Was bringt dich dazu, ein Thema zu besuchen?

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Derzeit experimentiert das KI-Team mit kurzen Zusammenfassungen für Themenlisten.

Um besser zu verstehen, wie Menschen Themen wahrnehmen, interessierten mich die folgenden Fragen…

Fühlen Sie sich frei, im Kontext von Meta und jeder öffentlichen/privaten Community, der Sie angehören könnten, nachzudenken

  • Was ist Ihnen am wichtigsten, wenn Sie eine Themenliste durchsehen? Was bringt Sie dazu, auf ein bestimmtes Thema zu klicken, und was nicht?

  • Wie oft überfliegen Sie Themenlisten, um zu verstehen, was in Ihrer Community vor sich geht? Scrollen Sie einfach weiter?

  • Wie oft wechseln Sie zwischen verschiedenen Themenansichten, z. B. Neueste, Top, Beliebt, Ungesehene usw.? Warum?

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In der gleichen Reihenfolge:

  • der Titel. Es ist immer der Titel. Aber wenn es auch eine Themenvorschau gäbe, könnte das auch ein Grund sein.
  • Skimming? KI-Erklärung hat zu lange gedauert, aber ist es dasselbe wie Browsen? Wenn ja, dann jedes Mal in einem neuen Forum, aber hier nie. Neueste oder Suche
  • Ich benutze diese Ansichten nirgendwo. Nur die neuesten. Und “heiß/top” sind praktisch dasselbe und “ungesehen” ist dasselbe wie “neueste” an einem neuen Ort, aber hier liefert es zu viele alte Treffer.
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Möglicherweise sage ich etwas Offensichtliches, aber ich durchsuche die Themenliste nicht, wenn ich nach der Antwort auf eine Frage suche. In diesem Fall benutze ich entweder die Discourse-Suche oder die Suche meines Browsers.

Anscheinend bringt mich ein Fragezeichen im Titel dazu, auf ein Thema zu klicken :slight_smile:

Im Allgemeinen suche ich entweder nach Fragen, die ich beantworten kann, oder nach Themen, über die ich gerne lesen möchte. Im Wesentlichen versuche ich, das Thema anhand seines Titels zusammenzufassen.

Auf Meta gibt es normalerweise genügend Informationen im Titel, damit ich eine Entscheidung treffen kann, worauf ich klicken soll. Das liegt daran, dass die Titel klar sind und ich ein ziemlich tiefes Wissen über das Thema habe.

Wenn ich ein anderes Forum als Beispiel nehme, geben Titel wie „Problem mit Aufgabe 2“ nicht viel her. KI-generierte Zusammenfassungen wären für solche Fälle nützlich. Ich bin gerade in einem Forum, das mich interessiert, aber die Seite mit den neuesten Themen finde ich völlig uninteressant. Es gibt nicht genügend Informationen, um mich zu fesseln.

In Foren, die ich regelmäßig besuche, überfliege ich selten „zuletzt besucht“. In Foren, die ich nicht regelmäßig besuche, überfliege ich selten die erste Seite der Ergebnisse.

Ich benutze immer die neueste Ansicht, entweder für das Forum als Ganzes oder die neuesten Ansichten für Kategorien, wenn ich mich nur für bestimmte Kategorien interessiere. „Hot/Top“ fühlt sich für mich ein wenig nach Hype an. „Unseen“ wirkt übermäßig kompliziert. Ich denke, das ist aber ein separates Thema.

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Auf Meta und in anderen Communities neige ich dazu, mich in begrenzten Kategorien auf Dinge zu beschränken, die ich verstehe. In einer neuen Themenliste klicke ich zum Beispiel vielleicht nur auf 8 von 30 neuen Themen.

Ein weiterer Faktor, der mich davon abhält, auf ein neues Thema zu klicken, ist, wenn es gelöst wurde. Wenn ich gelöste Themen finden möchte, gehe ich zur Suche.

Und schließlich die Klarheit des Titels. Manchmal bin ich aber auch einfach neugierig auf die Formulierung des Titels, auch wenn nicht klar ersichtlich ist, worum es in dem Thema geht. Ich suche nach Themen, bei denen ich denke, dass ich nützlich sein könnte, was auf Meta hauptsächlich der Support ist.

Ich überfliege manchmal, um andere Themen anzusehen, die mich interessieren könnten. Obwohl ich also kurz überfliege, scrolle ich nicht einfach weiter.

Ich bleibe einfach bei „Neueste“. Es ist einfach das, womit ich am vertrautesten bin. Die anderen Ansichten sind nicht allzu relevant. Nur weil ein Thema „Top“ ist, heißt das nicht, dass es mich interessiert.

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Hier ist etwas, das mir nicht gefällt und bei dem KI möglicherweise helfen könnte: Titel, die nichts aussagen, wie „Ein neues Problem“ oder „Hilf mir“ oder „Oh nein, nicht schon wieder“

(Ich betreibe keine KI, aber ich verwende die Komponente „Topic List Previews“, die einen recht großen Ausschnitt aus dem ersten Beitrag und ein Miniaturbild enthält, falls dort ein Bild vorhanden ist.)

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Wenn ich auf Meta oder dem Intfiction Discourse Forum stöbere, um Foren aufzuholen, die ich eine Weile nicht besucht habe, gehe ich gerne zu Top/Hot und sehe, welche Themen die meisten Antworten haben (wenn ich die Anzahl der Herzen sehen könnte, würde ich auch auf die mit den meisten Herzen klicken). Dies hilft mir, die interessantesten Gespräche im Moment zu finden.

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In Communities, in denen ich ein regelmäßiger Nutzer bin, beurteile ich hauptsächlich nach Titel und Kategorie.

In meiner „Home Community“, in der ich Moderator bin, lese ich wahrscheinlich etwa 60-80 % der Themen oder überfliege sie zumindest. Wenn ich Themen überspringe, dann meistens, weil a) ich das Thema kürzlich überprüft habe, es mich aber weder besonders interessiert noch eine übermäßig hitzige Diskussion ist, oder b) es aus einer der Kategorien mit viel Smalltalk-Inhalt stammt.

Leider glaube ich nicht, dass KI-Zusammenfassungen in beiden Fällen viel helfen würden. Für mich kommen sie im Grunde nur dann zum Einsatz, wenn ich anfange, ein sehr langes Thema mit vielen Beiträgen zu lesen, oder wenn die Beiträge selbst recht lang sind.

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Es scheint, dass jeder seine eigenen Wege hat, Themen zu navigieren – sich an bestimmte Kategorien/Tags/Ansichten halten, nach bestimmten suchen, herumklicken, Zusammenfassen verwenden, Titel bewerten usw.

Ich denke, die Unterscheidung, ob man eine Community besucht, mit der man vertraut ist, oder eine brandneue, ändert die Art und Weise, wie der gesamte Inhalt betrachtet wird (oder besser gesagt, bewertet wird).

Hoffentlich helfen die kurzen Zusammenfassungen in der Themenansicht, genau diesen Kontext zu vermitteln, was sich in unseren Tests als besonders nützlich für schlechte Titel erwiesen hat.

Wir hoffen, dass sich dies mit mehr Kontext, besseren LLMs und Anpassungen der Prompts im Laufe der Zeit verbessert.

Vielen Dank an alle für Ihre Gedanken!

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Ja, ich könnte mir vorstellen, dass eine Kombination aus Sentiment-Analyse und Zusammenfassungen für Moderatoren von Vorteil wäre. Aber es müsste ziemlich genau sein, andere Sprachen als Englisch unterstützen und mit einem selbst gehosteten LLM funktionieren (vorausgesetzt, wir erreichen einen Punkt, an dem der durchschnittliche Root-Server über genügend KI-Fähigkeiten für Inferenz in größerem Maßstab verfügt).

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