Читаем Журнал «Компьютерра» № 7 от 21 февраля 2006 года полностью

Спустя полтора года в запущенной энциклопедии было около двадцати (если верить Уэйлсу – двенадцать) готовых статей. Затраты на проект составили около 250 тысяч долларов, так что разочарование Уэйлса, который был главным инвестором этой затеи, вполне объяснимо. И пока Сэнгер размышлял над оптимизацией процесса проведения экспертной оценки, Уэйлс решил тяжесть внешней экспертизы переложить на самих читателей. Параллельно была запущена еще одна энциклопедия, лишенная ограничений первого проекта. Движок Wikipedia позволял немедленно вносить изменения в статьи и хранить историю этих изменений, поэтому экспертом мог стать любой посетитель сайта. Предполагалось, что статьи, подвергаемые постоянному редактированию, будут постепенно становиться лучше.

Как мы уже знаем, интуиция Уэйлса не подвела. Техническая легкость внесения изменений в статьи и отсутствие порога вхождения для участников привели к тому, что Wikipedia росла не по дням, а по часам, с каждой новой статьей доказывая правоту Уэйлса. Резкий старт новой энциклопедии был бы невозможен без двух тысяч участников Nupedia, нашедших благодатную почву для приложения своих способностей, однако вскоре стало очевидно, что во многом Wikipedia является не продолжением Nupedia, а отрицанием ее.

С трудностями в первую очередь столкнулись эксперты Nupedia, с ужасом наблюдавшие, как их статьи подвергались безграмотному редактированию. Ни регалии, ни научный авторитет, ни степень осведомленности в каком-либо вопросе в Wikipedia в расчет не брались – все пользователи оказались абсолютно равноправны, а в дискуссиях, посвященных содержанию статей, порой побеждал не тот, кто прав и лучше знает предмет, а тот, кто мог лучше отстоять свою точку зрения или просто был настырнее.

Противостояние экспертов и энтузиастов приводило не только к ухудшению качества статей, но и к уходу из Wikipedia тех, кому не хватало терпения и времени постоянно доказывать, что трава зеленая, а небо голубое[Вообще говоря, мнения сооснователей по этому вопросу расходятся. В данном разделе представлена точка зрения, близкая к мнению Сэнгера. Джимми Уэйлс заявляет, что никакого противостояния между экспертами и сообществом Wikipedia нет и быть не могло, потому что эксперты являются частью сообщества].

Качественные потери в стане сторонников Wikipedia оказались практически незаметны из-за постоянного притока новых пользователей, среди которых были, конечно, и специалисты ничуть не хуже тех, кто ушел. В любом случае, «жертвоприношение» казалось оправданным – ведь благодаря отказу от старой модели подготовки энциклопедических статей удалось привлечь десятки тысяч новых авторов. Статьи собирались по принципу «с миру по нитке», некомпетентность смертным грехом не считалась, а система итеративного редактирования позволяла обеспечить приемлемый уровень опубликованных текстов (собственно, эта же модель действует и сегодня).

В 2002 году настал черед уходить и Ларри Сэнгеру. Nupedia уже доказала свою несостоятельность, а Wikipedia в главном редакторе не нуждалась. Через год Ларри попытался выкупить домен Nupedia у своего бывшего работодателя, однако Джимми Уэйлс домен оставил за собой, и вскоре о Nupedia стали говорить только в прошедшем времени.

Корень зла

По мере того как Wikipedia обретала популярность, проблемы с качеством статей проявлялись все нагляднее. Система итеративного улучшения хороша в том случае, когда все ее пользователи являются социально ответственными людьми, трезво оценивают степень своей компетентности и не злоупотребляют свободой, которую предоставляет Wikipedia. К сожалению, живые люди устроены иначе, поэтому постепенно в Wikipedia пришлось вводить механизмы, компенсирующие издержки свободного редактирования. На сегодняшний день в открытой энциклопедии существует несколько видов ограничений, затрудняющих преднамеренное злоупотребление ресурсом, – так, например, анонимные пользователи больше не могут создавать новые статьи, а количество близких по времени откатов к предыдущей версии ограничено («правило трех откатов»). Вместе с тем ни одна из этих мер не способна радикально улучшить качество статей.

Участники Wikipedia с удовольствием цитируют результаты недавнего исследования журнала Nature, согласно которому в средней статье Wikipedia четыре ошибки, тогда как у статей энциклопедии «Британника» тот же показатель равен трем. Однако количественные сравнения ничего не говорят о качестве допущенных ошибок, поэтому подобная статистика с равным успехом может использоваться как сторонниками Wikipedia, так и ее противниками[Например, постоянный критик Wikipedia Эндрю Орловски из британского сетевого издания The Register именно так и поступил, упомянув также, что в Wikipedia на 31% больше ошибок, чем в «Британнике» (это я к тому, как по-разному можно подать одни и те же данные.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Где твоя волшебная кнопка? Как развивать эмоциональный интеллект
Где твоя волшебная кнопка? Как развивать эмоциональный интеллект

Понимание эмоций и управление эмоциями играют ведущую роль в нашей жизни и успешности. А влияние на эмоции коллег и партнеров определяет достижения в бизнесе. Эмоциональный интеллект начинает занимать лидирующее положение в ряду навыков, которыми должен обладать и которые развивает любой человек, стремящийся получить высокие результаты. В книге используется множество приемов, упражнений и заданий, применив которые вы сможете направить силу эмоций на достижение успеха в своих делах.Из книги вы узнаете:– почему интерес и страх – главные эмоции в жизни человека;– что в рекламе видят женщины, а что мужчины;– на какие эмоции опираются успешные люди;– как эмоции направляют финансовые потоки.Авторы книги утверждают, что в современном мире успешный человек должен уметь развивать и поддерживать свой эмоциональный интеллект. Книга предназначена для бизнес-тренеров, студентов старших курсов, а также заинтересованных лиц.

Елена Анатольевна Хлевная , Л. Южанинова

Психология и психотерапия / Прочая компьютерная литература / Книги по IT
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru.Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Роман Зыков

Карьера, кадры / Прочая компьютерная литература / Книги по IT