Как Яндекс использует машинное обучение и анализ поведения асессоров для контроля качества краудсорсинговых данных (Толока)

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему обеспечения качества и надежности данных, получаемых через краудсорсинговые платформы (например, Яндекс.Толока). Ключевая проблема заключается в нестабильности работы асессоров: их экспертиза варьируется, надежность может меняться со временем, а некоторые могут выполнять задания некачественно ради скорости или использовать ботов. Изобретение автоматизирует оценку вероятности ошибки в конкретном результате на основе поведения асессора, снижая зависимость от дорогостоящей ручной перепроверки.

Что запатентовано

Запатентована система автоматизированного контроля качества в краудсорсинговой среде. Суть изобретения заключается в обучении алгоритма машинного обучения (MLA) предсказывать вероятность ошибки (Error Parameter) для конкретного результата. Этот прогноз основывается на детальном анализе истории поведения (User Activity History) асессора, предоставившего результат, а не только на его общей репутации.

Как это работает

Система работает в двух фазах. В фазе обучения асессорам выдаются тренировочные задания с известными ответами (honeypots). Система собирает их ответы и детальную историю их взаимодействий с платформой. На этих данных MLA учится выявлять поведенческие паттерны, коррелирующие с ошибками. В фазе применения, когда асессор выполняет реальную задачу, MLA анализирует его текущее поведение и выдает Error Parameter. Если этот параметр превышает порог, результат автоматически направляется на верификацию доверенному асессору (Trusted Assessor). Система постоянно дообучается на результатах этих проверок.

Актуальность для SEO

Высокая. Контроль качества данных, получаемых от краудсорсинга, критически важен для Яндекса, так как эти данные (Ground Truth) используются для обучения ключевых поисковых алгоритмов и метрик качества (например, Proxima). Использование ML для оценки надежности асессоров на основе их поведения является современным стандартом в индустрии.

Важность для SEO

Влияние на SEO косвенное, но значительное (6/10). Патент не описывает алгоритмы ранжирования сайтов. Он описывает инфраструктуру, обеспечивающую качество данных, используемых для обучения этих алгоритмов. Для SEO-специалистов это важно, так как подтверждает, что Яндекс обладает сложными механизмами для фильтрации шума и обеспечения надежности человеческих оценок качества сайтов (E-E-A-T). Метрики качества Яндекса основаны на верифицированных данных.

Детальный разбор

Термины и определения

Crowd-sourced environment (Краудсорсинговая среда)

Платформа (например, Яндекс.Толока), где задачи (HITs — Human Intelligence Tasks) выполняются распределенной группой людей (асессорами).

Error Parameter (Параметр ошибки)

Ключевая метрика изобретения. Представляет собой вероятность того, что данный результат, полученный от данного пользователя, является неверным. Рассчитывается MLA на основе User Activity History.

Inferred Function (Выведенная функция)

Модель, сгенерированная MLA в процессе обучения. Используется для определения Error Parameter для нового результата.

MLA (Machine Learning Algorithm / Алгоритм машинного обучения)

Алгоритм, обученный на Triples of training data для генерации Inferred Function. В патенте упоминаются варианты с Первым MLA (для Error Parameter) и Вторым MLA (для Checking Score).

Quality Score (Оценка качества)

Общая метрика надежности асессора. Может рассчитываться на основе процента правильно выполненных проверочных заданий (honeypots) и корректироваться по результатам верификации реальных задач.

Training Task (Тренировочное задание / Honeypot)

Задание с заранее известным правильным ответом (predefined training answer). Используется для обучения MLA.

Triples of training data (Тройки тренировочных данных)

Набор данных для обучения MLA. Каждая тройка включает: (1) Результат задания, (2) Историю активности пользователя (User Activity History), связанную с этим результатом, (3) Метку (Label value), указывающую, верен результат или нет.

Trusted Assessor / Human Assessor (Доверенный асессор)

Асессор с высоким Quality Score или администратор, выполняющий ручную верификацию спорных результатов.

User Activity History (История активности пользователя)

Собранные данные о взаимодействиях пользователя и характеристиках этих взаимодействий в краудсорсинговой среде. Включает поведенческие факторы: время выполнения задачи, изменение результата перед отправкой, среднее время выполнения и т.д.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему контроля качества краудсорсинга, состоящую из фазы обучения, фазы применения и механизма непрерывного дообучения.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает фазу обучения (Training Phase) системы.

1. Система отправляет тренировочное задание (с известным ответом) множеству пользователей.
2. Собираются результаты и история активности (User Activity History) каждого пользователя.
3. Каждому результату присваивается метка (верно/неверно) на основе сравнения с известным ответом.
4. Генерируется набор троек данных (Triples of training data): Результат + История активности + Метка.
5. Обучается MLA. Обучение включает определение признаков (features) из троек и генерацию выведенной функции (Inferred Function).
6. Цель функции — определять параметр ошибки (Error Parameter) – вероятность того, что результат неверен – на основе истории активности пользователя.

Claim 2 (Зависимый от 1): Описывает фазу применения (In-use Phase) с использованием двух моделей (Первый и Второй MLA).

1. Система получает результат реального задания от пользователя.
2. Первый MLA рассчитывает Error Parameter на основе истории активности.
3. Этот параметр подается на вход Второму MLA, который генерирует Checking Score (необходимость дополнительной верификации).
4. Если Checking Score выше порога, задание и результат отправляются человеку-асессору для проверки.

Claim 4 (Зависимый): Описывает альтернативную фазу применения с использованием одной модели (MLA).

1. Система получает результат реального задания.
2. MLA рассчитывает Error Parameter.
3. Если Error Parameter (вероятность ошибки) выше порога (без использования Checking Score), результат отправляется человеку-асессору для верификации.

Claim 5 (Зависимый от 4): Описывает механизм непрерывного обучения (дообучения).

1. Система получает метку от человека-асессора (результат верификации).
2. Если метка указывает, что результат был неверным, система генерирует новую тройку тренировочных данных.
3. Эта новая тройка используется для дообучения MLA и обновления Inferred Function.

Claims 6 и 7 (Зависимые): Описывают управление репутацией асессора.

1. Если верификация подтверждает ошибку, общая оценка качества (Quality Score) пользователя снижается.
2. Если Quality Score падает ниже порога, к пользователю применяются ограничительные меры (например, блокировка аккаунта).

Где и как применяется

Этот патент не описывает алгоритмы поискового ранжирования. Он описывает инфраструктуру обеспечения качества данных в краудсорсинговой платформе (например, Яндекс.Толока), которая используется Яндексом для сбора человеческих оценок (Ground Truth).

QUALITY & GOVERNANCE LAYER (Слой Качества и Метрик)
Это основная область применения патента. Качество поисковых метрик Яндекса, таких как Proxima (аналог E-E-A-T) и Anti-Quality, напрямую зависит от точности и надежности данных, используемых для их обучения. Патент описывает, как Яндекс обеспечивает эту надежность, автоматически проверяя работу асессоров (Толокеров) на основе их поведения.

• Входные данные: Результат задания, выполненного асессором; User Activity History асессора.
• Выходные данные: Error Parameter (вероятность ошибки); решение о необходимости проверки; Верифицированный результат; Обновленный Quality Score асессора.

RANKING (Ранжирование)
Влияние косвенное. Верифицированные данные, полученные с помощью этой системы, используются как эталон для обучения моделей ранжирования (L3) и моделей, рассчитывающих факторы качества (например, Proxima).

На что влияет

• Качество обучающих данных: Влияет на надежность данных, используемых для обучения всех ML-компонентов поиска. Это затрагивает все типы контента, запросов и тематик.
• Сложные тематики (YMYL): Особенно критично для оценки YMYL-контента, где требуется точная оценка авторитетности и достоверности (E-E-A-T), выполняемая асессорами.

Когда применяется

Алгоритм применяется постоянно, при получении каждого результата от асессора в краудсорсинговой платформе.

• Триггеры активации: Получение результата выполненного задания.
• Пороговые значения: Активация ручной проверки происходит, если Error Parameter (или Checking Score в варианте с двумя MLA) превышает установленный порог. Блокировка асессора происходит, если его Quality Score падает ниже определенного порога.

Пошаговый алгоритм

Процесс работы системы разделен на фазу обучения и фазу применения.

Фаза 1: Первичное обучение MLA (Training Phase)

1. Подготовка данных: Выбор тренировочных заданий с заранее известными ответами (honeypots).
2. Сбор ответов и поведения: Отправка заданий пулу асессоров. Сбор результатов и извлечение истории активности (User Activity History) из логов (время выполнения, характеристики взаимодействия и т.д.).
3. Разметка: Присвоение меток (верно/неверно) результатам на основе известных ответов.
4. Формирование обучающей выборки: Генерация набора троек (Triples of training data):.
5. Обучение модели: Тренировка MLA на этом наборе данных для выявления поведенческих признаков, коррелирующих с ошибками, и генерация Inferred Function.

Фаза 2: Применение в реальном времени (In-use Phase)

1. Получение результата: Асессор выполняет реальное задание и отправляет результат.
2. Извлечение поведения: Система извлекает актуальную User Activity History этого асессора.
3. Расчет вероятности ошибки: MLA использует Inferred Function для расчета Error Parameter.
4. Принятие решения о верификации: Сравнение Error Parameter (или Checking Score) с порогом.
5. Верификация (если требуется): Отправка результата Trusted Assessor для ручной проверки.
6. Обработка результата и обратная связь:
   • Результат принимается или отклоняется на основе верификации.
   • Quality Score асессора корректируется (снижается при ошибке).
7. Дообучение (Continuous Learning): Результаты ручной верификации используются для генерации новых троек данных и дообучения MLA.

Какие данные и как использует

Данные на входе

Система использует данные, специфичные для краудсорсинговой платформы, а не для анализируемых веб-сайтов.

• Поведенческие факторы (User Activity History): Это ключевые данные для предсказания ошибок. Они описывают поведение асессора внутри платформы. В патенте приведены примеры:
  • Время, затраченное асессором на выполнение задачи.
  • Факты изменения результата перед отправкой.
  • Среднее время выполнения задач асессором.
  • Тип задач, выполняемых асессором.
  • Общие характеристики взаимодействий пользователя с интерфейсом платформы.
• Данные о задании: Содержание самого задания и результат, предоставленный асессором (текст, метка, изображение и т.д.).
• Пользовательские факторы: Историческая оценка качества асессора (Quality Score).

Какие метрики используются и как они считаются

• Error Parameter: Вероятность того, что результат неверен. Рассчитывается с помощью MLA (Первого MLA), обученного предсказывать бинарный исход (верно/неверно) на основе поведенческих признаков.
• Checking Score: Индикатор необходимости дополнительной верификации. В одном из вариантов реализации рассчитывается Вторым MLA на основе Error Parameter.
• Quality Score: Интегральная оценка надежности асессора. Пересчитывается по итогам верификации заданий.
• Алгоритмы машинного обучения: Используются для анализа признаков, извлеченных из User Activity History и Triples of training data, и генерации Inferred Function. Конкретные алгоритмы в патенте не указаны.

Выводы

1. Качество данных для обучения поиска — критический приоритет: Яндекс инвестирует в сложные системы для обеспечения надежности человеческих оценок (Ground Truth), используемых для обучения его алгоритмов ранжирования и метрик качества (Proxima).
2. Поведение асессоров моделируется с помощью ML: Система не полагается только на общую репутацию асессора (Quality Score). Она использует детальную историю поведения (User Activity History) для предсказания вероятности ошибки в каждом конкретном задании в реальном времени.
3. Автоматизированный контроль и выявление аномалий: Запатентованный механизм позволяет автоматически выявлять подозрительные результаты (потенциальные ошибки, халатность или работу ботов) и отправлять их на проверку, оптимизируя затраты на верификацию.
4. Непрерывное обучение и обратная связь: Система постоянно совершенствуется, используя результаты ручных проверок (Trusted Assessors) для дообучения MLA и для корректировки Quality Score асессоров.
5. Косвенное влияние на SEO: Патент подтверждает сложность и надежность инфраструктуры Яндекса по оценке качества. Это означает, что метрики качества поиска основаны на верифицированных данных, и стратегии SEO должны фокусироваться на реальном соответствии критериям качества (E-E-A-T).

Практика

Важное замечание

Патент носит инфраструктурный характер и описывает внутренние процессы контроля качества в краудсорсинге Яндекса (например, Толока). Прямых действий по SEO-оптимизации сайтов из него не следует.

Best practices (это мы делаем)

Рекомендации носят стратегический характер:

• Фокус на реальном качестве и E-E-A-T: Продолжать стратегию развития качественных ресурсов, которые будут высоко оценены надежными человеческими асессорами. Патент подтверждает, что Яндекс способен эффективно отсеивать некачественные оценки и фокусироваться на мнении валидированных экспертов.
• Понимание надежности метрик Яндекса: При анализе эффективности SEO-стратегии следует исходить из того, что метрики качества Яндекса (например, Proxima) основаны на данных, прошедших строгий контроль, описанный в патенте.

Worst practices (это делать не надо)

• Недооценка систем качества Яндекса: Ошибочно полагать, что метрики качества основаны на «шумных» или легко манипулируемых данных от низкоквалифицированных работников. Патент показывает, что Яндекс активно фильтрует и верифицирует эти данные с помощью ML и поведенческого анализа.
• Игнорирование критериев оценки асессоров: Пренебрежение критериями качества, по которым работают асессоры (полезность, достоверность, экспертность). Эти критерии формируют основу для обучающих данных, валидируемых этой системой.

Стратегическое значение

Стратегическое значение патента заключается в демонстрации зрелости инфраструктуры Яндекса по управлению качеством данных. Для Senior SEO-специалистов это сигнал о том, что система оценки качества поиска базируется на все более надежных данных. Это укрепляет важность долгосрочных стратегий, направленных на соответствие критериям качества (E-E-A-T/Proxima), так как поисковая система способна измерять эти критерии с высокой точностью, отфильтровывая шум.

Практические примеры

Поскольку патент описывает инфраструктуру контроля качества асессоров, а не алгоритмы ранжирования сайтов, практических примеров по SEO-оптимизации на его основе нет.

Вопросы и ответы