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Relevancia, la clave para evitar a trolls y spammers en nuestra comunidad

TrollEn el verano de 2008, J.R. Johnson vendía Virtual Tourist a Expedia por 85 millones de dólares. Aunque Johnson parece el tipo de emprendedor relajado de Los Ángeles que se tomaría unas vacaciones, su cruzada por la relevancia le llevó a lanzar una nueva comunidad el mes de marzo siguiente. Lunch.com es el intento de Johnson de filtrar todo el ruido que ha proliferado desde que comenzase en el espacio de las reseñas generadas por usuarios en 1999.

Johnson afirma, “Cuando comencé, la gente me preguntaba por qué querría nadie leer una reseña de un aficionado. Ahora el entorno ha cambiado e incluso hay sitios en la red que pagan por entrada. Virtual Tourist se centra en viajes, y se puede aumentar la relevancia escogiendo un tema nicho en el que basar nuestra comunidad. Con Lunch estoy intentando resolver algo nuevo”. Jonson estuvo hablando con ReadWriteWeb sobre algunos de los aspectos que han hecho de su comunidad algo más que un simple cebo para buscadores.

  1. Identidad e interés: además de requerir que los usuarios utilicen sus nombres reales y temas de interés específicos dentro del sitio, Lunch utiliza un sistema de correspondencias de usuarios interesante. Como los sitios de búsqueda de parejas (tipo OK Cupid o Meetic), los usuarios valoran una serie de temas y la “red de similitud” los asocia a usuarios registrados con opiniones similares. Para que un spammer tome como objetivo a un usuario específico, tendría que contestar múltiples preguntas del mismo modo que éste y engañar al algoritmo de asociación para mostrar un porcentaje de compatibilidad alto. De este modo, a los spammers se les considera menos relevantes, mientras que los usuarios apasionados se asocian por el porcentaje de intereses concordantes.
  2. Pantalla Lunch

  3. Historial de opiniones: Johnson explica que sólo porque los usuarios compartan intereses esto no significa que compartan la misma opinión. Incluso en ReadWriteWeb hemos visto a republicanos y demócratas coincidir en el mismo hilo de comentarios de modos totalmente distintos. Lunch muestra a sus usuarios valoraciones de opinión, reseñas anteriores e índices de popularidad. A continuación, el usuario decide si seguir o no a otros o buscar más comentarios.
  4. Puntuaciones de reseñas: los usuarios de Lunch se puntúan unos a otros y pueden revisar ese historial de puntuaciones en el tiempo. Las puntuaciones pueden ser sobre un tema específico, una reseña específica o un usuario específico. En algunos casos, un miembros con reseñas de cocina mediocres publica un artículo excelente sobre un tipo de comida específico. Es importante poder encontrar esas perlas y filtrara las reseñas que sean menos relevantes para el usuario como miembro de la comunidad.
  5. Redes existentes: Lunch permite a los usuarios extraer información de su gráfica social mediante Facebook Connect para seguir a amigos que ya tengan. Los usuarios pueden seguir reseñas por temas, miembros y artículos creados por amigos. A mí realmente me sorprendió ver lo poco que tenía en común con mi propia gráfica social en cuanto e interés en temas; sin embargo, donde coincidíamos era en nuestras opiniones sobre otros usuarios que hacían reseñas.
  6. Participación frecuente: al enumerar a los miembros más activos de una comunidad, Lunch es capaz de discernir quiénes son los que tienen más interés en un área temática específica. Johnson pone como ejemplo a la comunidad de Wikipedia como una donde los usuarios que contribuyen frecuentemente también son una indicación de conocimiento sobre temas. Según explica Johnson, en Wikipedia, un miembro de la comunidad que asuma la propiedad de una página y aparezca como uno de los principales contribuidores (sin borrados) probablemente pueda ofrecer contenido más relevante que los que no contribuyen tan a menudo. Esto, sumado a las puntuaciones de opinión, añade un nivel adicional de legitimidad a los usuarios.

Mientras Johnson sigue adelante en su cruzada por acabar con spammers y trolls, su sitio ya está prosperando.

Original: Dana Oshiro

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Editorial RWWES