Edit Review Improvements/es

Las mejoras en la revisión de ediciones son un proyecto del Equipo de Colaboración que investiga las maneras de reducir los posibles efectos negativos de procesos actuales de revisión de ediciones para editores nuevos de los wikis. La mayoría de herramientas de revisión y patrullaje de ediciones fueron diseñadas para salvaguardar la calidad de los contenidos y repeler a los actores maliciosos, dos misiones que son imprescindibles. Hay, sin embargo, un corpus de investigación que sugiere que estos procesos pueden, particularmente cuando tienen que ver con herramientas automatizadas o semiautomatizadas, tener la consecuencia imprevista de desalentar e incluso ahuyentar a editores nuevos que actúan de buena fe.

Para solventar este problema, el equipo de Colaboración está investigando maneras de separar a los usuarios nuevos bienintencionados en los flujos actuales de revisión de ediciones y, en última instancia, de proporcionar un proceso de revisión más amigable para ayudar a los usuarios nuevos a convertirse en colaboradores productivos.

Problema

 * Las investigaciones muestran que, particularmente para los nuevos editores de los wikis, «tener las ediciones revertidas predice tanto un descenso en la actividad como una reducción de la probabilidad de supervivencia» como editores.
 * Al mismo tiempo, el creciente uso de herramientas automatizadas o semiautomatizadas de revisión de ediciones ha conllevado un aumento en el rechazo a editores bienintencionados recién llegados. El uso de estas herramientas «aumenta significativamente el efecto negativo del rechazo en la deseable retención de usuarios nuevos».
 * The above notwithstanding, edit-review tools are essential for vandalism fighters and others working to maintain wiki integrity and quality. How can we help and retain new users while maintaining the productivity of vandalism fighters and other edit reviewers?

Objetivos
En última instancia, este proyecto pretende afectar a la retención de editores, un objetivo que está bien alineado con los objetivos generales del Plan Anual 2016-17 de la Fundación Wikimedia, desarrollado en estrecha consulta con la comunidad de usuarios.
 * Asegurar que los editores nuevos y bienintencionados tengan experiencias más constructivas y positivas en la revisión de sus ediciones y artículos.
 * Al proporcionar datos más completos sobre cambios recientes, permitir a los patrulladores y revisores de cualquier clase trabajar más eficazmente y buscar una diversidad de intereses (por ejemplo, luchar contra el vandalismo o apoyar a los usuarios nuevos) de una forma más efectiva y focalizada.

Este enfoque se articula en particular con los objetivos expuestos en el Plan Anual para el Equipo de Producto, que se compromete, entre otras cosas, a «invertir, en lo referente al contenido..., en nuevas herramientas de mantenimiento y colaboración».

Soluciones
To begin to address the problems of struggling but good-faith newcomers, a good first step will be to ensure that reviewers can find them. To make this possible, we propose to analyze recent changes using data from a variety of sources, including and most notably the machine-learning program ORES (Objective Revision Evaluation Service). ORES’s good faith model, trained on human judgement, can find 95% of good-faith edits with 98% accuracy. ORES can also predict edits that will be reverted and those that are damaging to the wikis.

While research shows that new editors are particularly vulnerable to rejection, there’s also evidence that edit-review and even rejection can be a powerful learning experience for newcomers. For reviewers interested in supporting new users, then, a stream of edits that are a) likely to be reverted but which were b) made in good faith will, we hope, represent a string of teachable moments.

The edit analysis described above will be made available initially to users in two ways :


 * On the Special:Recent Changes page, where a suite of new filters will be provided as a beta feature (read a description of the planned new filters for edit review)
 * In a new machine-readable feed dubbed ReviewStream (ReviewStream Product Description), designed to be ingested by downstream edit-review tools.

Actividad actual

 * To visualize possible product directions, the Collaboration Team is exploring design concepts while continuing to research the issues.
 * To better gauge the size of the problem and be able to track progress, we’re working to define and measure new-editor retention.


 * Design Research is organizing and conducting interviews with users touched by this issue in various ways, to better understand their motivations and workflows. Groups who will be interviewed in the near term include: anti-vandalism patrollers, recent changes patrollers, Teahouse hosts, Welcoming Committee members, and AfC reviewers.
 * The Research and Data team is working to make predictions better by refining the accuracy of prediction models.


 * There was a discussion of the project at Wikimania 2016, in June

Mejorar el filtrado en la página de Cambios Recientes
Más información



Con el fin de ayudar a los revisores a encontrar fácilmente las contribuciones que buscan, tenemos planes de mejorar el funcionamiento del filtrado en la página de Cambios Recientes. El objetivo es facilitar el filtrado de la lista de contribuciones, permitir un número mayor de criterios de filtrado (especialmente aquellos que sean útiles para ayudar a los usuarios nuevos) y facilitar la combinación de varios filtros para diversos propósitos.

Este prototipo interactivo ilustra el concepto de filtrado que se ha propuesto. Para ver un contexto mayor, puedes comprobar.

Antes de llegar allí, se avanzará paso por paso en una herramienta beta. Más información a continuación.

Pasos iniciales
En un principio, no se integrarán los espacios de nombres ni las etiquetas en el sistema de filtrado. Sí habrá soporte para los filtros relacionados con ORES. Entre estos filtros se encuentran:
 * Revisión, filtros que permiten a los revisores centrarse en aquellas contribuciones que aún no han sido revisadas, o en aquellas que ya han sido revisadas por otros revisores.
 * Calidad de la contribución, filtros que permiten identificar las contribuciones que son buenas o perjudiciales.
 * Intención del usuario, filtros que permiten identificar las contribuciones que se han hecho de buena o de mala fe.
 * Nivel de experiencia del usuario, filtros que permiten identificar las contribuciones por el nivel de experiencia de su autor.

Planes futuros
Creating the streams/pages of “teachable moments” described above has the potential to establish edit-review as a new space for instructing and supporting new editors. The mere existence of such a platform, however, won’t in itself ensure that this new practice will take root. To truly have an impact on newcomer retention, interventions may be required at multiple points in the editing and review cycles: before publication, to spot problems and enable authors to seek help; during review, to facilitate a constructive process; and even after review, to help new users overcome rejection and learn from from their experiences.

In addition to exploring ideas for intervening at various points, we’re pursuing answers to questions such as these:


 * How can we bring reviewers to this new activity?
 * What would make reviewers most effective in the job of supporting newcomers during edit review?
 * How can we make the process rewarding for reviewers, so that they stay involved?

The counter-vandalism community also has an important role to play in this arena. Richer data about edits and editors should make patrollers of all types not only more discriminating about which edits might be in good faith, but also more efficient at their job of combating harm. It will be important to work closely with vandalism fighters and others to understand how their processes and tools might best be adapted to realize these potential gains.

Principios
As we pursue this project, the following principles will guide our planning.


 * Smart but human. Use technology to support rather than replace human interaction. Artificial intelligence can provide analysis, but humans should make decisions.
 * Cross-community. Find solutions that will work across language groups and projects, rather than building wiki-specific tools.
 * Platform not feature. Seek solutions that are extensible and reusable by current and future community-created and WMF tools.
 * Mobile. Although edit-review is not currently popular on mobile, consider mobile users carefully in our plans.
 * Adoption. In addition to creating new technology, focus on finding ways to encourage reviewers to adopt and continue to use the new tools.
 * Integration. In seeking new solutions, build on and integrate with existing practices whenever possible.
 * Incremental approach. As we move into this new area, proceed incrementally to each milestone and then evaluate where to go next.
 * Participatory design. Collaborate with editors and tool developers already working in this space.

Documentos relacionados

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