Ich bemerke bei allen Social Media Plattformen (auch feddit), dass oft eine sehr schlechte Diskussionspunkte herrscht und immer wieder die gleichen Probleme entschieden und diskutiert werden.
Wäre es nicht eine Möglichkeit hierfür Tools zu verwenden um dem entgegen zu wirken. So etwas wie zB https://www.kialo.com/. Hier könnten Diskussion mit Pro und Kontra festgehalten werden und auch immer wieder referenziert werden. Konnte allerdings keine gute FOSS (free open source software) Lösung bis jetzt finden.
Größter Nachteil ist vermutlich die Usability. Nutzer auf Social Media wollen gar nicht präzise argumentieren, sondern eher relaxed etwas bequatschen. Ein weiter Nachteil den ich sehe, ist, dass sich damit die Threadiverse Bubble kritischer hinterfragen würde und damit Unsicherheiten in den Ansichten aufkommen (eine Art selbstgemachtes Gaslighting), wodurch ihre Vertretung in der Welt schwächer wird (Dunning Kruger).
@FreeLunch
3/2
Zum Thema Kategorisierung, Idealerweise müssten sich z.b. fediverse Posts analysieren lassen. Dann findet man schon die häufiger verwendeten Argumente und wie wichtig Themen und Argumente sind würde sich in der Häufigkeit wiederspiegeln.
Das ist aber nur Theorie. Das mit den hashes hab ich schon versucht ein bisschen zu bauen, die automatische Analyse noch nicht.
Mit value semantics meine ich, dass die Information eindeutig durch ihren Inhalt (Value) identifiziert wird und nicht durch einen zusätzlichen Schlüssel.
Hast du dir anstatt von klassischen Hashfunktionen überlegt welche aus NLP (Natural Language Processing) zu nehmen (Word Embeddings)?
Die Idee mit der nachträglichen Analyse, die ja auch parallel und unabhängig von der Diskussion laufen kann, finde ich interessant. Wir sollten also eine AI feddit analysieren lassen und damit Argumente schön und referenzierbar aufbereiten. Wird aber aktuell nicht gut funktionieren denke ich, da Machine Learning noch nicht weit genug dafür ist. Außerdem vermute ich, dass die Qualität der Aufbereitung besser wird, wenn sich die User aktiv mit der Idee der Aufbereitung auseinander setzen. Sie erkennen dadurch ja Probleme in ihrer Argumentation und können diese aktiv korrigieren. Aber als Ausgangsbasis wäre so eine maschinelle Aufbereitung super um nicht von 0 anzufangen.
@FreeLunch nlp spezifische hashes sollte ich mich dann wohl nochmal ansehen.
Sonst stimme ich dir zu, das wäre ungefähr die Idee.