Jemand hat kürzlich einen meiner Beiträge in diesem Thema mit „Gefällt mir“ markiert, was mich veranlasste, ihn erneut zu lesen.
Das erneute Lesen einer Diskussion von vor 7 Jahren kann eine seltsame und unterhaltsame Erfahrung sein, sowohl wegen der Dinge, die man vergessen hat, gesagt zu haben, als auch wegen dessen, was die Zeit mit sich bringt (z. B. bin ich mir nicht sicher, ob HAWK und Dave 2017 für Discourse gearbeitet haben und jetzt respectivement Co-CEO und Produktmanager sind. Dies war auch, bevor ich Pavilion startete). Man könnte sagen, dass die „Diskussionsarchäologie“, die Foren bieten, eine ihrer Stärken ist.
In diesem Zusammenhang wollte ich mir die kürzliche Hinzufügung der Liste der „heißen“ Themen ansehen (hinzugefügt in diesem Commit), und das erneute Lesen des obigen Textes gab mir einen Anstoß. Die Notizen im Code liefern eine nützliche Gleichung für den Hot-Algorithmus:
(Gesamtzahl der Likes - 1) / (Alter in Stunden + 2) ^ Schwerkraft
Es gibt eine Diskussion über diese Ergänzung in dem Thema, das sie ankündigt:
Ich möchte meinen Kommentaren zur Liste der heißen Themen die Beobachtung voranstellen, dass es sich im Wesentlichen um Gedankenblasen handelt und ich Lindsey’s Überblick zustimme, wie der Produktnutzen der Hot-Liste (oder jeder anderen Themenliste) bestimmt werden sollte:
Dennoch hier einige Gedanken, die mir aus der Schnittmenge dieser alten Diskussion und der neuen Liste der heißen Themen in den Sinn kommen:
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Ich frage mich, ob „Taxonomien“ optional verwendet werden könnten, um den Hot-Algorithmus zu gewichten, d. h. eine bestimmte Kategorie oder ein bestimmter Tag könnte viel Aktivität (z. B. Likes) erhalten, aber Sie (der Foren-Administrator) betrachten dies als „oberflächlicher“ oder auf irgendeine Weise weniger wünschenswert als Aktivität in einer anderen Kategorie oder einem anderen Tag. Mit anderen Worten, zusätzliche, standortspezifische Entdeckungs-Kurierung.
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Ich frage mich, wie eine Themenliste aussehen würde / wie sie sich verhalten würde, wenn sie an Benutzervariablen (z. B. Vertrauensstufe, frühere Themenaufrufe des Benutzers) kontextualisiert wäre. Mit anderen Worten, zusätzliche, benutzerspezifische automatisierte / algorithmische Kurierung.
Mit anderen Worten: