Comment écrire un bon argument ?

Chaque argument, et par extension chaque débat est noté par notre algorithme de pertinence. Nous mettons en avant les contributions jugées les plus pertinentes en les affichant sur la synthèse en temps réel du débat.
Les contributions mises en avant récompensent leurs auteurs en leur accordant des points.


Logora ne juge pas seulement le fond des contributions mais la forme. L'opinion exprimée dans un argument n'influence pas sa note, car nous ne pouvons pas juger cela. En revanche, la note dépend de la structure d'une contribution, du vocabulaire employé, des interactions des utilisateurs, et de nombreux autres indicateurs.


Progresser dans Logora permet d'accroitre sa réputation sur l'espace de débat et débloque certaines actions.

Gagner des niveaux, c'est gagner des droits et donner plus de poids à ses contributions.



Nous analysons le poids des contributions avec des indicateurs qualitatifs et des indicateurs quantitatifs. L'algorithme est apprenant, cela signifie qu'il s'améliorera au fil de ses analyses et que quelques erreurs restent possibles à son initialisation.


Qu'est-ce qu'une mauvaise contribution ? 


Tout d'abord, définissons une mauvaise contribution : elle est courte, sans sources, parfois insultante et n'appelle pas au dialogue.
Nous luttons contre ces contributions qui polluent le débat et font du dialogue une cacophonie.

Les indicateurs ci-dessous cherchent à cacher ces contributions et, à l'inverse à mettre en avant les contributions travaillées, structurées et sourcées.


Indicateurs liés au texte


Les indicateurs liés au texte concernent la forme du texte : la structure, la ponctuation, le nombre de sources, la proximité avec le sujet du débat, l'originalité de la contribution...


Indicateurs liés aux utilisateurs


Logora regarde la manière dont les utilisateurs réagissent à un argument : les votes, les réponses, le nombre de citations pour les sources etc.


Notre feuille de route


Notre équipe s'attache à améliorer les algorithmes en continu et à sans cesse élargir les critères pris en compte pour hiérarchiser les contributions. À cet effet, nous utilisons et développons des outils d'analyse de texte (TAL, traitement automatique de langage) toujours plus précis.