Growth/Personalized first day/Structured tasks/Add an image/ja

このページでは「画像の追加」構造化タスクについての取り組みを解説します. 「画像の追加」構造化タスクとは、Growth チームが新規参加者ホームページを通じて提供する予定の構造化タスク のひとつです.

このページでは主要なアセット、設計、未決の課題、意思決定について述べます.

進行中の増分更新のほとんどは全般的なGrowthチームの更新ページに投稿されます. このページにはいくつかの大規模または詳細な更新を掲載します.



現状

 * 2020-06-22: 画像をお勧めするための単純なアルゴリズム作成のアイデアに関して最初の検討
 * 2020-09-08: マッチングアルゴリズムの初回試作の評価、対象は英語版、フランス語版、アラビア語版、朝鮮語版、チェコ語版、ベトナム語版
 * 2020-09-30: マッチングアルゴリズムの第2回試作の評価、対象は英語版、フランス語版、アラビア語版、朝鮮語版、チェコ語版、ベトナム語版
 * 2020-10-26: 実行性のありそうな画像推薦サービスについて、技術面に関する内部の協議
 * 2020-12-15: 利用者テストの初回を実施して、新規参加者がこのタスクをうまく習得するかどうか、把握を開始
 * 2021-01-20: プラットフォーム技術班が画像推薦のための概念実証 API の構築を開始
 * 2021-01-21: Android チームは調査用に使える最小限のバージョン開発に着手
 * 2021-01-28: 利用者テストの結果を公表
 * 2021-02-04: コミュニティの協議内容のまとめと、適用の統計を公表
 * 2021-05-07: Android MVP を利用者に公開
 * 2021-08-06: Android 版の公表結果と実用版模型（イテレーション1）
 * 2021-08-17: イテレーション1でバックエンドの作業を開始
 * 2021-08-23: 英語版とスペイン語版で、対話式の試験版を投入し、利用者テストを開始
 * 2021-10-07: 利用者テストで発見したこと、それに立脚した設計の最終案を掲出
 * 2021-11-19: 製品版のウィキペディアで大使がテストを開始
 * 2021-11-22: イテレーション1を利用者に公開する前に画像おすすめデータセットをリフレッシュ
 * 2021-11-29: イテレーション1をアラビア語版、チェコ語版、およびベンガル語版ウィキペディアでモバイルアカウントの40％に展開.
 * 2021-12-22: 目を引く指標を提示
 * 2022-01-28: デスクトップ版の展開はアラビア語版、チェコ語版、ベンガル語版の新規登録アカウントの40%に展開.
 * 2022-02-16: スペイン語版ウィキペディアの新規参加者に「画像を追加」タスクの提供を開始
 * 2022-03-22: ウィキペディアのポルトガル語版、ペルシャ語版、フランス語版、トルコ語版の新規参加者に「画像を追加」機能の提供を開始
 * 次: 次のグループのウィキ群に展開し、コンバージョンファネルを詳細に分析する（ファネル分析）

概要
構造化タスクは編集タスクを段階ごとのワークフローに分割して、新規参加者に理解しやすく、そしてモバイル機器で理解しやすいようにすることを目的としています. Growthチームは、これら新しい種類の編集ワークフローによって、より多くの新規参加者がウィキペディアへの関与を始めやすくなり、その中にはより実質的な編集を学んでコミュニティへ参加する人も出てくるだろうと信じています. 構造化タスクのアイデアをコミュニティと議論した後、最初の構造化タスクの構築を決めました. 「リンクの追加」です.

2021年5月に「リンクを追加」を展開後、初期データを採ったところ、新規参加者にとってタスクはやり甲斐があり、編集は差し戻される率は低いとわかり -- 構造化タスクは新規参加者の体験に、またウィキにとって価値があると示唆されました.

その最初のタスクを構築しながらも、次の構造化タスクは何がよいか、新規参加者に適したものとして画像の追加はどうかと考えていました. 単純なアルゴリズムで画像のない記事に置くべき画像をコモンズからお勧めしてはどうだろうかという発案です. 手始めに、ウィキデータで見つけることができる既存の接続のみを利用し、記事にその画像を使うかどうかは新規参加者が自分で判断するようにしてみます.

このタスクがどのように機能するのかについて多くの未解決の疑問、および上手くいかないかもしれない多くの潜在的な理由があることを把握しています. だからこそ、多くのコミュニティの皆さんからご意見を聞き、議論をしながらどのように進めていくのかを決定したいと考えます.



関連するプロジェクト群
Android チームでも同じ構成要素を応用し、Android 版ウィキペディア アプリへの導入を類似のタスクを最小限のバージョンで検討しています. これに加え、構造化データチームは、より経験を積んだ利用者を対象とした、似たようなものでコモンズの構造化データを活用する初期検討段階にあります. このページに示す協議と進捗状況は、すべてのチームに関連します.



なぜ画像か？
実質的な貢献を求める

コミュニティのメンバーと最初に構造化タスクについて議論したとき、多くの人がウィキリンクの追加は特に価値の高い編集の種類ではないと指摘しました. コミュニティのメンバーは新規参加者がもっと実質的な貢献をすることができる方法についてのアイデアも持ち出しました. ひとつのアイデアが画像です. ウィキメディア・コモンズには6500万の画像がありますが、多くのウィキペディアでは50%以上の記事に画像がありません. コモンズからの多くの画像がウィキペディアを実質的にもっと図解することができるに違いないと考えています.

新規参加者の関心度

多くの新規参加者が画像の追加に興味を持っていることを知っています. 「画像の追加」は歓迎アンケートでアカウントを作成した理由に対する新規参加者のよくある回答です. ヘルプパネルの質問でも画像の追加方法に関するものは最もよくある質問のひとつで、我々が扱うすべてのウィキにわたってそうでした. これらの新規参加者のほとんどはおそらく追加したい独自の画像を持ってくるのでしょうが、これは画像がいかに魅力的でエキサイティングたりえるか示唆しています. 新規参加者が参加している他のプラットフォーム（InstagramやFacebookのようなもの）が画像に重きを置いていることを考えれば道理です.

画像を扱う難しさ

画像に関する多くのヘルプパネルの質問は、記事に画像を追加する工程が難しすぎることを反映しています. 新規参加者はウィキペディアとコモンズの違い、著作権周辺のルール、および適正な場所に画像を挿入しキャプションを付けるための技術的な部分を理解する必要があります. 図解されていない記事のためにコモンズで画像を見つけるには、ウィキデータやカテゴリの知識のような、さらなるスキルが要求されます.

キャンペーンの「写真が足りないウィキペディアのページ」成功事例

略称WPWP※1、ウィキペディアの画像がないページキャンペーンは予想外の成功裡に終わりました. 利用者600名が画像を記事8万5000件に追加したのです. これを達成するため利用した複数のコミュニティ・ツールは、画像がないページを抽出し、ウィキデータを介して適合しそうな画像をおすすめします. （訳注※1：WPWP＝Wikipedia Pages Wanting Photos campaign. ） 新規参加者がうまく画像を追加するのを助ける方法に関して学ぶべき重要な教訓がありますが、これは利用者に画像の追加に関するやる気を出させ、ツールで補助することができるという自信を我々に与えてくれます.

これを総合すると

この情報を総合して考えると、新規参加者にとって楽しく、なおかつウィキペディアにとって生産的である「画像の追加」構造化タスクを構築することが可能であると考えています.

アイデアの検証
''2020年6月から2021年7月にかけて、Growthチームは「画像の追加」タスク周辺のコミュニティ議論、背景調査、評価、および概念実証に取り組みました. これにより2021年8月に最初のイテレーションを構築するという決定に至りました（イテレーション1参照）. この節にはイテレーション1に至るまでの背景作業のすべてが含まれています. ''

アルゴリズム
画像の追加について構造化タスクを作ることができるかどうかは、十分に良好なお勧めを生成することができるアルゴリズムを作成することができるかどうかに依存します. 間違った画像を追加するように新規参加者を駆り立てて、巡回者に後始末をさせる結果になることは断じて望んでいません. したがって、良好なアルゴリズムを作ることができるかどうか見てみることが我々が最初に取り組んだことのひとつです.

ロジック
我々はWikimedia Research teamと協力して、これまで正確さと人間の判断を優先するアルゴリズムをテストしてきました. いかなるコンピュータの視点も予期せぬ結果を生成してしまう可能性があるので、それよりもむしろ単純に経験を積んだ投稿者によって行われた接続に頼っているウィキデータにある既存の情報を統合します. 以下は図解されていない記事に合致する提案をする3つの主要な方法です：


 * その記事に対するウィキデータの項目を見ます. もし画像(P18)があれば、その画像を選びます.
 * その記事に対するウィキデータの項目を見ます. もし関連付けられたコモンズのカテゴリ(P373)があれば、そのカテゴリから画像を選びます.
 * 他言語版ウィキペディアで同じトピックに関する記事を見ます. それらの記事から導入の画像を選びます.

アルゴリズムには、アイコンやナビボックスの一部として記事に存在していそうな画像を除外するといったようなことをするロジックも含まれています.

正確さ
2021年8月現在、我々はアルゴリズムのテストを既に3回行っており、各回で6言語（英語、フランス語、アラビア語、ベトナム語、チェコ語、および韓国語）の記事の合致を見ました. 評価は我々のチームの大使およびその言語を母国語として話すその他の熟練ウィキメディアンによって行われました.

最初の2回の評価

各言語で提案された50個の合致を見て、それらを以下のグループに分類しました：

アルゴリズムについての作業を通じてこのような疑問が浮かんできます：どのくらいの正確さが必要か？75%の合致が良好ならば十分か？90%の正確さが必要か？あるいは正確さが50%まで低下してもいいのか？これはそれを利用する新規参加者の判断がどのくらい良好か、およびどのくらい弱い合致を耐えることができるのかに依存します. これに関してはアルゴリズムを実際の新規参加者でユーザーテストするときにもっと知ることができるでしょう.

最初の評価で、最も重要なことは、除外すべき記事や画像の種類を含む、簡単にできるアルゴリズムの改善点がたくさん見つかったことです. それらの改善なしでも、約20-40%の合致が「2」、つまり記事にとても良く合致しました（ウィキによって異なります）. 最初の評価からの全結果と注記はこちらをご覧ください.

2回目の評価には、多くの改善が組み込まれ、正確さが向上しました. 50-70%の間の合致が「2」でした（ウィキによって異なります）. しかし正確さの向上は網羅率、つまり合致させることができる記事の数を減少させる可能性があります. 保守的な基準を使うと、何十万あるいは何百万という記事があるウィキでさえ、アルゴリズムは数万の合致しか提案できないかもしれません. そのような量は、この機能の初期バージョンを構築するには十分であると確信しています. 2回目の評価からの全結果と注記はこちらをご覧ください.

3回目の評価

2021年5月、構造化データチームは画像マッチングアルゴリズム（およびメディア検索アルゴリズム）のさらに大規模なテストをアラビア語版、セブアノ語版、英語版、ベトナム語版、ベンガル語版、およびチェコ語版ウィキペディアで実施しました. このテストでは、画像マッチングアルゴリズムとメディア検索アルゴリズムの両方からの約500個の合致が各言語の熟練者によって評価され、合致を「良」、「可」、あるいは「不可」として分類できるようにしました. 以下で詳述する結果によって、これらのことが示されました：


 * 画像マッチングアルゴリズムの正確さは「良」を集計するか「良+可」を集計するかによって、そしてウィキ/評価者によって65-80%の範囲にあります. 興味深いことに、画像の合致を評価する経験では、画像が記事に相応しいかどうか皆が独自の基準を持っているので、しばしば熟練ウィキメディアンの意見が互いに異なることがあります.
 * ウィキデータのP18（「ウィキデータ」）は合致の最も強力なソースで、85%-95%の範囲の正確さです. 他のウィキペディアからの画像（「ウィキ横断」）とウィキデータの項目に付されたコモンズのカテゴリからの画像（「コモンズのカテゴリ」）は同程度のより低い正確さです.
 * 他のウィキペディアからの画像（「ウィキ横断」）は最もありふれた合致のソースです. 言い換えれば、他の2つのソースよりも多くのものをアルゴリズムが利用可能です.

結果の全データセットはこちらで見てください.

網羅率
アルゴリズムの正確さは明らかに非常に重要な要素です. 同様に重要なのはその「網羅率」です -- これはどれだけ多くの画像を合致させることができるかということです. 正確さと網羅率は相反する傾向にあります：アルゴリズムが正確であればあるほど、提案の数は少なくなります（確信があるときだけ提案するからです）. 我々はこれらの疑問に答える必要があります：そのアルゴリズムは機能を構築する価値があるくらい十分な合致を提供することができますか？ウィキに実質的な影響を及ぼすことができますか？その答えを感じ取るために22のウィキペディアを見ました. 表がこれらの要点の下にあります：


 * 表に反映されている網羅率の数字は、「画像の追加」機能の最初のバージョンとしては十分そうです. 十分な合致の候補が各ウィキにあり、(a)利用者が使い果たすことなく、(b)機能がウィキの図解のあり方に実質的な影響を及ぼすことができます.
 * ウィキは20%が図解されていないもの （セルビア語版）から69%が図解されていないもの（ベトナム語版）まで範囲があります.
 * 7,000個（ベンガル語版）から155,000個（英語版）の合致する候補がある図解されていない記事を見つけることができます. 一般的には、これはタスクの最初のバージョンとしては十分な量であり、利用者が豊富な合致に取り組むことができます. ベンガル語版のような、一部のまばらなウィキでは、利用者が興味のあるトピックを絞ると少数になるかもしれません. とはいえ、ベンガル語版は全部で約100,000記事しかなく、その7%について合致を提案していますので、相当なものです.
 * このアルゴリズムでウィキにどれだけ大きな図解の改善をすることができるかという観点では、上限は1% (cebwiki)から9% (trwiki)までの範囲です. これはすべての合致が良好でウィキに追加されるとした場合に図解されることになる追加の記事の全体的な割合です.
 * 合致を見つけることができる図解されていない記事の割合が最も低いウィキはarzwikiとcebwikiで、両方ともボットによって作成された記事が大量にあります. そのような記事の多くはコモンズに画像がないであろう特定の町や種についてのものなので、これは理にかなっています. しかしそれらのウィキにはとても多くの記事があるので、なおもアルゴリズムが合致したものが何万もあります.
 * さらに将来的には、画像マッチングアルゴリズム、あるいはメディア検索、あるいは画像のアップロード/キャプション付け/タグ付けのワークフローをより多くの候補が合致するように改善したいと考えています.

メディア検索
上述のように、構造化データチームは網羅率を向上させ、より多くの候補を合致させるためにメディア検索アルゴリズムを利用して探索しています.

メディア検索は言語に依存しない方法で関連性のある検索結果を提供するために旧来のテキストベースの検索と構造化データを組み合わせて機能します. コモンズの構造化データの一部として画像に追加されたウィキデータの文を検索ランキングの入力として利用することによって、メディア検索は別名、関連のある概念、および多言語のラベルを画像マッチの関連性を向上させるために活用することができます. メディア検索が機能する方法に関してさらなる情報はこちらをご覧ください.

2021年2月現在、チームはメディア検索からの合致が画像マッチングタスクに利用するのに十分な品質であるか決定するために画像推奨アルゴリズムが消費して利用することができるメディア検索の合致に対する信頼度スコアを提供する方法を実験しています. メディア検索を機能に組み込む前に、メディア検索が提供する推奨を利用者が信頼していることを確かめたいです.

構造化データチームは、利用者が作成したボットが画像推奨アルゴリズムとメディア検索の両方によって生成された結果を自動的に記事に画像を追加するために利用する方法についても探索および試作しています. これはボットに重きを置くウィキで、コミュニティのボット作成者と協力しての実験となる予定です. phabricatorタスクに参加して、この取り組みに関してもっと知ったり、関心があることを表明してください.

2021年5月、上述の「正確さ」節で引用したのと同じ評価で、メディア検索は画像マッチングアルゴリズムよりもはるかに正確さが低いことがわかりました. 画像マッチングアルゴリズムが約78%の正確さだったのに対して、メディア検索からの合致は約38%の正確さでした. したがって、Growthチームは「画像の追加」タスクの最初のイテレーションではメディア検索を利用しない計画です.

疑問と議論


未解決の疑問
画像はウィキペディアのとても重要で目に見える部分です. 機能が画像の追加を簡単にすることがどのように作用するのか、落とし穴になるかもしれないものは何か、そしてコミュニティのメンバーにどのような関わりがあるのかについて、しっかりと考えることが重要です. それに向けて、多くの未解決の疑問がありますし、コミュニティのメンバーからさらに持ち上がってくる可能性のある疑問に耳を傾けたいと考えています.


 * アルゴリズムは良好な合致を豊富に提供できるくらい十分な正確さでしょうか？
 * 新規参加者は画像を追加するかどうか決定するために、コモンズと図解されていない記事からどのようなメタデータを必要としますか？
 * お勧めを見るときに新規参加者は十分に良好な判断力を持っているでしょうか？
 * 多くのコモンズのメタデータが英語だとすると、英語を読まない新規参加者が同様に良好な決定をすることができるでしょうか？
 * 新規参加者は記事に置いた画像に並行して良好なキャプションを書くことができるでしょうか？
 * 新規参加者はどれぐらい「関連性」と対照的に「品質」に基づいて判断すべきでしょうか？
 * 新規参加者はこのタスクをどう思うでしょう？興味深い？楽しい？難しい？簡単？退屈？
 * どの記事に画像がないのかをどのくらい厳密に決定すべきでしょうか？
 * 図解されていない記事のどこに画像を置くべきでしょうか？記事の冒頭に置けば十分でしょうか？
 * お勧めにおける潜在的なバイアス、つまりアルゴリズムがヨーロッパと北米のトピックについてより多く合致するかもしれないことにどのようにして気を配ることができるでしょうか.
 * このようなワークフローは荒らしの媒介となるでしょうか？これをどのようにして防ぐことができるでしょうか？

2021年02月04日のコミュニティ議論からのメモ
2020年12月から、「画像の追加」のアイデアに関して5つの言語（英語、ベンガル語、アラビア語、ベトナム語、チェコ語）でコミュニティのメンバーを招待して話し合いました. 英語の議論は主にこちらの議論ページで実施され、ローカル言語の対話はその他4つのウィキペディアで実施されました. 28人のコミュニティのメンバーから聞き取りを行っており、この節で最も一般的で興味深い考えの一部を要約します. これらの議論は次の一連の設計に大きな影響を与えています.


 * 全体的には: コミュニティのメンバーはこのアイデアに関して、一般的には慎重ながらも楽観しています. 言い換えれば、ウィキペディアに画像を追加するためにアルゴリズムを使うことには価値があるだろうけれど、特に新規参加者には、潜在的な落とし穴や間違った方向に進む可能性がある、というのが人々の合意のようです.
 * アルゴリズム
 * 何らかの予測不可能な人工知能ではなく、経験を積んだ利用者によってウィキデータに書き込まれた関連付けに頼っているだけなので、コミュニティのメンバーはアルゴリズムを信頼しているようでした.
 * アルゴリズムに対する3つのソース（ウィキデータP18、ウィキ間リンク、およびコモンズのカテゴリ）のうち、コモンズのカテゴリが最も貧弱（そしてウィキデータが最も強力）であるというのが人々の合意でした. これはテストによって裏付けられており、将来のイテレーションからコモンズのカテゴリを除外するかもしれません.
 * 特定の種類のページ（曖昧さ回避、一覧、年、良質な記事、および秀逸な記事など）を機能から除外するという良い助言を得ました. 存命人物の伝記も除外した方がいいかもしれません.
 * コモンズで削除テンプレートが貼られている画像および以前そのウィキペディアのページから除去されたことがある画像も除外すべきです.
 * 新規参加者の判断
 * コミュニティのメンバーは一般的には新規参加者が貧弱な判断を適用してアルゴリズムの利益に疑いの目を向けることを懸念していました. ユーザーテストから新規参加者は良好な判断をすることができるとわかっており、適正な設計によってそれが促進されると信じています.
 * ウィキペディアの写真が必要なページのキャンペーン (WPWP) について協議したところ、新規参加者の多くは良い判断を示したものの、あまりに熱中した利用者は短時間に多くの不良な照合を行い、巡回者の作業を増やしてしまう可能性があることがわかりました. 画像を性急に追加したり、何度も差し戻されているのに画像の追加を続けないよう、なにがしかの評価基準の設定を検討するかもしれません.
 * 画像があるべきかということになると、たいていのコミュニティのメンバーは「品質」よりも「関連性」が重要であることを肯定しました. 言い換えれば、ある人物の写真が不鮮明なものしかなくても、たいていは画像が全くないよりはましであるということです. 新規参加者がタスクをするときに、この規範を教える必要があります.
 * 利用者はできるだけ多くの合致をこなそうとするのではなく、気を付けてゆっくり行動すべきであると、インターフェースが伝えるべきです.
 * 画像は単なる装飾ではなく、教育的であるべきだと利用者に教えるべきです.
 * ユーザー インターフェイス
 * 何人かの人々から、ひとつではなくいくつかの画像の候補を利用者に表示して、そこから選ぶようにしてはどうかという提案がありました. これによって良い画像が記事に添付される可能性が高まるでしょう.
 * 多くのコミュニティのメンバーは、新規参加者が取り組む記事として興味のあるトピックの領域（特に地理）を選べるようにすることを推奨しました. 新規参加者が何らかの知識を持っている領域を選べば、より強力な選択をすることが可能になるかもしれません. 幸いなことに、これはGrowthチームが構築したあらゆる機能に自動的に組み込まれていて、既に利用者がお勧めの編集タスクを選ぶときに、64個のトピック領域から選ぶことができるようになっています.
 * コミュニティのメンバーは、新規参加者は単にプレビューするだけではなく、記事の文脈をできるだけたくさん見るべきであると推奨しました. これはタスクの重大さを理解し、判断をするために使う豊富な情報を得るための助けになるでしょう.
 * 記事における配置
 * We learned about Wikidata infoboxes. We learned that for wikis that use them, the preference is for images to be added to Wikidata, instead of to the article, so that they can show up via the Wikidata infobox.  In this vein, we will be researching how common these infoboxes are on various wikis.
 * In general, it sounds like a rule of "place an image under the templates and above the content" in an article will work most of the time.
 * コミュニティのメンバーの一部は、たとえ記事における配置が完璧でなくても、適正な画像を探すという大変な作業は既に終わっているのだから、他の利用者が喜んで配置を訂正するだろうと我々に助言しました.
 * 非英語利用者
 * Community members reminded us that some Commons metadata elements can be language agnostic, like captions and depicts statements. We looked at exactly how common that was in this section.
 * たとえ利用者が英語が流暢でなくとも、ラテン文字を読めるならばメタデータを利用することができるかもしれないという提言を聞きました. これは多くの合致をするには、利用者は本質的には画像メタデータのどこかにある記事のタイトルを探すだけだからです.
 * ある人はこの機能のためのメタデータを機械翻訳（例えば Google翻訳）を利用してローカルな言語に翻訳するというアイデアも提案しました.
 * キャプション
 * コミュニティのメンバー（そしてGrowthチームのメンバー）は、新規参加者の適切なキャプションを書く能力に関して懐疑的です.
 * キャプションの例、そしてキャプションを付けようとしている記事の種類に合わせたガイドラインを利用者に示すという助言を受けました.



ユーザーテストの計画


上記の未解決の疑問に関して考えると、コミュニティから提供されたものに加えて、「画像の追加」機能を構築する実行可能性を評価する助けとするためにいくつかの定量的および定性的な情報を生成したいです. スタッフとウィキメディアンの間で既にアルゴリズムを評価しましたが、新規参加者がどのような反応をするのか、そして画像が記事に相応しいか決定するときにどのように判断をするのかを見ることは重要です.

それに向けて、usertesting.comでテストを実施しています. そこではウィキペディアを初めて編集する人々が試作版で潜在的な画像の合致に目を通して、「はい」、「いいえ」、あるいは「わからない」と答えます. テストのために現状のアルゴリズムからの実際の合致に裏打ちされた、簡単な試作版を構築しました. 試作版は供給されたすべての合致を次々と表示するだけです. 画像は以下のようなコモンズからのすべての関連性のあるメタデータと共に表示されます：


 * ファイル名
 * サイズ
 * 日付
 * 利用者
 * 説明
 * キャプション
 * カテゴリ
 * タグ

これは将来の実際の利用者のためのワークフローのようなものではないかもしれませんが、試作版は多くの情報を生成して、テスターができるだけ多くの潜在的な合致に素早く目を通すことができるように作られました.

'''対話式の試作版を試すには、こちらのリンクをご利用ください. '''この試作版は主にアルゴリズムからの合致を見るためのものであることに注意してください -- 実際の利用者体験はまだ具体的に検討していません. 実際の編集には使えません. アルゴリズムによって提案された実際の合致60件が含まれます.

テストの主眼は以下の通りです.


 * 1) 提案と提供されたデータに基づいて、参加者は自信をもって合致を確認できるでしょうか？
 * 2) 参加者は提案を評価することについて、どのくらい正確でしょうか？自分がやったことについて、実際にやったことよりも良いと思っているのでしょうか悪いと思っているのでしょうか？
 * 3) この方法で記事に画像を追加するタスクを、参加者はどう感じるでしょうか？ 難しい/簡単、面白い/退屈、やりがいがある/的外れ？
 * 4) 画像と記事の合致を評価するとき、参加者が最も役に立つと感じるのはどんな情報でしょうか？
 * 5) 参加者は提供されたデータを利用して、合致すると見なした画像に良いキャプションを書くことができるでしょうか？

コンセプト A 対 B
このタスクのための設計について考えるにあたり、コンセプトAとコンセプトBに関して「リンクの追加」で直面したのと同じような疑問があります. コンセプトAでは、利用者は記事で編集を完遂し、一方コンセプトBでは、供給されたすべてを立て続けに編集して多くの編集を行います. コンセプトAは記事についての文脈を利用者により多く与え、一方でコンセプトBは効率を優先します.

上記の対話式の試作版では、コンセプトBを使用し、そこでは利用者は提案の供給に目を通して進んでいきました. ユーザーテストで利用者が提案とふれあう多くの例を見たかったのでそうしました. ウィキペディアAndroidアプリのようなプラットフォームには最適の設計かもしれません. Growthチームの文脈では、利用者が記事で編集するコンセプトAの線についてもっと考えています. これは「リンクの追加」で我々が選択した方向であり、同じ理由で「画像の追加」にとって適切なものとなりうると考えます.

単一 対 複数
もうひとつの重要な設計について疑問は、単一の画像の合致を利用者に提案して表示するのか、複数の画像を与えてそこから選択するようにするのかということです. 複数の合致を与えると、合致の中のひとつが良いものである可能性がより高くなります. しかしどれも良くない場合でさえ、その中のひとつを選ぶべきだと利用者に考えさせてしまう可能性もあります. また、特にモバイル機器にとって、設計および構築するのがより複雑になるでしょう. 以下のような3つの見込みのあるワークフローの模型を作りました：


 * 単一: この設計では、利用者は記事に対してひとつの提案された画像のみを与えられ、必要なのはそれを受け入れるか却下するかだけです. 利用者にとって単純です.
 * 複数: この設計は複数の潜在的な合致を利用者に表示し、利用者はそれらを比較して最善のものを選ぶか、そのすべてを却下することができます. 懸念は本当は相応しくない場合でさえ、記事に最善のものを追加すべきであるかのように利用者が感じてしまうかということでしょう.
 * 連続: この設計は複数の画像の合致を提供しますが、利用者は一度にひとつずつを見て、判断を記録し、それから複数のものが合致するかもしれないと指摘していた場合には最後に最善のものを選択します. これは利用者が一度にひとつの画像に焦点を当てる役に立つかもしれませんが、最後に余分な段階が追加されます.



2020年12月のユーザーテスト
背景

2020年12月の間、usertesting.comを使ってモバイルの対話式試作版の15のテストを実施しました. 試作版には初歩的な設計、わずかな文脈や手ほどきしか含まれておらず、英語でウィキペディアの編集をそれまでに少しだけあるいは全くしたことがない利用者をテストしました. より多くの学びを得られるように、意図的に試作版のより早期に初歩的な設計をテストしました. このテストで対処したかった主な疑問は全体としての機能の実行可能性に関してであり、設計のより細かな点に関してではありません：


 * 1) 提案と提供されたデータに基づいて、参加者は自信をもって合致を確認できるでしょうか？
 * 2) 参加者は提案を評価することについて、どのくらい正確でしょうか？そして実際の素質は提案の評価で自らが認識した能力と比較してどうでしょう？
 * 3) この方法で記事に画像を追加するタスクを、参加者はどう感じるでしょうか？ 難しい/簡単、面白い/退屈、やりがいがある/的外れ？
 * 4) 画像と記事の合致を評価するとき、参加者が最も価値があると思うのはどんなメタデータでしょうか？
 * 5) 参加者は提供されたデータを利用して、合致すると見なした画像に良いキャプションを書くことができるでしょうか？

In the test, we asked participants to annotate at least 20 article-image matches while talking out loud. When they tapped yes, the prototype asked them to write a caption to go along with the image in the article. Overall, we gathered 399 annotations.

要約

このようなユーザーテストによって「画像の追加」機能を首尾よく構築することができることが確認できたと考えていますが、うまくいくのは適正に設計した場合だけです. テスターの多くはタスクを良く理解し、真面目に取り組み、良い決定をしました. -- これによってこれが遂行する価値があるアイデアであるという確信を得ました. 他方、多くの他の利用者はタスクの要点に関して困惑し、批判的に評価せず、貧弱な決定をしました -- しかしそのような困惑した利用者に対して、適切な文脈を与えタスクの重大さを伝えるように設計を改善する方法を見つけるのは簡単でした.

観察

''すべての所見を見るには、スライドをご自由に閲覧ください. 最も重要な点は以下のスライドに書かれています. ''




 * 最小限の文脈がツールに提供され、コモンズとウィキペディアを編集する知識が限られていたことを考えれば、画像をウィキペディアの記事に合致させるタスクの一般的な理解は合理的に良好でした. ウィキペディアのUX（ユーザーエクスペリエンス）でツールが再設計されれば、理解を高める機会はあります.
 * The general pattern we noticed was: a user would look at an article's title and first couple sentences, then look at the image to see if it could plausibly match (e.g. this is an article about a church and this is an image of a church). Then they would look for the article's title somewhere in the image metadata, either in the filename, description, caption, or categories.  If they found it, they would confirm the match.
 * Each image matching task could be done quickly by someone unfamiliar with editing. On average, it took 34 seconds to review an image.
 * 全員がこのようなタスクをするのは興味深いだろうといい、大多数が簡単または非常に簡単と評価しました.
 * Perceived quality of the images and suggestions was mixed. Many participants focused on the image composition and other aesthetic factors, which affected their perception of the suggestion accuracy.
 * コモンズからの画像メタデータのうちいくつかだけが画像マッチングにとって重要でした：ファイル名、説明、キャプション、カテゴリ.
 * Many participants would, at times, incorrectly try to match an images to its own data, rather than to the article (e.g. "Does this filename seem right for the image?"). Layout and visual hierarchy changes to better focus on the article context for the image suggested should be explored.
 * “Streaks” of good matches made some participants more complacent with accepting more images -- if many in a row were "Yes", they stopped evaluating as critically.
 * Users did a poor job of adding captions. They frequently would write their explanation for why they matched the image, e.g. "This is a high quality photo of the guy in the article." This is something we believe can be improved with design and explanation for the user.

評価指標


 * Members of our team annotated all the image matches that were shown to users in the test, and we recorded the answers the users gave. In this way, we developed some statistics on how good of a job the users did.
 * 利用者に表示された提案399件中、「採用」（Yes）の選択は192回（48%. ）
 * そのうち、33件は不良で、実際に記事に追加しても差し戻されると予測されます. 割合としては17%相当であり、これを「推定差し戻し率」と呼びます（likely revert rate）.

 Takeaways 


 * 17%の「推定差し戻し率」というのは本当に重要な数字で、これを可能な限り低減したいと考えます. 一方では、この数字はウィキペディアにおける新規参加者の編集に対する平均的な差し戻し率（英語版36%、アラビア語版26%、フランス語版22%、ベトナム語版11%）に近いかもしくはそれよりも「低い」です. 他方では、画像は記事内の小さな変更や単語よりも影響が大きく目立ちやすいです. テストした（品質ではなく、量に最適化されていた）ワークフローに行おうとしている様々な種類の変更を考慮に入れると、この差し戻し率は目に見えて低減すると考えています.
 * このタスクは次々と素早く供給を表示するのではなく、利用者を記事全体に連れていくワークフローの方がはるかにうまくいくと考えています. 記事全体に連れていくことによって、利用者はより多くの文脈を見て画像が合致するか決定したり記事のどこに画像が行くのかを見ることができます. ウィキペディアの記事に実際に画像を追加しようとしているのだという、タスクの重要性を飲み込んでもらえると考えています. 利用者が画像を追加するときに速度を追求するよりも、より注意深くなってくれると考えています. 「リンクの追加」で「コンセプトA」のワークフローを構築すると決定したときと同じ決定に至りました.
 * 手ほどき、説明、および例示によって結果が改善するだろうと考えています. これは特にキャプションについてはそうです. 何らかの良いキャプションの例を見せれば、利用者は適切にキャプションを書く方法を理解するだろうと考えています. コモンズの説明やキャプションを出発点として利用することも促すことができます.
 * 我々のチームは最近、ひとりだけではなく、ふたりの利用者が確認するまで画像を記事に追加しない「共同決定」の枠組みを採用した方がいいか議論しています. これによって正確さが増すでしょうが、このような枠組みはウィキペディアの価値観と整合するのか、そしてその編集はどの利用者のクレジットになるのか、という疑問が湧きます.

メタデータ
ユーザーテストによってコモンズからの画像メタデータ（例えば、ファイル名、説明、キャプション、など）は、利用者が自信を持って合致をするために重要であることが示されました. 例として、利用者は記事が教会に関するものであり、写真が教会のものであるということはわかりますが、記事で議論されている正にその教会であるかどうかということはメタデータによって判別できるようになります. ユーザーテストでは、これらのメタデータの項目が最も重要であるということがわかりました：ファイル名、説明、キャプション、カテゴリ. 有用でなかった項目には、サイズ、アップロード日、およびアップロードした利用者名が含まれました.

Given that metadata is a critical part of making a strong decision, we have been thinking about whether users will need to be have metadata in their own language in order to do this task, especially in light of the fact that the majority of Commons metadata is in English. For 22 wikis, we looked at the percentage of the image matches from the algorithm that have metadata elements in the local language. In other words, for the images that can be matched to unillustrated articles in Arabic Wikipedia, how many of them have Arabic descriptions, captions, and depicts? The table is below these summary points:


 * 一般的には、ローカルな言語のメタデータの網羅率は非常に低いです. 英語は例外です.
 * For all wikis except English, fewer than 7% of image matches have local language descriptions (English is at 52%).
 * For all wikis except English, fewer than 0.5% of image matches have local language captions (English is at 3.6%).
 * For depicts statements, the wikis range between 3% (Serbian) and 10% (Swedish) coverage for their image matches.
 * The low coverage of local language descriptions and captions means that in most wikis, there are very few images we could suggest to users with local language metadata. Some of the larger wikis have a few thousand candidates with local language descriptions.  But no non-English wikis have over 1,000 candidates with local language captions.
 * Though depicts coverage is higher, we expect that depicts statements don’t usually contain sufficient detail to positively make a match. For instance, a depicts statement applied to a photo of St. Paul’s Church in Chicago is much more likely to be “church”, than “St. Paul’s Church in Chicago”.
 * We may want to prioritize image suggestions with local language metadata in our user interfaces, but until other features are built to increase the coverage, relying on local languages is not a viable option for these features in non-English wikis.

Given that local-language metadata has low coverage, our current idea is to offer the image matching task to just those users who can read English, which we could ask the user as a quick question before beginning the task. This unfortunately limits how many users could participate. It's a similar situation to the Content Translation tool, in that users need to know the language of the source wiki and the destination wiki in order to move content from one wiki to another. We also believe there will be sufficient numbers of these users based on results from the Growth team's welcome survey, which asks newcomers which languages they know. Depending on the wiki, between 20% and 50% of newcomers select English.

アンドロイド版 MVP
''アンドロイド版MVPの詳細は、こちらのページをご参照ください. ''

背景
After lots of community discussion, many internal discussions, and the user test results from above, we believe that this "add an image" idea has enough potential to continue to pursue. Community members have been generally positive, but also cautionary -- we also know that there are still many concerns and reasons the idea might not work as expected. The next step we want to in order to learn more is to build a "minimum viable product" (MVP) for the Wikipedia Android app. The most important thing about this MVP is that it will not save any edits to Wikipedia. Rather, it will only be used to gather data, improve our algorithm, and improve our design.

The Android app is where "suggested edits" originated, and that team has a framework to build new task types easily. These are the main pieces:


 * The app will have a new task type that users know is only for helping us improve our algorithms and designs.
 * It will show users image matches, and they will select "Yes", "No", or "Skip".
 * We'll record the data on their selections to improve the algorithm, determine how to improve the interface, and think about what might be appropriate for the Growth team to build for the web platform later on.
 * No edits will happen to Wikipedia, making this a very low-risk project.

成果
The Android team released the app in May 2021, and over several weeks, thousands of users evaluated tens of thousands of image matches from the image matching algorithm. The resulting data allowed the Growth team to decide to proceed with Iteration 1 of the "add an image" task. In looking at the data, we were trying to answer two important questions around "Engagement" and "Efficacy".

Engagement: do users of all languages like this task and want to do it?
 * On average, users in the Android MVP did about 11 annotations each. While this is less than image descriptions and description translations, it is greater than the other four kinds of Android tasks.
 * Image matching edits showed a substantially lower retention rate than other kinds of Android suggested edits, but there are concerns that it’s not possible to calculate an apples-to-apples comparison. Further, we think that the fact that the edits from this MVP do not actually change the wikis would lead to lower retention, because users would be less motivated to return and do more.
 * With respect to language, data was collected for users in English Wikipedia as well as from users who exclusively use non-English Wikipedia, including large numbers of evaluations from German, Turkish, French, Portuguese, and Spanish Wikipedias. We expected English and non-English users to have quite different experiences, because the majority of metadata on images in Commons is in English. But metrics were remarkably similar across the two groups, including number of tasks completed, time spent on task, retention, and judgment. This bodes well for this task being usable across wikis, although it's likely that many of the non-English Android users are actually bilingual.

Efficacy: will resulting edits be of sufficient quality?
 * 80% of the matches for which newcomers said "yes" are actually good matches according to experts. This is an improvement of about 5 percentage points over the algorithm alone.
 * This number goes up to 82-83% when we remove newcomers who have very low median time for evaluations.
 * Experts tend to agree with each other only about 85% of the time.
 * Because newcomer accuracy goes up when certain kinds of newcomers are removed (those who evaluate too quickly or who accept too many suggestions), we think that automated “quality gates” could boost newcomer performance to levels acceptable by communities.

全結果はこちらをご参照ください.

技術面
この節にはこのプロジェクトの技術的側面を理解する方法についてのリンクが含まれます：


 * Work on the "proof of concept" API by the Platform Engineering team, built to back the Android MVP
 * Phabricator tasks around the Android team's MVP
 * Phabricator tasks and evaluations of the image matching algorithm

イテレーション1
In July 2021, the Growth team decided to move forward with building a first iteration of an "add an image" task for the web. This was a difficult decision, because of the many open questions and risks around encouraging newcomers to add images to Wikipedia articles. But after going through a year of idea validation, and looking through the resulting community discussions, evaluations, tests, and proofs-of-concepts around this idea, we decided to build a first iteration so that we could continue learning. These are the main findings from the idea validation phase that led us to move forward:


 * Cautious community support: community members are cautiously optimistic about this task, agreeing that it would be valuable, but pointing out many risks and pitfalls that we think we can address with good design.
 * Accurate algorithm: the image matching algorithm has shown to be 65-80% accurate through multiple different tests, and we have been able to refine it over time.
 * User tests: many newcomers who experienced prototypes found the task fun and engaging.
 * Android MVP: the results from the Android MVP showed that newcomers generally applied good judgment to the suggestions, but more importantly, gave us clues about how to improve their results in our designs. The results also hinted that the task could work well across languages.
 * Overall learnings: having bumped into many pitfalls through our various validation steps, we'll be able to guard against them in our upcoming designs. This background work has given us lots of ideas on how to lead newcomers to good judgment, and how to avoid damaging edits.

仮説
We're not certain that this task will work well -- that's why we plan to build it in small iterations, learning along the way. We do think that we can make a good attempt using our learnings so far to build a lightweight first iteration. One way to think about what we're doing with our iterations is hypothesis testing. Below are five optimistic hypotheses we have about the "add an image" task. Our aim in Iteration 1 will be to see if these hypotheses are correct.


 * 1) Captions: users can write satisfactory captions. This is our biggest open question, since images that get placed into Wikipedia articles generally require captions, but the Android MVP did not test the ability of newcomers to write them well.
 * 2) Efficacy: newcomers will have strong enough judgment that their edits will be accepted by the communities.
 * 3) Engagement: users like to do this task on mobile, do many, and return to do more.
 * 4) Languages: users who don’t know English will be able to do this task. This is an important question, since the majority of metadata on Commons is in English, and it is critical for users to read the filename, description, and caption from Commons in order to confidently confirm a match.
 * 5) Paradigm: the design paradigm we built for "the add a link structured task" will extend to images.

適用範囲
Because our main objective with Iteration 1 is learning, we want to get an experience in front of users as soon as we can. This means we want to limit the scope of what we build so that we can release it quickly. Below are the most important scope limitations we think we should impose on Iteration 1.


 * Mobile only: while many experienced Wikimedians do most of the wiki work from their desktop/laptop, the newcomers who are struggling to contribute to Wikipedia are largely using mobile devices, and they are the more important audience for the Growth team's work. If we build Iteration 1 only for mobile, we'll concentrate on that audience while saving the time it would take to additionally design and build the same workflow for desktop/laptop.
 * Static suggestions: rather than building a backend service to continuously run and update the available image matches using the image matching algorithm, we'll run the algorithm once and use the static set of suggestions for Iteration 1. While this won't make the newest images and freshest data available, we think it will be sufficient for our learning.
 * Add a link paradigm: our design will generally follow the same patterns as the design for our previous structured task, "add a link".
 * Unillustrated articles: we'll limit our suggestions only to articles that have no illustrations in them at all, as opposed to including articles that have some already, but could use more. This will mean that our workflow will not need to include steps for the newcomer to choose where in the article to place the image. Since it will be the only image, it can be assumed to be the lead image at the top of the article.
 * No infoboxes: we'll limit our suggestions only to articles that have no infoboxes. That's because if an unillustrated article has an infobox, its first image should usually be placed in the infobox. But it is a major technical challenge to make sure we can identify the correct image and image caption fields in all infoboxes in many languages. This also avoids articles that have Wikidata infoboxes.
 * Single image: although the image matching algorithm can propose multiple image candidates for a single unillustrated article, we'll limit Iteration 1 to only proposing the highest-confidence candidate. This will make for a simpler experience for the newcomer, and for a simpler design and engineering effort for the team.
 * Quality gates: we think we should include some sort of automatic mechanism to stop a user from making a large number of bad edits in a short time. Ideas around this include (a) limiting users to a certain number of "add an image" edits per day, (b) giving users additional instructions if they spend too little time on each suggestions, (c) giving users additional instructions if they seem are accepting too many images. This idea was inspired by English Wikipedia's 2021 experience with the Wikipedia Pages Wanting Photos campaign.
 * Pilot wikis: as with all new Growth developments, we will deploy first only to our four pilot wikis, which are Arabic, Vietnamese, Bengali, and Czech Wikipedias. These are communities who follow along with the Growth work closely and are aware that they are part of experiments. The Growth team employs community ambassadors to help us correspond quickly with those communities. We may add Spanish and Portuguese Wikipedias to the list in the coming year.

We're interested to hear community members' opinions on if these scoping choices sound good, or if any sound like they would greatly limit our learnings in Iteration 1.

模型と試作版
これまでの利用者テスト類で使った設計案、Android MVP 版を下敷きにして、第1回反復開発で取り組む複数のデザインコンセプトを検討しています. 利用者フローを5段階に分け、それぞれ2案を考えています. 両方を利用者テストにかけて、新規参加者から情報を集める予定です. 利用者テストは英語とスペイン語が対象の予定で -- 英語以外でのテストとして、チーム初の取り組みです. コミュニティの皆さんにも設計を考えてもらいたいですし、ご意見ご感想の投稿をトークページでお待ちしています.

利用者テスト向け試作版

我々が構築しようと考えているものを体験するには、対話式の試作版を使ってもらうのが最も簡単な方法です. 「A案」と「B案」の両方の設計について試作版を構築して、英語とスペイン語の両方で利用可能になっています. これらは実際のウィキのソフトウェアではなく、そのシミュレーション版です. つまり編集は実際には保存されず、すべてのボタンや操作が機能するわけではありません -- それでも「画像の追加」プロジェクトで最も重要なものは確かに機能します.


 * A案（英語）
 * B案（英語）
 * A案（スペイン語）
 * B案（スペイン語）

利用者テスト向け模型

以下に、2021年8月に行った利用者テストで使った模型から、静止画像をお見せします. コミュニティの皆さんはGrowth チームのデザイナーが作った Figma 画像集を開いて、以下の画像表示エリアの右下の試作版や、その準備段階で書き留めたデザイン案やメモを自由にご覧ください.

フィード

これらの設計案は、このワークフローのごく最初の段階を説明しており、利用者はまず編集のおすすめフィードから作業をする記事を選びます. カードは魅力的である方が良いのですが、利用者を混乱させてはいけないと考えています.

イテレーション1の最終設計

Based on the user test findings above, we created the set of designs that we are implementing for Iteration 1. The best way to explore those designs is here in the Figma file, which always contains the latest version.

Leading indicators
Whenever we deploy new features, we define a set of "leading indicators" that we will keep track of during the early stages of the experiment. These help us quickly identify if the feature is generally behaving as expected and allow us to notice if it is causing any damage to the wikis. Each leading indicator comes with a plan of action in case the defined threshold is reached, so that the team knows what to do.

We collected data on usage of "add an image" from deployment on November 29, 2021 until December 14, 2021. "Add an image" has only been made available on the mobile website, and is given to a random 50% of registrations on that platform (excluding our 20% overall control group). We therefore focus on mobile users registered after deployment. This dataset excluded known test accounts, and does not contain data from users who block event logging (e.g. through their ad blocker).

Overall: The most notable thing about the leading indicator data is how few edits have been completed so far: only 89 edits over the first two weeks. Over the first two weeks of "add a link", almost 300 edits were made. That feature was deployed to both desktop and mobile users, but that alone is not enough to make up the difference. The leading indicators below give some clues. For instance, task completion rate is notably low. We also notice that people do not do many of these tasks in a row, whereas with "add a link", users do dozens in a row. This is a prime area for future investigation.

Revert rate: We use edit tags to identify edits and reverts, and reverts have to be done within 48 hours of the edit. The latter is in line with common practices for reverts.

The "add an image" revert rate is comparable to the copyedit revert rate, and it’s significantly higher than "add a link" (using a test of proportions). Because "add an image" has a comparable revert rate to unstructured tasks, the threshold described in the leading indicator table is not met, and we do not have cause for alarm. That said, we are still looking into why reverts are occurring in order to make improvements. One issue we've noticed so far is a large number of users saving edits from outside the "add an image" workflow. They can do this by toggling to the visual editor, but it is happening so much more often than for "add a link" that we think there s something confusing about the "caption" step that is causing users to wander outside of it.

Rejection rate: We define an edit “session” as reaching the edit summary dialogue or the skip dialogue, at which point we count whether the recommended image was accepted, rejected, or skipped. Users can reach this dialogue multiple times, because we think that choosing to go back and review an image or edit the caption is a reasonable choice.

The threshold in the leading indicator table was a rejection rate of 40%, and this threshold has not been met. This means that users are rejecting suggestions at about the same rate as we expected, and we don't have reason to believe the algorithm is underperforming.

Over-acceptance rate: We reuse the concept of an "edit session" from the rejection rate analysis, and count the number of users who only have sessions where they accepted the image. In order to understand whether these users make many edits, we measure this for all users as well as for those with multiple edit sessionsfive or more edit sessions. In the table below, the "N total" column shows the total number of users with that number of edit sessions, and "N accepted all" the number of users who only have edit sessions where they accepted all suggested links.

It is clear that over-acceptance is not an issue in this dataset, because there are no users who have 5 or more completed image edits, and for those who have more than one, 38% of the users accepted all their suggestions. This is in the expected range, given that the algorithm is expected usually to make good suggestions.

Task completion rate: We define "starting a task" as having an impression of "machine suggestions mode". In other words, the user is loading the editor with an "add an image" task. Completing a task is defined as clicking to save the edit, or confirming that you skipped the suggested image.

The threshold defined in the leading indicator table is "lower than 55%", and this threshold has been met. This means we are concerned about why users do not make their way through the whole workflow, and we want to understand where they get stuck or drop out.