Signaux de notation de réputation
Ma question:
- Comment l'expérience utilisateur des meilleurs systèmes de réputation Web, ou de tout autre, capture et représente l'influence hors ligne au sein d'une communauté?
- Quels sont les signaux qui sont quantifiés ou illuminés dans les exemples?
Contexte:
Je travaille sur une expérience utilisateur qui inclura un système de réputation pour notre base d'utilisateurs et je prends des notes de systèmes populaires tels que:
- Stack Exchange, Yahoo Answers, Ebay, Amazon, Yelp
- Klout, LinkedIn
- Dribbble, Behance
- Gamerscore Xbox Live, Apple Game Center, Halo Rankings, League of Legends
La plupart des exemples de système de réputation se concentrent sur l'activité du système pour construire un classement et ne capturent pas l'influence réelle hors ligne. Par exemple, mon score de 134 et mes 4 badges sur UX-StackExchange sont excellents pour montrer que je n'ai pas beaucoup fait sur StackExchange (par rapport à ceux qui l'utilisent), mais pas si bien pour capturer ce pour quoi je suis payé quotidiennement (et tous les d'autres personnes ne l'utilisant pas).
Des exemples comme ceux-ci ne seront pas suffisants pour le score de réputation dont j'ai besoin dans notre UX. Quora aborde ce problème différemment, en tirant parti de la véritable identité et de la réputation hors ligne pour donner de la crédibilité à la réponse. Il n'y a pas de score, juste un titre qui laisse l'utilisateur interpréter la crédibilité. Le fait est que tous les nouveaux utilisateurs de notre système ne devraient pas commencer par un score de réputation de zéro (si le score numérique est même le bon affichage).
Je recherche des exemples UX (bons ou mauvais) de systèmes ou de signaux capables de capturer une influence hors ligne. Un tel exemple UX est ce que LinkedIn a commencé à faire récemment avec Skills & Expertise - vos connexions peuvent augmenter les compétences que vous avez répertoriées, ou même vous suggérer d'ajouter de nouvelles compétences à votre profil. Je n'ai pas besoin d'une ventilation complète du site, juste des pistes sur où chercher et des raisons pour lesquelles vous le suggérez.
Je ne peux pas commenter le côté UX de votre question, mais en termes d'utilisation de chiffres pour représenter la réputation/influence, je peux offrir une expérience personnelle. Dans les milieux universitaires, il existe différentes mesures de l '"influence". L'une de ces mesures est le " H-index " (copier/coller de Wikipedia):
L'indice h est un indice qui tente de mesurer à la fois la productivité et l'impact des travaux publiés d'un scientifique ou d'un universitaire. L'index est basé sur l'ensemble des articles les plus cités du scientifique et le nombre de citations qu'ils ont reçues dans d'autres publications. L'indice peut également être appliqué à la productivité et à l'impact d'un groupe de scientifiques, comme un département ou une université ou un pays, ainsi qu'à une revue savante.
Les revues ont également traditionnellement reçu des notations " facteur d'impact " qui reflètent leur influence/crédibilité. Les revues qui publient des articles souvent cités ont un impact plus important. Les chercheurs qui écrivent des articles souvent cités ont un impact plus important. De nombreuses citations impliquent généralement un "impact positif", mais ce n'est pas nécessairement le cas. L'utilisation de ces mesures est également très controversée parmi les universitaires (elles sont souvent liées à la croissance future de l'emploi et aux opportunités de financement).
Ainsi, dans la communauté universitaire hors ligne, ils utilisent également des chiffres pour reconnaître la contribution. Si votre système en ligne veut faire appel à des "experts" universitaires, alors vous pourriez peut-être essayer de vous baser sur l'une de ces mesures d'influence existantes. Je sais que Thomson Reuters tient un registre des facteurs d'impact des revues, mais il existait auparavant des outils pour calculer l'indice h pour un chercheur individuel.
Vous manquez LinkedIn. Voici à quoi ressemble mon profil:
Vous l'avez probablement déjà vu - lorsque vous vous connectez à LinkedIn, ils vous demandent "Est-ce que cette personne est bonne à X?" et il vous suffit de cliquer pour dire "oui" ou de passer à quelqu'un d'autre.
Cela fonctionne assez bien dans la pratique, bien qu'il puisse évidemment être "joué" en remplissant quelque chose dans votre profil et en demandant à vos amis de vous voter pour ce paramètre particulier. Mais en réalité, personne qui compte ne le fera parce que ce truc est visible dans votre réseau et les gens seraient bizarres si je montrais soudain un nombre élevé de votes pour une "chirurgie du cerveau" ou quelque chose du genre.
Ce système est également meilleur que le système de recommandations précédent car il nécessite beaucoup moins d'efforts de la part de toutes les parties concernées. Je remplis simplement mon profil comme d'habitude, en listant les compétences que j'ai ou que j'utilise, et d'autres personnes font savoir au système si elles sont d'accord. C'est ça. En conséquence, vous disposez d'un assez bon ensemble de compétences du monde réel attribuées aux personnes sur un réseau social qui consiste à connecter les gens en fonction de ces compétences (et d'autres choses).
J'en ai juste pensé un. Call of Duty MW3 affiche ces badges pour vos rangs dans les jeux précédents afin que vous puissiez savoir si quelqu'un avec un rang bas est juste nouveau dans ce jeu. Mais dans l'ensemble, le système de réputation marque l'utilisation.