Growth/Revize Tone
|
Improve Tone
Strukturovaný úkol na podporu nováčků při učení se o článcích na Wikipedii a jejich vylepšování.
|
 | Tato stránka ve zkratce: The Revise Tone structured task helps newcomers improve article neutrality through a guided workflow. In testing across four Wikipedias, Revise Tone task completion rates for newcomers were 38.7% higher than Copyedit task completion rates overall (p < 0.001), with no evidence of reduced edit quality. These results suggest that structured tasks can make editing easier and more successful for new contributors. |
Strukturovaný úkol Revise Tone (revize tónu) pomáhá nováčkům identifikovat a revidovat ne-neutrální jazyk v článcích Wikipedie. Je navržen tak, aby se zobrazoval v kanálu navrhovaných úprav na domovské stránce pro nováčky, spolu s dalšími strukturovanými úkoly, jako jsou Přidat odkaz a Přidat obrázek.
Tento strukturovaný úkol navazuje na širší strategii týmu Growth, jejímž cílem je snížit bariéry pro editaci a zároveň podpořit rozvoj přispěvatelů. Jeho cílem je zvýšit počet konstruktivních úprav od nových editorů a prohloubit jejich pochopení očekávání Wikipedie ohledně tónu a neutrality.
Na rozdíl od Add a Link (přidat odkaz) nebo Add an Image (přidat obrázek) je Revise Tone (upravit tón) méně strukturovaný a nabízí otevřenější editační proces. Zavádí pokročilejší dovednosti a podporuje pokrok nováčků tím, že jim pomáhá internalizovat základní principy encyklopedického psaní.
Současný stav
- – rané plánování a počáteční návrhy
- – strojové učení a technické plánování. Prezentace prvních nápadů na Wikimanii 2025 v Nairobi.
- – sdílení návrhů a experimentálních plánů s pilotními wikinami
- – dokončení počáteční vývojové práce
- – experimentální vydání na pilotních wiki stránkách
- – Share Revise Tone experiment results
Cíle uživatele
Noví dobrovolníci se často potýkají s úspěšným zahájením editace, zejména na mobilních zařízeních, kde je prostor na obrazovce omezený a pozornost roztříštěná. Někteří se nechají odradit procesem pokusů a omylů, kterým mnozí procházejí, když se učí konstruktivně přispívat, zatímco jiní dosud nenašli přesvědčivý důvod, proč by se o to měli pokusit. Tento úkol pomáhá řešit tyto problémy tím, že:
- Odhalování relevantních a dosažitelných příležitostí k úpravám
- Podpora úprav, u kterých je menší pravděpodobnost vrácení zpět
- Podpora růstu nováčků prostřednictvím praxe s pokročilými editačními dovednostmi, jako je zdokonalování tónů
- Zvyšování povědomí o obsahových a stylistických zásadách Wikipedie
Model Tone Check
Strukturovaný úkol Revise Tone bude poháněn m:Special:MyLanguage/Machine learning_models/Proposed/Tone Check|modelem strojového učení trénovaným na signálech řízených komunitou. Toto je stejný model, který pohání Tone Check Edit check.
Model funguje tak, že je dolaďován na příkladech revizí Wikipedie. Učí se z případů, kdy zkušení editoři použili specifickou šablonu ("peacock") k označení porušení tónu, a také z případů, kdy byla tato šablona odstraněna. Tento proces učí model BERT identifikovat vzory spojené s vhodnými a nevhodnými tóny na základě redakčních standardů Wikipedie.
Další vrstvou logiky řízené editorem, která nám pomůže s tímto strukturovaným úkolem, je to, že místo prohledávání všech článků se zaměříme na podmnožinu článků, u kterých signály editora naznačují potenciální problémy s tónem. Kritéria výběru článků, pro které budou posuzovány, jsou stále předmětem diskuse, ale mohou zahrnovat šablony pro údržbu, nižší hodnocení kvality obsahu, omezenou historii úprav nebo témata článků, která často obsahují propagační jazyk (např. články související s podnikáním).
Přestože funkce Tone Check i Revise Tone používají stejný model strojového učení, jejich účely a cílové skupiny se liší:
- Kontrola úprav – poskytuje zpětnou vazbu v reálném čase přispěvatelům během procesu úprav. Jeho cílem je pomoci editorům rozpoznat problémy, jako je tón, citace nebo formátování, před uložením úprav.
- Strukturovaný úkol Revise Tone – zobrazuje cílené příležitosti pro novější přispěvatele, kteří hledají způsoby, jak se zapojit.
Jak to funguje
Tato úloha aplikuje Tón Kontrola modelu, což je systém strojového učení, který je natrénován k identifikaci problémů s tónem, jako je propagační jazyk a nafoukanost. Návrhy jsou také formovány šablonami spravovanými komunitou (např. {{POV}}, {{Peacock}}) a daty z vrácených úprav, které pomáhají přesně určit problematické frázování.
Pokud je zjištěn problém s tónem textu, uživatelské rozhraní Edit Check zvýrazní příslušnou větu a nabídne kontextové pokyny, které pomohou nováčkům upravit text tak, aby odpovídal očekáváním Wikipedie ohledně neutrálního, encyklopedického tónu. Tento úkol nenavrhne konkrétní formulaci, ale pouze poskytne pokyny k zásadám a zvýrazní oblasti textu, které mohou vyžadovat změny.
- Zdůraznění problematického tónu s politickými pokyny
- Navrženo primárně pro mobilní zařízení, s plánovanou podporou pro stolní počítače
- Zobrazeno prostřednictvím kanálu Suggested Edits (navrhované úpravy) na domovské stránce pro nováčky
- Méně řízené než jiné strukturované úkoly, které nováčkům nabízejí postupný přechod k postupně náročnějším úkolům.
- Tento úkol bude konfigurovatelný prostřednictvím Konfigurace komunity, takže jej lze přizpůsobit na základě místního konsensu a potřeb.
Vývoj
Plánujeme stavět na známých prvcích uživatelského rozhraní, interakčních vzorcích a pracovních postupech z funkcí Growth a Edit Check, přičemž upřednostňujeme orchestraci známých komponent před novými návrhy.
Úkol bude využívat rámec navrhovaných úprav s návrhy z domovské stránky pro nováčky. Nováčci absolvují krátké úvodní seznámení a poté přejdou do rozhraní kontroly úprav. Hlavním novým designem, který Growth vyvíjí, je úvodní seznámení.
Testujeme tři onboardingové přístupy:
- Úvodní cvičení ve stylu kvízu – nabízí nenáročný způsob, jak si procvičit koncept Revise Tone před úpravami ve VisualEditoru, což pomáhá snižovat obavy nováčků z chyb.
- Zaškolení ve stylu videa – používá krátkou simulaci k náhledu na to, s čím se nováčci ve VisualEditoru setkají, a vychází z dřívějších zjištění, že videonávod byl nejzajímavější formou nápovědy.
- Přeskočit onboarding (A/B test) – porovnává zkušenost bez onboardingu s výše uvedenými dvěma přístupy. Tento model poskytuje okamžité pokyny, jakmile se editor setká s prvním návrhem, spíše než aby vyžadoval předchozí učení.
-
Nástupní proces ve stylu kvízu -
Nástupní program ve stylu videa -
Revise Tone: přijmout nebo odmítnout návrh
Raný prototyp vývoje Revise Tone je k dispozici k testování přes Figma.
Včasnou zpětnou vazbu k návrhům shromáždíme prostřednictvím diskusí v komunitě na našich pilotních wikinách a uživatelského testování s nováčky. Další zpětná vazba je vítána na naší diskusní stránce.
Test použitelnosti
Po interním kole recenzí jsme se rozhodli otestovat onboarding ve stylu kvízu. Zajímalo nás, zda by to mohlo nově příchozí lépe podpořit aktivním zapojením a pozváním k účasti, než aby je žádalo pasivně vstřebávat informace.
Během týdne od 25. srpna 2025 jsme pomocí Userlytics.com provedli pět testů prototypu onboardingu pro mobilní zařízení s lidmi, kteří měli na Wikipedii 10 až 100 úprav. Naše testovací cíle byly:
- Pozorováním, zda si lidé sami bez vedení všimnou problémů s tónem
- Zda chápou lidé pojem "zlepšit tón" (nyní "upravit tón")?
- Zjistění reakce lidí na úvodní proces založený na kvízu.
- Zda se lidé cítí po dokončení zaškolování připraveni upravit tón komunikace?
Shrnutí zjištění
- Neutralita nebyla intuitivní. Pouze 1 z 5 účastníků označil problém s tónem za "skvělý".
- "Vylepšit tón" bylo pro některé účastníky nejednoznačné, zatímco obecný úkol navrhnout úpravu byl dobře pochopen. Účastníci popsali úkol takto:
- Zjednodušování a zpřehledňování textu
- Vyhýbání se zaujatosti/propagačnímu tónu
- Téměř žádný z účastníků neotevřel informační zásuvku
- Všichni účastníci dokončili tutoriál:
- 3 z 5 to shledali užitečným
- 2 z 5 si mysleli, že tutoriál byl skutečným úkolem
- 3 z 5 účastníků se po úvodním školení v kvízu cítili lépe připraveni identifikovat problémy s tónem:
- "Rozhodně mi to pomohlo s přípravou na úkol."
- "Kdybych byl na Wikipedii úplný nováček a chtěl bych přispět, bylo by to super užitečné, protože kdybych tento tutoriál neobdržel, pravděpodobně bych si nebyl jistý, co je s těmito odstavci nebo větami špatně, protože gramaticky jsou správné."
Doporučení
- Jasněji označte tutoriál
- Vyjasněte jazyk a účel funkcí
Hypotézy a kritéria úspěchu
Hypotéza strojového učení (WE1.1.8)
Pokud vyvineme zdroj pro generování úkolů pro strukturovaný úkol Revise Tone, integrujeme naše nedávné poznatky o tom, který obsah zahrnout nebo filtrovat, a poskytneme kanály, které automaticky aktualizují seznam úkolů, umožníme kvalitativní vyhodnocení generovaných úkolů a A/B experiment, který otestuje, zda tento typ úkolu pomáhá začínajícím editorům provádět konstruktivnější úpravy.
Hypotéza Growth (WE1.1.2)
Pokud dodáme úvodní beta verzi strukturovaného úkolu Revise Tone, můžeme vyhodnotit, zda rámec pro kontrolu úprav dokáže technicky podporovat proaktivní návrhy spouštěné z kanálu navrhovaných úprav.
Hypotéza Growth (WE1.1.8)
Pokud budeme analyzovat předem stanovenou sadu předních indikátorů přibližně 2 týdny po zahájení A/B testu strukturovaného úkolu Revise Tone, budeme schopni identifikovat, které – pokud vůbec nějaké – aspekty komplexního zážitku je třeba upravit nebo prozkoumat, než budeme moci s jistotou vyhodnotit dopad dané funkce.
Kritéria úspěchu (pro začátečníky v 1. čtvrtletí)
- Technická proveditelnost a rozšiřitelnost
- Efektivní implementace pomocí frameworku Edit Check
- Vývoj podporuje rozšíření na budoucí strukturované úkoly
- Přesnost a vhodnost modelu
- Návrhy modelů dosahují alespoň 70% přesnosti na základě lidské kontroly (zkušenými editory)
- Doporučení jsou v souladu se standardy neutrality Wikipedie
- Srozumitelnost a použitelnost úkolů
- Nováčci chápou úkol a cítí se sebejistě, že ho splní.
- Přijetí komunitou
- Vstupy shromážděné prostřednictvím diskusí a zpětné vazby od ambasadorů
- Obecná podpora od zkušených přispěvatelů
Zpětná vazba od komunity
V rámci pilotních wikin projektů Growth budou v rámci osvětových aktivit vyžadovány vstupy od komunit během raného plánování a fáze beta testování, aby se pochopila podpora, obavy a preference konfigurace.
Naše pilotní wikiny, se kterými budeme během této doby úzce spolupracovat, budou arabské, anglické, francouzské a španělské Wikipedie.
Pokud máte zpětnou vazbu, ozvěte se prosím na diskusní stránce.
Související projekty
Tato práce je v souladu s dlouhodobou strategií pro přispěvatele a zapadá do cíle pro zkušenosti přispěvatelů ročního plánu WMF 2025-2026, konkrétně do Klíčového výsledku 1.1 wiki zážitků.
Související výzkum
Problémy s tone pro nováčky na enwiki a frwiki (T371158)
- 56 % úprav nového obsahu od nováčků obsahovalo výrazy s názvem peacock.
- Úpravy se slovy typu peacock měly 46,7 % vyšší pravděpodobnost vrácení zpět
- 22 % těchto úprav bylo vráceno zpět
Dopad úkolů pro nováčky a strukturovaných úkolů
- "Úkoly pro nováčky" zvyšují pravděpodobnost úpravy prvního článku o +11,6 % (Analýza experimentu, listopad 2020)
- "Přidat odkaz" zlepšuje míru první úpravy o +16,6 % a míru udržení o +16,2 % (Analýza experimentu, prosinec 2021)
- "Přidat odkaz" na anglické Wikipedii zvyšuje konstruktivní aktivaci o +33,7 % (Experiment s přidáním odkazu na anglické Wikipedii)
- !Přidat obrázek! zvyšuje míru první úpravy o +17,0 % a míru udržení o +24,3 % (Analýza experimentu, březen 2024)
Experiment Results
The Growth team completed an experiment comparing the new Revise Tone structured task against the existing unstructured Copyedit task for junior editors (≤100 cumulative edits). The goal of the experiment was to determine whether the Revise Tone task leads to more successful task completion without decreasing edit quality.
The experiment was conducted on logged-in users only from March 31, 2026 through May 14, 2026 across four pilot wikis: Arabic Wikipedia, English Wikipedia, French Wikipedia, and Spanish Wikipedia.
Participants were split evenly between:
- Control: 158,954 users (50.0%)
- Treatment: 158,856 users (50.0%)
In the treatment group, the Revise Tone task was available by default on the Newcomer Homepage and was also made available in the post-edit panel after completing a structured task. In the control group, Revise Tone was not available and users had access to the current default “easy” Suggested Edits, including the unstructured Copyedit task.
Results showed a statistically significant improvement in task completion rates for editors using Revise Tone:
- Revise Tone task completion rates were 38.7% higher than Copyedit task completion rates overall (p < 0.001).
- On mobile web, Revise Tone task completion rates were 35.3% higher than Copyedit task completion rates (p < 0.001).
These results suggest that providing a more guided and structured editing workflow can substantially improve newcomer task completion.
While the changes in constructive edit rates did not meet the threshold for statistical significance (p < 0.05), the data suggest a positive trend favoring the treatment group.
- Constructive Edit Rates for newer editors were 0.8% higher than the control group, with a 97.3% probability that the treatment is better than the control (p = 0.053).
- Constructive Edit Rates overall were 0.6% higher than the control group, with a 95.3% probability that the treatment is better than the control (p=0.094).
Based on this, we have a high degree of confidence that this Revise Tone feature does not pose any risk to edit quality.
Changes in other measured metrics, including constructive activation rates, also showed neutral or directionally positive trends, but those changes were not statistically significant.
Based on these findings, the team plans to continue scaling the Revise Tone task to additional wikis where the Tone Check model is supported, while also exploring opportunities to expand model support to more languages.
Metric Definitions:
- Task Completion: Out of all contributors who are presented with a task (in this experiment either Revise Tone or Copyedit suggested edit) and start the task (by clicking the Revise Tone or Copyedit card), the proportion who have published at least one Revise Tone or Copyedit edit.
- Constructive edit rate (mobile web): Proportion of main namespace edits made on a mobile browser that are constructive (not reverted within 48 hours of being published).
- Constructive edit rate of newer editors: Proportion of main namespace edits made by an editor with 100 or fewer edits that are constructive (not reverted within 48 hours of being published). Editors who had 100 or fewer edits going into the experiment but exceeded the threshold by the end of the experiment (by making more edits) are not excluded -- that is, they do not "graduate" out of the experiment cohort.