Alguien dio “me gusta” recientemente a una de mis publicaciones en este tema, lo que me impulsó a releerlo.
Releer una discusión de hace 7 años puede ser una experiencia extraña y divertida, tanto por las cosas que has olvidado que dijiste, como por lo que aporta el paso del tiempo (por ejemplo, no estoy seguro de que HAWK y Dave estuvieran trabajando para Discourse en 2017, y ahora sean, respectivamente, co-CEO y Gerente de Producto. Esto también fue antes de que empezara Pavilion). Se podría decir que las oportunidades de “arqueología de la discusión” que ofrecen los foros son una de sus fortalezas.
Relacionado con esto, he estado queriendo investigar la reciente adición de la lista de temas “populares” (añadida en este commit), y releer lo anterior me dio un impulso. Las notas en el código proporcionan una ecuación útil para el algoritmo de popularidad:
(total de “me gusta” - 1) / (edad en horas + 2) ^ gravedad
Hay una discusión sobre esta adición en el tema que la anuncia:
Quiero prefijar mis comentarios sobre la lista de temas populares con la observación de que son esencialmente burbujas de pensamiento y que estoy de acuerdo con la descripción general de Lindsey sobre cómo se debe determinar la utilidad del producto de la lista de temas populares (o cualquier otra lista de temas):
Dicho esto, aquí hay algunas cosas que se me ocurren de la intersección de esta vieja discusión y la nueva lista de temas populares:
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Me pregunto si las “taxonomías” podrían usarse opcionalmente para ponderar el algoritmo de popularidad, es decir, una cierta categoría o etiqueta puede tener mucha actividad (por ejemplo, “me gusta”), pero usted (el administrador del foro) considera que es “más superficial” o menos deseable de alguna manera que la actividad en otra categoría o etiqueta. En otras palabras, agregar más curación de descubrimiento específica del sitio.
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Me pregunto cómo sería / cómo se comportaría una lista de temas contextualizada a variables de usuario (por ejemplo, nivel de confianza, las vistas previas de temas de ese usuario). En otras palabras, agregar más curación automatizada / algorítmica específica del usuario.
En otras palabras: