Growth/Positive reinforcement/fr

Cette page décrit le travail sur le "renforcement positif" dans le cadre de l'ensemble des fonctionnalités de Croissance. Cette page contient les principales ressources, les designs, les questions ouvertes et les décisions.

La plupart des mises à jour progressives seront publiées sur la page des mises à jour de l'équipe Growth, et certaines mises à jour importantes ou détaillées seront publiées ici.



Statut actuel

 * 2021-03-01: Page du projet créée
 * 2022-02-25: Début du projet et discussions avec l'équipe
 * 2022-03-01: Page du projet développée
 * 2022-05-11: discussion avec la communauté
 * 2022-08-12: user testing complete
 * Next: further design iteration & engineering starts on impact module improvements

Résumé
L'équipe Croissance s'est attachée à créer une « expérience cohérente pour les nouveaux arrivants » qui donne accès aux éléments dont les nouvelles personnes ont besoin pour rejoindre la communauté éditrice de Wikipédia. Par exemple, avec les tâches pour récemment arrivés, nous leur avons donnés accès à des occasions de participer, et avec le module de mentorat, leur avons donnés accès à des mentors. Les éditions suggérées ont permis à davantage de nouveaux arrivants de réaliser leurs premières éditions. Avec ce succès, nous voulons prendre des mesures pour encourager les nouveaux à continuer à faire plus d'éditions. Cela attire notre attention sur un élément non développé auquel les nouveaux arrivants doivent avoir accès : l'évaluation des performances. Nous appelons à ce projet « renforcement positif ».

Nous voulons que les nouveaux comprennent qu'il y a une progression et une valeur aux contributions suivies sur Wikipédia, en augmentant la rétention de ces utilisateurs qui ont fait le premier pas en éditant

Notre grande question est : Comment nous pouvons encourager les novices qui ont visité la page d'accueil des nouveaux arrivants, et qui ont essayé nos fonctions, à continuer d'éditer, et rendre pérenne de cette première impulsion ?

Contexte
Lorsque la page d'accueil des nouveaux arrivants a été déployée en 2019, elle contenait un « module d'impact » basique, qui répertoriait le nombre de pages vues pour les pages que le nouvel arrivant avait éditées. C'est la seule partie des fonctionnalités de Croissance qui donne au nouvel arrivant une idée de son impact, et nous ne l'avons pas améliorée depuis son premier déploiement. Sur cette base de départ, nous avons réuni quelques apprentissages importants concernant le reforcement positif :


 * Les membres de la communauté nous ont transmis leurs impressions positives concernant ce module, et les contributeurs expérimentés disent qu'il est intéressant et qu'il leur rend service.
 * Il a été démontré que l'appréciation d'autres utilisateurs augmente la rétention, comme dans le cas des « remerciements » (ici et ici) et dans une expérience sur la Wikipédia allemande. Nous pensons que ces renforcements provenant de personnes réelles seraient plus efficaces que ceux automatisés provenant du système.
 * Les membres de la communauté ont expliqué qu'il est prioritaire pour les nouveaux arrivants de passer à des tâches plus importantes après avoir commencé par des tâches faciles, plutôt que de s'enliser dans des tâches faciles.
 * Autres plateformes, comme Google, Duolingo et Github, utilisent des nombreux mécanismes de renforcement positif, comme des insignes à acquérir et des objectifs à atteindre.
 * Les communautés sont réticentes à encourager des modification de faible valeur. Nous avons vu que lorsque les concours d'édition offrent des prix en espèces, ou simplement lorsque des rôles utiles tels que autopatrolled dépendent du nombre d'éditions, cela peut inciter les gens à faire de nombreuses éditions problématiques.



Personnage-utilisateur
Il existe de nombreuses étapes du parcours des nouveaux arrivants dans lesquelles nous pourrions tenter d'augmenter la rétention. Nous pourrions nous concentrer sur les nouveaux arrivants qui ont arrêté d'éditer après seulement une ou quelques éditions, ou nous pourrions nous concentrer plus loin dans le parcours sur les nouveaux arrivants qui ont arrêté d'éditer après des semaines d'activité. Pour ce projet, nous avons décidé de nous concentrer sur les nouveaux arrivants qui ont terminé leur première session d'édition et que nous souhaitons voir revenir pour une deuxième session. Le diagramme les illustre par une étoile jaune.

Nous voulons nous concentrer sur les nouveaux arrivants à ce stade, car il s'agit de l'étape suivante de l'entonnoir des éditeurs, au cours de laquelle nous pouvons contribuer à améliorer la rétention. C'est également là que nous constatons un taux d'attrition très important actuellement, donc si nous pouvons aider à retenir les nouveaux arrivants à ce stade, cela devrait avoir une augmentation significative de la croissance des éditeurs au fil du temps.



Recherche et design
Des recherches ont été menées sur les différents mécanismes qui ont été employés pour encourager les gens à contribuer aux contenus des wikis, à la fois directement sur les wikis mais aussi en dehors. Voici quelques-uns des points clés provenant de cette recherche : Pour avoir un résumé des idées actuelles de design sur le renforcement positif, merdi de consulter ce Rapport de design. Nos designs continueront à évoluer grâce aux commentaires de la communauté et à divers cycles de tests-utilisateurs.
 * Les motivations des éditeurs de Wikipédia sont multiples et changent avec le temps et l'expérience. Les nouveaux éditeurs tendent à se laisser porter plus par la curiosité et la connexion sociale que par l'idéologie.
 * Les projets internes se centrent en des stimulants intrinsèques, font appel à des motivations altruistes et ne s'appliquent pas systématiquement.
 * Élargir les motivations au-delà des idéologies seules se peut améliorer la diversité des éditeurs fidélisés sur Wikipédia.
 * Les messages positifs des utilisateurs expérimentés et les mentors ont démontré leur efficacité dans la rétention à court terme.

Idées
Nous avons trois idées principales pour le renfort positif. Il est possible que nous poursuivions avec plusieurs idées tant que nous travaillons dans ce projet.

Impact

 * Impact : une révision du module d'impact basée sur l'incorporation de stats, graphiques et d'autres informations sur les contributions. Le module d'impact révisé fournirait aux nouveaux éditeurs plus contexte quant à leur impact, tout en les encourageant à continuer à contribuer. Les pistes d'exploration sont :
 * Jalons du nombre de modifications suggérées, pour encourager aux utilisateurs à essayer les éditions suggérées.
 * Statistiques concernant le numbre de modifications effectuées dans le temps (similaire à ce que propose X Tools).
 * Décompte des « remerciements reçus », pour souligner la capacité à recevoir de la reconnaissance venant de la communauté.
 * Activité d'édition récente - y compris les jours d'affilée où les nouveaux arrivants ont édité (« séries ») pour encourager un engagement continu, ou rappeler aux gens de reprendre leurs contributions.
 * Voir l'activité de la consultation des articles que les nouveaux arrivants ont édité au fil du temps (similaire à l'info présentée sur Wikipedia:Pageview_statistics).



Changer de niveau

 * Monter de niveau: il est important pour les communautés que les contributeurs récemment arrivés  progressent vers des tâches de plus forte valeur. Pour ceux effectuant de nombreuses tâches faciles, nous souhaitons les inciter à essayer des tâches plus difficiles. Ceci pourrait arriver après avoir complété un nombre déterminé de tâches simples, ou via un encouragement sur leur page d'accueil. Les pistes d'exploration incluent :
 * Le nouveau venu verra des messages de réussite après l'édition qui le motiveront à faire d'autres éditions de même niveau de difficulté ou de niveau différent.
 * Le module d'éditions suggérées suggère la possibilité de réaliser des modifications plus difficiles, pour que les nouveaux puissent devenir des éditeurs plus expérimentés.
 * Dans le module d'impact, ajouter un compteur de jalons ou de récompenses.
 * Sur la page d'accueil, ajouter un module présentant des challenges pour atteindre une récompense (badge, certificat).
 * Ajouter des notification encourageant les nouveaux à essayer des tâches plus difficiles.



Éloge personnalisé

 * Éloges personnalisés : les recherches démontrent que les reconnaissances et stimulations venant d'autres utilisateurs augmentent la rétention de ceux récemment arrivés. Nous voulons réfléchir à comment encourager les utilisateurs expérimentés à remercier et décerner un prix aux récemment arrivés pour leurs bonnes contributions. Peut-être les mentors pourrait être encouragés à faire cela sur leur page de suivi (Mentor Dashboard) ou via les notifications. Nous pouvons utiliser les mécanismes de communication existants qui, selon des études antérieures, ont démontré un certain degré d'effet positif. Les pistes d'exploration sont :
 * Un message personnel du mentor tel qu'il apparaît sur la page d'accueil d'un nouvel utilisateur.
 * Une notification (Echo) venant d'un mentor ou de l'équipe de Croissance.
 * « Remerciement » sur une modification spécifique.
 * Un nouvel insigne de jalon attribué par le mentor ou l'équipe de croissance de Wikimedia en relation avec une modification spécifique.



Discussion avec la communauté
We discussed the Positive Reinforcement project with community members from ar:ويكيبيديا:مشروع فريق النمو (التعزيز الإيجابي)bn:উইকিপিডিয়া:আলোচনাসভাcs:Diskuse k Wikipedii:Zkušenosti nových wikipedistů/Pozitivní posílenífr:Discussion Projet:Aide et accueil/Volontaires, and here on mediawiki.org.

We received direct feedback about the three main ideas, along with many other ideas for improving new editor retention.

Below is a summary of the main themes from the feedback, along with how we plan to iterate based on the feedback.

Other ideas:
Community members suggested several other ideas for improving newcomer engagement and retention. We think these are all valuable ideas (some of which we are already exploring or want to work on in the future) but the following ideas won't fit within the scope of the current project:
 * Send newcomers onboarding and welcome emails (the Growth team is actually currently exploring engagement emails in collaboration with the Marketing and the Fundraising teams).
 * Expose newcomers to Wikiprojects that relate to their interests.
 * Include a customizable widget on the newcomer homepage to allow wikis to promote certain newcomer tasks or events.
 * Send notifications to users who welcome newcomers once the newcomer reaches certain editing milestones (to help prompt the user to offer Thanks or Wikilove).

User testing
Along with community discussion, we wanted to validate and add to our initial designs and hypothesis by testing designs with readers and editors from several countries. So our design research team conducted Positive Reinforcement user testing aimed to better understand the project's impact on newcomer contribution across several different languages.

We tested several static Positive Reinforcement designs with Wikipedia readers and editors in Arabic, Spanish, and English. Along with testing Positive Reinforcement designs we introduced data visualizations from xtools as a way to better understand how these data visualizations are perceived by newcomers.



User testing results

 * Make impact data actionable: Impact data was a compelling feature for participants with more experience editing, which several related to their interest in data—an unsurprising quality for a Wikipedian. For those new to editing, impact data, beyond views and basic editing activity, may be more compelling if linked to goal-setting and optimizing impact.


 * Evaluate the ideal editing interval: Across features, daily intervals seemed likely to be overly ambitious for new and casual editors. Participants also reflected on ignoring similar mechanisms on other platforms when they were unrealistic. Consider consulting usage analytics to identify “natural” intervals for new and casual editors to make goals more attainable.


 * Ensure credibility of assessments: Novice editor participants were interested in the assurance of their skills and progress the quality score, article assessment, and badges offer. Some hoped that badges could lend credibility to their work reviewed by more experienced editors. With that potential, it could be valuable to evaluate that the assessments are meaningful measures of skill and further explore how best to leverage them to garner community trust of newcomers.


 * Reward quality and collaboration over quantity: Both editor and reader participants from esWiki were more interested in recognition of their knowledge or expertise (quality) than the number of edits they have made (quantity). Similarly, some Arabic and English editors are motivated by their professional interests and skill development to edit. Orienting goals and rewards to other indicators of skilled edits, such as adding references or topical contributions, and collaboration or community involvement may also help mitigate concerns about competition overtaking collaboration.


 * Prioritize human recognition: While scores and badges via Growth tasks is potentially valued, recognition from other editors appears to be more motivational. Features which promote giving, receiving, and revisiting thanks seemed most compelling, and editors may benefit from selecting impact data which demonstrates engagement with readers or editors most compelling to them.


 * Experiment with playfulness of designs: While some positive reinforcement features can be seen as the product of “gamification”, some participants (primarily from EsWiki) felt that simple, fun designs were overly childish or playful for the seriousness of Wikipedia. Consider experimenting with visual designs that vary in levels of playfulness to evaluate broader reactions to “fun” on Wikipedia.

Measurement and results
Once community discussion is complete, designs are refined, development and testing are complete, our staff Data Scientist will closely monitor the impact of the Positive Reinforcement project. We will share our initial measure plan and subsequent results here.