А ведь плашки Фейсбука про ковид и про климат - это ведь функциональность Твиттера. Грубо говоря, фактчекер отвечает на чей-то пост своей плашкой и автор, и все читатели могут это видеть, как ответы в Твиттере. Но мы же не верим по умолчанию одному централизованному фактчекеру? Должен быть плюрализм. Значит, любой пользователь может быть таким фактчекером, мониторить чужие посты и писать своё мнение. #social_networks
Comments (6)
Отличие комментов фактчекеров от обычных комментов, фактически, в том, что:
Такие комменты (наверное, это именно комменты) можно запрашивать с ноды фактчекера (или отдельного сервиса?). Ты подписываешься на тех фактчекеров, которым доверяешь. Запрашивать можно по URL поста или по его хэшу (чтоб найти репосты) - это "Твиттер", по ключевым словам, по тексту поста, по вектору его эмбеддинга (чтоб найти мнения эксперта на похожие посты, которые копипейстят) - это уже похоже на фейсбучные плашки, только по добовольному выбору и плюралистично. Даже можно назвать это не фактчекингом, а способом узнать мнение какого-нибудь особого человека по некому поводу. Например, пишет кто-то про причины Великой Депрессии, или про распад Римской Империи, а ему раз - и мнение австрийской школы 🙂
Заодно прикольно вылавливать, как кто-то переобувается на лету и меняет мнение через пару лет, правда свои старые мнения редактировать будет 🙂
Вариант с поиском ответов на похожие посты - это и на своих ответах ценно будет 🙂
Это уже задача для AI.
Ну тут умишко простой довольно-таки уже может довольно успешно работать.
Самый простой вариант - есть в Elasticsearch такая more like this query, которая сначала отыскивает кандидатов на похожие посты по ключевым словам, а затем ранжирует по cosine similarity TF-IDF векторы.
Естественно, слишком много подобных "людей с интересными мнениями" может быть не очень много, ибо замахаешься всех опрашивать.
Вариант интереснее, находить эмбеддинг для поста и искать подобные векторы, для этого тоже есть инструменты, Здесь нужна уже модель - но самому её тренировать не обязательно, есть претренированные эмбеддинги.
Правда, содержать такой сервис становится не совсем уж дешевым вычислительно. Но зато это способ добиться славы автоматизированным вставлянием пяти копеек куда попало 🙂
Вообще вырисовывается интересный коммуникативный формат.
Плашки фейсбучные всех раздражают почему? Потому что они сухие, мёртвые, как принудительно добавляемый в программу научный коммунизм или тому подобная литература в нагрузку к интересным книгам в совке. И столь же монополистичные - айн киндер, айн кюхе, айн кирхе.
А если это живой человек пишет своё мнение по некому кругу вопросов, лонгридами, и вся его совокупность мнений представляет собой некую целостную теорию? Это же интересно. И это выводит дискуссию на высокий уровень, предлагает глубокое осмысление вопросов - альтернатива поверхностности современных соцсетей.
В том же Твиттере можно что-то заявить в ответ на что-то во всеуслышание - но оно через день потонет и забудется. А тут фактически составляется база знаний.
Кстати, контент может касаться не только общественно значимых вопросов, но и нишевых тем, например, технический справочник или релевантная по какому-то критерию посту поэзия 🙂
Кстати, пользователи могут оставлять обратную связь для улучшения матчинга / дообучения моделей - кнопочки "Это релевантно" и "Это тут не при чём".