TikTok lanza comentarios negativos a todos los usuarios

Despu�s de probarlos en el entorno en vivo durante los �ltimos seis meses, TikTok ha anunciado hoy que es implementaci�n de comentarios negativos para todos los usuarioscomo un medio para marcar las respuestas inapropiadas a los videoclips.

Como puede ver en este ejemplo, la opci�n de voto negativo de comentario ‘Thumbs Down’ de TikTok se mostrar� en el extremo derecho de cada comentario, lo que proporciona una manera r�pida y f�cil para que los usuarios los etiqueten, a fin de ayudar a TikTok a identificar comportamientos negativos en la aplicaci�n. .

Cu�l es el enfoque clave: en lugar de ser un elemento de respuesta de la audiencia, como los votos negativos en Reddit, el enfoque de TikTok es en realidad usar el indicador como un medio para eliminar comportamientos negativos.

Como explic� TikTok en abril:

�Comenzamos a probar una forma de permitir que las personas identifiquen los comentarios que creen que son irrelevantes o inapropiados. Esta retroalimentaci�n de la comunidad se sumar� a la gama de factores que ya usamos para ayudar a mantener la secci�n de comentarios consistentemente relevante y un lugar para un compromiso genuino. Para evitar crear malos sentimientos entre los miembros de la comunidad o desmoralizar a los creadores, solo la persona que registr� un comentario que no me gusta podr� ver que lo ha hecho.�

Por lo tanto, los recuentos de aversi�n no ser�n p�blicos, ya que est�n en Reddit, con el prop�sito, nuevamente, de ayudar al equipo de moderaci�n de TikTok a controlar las tendencias negativas, seg�n lo se�alado por sus usuarios.

La forma en que probablemente funcionar� a este respecto es que los comentarios negativos se mostrar�n a los moderadores de TikTok en orden ascendente, seg�n la actividad total de votos negativos en la aplicaci�n, lo que les permitir� navegar por la lista y detectar tendencias negativas crecientes. proporcionando otra forma de detectar y abordar tales en su proceso.

Eso tambi�n podr�a ayudar a limitar el uso de la funci�n para ‘agrupar’ o usarla como un medio para lanzar ataques dirigidos a personas u opiniones basadas en motivaciones alternativas. Puede imaginar c�mo, por ejemplo, las personas podr�an intentar usar esta funci�n como un medio para rechazar las opiniones pol�ticas en conflicto en el olvido, pero como los votos negativos en s� mismos no afectan la visualizaci�n p�blica y son solo un indicador para el equipo de moderaci�n de TikTok, eso es menos. probable que se convierta en un problema.

Lo cual ser�a parte de la raz�n por la cual TikTok se siente c�modo avanzando con un lanzamiento completo, y bien puede ser una buena manera de ayudar a mantener las cosas m�s civilizadas y m�s positivas en la aplicaci�n.

TikTok en realidad comenz� por primera vez su experimento de comentarios negativos en 2020y algunos investigadores detectaron la funci�n en las primeras pruebas.

Ambas cosas facebook y Twitter tambi�n ha estado experimentando con votos negativos de comentarios con un prop�sito similar, no como un medio para mostrar u ocultar mejor las respuestas de los usuarios, sino para ayudar a identificar comportamientos negativos en funci�n de lo que los usuarios piensan que es malo, lo que efectivamente ayuda a mejorar los algoritmos automatizados para detectar tales en futuro.

Lo que podr�a ser un mejor uso de la opci�n, aunque vale la pena se�alar que el sistema p�blico de votos negativos de Reddit ayuda a la plataforma a resaltar conversaciones y temas m�s relevantes, en funci�n de las respuestas reales de los humanos, a diferencia de las tendencias identificadas algor�tmicamente guiadas por clics. Me gusta, tiempo de permanencia, acciones, etc.

El problema con las tendencias algor�tmicas es que el contenido negativo y divisivo se amplifica a trav�s de este proceso, porque desencadenar una respuesta emocional, como la ira, impulsa a m�s personas a comentar y compartir. Luego, el algoritmo toma como indicador que m�s personas podr�an querer verlo, seg�n la respuesta de participaci�n. El sistema en s� no tiene forma de determinar la intenci�n del contenido, solo sigue se�ales binarias, lo que significa que desencadenar m�s reacciones, como sea posible, es la mejor manera de maximizar la exposici�n.

Eso no sucede en Reddit, porque tales publicaciones se rechazan r�pidamente en el estancamiento de la aplicaci�n.

Dar a las personas reales la oportunidad de impulsar la exposici�n a este respecto puede ser un enfoque m�s beneficioso en general, pero los jugadores m�s grandes nunca lo aceptar�n porque tambi�n hace que los usuarios sean menos propensos a comentar, probablemente porque tambi�n les preocupa que sus propios comentarios sean downvoted al hoyo.

Anterior an�lisis ha sugerido que m�s del 98% de los usuarios activos mensuales de Reddit nunca publiques ni comentes en la aplicaci�nque probablemente sea una consideraci�n clave que limitar�a la adopci�n de este tipo en otras aplicaciones.

Entonces, en su lugar, optan por algoritmos automatizados, lo que tambi�n les permite lavarse las manos de cualquier responsabilidad por cualquier tipo de contenido que gane tracci�n y no en sus redes.

�El contenido negativo genera m�s compromiso y, por lo tanto, m�s alcance en sus aplicaciones? «No lo sabemos, se basa en c�mo responden los usuarios, teniendo en cuenta todas las formas de participaci�n, por lo que no somos responsables de lo que eso conduzca».

Parece que un proceso moderado por humanos, a trav�s de votos negativos p�blicos, podr�a mejorar el flujo de informaci�n a este respecto. Pero los impactos en el compromiso tambi�n podr�an ser significativos.

En cualquier caso, los comentarios negativos de TikTok no est�n dise�ados para ayudar a guiar la conversaci�n y podr�an ser una valiosa medida complementaria para detectar tendencias negativas crecientes.

TikTok dice que los votos negativos de los comentarios se publicar�n globalmente en la aplicaci�n a partir de hoy.