🔍 Evaluation

🧪 Stichprobentest

Bei einem solchen Test würde eine zufällige Stichprobe von Aussagen, Einordnungen und Quellen auf deren Qualität überprüft.

☑️ Referenztest

Werden die Eingaben zu vorausgewählten Themen dem Anspruch gerecht, dass gute Argumente hervorstechen und deren Kausalketten einleuchten, während schlechte Argumente als solche erkennbar und damit entlarvt werden? Als Referenz können zum Beispiel hartnäckige Mythen betestet werden, die aber gut widerlegt sind. Es könnte außerdem in Werbung und auf der Plattform dazu aufgefordert werden, ausgewählte Diskussionsthemen mitzudiskutieren. Diese und die Auswirkungen dieser Maßnahme könnten dann gesondert analysiert werden.

🕹️ Kalibrierung

Wir können die Qualitätsfaktoren im Algorithmus verschieden gewichten und anhand der Stichproben und Referenzdaten die Qualitätskriterien überprüfen. Lücken in der Treffsicherheit könnten durch weitere Tests gefunden werden, indem die Stichprobe der Beziehungen stratifiziert wird. Um die erfolgreichste Berechnung maschinell zu finden, könnte ein neuronales Netzwerk mit voreingestellten Knoten und Schichten auf die Tests trainiert werden. Wie oft deckt sich die Entscheidung der Formel, ob die Summe der Beiträge eine vertrauenswürdige Angabe machen, mit dem zu erwartenden (richtigen) Wert?