Dan Cosley, de la Cornell University à Ithaca (Etat de New York), veut « aider les groupes à donner du sens à l’information« . Afin d’améliorer la productivité des éditeurs de Wikipedia, son équipe a développé Suggestbot, qui scanne des milliers d’articles de l’encyclopédie identifiés comme étant « à améliorer », et les compare à ceux précédemment édités par les wikipediens, afin de leur proposer les entrées qu’ils seraient le plus à même de pouvoir retravailler.

Un test, effectué auprès de 91 des contributeurs de l’encyclopédie, a permis, en 15 jours, d’effectuer 4,3 % des 3094 tâches à effectuer identifiées par Suggestbot, alors que seules 1 % de ces tâches avaient été effectuées sur un autre échantillon d’articles, sélectionnés au hasard. Le principe, qui pourrait aussi s’appliquer à la gestion d’autres sites collaboratifs ou communautés en ligne, en avait été exposé en septembre dernier, lors de l’université d’été des systèmes de recommandation.

Les recherches de Cosley en matière d’outils de filtrage collaboratif l’avaient déjà amené à contribuer à la mise en place de MovieLens, un moteur de recommandation de films, mais aussi à aidé Google à jouer à « Qui veut devenir un millionnaire ?« . Pour obtenir les suggestions de Suggesbot, c’est par là. Pour en discuter ou lire les avis (généralement très positifs) des contributeurs de Wikipedia qui l’ont déjà testé, c’est par ici, ou bien là.

Via NewScientistTech.