हफ़िंगटन पोस्ट सालाना 70+ मिलियन टिप्पणियों को कैसे संभालता है

हफ़िंगटन पोस्ट ने इस साल अब तक 70 मिलियन से अधिक टिप्पणियां जमा की हैं, जो 2011 के कुल 54 मिलियन से अधिक है।

एक उदाहरण लेने के लिए, इसकी पोस्ट (the प्रथम प्रकाशित) मिट रोमनी की '47 प्रतिशत' टिप्पणियों के अब के प्रसिद्ध वीडियो के साथ एक मन-उड़ाने वाला आकर्षित किया 171,753 टिप्पणियाँ .

सभी समाचार साइटें किसी न किसी तरह से उपयोगकर्ता टिप्पणियों के साथ संघर्ष करती हैं, लेकिन संदेशों की इस विशाल मात्रा को मॉडरेट करना इस बात का एक अनूठा परीक्षण है कि क्या ऑनलाइन बातचीत के रूप में हम उन्हें जानते हैं - एक दर्जन लोग ब्लॉग पोस्ट या लेख पर कुछ बिंदु बनाते हैं - असीम रूप से स्केल कर सकते हैं कैकोफनी में गिरने के बिना बड़ा।

हफ़िंगटन पोस्ट के लेखों पर उपयोगकर्ता टिप्पणियां पिछले कुछ वर्षों में बढ़कर जुलाई में लगभग 8 मिलियन और अगस्त में 9 मिलियन (चित्र नहीं) हो गई हैं। (द हफिंगटन पोस्ट का चार्ट और डेटा सौजन्य)

मैंने द हफ़िंगटन पोस्ट में समुदाय के निदेशक जस्टिन इसाफ़ से पूछा कि साइट कैसे मूल्यवान चर्चाएँ बनाती है और प्रति घंटे 25,000 टिप्पणियों के साथ सामुदायिक मानकों को लागू करती है।

पोयंटर: एक बड़ा सवाल यह है कि क्या समुदाय ऑनलाइन समाचार 'पैमाने' के इर्द-गिर्द खड़ा होता है? यानी, जब 100,000 लोग किसी पोस्ट पर टिप्पणी करते हैं, तो क्या आप वास्तव में अभी भी विचारों का आदान-प्रदान कर सकते हैं और एक सच्ची बातचीत कर सकते हैं - या क्या आपके पास 100,000 लोग इतनी बड़ी मात्रा में बात कर रहे हैं कि कोई भी सुन नहीं सकता? क्या यह वास्तव में एक ऐसा समुदाय बनाता है जो एक दूसरे को जानता है और एक दूसरे के साथ सीखता है सस्ते रेट्रो जोर्डन ?

जस्टिन इसाफ: आपके पास निश्चित रूप से बड़े पैमाने पर सार्थक समुदाय हो सकता है। हमारी 70% टिप्पणियाँ अन्य लोगों के उत्तर हैं, यहाँ तक कि 1,00,000 टिप्पणियों वाले लेखों पर भी। लोग वास्तव में एक-दूसरे पर ध्यान दे रहे हैं और दिलचस्प चर्चा कर रहे हैं।

यह वास्तव में वास्तव में एक दिलचस्प सवाल है और मुझे इसके बारे में एक मिनट के लिए जानना अच्छा लगेगा। बड़े पैमाने पर समुदाय के लिए वास्तव में दो मुख्य चुनौतियाँ हैं। सबसे बड़ी चुनौती खराब सेब की समस्या है, जिसे वाक्पटु रूप से कहा गया है ' गॉडविन का नियम ' ('जैसे-जैसे ऑनलाइन चर्चा लंबी होती जाती है, नाज़ियों या हिटलर से जुड़ी तुलना की संभावना 1 के करीब पहुंचती है')। दूसरा, जो वास्तव में केवल एक समस्या बन जाता है यदि आपने पहले को हल कर लिया है, तो खोज में से एक है - आप उस बातचीत को कैसे ढूंढते हैं, जिसमें एक पाठक के रूप में आपकी रुचि होगी, जब एक लेख पर 185, 000 टिप्पणियां होंगी।

जस्टिन इसाफ ने पहले Change.org में काम किया था हफ़िंगटन पोस्ट में शामिल होना .

गॉडविन का नियम उस एक व्यक्ति के बारे में है जो अंदर आता है और चीजों को उस बिंदु तक कम सुखद बनाता है जहां आपके अच्छे सदस्य बस चले जाते हैं। यह बड़े पैमाने पर एक बड़ी समस्या है, लेकिन एक समुदाय के सभी चरणों में एक मुद्दा है।

हमारे लिए, उन बुरे अभिनेताओं को बाहर रखने के लिए महत्वपूर्ण समय और ऊर्जा को पूर्व-संयम में निवेश करके समुदाय को सुरक्षित और आनंददायक बनाए रखने के लिए वास्तव में कड़ी मेहनत करना है ... हमारा विश्वास बहुत सरल है 'यदि आप जानबूझकर या लगातार हैं इसे एक कम आनंददायक स्थान बनाते हुए, आप और आपकी टिप्पणियों को इससे हटाया जा सकता है।'

दूसरी समस्या के प्रति हमारा दृष्टिकोण - आपके लिए सही चर्चा खोजना - सांप्रदायिक और तकनीकी दोनों ही रहा है। सबसे पहले, हफ़पोस्ट पर 'प्रशंसक' नेटवर्क लोगों को यह देखने की अनुमति देता है कि उनके मित्र किस बारे में बात कर रहे हैं और नए लोगों के साथ आसानी से जुड़ सकते हैं जो उन्हें दिलचस्प लगते हैं। हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि पुराने दोस्त एक-दूसरे को आसानी से ढूंढ सकें, लेकिन साथ ही साथ उन्हें नए लोगों से मिलवाएं ताकि वे हमेशा अपने समुदाय और नेटवर्क का विस्तार कर सकें।

सही लोगों को जोड़ने के लिए प्रौद्योगिकी समाधान में बहुत सारे डेटा क्रंचिंग, स्मार्ट एल्गोरिदम और कुछ सुरुचिपूर्ण डिज़ाइन शामिल हैं। उदाहरण के लिए, पॉलिटिक्स वर्टिकल पर हमारा पंडित कार्यक्रम - जो टिप्पणियों और वार्तालापों को हाइलाइट करता है जो आम तौर पर बड़े दर्शकों के लिए अधिक दिलचस्प होने जा रहे हैं - उच्च मात्रा में होने पर भी साइट पर कुछ सबसे आकर्षक और गहरी बातचीत की ओर जाता है।

इन दो मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करके - एक सुरक्षित, सुखद स्थान बनाना, और लोगों को उनके लिए प्रासंगिक सामग्री खोजने में मदद करना - हमें एक सच्चे समुदाय के विकास और पैमाने का प्रबंधन करने की अनुमति देता है। इसने हमें उपयोगकर्ताओं को आश्चर्यजनक रूप से बनाए रखने में भी मदद की है। हफ़पोस्ट के अस्तित्व के पहले 6 महीनों में साइन अप करने वाले समुदाय के 1,000 से अधिक सदस्य आज भी सप्ताह में एक से अधिक बार टिप्पणी करते हैं।

स्पष्ट रूप से उस तरह के प्रयास को बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण संसाधन भी लगते हैं, है ना? क्या आप मुझे टिप्पणी मॉडरेशन टीम के बारे में और बता सकते हैं - लोगों की संख्या, जब वे काम करते हैं, तो वे क्या करते हैं? और कौन से तकनीकी समाधान जैसे फ़िल्टर और एल्गोरिदम उस काम में से कुछ को स्वचालित करने में मदद करते हैं?

नीचे: अब, हम लगभग 30 पूर्णकालिक मॉडरेटर के समकक्ष एक बड़ी टीम हैं। वे प्रति घंटे सैकड़ों टिप्पणियों के माध्यम से छह घंटे की पाली में 24/7/365 काम करते हैं। वे सभी यू.एस. या उस संस्करण के देश में आधारित हैं जिस पर वे काम कर रहे हैं ताकि उन्हें स्थानीय सांस्कृतिक संदर्भ और बातचीत मिल सके। यह एक बहुत ही विशिष्ट कौशल सेट है और इसे अच्छी तरह से करने के लिए एक निश्चित मानसिकता की आवश्यकता होती है। मैं लगातार इस टीम से हैरान हूं।

वे उद्योग में कुछ बेहतरीन तकनीक द्वारा समर्थित हैं। मॉडरेशन प्रवाह में जाने वाली सभी विभिन्न तकनीकों को समझाने में वास्तव में लंबा समय लगेगा, लेकिन मूल में जूलिया है। वह एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मशीन है जो मॉड्स को बाहर निकालने में मदद करती है। वह तकनीक का एक बहुत अच्छा बिट है जिसे हमने लगभग 2 साल पहले हासिल किया था और तब से बहुत अधिक विस्तार किया है।

मुझे 'जूलिया' के बारे में और अधिक सुनना अच्छा लगेगा। टिप्पणियों को मॉडरेट करने में वह क्या भूमिका निभाती है? वह तकनीक कहां से आई, और क्या इसे अपनाने के लिए किसी और के पास उपलब्ध है? क्या वह अर्थ विश्लेषण करती है? क्या वह समय के साथ 'सीखती' है? क्या नाम प्रेरित किया?

नीचे: वह का हिस्सा थी अनुकूली शब्दार्थ नामक कंपनी का अधिग्रहण जिसने उसे और इसके पीछे मूल तकनीक का निर्माण किया। यह दो व्यक्तियों की टीम थी, जेफ रेवेज़ और एलेना हैलिज़र। ऐलेना अब हफ़पोस्ट की उत्पाद की वीपी है, और चल रहे जूलिया विकास कुछ बहुत ही स्मार्ट लोगों द्वारा किया जाता है जिनके पास पीएचडी है जो मैं कभी नहीं समझ पाऊंगा।

जूलिया एक मशीन लर्निंग एल्गोरिथम है (JuLiA का अर्थ है 'जस्ट ए लिंग्विस्टिक एल्गोरिथम') जिसे हमने कई भाषाओं को समझना सिखाया है और यह कि हम निरंतर आधार पर पढ़ाना जारी रखते हैं (हाँ, वह समय के साथ सीखती है)। वह हफ़पोस्ट को सबमिट की गई हर चीज़ को पढ़ती है और मॉडरेटर को अपना काम तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से करने में मदद करती है। हमने मशीन-समर्थित मॉडरेशन के साथ वास्तव में बहुत कुछ किया है, जिससे हमें एक महीने में 9.5 मिलियन टिप्पणियों को पूर्व-मॉडरेट करने की अनुमति मिलती है, और जूलिया इसके लिए मुख्य है।

मैं मशीनों के होने का बहुत बड़ा प्रशंसक हूं जो निचले स्तर के कार्यों में हमारी मदद करते हैं, अधिक दिलचस्प और जटिल कार्यों के लिए समय, संसाधन और मस्तिष्क शक्ति को मुक्त करते हैं। जूलिया इसे कुछ कदम आगे ले जाती है और हफ़पोस्ट के कई अन्य पहलुओं में हमारी मदद करती है, साथ ही अपमानजनक सदस्यों को बाहर निकालने में मदद करती है, जिसमें प्रचार के लिए बुद्धिमान बातचीत की पहचान करना और हमारे विज्ञापनदाताओं के लिए बेमेल सामग्री शामिल है। उसने हमें बहुत कम में बहुत कुछ करने की अनुमति दी है।

तो, 'जूलिया' की बहुत उन्नत क्षमताओं को देखते हुए, मानव मध्यस्थों की देखभाल करने के लिए क्या बचा है? क्या वे ग्रे-एरिया टिप्पणियों से निपट रहे हैं जिनके बारे में कंप्यूटर निश्चित नहीं था?

नीचे: हमारी मानव टीम बहुत सारे मुद्दों से निपटती है। उनमें निश्चित रूप से ग्रे-एरिया टिप्पणियां शामिल हैं जिनके बारे में जूलिया निश्चित नहीं है, लेकिन उच्च स्तर और विशेष देखभाल मॉडरेशन, उपयोगकर्ता मुद्दों, ऑडिटिंग और गुणवत्ता देखभाल आदि से भी निपट रही है।

उदाहरण के लिए:

• जूलिया ने हमारे सामुदायिक संपादक कार्यक्रम में जाने के लिए संसाधनों को मुक्त कर दिया है - ऐसे संपादक जो सामग्री बनाने और हमारे दर्शकों को समान विचारधारा वाले लोगों के साथ सामग्री के आसपास लोगों के अधिक घने समुदाय के निर्माण के स्पष्ट लक्ष्य के साथ जोड़ते हैं। यह मौलिक रूप से मानवीय है और इसने ऐसे व्यक्तियों के अद्भुत समूह बनाए हैं जिनके पास अब एक घर है जहां वे अपने जुनून को समान लोगों के साथ साझा कर सकते हैं, अन्यथा वे कभी नहीं मिले होंगे।
• जब विवादास्पद व्यक्ति मर जाते हैं या अस्पताल में भर्ती होते हैं, तो हम यह सुनिश्चित करने के लिए बहुत प्रयास करते हैं कि धागे उपयुक्त हैं और उन लोगों द्वारा नहीं लिया जाता है जो व्यक्ति के प्रति अपनी नापसंदगी के बारे में अत्यधिक मुखर हैं। यह उस तरह की देखभाल है जो मशीनों को अभी तक नहीं मिली है, लेकिन ये अभी भी भावनाओं, परिवार, दोस्तों, प्रियजनों वाले लोग हैं, और हम इसे अपनी जिम्मेदारी के हिस्से के रूप में लेते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि हफपोस्ट पर बातचीत इसे ध्यान में रखे।
• हमारे पास साइट की कई कहानियां और अनुभाग हैं जो दुखद रूप से विवादास्पद हैं और कुछ संवेदनशील हैं - हमारे वॉयस वर्टिकल, टीन, लोगों की उपस्थिति के बारे में लेख, आदि। इन वर्टिकल पर कई मामलों में, हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि हमारी अधिक मानवीय भागीदारी हो। क्योंकि वे इतने सारे वास्तविक जीवन को छूते हैं, और वास्तविक भावनाओं को प्रभावित करते हैं। इसलिए हम यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि भावनाओं और जीवन वाले लोग शामिल हों। जूलिया संवेदनशील प्रकार है, लेकिन भावनात्मक होने पर वह हमेशा 'इसे प्राप्त नहीं करती'।

अंत में, आपको मिलने वाले हजारों में से सबसे अच्छी टिप्पणियों को सामने लाने की कोशिश करने के बारे में आप कैसे सोचते हैं? या अधिक व्यापक रूप से, क्या आप एक टिप्पणी प्रणाली तैयार कर सकते हैं जो टिप्पणियों को पढ़ने वाले लोगों के लिए अनुकूलित है, टिप्पणियों को छोड़ने वाले लोगों के लिए नहीं?

नीचे: डिज़ाइन विकल्पों में अक्सर एक ट्रेड-ऑफ होता है - पढ़ने वाले और बातचीत करने वाले लोगों की अक्सर अलग-अलग ज़रूरतें होती हैं।

आप निश्चित रूप से पढ़ने के लिए अनुकूलित कर सकते हैं (और चाहिए), विशेष रूप से यह देखते हुए कि यह एक समुदाय का एक बड़ा हिस्सा है (देखें ' 1-9-90 नियम ”)। लेकिन, साथ ही यदि आप उन लोगों के लिए अनुकूलन कर रहे हैं जो बातचीत नहीं करते हैं तो आप पढ़ने के लिए सामग्री की मात्रा को कम करने का जोखिम उठाते हैं।

हम इस दृष्टिकोण को अपनाते हैं कि हम एक ऐसा मंच बनाना चाहते हैं जो हमारे समुदाय के सदस्यों के लिए एक-दूसरे के साथ जुड़ने के लिए अविश्वसनीय रूप से आसान हो, लेकिन जो पहली बार पाठकों के लिए सर्वोत्तम जुड़ाव बिंदु और सबसे दिलचस्प बातचीत ढूंढना बहुत आसान बनाता है।

यह सुनिश्चित करने के लिए एक संतुलनकारी कार्य है, और हमने यह सुनिश्चित करने के लिए वर्षों से गुणात्मक और मात्रात्मक डेटा दोनों को ट्रैक किया है कि हम सबसे आकर्षक और मजबूत मंच और समुदाय बना रहे हैं जो हम कर सकते हैं। हमारा दृष्टिकोण हर मामले में काम नहीं कर सकता है, लेकिन हमारे लिए इसने काफी अच्छा काम किया है।

पूर्व: हफ़पोस्ट सामग्री से अधिक बातचीत और समुदाय को महत्व देता है | हफ़पोस्ट उपयोगकर्ताओं को मॉडरेटर के रूप में सशक्त बनाने के लिए बैज का उपयोग करता है।