Bagaimana Huffington Post menangani 70+ juta komentar setahun

The Huffington Post telah mengumpulkan lebih dari 70 juta komentar sepanjang tahun ini, jauh melampaui total tahun 2011 yang berjumlah 54 juta.

Untuk mengambil satu contoh, posnya ( pertama kali diterbitkan) dengan video yang sekarang terkenal dari komentar '47 persen' Mitt Romney menarik perhatian 171.753 komentar .

Semua situs berita berjuang dengan komentar pengguna dalam beberapa cara, tetapi memoderasi volume pesan yang sangat besar ini adalah ujian unik apakah percakapan online seperti yang kita kenal — selusin orang yang membuat beberapa poin pada posting blog atau artikel — dapat meningkat tanpa batas lebih besar tanpa runtuh menjadi hiruk-pikuk.

Komentar pengguna pada artikel Huffington Post telah melonjak selama bertahun-tahun, menjadi sekitar 8 juta pada bulan Juli dan 9 juta (tidak digambarkan) pada bulan Agustus. (Bagan dan data milik The Huffington Post)

Saya bertanya kepada Justin Isaf, direktur komunitas di The Huffington Post, beberapa pertanyaan tentang bagaimana situs tersebut menciptakan diskusi yang berharga dan menegakkan standar komunitas hingga 25.000 komentar per jam.

Poynter: Salah satu pertanyaan besarnya adalah, apakah pembangunan komunitas di seputar berita online “berskala”? Yaitu, ketika 100.000 orang mengomentari sebuah pos, apakah Anda benar-benar masih dapat bertukar ide dan percakapan yang sebenarnya — atau apakah Anda hanya memiliki 100.000 orang yang berbicara dalam volume yang terlalu besar untuk didengarkan oleh siapa pun? Apakah itu benar-benar menciptakan komunitas yang saling mengenal dan belajar satu sama lain? jordan retro murah ?

Justin Isaf: Anda pasti dapat memiliki komunitas yang berarti dalam skala besar. 70% dari komentar kami adalah balasan kepada orang lain, bahkan pada artikel dengan 100.000 komentar. Orang-orang benar-benar memperhatikan satu sama lain dan melakukan diskusi yang menarik.

Ini sebenarnya pertanyaan yang sangat menarik dan saya ingin sekali membahasnya sebentar. Sebenarnya ada dua tantangan utama bagi komunitas dalam skala besar. Tantangan terbesar adalah masalah apel yang buruk, dengan fasih dinyatakan dalam “ Hukum Godwin ” (“Seiring berkembangnya diskusi online, kemungkinan perbandingan yang melibatkan Nazi atau Hitler mendekati 1”). Yang kedua, yang hanya benar-benar menjadi masalah jika Anda telah memecahkan yang pertama, adalah salah satu penemuan – bagaimana Anda menemukan percakapan yang Anda, sebagai pembaca, akan tertarik ketika ada 185.000 komentar pada sebuah artikel.

Justin Isaf bekerja di Change.org sebelumnya bergabung dengan The Huffington Post .

Hukum Godwin adalah tentang satu orang yang datang dan membuat segalanya menjadi kurang menyenangkan sampai-sampai anggota baik Anda pergi begitu saja. Ini adalah masalah yang lebih besar dalam skala, tetapi merupakan masalah di semua tahap komunitas.

Bagi kami, solusinya adalah bekerja sangat keras untuk menjaga komunitas tetap aman dan menyenangkan dengan menginvestasikan waktu dan energi yang signifikan ke dalam pra-moderasi untuk mencegah pelaku jahat itu keluar… Keyakinan kami bermuara pada hal yang sangat sederhana “jika Anda sengaja atau konsisten membuat ini menjadi tempat yang kurang menyenangkan, Anda dan komentar Anda mungkin akan dihapus darinya.”

Pendekatan kami untuk masalah lain – menemukan diskusi yang tepat untuk Anda – bersifat komunal dan teknologi. Pertama, jaringan 'penggemar' di HuffPost memungkinkan orang untuk menonton apa yang dibicarakan teman mereka dan dengan mudah terlibat dengan orang baru yang menurut mereka menarik. Kami ingin memastikan bahwa teman lama dapat menemukan satu sama lain dengan mudah, tetapi pada saat yang sama memperkenalkan mereka kepada orang baru sehingga mereka selalu memperluas komunitas dan jaringan mereka.

Solusi teknologi untuk menghubungkan orang yang tepat melibatkan BANYAK pengolahan data, algoritme cerdas, dan beberapa desain yang elegan. Misalnya, program Pundit kami di vertikal Politik — yang menyoroti komentar dan percakapan yang secara umum akan lebih menarik bagi audiens yang besar — ​​mengarah ke beberapa percakapan yang paling menarik dan mendalam di situs bahkan ketika ada volume tinggi.

Dengan berfokus pada dua masalah ini — menciptakan ruang yang aman dan menyenangkan, dan membantu orang menemukan konten yang relevan bagi mereka — telah memungkinkan kami mengelola pertumbuhan dan skala komunitas yang sebenarnya. Ini juga membantu kami mempertahankan pengguna dengan sangat baik. Lebih dari 1.000 anggota komunitas yang mendaftar dalam 6 bulan pertama keberadaan HuffPost masih berkomentar lebih dari sekali seminggu hari ini.

Jelas upaya semacam itu juga membutuhkan sumber daya yang signifikan untuk dipertahankan, bukan? Bisakah Anda memberi tahu saya lebih banyak tentang tim moderasi komentar — jumlah orang, saat mereka bekerja, apa yang mereka lakukan? Dan solusi teknologi seperti filter dan algoritme apa yang membantu mengotomatiskan beberapa pekerjaan itu?

Di bawah: Sekarang, kami adalah tim yang lebih besar dengan setara dengan sekitar 30 moderator penuh waktu. Mereka bekerja 24/7/365 dalam shift enam jam melalui ratusan komentar per jam masing-masing. Mereka semua berbasis di A.S. atau di negara edisi yang mereka kerjakan sehingga mereka mendapatkan konteks dan percakapan budaya lokal. Ini adalah keahlian yang sangat spesifik dan membutuhkan mentalitas tertentu untuk melakukannya dengan baik. Saya selalu kagum dengan tim ini.

Mereka didukung oleh beberapa teknologi terbaik di industri ini. Akan membutuhkan waktu yang sangat lama untuk menjelaskan semua teknologi berbeda yang masuk ke aliran moderasi, tetapi pada intinya adalah Julia. Dia adalah mesin kecerdasan buatan yang membantu mod keluar. Dia adalah teknologi yang sangat keren yang kami peroleh sekitar 2 tahun yang lalu dan telah berkembang pesat sejak saat itu.

Saya ingin mendengar lebih banyak tentang 'Julia.' Peran apa yang dia mainkan dalam memoderasi komentar? Dari mana teknologi itu berasal, dan apakah tersedia bagi orang lain untuk diadopsi? Apakah dia melakukan analisis semantik? Apakah dia 'belajar' dari waktu ke waktu? Apa yang menginspirasi nama itu?

Di bawah: Dia adalah bagian dari akuisisi perusahaan bernama Adaptive Semantics yang menciptakan dia dan teknologi asli di balik itu semua. Itu adalah tim dua orang, Jeff Revesz dan Elena Haliczer. Elena sekarang adalah Wakil Presiden produk HuffPost, dan pengembangan Julia yang sedang berlangsung dilakukan oleh beberapa orang yang sangat pintar dengan gelar Ph.D dalam hal-hal yang tidak akan pernah saya pahami.

Julia adalah algoritme pembelajaran mesin (JuLiA singkatan dari 'Just a Linguistic Algorithm') yang telah kami ajarkan untuk memahami beberapa bahasa dan yang terus kami ajarkan secara berkelanjutan (ya, dia belajar dari waktu ke waktu). Dia membaca semua yang dikirimkan ke HuffPost dan membantu moderator melakukan pekerjaan mereka lebih cepat dan lebih akurat. Kami benar-benar telah melakukan banyak hal dengan moderasi yang dibantu mesin, memungkinkan kami untuk memoderasi 9,5 juta komentar dalam sebulan, dan Julia adalah intinya.

Saya penggemar berat mesin membantu kami dengan tugas tingkat yang lebih rendah, membebaskan waktu, sumber daya, dan kekuatan otak untuk tugas yang lebih menarik dan kompleks. Julia mengambil beberapa langkah lebih jauh dan membantu kami dengan banyak aspek lain dari HuffPost selain membantu menyingkirkan anggota yang kasar, termasuk mengidentifikasi percakapan cerdas untuk promosi, dan konten yang tidak cocok untuk pengiklan kami. Dia telah memungkinkan kita untuk melakukan lebih banyak dengan lebih sedikit.

Jadi, mengingat kemampuan 'Julia' yang cukup canggih, apa yang tersisa untuk diurus oleh moderator manusia? Apakah mereka berurusan dengan komentar area abu-abu yang tidak diketahui oleh komputer?

Di bawah: Tim manusia kami menangani banyak masalah. Itu pasti termasuk komentar area abu-abu yang Julia tidak yakin, tetapi juga berurusan dengan tingkat yang lebih tinggi dan moderasi perawatan khusus, masalah pengguna, audit dan perawatan berkualitas, dll.

Sebagai contoh:

• Julia telah membebaskan sumber daya untuk pindah ke program Editor Komunitas kami – Editor yang fokus pada pembuatan konten dan melibatkan audiens kami dengan tujuan eksplisit untuk membangun komunitas orang yang lebih padat di sekitar konten yang mereka pedulikan, dengan orang-orang yang berpikiran sama. Ini sangat praktis, pada dasarnya manusiawi dan telah menciptakan kelompok individu yang luar biasa yang sekarang memiliki rumah di mana mereka dapat berbagi hasrat mereka dengan orang-orang serupa yang mungkin belum pernah mereka temui sebelumnya.
• Ketika tokoh kontroversial meninggal atau dirawat di rumah sakit, kami berusaha sangat keras untuk memastikan bahwa utas tersebut sesuai dan tidak diambil alih oleh orang-orang yang terlalu vokal tentang ketidaksukaan mereka terhadap orang tersebut. Ini adalah jenis perhatian yang belum didapatkan oleh mesin, tetapi mereka tetaplah orang-orang yang memiliki perasaan, keluarga, teman, orang-orang terkasih, dan kami menganggapnya sebagai bagian dari tanggung jawab kami untuk memastikan bahwa percakapan di HuffPost mempertimbangkannya.
• Kami memiliki beberapa cerita dan bagian situs yang sayangnya kontroversial dan beberapa yang sensitif – vertikal Voices kami, Remaja, artikel tentang penampilan orang, dll. Dalam banyak kasus di vertikal ini, kami ingin memastikan bahwa kami memiliki lebih banyak keterlibatan manusia. karena mereka menyentuh begitu banyak kehidupan nyata, dan mempengaruhi perasaan nyata. Jadi kami ingin memastikan orang-orang dengan perasaan dan kehidupan terlibat. Julia adalah tipe yang sensitif, tetapi dia tidak selalu 'mengerti' ketika sedang emosional.

Terakhir, bagaimana pendapat Anda tentang mencoba memunculkan komentar terbaik dari ribuan yang Anda dapatkan? Atau lebih luas lagi, dapatkah Anda merancang sistem komentar yang dioptimalkan untuk orang yang membaca komentar, bukan untuk orang yang meninggalkan komentar?

Di bawah: Seringkali ada trade-off dalam pilihan desain — orang yang membaca dan orang yang berbicara sering kali memiliki kebutuhan yang berbeda.

Anda pasti dapat (dan harus) mengoptimalkan membaca, terutama mengingat itu adalah bagian besar dari sebuah komunitas (lihat bagian “ Aturan 1-9-90 ”). Tetapi, pada saat yang sama jika Anda mengoptimalkan orang-orang yang tidak bercakap-cakap, maka Anda berisiko mengurangi jumlah hal yang harus dibaca.

Kami mengambil pendekatan yang kami inginkan untuk membangun platform yang sangat mudah bagi anggota komunitas kami untuk terlibat satu sama lain, tetapi juga sangat memudahkan pembaca pertama kali untuk menemukan poin keterlibatan terbaik dan percakapan paling menarik.

Ini adalah tindakan penyeimbang untuk memastikan, dan kami telah melacak data kualitatif dan kuantitatif selama bertahun-tahun untuk memastikan bahwa kami menciptakan platform dan komunitas yang paling menarik dan kuat yang kami bisa. Pendekatan kami mungkin tidak berhasil dalam setiap kasus, tetapi bagi kami, itu berhasil dengan cukup baik.

Lebih awal: HuffPost menghargai percakapan dan komunitas lebih dari konten | HuffPost menggunakan lencana untuk memberdayakan pengguna sebagai moderator.