Comment éviter les biais dans les likes ?

Je récompense les utilisateurs qui publient des sujets de haute qualité sur le forum. La métrique que j’utilise pour identifier ces publications est le nombre de « j’aime » reçus de la communauté. Cependant, cela laisse la porte ouverte à des collusions entre utilisateurs pour s’aimer mutuellement et obtenir davantage de récompenses.

Je souhaite éviter cela en vérifiant quel pourcentage des « j’aime » donnés par un utilisateur est concentré sur un seul utilisateur. J’utilise également une limite quotidienne de « j’aime » donnés pour restreindre les likes en masse.

Des personnes ont dû rencontrer ce problème sur leurs forums, mais je n’ai trouvé ni fonctionnalité ni sujet traitant spécifiquement de cette question. Quelqu’un pourrait-il partager son expérience ou m’orienter vers une ressource existante si je l’ai manquée ?

Merci !

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Il n’y a donc pas de fonctionnalité directe pour voir le pourcentage, du moins je ne pense pas, mais vous pouvez accéder à la colonne de leurs likes et voir quels messages ils ont aimés. Dans leur profil, vous pouvez aller à l’onglet Activités, puis descendre jusqu’à « J’aime ». Là, il vous montrera quels messages ils ont aimés.

Si vous voulez vraiment voir le pourcentage, vous pouvez poster dans Marketplace et quelqu’un pourra créer un plugin ou un thème pour vous (si vous êtes prêt à payer quelqu’un pour le faire).

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Vous pouvez probablement créer une requête Data Explorer également si vous n’avez pas besoin d’une interface utilisateur.

Vous pouvez consulter le code de la requête que j’utilise pour générer un score de connectivité sur Community Network Visualisation

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Merci, Robert. La visualisation est excellente. J’ai décidé d’écrire une requête SQL qui vérifie la distribution des likes donnés par utilisateur et de l’utiliser pour accorder ou refuser des récompenses.

Le problème, c’est que certaines personnes pourraient revenir en disant : « Hé, je ne suis abonné qu’à ces cinq personnes, et l’une d’elles est un auteur très actif ; j’apprécie son travail. Je ne suis pas biaisé, j’aime vraiment ces publications. »

Il y a beaucoup de nuances ici, mais la seule façon de trancher est de voir comment cela fonctionne réellement.

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