🧠Control de salud

Para mantener la integridad y la calidad de las interacciones dentro de nuestra comunidad, hemos instituido numerosas medidas para evitar cuentas fraudulentas, spammers y bots.

Registrarse - Verificación de la salud de la cuenta

Durante el registro, se realiza una comprobación automática de la cuenta X.com (Twitter) del usuario. Las cuentas que no cumplen los criterios de /Reach de un usuario auténtico no pueden registrarse en la plataforma.

Esfuerzo Relevancia Recompensa

El sistema de recompensas basado en el esfuerzo y la relevancia utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para evaluar y puntuar las contribuciones a los tweets (comentarios) en función de su esfuerzo y relevancia. Esto permite a /Reach recompensar a los miembros destacados de la comunidad y fomentar interacciones saludables dentro del ecosistema.

Por ejemplo:

El usuario A publica: "Voy a lanzar una nueva función para mi plataforma llamada Recompensa de Relevancia Basada en el Esfuerzo, ¿crees que es un sistema justo y beneficiará a la comunidad?".

He aquí algunos ejemplos de comentarios pertinentes:

  • "Creo que este sistema mejorará la comunidad, ya que una IA bien configurada puede tomar decisiones imparciales sobre la relevancia"

  • "Creo que el sistema es injusto, ya que la relevancia sólo puede juzgarse a ojo del creador, ¿qué tal si dejamos que sea el creador el que decida si los comentarios son relevantes y no la IA?"

  • "Creo que el nombre de la función es confuso y deberían intentar simplificarlo para que sea más fácil de entender para los usuarios"

He aquí ejemplos de comentarios que obtendrían una mala puntuación en el sistema:

  • ¡¡¡¡LFG!!!!

  • 🔥🔥🔥

  • ¡¡¡ASOMBROSO!!! ¡LFG, To The Moon!

  • /ALCANCE

La clave para que tu comentario obtenga una puntuación alta en el algoritmo es que aporte valor a la publicación, en lugar de simplemente publicar algo por publicar.

Control continuo

Un sistema de control semiautomatizado sigue inspeccionando todas las cuentas de la plataforma /Reach. El sistema tiene en cuenta los resultados del algoritmo de recompensa por relevancia, la audiencia del usuario en X.com (Twitter) y otros factores, lo que da lugar a una supervisión continua de la plataforma en busca de misiones fraudulentas y comportamientos no genuinos.

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