this post was submitted on 21 Jul 2023
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DACH - jetzt auf feddit.org
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@FreeLunch bin ich im Prinzip ein Freund von, aber eher in der Richtung das wir bestimmte Argumente festhalten und referenzieren sollten.
Diskutieren ist erstaunlich schwer und pro Kontra ist eigentlich Mist.
Ich hab hier einen längeren Text dazu und würde insgesamt vorschlagen Positionen gut zu durchdenken, aufzuschreiben und dann in "leicht zu konsumierenende Brocken" aufzuteilen.
https://bmaxv.github.io/communication_is_hard.html
(WIP)
Das weiter zu systematisieren funktioniert interessanter Weise nicht.
Hi @bmaxv@noc.social, habe deinen Blogeintrag gelesen. Find es cool, dass sich andere Leute hier bereits tiefere Gedanken gemacht haben. Zu deiner Idee mit den Hashes: Warum genau braucht man diese? Nur zum identifizieren der Information? Denke das ist nicht unbedingt notwendig, da die Beschreibung der Information diese ja bereits eindeutig identifiziert (Value Semantics).
Dein Vorschlag mit der Aufbereitung in gut zu konsumierende Brocken ist vermutlich der beste Ansatz. Die Frage ist aber, wer erstellt diese Brocken und wie werden diese präsentiert und bewertet. Ansonsten ist es ja einfach nur ein Subreddit Wiki, welches sicherlich auch schon oft genutzt wird, aber meiner Meinung nach keine hohe Durchschlagskraft hat, da es nur von den Mods gepflegt wird und auch nicht direkt in die Diskussionen eingebunden ist.
@FreeLunch cool, das freut mich.
Hashes sind nützlich weil sie so reproduzierbar sind.
Wenn du einen neuen Text findest, wie zum Beispiel einen anderen Blog Text, kann man den sehr leicht und automatisch in Sätze, Absätze oder Zitate zerlegen und herausfinden ob man den Satz oder das Zitat schonmal gehört hat.
Damit kann man nachträglich rekonstruieren wie oft oder wer bestimmte Argumente benutzt, selbst wenn der ursprüngliche Autor das nicht vorgesehen hat.
1/2
Ok aber das geht dann ja nur wenn exakt die gleichen Buchstaben verwendet werden. Dass mit Zitaten und exakt gleichen Wortlaut argumentiert wird ist doch eher selten. Für so einen Anwendungsfall bräuchte man eher ein NLP Word Embedding.