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Web reputation per le aziende e le community

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Metodologie e vantaggi della gestione della reputazione

Metodologie e vantaggi della gestione della reputazione

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    Web reputation per le aziende e le community Web reputation per le aziende e le community Presentation Transcript

    • Web reputation per le aziende e le community. Metodologie e vantaggi della gestione della reputazione
    • Chi sono
      • Architetto dell'informazione, user experience designer, formatore,
      • appassionato di Internet e informazione online dal 1990.
      • Alcuni clienti:
      • Agip s.p.a. ASCOM Padova C.N.R. Enel s.p.a. Ferrero s.p.a. Fischer Italia s.r.l. Orion s.r.l. Radio Padova Regione Veneto Unindustria Padova ULLS 16 di Padova
      Membro di
    • Premessa
      • Community -> Azienda
      • Utenti -> Collaboratori, clienti, fornitori
      • Contenuti -> Prodotti, servizi, contenuti (es. intranet)
    • REPUTAZIONE Ciò che generalmente si dice o si crede di una persona o di una cosa. Oxford dictionary
    • FIDUCIA La fiducia è la misura con cui una parte è disposta a dipendere da qualcosa o qualcuno in una determinata situazione con un senso di relativa sicurezza anche se sono possibili conseguenze negative. McKnight e Chervany (The meanings of trust)
    • I sistemi di web reputation
      • Ci permettono di catturare l'affidabilità e la qualità di aziende, individui, prodotti, servizi e contenuti.
      • Ci rivelano comportamenti disonesti, valutazioni non obiettive, servizi scadenti, contenuti inappropriati alla nostra community.
      • L'applicazione ai marketplace virtuali è particolarmente interessante perché molti di questi probabilmente non esisterebbero senza un valido sistema di reputazione.
    • Finalità della web reputation
      • Creare fiducia tra gli utenti
      • Creare fiducia nel servizio/sito
      • Premiare e favorire la creazione di contenuti di qualità
      • Favorire l'incontro e lo scambio tra utenti con interessi e stili di vita simili
    • Metodi di base per la reputazione
    • Preferito - Mi piace
      • Come usato da Youtube, Facebook, Digg, Stumbleupon per esempio
      • E' un contatore reversibile
      • Vantaggi
        • Semplicità
      • Fattori critici
        • Scala con il database (cresce)
        • Se usato per billboard subisce l'effetto “first mover”
    • Segnalazione - flag
      • Funziona come il “preferito” ma con significato opposto
      • Aiuta a tener “pulito” il sistema
        • Contenuti inappropriati
        • Contenuti per adulti
        • Contenuti riservati (es. nelle intranet)
        • Contenuti in categoria sbagliata (es. nelle intranet)
      • L'utilizzo in Craiglist
        • 3 utilizzi: categoria errata, vietato, spam (moltiplicato)
        • Livelli di allarme diversi per: utente, categoria, città
    • Valutazione
      • Stelle, barre di progresso, pollice su o giù, scala da 1 a ..., …
      • E' una media delle valutazioni di tutti gli utenti
      • Vantaggi
        • Di facile comprensione
        • Tiene conto anche di valutazioni negative (a differenza del preferito)
      • Fattori critici
        • Gli utenti che lo usano tendono a dare il massimo voto e una piccola parte il mino (distribuzione a J).
    • Recensione
      • Più valutazioni, es. stelle
      • Più valutazioni e testo (da preferire)
      • E' una media delle recensioni di tutti gli utenti
      • Vantaggi
        • Esprime un quadro più dettagliato e preciso, punti forti e deboli.
        • Tiene conto anche di valutazioni negative
      • Fattori critici
        • Il testo si presta meno all'estrazione automatica di informazioni
        • Richiede più tempo all'utente
    • Karma (reputazione degli individui)
      • Badge, icone, “titoli”
        • es. FourSquare, forum (Sindaco, Guru, ...)
      • Di tre tipi
        • Partecipativo, Qualitativo, Combinato
      • Vantaggi
        • Serve come base per molti sistemi di reputazione complessi
        • Aumenta la fedeltà dell'utente
        • Incentiva un comportamento corretto
      • Fattori critici
        • Il qualitativo ed il partecipativo in particolare si prestano ad abusi.
    • Feedback implicito
      • Un utente che acquista una canzone su iTunes sta implicitamente dicendo che è un buon brano.
      • Vantaggi
        • Non richiede attività aggiuntive da parte dell'utente.
        • Facile da calcolare.
        • Utilizzabile anche per i sistemi di raccomandazione per i quali è stato dimostrato che aumenta l'attendibilità della predizione.
    • Cluster filtering
      • Ottenere una reputazione personalizzata
      • Elimina i falsi positivi nei casi di reputazione soggettiva
      • Separa i giudizi “onesti” da quelli “disonesti”
    • Metodo fuzzy
      • Scoprire le ragioni di un giudizio
      • Smaschera giudizi disonesti
      • Necessità di rendimento obiettivo, misurabile.
    • Irrobustiamo i modelli
      • Decadimento (alternativa: in salita )
        • Diminuire il peso del passato
      • Ritardo
        • Conteggiare in ritardo gli input
      • Segretezza
        • Rendere nota la filosofia del sistema non i dettagli
      • Controllori
      • Controllare i controllori
        • Verificare il lavoro dei controllori
    • Applicazione pratica: Amazon
      • Valutazione a stelle
      • Recensione editoriale
      • Dettaglio valutazione sui 5 livelli
      • “ I clienti che hanno comprato questo oggetto hanno comprato anche ...”
      • Posizione per tipologia
      • “ Cosa hanno effettivamente acquistato i clienti dopo aver visionato questo oggetto”
      • L'etichetta opzionale “Real name” nei commenti
    • Applicazione pratica: Amazon
      • Punti di forza e robustezza
        • Per commentare: almeno un acquisto e attendere 48 ore
        • Valutazione articolata ed estendibile (per alcuni oggetti)
        • Recensione utile: SI / NO
        • Recensione negativa e positiva più utili affiancate
    • Applicazione pratica: Amazon
      • Punti critici
        • È possibile commentare anche prodotti non acquistati (bilanciato dal fatto che appare il proprio nome)
        • La valutazione dettagliata è mostrata in fondo e non è incentivata
        • I vari elementi di reputazione sono sparsi nella pagina prodotto
    • Applicazione pratica: Cisco
      • IronPort
        • Analizza ogni giorno 5 miliardi di connessioni
        • Aggrega informazioni su 150 parametri
        • Blocca a livello di connessione il 70% di contenuti pericolosi
    • Applicazione pratica: Yahoo! Answers
        • Tempo medio segnalazione abuso: 30 secondi!
        • % errore segnalazione abusi: < 0,1%
        • Costi customer care: da $1,000,000 a $10,000!
    • Applicazione pratica: Yahoo! Mail
        • Sistemi di reputazione applicati agli indirizzi IP dei mittenti
        • Risultato: + $10,000,000 risparmiati annualmente per server e storage
    • Applicazioni aziendali
      • Quanti altri indici possono creare le aziende?
        • Di un settore
        • Di un distretto
    • Punti critici generali
      • Effetto Polyanna
      • Ballot stuffing
      • Bad-mouthing
      • First-mover
      • Salto di valore delle transazioni nel tempo.
      • Cambio di personalità.
    • Vantaggi
      • Soddisfazione degli utenti
      • Fedeltà degli utenti
      • Tempi di risposta ridotti
      • Minori risorse impiegate
      • Risparmio sui costi
    • Vantaggi
      • Indurre comportamenti corretti
      • Scoraggiare l'ingresso di utenti disonesti
      • Qualità
      • Reputazione della community/azienda stessa
    • Raccomandazioni / suggerimenti
      • Spiegare filosofia reputazione non i dettagli.
      • Spiegare i sistemi di raccomandazione.
      • Monitorare costantemente.
      • Giusto mix di tecniche
    • Conclusioni
      • Ampi campi d'applicazione, molti ancora da esplorare
      • Vantaggi per gli utenti
      • Vantaggi per le aziende/community
      • Vantaggi economici
    • Grazie! Nicola De Franceschi [email_address] Skype: nikdef