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Comment Digg combat les tricheurs
Digg , le site Web d'agrégation populaire, redéfinit la façon dont de nombreuses personnes trouvent des informations. Quelque 850 000 utilisateurs enregistrés agissent effectivement comme une équipe éditoriale, recommandant ou creusant des histoires qu'ils jugent suffisamment intéressantes pour la page d'accueil du site.
Une carte visuelle du comportement de creusement sur Digg. L'axe horizontal représente les utilisateurs de Digg ; les plus récents sont à l'extrême droite. L'axe vertical représente les histoires ; les plus récents sont en bas. Chaque point sur la carte représente un digg, avec des points rouges appartenant au premier digg d'une histoire. Les lignes blanches horizontales représentent l'activité de creusement pour une histoire populaire. Cependant, les lignes blanches verticales ne décrivent pas le comportement de creusement typique et peuvent représenter l'activité du bot.
Les défis sont de garder le contenu indésirable à l'extérieur et de s'assurer que les histoires sont promues de manière légitime. Certaines personnes essaient de jouer avec le système, en utilisant des moyens malhonnêtes pour essayer d'augmenter les chances d'une histoire d'atteindre la page principale. La motivation : l'argent et la célébrité. Les articles présentés sur la page d'accueil de Digg génèrent généralement de nombreuses pages vues rentables pour la source de l'histoire. Les tentatives de jeu se déroulent de différentes manières. Certaines personnes créent de faux comptes d'utilisateurs et des logiciels appelés bots, conçus pour creuser automatiquement des histoires. D'autres joueurs écrivent des interviews fabriquées avec des personnes célèbres et les publient sur de nouveaux blogs suspects dans l'espoir de générer du trafic vers leur site Web.
Selon le fondateur de Digg, Kevin Rose, le site est conçu pour que les utilisateurs puissent surveiller le comportement de creusement et l'autosurveillance. Par exemple, il est possible d'afficher l'historique des utilisateurs qui creusent une histoire : si une histoire contient un grand nombre de recherches provenant de personnes ayant des comptes d'utilisateurs nouvellement créés, il est probable qu'elle ait été promue injustement, potentiellement par un seul utilisateur qui a fabriqué les comptes. . Les membres peuvent ensuite utiliser des outils pour enterrer des histoires qui, selon eux, ne méritent pas d'être à la une.
Les activités suspectes peuvent également être contrecarrées à l'aide de la richesse des données sur le comportement de creusement normal que Digg a recueillies à partir d'utilisations antérieures. Avec plus de deux ans d'expérience et une analyse statistique et comportementale des modèles de soumission et de promotion du contenu légitime, représenté par plus de 1 200 000 soumissions de contenu et 50 000 000 Diggs à ce jour, nous avons une compréhension très détaillée du processus, explique Rose.
Trouver des modèles significatifs dans des gigaoctets de données brutes n'est pas facile. Mais certains outils de visualisation de données peuvent être utilisés pour détecter plus facilement les activités suspectes. En représentant graphiquement l'activité des utilisateurs, nous pouvons commencer à voir des modèles qui ne seraient normalement pas apparents par d'autres moyens, explique Eric Rodenbeck, fondateur de Étamine , la société de conception qui fournit des outils de visualisation pour Digg Labs. Stamen a développé Digg Labs, qui comprend des outils de visualisation appelés Pile de Digg et Essaim de Digg . Ces outils montrent le comportement des utilisateurs de Digg en temps réel pour aider les utilisateurs à trouver des histoires populaires de différentes manières.
Digg Swarm est un bon exemple du fonctionnement de ce type de visualisation, explique Rodenbeck, qui n'est pas un représentant de Digg. La visualisation ne vous dira pas tout sur l'activité que vous observez, mais elle peut éclairer des schémas qui peuvent vous donner une meilleure idée de l'endroit où regarder.
Par exemple, la carte visuelle de Stamen (voir image ci-dessus), conçue par le directeur technique Michal Migurski , offre une perspective différente sur le comportement de creusement. Dans cette image, les membres de Digg sont représentés sur l'axe horizontal, avec les membres les plus récents à l'extrême droite, les plus anciens à l'extrême gauche. Les histoires sont représentées sur l'axe vertical, avec la plus récente en bas, la plus ancienne en haut. Chaque point sur la carte représente un seul digg, avec des points rouges appartenant au premier digg d'une histoire.
Immédiatement, certains comportements ressortent, explique Rodenbeck. Considérez les lignes blanches horizontales brisées. Ceux-ci illustrent une histoire qui a frappé la page principale et acquiert une série de diggs de divers lecteurs. Cependant, les lignes blanches verticales brisées peuvent représenter un comportement de creusement suspect : elles montrent un utilisateur individuel en train de creuser un grand nombre d'histoires, à la fois récemment soumises et plus anciennes, en succession rapide. Il est improbable qu'une seule personne ait produit autant de fouilles pour un si grand nombre d'histoires, raisonne Rodenbeck. Il est beaucoup plus probable que ces diggs aient été générés automatiquement par des robots, dans le but de promouvoir artificiellement certaines histoires, dit-il.
Cela nous donne une assez bonne image de ce qui se passe, dit Rodenbeck, mais ce n'est jamais qu'une image partielle. Il y a beaucoup plus de paramètres à cartographier, dit-il. En cartographiant les mêmes données à l'aide de différentes métriques, telles que l'activité récente d'un utilisateur particulier ou le nombre de contacts, ou d'amis, sur Digg qu'il a établis, différents types de modèles émergent. Nous pouvons non seulement avoir une meilleure compréhension de ce qui se passe actuellement dans l'écosystème Digg, mais aussi avoir une meilleure idée des types de questions à poser à l'avenir, dit Rodenbeck.
Jusqu'à présent, la combinaison de la police citoyenne et de la visualisation des données a bien fonctionné pour que les jeux sur Digg restent relativement minimes. Bien que Digg ne conserve pas de statistiques sur le nombre de tentatives de jeu depuis la mise en ligne du site fin 2004, Rose affirme qu'aucune organisation n'a été en mesure de jouer avec succès à Digg à notre connaissance.
Les utilisateurs suspectés d'utiliser leur(s) compte(s) pour essayer de jouer à Digg reçoivent un e-mail d'avertissement. L'utilisateur est banni après une deuxième violation.
Rodenbeck pense qu'une représentation graphique intelligente des données sociales de Digg aide à lutter contre les tricheurs. La visualisation ne peut pas résoudre le problème du jeu une fois pour toutes, dit-il. Mais cela peut certainement rendre le processus de découverte de modèles plus simple, et nous pensons que cela a beaucoup de valeur.