HuffingtonPostが年間7000万件以上のコメントを処理する方法

Huffington Postは、今年これまでに7,000万件を超えるコメントを蓄積しており、2011年の合計5,400万件をはるかに上回っています。

一例を挙げると、その投稿（ 初版） ミット・ロムニーの「47％」のコメントの今では有名なビデオで、驚異的な魅力を感じました 171,753コメント 。

すべてのニュースサイトは何らかの形でユーザーのコメントに苦労していますが、この膨大な量のメッセージをモデレートすることは、私たちが知っているオンライン会話（ブログの投稿や記事で数点を挙げている数十人）が無限に拡大できるかどうかのユニークなテストです。不協和音に崩壊することなく大きくなります。

Huffington Postの記事に対するユーザーのコメントは、7月に約800万、8月に900万（写真にはありません）まで急増しています。 （チャートとデータはThe Huffington Postの厚意により提供）

The HuffingtonPostのコミュニティディレクターであるJustinIsafに、このサイトがどのように貴重なディスカッションを作成し、1時間あたり最大25,000件のコメントでコミュニティ標準を実施するかについて質問しました。

Poynter：大きな質問の1つは、オンラインニュースを中心にコミュニティを構築することは「規模」ですか？つまり、10万人が投稿にコメントした場合でも、本当にアイデアの交換と真の会話を行うことができますか。それとも、10万人が大量に話しているだけで、誰も聞くことができないのでしょうか。それは本当にお互いを知り、お互いに学ぶコミュニティを作りますか？ 安いレトロジョーダン ？

ジャスティン・イサフ： あなたは間違いなく大規模な意味のあるコミュニティを持つことができます。コメントの70％は、10万件のコメントがある記事であっても、他の人への返信です。人々は実際にお互いに注意を払い、興味深い議論をしています。

これは実際には非常に興味深い質問であり、少しの間オタクにしたいと思います。大規模なコミュニティには、実際には2つの主要な課題があります。最大の課題は、「悪いリンゴの問題です。 ゴドウィンの法則 」（「オンラインディスカッションが長くなるにつれて、ナチスまたはヒトラーが関与する比較の確率は1に近づきます」）。 2つ目は、1つ目を解決した場合にのみ実際に問題になる、発見の1つです。記事に185,000のコメントがある場合に、読者として興味を持つ会話をどのように見つけますか。

JustinIsafは以前Change.orgで働いていました ハフィントンポストに参加 。

ゴドウィンの法則は、入って来て、あなたの良いメンバーがちょうど去るところまで物事をあまり楽しくないようにするその一人の男に関するものです。これは大規模な問題ですが、コミュニティのすべての段階で問題になります。

私たちにとっての解決策は、事前のモデレートに多大な時間とエネルギーを費やして、これらの悪意のある人物を締め出すことにより、コミュニティを安全で楽しいものに保つために本当に一生懸命働くことでした。これをあまり楽しくない場所にすることで、あなたとあなたのコメントがそこから削除される可能性があります。」

他の問題への私たちのアプローチ-あなたのための適切な議論を見つけること-は共同でそして技術的でした。まず、HuffPostの「ファン」ネットワークにより、人々は友人が話していることを監視し、興味を持った新しい人々と簡単に交流することができます。古くからの友人同士が簡単に見つけられるようにすると同時に、新しい人々を紹介することで、常にコミュニティやネットワークを拡大していきたいと考えています。

適切な人をつなぐためのテクノロジーソリューションには、大量のデータ処理、スマートアルゴリズム、およびいくつかのエレガントな設計が含まれます。たとえば、政治分野に関する私たちのPunditプログラムは、大勢の視聴者にとって一般的により興味深いコメントや会話を強調するものであり、大量の場合でも、サイトで最も魅力的で深い会話につながります。

安全で楽しい空間を作ることと、人々が自分に関連するコンテンツを見つけられるようにすることの2つの問題に焦点を当てることで、真のコミュニティの成長と規模を管理することができました。また、ユーザーを驚くほどうまく維持するのにも役立ちました。 HuffPostの存在の最初の6か月でサインアップした1,000人を超えるコミュニティメンバーは、今日でも週に1回以上コメントしています。

明らかに、その種の努力は維持するためにもかなりのリソースを必要としますよね？コメントモデレーションチームについて詳しく教えてください—人数、仕事をしているとき、彼らは何をしているのですか？そして、フィルターやアルゴリズムのようなどのような技術的ソリューションがその作業の一部を自動化するのに役立ちますか？

下： 現在、私たちは約30人のフルタイムのモデレーターに相当するより大きなチームになっています。彼らは24時間年中無休で6時間シフトで働き、1時間あたり数百のコメントを処理します。彼らはすべて米国または彼らが取り組んでいるエディションの国に拠点を置いているので、地元の文化的背景や会話を得ることができます。これは非常に特殊なスキルセットであり、それを上手く行うには一定の精神が必要です。私は常にこのチームに畏敬の念を抱いています。

彼らは業界で最高の技術のいくつかによってバックアップされています。モデレートフローに入るさまざまなテクノロジーをすべて説明するには非常に長い時間がかかりますが、中心となるのはJuliaです。彼女は改造を支援する人工知能マシンです。彼女は私たちが約2年前に取得した非常にクールな技術であり、それ以来多くのことを拡大してきました。

「ジュリア」についてもっと知りたいです。コメントのモデレートで彼女はどのような役割を果たしますか？そのテクノロジーはどこから来たのですか、そして他の誰もがそれを採用することができますか？彼女は意味分析をしますか？彼女は時間をかけて「学ぶ」のでしょうか？名前の由来は何ですか？

下： 彼女はの一部でした アダプティブセマンティクスと呼ばれる会社の買収 それが彼女とその背後にあるオリジナルの技術を生み出しました。それは2人のチーム、JeffReveszとElenaHaliczerでした。 Elenaは現在HuffPostの製品担当副社長であり、進行中のJulia開発は、私が理解できないことで博士号を取得している非常に賢い人々によって行われています。

Juliaは機械学習アルゴリズム（JuLiAは「Justa Linguistic Algorithm」の略）であり、いくつかの言語を理解するために教えてきました。また、継続的に教え続けています（はい、彼女は時間をかけて学びます）。彼女はHuffPostに送信されたすべてのものを読み、モデレーターがより速くより正確に仕事をするのを助けます。マシンを利用したモデレートで多くのことを行い、月に950万件のコメントを事前にモデレートできるようになりました。その中核となるのは、Juliaです。

私は、マシンが低レベルのタスクを支援し、時間、リソース、頭脳の力をより面白くて複雑なタスクに解放するのが大好きです。ジュリアはそれをさらに一歩進めて、宣伝のためのインテリジェントな会話や広告主にとって不一致のコンテンツを特定するなど、虐待的なメンバーを排除するのに加えて、HuffPostの他の多くの側面を支援してくれます。彼女は私たちがより少ない労力でより多くのことをすることを可能にしてくれました。

では、「ジュリア」の非常に高度な機能を考えると、人間のモデレーターが世話をするために残されているものは何でしょうか。彼らは、コンピューターが確信していなかった灰色の領域のコメントを扱っていますか？

下： 私たちの人間チームは多くの問題に取り組んでいます。それらには、ジュリアが確信していない灰色の領域のコメントが間違いなく含まれていますが、より高いレベルの特別なケアのモデレーション、ユーザーの問題、監査と質の高いケアなども扱っています。

例えば：

• ジュリアはリソースを解放して、コミュニティエディタプログラムに移行しました。編集者は、コンテンツの作成と、関心のあるコンテンツを中心に、志を同じくする人々とのより密集したコミュニティを構築するという明確な目標を持って視聴者を引き付けることに重点を置いています。それは非常に実践的で、基本的に人間であり、今では他の方法では出会ったことのない同様の人々と情熱を共有できる家を持っている驚くべき個人のグループを作成しました。
• 物議を醸している人物が亡くなったり入院したりする場合は、スレッドが適切であり、その人物が嫌いなことについて過度に声を上げている人々に乗っ取られないように努めています。マシンはまだ十分に理解されていない種類のケアですが、これらはまだ感情を持った人々、家族、友人、愛する人であり、HuffPostでの会話がそれを考慮に入れるようにする責任の一部として私たちはそれを取ります。
• サイトには、悲しいことに物議を醸しているストーリーやセクションがいくつかあり、一部はデリケートなものです。Voicesのカテゴリ、ティーン、人々の外見に関する記事などです。これらのカテゴリの多くの場合、人間の関与を増やしたいと考えています。彼らは非常に多くの現実の生活に触れ、現実の感情に影響を与えるからです。ですから、気持ちや生活を持った人が参加できるようにしたいと思っています。ジュリアは敏感なタイプですが、感情的なときに常に「理解する」とは限りません。

最後に、得られた数千のコメントの中から最高のコメントを表示することについてどう思いますか？または、もっと広く言えば、コメントを残す人ではなく、コメントを読む人のために最適化されたコメントシステムを設計できますか？

下： 多くの場合、デザインの選択にはトレードオフがあります。読書をする人と会話する人は、異なるニーズを持っていることがよくあります。

特にそれがコミュニティの大部分であることを考えると、読書を確実に最適化することができます（そしてそうすべきです）（「 1-9-90の法則 」）。しかし同時に、会話をしない人のために最適化する場合は、読むべきものの量を減らすリスクがあります。

私たちは、コミュニティメンバーが互いに交流するのが非常に簡単であるだけでなく、初めての読者が最高のエンゲージメントポイントと最も興味深い会話を見つけるのを非常に簡単にするプラットフォームを構築したいというアプローチを取ります。

これは確かにバランスの取れた行動であり、定性的データと定量的データの両方を長年にわたって追跡して、可能な限り最も魅力的で堅牢なプラットフォームとコミュニティを作成していることを確認しています。私たちのアプローチはすべての場合に機能するとは限りませんが、私たちにとってはかなりうまく機能しています。

ついさっき： HuffPostは、コンテンツよりも会話とコミュニティを重視しています| HuffPostはバッジを使用して、モデレーターとしてユーザーに権限を与えます。