211service.com
Cómo Digg combate a los tramposos
Digg , el popular sitio web de agregación, está redefiniendo la forma en que muchas personas encuentran noticias. Unos 850.000 usuarios registrados actúan efectivamente como personal editorial, recomendando, o investigando, historias que consideran lo suficientemente interesantes para la página de inicio del sitio.
Un mapa visual del comportamiento de excavación en Digg. El eje horizontal representa a los usuarios de Digg; los más nuevos están en el extremo derecho. El eje vertical representa historias; los más nuevos están en la parte inferior. Cada punto del mapa representa un digg, con puntos rojos que pertenecen al primer digg de una historia. Las líneas blancas horizontales representan la actividad de excavación de una historia popular. Sin embargo, las líneas blancas verticales no describen el comportamiento típico de excavación y pueden representar la actividad de un robot.
Los desafíos son mantener fuera el contenido no deseado y asegurarse de que las historias se promocionen de manera legítima. Algunas personas intentan engañar al sistema, utilizando medios deshonestos para intentar aumentar las posibilidades de que una historia llegue a la página principal. La motivación: dinero y fama. Los artículos que aparecen en la página de inicio de Digg generalmente generan muchas visitas rentables a la página de la fuente de la historia. Los intentos de juego se llevan a cabo de muchas formas diferentes. Algunas personas crean cuentas de usuario falsas y software llamados bots, diseñados para cavar historias automáticamente. Otros jugadores escriben entrevistas inventadas con personajes famosos y las publican en blogs sospechosamente nuevos con la esperanza de atraer tráfico a su sitio web.
Según el fundador de Digg, Kevin Rose, el sitio está diseñado para que los usuarios puedan monitorear el comportamiento de excavación y autocontrol. Por ejemplo, es posible ver el historial de usuarios que cavan una historia: si una historia tiene una gran cantidad de comentarios de personas con cuentas de usuario recién creadas, es probable que se haya promocionado de manera injusta, posiblemente de un solo usuario que fabricó las cuentas. . Luego, los miembros pueden usar herramientas para enterrar las historias que no creen que merezcan estar en la portada.
La actividad sospechosa también se puede frustrar utilizando la gran cantidad de datos sobre el comportamiento normal de excavación que Digg ha recopilado de usos anteriores. Con más de dos años de experiencia y análisis estadístico y de comportamiento sobre los patrones de cómo se envía y promociona el contenido legítimo, representado por más de 1.200.000 envíos de contenido y 50.000.000 Diggs hasta la fecha, tenemos una comprensión muy detallada del proceso, dice Rose.
No es fácil encontrar patrones significativos en gigabytes de datos sin procesar. Pero ciertas herramientas de visualización de datos se pueden usar para detectar actividades sospechosas más fácilmente. Al representar gráficamente la actividad del usuario, podemos comenzar a ver patrones que normalmente no serían evidentes por otros medios, dice Eric Rodenbeck, fundador de Estambre , la empresa de diseño que proporciona herramientas de visualización para Digg Labs. Stamen desarrolló Digg Labs, que incluye herramientas de visualización llamadas Pila de Digg y Enjambre de Digg . Estas herramientas muestran el comportamiento de los usuarios de Digg en tiempo real para ayudar a los usuarios a encontrar historias populares de diferentes formas.
Digg Swarm es un buen ejemplo de cómo funciona este tipo de visualización, dice Rodenbeck, que no es representante de Digg. La visualización no le dirá todo sobre la actividad que está observando, pero puede iluminar patrones que pueden darle una mejor idea de dónde buscar.
Por ejemplo, el mapa visual de Stamen (ver imagen de arriba), diseñado por el director técnico Michal Migurski , ofrece una perspectiva diferente sobre el comportamiento de excavación. En esta imagen, los miembros de Digg están representados en el eje horizontal, con los miembros más nuevos en el extremo derecho y los más antiguos en el extremo izquierdo. Las historias están representadas en el eje vertical, con las más nuevas en la parte inferior y las más antiguas en la parte superior. Cada punto del mapa representa una única digg, con puntos rojos que pertenecen a la primera digg de una historia.
Inmediatamente, se destacan algunos comportamientos, explica Rodenbeck. Considere las líneas blancas horizontales discontinuas. Estos ilustran una historia que llegó a la página principal y está adquiriendo una serie de diggs de varios lectores. Sin embargo, las líneas blancas verticales discontinuas pueden representar un comportamiento de excavación sospechoso: muestran a un usuario individual excavando una gran cantidad de historias, tanto las nuevas como las más antiguas, en rápida sucesión. Es improbable que una persona haya producido tantas excavaciones para un número tan grande de historias, razona Rodenbeck. Es mucho más probable que esos diggs fueran generados automáticamente por bots, en un esfuerzo por promover artificialmente ciertas historias, dice.
Nos da una imagen bastante buena de lo que está sucediendo, dice Rodenbeck, pero es solo una imagen parcial. Hay muchos más parámetros para mapear, dice. Al mapear los mismos datos usando diferentes métricas, como la actividad reciente de un usuario en particular o la cantidad de contactos, o amigos, en Digg que él o ella ha establecido, surgen diferentes tipos de patrones. No solo podemos obtener una comprensión más sólida de lo que está sucediendo actualmente en el ecosistema de Digg, sino también tener una mejor idea de qué tipo de preguntas hacer en el futuro, dice Rodenbeck.
Hasta ahora, la combinación de vigilancia ciudadana y visualización de datos ha funcionado bien para mantener los juegos en Digg relativamente mínimos. Aunque Digg no mantiene estadísticas sobre el número de intentos de juego desde que el sitio se puso en marcha a fines de 2004, Rose dice que ninguna organización ha podido jugar con Digg con éxito, según nuestro conocimiento.
A los usuarios sospechosos de usar su (s) cuenta (s) para intentar jugar a Digg se les envía un correo electrónico de advertencia. El usuario está bloqueado después de una segunda infracción.
Rodenbeck cree que graficar inteligentemente los datos sociales de Digg ayuda en la lucha contra los tramposos. La visualización no puede resolver el problema de los juegos de una vez por todas, dice. Pero definitivamente puede simplificar el proceso de descubrimiento de patrones, y creemos que tiene mucho valor.