgiver-boter, hjelper de med å forme menneskers interaksjoner med nettstedet, og veilede hva slags redigeringer som ble gjort og hva slags funksjoner som ble skapt.

En måte Wikipedia utnytter botenes kraft er ved å hilse nye medlemmer av fellesskapet. Når mennesker slutter seg til online-fellesskap, er de mer sannsynlig å forbli aktive medlemmer hvis de blir hilset av andre medlemmer av fellesskapet. Dette synes å være sant selv hvis fellesskapsmedlemmet som hilser dem er en bot. Boter oppmuntre fellesskapsmedlemmer til å forbli og bidra til fellesskapet ved å peke ut feil, så lenge de var høflige om disse korreksjonene. Som Nickerson forklarte til TechXplore:

“Mennesker bryr seg ikke om å bli kritisert av boter, så lenge de er høflige om det. Wikipedias gjennomsiktighet og tilbakemeldingsmekanismer hjelper mennesker til å akseptere boter som legitime medlemmer av fellesskapet.”

Siden boter blir mer og mer viktige for vedlikehold av voksende online-fellesskap, kan studier av hvordan Wikipedia har utnyttet boter hjelpe andre selskaper og enheter til å skape boter som hjelper menneskelige brukere og oppmuntre prosociale aktiviteter. Begge Wikipedias suksesser og feil med boter bør bli kritisk undersøkt.

“Ved å studere Wikipedia, kan vi forberede oss på fremtiden, og lære å bygge AI-verktøy som forbedrer både vår produktivitet og kvaliteten på vårt arbeid,” sa Nickerson.