Katılım Eşitsizliği ve 90-9-1 Kuralı: Oran Hangi Paydadan Çıkıyor?
Bir forumda, blog yorumlarında ya da destek topluluğunda içerik üretenlerin sayısı, okuyanların yanında hep küçük kalır. Bu dağılımı anlatan en bilinen model 90-9-1 kuralı: kullanıcıların yüzde 90'ı yalnızca izler, yüzde 9'u seyrek katkı verir, yüzde 1 hareketin büyük kısmını üretir. Kural gerçek bir şeyi işaret ediyor. Sorun, üç sayının hangi kümeden çıktığı sorulmadan karar verilmesinde.
Yüzdeler neyin üzerinden hesaplanıyor?
Kuralın kaynağı Jakob Nielsen'in 2006 tarihli katılım eşitsizliği yazısı. Orada 90-9-1 bir yasa olarak değil, büyük topluluklarda tekrar eden bir gözlem olarak sunulur. Asıl ayrıntı şurada: yüzdeler kullanıcıları böler, katkıları değil. "Kullanıcıların yüzde 1'i" ile "içeriğin yüzde 90'ı" aynı cümlede geçtiğinde iki ayrı payda konuşuyordur, biri kişi sayısı, öteki gönderi sayısı.
Bunu somut sayılarla görmek kolay. Sitenizin 10.000 aylık ziyaretçisi, 400 kayıtlı kullanıcısı ve son ay içinde giriş yapmış 120 kişisi olsun. Yüzde 1 dediğinizde 100 kişiden mi, 4 kişiden mi, yoksa 1 kişiden mi bahsediyorsunuz? Üçü de aynı orandan çıkar, üçü bambaşka bir topluluk tarif eder. Nielsen'in aynı yazıda verdiği Wikipedia örneği de (katkı verenlerin ziyaretçilere oranı binde birkaç) on milyonlarca ziyaretçili bir paydadan geliyor; yüz kişilik bir forumda aynı yüzdeyi beklemenin istatistiksel bir temeli yok.
Ölçerken payda nereden şişer?
Katkı oranını kayıtlı kullanıcı sayısına bölerseniz, izleyicilerin en kalabalık kısmını, yani hiç üye olmamış okuyucuları paydanın dışında bırakırsınız. Tablo olduğundan iyi görünür. Ziyaretçiye bölerseniz bu kez tek bir kişi telefonundan, iş bilgisayarından ve tarayıcı temizliğinden sonra üç ayrı kişi olarak sayılır, tablo olduğundan kötü görünür. İkisi arasında on kat fark çıkabilir.
Bu oranı hazır analitik panelinden okumaya çalışma. Olay türü, oturum ya da kullanıcı kimliği ve zaman damgasından ibaret üç kolonluk bir tablo tut; paydayı hangi kümeden alacağına o zaman sen karar verirsin, aracın varsayılan tanımı değil. Aynı veriyle "son 30 günde en az bir kere giriş yapanların yüzde kaçı yorum yazdı" sorusunu da sorabilirsin, bu soruların cevapları birbirinden bağımsız hareket eder.
Geri bildirimi kim veriyor
Dağılımın asıl bedeli içerik miktarında değil, karar kalitesinde ortaya çıkar. Anket dolduran, yorum yazan, hata bildiren hep aynı küçük grup olduğunda, o grubun alışkanlıkları bütün topluluğun davranışı sanılır. En sık gördüğüm hata, yoğun kullanıcıların istediği gelişmiş ayarların, ürünü ayda bir açan çoğunluğun arayüzüne de taşınması oluyor.
- Aktif azınlık genelde daha deneyimli, daha toleranslı ve daha sabırlıdır; yeni kullanıcının takıldığı yeri çoktan unutmuştur.
- Sessiz çoğunluk şikâyet etmez, terk eder. Bu yüzden terk sinyali geri bildirim kutusunda değil, kullanım verisindedir.
- Çok üreten birkaç kişi, ürettiği hacim yüzünden moderasyon eşiğini de belirlemeye başlar.
Oranı gerçekten değiştiren müdahaleler
Rozet, puan ve liderlik tablosu genelde zaten aktif olan yüzde 1'i ödüllendirir ve onları biraz daha hızlandırır. Dağılımı değiştirmez, uçtaki farkı büyütür. Oranı oynatan şey katkının maliyetini düşürmektir: boş bir yorum kutusu yerine tek tıklık bir puanlama, sıfırdan yazmak yerine düzenlenebilir bir şablon, ayrı bir form yerine kullanıcının zaten yaptığı işten türeyen katkı (kaydetme, işaretleme, oylama).
Bunun bir takası var ve açıkça söylemek gerekir: maliyeti sıfıra yaklaştırdıkça topladığınız veri incelir. Beş yıldızlık puanlar size neyin yanlış olduğunu söylemez. Niteliksel girdi istiyorsanız onu yüzde 90'dan alamazsınız, yüzde 9'luk ara gruptan alırsınız; hedefi izleyiciyi yazara dönüştürmek yerine seyrek katkı verenin bir adım yukarı çıkması diye kurmak daha gerçekçi.
Kuralın bıraktığı asıl soru katılımı nasıl artıracağınız değil. Elinizdeki veri belirli bir azınlıktan geliyorsa, o veriyle hangi kararı vermeye hakkınız var, hangisini vermeye yok. Arayüzün geneline dokunan kararlar için küçük grubun sesi tek başına yetmiyor.