นักวิจัยดำเนินการสำรวจสภาพของ Wikipedia Bots

นักวิจัยจาก Stevens Institute of Technology (SIT) ได้เสร็จสิ้นการวิเคราะห์ Wikipedia Bots ทั้งหมดที่ทำงานเพื่อรักษาและปรับปรุงสารานุกรมออนไลน์ขนาดใหญ่ ตาม TechXplore ผลการวิจัยอาจแจ้งให้ทราบวิธีการใช้บอทในการพัฒนาแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ในด้านต่างๆ เช่น การออกแบบไมโครชิปและบริการลูกค้า

เมื่อ Wikipedia เปิดตัวครั้งแรกในปี 2001 มีบทความประมาณ 13,000 บทความ ย้อนกลับไป 18 ปีต่อมา Wikipedia มีข้อมูลจำนวนมาก มีบทความมากกว่า 40 ล้านบทความทั้งหมด ที่มีส่วนร่วมโดยผู้ใช้มากกว่า 500 ล้านคนต่อเดือน เพื่อรักษาบทความเหล่านี้ Wikipedia ใช้คนเขียนอาสาสมัคร 137,000 คนในร่างกายของบอทที่ขับเคลื่อนด้วยโปรแกรม AI ที่เรียบง่าย บอทเหล่านี้รับผิดชอบในการแก้ไขแท็ก ลิงก์ที่เสียหาย การแก้ไขคำพิมพ์ผิด การกำจัดรายการขยะ และอื่นๆ

ทีมวิจัยใช้แอลกอริทึมคอมพิวเตอร์เพื่อจำแนกบอทตามฟังก์ชันที่พวกเขาทำงาน นักวิจัยสามารถวิเคราะห์ว่าโปรแกรม AI และมนุษย์โต้ตอบกันอย่างไรเมื่อทำงานในโครงการขนาดใหญ่ เช่น การดูแลแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น Wikipedia การทำความเข้าใจว่าคนและบอทโต้ตอบกันอย่างไรเป็นจุดเน้นหลักของสาขา Human-Computer Interaction ดังนั้นการศึกษาจึงได้รับการตีพิมพ์ในวารสาร Proceeding of the ACM of Human-Computer Interaction

Jeffrey Nickerson หนึ่งในผู้เขียนการศึกษาและศาสตราจารย์ที่ School of Business at (SIT) อธิบายว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการผลิตและดูแลความรู้ และขนาดและความแพร่หลายของ Wikipedia ทำให้เป็นสถานที่ที่ดีเยี่ยมในการศึกษาการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ Nickerson อธิบายว่าในอนาคต เราจะทำงานร่วมกับ AI ใน某种程度 และดังนั้นจึงสำคัญที่จะเข้าใจว่าบอทส่งผลต่อการตัดสินใจของผู้คนอย่างไร และบอทสามารถสร้างเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างไร

Wikipedia เป็นกรณีศึกษาที่ดีสำหรับนักวิจัยเนื่องจากการเก็บบันทึกและความโปร่งใสอย่างละเอียด ทีมวิจัยใช้แอลกอริทึมการจำแนกประเภทอัตโนมัติเพื่อใช้ฉลากกับบอทและสร้างแผนที่ที่แสดงว่าบอทโต้ตอบกันอย่างไรบน Wikipedia กลุ่มฟังก์ชันบางอย่างสามารถวิเคราะห์ได้ และบอทที่ทำฟังก์ชันเหล่านั้นสามารถมีฉลากพร้อมคำอธิบาย เช่น “Advisor” หรือ “Fixer” Fixers ดูแลการก่อกวนและซ่อมลิงก์ที่เสียหาย ในขณะที่ Advisors ให้คำแนะนำแก่คนเขียนและแนะนำงานใหม่ๆ มี “Connectors” ที่รับผิดชอบในการเชื่อมโยงระหว่างแหล่งข้อมูลหรือหน้าต่างๆ

นักวิจัยพบว่าบอทของ Wikipedia เล่นบทบาทหลัก 9 บทบาทบนไซต์ และบอทเหล่านี้คิดเป็นประมาณ 10% ของกิจกรรม Wikipedia ทั้งหมด นอกจากนี้ ในบางส่วนของไซต์ เช่น แพลตฟอร์ม Wikidata บอทคิดเป็นประมาณ 88% ของกิจกรรมของไซต์ กิจกรรมส่วนใหญ่ดำเนินการโดยบอท Fixer ประมาณ 1,200 ตัวที่ซ่อมไซต์และรับผิดชอบการแก้ไขมากกว่า 80 ล้านครั้ง ในทางกลับกัน แม้ว่าจะมีบอท Advisor น้อยกว่า แต่พวกเขาช่วยกำหนดการโต้ตอบของผู้คนกับไซต์ โดยชี้แนะว่าการแก้ไขใดที่ทำและคุณลักษณะใดที่สร้างขึ้น

วิธีหนึ่งที่ Wikipedia ใช้พลังของบอทคือการต้อนรับสมาชิกใหม่ของชุมชน เมื่อคนเข้าร่วมชุมชนออนไลน์ พวกเขามีแนวโน้มที่จะยังคงเป็นสมาชิกที่มีประสิทธิภาพหากพวกเขาได้รับการต้อนรับจากสมาชิกอื่นๆ ของชุมชน ซึ่งเห็นได้ชัดว่าเป็นจริงแม้ว่าสมาชิกที่ต้อนรับพวกเขาจะเป็นบอทก็ตาม บอทส่งเสริมให้สมาชิกชุมชนอยู่และมีส่วนร่วมในชุมชนโดยชี้ให้เห็นข้อผิดพลาด ตราบใดที่พวกเขาทำเช่นนั้นด้วยความสุภาพ ตามที่ Nickerson อธิบายกับ TechXplore:

“คนไม่สนใจที่จะถูกวิพากษ์วิจารณ์โดยบอท ตราบใดที่พวกเขาสุภาพเกี่ยวกับมัน ความโปร่งใสและกลไกการให้ข้อเสนอแนะของ Wikipedia ช่วยให้ผู้คนยอมรับบอทว่าเป็นสมาชิกที่ถูกต้องของชุมชน”

เมื่อบอทมีความสำคัญมากขึ้นในการดูแลชุมชนออนไลน์ที่เติบโต การศึกษาว่า Wikipedia ใช้บอทได้อย่างไรสามารถช่วยให้บริษัทและหน่วยงานอื่นๆ สร้างบอทที่ช่วยผู้ใช้และสนับสนุนกิจกรรมที่เป็นประโยชน์ต่อสังคม ทั้งความสำเร็จและความล้มเหลวของ Wikipedia กับบอทควรได้รับการตรวจสอบอย่างมีวิจารณญาณ

“ด้วยการศึกษาวิกิพีเดีย เราสามารถเตรียมพร้อมสำหรับอนาคต และเรียนรู้ที่จะสร้างเครื่องมือ AI ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานและคุณภาพของงานของเรา” Nickerson กล่าว