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L’amélioration de la révision des contributions est un projet de l’équipe Collaboration, qui cherche à limiter les effets négatifs que les processus de vérification des contributions peuvent avoir sur les nouveaux contributeurs des wikis. La plupart des outils de révision des contributions et de patrouille ont été conçus pour garantir la qualité du contenu et repousser les acteurs malveillants — deux missions d’importance vitale. Cependant, un corps de recherche soulève que ces processus, notamment lorsqu’ils sont automatisés ou semi-automatisés, peuvent avoir malheureusement pour conséquence de décourager et repousser les éditeurs de bonne foi.

Afin de résoudre ce problème, l’équipe Collaboration recherche des moyens pour écarter les nouveaux utilisateurs de bonne foi du processus de révision actuel des contributions, en définitive, de mettre en place un processus de révision accueillant qui aide les nouveaux venus à devenir productifs.

Problème

 * La recherche montre que pour les nouveaux éditeurs en particulier, « la révocation des modifications présage à la fois une diminution de l’activité et une réduction de la probabilité d’implication » des contributeurs.
 * Dans le même temps, l’utilisation croissante d’outils automatisés et semi-automatisés de vérification des contributions, a déclenché une montée du rejet des nouveaux venus de bonne foi. L’utilisation de ces outils « augmente significativement l’effet négatif de rejet face à l’implication souhaitable du nouveau venu ».
 * Nonobstant la déclaration ci-dessus, les outils de révision des contributions sont essentiels pour combattre le vandalisme et aux autres personnes travaillant à maintenir l’intégrité et la qualité du wiki. Que pouvons-nous faire pour aider et intéresser les nouveaux utilisateurs tout en maintenant la productivité des combattants du vandalisme et d’autres patrouilleurs ?

Objectifs

 * Assurer que les contributeurs nouveaux venus de bonne foi vivent l’expérience de la vérification de leurs modifications de manière plus constructive et moins décourageante.
 * En proposant des données plus riches dans les modifications récentes, permettre aux patrouilleurs et vérificateurs de tous types de travailler plus efficacement et de poursuivre leurs diverses activités (la lutte contre le vandalisme, le soutien aux nouveaux utilisateurs…) dans un sens plus pertinent et plus ciblé.

Pour finir, ce projet vise à avoir un effet permettant de garder nos contributeurs, un objectif qui s’aligne bien avec les objectifs généraux du Plan 2016–2017 de la Fondation Wikimédia, développé en consultation rapprochée avec la communauté d’utilisateurs.

L’approche s’articule en particulier avec les objectifs que le Plan annuel pose pour l’équipe Produit, qui promet, entre autres, d’« investir pour le contenu dans de nouveaux types d’outils… de nettoyage de collaboration ».

Solutions
Pour commencer à régler les problème des nouveaux en difficulté mais de bonne foi, une bonne première étape sera de s’assurer que les réviseurs peuvent les trouver. Pour cela, nous proposons d’analyser les changements récents en utilisant les données de diverses sources, notamment celles du programme d’apprentissage automatique ORES (Objective Revision Evaluation Service). Le modèle de bonne fois de ORES, défini par le jugement humain, peut retrouver 95 % des modifications de bonne foi avec une précision de 98 %. ORES peut aussi prédire les modifications qui seront annulées et celles qui sont préjudiciables aux wikis.

Même si la recherche montre que les nouveaux contributeurs sont particulièrement sensibles au rejet de leurs apports, il existe également des éléments prouvant que la révision des contributions et même le rejet peuvent être très formateurs pour les nouveaux arrivants. Les relecteurs qui veulent aider les nouveaux utilisateurs, peuvent choisir d'expliquer des modifications faites de bonne foi mais qui ont été annulées.

L’analyse des modifications décrite ci-dessus sera initialement mise à la disposition des utilisateurs de deux manières :


 * Sur la page spéciales des Modifications récentes, où une série de nouveaux filtres sera installée comme fonctionnalité bêta (lire une description des nouveaux filtres prévus pour la révision des contributions).
 * Dans ReviewStream, un nouveau double flux des révisions lisible par les machines (Description du produit ReviewStream), destiné à être ingéré en aval par les outils de révision des modifications.



Activité en cours

 * Pour visualiser les directions possibles pour les produits, l’équipe Collaboration étudie des modèles de conception tout en continuant à rechercher les problèmes.
 * Pour mieux évaluer la taille du problème et être capable de suivre la progression, nous travaillons à définir et à mesurer combien nous arrivons à garder les nouveaux contributeurs.
 * La Recherche de conception est en train d’organiser et conduire des entretiens avec les utilisateurs concernés par ce problème de diverses manières, pour mieux comprendre leurs motivations et leurs avancements dans le travail. Les groupes qui seront interviewés à court terme comprennent : les patrouilleurs antivandalisme, les patrouilleurs de changements récents, les animateurs de salon de thé, les membres de comité d’accueil et les relecteurs de brouillons.
 * L’équipe Recherche et données travaille à améliorer les prédictions en affinant la précision des modèles de prédiction.
 * Une discussion sur le projet a eu lieu à Wikimania 2016 en juin.



Amélioration du filtrage dans la page Modifications récentes
Autres informations



Afin d’aider les relecteurs à trouver facilement les contributions qu’ils recherchent, nous prévoyons d’améliorer la manière dont le filtrage fonctionne sur la page Spécial:Modifications récentes. Le but est de rendre la liste de contributions facile à filtrer, permettre davantage de critères de filtre (notamment ceux pertinents pour les aider les nouveaux) et faciliter la combinaison de multiples filtres avec des fins variées.

Ce prototype interactif illustre le concept de filtre proposé. Pour un contexte étendu, vous pouvez regardez [les scénarios soutenus].

Avant d’en arriver à ce point, il faut réaliser plusieurs étapes à travers une fonctionnalité bêta. Plus de détails ci-dessous.



Étapes initiales
Tout d’abord, les espaces de nom et balises ne seront pas intégrés dans le système de filtrage. Les filtres liés à ORES seront pris en charge. Ces filtres incluent :
 * Révision : Filtres permettant aux relecteurs de se concentrer sur les contributions non encore relues ou celles déjà traitées par d’autres relecteurs.
 * Qualité de contribution : Filtres permettant d’identifier les contributions constructives ou nuisibles.
 * Intention de l’utilisateur : Filtres permettant d’identifier les contributions de bonne ou mauvaise foi.
 * Niveau d’expérience de l’utilisateur : Filtres permettant de cibler les modifications selon l’expertise de leur auteur.



Projets pour l’avenir
La création des listes/pages de cas instructifs décrites plus haut peut potentiellement établir la révision des contributions comme un nouvel espace d’instruction et d’assistance des nouveaux contributeurs.

La simple existence d’une telle plateforme ne suffira cependant pas à entériner cette nouvelle pratique. Pour réussir à garder davantage de nouveaux arrivants, des actions seront nécessaires à de multiples moments du processus de contribution et de relecture : avant la publication, pour repérer les problèmes et permettre aux auteurs de rechercher de l’aide ; pendant la révision, pour faciliter un processus constructif ; et même après la révision pour aider les nouveaux utilisateurs à surmonter l’objection et apprendre de leur expérience.

Outre étudier les idées d’interventions à différents moments, nous cherchons à répondre à des questions telles que :


 * Comment amener les relecteurs à cette nouvelle activité ?
 * Qu’est-ce qui rendrait les relecteurs plus efficaces dans leur assistance aux nouveaux arrivants pendant la révision des modifications ?
 * Comment pouvons-nous rendre le processus gratifiant pour les relecteurs afin qu’ils continuent à s’impliquer ?

La communauté anti-vandalisme a également un rôle importer à jouer à ce niveau. De plus amples données sur les contributions et les contributeurs devraient permettre aux patrouilleurs de tout type de, non plus seulement distinguer les modifications devant être de bonne foi, mais aussi d’être plus efficaces dans leur travail contre les dommages. Il sera important de travailler étroitement avec les contributeurs luttant contre le vandalisme et avec les autres, pour comprendre comment leurs méthodes et outils peuvent être mieux adaptés pour réaliser ces bénéfices potentiels.

Principes
Dans la poursuite de ce projet, les principes suivants nous guideront :


 * Intelligents, mais humains : utiliser les technologies pour assister plutôt que remplacer les interactions humaines. L’intelligence artificielle peut fournir des analyses, mais c’est aux humains de prendre les décisions.
 * Inter-communauté : trouver des solutions qui fonctionneront à travers les groupes de langues et les projets, plutôt que construire des outils spécifiques à chaque wiki.
 * Une plateforme, pas une fonctionnalité : rechercher des solutions extensibles et réutilisables par les outils actuels et futurs créés par la WMF et par la communauté.
 * Mobile : bien que la révision des contributions n’est actuellement pas courante sur les mobiles, prenons en compte les utilisateurs de mobiles avec attention dans nos plans.
 * Adoption : en plus de créer une nouvelle technologie, concentrons-nous sur la recherche de moyens pour encourager les relecteurs à adopter et à continuer d'utiliser les nouveaux outils.
 * Intégration : basons-nous et intégrons la recherche de nouvelles solutions avec les pratiques existantes autant que possible.
 * Approche progressive : procédons par étape pour intégrer ce nouveau domaine, et évaluer progressivement là où aller ensuite.
 * Création participative : collaborons avec les contributeurs et les développeurs d’outils fonctionnant déjà dans ce domaine.



Documents connexes

 * Grants:IdeaLab/Fast and slow new article review
 * Research:Newcomer survival models