Après les avoir testés dans l’environnement en direct au cours des six derniers mois, TikTok a annoncé aujourd’hui qu’il était déploiement des commentaires négatifs pour tous les utilisateursafin de signaler les réponses inappropriées aux clips vidéo.
Comme vous pouvez le voir dans cet exemple, l’option de vote négatif pour les commentaires « Thumbs Down » de TikTok sera affichée à l’extrême droite de chaque commentaire, offrant aux utilisateurs un moyen rapide et facile de les marquer, afin d’aider TikTok à identifier les comportements négatifs dans l’application. .
Quel est l’objectif principal – plutôt que d’être un élément de réponse du public, comme les votes négatifs sur Reddit, l’approche de TikTok consiste en fait à utiliser l’indicateur comme un moyen d’éliminer les comportements négatifs.
Comme TikTok l’a expliqué en avril :
« Nous avons commencé à tester un moyen de permettre aux individus d’identifier les commentaires qu’ils jugent non pertinents ou inappropriés. Ces commentaires de la communauté s’ajouteront à la gamme de facteurs que nous utilisons déjà pour aider à garder la section des commentaires toujours pertinente et un lieu pour un véritable engagement. Pour éviter de créer du malaise entre les membres de la communauté ou de démoraliser les créateurs, seule la personne ayant enregistré un dégoût sur un commentaire pourra voir qu’il l’a fait.”
Ainsi, le décompte de l’aversion ne sera pas public, comme il l’est sur Reddit, dans le but, encore une fois, d’aider l’équipe de modération de TikTok à maîtriser les tendances négatives, telles que signalées par ses utilisateurs.
Comment cela fonctionnera probablement à cet égard est que les commentaires déclassés seront affichés aux mods TikTok dans l’ordre croissant, en fonction de l’activité totale de vote négatif dans l’application, ce qui leur permettra ensuite de parcourir la liste et de relever les tendances négatives croissantes, fournissant un autre moyen de détecter et de traiter ces problèmes dans leur processus.
Cela pourrait également aider à limiter l’utilisation de la fonctionnalité pour le « brigadage » ou à l’utiliser comme moyen de lancer des attaques ciblées contre des personnes ou des opinions basées sur des motivations alternatives. Vous pouvez imaginer comment, par exemple, les gens pourraient essayer d’utiliser cette fonctionnalité comme un moyen de rejeter des opinions politiques contradictoires dans l’oubli, mais comme les votes négatifs eux-mêmes n’ont pas d’impact sur l’affichage public et ne sont qu’un indicateur pour l’équipe de modération de TikTok, c’est moins susceptibles de devenir un problème.
Ce serait en partie la raison pour laquelle TikTok est à l’aise pour aller de l’avant avec un lancement complet – et cela pourrait bien être un bon moyen d’aider à garder les choses plus civiles et plus positives dans l’application.
TikTok a en fait commencé son expérience de vote négatif sur les commentaires de retour en 2020certains chercheurs ayant repéré la fonctionnalité lors des premiers tests.
Les deux Facebook et Twitter a également expérimenté des votes négatifs de commentaires dans un but similaire, non pas comme un moyen de mieux faire apparaître ou masquer les réponses des utilisateurs, mais pour aider à identifier les comportements négatifs en fonction de ce que les utilisateurs pensent être mauvais, ce qui aide efficacement à améliorer les algorithmes automatisés pour les détecter dans avenir.
Ce qui pourrait être une meilleure utilisation de l’option – bien qu’il convient de noter que le système de vote public négatif de Reddit aide la plate-forme à mettre en évidence des conversations et des sujets plus pertinents, basés sur les réponses réelles des humains, par opposition aux tendances identifiées par algorithme qui sont guidées par les clics, Likes, dwell time, partages, etc.
Le problème avec les tendances algorithmiques est que le contenu négatif qui divise est amplifié par ce processus, car déclencher une réaction émotionnelle, comme la colère, pousse plus de gens à commenter et à partager. L’algorithme prend alors comme indicateur que plus de personnes pourraient vouloir le voir, en fonction de la réponse d’engagement. Le système lui-même n’a aucun moyen de déterminer l’intention du contenu, il ne fonctionne que sur des signaux binaires – ce qui signifie que déclencher plus de réactions, comme vous le pouvez, est le meilleur moyen de maximiser l’exposition.
Cela ne se produit pas sur Reddit, car de tels messages sont rapidement rejetés dans le marasme de l’application.
Donner à de vraies personnes la possibilité de se faire connaître à cet égard peut être une approche plus bénéfique dans l’ensemble, mais les plus grands acteurs ne l’accepteront jamais car cela rend également les utilisateurs moins susceptibles de commenter, probablement parce qu’ils craignent également que leurs propres remarques ne soient downvoted à la fosse.
Précédent l’analyse a suggéré que plus de 98 % des utilisateurs actifs mensuels de Reddit ne jamais poster ou commenter dans l’applicationce qui est probablement une considération clé qui limiterait l’utilisation de ces éléments dans d’autres applications.
Ils optent donc plutôt pour des algorithmes automatisés, ce qui leur permet également de se laver les mains de toute responsabilité pour tout type de contenu qui gagne du terrain et ne passe pas sur leurs réseaux.
Le contenu négatif génère plus d’engagement, et donc, plus de portée dans leurs applications ? « Nous ne savons pas, c’est basé sur la façon dont les utilisateurs réagissent, en tenant compte de toutes les formes d’engagement, nous ne sommes donc pas responsables de tout ce que cela mène ».
Il semble qu’un processus modéré par l’homme, via des votes négatifs du public, pourrait améliorer le flux d’informations à cet égard. Mais les impacts sur l’engagement pourraient également être importants.
Dans tous les cas, les commentaires négatifs de TikTok ne sont pas conçus pour guider la conversation et pourraient constituer une mesure supplémentaire précieuse pour détecter les tendances négatives croissantes.
TikTok indique que les commentaires négatifs sont publiés dans le monde entier dans l’application à partir d’aujourd’hui.
