최근 누군가 이 주제에서 내 게시글에 '좋아요’를 눌러서, 다시 한번 읽어보게 되었습니다.
7년 전의 토론을 다시 읽는 것은 잊고 있었던 내 발언들과 시간이 흐르면서 생긴 변화(예를 들어, 2017년에 HAWK와 Dave가 Discourse에서 일하고 있었는지 확신은 없지만, 지금은 각각 공동 CEO와 프로덕트 매니저로 재직 중입니다. 또한 내가 Pavilion에 합류하기 전이기도 했습니다)를 볼 수 있어 기이하면서도 재미있는 경험입니다. 포럼이 제공하는 '토론 고고학’의 기회는 포럼의 강점 중 하나라고 할 수 있겠습니다.
관련하여, 최근 추가된 ‘핫(hot)’ 주제 목록(이 커밋에서 추가됨)을 살펴볼 생각은 하고 있었는데, 위 내용을 다시 읽으면서 동기가 생겼습니다. 코드 내의 주석은 핫 알고리즘에 유용한 수식을 제공합니다:
(총 좋아요 수 - 1) / (시간 단위 경과 시간 + 2) ^ 중력(gravity)
이 기능에 대한 논의는 해당 기능을 알리는 주제에서도 이루어졌습니다.
핫 주제 목록에 대한 제 의견을 덧붙이기 전에, 이는 본질적으로 '생각의 방울(thought bubbles)'이며, Lindsey가 핫 목록(또는 다른 주제 목록)의 제품 유틸리티가 어떻게 결정되어야 하는지에 대한 개요에 동의한다는 점을 밝히고 싶습니다:
그럼에도 불구하고, 이 오래된 토론과 새로운 핫 주제 목록이 교차하는 지점에서 떠오르는 몇 가지 사항들을 정리해 보았습니다:
-
'분류(taxonomies)'를 선택적으로 사용하여 핫 알고리즘의 가중치를 조절할 수 있을지 궁금합니다. 즉, 특정 카테고리나 태그가 많은 활동(예: 좋아요)을 받더라도, 포럼 관리자로서 이를 다른 카테고리나 태그의 활동보다 ‘얕거나’ 어떤 면에서 덜 바람직하다고 판단할 수 있습니다. 다시 말해, 사이트 특성에 맞는 발견(discovery) 큐레이션(선별)을 더하는 것입니다.
-
사용자 변수(예: 신뢰 수준, 해당 사용자의 이전 주제 조회 기록)에 맞춰 컨텍스트화 된 주제 목록이 어떤 모습일지/어떻게 작동할지 궁금합니다. 다시 말해, 사용자 특성에 맞는 자동화/알고리즘 기반 큐레이션을 더하는 것입니다.
요약하자면: