Wikipedia är ett samverkande uppslagsverk: vem som helst kan bidra till dess artiklar helt enkelt genom att klicka på en "redigera"-knapp. Wikipedias öppna natur har varit nyckeln till framgång, men har också skapat en utmaning: hur kan läsarna utveckla en välinformerad uppfattning om dess tillförlitlighet? Vi föreslår ett system som beräknar kvantitativa förtroendevärden för texten i Wikipedia-artiklar; dessa förtroendevärden ger en indikation på texttillförlitlighet. Systemet använder som indata den revidering historia av varje artikel, liksom information om rykte de bidragande författarna, som tillhandahålls av ett ryktessystem. Tilliten av ett ord i en artikel beräknas på grundval av ryktet hos den ursprungliga författaren av ordet, liksom ryktet hos alla författare som redigerade texten inom närheten av ordet. Algoritmen beräknar ordförtroendevärden som varierar jämnt över texten; trustvärdena kan visualiseras med hjälp av varierande textbakgrundsfärger. Algoritmen ser till att alla ändringar i en artikeltext återspeglas i förtroendevärdena, vilket förhindrar dolda innehållsändringar. Vi har implementerat det föreslagna systemet, och vi har använt det för att beräkna och visa förtroende för texten i tusentals artiklar i den engelska Wikipedia. För att validera våra trust-computation algoritmer, visar vi att text märkt * Detta arbete har delvis stöds av CITRIS: Center for Information Technology Research in the Interest of Society. Denna tekniska rapport ersätter den tekniska rapporten UCSC-CRL-07-09, School of Engineering, University of California, Santa Cruz. Eftersom låg trust har en betydligt högre sannolikhet att redigeras i framtiden än text som betecknas som hög trust. Anekdotiska bevis verkar bekräfta denna validering: i praktiken anser besökarna att förtroendeinformationen är värdefull.
Revideringshistorik har också använts för att bedöma och skildra den varierande pålitligheten hos olika delar av texten i en Wikipedia-artikel REF.
Assigning Trust to Wikipedia Content ∗
{'venue': 'Int. Sym. Wikis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}