Wikipedia vuole aumentare la pertinenza dei propri contenuti e proprio per questo motivo ha sviluppato un nuovo software denominato Objective Revision Evaluation Service (ORES) in grado di riconoscere la qualità di una modifica in base anche alla lingua di provenienza e al contesto della modifica. Una vera e propria novità che consentirà alla più grande enciclopedia del mondo di fornire all’utente finale dei risultati più pertinenti possibile.
Questa grande novità è stata annunciata direttamente dalla fondazione Wikimedia in un post sul blog del gruppo che gestisce Wikipedia nel 2001. Gli stessi hanno spiegato che ci sono circa mezzo milione di modifiche agli articoli di Wikipedia ogni giorno e proprio per questo motivo è necessario mantenere una qualità molto alta ed evitare che le modifiche siano passate.
Il nuovo software di intelligenza artificiale permette ai redattori di Wikipedia di scoprire velocemente le modifiche non corrette e fornire tutte le informazioni del caso in tempo reale.
Wikipedia, largo all’intelligenza artificiale. Per salvare la qualità e coinvolgere più utenti
Mentre alcuni software automatici sono stati “incredibilmente funzionali per garantire la qualità di Wikipedia“, spiega Wikimedia , altri progetti precedenti per integrare l’intelligenza artificiale si sono rivelati fallimentari, e editori non sono stai molto contenti. Alcuni software interni hanno addirittura bloccato in automatico le modifiche apportate da nuovi editori, cosa vista come un ostacolo per i nuovi arrivati. ORES si propone di risolvere questo problema riscontrato in passato giudicando puramente il contenuto di una modifica.
“La cosa da notare è che ORES non giudica se i testi che le persone stanno aggiungendo in realtà sono veritieri, perché è immensamente complicato, ma va a guardare la qualità in modo da evitare problemi con i lettori”, ha detto il prof John Carroll dell’Università del Sussex, in un’intervista della BBC.
L’applicativo installato sui server di Wikipedia è in grado di monitorare migliaia di modifiche al secondo in modo di non rallentare ne l’utente ne l’editore. Il tutto è stato testato per due mesi e attualmente è già operativo sulla piattaforma del pronto per essere sperimentato.
