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Piano annuale di Wikimedia Foundation/2025-2026/Product & Technology OKRs

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This page is a translated version of the page Wikimedia Foundation Annual Plan/2025-2026/Product & Technology OKRs and the translation is 100% complete.
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Wikimedia Foundation Annual Plan 2025–2026

Il prossimo anno

Anche se il mondo cambia, la Wikimedia Foundation rimane convinta che la nostra missione - rendere e mantenere le informazioni utili dei progetti disponibili su internet gratuitamente - sia uno sforzo multigenerazionale: vogliamo che la conoscenza libera continui a essere disponibile per molte generazioni a venire.

Internet sta cambiando velocemente. Le nuove generazioni si informano attraverso video sui social e tecnologie di intelligenza artificiale, e, rispetto alle generazioni precedenti, un numero minore di loro è a conoscenza di Wikipedia. Stiamo assistendo a un calo del numero di persone che visitano i nostri siti e del numero di persone che li modificano. Nel frattempo, le piattaforme di Internet dipendono dai contenuti di Wikimedia per sostenere le loro offerte di ricerca e intelligenza artificiale. Queste dinamiche rappresentano sfide importanti, ma chiariscono perché la conoscenza libera e affidabile che creiamo insieme è così importante. Il mondo ha bisogno più che mai di una fonte di conoscenza affidabile e verificata dall'uomo, e i progetti Wikimedia continuano a dimostrare di poterla fornire.

Per affrontare queste sfide nel prossimo anno, creeremo percorsi per sfruttare i contenuti di Wikimedia in modo sostenibile, e porteremo i contenuti di Wikimedia in spazi social online dove le nuove generazioni trascorrono il loro tempo. Miglioreremo i nostri siti in modo che i lettori vogliano tornare, impegnarsi a fondo e contribuire in modi che siano significativi per loro. E investiremo nella nostra capacità di sperimentare rapidamente nuove tecnologie, in modo che il nostro ritmo di sviluppo possa corrispondere al ritmo con cui il mondo cambia.

L'obiettivo dell'infrastruttura è il modo in cui la piattaforma e l'esperienza dell'utente supporteranno la risoluzione di queste sfide e il raggiungimento della maggior parte dei partecipanti al movimento. Non si tratta di un elenco di progetti, ma di una serie di indicazioni per alimentare la crescita dei volontari, consentire loro di costruire contenuti enciclopedici affidabili, finanziare la nostra missione e far evolvere la nostra offerta per dare forma a Internet che cambia. Per saperne di più su questi quattro pilastri strategici.

Alimentare la crescita dei volontari

La comunità dei volontari è il motore unico del successo dei progetti Wikimedia e abbiamo bisogno che sia sana e in crescita. Ma nell'ultimo anno abbiamo assistito a un continuo calo del numero di redattori nuovi e di ritorno ai progetti. Per comprendere meglio e rispondere in modo più efficace alle esigenze dei nostri attuali volontari, la Foundation ha rinnovato la Community Wishlist, trasformandola da un sondaggio annuale in un processo di assunzione sempre aperto in cui le esigenze degli utenti e le idee di progetto possono alimentare il lavoro di diversi team della Foundation. Abbiamo raggruppato i desideri in "Aree di interesse" e abbiamo integrato tre di queste Aree di interesse tra i risultati chiave del piano annuale. Abbiamo anche avviato un Consiglio consultivo per i prodotti e la tecnologia pilota per integrare le numerose conversazioni che i team della Fondazione hanno con i membri della comunità dentro e fuori wiki durante l'anno. Inoltre, abbiamo individuato opportunità per coinvolgere nuove generazioni nei nostri progetti, come il fatto che i più giovani partecipano volentieri ad altri spazi sociali online dove hanno a disposizione modi semplici e mobili per connettersi su argomenti di interesse comune.

Nel prossimo anno, alimenteremo la crescita dei volontari rendendo il contributo più facile e attraente per le nuove generazioni attraverso l'espansione del mobile-first, nuovi modi di modificare (“compiti strutturati”) e l'aggiunta di flussi di lavoro intelligenti che rendono facile la modifica costruttiva da mobile per i nuovi collaboratori (“controlli di modifica”). Per coinvolgere e fidelizzare maggiormente i volontari esistenti, offriremo azioni e compiti raccomandati e li metteremo in evidenza in un hub centrale che renderà facile organizzare l'attività su wiki. Useremo l'intelligenza artificiale per rafforzare i volontari nel loro lavoro, mantenendo sempre gli esseri umani informati e dando priorità alla trasparenza. Per i volontari, sia nuovi che esperti, creeremo delle vie per connettersi e lavorare insieme sui nostri siti - ispirandoci a campagne di successo e WikiProjects - permettendo loro di trovare redattori che condividono le loro idee e di migliorare i contenuti relativi ai loro interessi (in linea con l'area di interesse della Wishlist).

Fornire un contenuto enciclopedico affidabile

Con il moltiplicarsi del materiale generato dall'intelligenza artificiale su Internet, il mondo ha più che mai bisogno di contenuti enciclopedici affidabili. Vogliamo aumentare le capacità dei volontari di creare nuovi contenuti, garantire che quelli esistenti rimangano affidabili e fornire contenuti affidabili a una nuova generazione di lettori con nuove esigenze e preferenze.

Per aiutare i volontari a creare nuovi contenuti, ci baseremo su strumenti e flussi di lavoro guidati già esistenti (come il Content Translation Tool), in modo che le comunità più grandi e quelle più piccole possano coprire contenuti vitali. Per garantire che i contenuti esistenti rimangano affidabili, aiuteremo i volontari esperti a gestire meglio il loro crescente carico di lavoro estendendo gli strumenti che usano per trovare i compiti che richiedono la loro attenzione, rendendo più facile per loro aggiornare gli articoli e ripristinare le modifiche non utili (in linea con l'area di interesse della Wishlist).

Aiuteremo anche i funzionari a difendere i nostri contenuti facendo emergere nuovi segnali (oltre gli indirizzi IP) che identificano i malintenzionati, consentendo di bloccare gli utenti in modo da ridurre al minimo il blocco erroneo degli editor in buona fede.

Per offrire contenuti enciclopedici a una nuova generazione, creeremo funzioni che aiutino nuovi tipi di lettori a capire facilmente gli articoli, li aiutino a trovare le informazioni a cui sono interessati, e permettano loro di participare attivamente mentre leggono. Questi cambiamenti hanno lo scopo di incoraggiare i nuovi lettori di Wikipedia a diventare lettori di Wikipedia dedicati, e alcuni di loro a diventare donatori (in linea con l'area di interesse della Wishlist).

Fornire contenuti affidabili significa anche supportare un modello di "conoscenza come servizio", in cui tutto l'internet attinge ai contenuti di Wikimedia. In questo modello, la nostra infrastruttura non è solo una risorsa preziosa per gli esseri umani che visitano il nostro sito web, ma anche per le aziende di ricerca e di IA, che accedono automaticamente ai nostri contenuti come input e output fondamentale dei loro prodotti. Questo tipo di aziende rappresentano solo uno dei tanti utilizzi che sempre più spesso impongono un carico insostenibile alla nostra infrastruttura. Nell'ultimo anno, un aumento significativo del volume di richieste provenienti da strumenti di scraper e bot ha reso più urgente la necessità di correggere questa tendenza. Dobbiamo stabilire percorsi sostenibili per gli sviluppatori e i riutilizzatori per accedere ai contenuti della conoscenza, in modo che gli esseri umani abbiano la priorità sui bot.

Finanziare il futuro del 'libero'

Il dipartimento Product e Technology svolge un ruolo importante nel garantire che il nostro movimento sia sostenibile. Nel prossimo anno, collaboreremo strettamente con il team di Fundraising in modo che i nostri donatori abbiano un'esperienza sempre più chiara e gratificante. Sui nostri siti e sulle nostre applicazioni mobili, creeremo opportunità per i lettori di esprimere il loro apprezzamento per Wikipedia attraverso le donazioni, e creeremo nuovi modi per i donatori di sentirsi apprezzati in modo che continuino a fare le loro donazioni anno dopo anno.

Dare forma a un Internet che cambia

Per portare la conoscenza libera a tutti nel mondo, dobbiamo andargli incontro dove sono, con esperienze che li aiutano a imparare. Le persone di età compresa tra i 18 e i 24 anni conoscono e utilizzano Wikipedia in misura minore rispetto alle generazioni che le hanno precedute. In particolare, imparano e interagiscono con piattaforme di video shortform, personalità online fidate, esperienze di social gaming e, sempre più spesso, applicazioni di IA. Quest'anno renderemo Wikipedia disponibile per questo pubblico nei luoghi in cui trascorrono il tempo online, in modo che conoscano Wikipedia come fonte di conoscenza affidabile e creata dall'uomo. Faremo crescere la nostra presenza nelle piattaforme video più popolari, diffondendo i contenuti di Wikipedia e generando una comunità in quegli spazi. Ed esploreremo idee per portare la conoscenza di Wikipedia nelle piattaforme di gioco e sociali.

All'interno dell'Infrastruttura, questo è suddiviso in tre portfolio di lavoro (chiamati “secchi”): Esperienze Wiki, Servizi di segnali e dati e Pubblico futuro. Questi secchi sono gli stessi dell'anno scorso e dell'anno precedente.

Nel complesso, riteniamo che questo piano risponda a un momento cruciale della storia dell'internet, consentendoci di garantire che i contenuti della conoscenza libera continuino a essere accessibili e modellati da tutte le generazioni. I nostri obiettivi e risultati chiave mostrano la struttura e i contenuti di questo piano in modo più dettagliato, e siamo desiderosi di ascoltare le domande e le idee di tutta la comunità.

Costruire, migliorare e sostenere l'infrastruttura per i progetti e i volontari Wikimedia, radicata nei nostri valori

"La Foundation metterà e manterrà a disposizione gratuitamente su Internet le informazioni utili dei suoi progetti, in perpetuo."

I team Product e Technology dedicano una priorità permanente, per tutto l'anno, alla costruzione, al miglioramento e alla manutenzione dell'infrastruttura che serve i progetti Wikimedia. Investiamo nell'hosting dei progetti Wikimedia, nello sviluppo di software open-source e di sistemi di progettazione, nella manutenzione e nel miglioramento dell'infrastruttura per i prodotti di dati e i modelli di IA.

Parte del nostro lavoro essenziale si concentra sui fondamenti dello sviluppo e dell'hosting di un grande sito web popolare. Ospitiamo i nostri progetti Wikimedia in centri dati, su server e hardware che acquistiamo, installiamo e manteniamo, collegati tra loro e al resto di Internet attraverso una rete ad alta velocità. Monitoriamo e aggiungiamo capacità laddove necessario e aggiorniamo le apparecchiature quando diventano troppo vecchie. Per esempio, quest'anno prevediamo di espandere la nostra capacità e di rinnovare l'hardware dei nostri data center di Ashburn, in Virginia, e di Carrollton, in Texas.

Progettiamo e sviluppiamo software open source (in particolare MediaWiki). Utilizziamo e distribuiamo anche molte applicazioni, librerie e framework open-source di terze parti. I bug più importanti del nostro software vengono classificati come prioritari e risolti. Il mantenimento del software open source richiede un lavoro altamente qualificato da parte di persone con competenze specifiche nello sviluppo di software open source, nell'ingegneria dell'affidabilità dei siti (SRE), nella gestione dei prodotti, nella gestione dei programmi, nel design e altro ancora. Il nostro personale lavora per garantire che il nostro software e i nostri sistemi siano aggiornati e si adattino a un ambiente in continua evoluzione. Questo include la modernizzazione del nostro codice per continuare a beneficiare delle correzioni di sicurezza e per lavorare bene con nuovi software di terze parti. Ad esempio, MediaWiki è scritto in PHP e l'anno scorso siamo passati da PHP 7.4 a 8.1, il che ha richiesto modifiche sia al codice che all'infrastruttura che ospita i nostri siti e servizi. Quest'anno ci baseremo su questo sforzo e migreremo alla versione 8.3, utilizzando le lezioni apprese e gli strumenti sviluppati con l'aggiornamento alla versione 8.1. L'aggiornamento renderà i nostri sistemi più veloci per i lettori, più facili da usare per il personale e i volontari e più sicuri per tutti. Inoltre, consentirà di risparmiare tempo per lo sviluppo futuro grazie ai miglioramenti in termini di sicurezza, prestazioni e supporto che si ottengono con gli aggiornamenti linguistici.

Per garantire che i nostri progetti e contenuti rimangano disponibili su Internet, sia oggi che in futuro, i nostri team dedicano una quantità significativa di sforzi per assicurare un'elevata disponibilità dei nostri siti e servizi. Un aspetto di questo lavoro si concentra sul ripristino in caso di eventi catastrofici o dolosi. Ad esempio, ci assicuriamo di avere backup di dati importanti e di essere in grado di recuperarli. Allo stesso modo, due volte all'anno verifichiamo la nostra capacità di passare da un sito all'altro dei nostri centri dati in modo automatizzato e risolviamo qualsiasi problema riscontrato. Un altro aspetto di questo lavoro si concentra sull'identificazione e sull'adattamento alle tendenze in evoluzione dei tipi e dei volumi di traffico che riceviamo. Ad esempio, con una crescita senza precedenti degli scrapers automatizzati, stiamo dando priorità al lavoro per garantire che i nostri siti e servizi rimangano accessibili agli utenti umani, adottando un approccio sistematico per stabilire norme sull'uso responsabile della nostra infrastruttura.

Non tutto il lavoro è pianificato con largo anticipo. Rispondiamo anche a eventi e incidenti emergenti inaspettati, come interruzioni del sito, segnalazioni o incidenti di sicurezza o attacchi vandalici su larga scala ai nostri progetti. Monitoriamo le nostre prestazioni e gli ostacoli alla raggiungibilità in tutto il mondo (compresi i problemi di connettività a Internet o i blocchi della censura) e indaghiamo su qualsiasi anomalia riscontrata. Alcuni di questi eventi inaspettati o il ripetersi di problemi fanno sì che il personale dia priorità a progetti di follow-up a breve termine che mirano a mitigare o a prevenire completamente ulteriori impatti negativi. Ad esempio, questo tipo di sforzi è stato fondamentale per consentire ai nostri progetti Wikimedia di resistere ai picchi di traffico globali dovuti a grandi eventi di cronaca (ad esempio, la morte di celebrità di alto profilo), grazie a una combinazione di ottimizzazione delle prestazioni, riprogettazione architettonica delle aree con colli di bottiglia e aumento della capacità. Allo stesso modo, i recenti miglioramenti apportati all'utilizzo dei nostri strumenti e sistemi di gestione del traffico ci hanno permesso di reagire in modo più rapido ed efficace ai cambiamenti delle condizioni. Questo tipo di lavoro di adattamento è parte integrante della nostra capacità di rispondere agli eventi emergenti, spesso in tempi brevi, e di garantire la disponibilità dei nostri progetti e contenuti.

Obiettivi di Product and Technology

Gli Obiettivi qui presentati sono in forma di bozza e sono aperti a commenti e discussioni.

  • Gli Obiettivi rappresentano una direzione di alto livello.
  • I " Risultati chiave" (Krs) rappresentano un metodo misurabile per monitorare l'andamento dei loro corrispettivi obiettivi.
  • Le "Ipotesi" sottostanti per ogni KR rappresentano il lavoro effettivo che stiamo svolgendo per cercare di raggiungere i risultati chiave associati. Saranno aggiornate in questo documento e nelle pagine wiki del progetto o del team in questione, man mano che si acquisiranno informazioni nel corso dell'anno.
  • $L'icona è per il lavoro a cui la Foundation sta dando priorità nell'ambito della Community Wishlist.

Esperienze Wiki (WE)

Esperienze dei contributori (WE1)

  • Obiettivo: I contributori aumentano perché ai volontari vengono offerte opportunità interessanti e comprendono il loro impatto. Discussione
    • Contesto: questo obiettivo sarà la base per realizzare la nuova strategia per i contributori con i suoi 3 pilastri: 1) offrire ai volontari un modo centralizzato per organizzare la loro attività on-wiki, 2) fornire compiti più piccoli e discreti per creare maggiore chiarezza e aiutare i volontari a raggiungere il loro potenziale, e 3) rendere il contributo più significativo. Nell'anno fiscale 25/26 abbiamo in programma di fornire l'infrastruttura di base per aiutare i volontari a organizzare la loro attività on-wiki in modo centralizzato, iniziando con interventi specificatamente incentrati su editor e moderator esperti. Negli anni successivi aggiungeremo interventi per tutti i ruoli dei contributori e includeremo altri spazi problematici. In aggiunta, continueremo a investire in Edit Check e Structured Tasks, costruendo le basi per l'uso dell'IA in maniera modulare, sia come guida durante il processo di editing, sia come modo per indirizzare i volontari verso opportunità stimolanti. Infine, investiremo per rendere più visibile l'impatto dei volontari e creare un'esperienza più significativa per loro.
      • elemento della wishlist Risultato chiave WE1.1: Aumento del 4% [ii] della percentuale dei contributori con ≤100 modifiche cumulative che pubblicano modifiche costruttive sul web per dispositivi mobili [i], misurata tramite esperimenti controllati (entro la fine del secondo trimestre).
        • i. "Modifiche costruttive" = modifiche alle pagine in qualsiasi namespace principale di Wikipedia che non vengono ripristinate entro 48 ore dalla pubblicazione.
        • ii. T389403#10960480
        • I nuovi volontari faticano a iniziare a editare con successo. In particolare, le persone che utilizzano dispositivi mobili, dove lo spazio sullo schermo è limitato e l'attenzione è spesso frammentata.
        • Alcuni si stancano del contesto, della pazienza, e delle prove e degli errori necessari per contribuire in modo costruttivo. Altri non hanno ancora trovato un'opportunità convincente per provarci.
        • Il WE 1.1 affronterà questi problemi:
          • Segnalando i suggerimenti di modifica
          • Offrendo una guida operativa in fase di editing
          • Creando flussi di lavoro di editing più specifici per le attività
        • Al centro di questi sforzi c'è la necessità di trovare metodi graduali per individuare come migliorare le modifiche in corso e i contenuti esistenti. Per sviluppare questa capacità, continueremo a sperimentare l'apprendimento automatico per capire come possa essere di maggiore utilità ai contributori, indipendentemente dal loro ruolo e livello di esperienza.
        • Metodologia di valutazione KR proposta: per ciascuna piattaforma, calcoleremo la percentuale di interventi che abbiamo implementato e valutato attraverso esperimenti controllati che hanno raggiunto e/o superato l'obiettivo di modifica costruttiva che ci eravamo prefissati all'inizio di quest'anno. Vedi phab:T379285#10782051 per il ragionamento.
          • Nota: al 30 giugno 2025, WE 1.1 ha in programma due esperimenti controllati.
  • elemento della wishlist Risultato chiave WE1.2: aumento del numero di collaborazioni sui wiki del 55% su base annua entro la fine del quarto trimestre.
    • I contributori spesso faticano a trovare opportunità collaborare tra loro, soprattutto per quanto riguarda gli argomenti e i compiti che stanno loro a cuore. Questo può portare alla sensazione di essere soli sui wiki per i nuovi arrivati e può portare al burnout per gli editor più esperti. Inoltre, l'impatto delle attività di collaborazione è spesso poco chiaro, il che può portare a un minor numero di persone che desiderano unirsi, organizzare o sostenere la collaborazione sui wiki.
    • Vogliamo rendere più chiaro il valore della collaborazione facendo quanto segue:
      1. Creare nuovi modi per condividere l'impatto delle attività di collaborazione sui wiki
      2. Iniziare a raccogliere dati a livello di movimento sull'impatto delle attività di collaborazione
      3. Creare l'infrastruttura di base per tracciare i contributi collaborativi, in modo da poter fornire nuovi modi innovativi per riconoscere e premiare i contributi in futuro
    • Le collaborazioni saranno misurate in base alle nuove attività create tramite Event Registration nell'estensione CampaignEvents. L'obiettivo è che, entro la fine di questo KR, avremo un maggior numero di utilizzatori degli strumenti dell'estensione e nuovi modi di evidenziare l'impatto della collaborazione. Questo ci metterà in una buona condizione per collegare la nostra infrastruttura esistente ad altri modi di riconoscere e premiare il lavoro sui wiki (come il modulo di impatto, i ringraziamenti, ecc).
    • Area di interesse della wishlist: Community Wishlist/Aree di interesse/Unire i contributori
  • elemento della wishlist Risultato chiave WE1.3: entro la fine del terzo trimestre, il 10% dei contributori a cui è stata presentata una homepage dedicata ai nuovi moderatori l'ha visitata per due settimane consecutive.
    • Riteniamo di poter migliorare nel presentare opportunità di contributo ai volontari. A lungo termine, crediamo che una homepage possa essere utile a qualsiasi editore per organizzare il proprio lavoro, trovare nuove opportunità e comprenderne l'impatto. Il nostro obiettivo per l'anno fiscale 2025/2026 è quello di presentare nuove opportunità agli editori esperti affinché possano assumere compiti di moderazione a cui altrimenti non sarebbero stati necessariamente esposti.
      • Verificheremo questa teoria innanzitutto cercando di capire quanto gli editori esperti interagirebbero con una homepage simile a quella a cui hanno accesso i nuovi utenti.
      • Successivamente, presenteremo attività di moderazione specifiche (i dettagli sono ancora da definire) ai contributori che non hanno familiarità con questo tipo di azioni di moderazione, con l'obiettivo di aiutare a ridurre il carico di lavoro dei contributori esperti attraverso la riduzione degli arretrati (nell'ambito di un nuovo KR).
      • Se il concetto della homepage avrà successo, abbiamo in programma di rendere questa pagina modulare per soddisfare le esigenze delle comunità. Questi moduli potrebbero includere elementi come la possibilità per i contributori di comprendere più facilmente il loro impatto.
    • Note sulla metodologia:
      • Avremo un'ipotesi per definire il nostro target, che farà parte di WE1.3.1.
      • I “moderatori” seguiranno la definizione iniziata in Research:Develop a working definition for moderation activity and moderators, anche se sarà necessario un lavoro di follow-up per restringere la definizione quantitativa.
      • La seconda settimana sarà definita in base alla data della prima visita di ciascun utente. In questo caso, esamineremo tutti i nuovi moderatori che hanno visitato la homepage durante un determinato periodo di tempo e che poi hanno effettuato almeno un'altra visita (tra 7 a 14 giorni) in un secondo momento.
    • Area di interesse della Wishlist: Community Wishlist/Area di interesse/Priorità dei compiti
  • elemento della wishlist Risultato chiave WE1.4: migliorare la percentuale di visitatori unici che consultano gli osservati speciali e/o le modifiche recenti e che cliccano per visualizzare una modifica.
    • Il nostro obiettivo è di aiutare i contributori con oltre cento modifiche a trovare e aprire in modo più efficiente le modifiche relative ai loro interessi. Esploreremo l'area di focus per la prioritizzazione delle attività, realizzeremo i desideri in questo ambito e solleciteremo ulteriori feedback dai volontari su come migliorare queste interfacce. Possiamo misurare il successo migliorando l'efficacia di ciascuna pagina nel "trovare lavoro", definita dall'indicatore metrico dei tassi di clic.
  • Risultato chiave WE1.5: definire e rendere operative sette metriche ad alta priorità [1] necessarie per monitorare i progressi verso il raggiungimento degli obiettivi delineati nella strategia dei contributori entro la fine del quarto trimestre, creando un dashboard e rendendo operative le metriche mensili relative ai moderatori attivi.
    [1] Contributori fidelizzati, attivazione costruttiva, modifiche costruttive, registrazioni di account di nuovi utenti fidelizzati, contributori attivi per anzianità, contributori attivi per livello di esperienza.
    • La strategia relativa all'esperienza dei contributori prevede un impegno di 3-5 anni volto a “stimolare la crescita del volontariato” e ad “aumentare la fidelizzazione e l'attivazione” dei contributori nuovi ed esistenti attraverso tre principali aree di attività:
    1. Semplificare il modo in cui i volontari possono ricevere raccomandazioni, gestire i propri compiti e interessi, vedere cosa succede sui wiki e comprendere il proprio impatto
    2. Offrire compiti strutturati in modo adeguato per creare maggiore chiarezza e aiutare i volontari a realizzare il loro potenziale ottimizzando i flussi di lavoro che assegniamo loro, compreso un investimento continuo nella fornitura di una guida strutturata e nell'automazione delle attività ripetitive, con un'attenzione particolare all'esperienza web mobile
    3. Rendere significativo il contributo mostrando ai volontari il loro impatto e investendo in opportunità di connessione umana e in un ambiente basato sul feedback positivo
    • Un progetto di strategia di misurazione ha quindi delineato una vasta rete di metriche per monitorare questa teoria del cambiamento. Ha concluso che la misura primaria del successo (“metrica di base”) dovrebbe essere il numero di contributori fidelizzati, integrato da metriche più specifiche come l'attivazione costruttiva e l'intenzione dei contributori di tornare, e da metriche “a valle” più ampie come i contributori attivi e la qualità dei contenuti. Dobbiamo assicurarci che queste metriche siano operative e visibili in un dashboard, in modo da poter monitorare i nostri progressi verso la realizzazione della strategia.

Conoscenze essenziali (WE2)

  • Obiettivo: rendere disponibile e ben illustrate più conoscenze essenziali nelle diverse lingue e argomenti. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: questo obiettivo promuoverà una crescita dei contenuti che risponda sia agli interessi dei contributori in particolare per argomenti e lingue, sia alla domanda dei lettori di conoscenze essenziali ben illustrate. La conoscenza essenziale è un insieme di articoli che offre l'ampiezza e la profondità degli argomenti necessari per un progetto linguistico di Wikipedia utilizzabile. È definita dalle comunità con riferimento alla notorietà, alla rilevanza, alle previsioni di lettura e alle connessioni tra gli articoli.
    • Adotteremo un approccio socio-tecnico, migliorando l'efficacia delle funzioni, degli strumenti, e dei processi sociali. Ci baseremo su funzionalità di prodotto ad alto impatto come i compiti suggeriti, la ricerca dei media e la traduzione dei contenuti, ma faciliteremo anche l'inserimento e lo sviluppo di piccole Wikipedie linguistiche. Supporteremo gli organizzatori Wikimedia che reclutano, formano e supportano i contributori a lavorare su obiettivi di contenuto condivisi attraverso configurazioni collaborative come WikiProjects e campagne. (Stimiamo che siano attivi almeno 300 organizzatori.) Svilupperemo anche relazioni con gli editor più importanti per rimuovere le barriere ai materiali di partenza. (Attualmente abbiamo partnership con più di 100 dei principali database con abbonamento al mondo.)
    • Per assicurarci che i nostri interventi abbiamo un impatto positive sulla conoscenza essenziale, misureremo sia l'aumento dei contenuti prioritari per la comunità sia la qualità di tali contenuti, esaminando fattori come i tassi di reversione e il numero di citazioni e immagini.
      • Risultato chiave WE2.1: Entro la fine del secondo trimestre, sperimentare e valutare tre interventi che aiutino i contributori a migliorare lo stato dei contenuti essenziali sulle loro Wikipedie.
        • Questo KR metterà in evidenza le lacune di contenuto all'interno dei meccanismi di editing, come la scoperta di immagini su Wikipedia, la traduzione di contenuti, e la creazione guidata di nuovi articoli. Verrà inoltre implementato e testato un intervento socio-tecnico per supportare l'attività di creazione dei contenuti per le piccole comunità linguistiche. L'andamento verrà misurato nell'ambito di ciascuna ipotesi.
      • Risultato chiave WE2.2: entro la fine del quarto trimestre, sviluppare le funzionalità delle piattaforme necessarie per verificare che siamo in grado di supportare la visione di Abstract Wikipedia su larga scala. Sapremo di aver raggiunto il nostro obiettivo se il sistema sarà in grado di fornire contenuti enciclopedici ricchi e multilingue utilizzando Wikidata e la generazione di un linguaggio naturale, se sarà controllato dalla comunità Wikimedia e se manterrà le sue prestazioni anche in caso di implementazioni su larga scala.
        • Ora che possiamo utilizzare Wikidata per produrre contenuti di base in formato testo semplice su Wikipedia, il passo successivo è continuare a sviluppare le funzionalità della piattaforma in grado di supportare Abstract Wikipedia su larga scala. La piattaforma dovrà supportare contenuti ricchi e multilingue che possano essere controllati dalla comunità e mantenere le prestazioni su larga scala. Si tratta di un traguardo fondamentale, poiché stiamo passando da 0 a 1.
      • Risultato chiave WE2.3: entro la fine del quarto trimestre, implementare una versione iniziale del nuovo wiki per la creazione iniziale di articoli Abstract da parte della comunità.
        • Questo risultato chiave ci prepara a testare le capacità della piattaforma di un wiki Abstract il prossimo anno. Il nuovo wiki autonomo ospiterà la libreria di articoli astratti costruita su Wikifunctions e fornirà le capacità della piattaforma necessarie per integrare in futuro gli articoli astratti in Wikipedia.
      • Risultato chiave WE2.4: Allineare WMF e WMDE sulla definizione di successo per i miglioramenti all'infrastruttura tecnica a supporto di un caso d'uso critico di Wikidata entro la fine del secondo trimestre, comprese le metriche e gli obiettivi per l'anno fiscale 2025-2026.
        • Il team della piattaforma Wikidata (WDP) della WMF è stato costituito e dotato di personale - un responsabile di prodotto e un responsabile tecnico - nell'agosto 2025. Come nuova aggiunta a un programma sviluppato nel corso di anni dai responsabili tecnici e di prodotto rispettivamente di WMF e WMDE, questo obiettivo riflette la nostra intenzione di trasferire la proprietà attraverso l'allineamento dei casi d'uso, delle dipendenze e dei criteri chiave di successo. Questo KR getterà le basi per una comprensione reciproca del problema, su cui lavoreremo per il resto dell'anno fiscale (maggio 2026).

Esperienze del consumatore (WE3)

  • Obiettivo: I lettori di più generazioni si impegnano, e rimangono coinvolti, con Wikipedia, con un conseguente aumento misurabile della fidelizzazione e delle attività di donazione. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: questo obiettivo si concentrerà sulla fidelizzazione dei nuovi lettori attraverso formati di contenuto innovativi, invece, del pubblico di base attraverso il rafforzamento delle esperienze di lettura familiari e sulla garanzia di sostenibilità a lungo termine attraverso l'approfondimento dei legami con i lettori e la diversificazione delle donazioni. Comprenderà la continuazione del nostro lavoro per rendere i contenuti più facili da scoprire attraverso nuove e più sperimentali funzioni, come i riassunti dell'IA o i rabbit hole personalizzati. Includerà anche il lavoro per mantenere e migliorare la qualità dell'esperienza di lettura più in profondità nell'imbuto di lettura e l'esplorazione della cura della lettura attraverso liste di lettura e altre partecipazioni non editoriali. Per i donatori, questo lavoro continuerà a concentrarsi sulla diversificazione delle fonti di reddito all'interno della piattaforma.
      • elemento della wishlist Risultato chiave WE3.1: Entro la fine del secondo trimestre, dimostrare un aumento praticamente significativo della fidelizzazione dei lettori disconnessi, misurato attraverso test A/B di una funzione per piattaforma
        • Questo RK si concentrerà sul continuare a investire in esperienze che ottimizzano i nuovi modi di navigare e apprendere i contenuti, spesso attraverso l'uso di nuove tecnologie e formati, presentando i contenuti esistenti in modi nuovi e coinvolgenti. In questo anno fiscale, vorremmo continuare a sperimentare con nuove funzionalità, concentrandoci allo stesso tempo sulla scalabilità degli esperimenti di successo tra i wiki e le piattaforme. Il lavoro nel KR si estenderà al sito web per dispositivi mobili e desktop, nonché alle app per iOS e Android e si concentrerà sulla scoperta dei contenuti (punti di ingresso e raccomandazioni per la navigazione) e sui formati di apprendimento adattabili (riassunti assistiti dalla macchina, remix dei contenuti).
        • Area di interesse della wishlist: Nuove esperienze del consumatore
      • Risultato chiave WE3.2: Aumentare il numero di donazioni attraverso metodi diversi da banner o e-mail del 5% per piattaforma su base annua attraverso interventi sui prodotti che favoriscono connessioni più profonde e riducono l'attrito per i donatori entro la fine del secondo trimestre
        • Questo KR ci vedrà continuare a esplorare nuovi punti di ingresso per le donazioni e altre opportunità per convertire i lettori in donatori e fidelizzarli approfondendo i loro legami con i wiki, compresi contenuti più personalizzati. Il KR si concentrerà sull'introduzione di nuovi punti di accesso e sull'iterazione di quelli esistenti su app e web, in collaborazione con il team di raccolta fondi
      • Risultato chiave WE3.3: Entro la fine del secondo trimestre, dimostrare un aumento praticamente significativo della fidelizzazione dei lettori connessi, misurato attraverso test A/B di una funzionalità per piattaforma
        • Questo KR si concentrerà sul migliorare l'esperienza di lettura e apprendimento per i lettori esistenti ed esperti, con l'obiettivo di fidelizzare il nostro pubblico attuale e approfondire il loro legame con il sito in modo che possano imparare di più, oltre ad essere pronti e aperti a intraprendere percorsi verso la donazione e l'editing. Il lavoro si concentrerà sul miglioramento dell'esperienza di lettura sul web e sulle app (miglioramenti della leggibilità, migliore navigazione e scoperta), nonché sulla creazione e l'iterazione delle nostre offerte di cura e personalizzazione (elenchi di lettura, suggerimenti personalizzati, cronologia degli utenti e degli articoli, ecc)
      • Risultato chiave WE3.4: entro la fine del quarto trimestre, rimuovere tutti gli ostacoli identificati per le implementazioni di siti cache su piccola scala (PoP) che soddisfano i nostri attuali standard di qualità del servizio e di sicurezza, in linea con le nostre attuali implementazioni di siti cache.
        • Questo KR si concentrerà sulla dimostrazione del concetto che possiamo migliorare le prestazioni dei siti web e ridurre la latenza per i nostri lettori semplificando la nostra infrastruttura di caching e migliorando i processi per l'implementazione di un sito di caching, riducendo il tempo di implementazione di base da circa un anno in media a un trimestre al massimo. L'obiettivo sarà quello di completare la semplificazione, implementare un PoC, condurre una revisione della sicurezza e completare un documento decisionale sull'opportunità di procedere con l'implementazione delle nostre cache edge nei cloud pubblici. La riduzione della latenza può portare a un aumento comprovato delle pagine visitate e a una base di lettori più diversificata dal punto di vista geografico.
      • Risultato chiave WE3.5: Migliorare l'identificazione dei donatori - garantendo che tutti i lettori consenzienti che hanno effettuato il login possano essere identificati in base allo stato di donatore per un'esperienza personalizzata - entro la fine del quarto trimestre.
        • Implementeremo strategie di identificazione dei donatori per garantire che tutti i lettori che hanno effettuato il login possano essere identificati in base allo stato di donatore, consentendo un'esperienza più personalizzata e coinvolgente. Gli sforzi per l'identificazione dei donatori saranno prioritari durante il quarto semestre per sostenere iniziative di personalizzazione e attivazione più efficaci in futuro.
      • Risultato chiave WE3.6: Finalizzare, pubblicare e comunicare una strategia per l'esperienza dei lettori e dei consumatori di Wikipedia su tutte le piattaforme entro la fine del quarto trimestre, con obiettivi definiti e metriche di riferimento, sviluppate in collaborazione con gli stakeholder e la comunità, per guidare il nostro lavoro fino al 2030.
        • Il lavoro sulla strategia per i consumatori proseguirà, concentrandosi sulla costruzione e sulla comunicazione della strategia all'interno dell'azienda e con la comunità e definendo e stabilendo le metriche fondamentali per i consumatori e i rispettivi parametri di riferimento.

Sicurezza e Protezione (WE4)

  • Obiettivo: i nostri sistemi proteggono meglio gli account e le informazioni private dei nostri redattori per impostazione predefinita, offrendo al contempo maggiori possibilità ai contributori e agli utenti con diritti estesi di prevenire e rispondere alle attività abusive. Discussione
  • Risultato chiave WE4.1: Implementare un sistema di segnalazione degli incidenti valido e funzionante in tutti i nostri wiki, che sia utilizzato e accettato dalle loro comunità, entro la fine del secondo trimestre.
    • Garantire la sicurezza e il benessere degli utenti è una responsabilità fondamentale della nostra piattaforma. In molte giurisdizioni esistono normative che impongono alle piattaforme online come la nostra di monitorare e prendere provvedimenti contro le molestie, il cyberbullismo e altri contenuti dannosi presenti sulla loro piattaforma. Il mancato intervento può esporre le piattaforme a responsabilità legali e sanzioni normative.
    • Vogliamo dare ai nostri utenti la possibilità di segnalare minacce immediate per la sicurezza attraverso un meccanismo di segnalazione facilmente individuabile e intuitivo, per assicurarci di essere in grado di venire a conoscenza di tali incidenti e di intervenire tempestivamente, se necessario. Si tratta di un passo avanti per far sentire i nostri utenti al sicuro quando contribuiscono alla nostra piattaforma. Lo stiamo facendo implementando un Incident Reporting System sui nostri wiki.
  • Risultato chiave WE4.2: rafforzare la precisione e l'efficacia degli strumenti anti-abuso, implementando 2 miglioramenti entro la fine del secondo trimestre.
    • Noi e la nostra comunità dobbiamo individuare e prevenire meglio le attività non autentiche e dannose sui wiki. Lo faremo aumentando il numero e la qualità dei segnali disponibili per la piattaforma, combinando questi segnali in strumenti che mettiamo a disposizione degli utenti con diritti estesi e identificando i casi in cui possiamo applicare restrizioni automatiche alle attività sospette.
    • Vediamo anche l'opportunità di migliorare l'accessibilità di Wikipedia e dei nostri altri progetti allo stesso tempo. Ad esempio, un progetto prevede di sostituire il convenzionale CAPTCHA autogestito di Wikipedia, che impedisce all'utente di accedere fino a quando non risolve un rompicapo, con un servizio di valutazione del rischio che raramente mette in discussione l'utente. Al contrario, il servizio etichetterebbe silenziosamente gli account con un livello di sospetto che possiamo usare per disabilitare le funzionalità, e renderebbe visibile questo stato ai moderatori altamente privilegiati per aiutarli nel loro lavoro.
    • Più in generale, i progetti Wikimedia fanno molto affidamento sul blocco degli indirizzi IP per mitigare gli abusi da parte di malintenzionati. Questo metodo è sempre più inefficace nel bloccare gli abusi e ha un impatto negativo sugli utenti in buona fede che sono colpiti dai blocchi degli IP e degli intervalli di IP. In questo KR, ci proponiamo di migliorare le capacità esistenti e di fornire nuovi strumenti che consentano di bloccare in modo più preciso ed efficace i malintenzionati e di ridurre i danni collaterali causati dai blocchi degli IP e degli intervalli di IP.
    • Per misurare la nostra efficacia, esamineremo il feedback qualitativo dei volontari impegnati nel lavoro antiabuso e indicatori quantitativi come il tasso di blocchi IP distribuiti, l'adozione della reputazione IP e delle mitigazioni basate sui segnali del browser, il tasso di interazioni probabilmente umane quando un utente viene bloccato e l'adozione di nuovi segnali negli strumenti antiabuso.
    • Il lavoro in questo KR comprende il miglioramento del rilevamento e della mitigazione dell'evasione dei sockpuppet e dei ban, l'emersione di informazioni sul potenziale di danni collaterali, il rafforzamento del rilevamento dei bot, l'emersione di segnali per i volontari antiabuso, il miglioramento dell'efficienza delle interfacce degli strumenti antiabuso, il miglioramento delle metriche relative all'abuso e la fornitura di suggerimenti di attività di account sospette da indagare ai CheckUser.
  • Risultato chiave WE4.3: Ridurre il numero di attacchi a larga scala che richiedono l'intervento umano SRE del 50% (confronto anno fiscale su anno fiscale), entro la fine del quarto semestre
    • L'evoluzione del mondo di Internet, compresa l'ascesa di botnet su larga scala e di attacchi sempre più frequenti, ha reso obsoleti i nostri metodi tradizionali per limitare gli abusi su larga scala. Tali attacchi possono rendere i nostri siti non disponibili, inondando la nostra infrastruttura di richieste, o sovraccaricare la capacità della nostra comunità di combattere il vandalismo su larga scala. Ciò mette a dura prova anche i nostri editor di alto livello e la nostra comunità tecnica.
    • Abbiamo bisogno urgentemente di migliorare la nostra capacità di rilevare automaticamente, resistere e mitigare o fermare tali attacchi.
    • Quest'anno ci concentreremo soprattutto sull'automatizzazione del rilevamento degli indirizzi IP e delle reti che si impegnano regolarmente in attacchi contro di noi e sulla riduzione del carico che queste entità persistentemente dannose possono esercitare sui nostri sistemi.
  • Risultato chiave WE4.4: Distribuire account temporanei al 100% dei nostri progetti, in modo che l'esposizione delle informazioni di identificazione personale dei nostri redattori non registrati sia disponibile per meno dello 0,1% degli utenti, entro la fine del secondo trimestre.
    • Gli account temporanei mirano a migliorare la privacy e quindi la sicurezza dei nostri editor non registrati, proteggendo le loro informazioni di identificazione personale (indirizzo IP) dalla vista pubblica e limitando l'accesso solo a coloro che ne hanno bisogno per scopi di patrolling. Oltre a rappresentare un importante miglioramento per la sicurezza degli utenti, questo progetto è anche importante per soddisfare vari requisiti normativi.
  • Risultato chiave WE4.5: Valutare l'impatto dell'IA generativa sulla fiducia e sulla sicurezza e determinare interventi sui prodotti per sfruttare le opportunità e prevenire le minacce per i progetti Wikimedia, entro la fine del terzo trimestre.
    • L'utilizzo dell'IA, e in particolare dell'IA generativa, è in rapido aumento su Internet. Con la diffusione dell'IA, emergono opportunità di fiducia e sicurezza, ma anche minacce. Ad esempio, generare contenuti è più facile ed economico, ma la moderazione è più faticosa. Allo stesso modo, la ricerca può essere condotta con molto meno sforzo, ma le allucinazioni dell'IA sono più difficili da identificare.
    • Questo progetto mira a sviluppare la Valutazione dell'Impatto sui Diritti Umani di ML/AI, valutando l'impatto dell'IA sugli aspetti di fiducia e sicurezza dell'ecosistema di Wikimedia. Questo include:
      • Consultare gli utenti con diritti estesi.
      • Identificare esempi di abuso generativo assistito dall'IA e potenziali mitigazioni.
      • Identificare le opportunità di ML per ridurre il peso sugli utenti con diritti estesi.
      • Esecuzione di esperimenti per capire su cosa concentrarsi per ottenere il massimo impatto.
  • Risultato chiave WE4.6: Imporre tecnicamente che il 100% dei privilegi che consentono agli utenti di intraprendere azioni sensibili alla sicurezza o alla privacy possano essere eseguiti solo da account che hanno abilitato l'autenticazione a due fattori, entro la fine del quarto trimestre.
    • Dobbiamo rafforzare la sicurezza degli account utente sulle nostre wiki, in particolare per gli utenti con autorizzazioni sensibili. Un punto chiave è la richiesta che qualsiasi azione sensibile possa essere eseguita solo da utenti che hanno attivato l'autenticazione a due fattori (2FA). Costruiremo un sistema più estensibile per l'applicazione dei privilegi che eviterà la necessità di verifiche e l'applicazione manuale della 2FA e amplierà i privilegi che richiedono l'abilitazione della 2FA sulla piattaforma.
    • A tal fine, miglioreremo i nostri sistemi di autenticazione e recupero in modo che noi (WMF) e i nostri utenti possiamo supportare più facilmente una posizione più rigorosa nei confronti della 2FA. Espanderemo la disponibilità generale dell'autenticazione a due fattori in tutta la piattaforma, in modo che ogni utente possa abilitarla come desidera e per garantire che sia abilitata prima che vengano concessi privilegi sensibili. Ci concentreremo inoltre sulla riduzione del carico operativo sostenuto dai nostri sistemi di recupero e assistenza degli account, contribuendo a snellire i processi di ripristino e recupero relativi all'accesso agli account. Intendiamo inoltre migliorare l'usabilità della nostra implementazione 2FA, offrendo agli utenti più opzioni per proteggere i loro account ed evitare il blocco accidentale.

Uso Responsabile delle Infrastrutture (WE5)

  • Obiettivo: Sviluppatori e riutilizzatori accedono ai contenuti della conoscenza in percorsi curati, garantendo la sostenibilità della nostra infrastruttura e il riutilizzo responsabile dei contenuti. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: questo obiettivo si concentrerà sulla creazione di percorsi per il riutilizzo responsabile dei contenuti.
    • Wikimedia ospita la più grande raccolta di conoscenze curate dall'uomo sul web. Questo ha reso la nostra infrastruttura di conoscenza una destinazione preziosa non solo per gli esseri umani, ma anche per i consumatori automatici di dati. I nostri contenuti alimentano i motori di ricerca, le piattaforme di social media, l'e-commerce e, da quando è nata l' IA, vengono utilizzati per addestrare grandi modelli di apprendimento automatico. I consumatori si procurano i dati tramite scraping delle pagine, utilizzando le API e scaricando i contenuti, in genere senza attribuzione. Nel mondo del traffico non autenticato non possiamo distinguere in modo affidabile un utente dall'altro, il che limita notevolmente la nostra capacità di consentire e imporre un uso responsabile della nostra infrastruttura: Come possiamo continuare a rendere possibile la nostra comunità, ponendo al contempo dei limiti al consumo automatico di contenuti? Come possiamo indirizzare gli utenti verso i canali preferiti e supportati? Di quali indicazioni abbiamo bisogno per incentivare il riutilizzo responsabile dei contenuti? Come possiamo favorire un'esperienza coesa per gli sviluppatori e costruire prodotti che soddisfino le esigenze degli sviluppatori volontari, del personale e dei riutilizzatori? Sebbene queste domande non siano del tutto nuove, l'urgenza di affrontarle è cresciuta in modo esponenziale: Dal 2024 stiamo osservando un aumento vertiginoso del volume delle richieste, la maggior parte delle quali proviene da bot di scraping che raccolgono dati di formazione per flussi di lavoro e prodotti basati sull'IA. Il carico sulle nostre infrastrutture non è sostenibile e mette a rischio l'accesso umano alla conoscenza: Dobbiamo agire subito per ristabilire un sano equilibrio, in modo da poter sostenere efficacemente i progetti Wikimedia e consentire il successo duraturo della nostra missione.
      • Risultato chiave WE5.1: Entro la fine del quarto trimestre, il 50% delle richieste ai canali di accesso programmatico potrà essere attribuito a uno sviluppatore o a un'applicazione noti.
        • Attualmente abbiamo pochi modi per identificare i responsabili del traffico automatizzato e, a differenza di quanto avviene su Wiki, pochi modi per contattare gli utenti o regolare il loro accesso. Abbiamo assistito a un aumento significativo del volume del traffico automatizzato esterno, che per noi non è sostenibile e mette a rischio l'accesso umano alla conoscenza. Il nostro obiettivo è aumentare la percentuale di traffico automatizzato attribuito a un account noto, richiedendo l'autenticazione e l'autorizzazione in base a livelli di accesso graduali per lo scraping e l'uso delle API ad alto volume. Questo ci aiuterà a identificare chi sta riutilizzando i contenuti su scala, permettendoci di proteggere la nostra infrastruttura e di migliorare la governance sull'uso corretto, soddisfacendo al contempo in modo più efficace le loro esigenze. Inoltre, valuteremo come supportare meglio la comunità tecnica con un'esperienza più coesa per gli sviluppatori, che protegga l'accesso preferenziale per i membri della comunità e consenta nuove funzionalità per gli sviluppatori.
      • Risultato chiave WE5.2: Entro la fine del quarto trimestre, il 70% degli endpoint delle API web di Wikimedia sarà supportato da un'infrastruttura comune.
        • Il nostro obiettivo è migliorare l'esperienza e la sostenibilità dei nostri percorsi per gli sviluppatori, offrendo API web più coerenti, stabili e scopribili per tutti gli sviluppatori di Wikimedia. Semplificheremo la nostra offerta di API introducendo un'infrastruttura più centralizzata per le funzionalità API di base, consentendoci di avere percorsi e governance coerenti per: le specifiche e la documentazione OpenAPI, l'identificazione degli sviluppatori e i controlli di accesso, l'applicazione delle politiche API, il routing, il versioning e la gestione degli errori. Semplificando le nostre offerte di API, renderemo più veloce, più facile e più piacevole la creazione di strumenti, bot, progetti di ricerca e funzionalità che servano la missione di Wikimedia. Questo approccio sostiene il futuro multigenerazionale della missione riducendo i costi di manutenzione dell'infrastruttura API, aumentando la visibilità e il controllo degli accessi per combattere i malintenzionati e promuovendo una comunità di sviluppatori più forte.
      • Risultato chiave WE5.3: Entro la fine del quarto trimestre, verrà pubblicato un nuovo quadro di attribuzione per il web, le app, gli assistenti vocali e gli LLM, che sarà collegato a tutti i siti Wikimedia, con due demo di riutilizzo che stimolano un coinvolgimento misurabile e un partner di riutilizzo esterno che adotta le migliori pratiche di attribuzione.
        • Per aumentare la corretta attribuzione dei contenuti Wikimedia, forniremo chiare linee guida sulle migliori pratiche che promuovono un riutilizzo responsabile. Ciò include la creazione di un quadro di riferimento per l'attribuzione per le piattaforme chiave (web, app, voce, multimedia) e la presentazione di almeno due esempi pratici che evidenziano applicazioni esemplari dei contenuti Wikimedia. Esempi di risultati includono l'incoraggiamento alle organizzazioni mediatiche a citare le immagini di Wikimedia Commons, ai motori di ricerca a rendere più efficaci i dati Wikimedia rilevanti, o agli assistenti IA a integrare le conoscenze di Wikipedia in modo trasparente e responsabile, aumentando la fiducia nella loro affidabilità. Il rafforzamento delle pratiche di attribuzione non solo aumenta la consapevolezza del pubblico e stimola il coinvolgimento nei progetti Wikimedia, ma contribuisce anche a stabilire modi responsabili e innovativi di rielaborare le conoscenze e a scoraggiare gli abusi.
      • Risultato chiave WE5.4: Ridurre la quantità di traffico generato dagli scraper del 20% se misurato in termini di tasso di richiesta e del 30% in termini di larghezza di banda
        • Lo scraping c'è sempre stato: i motori di ricerca si sono affidati a Wikipedia per fornire informazioni ai loro utenti per decenni; tuttavia, ultimamente c'è un'altra grande motivazione per lo scraping dei nostri dati: è il più grande insieme di contenuti di conoscenza curati e multilingue che si possa trovare su Internet ed è uno strumento fondamentale per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni. Questo vale sia per i nostri contenuti enciclopedici sia per il nostro archivio multimediale, Wikimedia Commons, che è prezioso per i modelli di apprendimento automatico che generano immagini.
        • Di conseguenza, nell'ultimo anno abbiamo assistito a un aumento significativo del traffico di scraper e dei relativi incidenti di stabilità del sito: Gli ingegneri dell'affidabilità del sito hanno dovuto imporre caso per caso la limitazione o il divieto dei crawler per proteggere la nostra infrastruttura. Lo scraping è diventato così importante che la nostra larghezza di banda in uscita è aumentata del 50% nel 2024. Inoltre, una recente analisi ha dimostrato che almeno il 65% delle nostre richieste più costose (quelle che non possiamo servire dai nostri server di caching e che vengono invece servite dai database principali) sono eseguite da bot.
        • Le nostre risorse informatiche sono estremamente limitate rispetto alla quantità di traffico che generiamo, quindi dobbiamo stabilire una priorità per chi serviamo con quelle risorse, e vogliamo privilegiare il consumo umano e dare la priorità al sostegno dei progetti e dei collaboratori di Wikimedia con le nostre scarse risorse.

Accelerare il Percorso verso i Risultati dei Prodotti (WE6)

  • Obiettivo: gli sviluppatori di Wikimedia portano rapidamente e con fiducia i loro prodotti agli utenti finali. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: per essere efficaci nel raggiungimento dei 4 pilastri strategici, gli sviluppatori di Wikimedia devono dedicare il loro tempo e il loro impegno ad attività ad alta leva che portino alla consegna di prodotti di qualità il prima possibile. I flussi di lavoro troppo complicati, la mancanza di strumenti standard e i componenti di sistema non sostenibili ostacolano questi risultati.
    • Questo lavoro si basa sullo slancio che abbiamo raccolto negli ultimi due piani annuali per far evolvere MediaWiki come piattaforma e il software che ne supporta lo sviluppo e la distribuzione. Il lavoro di quest'anno si concentrerà sulla fornitura di ambienti di sviluppo più affidabili, sulla semplificazione dei flussi di lavoro di pre-produzione e sulla riduzione dei rischi della piattaforma e dell'infrastruttura.
      • Risultato chiave WE6.1: Entro la fine del quarto trimestre, il numero di train-blocking bug che vanno oltre i wiki di prova si riduce del 10%
        • Nel 2024, ci sono stati 144 casi in cui gli sviluppatori hanno dovuto rivedere il lavoro perché c'era un'emergenza che impediva la distribuzione di MediaWiki. In molti di questi casi, i bug sono stati individuati dopo la distribuzione su testwiki, il che significa che il problema ha raggiunto un pubblico potenziale di miliardi di utenti. Non possiamo controllare il fatto che i bug esistano, ma individuarli prima significherebbe ridurre il lavoro degli esperti. Inoltre, gli sviluppatori si fiderebbero del fatto che, quando qualcosa verrà messo in produzione, non ci sarà un problema.
        • Potremo intercettare questi bug prima fornendo gli spazi necessari agli sviluppatori per consegnare e testare con sicurezza il loro codice durante tutto il ciclo di vita dello sviluppo e della distribuzione. Dobbiamo anche assicurarci che questi miglioramenti non vadano a discapito della velocità degli sviluppatori.
      • Risultato chiave WE6.2: Entro la fine del quarto trimestre, 4 fasi della lista di controllo della preparazione alla produzione possono essere eseguite senza l'intervento di SRE
        • L'implementazione di un nuovo servizio o di una nuova funzionalità in produzione dipende attualmente da un elenco di 24 fasi, ognuna delle quali richiede in genere il supporto degli SRE. Abbiamo istituito il programma SRE ambassador per intervenire nelle prime fasi del ciclo di sviluppo e creare capacità all'interno dei team di sviluppo stessi, ma molti dei compiti dovrebbero essere completamente autosostenibili. Attualmente, si tratta di un lavoro manuale, ripetitivo, automatizzabile e che scala linearmente con il numero di team di sviluppo. Questo non è sostenibile per il team SRE nel lungo periodo.
        • In passato, gran parte di questo lavoro era sottratto ai team di sviluppo grazie al mantenimento di una serie di librerie comuni e di best practice condivise per interagire con la nostra piattaforma. Queste sono state abbandonate quando siamo passati alla nuova infrastruttura Kubernetes e non hanno un sostituto diretto. Fornendo librerie simili, documentazione e formazione che si applicano al modo in cui costruiamo e distribuiamo le cose oggi, crediamo di poter ridurre la quantità di coinvolgimento necessario da parte di SRE prima di distribuire un nuovo servizio o una nuova funzionalità in produzione.
      • Risultato chiave WE6.3: Entro la fine del quarto trimestre, il 100% il 100% delle pagine viste di Wikipedia sono servite attraverso Parsoid
        • Parsoid offre funzionalità avanzate per l'evoluzione del wikitext e per la sicurezza futura della piattaforma. Mantenere due parser contemporaneamente non è sostenibile a lungo termine, perché aumenta il debito tecnico e la complessità. Inoltre, il successo di alcuni nuovi progetti come Wikifunctions dipende dalla disponibilità di Parsoid.
        • Abbiamo iniziato a scalare il rollout su progetti più piccoli e quest'anno saremo pronti per le Wikipedie. Il servizio di lettura di tutte le pagine di Wikipedia attraverso Parsoid è la prossima pietra miliare più importante. Oltre al lancio in sé, questo lavoro include anche la risoluzione di problemi di prestazioni e una comunicazione efficace dell'impatto sui lettori e sugli editor.
      • Risultato chiave WE6.4: Entro la fine del secondo trimestre, almeno due rischi identificati che minacciano la nostra capacità di continuare a distribuire o scalare i wiki sono stati mitigati o ridotti a un livello accettabile
        • Attraverso alcune iniziative mirate, ridurremo o attenueremo diversi rischi di scalabilità, affidabilità o sicurezza che abbiamo identificato come una probabile minaccia potenziale alla crescita e alla sostenibilità della nostra piattaforma e dei nostri progetti pubblici.
        • Per esempio, rifattorizzeremo la struttura dei database principali di Commons per garantire che la sua crescita non sia limitata dalla capacità dell'hardware dei server disponibili nei prossimi anni. Inoltre, aggiorneremo PHP, il linguaggio di programmazione che alimenta MediaWiki e i servizi correlati, a una versione più moderna. Altri rischi identificati richiederanno probabilmente l'implementazione di ulteriori misure di sicurezza per proteggere e rendere più solida la nostra infrastruttura.

Servizi di segnali e dati (SDS)

Metriche (SDS1)

  • Obiettivo: I decisori utilizzano metriche più affidabili e tempestive per informare le decisioni strategiche e di prodotto. Discussione
    • Contesto oggettivo: Usiamo le metriche per informare le decisioni della Foundation su dove concentrare i nostri sforzi per servire al meglio il Movimento. Tuttavia, alcune delle nostre pipeline di dati sono inclini a rompersi, causando ritardi nella consegna. Quando emergono problemi con i dati, i tempi di identificazione e di risoluzione sono troppo elevati. Inoltre, molti dei nostri set di dati non sono ottimizzati per una facile esplorazione delle tendenze e mancano di dimensioni che sono emerse come importanti per l'interpretazione dei dati. Questi problemi rallentano e limitano la nostra capacità di valutare le metriche.
    • Nell'anno fiscale 25-26, ci concentreremo su casi d'uso specifici del piano annuale per risolvere le lacune nella qualità dei dati delle nostre attuali pipeline, istituire infrastrutture e processi per il monitoraggio e la risoluzione dei problemi di qualità dei dati e fornire strumenti che consentano ai decisori di comprendere le tendenze.
    • Un caso d'uso riguarda il modo in cui misuriamo il traffico umano e quello dei bot. L'aumento del traffico automatizzato negli ultimi due anni ha reso più difficile capire in che misura gli esseri umani interagiscono e contribuiscono ai progetti Wikimedia. Il nostro obiettivo è migliorare la nostra capacità di valutare i modelli di traffico umano e bot, che sono elementi critici per la pianificazione e le decisioni sui prodotti.
      • Risultato chiave SDS1.1: Entro la fine del primo trimestre, gli analisti che utilizzano le metriche relative alle visualizzazioni di pagina avranno accesso a misure di riferimento relative alla qualità dei dati e a misure delle prestazioni degli euristici di rilevamento automatico del traffico.
        • Attraverso le ipotesi esplorate in questo KR, ci proponiamo di identificare le lacune delle nostre attuali euristiche di rilevamento automatico del traffico e di capire dove non riescono a classificare correttamente il traffico di pageview. Queste conoscenze permetteranno di migliorare le pipelines che generano e classificano le metriche di pageview. Inoltre, definiremo metriche di qualità dei dati per monitorare e misurare i miglioramenti nell'accuratezza dei dati.
        • Questo KR getterà le basi per un KR successivo incentrato sull'implementazione dei miglioramenti necessari della pipeline qui identificati. Le metriche di qualità dei dati stabilite in questa fase serviranno come parametri di riferimento per valutare l'efficacia di questi futuri miglioramenti.
      • Risultato chiave SDS1.2: Entro la fine del primo trimestre, il contenuto del set di dati della cronologia dei contenuti di MediaWiki sarà disponibile tramite un'esportazione di file con garanzie di consegna settimanali (SLO). I dati del file esportato avranno la stessa parità rispetto alla pipeline di esportazione XML Dumps 1 legacy.
        • L'obiettivo del FY24/25 KR 1.4 è stato quello di rimuovere la dipendenza dai set di dati mediawiki_wikitext_history e mediawiki_wikitext_history_current aggiornati mensilmente per le 3 pipeline downstream più rilevanti e di fornire un set di dati alternativo con SLO settimanali garantiti.
        • Sebbene l'anno fiscale 24/25 KR 1.4 abbia contribuito a mitigare i problemi di affidabilità per le pipeline dipendenti più importanti, rimangono ancora pipeline con la fonte di input legacy inaffidabile. Anche queste dovrebbero essere migrate, così come la fonte di input basata su file nell'insieme di dati storici wikitext.
      • Risultato chiave SDS1.3: entro la fine del secondo trimestre, il rilevamento dei bot incorporerà 1 segnale addizionale e genererà avvisi automatici in caso di anomalie.
        • In tutta la Foundation, i team stanno prendendo decisioni relative ai prodotti e ai finanziamenti basandosi sulla capacità di determinare la differenza tra lettori umani e traffico automatizzato. La piattaforma dati è l'archivio centrale per i segnali di rilevamento dei bot e l'analisi batch. Attraverso le ipotesi che abbiamo elaborato nel primo e secondo trimestre, intendiamo introdurre nuovi segnali di rilevamento dei bot per affinare la nostra analisi del traffico automatizzato e rendere il processo di introduzione dei nuovi segnali efficiente e ripetibile.
      • Risultato chiave SDS1.4:Entro la fine del secondo trimestre, i responsabili delle decisioni avranno una chiara comprensione dello stato attuale delle informazioni fornite dai nostri parametri organizzativi. Sapremo di aver raggiunto il nostro obiettivo se forniremo una presentazione pronta per la riunione del consiglio di amministrazione che collochi l'analisi dei nostri parametri sia nell'ecosistema Wikimedia, sia nelle più ampie tendenze e sfide di Internet sul mercato.
        • Le informazioni ricavate dai nostri parametri organizzativi vengono utilizzate per prendere una miriade di decisioni all'interno della fondazione, comprese quelle relative alla realizzazione dei nostri prodotti, all'allocazione delle risorse infrastrutturali e alla raccolta fondi. Allo stesso tempo, il panorama di Internet è in continua evoluzione e il traffico automatizzato, in particolare, influisce sui nostri parametri. L'obiettivo è che la leadership della Foundation si presenti alla riunione del consiglio di amministrazione di dicembre con una visione chiara delle minacce e delle opportunità all'interno dell'ecosistema Wikimedia, supportata da un'analisi attendibile dei parametri interni e delle tendenze esterne. Possiamo raccontare questa storia raccogliendo informazioni, metriche e dati che ci forniscono indicazioni affidabili su:
          • Andamento delle nostre misurazioni interne del numero di lettori (visualizzazioni di pagina)
          • Andamento del nostro ecosistema di contributori
          • Andamento dei dati esterni e dei benchmark della concorrenza
          • Approfondimenti tratti da studi interni ed esterni e ricerche affidabili

Piattaforma di sperimentazione (SDS2)

  • Obiettivo: I product manager possono valutare in modo rapido, semplice e sicuro l'impatto delle modifiche alle caratteristiche del prodotto in Wikipedia. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: per consentire e accelerare il processo decisionale basato sui dati in merito allo sviluppo delle funzionalità di un prodotto, i responsabili di prodotto hanno bisogno di una piattaforma di sperimentazione che consenta loro di definire le funzionalità, selezionare il pubblico di utenti da trattare e vedere le misurazioni dell'impatto. Accelerare il tempo che intercorre tra il lancio e l'analisi è fondamentale, in quanto la riduzione dei tempi di apprendimento accelererà la sperimentazione e, in ultima analisi, l'innovazione. Le attività manuali e gli approcci personalizzati alla misurazione sono stati identificati come ostacoli alla velocità. Lo scenario ideale è che i product manager possano passare dal lancio dell'esperimento alla scoperta con un intervento manuale minimo o nullo da parte di ingegneri e analisti.
    • Per il prossimo anno fiscale ci siamo concentrati su Wikipedia perché è lì che Core Experiences è interessata alla sperimentazione (la strategia organizzativa ci vede raddoppiare su Wikipedia) e perché ci permette di concentrarci e segnalare più chiaramente con quali team e progetti ci stiamo impegnando. Altri team hanno utilizzato i componenti della piattaforma di sperimentazione e potrebbero continuare a farlo, ma questo utilizzo non sarà al centro di questo obiettivo.
      • Risultato chiave SDS2.1: Entro la fine del secondo trimestre, consentire il completamento di almeno 2 cicli completi di sperimentazione utilizzando la piattaforma di sperimentazione.
        • Poiché l'organizzazione pone sempre più l'accento sulle decisioni di prodotto basate sui dati, dobbiamo rendere la sperimentazione accessibile a tutti i team di prodotto, non solo a quelli con competenze specialistiche. I team di prodotto hanno bisogno di standard, strumenti e infrastrutture condivisi che consentano loro di:
          • Testare rapidamente le idee in tutta la nostra base di utenti globale
          • Misurare l'impatto delle modifiche al prodotto con metriche standardizzate
          • Condividere i risultati in modo trasparente con i nostri stakeholder del Movimento
        • Perché stiamo passando dal concentrarci sul numero di “team abilitati” agli “esperimenti completati”:
        1. Allineamento strategico: È la principale metrica di successo della piattaforma
        2. Approccio basato sui dati: La nostra ricerca sugli utenti (in corso) suggerisce una disponibilità variabile del team all'interno dell'organizzazione, mentre sappiamo che il team Web ha confermato l'interesse per due esperimenti specifici.
        3. Ottimizzazione delle risorse: Il rollout della nostra piattaforma MVP richiederà un onboarding ad alto contatto, rendendo più efficiente nel breve termine concentrarsi sulle opportunità di sperimentazione piuttosto che gettare una rete ampia su più team. Abbiamo intenzione di avanzare verso un rilascio generale e non vogliamo reinvestire nuovamente nella formazione dei team, se possiamo evitarlo.
        4. Orientamento al futuro: Il feedback proveniente dai cicli completi di sperimentazione informerà i miglioramenti della nostra piattaforma in modo più efficace rispetto agli apprendimenti derivanti da un'adozione parziale o incompleta. Mentre ci avviciniamo al rilascio generale, concentrandoci sul completamento degli esperimenti evitiamo di investire in approcci temporanei che dovrebbero essere rielaborati.
        • Abbiamo in corso una ricerca sugli utenti per individuare le esigenze e i requisiti del team trasversale: sono in programma sondaggi e interviste per aggiungere chiarezza alle esigenze del team di prodotto nella seconda metà di maggio 2025. Una volta completata la ricerca, prepareremo un calendario delle sperimentazioni che potrà essere utilizzato per stabilire gli obiettivi e le priorità dei prossimi KR.

Future Audiences (FA)

Future Audiences (FA1)

  • Obiettivo: La Wikimedia Foundation è dotata di raccomandazioni sugli investimenti strategici da perseguire per aiutare il nostro movimento a servire un nuovo pubblico in un Internet che sta cambiando. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: a causa dei continui cambiamenti nella tecnologia e nel comportamento degli utenti online (ad esempio, la crescente preferenza per l'ottenimento di informazioni tramite applicazioni social, la popolarità di brevi video edu-tainment, l'ascesa dell'IA generativa), il movimento Wikimedia si trova ad affrontare sfide per attrarre e mantenere lettori e collaboratori. Questi cambiamenti portano anche opportunità di soddisfare nuovi pubblici creando e fornendo informazioni in modi nuovi. Tuttavia, il movimento non dispone di un quadro chiaro, basato sui dati, dei benefici e dei compromessi delle diverse strategie potenziali che potremmo perseguire per superare le sfide o cogliere le nuove opportunità. Ad esempio, dovremmo...
      • Investire in nuove funzionalità come i chatbot?
      • Portare le conoscenze e i percorsi di Wikimedia per contribuire a piattaforme popolari di terzi?
      • Qualcos'altro?
    • Per garantire che Wikimedia diventi un progetto multigenerazionale, testeremo delle ipotesi per comprendere meglio e raccomandare strategie promettenti - per la Wikimedia Foundation e il movimento Wikimedia - da perseguire per attrarre e mantenere il pubblico futuro.
      • Risultato chiave FA1.1: Come risultato delle intuizioni e delle raccomandazioni sperimentali di Future Audiences, entro la fine del terzo trimestre almeno un obiettivo o un risultato chiave di proprietà di un team non-Future Audiences è presente nella bozza del piano annuale dell'anno successivo.
        • Dal 2020, la Wikimedia Foundation segue le tendenze esterne che possono avere un impatto sulla nostra capacità di soddisfare le future generazioni di consumatori e contributori di conoscenza e di rimanere un fiorente movimento di conoscenza libera per le generazioni a venire. Future Audiences, un piccolo team di ricerca e sviluppo, si occuperà di:
          • Eseguire esperimenti rapidi e circoscritti nel tempo (con l'obiettivo di almeno 3 esperimenti per anno fiscale) per esplorare modi per affrontare queste tendenze
          • Sulla base delle conoscenze acquisite con gli esperimenti, fornirà raccomandazioni per nuovi investimenti non sperimentali che WMF dovrebbe perseguire - ossia nuovi prodotti o programmi che devono essere presi in carico da uno o più team completi - durante il nostro regolare periodo di pianificazione annuale.
        • Questo risultato chiave sarà raggiunto se almeno un obiettivo o un risultato chiave di proprietà di un team esterno a Future Audiences e guidato da una raccomandazione di Future Audiences apparirà nella bozza del piano annuale per l'anno fiscale successivo.

Video social (FA2)

  • Obiettivo: le persone giovani (<25 anni) amano, imparano da, si impegnano con e condividono i contenuti Wikipedia su piattaforme dove trascorrono spesso il loro tempo online. Discussione
    • Contesto obiettivo: la sperimentazione di Future Audiences con i video più brevi in questo anno fiscale ha dimostrato che possiamo raggiungere un pubblico più giovane su queste piattaforme, ma i dati di Brand Health mostrano che i nostri investimenti attuali non sono sufficienti per contrastare il declino della consapevolezza e dell'affinità con Wikipedia tra il pubblico della Gen-Z.
    • Per assicurarci di raggiungere e coinvolgere efficacemente questa generazione, crediamo che dovremo impegnarci in una varietà di tattiche, e aumentare significativamente il nostro impegno in aree quali il marketing a pagamento e l'influencer marketing, campagne creative, essere reattivi alle tendenze e aumentare il nostro livello di sperimentazione su questi canali.
    • Prevediamo che le sfide che stiamo affrontando richiederanno un investimento più consistente per aiutarci a superarle, in particolare per quanto riguarda gli sforzi di comunicazione e marketing per creare coinvolgimento, nonché la collaborazione tra i vari dipartimenti per la creazione di nuovi prodotti ed esperienze mirate ad aumentare la presenza del marchio e dei contenuti di Wikipedia su queste piattaforme.
      • Risultato chiave FA2.1: Generare 9.500.000 di visualizzazioni da contenuti di video di breve durata su tutti i canali di proprietà entro la fine del primo semestre.
        • Quest'anno abbiamo raggiunto circa 1 milione di visualizzazioni in 3 mesi dal lancio di brevi video sui canali @Wikipedia su TikTok, Instagram e YouTube. Per l'inizio del prossimo anno fiscale, ci aspettiamo un maggior numero di follower sui nostri canali di proprietà e una maggiore conoscenza di contenuti efficaci e coinvolgenti da mettere in pratica per raggiungere un numero ancora maggiore di spettatori.
        • Fissando un obiettivo ambizioso nella prima metà dell'anno, ci auguriamo di raggiungere un impatto più significativo, di consentire la creazione di nuove strategie/processi per facilitare il lavoro e di essere in grado di richiedere ulteriori risorse per raggiungere questo obiettivo.
      • Risultato chiave FA2.2: aumentare il numero di follower off-platform su TikTok dalla fascia media (100.000-250.000 follower) alla fascia macro (250.000-1 milione di follower) entro la fine dell'anno fiscale 2025/2026 (giugno 2026).
        • Attualmente ci troviamo nella fascia media dei follower su TikTok (100.000-250.000 follower) e il nostro obiettivo è raggiungere la fascia macro (250.000-1 milione di follower) entro la fine dell'anno fiscale 2025/2026 (giugno 2026). Queste fasce (micro, media e macro) sono parametri di riferimento standard nel settore per quanto riguarda le dimensioni e la portata del pubblico. Per raggiungerlo, perfezioneremo la nostra strategia di contenuto per attirare maggiormente i follower della Generazione Z e aumentare la nostra visibilità complessiva attraverso la gestione della community. I risultati del primo semestre saranno alla base degli adeguamenti tattici del secondo semestre per accelerare la crescita e raggiungere questo traguardo.
      • Risultato chiave FA2.3: Lanciare un prodotto fuori piattaforma mirato ai nuovi metodi di apprendimento/consumo mediatico del pubblico futuro e immetterlo sul mercato attraverso una campagna di marketing e di branding del prodotto in collaborazione.
        • Future Audiences lavora tipicamente su esperimenti su piccola scala con un marketing minimo e organico. Quest'anno vorremmo riservare un po' di tempo a una campagna di marketing e di nuovi prodotti su scala più ampia, rivolta a un pubblico più giovane e fuori dalla piattaforma.

Supporto al prodotto e all'ingegneria (PES)

Supporto al prodotto e all'ingegneria (PES1)

  • Obiettivo: i team di Product e Engineering di WMF sono più efficaci grazie al miglioramento dei processi, favorendo un cambiamento positivo nella nostra cultura. Discussione
    • Contesto dell'obiettivo: questo obiettivo consiste nel rendere le modalità di lavoro della Wikimedia Foundation più veloci, più intelligenti e migliori. Si tratta del modo in cui lavoriamo. Ciò significa ridurre l'attrito e gli ostacoli (inefficienze ed errori) nei processi e raggiungere più rapidamente l'impatto. Questo obiettivo riguarda anche l'apprendimento di modalità di lavoro che possono essere adottate in tutto il dipartimento e l'organizzazione.
      • Risultato chiave PES1.1: Entro la fine del secondo trimestre, definire gli SLO per 6 servizi di produzione sulla base di una griglia di priorità che mira a massimizzare l'apprendimento di come definire e utilizzare gli SLO per prendere decisioni informate sulla priorità del lavoro relativo all'affidabilità da parte dei team degli stakeholder.
        • Un obiettivo di livello di servizio (SLO) è un accordo tra i team delle parti interessate su un livello di servizio target (affidabilità/prestazioni) che i team collaborano per soddisfare (e non superare di molto). Ad esempio, aiuta a determinare quando il lavoro sull'affidabilità o sulle prestazioni deve essere prioritario o deprivato da un team di sviluppo, o cosa costituisce un problema. I team devono preoccuparsi di identificare ciò che è immediato (allarmi/risposta agli incidenti/ bug critici) rispetto a ciò che non lo è. L'obiettivo è ridurre l'attrito tra i team di sviluppo e le loro attività. L'obiettivo è quello di ridurre l'attrito tra le funzioni negoziando gli obiettivi e comunicando priorità condivise e chiare.
      • Risultato chiave PES1.2: Entro la fine del secondo trimestre, i segnali della comunità (compresa la Wishlist) hanno influenzato WMF a dare priorità ad almeno 5 workstream di prodotto per il terzo e quarto trimestre.
        • Il nostro obiettivo è identificare e celebrare i casi in cui i team danno priorità al lavoro sulla base di richieste comunitarie basate su dati concreti.
        • Due ipotesi pianificate si concentrano esclusivamente sulla Wishlist. Sono pensate per migliorare la fiducia, snellire i processi e aumentare la partecipazione del personale e dei volontari. Un'altra ipotesi è un esperimento volto a verificare se ci sono abbastanza segnali di valore dal bar di progetto, ecc. e se l'IA può supportare la nostra forza di raccolta dei segnali.
      • Risultato chiave PES1.3: Due esperimenti trasversali tra i dipartimenti in fase iniziale, convalidati dal nostro pubblico esterno di consumatori, donatori e contributori, sono incorporati dalla Foundation nel piano annuale.
        • Questo lavoro consiste nel creare esperimenti e processi di sperimentazione da adottare in tutta la nostra organizzazione.
        • La Foundation rafforza la cultura della sperimentazione interdipartimentale incorporando due esperimenti convalidati e in fase iniziale nella sua pianificazione annuale. Questa iniziativa promuove la collaborazione al di là dei team del dipartimento Product & Technology, incoraggiando una maggiore innovazione con altri dipartimenti dell'organizzazione (come Communications and Advancement). Grazie alla creazione di nuove idee non testate e alla semplificazione dei processi di sperimentazione, i team migliorano la produttività e scalano l'impatto. L'andamento si misura con il completamento di due esperimenti interdipartimentali all'anno, la loro integrazione nelle future attività OKR e l'aumento dell'adozione delle pratiche di sperimentazione. Gli esempi di risultati sono nuovi prototipi per aumentare la crescita e la produttività dei nuovi editor, e funzionalità sperimentali che approfondiscono il legame dei lettori e dei donatori con Wikipedia. Un'opportunità specifica identificata è quella di collegare piccole esplorazioni di funzionalità per celebrare il 25° compleanno di Wikipedia.

Ipotesi

Q1

Il primo trimestre (Q1) del piano annuale WMF copre il periodo luglio-settembre.

Ipotesi di Wiki Experiences (WE)

[ Risultati chiave di WE ]

Discussione

Nome abbreviato delle Ipotesi Testo del Q1 Dettagli e Discussione
WE1.1.1 Se chiediamo ai nuovi volontari che incollano il testo da un sito esterno di confermare se sono stati loro a scrivere il contenuto che stanno cercando di aggiungere, vedremo una diminuzione del ≥10% della percentuale di modifiche di nuovi contenuti pubblicate dai nuovi volontari che vengono annullate a causa di WP:COPYVIO (e delle politiche correlate).
WE1.1.2 Se forniamo una versione beta iniziale della modifica suggerita “Improve Tone”, possiamo capire se questo nuovo formato di modifiche suggerite è un modo significativo per aumentare le modifiche costruttive per i nuovi contributori senza aumentare il carico di moderazione per i patroller/revisori.
WE1.1.3 Se distribuiamo una nuova Suggestion Mode rivolta ai contributori senior all'interno dell'editor visuale (mobile + desktop) come funzione beta con ≥ 3 nuovi suggerimenti di modifica al suo interno, scopriremo quali sono gli eventuali aggiustamenti da apportare prima di valutare l'esperienza con nuovi volontari attraverso un esperimento controllato.
WE1.1.4 Se implementiamo il Reference Check su it.wiki attraverso un esperimento controllato, vedremo un aumento del ≥10% delle modifiche costruttive pubblicate dai nuovi volontari e scopriremo se c'è un sostegno sufficiente tra i patrollers e i moderatori per abilitare la funzione in modo più ampio.
WE1.1.5 Se testiamo un sistema di progressione attraverso prototipi di design con i nuovi arrivati, possiamo identificare quali tipi di pietre miliari, guida e riconoscimento sono percepiti come più motivanti e utilizzare queste intuizioni per finalizzare un design per la futura sperimentazione pilota di wiki.
WE1.1.6 Se analizziamo le principali barriere tecniche, sociali e comportamentali e i fattori che favoriscono l'editing del web mobile attraverso la ricerca sugli utenti e l'analisi dei dati, genereremo almeno 3 informazioni utili che colmeranno le principali lacune di conoscenza e rafforzeranno la nostra capacità di stabilire con sicurezza le priorità degli investimenti nei prodotti per la seconda metà dell'anno fiscale 25/26 e oltre.
WE1.2.1 Se creiamo un proof of concept per la visualizzazione dei dati dei contributi collaborativi sui wiki, possiamo raccogliere il feedback di almeno 30 collaboratori e il 70% degli intervistati ritiene che la funzione sia utile e possa contribuire alla crescita della collaborazione.
WE1.3.1 Se utilizziamo le esigenze identificate dalla ricerca precedente e progettiamo e condividiamo i primi mockup dei primi X moduli di moderazione di maggiore impatto, possiamo modificare la homepage per le azioni di moderazione con loro.
WE1.3.2 Se modifichiamo la homepage dei nuovi arrivati per rendere condizionatamente i moduli dei moderatori, possiamo dimostrare la fattibilità dell'uso della homepage per i moderatori.
WE1.4.1 Se apportiamo una serie di miglioramenti indicati in T396489, ridurremo le lente query di recentchanges dell'X percento sulle wiki di grandi dimensioni. In questo modo gli strumenti dei moderatori saranno in grado di distribuire i moduli della homepage su queste wiki senza particolari problemi di prestazioni del db. T400696
WE2.1.1 Se invitiamo i madrelingua di piccole wiki attraverso un banner CentralNotice su una Wikipedia ad alto traffico nella loro regione a contribuire ai SuggestedEdits e ad altre funzioni di crescita, possiamo valutare se questo approccio attrae nuovi madrelingua e se essi utilizzano questi strumenti di editing per migliorare i contenuti vitali.
WE2.1.2 Se sviluppiamo e rilasciamo suggerimenti di traduzione su misura per i nuovi contributori, saremmo in grado di verificare se questo approccio produce risultati di traduzione migliori rispetto al nostro approccio attuale.

In questo modo si affrontano le sfide note dei nuovi contributori, che hanno una maggiore probabilità di cancellazione degli articoli. Indirizzandoli verso la traduzione di contenuti più gestibili, l'obiettivo è quello di fornire un'introduzione meno opprimente e più accessibile al processo di traduzione. I candidati a un buon articolo e a una buona sezione potrebbero avere una complessità limitata in termini di formattazione e lunghezza complessiva.

WE2.1.3 Se impariamo a conoscere l'esperienza del contributore durante la creazione di nuovi articoli e sezioni (comprese le motivazioni, i punti dolenti e la loro reazione alle nuove idee su come supportarli meglio), allora scopriremo le esigenze e i comportamenti degli utenti che forniranno intuizioni e strategie attuabili per informare il prodotto, il design e la progettazione sul miglioramento dell'esperienza di creazione degli articoli.
WE2.1.4 Se esploriamo, attraverso workshop partecipativi o interviste, il modo in cui tre Wikipedias di medie dimensioni affrontano le lacune e l'importanza della conoscenza, scopriremo definizioni di lavoro o concetti di inquadramento per la “conoscenza vitale” che sono rilevanti per ogni comunità.
WE2.2.1 Se seguiamo il percorso di Parsoid e integriamo le funzioni Wikifunctions nella maggior parte dei Wikizionari e in alcune Wikipedie a basso traffico, otterremo i test di cui abbiamo bisogno per poterlo estendere con sicurezza a wiki più grandi.
WE2.2.2 Se abilitiamo le Wikifunctions a produrre tabelle HTML, stili e collegamenti, dimostreremo, attraverso una funzione che visualizza una tabella di coniugazione, la sua capacità di generare nuova conoscenza sui Wikizionari al di là delle semplici conversioni.
WE2.2.3 Se aggiungiamo il supporto per le entità Wikidata nelle chiamate di funzione incorporate, potremo attivare oltre 200 nuove funzioni in grado di generare frasi complete utilizzando le entità Wikidata, rendendo le funzioni più facilmente utilizzabili nei progetti Wikimedia.
WE2.2.4 Se costruiamo un piano architettonico per dove risiederanno i contenuti astratti e come interagiranno con Wikipedia, saremo più pronti a implementare la piattaforma Abstract Wikipedia per aumentare la fornitura di contenuti enciclopedici di alta qualità.
WE2.2.5 Se definiamo e socializziamo tra i team di Product e Technology le esigenze del prodotto per le citazioni richieste per l'Abstract Content, saremo in grado di guidare il lavoro trasversale di Wikimedia per fornire informazioni sulla provenienza allegate all'Abstract Content, che è cruciale per il successo dell'adozione in tutte le wiki.
WE2.2.6 Se rendiamo il nostro formato di richiesta interno al backend più espressivo e conciso, possiamo aumentare la stabilità del sistema, supportando così un'implementazione più ampia.
WE2.2.7 Se forniamo frammenti di prototipi che utilizzano Wikidata e le chiamate a Wikifunctions per generare snippet in linguaggio naturale, dimostreremo di essere pronti per il progetto e di poterlo utilizzare per addestrare l'IA in modo che gli umani non debbano pensare troppo alle funzioni.
WE2.2.8 Se forniamo l'importazione di affermazioni di Wikidata con qualificatori, sarà possibile generare fatti sfaccettati (fatti che richiedono più di un soggetto/predicato/valore per essere espressi), che comprendono circa il 50% dei contenuti enciclopedici di Wikidata.
WE2.2.9 Se forniamo la cache delle entità Wikidata recuperate, ridurremo di almeno il 50% il tempo medio di esecuzione delle funzioni basate sui contenuti di Wikidata, riducendo i timeout e la frustrazione degli utenti.
WE2.2.10 Se forniamo un componente di senso del lessema di Wikidata nell'interfaccia utente di Wikifunctions, i collaboratori saranno in grado di identificare e selezionare i lessemi pertinenti senza lasciare la piattaforma/Wikifunctions, riducendo il cambio di contesto e consentendo una creazione più rapida e di successo di funzioni legate alla lingua.
WE2.2.11 Se affrontiamo i risultati di usabilità della comunità Dagbani sull'integrazione delle Wikifunctions in Wikipedia, osserveremo che i redattori incontrano meno o zero problemi di usabilità critici quando inseriscono una funzione in un articolo durante i test.
WE3.1.1 Se effettuiamo un test A/B su una versione migliorata della funzione di navigazione a schede, sull'app IOS, vedremo un aumento del 5% nell'utilizzo di più giorni tra gli utenti dei Tab.
WE3.1.3 Se forniamo agli utenti un nuovo modo per sfogliare i contenuti di immagini o video pertinenti all'interno delle pagine degli articoli, vedremo almeno un tasso di clic del 3% tra gli utenti a cui viene presentata questa funzione.
WE3.1.4 Se mostriamo ai lettori diversi concetti per attraversare la rete di conoscenza sui wiki, otterremo un elenco prioritario di concetti da sviluppare ulteriormente.
WE3.1.5 Se forniamo ai lettori del web la possibilità di visualizzare una versione tradotta automaticamente dei contenuti di Wikipedia non disponibili nella loro lingua, scopriremo se l'attività di lettura aumenta, misurata come un aumento del 3% delle interazioni tra le pagine, attirando i lettori verso il wiki in lingua locale con un potenziale aumento dell'attività di editing locale. Questo verrà effettuato in un contesto di test A/B controllato per non più di 6 mesi e in 13 Wikipedie con il consenso preventivo, utilizzando servizi di traduzione automatica aperti già disponibili per gli editori di Wikipedia.
WE3.2.1 Se collaboriamo con la raccolta fondi, svilupperemo slide per i donatori più coinvolgenti, integrate e personalizzate nell'Year in Review di iOS, come misurato attraverso i test degli utenti. Questo sarà seguito da un'ipotesi nel secondo trimestre per valutare se l'Year in Review migliorato ha visto il 5% di donazioni in più rispetto all'Year in Review del 2024.
WE3.2.2 Se chiediamo ai lettori di app per Android nei mercati non interessati dalla campagna di impostare un promemoria opzionale e personalizzabile (importo e frequenza) per le donazioni in base al loro utilizzo di Wikipedia, vedremo un aumento del 5% delle donazioni dal menu dell'app in quei mercati.
WE3.2.3 Se eseguiamo un test A/B sugli utenti disconnessi per visualizzare sottili varianti del punto di ingresso della donazione sia per mobile che per desktop, osserveremo un numero di donazioni del 2% superiore attraverso i percorsi di trattamento, rispetto al controllo.
WE3.3.1 Se nel Year in Review del 2025 aggiungiamo elementi personalizzati a basso o medio impegno richiesti dagli utenti iOS nel 2024, vedremo un aumento del 3% della soddisfazione rispetto all'anno scorso, misurata attraverso test di usabilità o beta test.
WE3.3.2 Se espandiamo la scheda Modifica esistente su Android in un hub di attività personalizzato che include approfondimenti sulla partecipazione alla lettura e alla non-modifica, vedremo un aumento del 5% nell'impegno di più giorni con la scheda rispetto alla versione originale.
WE3.3.3 Se introduciamo almeno un avatar sbloccabile nell'app Android per i titolari di account - guadagnato attraverso azioni significative dei lettori, come il salvataggio di un certo numero di articoli - aumenteremo del 10% l'impegno ripetuto con l'azione associata da parte degli utenti connessi nell'arco di più giorni.
WE3.3.4 Se diamo ai lettori loggati la possibilità di salvare gli articoli in un elenco di lettura privato, ci aspettiamo che l'impegno sul sito aumenti, come misurato da un aumento del 5% del traffico interno di riferimento per i lettori che utilizzano questa funzione, e un aumento statisticamente significativo per tutti gli utenti.
WE3.3.5 Se conduciamo uno studio sugli utenti che consente ai lettori web di raccogliere/curare contenuti da Wikipedia, almeno il 10% dei partecipanti salverà due o più tipi distinti di contenuti (ad esempio, articoli, estratti, media) in una raccolta.
WE3.4.1 Se lavoriamo per un'implementazione ibrida PoP/CDN, questo ci permetterà di creare sia PoP completi che mini PoP (fisici e cloud) a seconda delle necessità, gettando le basi per un prototipo di mini PoP in futuro.
WE3.6.1 Se eseguiamo un test A/A sul tasso di ritenzione degli utenti disconnessi, stabiliremo una linea di base per il tasso di ritenzione da utilizzare per i trimestri futuri.
WE3.6.2 Se creiamo e pubblichiamo una definizione di lettore connesso, saremo in grado di utilizzarla in tutti i team e in tutte le ipotesi relative al WE 3.3 KR.
WE3.6.3 Se coinvolgiamo le comunità in conversazioni sull'evoluzione delle esigenze dei lettori e sulla natura mutevole della conoscenza su Internet, possiamo costruire un'attenzione condivisa su come servire i lettori e lavorare insieme su come testare le nostre varie idee (comprese quelle relative a multimedialità, ricerca e scoperta e apprendimento automatico).
WE3.6.4 Se studiamo le motivazioni, i comportamenti e le esigenze che stanno alla base di quando, perché e come i lettori utilizzano Wikipedia e altre piattaforme di conoscenza, otterremo risultati che potremo utilizzare per informare ed evolvere la nostra strategia di consumo.
WE4.1.1 Se prototipiamo un flusso di non emergenza minimamente fattibile e manteniamo aperto un ciclo di feedback iterativo mentre lo sviluppiamo con gli utenti con diritti estesi, allora questi gruppi sosterranno una diffusione più ampia di questo flusso. Project page
WE4.2.1 Se facciamo emergere il livello di rischio hCaptcha associato alla creazione di un account a funzionari fidati, diminuiremo il tempo necessario per identificare i malintenzionati e aumenteremo il numero di rilevamenti di account di malintenzionati creati sulla piattaforma. Possiamo misurare il successo dell'ipotesi osservando il tasso di blocchi applicati agli account, l'allineamento dei livelli di rischio hCaptcha e dei blocchi degli account in generale e il feedback qualitativo dei funzionari.
WE4.2.2 Se generiamo indagini suggerite che i CheckUser devono seguire, vedremo una diminuzione del tempo necessario per identificare gli account di malintenzionati e un aumento del numero di account di malintenzionati identificati. Sapremo di avere successo quando vedremo un uso regolare della funzione “Indagini suggerite”, un aumento delle mitigazioni applicate agli account identificati tramite le indagini suggerite e il feedback del sondaggio qualitativo.
WE4.2.3 Se analizziamo i dati della prova di creazione dell'account con hCaptcha, comprenderemo l'imbuto di creazione dell'account, l'efficacia del puzzle e dei punteggi di hCaptcha e disporremo dei dati necessari per informare l'ulteriore implementazione di hCaptcha sulla creazione dell'account.
WE4.2.4 Se distribuiamo la UserInfoCard su tutte le wiki, metteremo i funzionari e i moderatori in condizione di identificare e ridurre in modo più efficiente gli account dei malintenzionati. Project page
WE4.2.5 Se conduciamo ricerche, ci consultiamo con le comunità e studiamo soluzioni tecniche, saremo in grado di definire un insieme di ragioni di blocco strutturate che possono essere utilizzate in tutte le wiki WMF.
WE4.2.6 Se sviluppiamo la capacità di distribuire cluster basati su OpenSearch sulla Data Platform, i team di ingegnerizzazione delle caratteristiche del prodotto saranno autorizzati a sviluppare sistemi che integrano questa capacità, con una grande autonomia, resilienza e isolamento da altri sistemi basati sulla ricerca. Il primo e principale tenant di questo sistema sarà il servizio IPoid.
WE4.2.7 Se implementiamo l'integrazione di hCaptcha Enterprise su diverse Wikipedie di produzione come prova pilota, saremo in grado di raccogliere dati sull'efficacia e sul valore di hCaptcha Enterprise in materia di antiabuso, rilevamento dei bot, usabilità e accessibilità.
WE4.3.1 Se integriamo il supporto per il nuovo cookie Edge Uniques in requestctl, il nostro motore di regole edge per SREs che combatte gli abusi, saremo in grado di difenderci meglio dai DDoS e dal riutilizzo dei contenuti.
WE4.4.1 Se riusciamo ad apportare miglioramenti sulla base del feedback piloti e a distribuire gli account temporanei a tutti i progetti, saremo in grado di proteggere l'esposizione delle informazioni di identificazione personale (indirizzi IP) degli utenti non registrati su tutti i nostri progetti in modo che siano disponibili a meno dello 0,1% di tutti gli utenti (registrati). Project page
WE4.4.2 Se comunichiamo con gli stakeholder rilevanti del movimento (inclusi le comunità wiki e i funzionari globali) in modo chiaro e puntuale, saremo in grado di distribuire su tutte le wiki rimanenti, ridurre il carico di lavoro scoperto all'ultimo minuto ed evitare di annullare la distribuzione.
WE4.4.3 Se rendiamo più facile per i patroller filtrare le azioni e visualizzare l'attività degli account temporanei, in base ai loro indirizzi IP, allora potremo consentire agli account temporanei di essere estesi con successo a tutte le wiki.
WE4.4.4 Se permettiamo di revocare l'accesso agli account temporanei in linea con la politica di accesso agli account temporanei e facciamo emergere la funzione in un maggior numero di luoghi, allora potremo estendere con successo gli account temporanei a tutte le wiki.
WE4.5.1 Se conduciamo una ricerca qualitativa per identificare esempi di abuso da parte di malintenzionati assistiti dall'IA generativa (come spam, molestie, abusatori di lunga data, editing a pagamento non dichiarato o campagne di disinformazione), saremo in grado di valutare il rischio per i nostri modelli di comunità e generare idee per mitigare i diversi tipi di abuso assistito dall'IA generativa.
WE4.6.1 Se automatizziamo il processo di sincronizzazione dell'account all'interno di Zendesk per la reimpostazione della password, alleggeriremo l'onere per i T&S e consentiremo loro di gestire un maggior numero di richieste di reimpostazione 2FA in entrata.
WE4.6.2 Se supportiamo e incoraggiamo gli utenti a registrare più fattori di autenticazione, gli utenti con 2FA abilitato avranno meno probabilità di bloccarsi dal proprio account.
WE4.6.3 Se permettiamo a tutti gli utenti con un indirizzo e-mail confermato di attivare la 2FA per i loro account, ma non pubblicizziamo proattivamente questa modifica agli utenti, il carico del nostro desk di supporto al recupero rimarrà a un livello sostenibile.
WE5.1.1 Se utilizziamo backend di archiviazione diversi per le sessioni autenticate e anonime, saremo in grado di proteggere Sessionstore dagli attacchi DDoS e dagli scrapers ad alto volume, non sovraccaricandolo con le sessioni anonime create per fornire la prevenzione CSRF sulle pagine di autenticazione. T398814
WE5.1.2 Se cambiamo i cookie di sessione di MediaWiki in un formato strutturato con una firma crittografica, saremo in grado di utilizzare la presenza di una sessione come fattore di protezione contro gli scrapers, consentendo una verifica affidabile delle sessioni ai margini in modo performante e altamente scalabile. T398815
WE5.1.3 Se creiamo una soluzione di rate limiting per il gateway API utilizzando un ambiente di sviluppo locale basato su Kubernetes, saremo in grado di determinare l'opzione migliore da testare con il traffico di produzione, confrontando le prestazioni e la funzionalità di almeno tre diversi servizi di rate limiting. T398913
WE5.2.1 Se riprogettiamo l'interfaccia utente dell'API Sandbox REST per soddisfare meglio le esigenze informative degli sviluppatori, miglioreremo la chiarezza della documentazione, come convalidato dai test di usabilità.
WE5.2.2 Se instradiamo tutte le API di valore inferiore a rest.php attraverso un gateway centrale, sbloccheremo i mezzi di gestione centralizzata delle API e potremo iniziare a misurare in modo coerente il traffico e i modelli di utilizzo delle API REST per ottenere informazioni che informeranno le decisioni e le azioni future.
WE5.2.3 Se implementiamo delle dashboard di monitoraggio e allarmi per l'API REST di MediaWiki, possiamo dimostrare un modo sostenibile, utile e replicabile per migliorare la visibilità del comportamento dei nostri sistemi e far emergere prima i problemi, soprattutto durante le modifiche critiche.
WE5.3.1 Se ampliamo e semplifichiamo le linee guida per l'attribuzione delle UX mentre aggiorniamo quelle esistenti, si creerà un nucleo di linee guida migliorate pronte per essere testate internamente e perfezionate iterativamente per essere preparate per un uso pubblico più ampio.
WE5.3.2 Se creiamo un'iniziativa che dimostra i vantaggi dell'attribuzione di Wikipedia ai riutilizzatori di contenuti di terze parti e ai loro utenti finali, possiamo sostenere WME4.1 e WME4.2 consentendo ad almeno un altro partner di riutilizzo di accettare di apparire in un caso di studio o in una demo sull'attribuzione entro la fine del primo trimestre.
WE5.4.1 Se ci assicuriamo che la maggior parte delle richieste web riceva un cookie edge uniques, sarà più facile identificare i bot e le richieste falsificate.
WE5.4.2 Se costruiamo un modo scalabile per identificare i clienti noti, possiamo consentire eccezioni ai limiti di velocità generali per i bot di origine verificata e passare all'applicazione sistematica delle nostre regole.
WE5.4.3 Se riorganizziamo il filtraggio delle richieste di testo presso il CDN in base a un approccio di tipo allowlist/denylist, possiamo imporre una limitazione generale del tasso più severa per i bot e semplificare il filtraggio del traffico.
WE5.4.4 Se sviluppiamo una strategia di misurazione unificata, potremo valutare la strategia pluriennale per un “uso responsabile delle infrastrutture” e definire una tabella di marcia per guidare lo sviluppo delle metriche e le capacità di reporting.
WE6.1.1 Se rimettiamo le build giornaliere delle immagini sul server di distribuzione e aggiungiamo aggiornamenti delle immagini attivati da azioni di distribuzione selezionate, scopriremo i vincoli e stabiliremo una linea di base per il tempo necessario a eseguire distribuzioni più continue.
WE6.1.3 Se aggiungiamo le wikifarm a un ambiente di test pre-merge, questo consentirà ai team di sviluppo che costruiscono per la produzione e che hanno bisogno di più wiki di testare le loro patch in modo isolato, dando loro una maggiore sicurezza prima della produzione e riducendo la fuga dei difetti.
WE6.2.1 Se rivediamo e pubblichiamo la nostra lista di controllo della prontezza di produzione, che definisce chiaramente i prerequisiti affinché un servizio sia considerato pronto per la produzione, insieme ai compiti autoservibili, allineeremo le aspettative tra i SRE e i team di sviluppo, migliorando l'efficienza operativa e la scalabilità complessive.
WE6.2.2 Se annunciamo la creazione di una libreria Golang e nodejs che astrae molti compiti faticosi per gli sviluppatori, questi risponderanno offrendo feedback e interesse.
WE6.2.3 Se creiamo una lista di controllo/foglio di lavoro, gli sviluppatori possono prepararsi completamente in anticipo per la revisione del progetto Data Persistence.
WE6.3.1 Se nel primo trimestre riusciamo a implementare almeno 70 wikipedie a basso traffico, escludendo quelle con supporto per le varianti linguistiche, aumenteremo la nostra fiducia per l'eventuale implementazione alle prime 10 wiki, che avranno un impatto maggiore sulle visualizzazioni di pagina servite tramite Parsoid.
WE6.4.1 Se distribuiamo la tabella dei link di Commons in un proprio cluster, aumenteremo le possibilità che la crescita del database di Commons rimanga sostenibile. T398709
WE6.4.2 Se noi (SRE) forniamo assistenza ai team di ingegneri di MediaWiki - creando la documentazione, preparando l'infrastruttura necessaria (ad esempio, pacchetti PHP, immagini dei contenitori) e offrendo guida e revisione - essi saranno in grado di avviare con fiducia l'aggiornamento di PHP 8.3 in produzione entro l'inizio del secondo trimestre. T360995
WE6.4.3 Se richiediamo un secondo fattore fisico (chiave di sicurezza hardware) per gli accessi SSH da parte di utenti con privilegi di sistema elevati, ridurremo il rischio che un laptop compromesso possa causare una grave violazione della sicurezza.
WE6.4.4 Se unifichiamo i nostri domini servendo tutte le visualizzazioni di pagina sui siti MediaWiki attraverso un dominio canonico, ridurremo la complessità della piattaforma e i rischi legati all'ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) eliminando il reindirizzamento del sottodominio mobile. Il completamento viene misurato dalla diminuzione dei reindirizzamenti per le visite mobili sui domini canonici dal 100% allo 0%. T214998
WE6.4.5 If the MediaWiki Engineering Team actively monitor and fix issues in MediaWiki related to the PHP 8.3 upgrade, the SRE team will be unblocked to proceed with the PHP 8.3 upgrade by the start of Q2. T360995
Ipotesi dei Signals e Data Services (SDS)

[ Risultati chiave dei SDS ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del Q1 Dettagli e Discussione
SDS1.1.1 Se analizziamo l'efficacia dell'euristica di rilevamento automatico del traffico nei nostri dataset di pageviews, saremo in grado di sviluppare metriche di qualità dei dati per descrivere le loro prestazioni e determinare la necessità di ulteriori investimenti in questa euristica.
SDS1.2.2 Se migriamo il processo dei dump XML dall'attuale infrastruttura “Dumps 1” a una pipeline di dati che sfrutta le Content Pipeline di MediaWiki, saremo in grado di garantire gli SLO e di disattivare l'esportazione XML basata su “Dumps 1”.
SDS1.2.3 Se facciamo un walkthrough e rivediamo gli SLO per la Cronologia dei contenuti di MediaWiki e per la Piattaforma eventi / Porta eventi, possiamo convalidare i clienti, le metriche e gli stakeholder dipendenti e identificare i miglioramenti che potrebbero essere necessari per gli SLO, il che ci aiuterà a chiarire eventuali lacune nelle nostre garanzie di consegna settimanale.
SDS2.1.1 Se collaboriamo strettamente con i team che eseguono gli esperimenti, impareremo come rendere il sistema più self-service in futuro e quali sfide concettuali o tecniche potrebbero incontrare.
SDS2.1.2 Se riusciamo a implementare un debug migliore per l'eventlogging, i team di prodotto sapranno che il loro esperimento sta raccogliendo dati sugli eventi come previsto, aumentando la fiducia dei proprietari dell'esperimento.
SDS2.1.3 Se miglioriamo la registrazione e l'osservabilità del sistema di test A/B (xLab), componente della piattaforma di sperimentazione, e delle parti MediaWiki ad esso collegate, saremo in grado di stabilire delle linee di base per le prestazioni del sistema e di rispondere ai fallimenti legati agli esperimenti.
SDS2.1.4 Se condividiamo le storie e i risultati degli esperimenti in tutta l'organizzazione una volta al mese (attraverso le riunioni di Product Ops, le riunioni del team di progettazione e le presentazioni tra i vari team), allora creeremo un'adozione organica della piattaforma di sperimentazione.
SDS2.1.5 Se comunichiamo agli utenti che il loro strumento, se creato in xLab, contiene una serie di attributi che modificano la categoria di rischio, dissuaderemo gli utenti della strumentazione dall'eccessiva raccolta di dati e aumenteremo la chiarezza su quale combinazione di attributi richiede una revisione della privacy.
Ipotesi del Future Audience (FA)

[ Risultati chiave del FA ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del Q1 Dettagli e Discussione
FA1.1.1 Se 1) offriamo ai collezionisti di media su altre piattaforme (come Letterboxd, Goodreads e RateMyMusic) la possibilità di arricchire le loro collezioni con conoscenze esclusive di Wikipedia, o 2) offriamo a questi collezionisti di media interessanti condivisibili sui social media, allora saremo in grado di aumentare la portata di Wikipedia fuori dalla piattaforma.
FA2.1.1 Se nel primo trimestre aumenteremo la nostra capacità interna di creare contenuti video brevi (aumentando le dimensioni del nostro team, verificando e identificando le opportunità per aumentare l'efficienza del nostro attuale processo di produzione), saremo in grado di sfruttare gli insegnamenti tratti dai contenuti creati nell'anno fiscale 2024-5 e di raggiungere una maggiore portata dei contenuti prodotti nel 2° trimestre dell'anno fiscale 2025-6.
Ipotesi del Product e Engineering Support (PES)

[ Risultati chiave del PES ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del Q1 Dettagli e Discussione
PES1.1.1 Se supportiamo xLab, Charts e ToneCheck nella definizione di metriche per gli SLI (Service Level Indicators) in Prometheus e nell'integrazione degli Service Level Objectives (SLO) in Pyrra, impareremo a conoscere i limiti e i casi limite dei nostri strumenti in scenari multipli e complessi, oltre a chiarire quali iterazioni sono necessarie per il modello SLO, il che ci aiuterà a supportare meglio i 6 SLO previsti per il KR.
PES1.1.2 Se pilotiamo due serie di dashboard di allerta SLO, impareremo quanto sarebbe difficile implementare uno strumento adeguato in modo che i proprietari dei servizi comprendano chiaramente i loro impegni, e anche se dobbiamo migrare verso uno strumento diverso che offra solo una singola vista di uno specifico SLO. Una dashboard sarà destinata ai rapporti trimestrali (dove viene fissato l'effettivo Service Level Agreement per il budget degli errori) e una più piccola e dinamica (chiamata “rolling”) sarà destinata alle operazioni quotidiane e agli avvisi.
PES1.1.3 Se continuiamo a sostenere il gruppo Abstract Wikipedia nella stesura di uno SLO (Service Level Objectives) per il progetto Wikifunctions, impareremo a definire un elenco di obiettivi SLO (insieme alle relative metriche Service Level Indicator) per una funzione complessa attualmente in fase di aggiunta a un flusso di lavoro critico per gli utenti: il rendering degli articoli Wiki. Impareremo anche a visualizzare correttamente i relativi bilanci di errore e ad allarmarli utilizzando i cruscotti e i monitor forniti da SRE.
PES1.1.4 Se supportiamo il gruppo della Data Platform con la revisione e l'iterazione degli Service Level Objectives (SLO) per il progetto MediaWiki Content History, impareremo come sfruttare gli SLO per supportare la proprietà del servizio quando una combinazione di servizi di elaborazione batch e stream sono orchestrati insieme per aggiornare il set di dati, mantenendolo coerente e disponibile per gli utenti a valle.
PES1.2.1 Se creiamo 3 miglioramenti mirati alla Wishlist, incoraggeremo il 30% in più di partecipanti unici alla Wishlist.
PES1.2.2 Se gestiamo i desideri in arrivo e assegniamo un Manutentore (ad esempio i Product Manager) entro 72 ore (compresi i rifiuti, i chiarimenti, i servizi non mantenuti, ecc.), incrociando i nuovi desideri con la tabella dei Manutentori e assegnando una “categoria di Manutentori” al team di prodotto o alla persona più pertinente, i Manutentori (ad esempio i Product Manager) saranno in grado di valutare e rispondere ai desideri in 10 giorni o meno.
PES1.2.3 Se pilotiamo il lavoro per identificare i segnali della comunità in generale, incorporeremo maggiormente la voce dei volontari nei nostri sforzi di prioritizzazione informati dalla comunità.
PES1.2.4 Se pilotiamo un processo trimestrale di revisione dei desideri e dei segnali della comunità con 3 team nel primo trimestre, coinvolgeremo i Product Manager per integrare i segnali della comunità nei loro processi di pianificazione trimestrale e annuale.
PES1.3.1 Se, entro la fine del primo trimestre, coordiniamo 3 sessioni di pianificazione funzionale con il dipartimento di comunicazione e i team di prodotto per allineare la messaggistica, le esigenze creative e le tempistiche della campagna per le iniziative WP25, allora finalizzeremo i brief creativi per tutti e 3 gli esperimenti di campagna (25YiR, Easter Eggs, WikiRun).
PES1.3.2 Se istituiamo un comitato direttivo con rappresentanti del design e dell'ingegneria delle funzionalità, saremo in grado di definire le metriche di base sui contributi a Codex: consapevolezza, utilizzo, qualità dei contributi e quantità. Le informazioni ricavate dalla valutazione di queste metriche di base ci aiuteranno a determinare una tabella di marcia per federare la crescita e la diversificazione della base di contributori di Codex.

Secondo trimestre

Il secondo trimestre (Q2) del piano annuale WMF copre il periodo ottobre-decembre.

Wiki Experiences (WE) Ipotesi

[ Risultati chiave di WE ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del secondo trimestre Dettagli e Discussione
WE1.1.1 Se analizziamo un set predeterminato di indicatori principali ≥2 settimane dopo l'inizio del test Paste Check A/B, saremo in grado di identificare quali aspetti dell'esperienza end-to-end devono essere modificati o esaminati prima di poter valutare l'impatto della funzione.
WE1.1.4 Se implementiamo Reference Check su en.wiki attraverso un esperimento controllato, vedremo un aumento ≥4% delle modifiche costruttive pubblicate dai nuovi (o più recenti) volontari e scopriremo se c'è un sostegno sufficiente tra i patroller e i moderatori per abilitare la funzione su più ampia scala.
WE1.1.7 Se analizziamo un set predeterminato di indicatori principali ≥2 settimane dopo l'inizio del test A/B Tone Check, saremo in grado di identificare quali aspetti dell'esperienza end-to-end devono essere modificati o esaminati prima di poter valutare con sicurezza l'impatto della funzione.
WE1.1.8 Se applichiamo il modello Tone Check agli articoli pubblicati, scopriremo se è possibile identificare ≥10.000 problemi di tono (ciascuno con un punteggio di probabilità pari o superiore a 0,8) necessari per creare un pool di suggerimenti di alta qualità (accuratezza ≥ 70%) che aiutino gli editori a migliorare il tono degli articoli.
WE1.1.10 Se intervistiamo circa 10 volontari esperti su en.wiki e fr.wiki che scrivono AbuseFilters (e altri gadget/script/modelli/avvisi di modifica) per automatizzare i flussi di lavoro di pattugliamento/moderazione, identificheremo ≥3 modelli/esigenze che contribuiranno a definire la proposta di valore dei controlli di modifica creati dalla comunità.
WE1.1.11 Se distribuiamo un sondaggio a ≥500 nuovi arrivati con successo[i] e otteniamo dati di alta qualità rappresentativi della più ampia popolazione di nuovi arrivati con successo, saremo in grado di identificare ≥4 spunti attuabili che potremo utilizzare per stabilire quali aspetti dell'esperienza di inserimento migliorare in via prioritaria.
WE1.1.12 Se consentiamo ad almeno tre volontari di valutare almeno 30 modifiche campione ciascuno, per ciascuna delle dieci nuove lingue in cui intendiamo estendere Tone Check, potremo capire con quale frequenza i volontari concordano con le previsioni del modello e decidere a quali nuovi wiki proporre l'implementazione di Tone Check.
WE1.1.13 Se riusciamo a far sì che il 100% dei nuovi volontari su Wikipedia in inglese usi la funzione “Aggiungi un link”, l'attivazione e la fidelizzazione dei nuovi arrivati miglioreranno, aumentando le modifiche costruttive fatte dai nuovi volontari di ≥4%.
WE1.2.3 Se eliminiamo il requisito secondo cui è necessario disporre dei diritti di organizzatore di eventi per utilizzare la funzione di registrazione agli eventi sui wiki di piccole e medie dimensioni, entro la fine dell'anno fiscale vedremo almeno X eventi* in più creati sui wiki di piccole e medie dimensioni.
  • in attesa del calcolo del valore di riferimento/obiettivo.
WE1.2.4 Se ripeteremo il Collaborative Contributions MVP con almeno 2 miglioramenti, allora verranno create ulteriori collaborazioni tramite la registrazione agli eventi.
WE1.2.5 Se definiamo una strategia di adozione per la registrazione degli eventi su Wikimedia Commons all'inizio del secondo trimestre, potremo testarla con gli organizzatori di almeno una grande campagna e consentire a cinque organizzatori locali di utilizzare la funzione.
WE1.3.3 Se lanciamo un esperimento per mostrare una dashboard di moderazione ai nuovi contributori, il 10% di coloro che la visitano lo fa per due settimane consecutive.
WE1.4.1 Se apportiamo i miglioramenti definiti in T396489, ridurremo le query lente relative alle modifiche recenti di almeno il 30% sui wiki di grandi dimensioni, consentendo al team tecnico della comunità di implementare Labels degli osservati speciali senza sovraccaricare il database delle modifiche recenti.
WE1.4.3 Se implementiamo le modifiche recenti e gli osservati speciali, possiamo definire una linea di base per la frequenza con cui gli utenti cliccano sulle pagine.
WE1.5.1 Se implementiamo un dashboard per esplorare 7 metriche dei contributori e standardizziamo il calcolo di almeno una metrica utilizzando dbt, potremo consentire ai team di prodotto dei contributori di ottenere autonomamente informazioni dettagliate sulle metriche e sviluppare uno standard per l'archiviazione della logica di calcolo delle metriche.
WE1.5.2 Se nel secondo trimestre stabiliamo quali azioni di moderazione includere nella definizione di chi è un moderatore, il team Movement Insights potrà elaborare la metrica dei moderatori attivi mensili nel terzo/quarto trimestre.
WE2.1.3 Se apprendiamo l'esperienza dei contributori nella creazione di nuovi articoli e sezioni (comprese le motivazioni, i punti critici e la loro reazione alle nuove idee su come supportarli meglio), potremo scoprire le esigenze e i comportamenti degli utenti che forniscono informazioni e strategie utili per migliorare l'esperienza di creazione degli articoli in termini di prodotto, progettazione e ingegneria.
WE2.2.12 Se implementiamo Wikifunctions nei wiki che hanno Parsoid abilitato, potremo continuare a verificare se il sistema rimane performante e utilizzabile in implementazioni sempre più ampie.
WE2.2.13 Se condividiamo la disponibilità della funzione della tabella di coniugazione con la comunità di Wiktionary, otterremo preziosi feedback sull'utilizzo della funzione e approfondimenti sui nostri utenti che potremo applicare alle future implementazioni.
WE2.2.14 Se esaminiamo il lavoro svolto dalla comunità Databox sull'uso di Wikidata per le infobox e valutiamo se Wikifunctions possa essere d'aiuto, saremo in grado di identificare un primo esperimento per Wikifunctions nelle infobox.
WE2.2.15 Se sensibilizziamo la comunità sulla possibilità di creare e tradurre messaggi di errore su Wikifunctions, assisteremo a un aumento del numero di messaggi di errore utili.
WE2.2.16 Se mostriamo alla comunità le funzioni semantiche disponibili, assisteremo a un aumento delle funzioni grammaticali del 50%.
WE2.2.17 Se forniamo un componente personalizzato per la visualizzazione delle dichiarazioni Wikidata su Wikifunctions, gli utenti saranno in grado di comprendere meglio i dati recuperati da Wikidata e si sentiranno meno sopraffatti.
WE2.2.18 Se riusciamo a prevenire picchi di consumo di memoria 10 volte superiori, l'orchestratore sarà in grado di gestire meglio gli oggetti Wikidata, supportando l'utilità di Wikifunctions come piattaforma per Abstract Wikipedia.
WE2.2.19 Se consentiamo agli utenti di condividere collegamenti diretti a chiamate di funzioni specifiche, compresi i loro input, i contributori saranno in grado di riprodurre, verificare e discutere più facilmente il comportamento delle funzioni, il che a sua volta accelererà il debug, migliorerà i flussi di lavoro di test e supporterà la risoluzione collaborativa dei problemi all'interno della comunità Wikifunctions.
WE2.3.1 Se finalizziamo la decisione di creare un nuovo wiki e decidiamo un nome insieme alla comunità, potremo socializzare più ampiamente la creazione di questo nuovo wiki con i nostri stakeholder e prepararci alla logistica di un potenziale cambio di nome del prodotto.
WE2.3.2 Se definiamo un MVP per un prototipo wiki astratto che includa l'esperienza più essenziale possibile per testare le nostre capacità di back-end e NLG e ci consenta di progettare in modo iterativo, saremo in grado di pianificare e lanciare un prototipo live nel terzo trimestre.
WE2.3.3 Se iniziamo a dialogare con la comunità ed esplorare potenziali progetti per l'esperienza utente di un wiki astratto, saremo in grado di portare avanti il lavoro nel terzo trimestre.
WE2.4.1 Se raccogliamo casi d'uso di Wikidata e WDQS dai team WMDE e WMF, saremo in grado di definire i requisiti di prodotto per il miglioramento dell'infrastruttura.
WE2.4.2 Se produciamo una vista di reporting aggregata degli indicatori chiave di prestazione (KPI) con gli obiettivi di livello di servizio (SLO) esistenti per Wikidata e WDQS, saremo in grado di articolare e monitorare i criteri di successo per i miglioramenti all'infrastruttura tecnica che supporta il caso d'uso critico di Wikidata.
WE2.4.3 Se riusciremo a valutare e confrontare i prodotti alternativi a Blazegraph utilizzando criteri realistici di produzione entro il trimestre, saremo in grado di prendere una decisione di migrazione basata sui dati e definire una roadmap concreta con tempistiche e requisiti di risorse.
WE3.1.1 Se eseguiamo un test A/B su una versione migliorata della funzione di navigazione a schede, vedremo un aumento del 5% nell'utilizzo plurigiornaliero tra gli utenti delle schede.
WE3.1.3 Se forniamo agli utenti un nuovo modo per sfogliare i contenuti immagine rilevanti all'interno delle pagine degli articoli e lo testiamo con un sottogruppo di lettori non registrati tramite un test A/B su una serie di wiki, vedremo almeno un tasso di clic del 3% tra gli utenti a cui viene presentata questa funzione.
WE3.1.4 Se mostriamo ai lettori diversi concetti per attraversare la rete di conoscenze sui wiki, otterremo un elenco prioritario di concetti da sviluppare ulteriormente.
WE3.1.5 Se offriamo ai lettori web la possibilità di visualizzare una versione tradotta automaticamente dei contenuti di Wikipedia non disponibili nella loro lingua, potremo verificare se l'attività di lettura aumenterà, misurata come un incremento del 3% delle interazioni con la pagina, attirando i lettori verso la wiki nella lingua locale con un potenziale aumento dell'attività di modifica locale. Ciò sarà fornito come impostazione di test A/B controllato per un periodo non superiore a 6 mesi e in 13 Wikipedie con previo consenso, utilizzando servizi di traduzione automatica aperti già disponibili per gli editori di Wikipedia.
WE3.1.6 Se produciamo un prototipo per la ricerca semantica e le domande e risposte all'interno degli articoli, fornito come interfaccia demo che mette a confronto l'approccio attuale con nuovi approcci esplorativi, i team Reader saranno in grado di valutare qualitativamente le prestazioni di ciascun approccio nei diversi percorsi degli utenti e individuare lacune o opportunità per ulteriori iterazioni.
WE3.1.7 Se esaminiamo le ricerche esistenti su come i lettori interagiscono con gli strumenti di ricerca e navigazione su Wikipedia e su come utilizzano la ricerca esterna per trovare informazioni su Wikipedia, saremo in grado di fornire ai team Reader ≥3 raccomandazioni e risultati attuabili che li aiutino a definire un MVP di ricerca e scoperta per colmare le lacune nelle aspettative e nelle esigenze dei lettori.
WE3.1.8 Se valutiamo 2 prototipi di ricerca semantica (ricerca in linguaggio naturale, domande e risposte) con partecipanti esterni, possiamo capire se gli utenti apprezzano gli strumenti di ricerca migliorati e fornire ai team Reader una raccomandazione su come procedere con un MVP di ricerca e scoperta.
WE3.1.9 Se mostriamo concetti di progettazione ad alta fedeltà per la scoperta di contenuti attraverso la ricerca semantica a 10-20 lettori occasionali di Wikipedia in uno studio qualitativo, vedremo un sentiment positivo per la funzione e otterremo la fiducia necessaria per procedere con un MVP di ricerca e scoperta che si basa su brevi estratti scritti da esseri umani per le query di ricerca.
WE3.1.10 Se mostriamo a 10 lettori occasionali un prototipo live della nuova esperienza di navigazione delle immagini in uno studio sugli utenti non moderato, scopriremo almeno un miglioramento dell'esperienza utente per le future iterazioni della funzione.
WE3.1.11 Se rendiamo meno rigida la corrispondenza delle parole chiave nella ricerca, potremo supportare meglio le query in linguaggio naturale e consentire al reparto Product di valutare questa funzionalità, includendola nella progettazione, nella definizione delle priorità e nella realizzazione del lavoro nell'ambito della ricerca semantica.
WE3.2.5 Se introduciamo una funzione a Year in Review su Android che evidenzia l'impatto degli utenti e include messaggi integrati per i donatori, stimoleremo nuovi comportamenti di donazione e vedremo un aumento del 5% nel menu dell'app rispetto al 2024.
WE3.2.6 Se rendiamo le diapositive dei donatori nell'iOS Year in Review più integrate e personalizzate, vedremo un aumento del 5% delle donazioni rispetto al 2024.
WE3.3.3 Se introduciamo almeno un avatar sbloccabile nell'app Android per i titolari di account, ottenibile attraverso azioni significative da parte dei lettori, come il salvataggio di un certo numero di articoli, aumenteremo del 10% il coinvolgimento ripetuto con l'azione associata da parte degli utenti registrati nell'arco di più giorni.
WE3.3.4 Se offriamo ai lettori registrati la possibilità di salvare gli articoli in una lista di lettura privata, prevediamo un aumento dell'engagement sul sito, misurato da un incremento del 5% del traffico di riferimento interno per i lettori che utilizzano la funzione e da un aumento statisticamente significativo per tutti gli utenti.
WE3.3.6 Se rendiamo disponibili i dati relativi alle inferenze sugli argomenti degli articoli tramite un servizio che soddisfi i requisiti concordati in termini di scalabilità e disponibilità, oltre a eventuali integrazioni di dati necessarie, avremo creato le basi tecniche necessarie per supportare le future esperienze di lettura personalizzate che dipendono da questi dati.
WE3.3.7 Se sfruttiamo le capacità di elaborazione della piattaforma dati per aggregare metriche editoriali personalizzate e dati di impatto e forniamo i dati aggregati attraverso servizi adeguati con SLO definiti, possiamo migliorare le future iterazioni di Year in Review WE3.3.1 e Activity Tab WE3.3.2.
WE3.3.9 Se pubblichiamo Year in Review su Android e con un A/B test offriamo agli utenti coinvolti un premio per salvare una lista di lettura personalizzata, vedremo un aumento dell'1% nel tasso di fidelizzazione complessivo dell'app tra i lettori a cui è stato offerto il premio rispetto a quelli a cui non è stato offerto.
WE3.3.10 Se effettuiamo un test A/B richiedendo un account per visualizzare le informazioni di lettura personalizzate di Year in Review, vedremo un aumento dell'1% nel tasso di fidelizzazione complessivo degli utenti a cui è stato richiesto di avere un account, rispetto a quelli a cui non è stato richiesto.
WE3.3.11 Se eseguiamo un test A/B su una versione migliorata della scheda “Attività” su iOS che evidenzia la lettura, la modifica e altri comportamenti di partecipazione, vedremo un aumento del 5% delle visite plurigiornaliere da parte dei lettori registrati alla scheda rispetto alla versione prototipo.
WE3.4.1 Se lavoriamo per realizzare un'implementazione ibrida dei punti di presenza (PoP/CDN), potremo creare sia PoP completi che mini PoP (fisici e cloud) in base alle esigenze, gettando le basi per un prototipo di implementazione di mini PoP in futuro.
WE3.5.1 Se i reparti Product & Technology e Fundraising collaborano alla valutazione e alla documentazione degli approcci tecnici per l'identificazione dei donatori all'interno delle nostre piattaforme, saremo in grado di raccomandare una soluzione a breve e lungo termine che bilancia privacy, fattibilità e impatto. Questa comprensione condivisa contribuirà ad allineare il processo decisionale, consentirà il riconoscimento persistente dei donatori su tutte le piattaforme e sperimentazioni più mirate nelle future funzionalità relative alla raccolta fondi.
WE3.6.3 Se coinvolgiamo le comunità in discussioni sulle esigenze in continua evoluzione dei lettori e sulla natura mutevole della conoscenza su Internet, possiamo costruire un obiettivo comune su come servire i lettori e lavorare insieme per decidere se e come testare le nostre varie idee (comprese quelle relative a multimedia, ricerca e scoperta, e apprendimento automatico).
WE3.6.4 Se analizziamo le motivazioni, i comportamenti e le esigenze specifiche che stanno alla base di quando, perché e come i lettori utilizzano Wikipedia e altre piattaforme di conoscenza, saremo in grado di proporre aree prioritarie e iniziative specifiche per la strategia di consumo.
WE3.6.5 Se il reparto Product & Technology e quello Raccolta fondi collaborano a una strategia condivisa per diversificare le opportunità di donazione sulla piattaforma e gestire e riconoscere i lettori che effettuano donazioni, fisseremo obiettivi e parametri chiari e allineati, legati alle nostre strategie di consumo e raccolta fondi.
WE3.6.6 Se sviluppiamo una strategia di misurazione unificata, potremo valutare la strategia pluriennale dei consumatori e definire una tabella di marcia per guidare lo sviluppo delle metriche e le capacità di reporting.
WE4.1.1 Se creiamo un prototipo di flusso minimo funzionante per le situazioni non urgenti e manteniamo aperto un ciclo di feedback iterativo mentre lo sviluppiamo con utenti con diritti estesi, questi gruppi sosterranno una diffusione più ampia di questo flusso.
WE4.1.3 Se aggiorniamo 7 Wikipedie (francese, tedesca, spagnola, ungherese, italiana, polacca e portoghese) entro la fine di ottobre, completeremo la fase 1 dell'implementazione del nuovo piè di pagina legale in risposta ai requisiti del DSA.
WE4.1.4 Se implementiamo il sistema MVP di segnalazione degli incidenti su almeno 15 wiki, concentrandoci sulle comunità più grandi e complesse, potremo osservarne l'utilizzo previsto dalla comunità e dimostrare la validità di un modello funzionante per la segnalazione degli incidenti non urgenti.
WE4.1.5 Se progettiamo un diagramma di flusso per segnalare gli episodi di abuso ai wiki che non dispongono di procedure consolidate per la gestione degli abusi, incoraggeremo l'adozione del Sistema di segnalazione degli incidenti su tali wiki e consentiremo agli utenti di tali wiki di disporre di un percorso di assistenza chiaro e praticabile.
WE4.2.3 Se analizziamo i dati della prova di creazione dell'account hCaptcha, comprenderemo il funnel di creazione dell'account, l'efficacia del puzzle e dei punteggi di hCaptcha e avremo i dati necessari per informare l'ulteriore implementazione di hCaptcha sulla creazione degli account.
WE4.2.5 Se conduciamo ricerche, consultiamo le comunità e studiamo soluzioni tecniche, saremo in grado di definire una serie di motivi strutturati che potranno essere utilizzati in tutti i wiki della WMF.
WE4.2.6 Se sviluppiamo la capacità di implementare cluster basati su OpenSearch sulla piattaforma dati, i team di ingegneria delle funzionalità dei prodotti saranno in grado di sviluppare sistemi che integrano questa capacità, con un elevato grado di autonomia, resilienza e isolamento dagli altri sistemi basati sulla ricerca. Il primo e principale inquilino di questo sistema sarà il servizio IPoid.
WE4.2.7 Se implementiamo l'integrazione di hCaptcha Enterprise su diverse versioni di Wikipedia come prova pilota, saremo in grado di raccogliere dati sull'efficacia e il valore di hCaptcha Enterprise in termini di lotta agli abusi, rilevamento dei bot, usabilità e accessibilità.
WE4.2.8 Se rendiamo il proxy hCaptcha pronto per la produzione migliorandone la disponibilità e l'osservabilità, forniremo un servizio più stabile e affidabile alle Wikipedie di produzione nel primo trimestre.
WE4.2.9 Se integriamo l'SDK hCaptcha nelle app mobili native, valutiamo l'esperienza utente delle app native e valutiamo l'abilitazione delle sfide hCaptcha come parte dell'API di creazione dell'account, avremo una comprensione sufficiente per informare l'ulteriore implementazione di hCaptcha per l'API di creazione dell'account.
WE4.2.11 Se abilitiamo hCaptcha per rilevare i bot in scenari di modifica ad alto rischio, vedremo che hCaptcha è in grado di ridurre gli abusi automatizzati.
WE4.2.16 Se ci consulteremo con i team WMF competenti, saremo in grado di sviluppare un piano concordato per gestire in modo più granulare l'accesso degli utenti ai dati non pubblici e supportare l'implementazione di regole software difensive non pubbliche.
WE4.2.17 Se analizziamo esempi reali e intervistiamo gli utenti CheckUser per identificare almeno 2 segnali di potenziale comportamento abusivo dal prototipo della cronologia degli editor, il team Product Safety and Integrity sarà in grado di incorporare successivamente questi segnali nella funzione Suggested Investigations con un livello di fiducia più elevato che i segnali forniranno valore.
WE4.3.2 Se implementiamo le impronte digitali JA4H, che riassumono il comportamento dei client HTTP, saremo in grado di identificare e classificare meglio il traffico dei bot.
WE4.4.1 Se riusciremo ad apportare miglioramenti sulla base del feedback dei test pilota e ad implementare gli account temporanei in tutti i progetti, saremo in grado di proteggere l'esposizione delle informazioni di identificazione personale (indirizzi IP) degli utenti non registrati in tutti i nostri progetti, rendendole disponibili a meno dello 0,1% di tutti gli utenti (registrati)
WE4.4.2 Se comunichiamo con gli stakeholder del movimento interessati (comprese le comunità wiki e i funzionari globali) in modo chiaro e tempestivo, saremo in grado di implementare il sistema su tutte le wiki rimanenti, ridurre il carico di lavoro scoperto all'ultimo minuto ed evitare di dover annullare l'implementazione.
WE4.4.5 Se riduciamo l'attrito per i patrollers nell'identificare i malintenzionati che utilizzano account temporanei per vandalizzare, saremo in grado di prevenire un aumento del vandalismo misurando l'assenza di aumento del tasso di ripristino in tutti i wiki con account temporanei.
WE4.4.6 Se disattiviamo l'estensione LiquidThreads, sbloccheremo gli account temporanei distribuiti su tutti i progetti che attualmente utilizzano questa estensione.
WE4.6.1 Se automatizziamo il processo di sincronizzazione degli account all'interno di Zendesk per il ripristino delle password, alleggeriremo il carico di lavoro del reparto T&S, consentendo loro di gestire un maggior numero di richieste di ripristino 2FA in arrivo.
WE4.6.3 Se consentiamo a tutti gli utenti con un indirizzo e-mail confermato di attivare l'autenticazione a due fattori (2FA) per i propri account, ma non pubblicizziamo in modo proattivo questa modifica agli utenti, il carico di lavoro del nostro servizio di assistenza per il recupero rimarrà a un livello sostenibile.
WE4.6.4 Se continuiamo a migliorare l'esperienza utente del nostro sistema 2FA e aggiungiamo il supporto per le passkey, un numero maggiore di utenti registrerà più fattori di autenticazione e sarà più protetto contro la perdita dell'accesso all'account.
WE4.6.5 Se progettiamo e realizziamo un quadro generale per specificare i requisiti che i membri di un gruppo locale o globale devono soddisfare, utilizzeremo tale quadro per garantire che i membri del gruppo temporary-account-ip-viewer soddisfino i requisiti delle politiche esistenti.
WE4.6.6 Se analizziamo il modo in cui gli utenti con diritti estesi (UWER) fanno affidamento sugli script utente, saremo in grado di proporre un piano, che la comunità UWER potrebbe sostenere, per apportare uno o più interventi tecnici significativi che garantirebbero in modo significativo la sicurezza del sistema degli script utente.
WE4.6.7 Se valutiamo l'esperienza utente e le modifiche tecniche necessarie alle app mobili native per allineare l'esperienza di accesso mobile alla piattaforma web, attraverso l'esplorazione di meccanismi alternativi come OAuth, possiamo determinare la fattibilità dell'integrazione, nell'interesse di fornire un'esperienza più sicura e coerente agli utenti.
WE4.6.8 Se monitoriamo l'impatto dei moduli Zendesk e MediaWiki che abbiamo creato nel primo trimestre, potremo proporre interventi tecnici per i trimestri futuri che consentano di automatizzare meglio il resto del processo di recupero dell'account.
WE5.1.2b Se integriamo più metodi per l'identificazione e l'autenticazione degli sviluppatori nel gateway API, saremo in grado di assegnare un limite di velocità appropriato a ciascuna richiesta, identificando correttamente le richieste provenienti da diversi gruppi di utenti.
WE5.1.3b Se eseguiamo una simulazione per la limitazione della velocità su almeno 3 percorsi del gateway REST, potremo verificare la fattibilità della limitazione della velocità rispetto al consumo di risorse e definire una serie iniziale di limiti che potrebbero essere applicati con un impatto minimo sugli utenti.
WE5.1.4b Se convalidiamo i meccanismi di segmentazione degli utenti API proposti con set di dati più ampi e revisioni manuali dei gruppi identificati, saremo in grado di finalizzare le coorti di utenti, perfezionare le metodologie utilizzate per il calcolo e comprenderne meglio l'efficacia.
WE5.1.5 Se collaboriamo con il team della piattaforma MediaWiki sull'identificazione del traffico e la limitazione della velocità, saremo in grado di implementare la limitazione della velocità per i test di prova in produzione, supportando il team della piattaforma nella creazione e nell'implementazione di questa funzionalità.
WE5.2.1b Se coinvolgiamo i potenziali utenti del nuovo REST API Explorer, questo ci aiuterà a identificare informazioni chiave sull'usabilità che indicano se il nuovo design è facile da usare e in linea con il modello mentale degli sviluppatori.
WE5.2.2b Se instradiamo l'API Action attraverso il gateway API centrale, possiamo iniziare a misurare in modo coerente il traffico e i modelli di utilizzo per ottenere informazioni utili a guidare le decisioni e le azioni future.
WE5.2.4 Se implementiamo modelli di documentazione standard per 2 API, saremo in grado di perfezionare le linee guida sui contenuti, comprendere ciò di cui hanno bisogno i proprietari delle API per adottare le linee guida e quantificare lo sforzo necessario per implementare le linee guida in tutti i restanti documenti API di Wikimedia.
WE5.2.5 Se sperimentiamo la definizione e l'applicazione delle regole di linting delle specifiche OpenAPI alle API REST di MediaWiki, dimostreremo un modo per applicare programmaticamente le guide di stile delle API al fine di migliorare la qualità e la coerenza delle API pubblicate su Wikimedia e nelle nostre comunità.
WE5.3.1 Se ampliamo e semplifichiamo le linee guida sull'attribuzione dell'esperienza utente aggiornando al contempo quelle esistenti, creeremo una serie di linee guida migliorate pronte per essere testate internamente e perfezionate in modo iterativo, in vista di un utilizzo pubblico più ampio.
WE5.3.1b Se pubblichiamo e iteriamo la bozza delle linee guida UX e le demo, creeremo un framework di base pronto per essere testato internamente e perfezionato in modo iterativo, in modo da essere pronti per un uso pubblico più ampio.
WE5.3.2 Se creiamo una presentazione che dimostri i vantaggi dell'attribuzione di Wikipedia ai riutilizzatori di contenuti di terze parti e ai loro utenti finali, potremo supportare WME4.1 e WME4.2 consentendo ad almeno un altro partner di riutilizzo di accettare di partecipare a un caso di studio o a una demo sull'attribuzione entro la fine del primo trimestre.
WE5.4.2b Se creiamo un metodo scalabile per identificare i clienti noti, possiamo consentire eccezioni ai limiti di velocità generali per i bot di origine verificata e passare all'applicazione sistematica delle nostre regole.
WE5.4.5 Se iniziamo ad applicare limiti di velocità personalizzati per diverse classi di singoli clienti, ridurremo il carico di crawling sulla nostra infrastruttura.
WE5.4.6 Se entro la fine del secondo trimestre avremo classificato i primi N spider come bot noti, potremo limitare la quantità di risorse che utilizzano.
WE5.4.7 Se stabiliamo una serie standardizzata di dimensioni consentite per le miniature sulla nostra infrastruttura multimediale e pregeneriamo quelle più costose limitando la velocità di generazione delle diverse dimensioni delle immagini, ridurremo il carico sull'infrastruttura di distribuzione multimediale.
WE6.1.2 Se aggiungiamo le wikifarms a un ambiente di test pre-merge, ciò consentirà ai team di sviluppo che lavorano sulla produzione e che necessitano di più wiki per testare le loro patch in modo isolato, di acquisire maggiore fiducia nella pre-produzione e di ridurre il numero di difetti sfuggiti al controllo.
WE6.2.1 Se rivediamo e pubblichiamo la nostra Checklist di preparazione alla produzione che definisce chiaramente i prerequisiti affinché un servizio sia considerato pronto per la produzione, insieme alle attività che possono essere svolte autonomamente, allineeremo le aspettative tra gli SRE e i team di sviluppo, migliorando la nostra efficienza operativa complessiva e la scalabilità.
WE6.2.2 Se annunciamo la creazione di una libreria Golang e nodejs che semplifica molte attività laboriose per gli sviluppatori, questi risponderanno offrendo feedback e manifestando interesse.
WE6.2.4 Se applichiamo e sosteniamo attivamente la revisione del progetto Data Persistence, potremo identificare percorsi già tracciati verso la produzione.
WE6.3.2 Se sviluppiamo nuovi parametri di misurazione, miglioriamo l'infrastruttura cache di Parsoid e lo implementiamo su due delle dieci principali wikipedia, svilupperemo criteri di prestazione per il quadro di affidabilità, che ci aiuteranno a convalidare la nostra preparazione per l'implementazione su altri wiki di grandi dimensioni e a dimostrare la nostra capacità di gestire volumi di traffico elevati su larga scala.
WE6.3.3 Se implementeremo miglioramenti fondamentali al supporto delle varianti linguistiche e distribuiremo con successo Parsoid ad almeno 3 wiki in varianti linguistiche nel secondo trimestre, identificheremo e risolveremo le principali sfide tecniche necessarie per estendere con sicurezza il servizio a tutte le restanti wiki in varianti linguistiche.
WE6.4.6 Se SRE fornisce assistenza ai team di ingegneri MediaWiki - attraverso la gestione della capacità e del traffico, la preparazione e la revisione delle modifiche di configurazione e la collaborazione per indagare e risolvere i problemi - completeremo insieme l'aggiornamento di produzione a PHP 8.3 nel secondo trimestre e documenteremo una serie di raccomandazioni per ridurre al minimo le dipendenze critiche da SRE per gli aggiornamenti futuri. T360995
WE6.4.7 Se migriamo almeno il 90% di tutti gli utenti con accesso root globale all'utilizzo di una chiave SSH supportata da hardware per accedere ai server di produzione Wikimedia, ridurremo il rischio che un laptop compromesso causi una grave violazione della sicurezza.
WE6.4.8 Se il team di ingegneri MediaWiki monitorerà attivamente e risolverà i problemi relativi all'aggiornamento PHP in MediaWiki, il team SRE potrà completare l'aggiornamento PHP 8.3 entro novembre 2025. T360995
Servizi di segnalazione e dati (SDS) Ipotesi

[ Risultati chiave dei SDS ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del secondo trimestre Dettagli e Discussione
SDS1.2.1 Se migriamo il processo di dump XML dall'attuale infrastruttura “Dumps 1” a una pipeline di dati che sfrutta le pipeline di contenuti MediaWiki, saremo in grado di garantire gli SLO e disattivare l'esportazione XML basata su “Dumps 1”.
SDS1.2.2 Se eseguiamo una verifica e rivediamo gli SLO per MediaWiki Content History ed Event Platform / Event Gate, possiamo convalidare i clienti, le metriche e gli stakeholder dipendenti e identificare i miglioramenti che potrebbero essere necessari per gli SLO, il che ci aiuterà a chiarire eventuali lacune nelle nostre garanzie di consegna settimanali.
SDS1.3.1 Se introduciamo segnali del lato del client e li controlliamo confrontandoli con i log delle richieste web sul lato server, troveremo ulteriori modelli di bot che possono essere caratterizzati.
SDS1.3.2 Se prendiamo come riferimento l'attuale distribuzione bot/umani e creiamo avvisi automatici per i cambiamenti nella distribuzione, ridurremo il tempo di rilevamento del prossimo modello imprevedibile di traffico automatizzato da settimane a minuti.
SDS1.3.3 Se automatizziamo il meccanismo di backfill per le richieste web e lo utilizziamo sui log di maggio, ridurremo i tempi di risoluzione dei futuri incidenti da mesi a giorni e risolveremo l'incidente relativo all'"aumento delle visualizzazioni di pagina nel mese di maggio."
SDS1.3.4 Se creiamo un processo di audit interno regolare e operativo per i risultati della classificazione dei bot, rafforzeremo la fiducia nelle nostre soluzioni e potremo anticipare i cambiamenti nei modelli di traffico che non vengono rilevati automaticamente.
SDS1.3.5 Se analizziamo il segnale di base del lato del client e lo incorporiamo nella nostra euristica, rileveremo ulteriori modelli di bot nella piattaforma dati.
SDS1.3.6 Se importiamo, analizziamo e incorporiamo nella nostra euristica la reputazione IP di Spur.us, rileveremo ulteriori modelli di bot nella piattaforma dati.
SDS1.3.7 Se importiamo, analizziamo e incorporiamo nella nostra euristica un segnale proveniente dal margine, rileveremo ulteriori modelli di bot nella piattaforma dati.
SDS1.4.1 Se riconfermiamo le analisi esistenti sulle tendenze all'interno dell'ecosistema Wikimedia (visualizzazioni di pagina, metriche relative ai contributori e ai lettori, traffico, ecc.), saremo in grado di sostenere con sicurezza i punti salienti delle nostre intuizioni più importanti sul movimento.
SDS1.4.2 If we reconfirm existing analyses of trends within the Wikimedia ecosystem (page views, contributor and reader metrics, traffic, etc.), we will be able to confidently support the key points of our most important insights about the movement.
SDS2.1.1 Se collaboriamo strettamente con i team che conducono gli esperimenti, impareremo come rendere il sistema più self-service in futuro e quali sfide concettuali o tecniche potrebbero incontrare.
SDS2.1.2 Se riusciamo a implementare un debug migliore per la registrazione degli eventi, i team di prodotto sapranno che il loro esperimento sta raccogliendo i dati degli eventi come previsto, aumentando la fiducia dei responsabili dell'esperimento.
SDS2.1.3 Se miglioriamo la registrazione e l'osservabilità per il componente del sistema di test A/B (xLab) della piattaforma di sperimentazione e per le relative parti MediaWiki, saremo in grado di stabilire delle linee guida per le prestazioni del sistema e rispondere ai guasti relativi agli esperimenti.
SDS2.1.4 Se condividiamo le storie e i risultati degli esperimenti all'interno dell'organizzazione una volta al mese (attraverso riunioni del reparto Product Ops, riunioni del team di progettazione e presentazioni tra i vari team), creeremo un'adozione organica della piattaforma di sperimentazione.
SDS2.1.5 Se comunichiamo agli utenti che il loro strumento, se creato in xLab, contiene una serie di attributi che modificano la categoria di rischio, scoraggeremo gli utenti della strumentazione dall'effettuare una raccolta eccessiva di dati e aumenteremo la chiarezza su quale combinazione di attributi richiede una revisione della privacy.
SDS2.1.6 Se il Growth Team lavora alla strumentazione di 2 casi d'uso (uno con un test A/B per ottenere informazioni sulle capacità di bucketing e uno con strumentazione a lungo termine per conoscere il supporto per metriche simili ai KPI) con l'Experiment Lab, allora potremo valutare se soddisfa sufficientemente i requisiti per sostituire la nostra configurazione di esperimenti personalizzata in GrowthExperiments.
Ipotesi del Future Audience (FA)

[ Risultati chiave del FA ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del secondo trimestre Dettagli e Discussione
FA1.1.4 [Continua dall'ultimo anno fiscale] Se creeremo una nuova esperienza Wikipedia su Roblox, scopriremo se questo potrebbe essere un modo efficace per presentare il nostro marchio al pubblico più giovane (Generazione Alpha).
FA1.1.2 Se creiamo un hub centrale per nuove esperienze Wikipedia su itch.io, potremo ampliare il nostro pubblico di oltre 50 utenti non wikipediani interessati che ci forniranno feedback, aiutandoci a capire cosa funziona e cosa no nei giochi.
FA2.2.1 Se investiamo nella gestione della community sulle piattaforme di video brevi, entro la fine del secondo trimestre (dicembre 2025) assisteremo a un aumento del 30% su base trimestrale della percentuale di visualizzazioni da parte di nuovi spettatori su TikTok e, su tutte le piattaforme SFV, otterremo un totale di 50.000 interazioni (like e commenti di risposta) sui commenti del marchio lasciati su contenuti esterni, il che ci aiuterà ad aumentare la visibilità e a stimolare il coinvolgimento di un pubblico che attualmente non riusciamo a raggiungere.
FA2.2.2 Se sviluppiamo e otteniamo l'approvazione di una strategia interna e di contenuti condivisibili esterni per il programma di partnership con i Creator di Wikipedia (compresa una descrizione del nostro valore per i creator, i criteri di partnership, il processo di contrattazione e le modalità di visualizzazione dei contenuti dei creator sui canali di proprietà e sui canali dei creator), saremo in grado di stabilire una solida strategia per i creator che ci aiuterà a raggiungere un nuovo pubblico sui social media con i nostri contenuti informativi.
Ipotesi del Product e Engineering Support (PES)

[ Risultati chiave del PES ]

Discussione

Nome abbreviato delle ipotesi Testo del secondo trimestre Dettagli e Discussione
PES1.1.5 Se integriamo gli obiettivi di livello di servizio (SLO) per MediaWiki Content History e Wikifunctions in Sloth/Pyrra, avremo altri 2 SLO in produzione.
PES1.1.6 Se testiamo Sloth con dati retroattivi provenienti dagli SLO esistenti, capiremo se Pyrra o Sloth (o qualcos'altro) è lo strumento giusto per il nostro approccio a finestra fissa alle finestre di budget di errore. Impareremo come supportare i proprietari dei servizi con un approccio self-service alle metriche SLO e come utilizzarle nel processo decisionale.
PES1.2.4 Se nel primo trimestre sperimentiamo un processo trimestrale di revisione dei desideri e dei segnali della comunità con 3 team, coinvolgeremo i Product Manager affinché integrino i segnali della comunità nei loro processi di pianificazione trimestrale e annuale.
PES1.2.5 Se aggiungiamo la possibilità di filtrare e ordinare i desideri nell'estensione Wishlist ai miglioramenti che consentono la categorizzazione con tag e votazioni, i 3 miglioramenti aumenteranno di almeno il 30% il numero di partecipanti unici nella Wishlist.
PES1.3.3 Se creiamo almeno 5 interventi piacevoli sulla piattaforma che si verificano in base alle interazioni degli utenti, definiremo quali saranno i trigger per la pagina del portale e il gadget Birthday Mode. I test di usabilità ci diranno quali interventi creano associazioni positive con il nostro marchio. Questa ipotesi ha una scadenza fissata per la fine di ottobre, in concomitanza con il WikiCon North America.
PES1.3.4 Se creiamo un sito web coinvolgente che esplora la storia, il presente e il futuro di Wikipedia, in collaborazione con i membri del reparto Comunicazione, con l'obiettivo di coinvolgere il pubblico online tra i 18 e i 34 anni nelle aree target della campagna, simuleremo una maggiore connessione con Wikipedia tramite condivisioni sui social e altre attività online. Ciò contribuirà al KR di Comunicazione di aumentare la presenza del marchio di 10 punti percentuali, indicandoci al contempo se approcci dinamici ai contenuti migliorano la gradibilità del marchio.

Pianificare insieme

Aggiornamento di Gennaio 2025

Portrait of Selena

Il piano annuale è la descrizione di ciò che la Wikimedia Foundation spera di realizzare nell'anno successivo. Lavoriamo duramente per rendere il piano partecipativo, aspirazionale e realizzabile. Ogni anno, chiediamo ai contributori di condividere le loro prospettive, speranze e richieste specifiche per dare forma al piano. Alcuni dei modi in cui cerchiamo di ottenere questo contributo sono le conversazioni dei team di prodotto con le comunità, la Community Wishlist, le discussioni con la comunità come la serie di conversazioni Commons, le conferenze e le pagine wiki come questa.

Per il nostro prossimo piano annuale, da luglio 2025 a giugno 2026, stiamo pensando a come servire al meglio una visione multigenerazionale, visti i rapidi cambiamenti nel mondo e in Internet e il modo in cui ciò influisce sulla nostra missione di conoscenza gratuita.

Come ho detto l'anno scorso, dobbiamo concentrarci su ciò che ci contraddistingue: la nostra capacità di fornire contenuti attendibili anche quando la disinformazione e la cattiva informazione proliferano su Internet e sulle piattaforme che si contendono l'attenzione delle nuove generazioni. Ciò include garantire il raggiungimento della missione di assemblare e fornire al mondo la somma di tutte le conoscenze umane, ampliando la copertura delle informazioni mancanti, che possono essere causate da iniquità, discriminazione e pregiudizi. I nostri contenuti devono anche servire e rimanere vitali in un Internet in evoluzione, guidato dall'intelligenza artificiale e da esperienze arricchite. Infine, dobbiamo trovare il modo di finanziare in modo sostenibile il nostro movimento, costruendo una strategia condivisa per i nostri prodotti e la raccolta di fondi, in modo da poter sostenere questo lavoro a lungo termine.

Per fare scelte e compromessi su dove concentrare i nostri sforzi nel prossimo anno, abbiamo raccolto domande e riflettuto su come allocare le nostre risorse limitate per ottenere il massimo impatto.

Se sei interessato in modo specifico alle caratteristiche o ai servizi che il dipartimento Prodotti e Tecnologia realizzerà in base alle priorità qui stabilite, a marzo ci sarà tempo per commentare gli obiettivi specifici e i risultati chiave. (A titolo di riferimento, ecco gli obiettivi e i risultati chiave dell'attuale piano annuale).

Se vuoi riflettere sulle sfide e le opportunità del nostro ambiente tecnico e sulla direzione che dovremmo seguire nel prossimo piano annuale, ti invitiamo a considerare insieme a noi le domande riportate di seguito.

Riceviamo continuamente informazioni su queste domande in molti modi: dalle conversazioni della comunità, dai dati che raccogliamo, dalle interviste di ricerca che facciamo e altro ancora. Non è la prima volta che ci chiediamo e impariamo a conoscere molte di queste cose - e su molte di esse abbiamo già lavorato! Vogliamo chiederle ancora una volta e continuare a imparare, perché in questa fase della nostra pianificazione sono per noi di primaria importanza.

Domande:

  • Metriche e dati
    • Quali sono i modi in cui i dati e le metriche potrebbero supportare meglio il vostro lavoro di redattori? Riesci a pensare a dati relativi all'editing, alla lettura o all'organizzazione che ti aiuterebbero a scegliere come impiegare il tuo tempo o a quando è necessario prestare attenzione a qualcosa? Potrebbero essere dati sulla tua attività o su quella degli altri.
  • Editing
    • Quando l'editing ti sembra più gratificante e divertente? Quando è più frustrante e difficile?
    • Vogliamo che i collaboratori ricevano più feedback e riconoscimenti per il loro lavoro, in modo che non sembri che nessuno non si accorga dell'impegno che dedicano alle wiki. Che tipo di feedback e di riconoscimento ti motivano? Cosa ti spinge a continuare a modificare?
    • Poiché le wiki sono così grandi, può essere difficile per i redattori decidere a quale lavoro sulla wiki è più importante dedicare il proprio tempo ogni giorno. Quali informazioni o strumenti potrebbero aiutarti a scegliere come impiegare il tuo tempo? Sarebbe utile avere un luogo centrale e personalizzato che ti permetta di trovare nuove opportunità, gestire i tuoi compiti e capire il tuo impatto?
    • Vogliamo migliorare l'esperienza di collaborazione sulle wiki, in modo che sia più facile per i collaboratori trovarsi l'un l'altro e lavorare insieme ai progetti, sia che si tratti di unità di arretrati, di edit-a-thon, di WikiProject o anche di due redattori che lavorano insieme. Come pensi che potremmo aiutare più collaboratori a trovarsi, a connettersi e a lavorare insieme?
  • Lettura/Imparare
    • Le wiki si caricano più velocemente o più lentamente a seconda della zona del mondo in cui si vive. Ci sono parti del mondo in cui ritieni che sia necessario migliorare le prestazioni?
    • Come possiamo aiutare le nuove generazioni di lettori a trovare i contenuti di Wikipedia interessanti e coinvolgenti? In passato, abbiamo discusso di idee relative ai contenuti interattivi e ai video e, nell’anno in corso, ci siamo concentrati sui grafici e sulla sperimentazione di nuovi modi di visualizzare i contenuti esistenti di Wikipedia. Come potremmo continuare su questa strada per utilizzare i nostri contenuti esistenti in modi nuovi e unici per Wikimedia?
  • Moderatori
    • Cosa dovrebbe cambiare in Wikipedia affinché più persone vogliano essere coinvolte in ruoli di volontariato avanzati, come quelli di patrollers o amministratori?
    • Quali informazioni o contesti sulle modifiche o sugli utenti potrebbero aiutarti a prendere decisioni di patrolling o di amministrazione in modo più rapido o semplice?
  • Tendenze esterne
    • Quali sono i cambiamenti più importanti che stai notando nel mondo al di fuori di Wikimedia? Potrebbero essere tendenze nella tecnologia, nell'istruzione o nel modo in cui le persone imparano.
    • Al di fuori del movimento Wikimedia, a quali altre comunità online partecipi? Quali lezioni possiamo trarre dagli strumenti e dai processi di altre piattaforme comunitarie?
    • Come utilizzi gli strumenti di intelligenza artificiale all'interno e all'esterno del vostro lavoro su Wikimedia? Per cosa trovate utile l'AI?
  • Commons
    • Quali decisioni possiamo prendere con la comunità Commons per creare un progetto sostenibile che supporti la creazione di conoscenza enciclopedica?
  • Wikidata
    • Come vorresti vedere Wikidata evolversi in futuro? Come può essere più utile per costruire contenuti enciclopedici affidabili?

–– Selena Deckelmann

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