Sociala svar på frågor gör det möjligt för människor att ställa frågor på naturligt språk och få svar från andra. Forskningen om SQA har fokuserat på kvaliteten på de svar som ges med implikationer för systembaserade interventioner, men få studier har undersökt om de frågor som ställs för att få fram dessa svar korrekt beskriver en frågares informationsbehov. För att komma till rätta med denna klyfta undersöker man i den aktuella studien genomförbarheten för systembaserade interventioner för att förbättra frågorna genom att jämföra mänskliga, icke-textuella bedömningar av frågekvalitet med automatiska, textrelaterade inslag ur frågornas innehåll för att avgöra om det finns ett betydande samband mellan subjektiva bedömningar å ena sidan och objektiva bedömningar å den andra. Resultaten visar att det inte bara finns ett betydande samband mellan humanbaserade klassificeringar av frågekvalitetskriterier och extraherade textegenskaper, utan också att distinkta textegenskaper bidrar till att förklara variabiliteten hos varje humanbaserad klassificering. Dessa resultat uppmuntrar till ytterligare studier av sambandet mellan orsakerna till varför en fråga kan vara av dålig kvalitet och textmässiga egenskaper som kan hämtas ur frågan. Detta förhållande kan i slutändan ge information om utformningen av interventionsbaserade system som inte bara automatiskt kan bedöma frågekvalitet, utan också ger skäl som kan förstås av frågeställaren om varför kvaliteten på hans eller hennes fråga är dålig och föreslår hur man ska se över frågan.
Kitzie m.fl. REF undersökte förhållandet mellan bestämningsfaktorer för frågekvalitet som tillhandahålls av mänskliga bedömare (icke-textuella egenskaper) och egenskaper som mekaniskt extraheras från frågeinnehållet (textella egenskaper), och fann att textegenskaper i hög grad bidrar till att förklara bedömningar av frågekvalitet.
Analyzing question quality through intersubjectivity: world views and objective assessments of questions on social question-answering
{'venue': 'ASIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}