Как работает двойная фильтрация отзывов?

Обзоры являются наиболее важной частью любой платформы для фрилансеров, потому что они помогают людям, приобретающим услуги фрилансеров, делиться своим опытом и мнениями об услугах, а также о самих фрилансерах. Обзоры имеют большое значение, и они представляют собой «сарафанное радио», которое укрепит вашу репутацию в цифровом мире, независимо от того, какие услуги или продукты вы продаете. Если отзыв положительный и конструктивный, то он повысит доверие к вашему сервису, но если вы получите отрицательный отзыв, то он может создать плохой образ вашего сервиса в сознании потенциальных клиентов.

Таким образом, здесь возникает вопрос: какие меры принимают фриланс-платформы, чтобы публиковать только краткие, четкие и конструктивные обзоры, которые являются честными и не эксплуатируют профессиональный имидж какого-либо пользователя несправедливым образом? Что ж, для большинства существующих традиционных фриланс-платформ ответ будет НЕТ? Так действительно ли это необходимо? У них вообще есть какой-то механизм? Они вообще заботятся о расширении возможностей фрилансеров? Большинство платформ централизованы и на самом деле не рассматривают вас как человека, которому нужно расти и зарабатывать, а как средство для зарабатывания денег на своей платформе, поскольку они взимают комиссию с ваших завершенных концертов. Так что чем больше гигов, тем больше заработок платформ, остальное — ваше дело.

Но что, если я скажу вам, что есть экосистема, которая рассмотрела все сценарии и разработала свою систему фильтрации отзывов соответственно, чтобы создать максимальное преимущество для своих пользователей. Каждый обзор будет проходить двойную фильтрацию, чтобы фрилансеры могли иметь право голоса в процессе фильтрации отзывов. Сначала будет сделана автоматическая первичная проверка, а затем фрилансер выполнит ручную фильтрацию. И каждый отзыв будет оцениваться, и этот балл будет добавлен к общему рейтингу профиля фрилансера и индивидуальному рейтингу навыков. GigTricks — это такая экосистема, основанная на блокчейне, полностью децентрализованная и интегрированная экосистема для фрилансеров и по требованию.

Итак, как именно будет работать процесс фильтрации двойного обзора GigTricks и какую технологию они используют для достижения максимальной прозрачности.

Что случится?

Допустим, вы графический дизайнер с рядом дизайнерских навыков, все они зарегистрированы и проверены в вашем профиле Pro на основе блокчейна GigTricks. Предприниматель, которому нужно разработать логотип для своего веб-сайта, проверил ваш профиль и нанял вас для разработки эффектного логотипа для его косметического бизнеса. Клиент дал вам свои требования и все детали, которые вам нужно знать о бизнесе. Вы выполнили заказ и после выполнения всех элементов смарт-контракта получили платеж.

Тем не менее, в GigTricks будет действовать эффективная система вознаграждения участников, которая позволит системе награждать людей с высокой вовлеченностью, хорошей работой и публикацией отзывов. Поэтому, когда вы будете выполнять заказ, есть большая вероятность, что клиент оставит отзыв о ваших услугах. Этот обзор пройдет через некоторые фильтры, механизм которых обсуждается в следующем разделе этой статьи.

Каковы ключевые особенности?

Ниже приведены ключевые особенности системы обзора GigTricks:

1. Все данные обзоров будут храниться в неизменяемой структуре гиперреестра, что означает, что данные нельзя удалить или отредактировать в своих интересах, что обеспечивает максимальную прозрачность в экосистеме.

2. Все отзывы будут проходить аутентификацию с помощью процесса автоматической фильтрации отзывов с использованием таких технологий, как машинное обучение, нейронные сети и IBM Watson.

3. Продавец будет иметь возможность либо отклонить, либо принять отзыв, а также поднять спор, что усложнит шантаж продавцов для размещения отрицательного отзыва лживыми клиентами.

Автоматический процесс фильтрации отзывов

На первом этапе процесса автоматической фильтрации отзыв проходит первоначальную проверку, чтобы защитить экосистему от злоумышленников и мошенников. Для этого будут использоваться нейронные сети и машинное обучение. Машинное обучение — отличный подход, который поможет нам быстро идентифицировать мошенников, распознавая закономерности и аномалии. Если вам интересно, почему использование машинного обучения является эффективным подходом, читайте дальше, так как в последнем разделе этой статьи есть все ответы:

Почему машинное обучение и нейронные сети?

Мы намерены использовать машинное обучение, потому что написание программ вручную не может справиться с меняющимся поведением пользователей, но использование машинного обучения позволит нам собрать примеры правильного результата ряда входных данных. Примеры случаев будут обработаны алгоритмом машинного обучения, и он соответствующим образом сгенерирует программу, которая будет более эффективной, чем любой рукописный алгоритм, и будет адаптироваться к новому набору данных и обучаться на нем, если поведение пользователя изменится. Напротив, нейронная сеть создана на основе человеческого мозга и представляет собой набор алгоритмов, способных обнаруживать закономерности из набора данных. Вместе обе эти передовые технологии помогут нам в просмотре обзора.

После того, как первоначальная проверка будет завершена, обзор пройдет через фильтры IBM Watson Tone Analyzer и Watson Natural Language Understanding.

Выявление настроений, эмоций и настроений покупателей в обзоре

Поскольку GigTricks планирует оценивать каждый отзыв, публикуемый покупателями, стало крайне важно, чтобы каждый отзыв подвергался тщательной проверке, чтобы убедиться, что фрилансеры правильно оцениваются и ранжируются за услуги, которые они предлагают, их профессионализм и этику. Для этого анализ настроений, настроений и эмоций, стоящих за каждым отзывом, стал необходимостью.

Watson Tone Analyzer поможет определить настроение покупателя и поможет нам записать и соответствующим образом оценить отзыв. И наоборот, Watson Natural Language Understanding поможет экосистеме определить чувства и эмоции покупателя.

Как работает технология IBM Watson?

С ростом возраста больших данных стало трудно найти ценность в куче доступных неструктурированных данных. В результате традиционные методы анализа данных терпят неудачу. Но когнитивные вычисления позволяют организациям находить ценность внутри взаимосвязанных данных. Технология IBM Watson работает с теми же когнитивными вычислениями и тем же способом, которым люди находят решение проблемы; четыре ключевых шага включают в себя наблюдение, интерпретацию, оценку и принятие решения. В отличие от традиционных методов анализа данных, Watson может анализировать данные, которые не обязательно структурированы, с впечатляющей скоростью и масштабом. Сегодня 80% доступных данных неструктурированы из-за более широкого использования Интернета и платформ социальных сетей, и Watson работает над грамматикой, контекстом и культурой, чтобы читать этот тип данных. Он читает и интерпретирует данные как человек, разбивая предложения структурно, реляционно и прагматически. Это помогает Watson понять намерение конкретного предложения или абзаца, чтобы получить более точный и релевантный результат. Это функция, которая поможет системе обзора GigTricks анализировать настроение и эмоции, стоящие за конкретным обзором.

Некоторым людям с меньшим техническим образованием это может показаться немного пугающим, и вам может быть интересно, как именно Watson все это узнает. Учтите это, чтобы сделать Watson идеальным помощником для фильтрации обзоров, с помощью вмешательства человека соответствующие данные будут подаваться для создания свода знаний в соответствующей области. В большинстве случаев требуется вмешательство человека, чтобы отбросить любые бесполезные, устаревшие и плохо оцененные данные. Этот процесс формирования корпуса известен как курирование контента.

После того, как корпус будет создан, Watson должен будет пройти обучение у экспертов-людей. Как? Эксперты будут обучать Watson машинному обучению, загружая данные в виде анкет вместе с ответами. Он научит Watson лингвистическим паттернам и будет продолжать учиться на будущих действиях, на которых он будет работать. Чтобы повысить производительность Watson, человек будет отвечать за то, чтобы время от времени проверять работу Watson, а также обновлять информацию, чтобы помочь Watson стать лучше и соответствовать изменениям в информации.

Почему GigTricks планирует использовать пользовательские фильтры?

GigTricks планирует создать аутентифицированную систему обзора, которая не только поможет им в оценке обзора для оценки общего рейтинга профиля фрилансера, но и позволит экосистеме помочь в оценке фрилансера на микроуровне. Интересно, что здесь означает рейтинг микроуровня? Руководители GigTricks хотят принести больше пользы и открыть новые возможности для фрилансеров. Для достижения этой цели у фрилансеров будет два типа рейтинга; один общий рейтинг профиля и индивидуальный рейтинг навыков. Например, если вы графический дизайнер, ваш профиль GigTricks Pro может содержать различные навыки с соответствующими рейтингами, такими как дизайн логотипа, веб-дизайн, дизайн баннера и так далее.

Чтобы индивидуальный рейтинг навыков работал, необходимо, чтобы оценка обзора также складывалась с рейтингом навыков, поэтому GigTricks стремится развернуть множество настраиваемых фильтров, которые будут оценивать обзор как на макро-, так и на микроуровне. Кроме того, система обзора также будет обнаруживать любые неконструктивные отзывы, опубликованные покупателем, чтобы убедиться, что фрилансеры не получили за него отрицательную оценку.

Процесс фильтрации вручную

После успешного завершения процесса автоматической фильтрации отзыв поступает к фрилансеру для ручной фильтрации. Вы, как фрилансер, должны будете прочитать отзыв и решить, является ли отзыв, опубликованный покупателем, справедливым или нет. В зависимости от вашего решения вы сможете либо отклонить, либо принять отзыв. Независимо от того, какое решение вы примете, обзор будет виден всем участникам экосистемы, потому что все данные обзора неизменны и хранятся в структуре Hyperledger.

Однако, если вы не согласны, вы, как фрилансер, сможете ответить на отзыв и разъяснить свою позицию, точно так же клиент может также прокомментировать, чтобы пролить свет на свою точку зрения. Тем не менее, если что-то выйдет из-под контроля или пойдет наперекосяк, всегда есть шанс поднять спор, который будет решаться децентрализованно с помощью системы голосования сообщества.

Предварительная продажа GigTricks открыта со скидкой 50% на токены GigBit.