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Atualmente, muitos dos bate-papos públicos no Status são bombardeados com spam. Mas por que isso é um problema para o Status e não para muitos outros aplicativos de bate-papo? As principais soluções para spam geralmente levam a contradições com nossos princípios. Especificamente, as soluções para spam na Status devem ser ...
- Descentralizadas: os mecanismos de filtragem de spam não devem depender de um servidor centralizado ou autoridade de tomada de decisão (assim, uma única entidade decidindo o que é ou não spam não é viável).
- Transparentes: o Status é - e sempre será - um código aberto, portanto, soluções proprietárias de filtragem de spam não são viáveis.
- Resistente à censuras: o Status está comprometido em permitir o fluxo livre de informações. Não vigiamos o conteúdo, nem queremos prejudicar nossa postura como plataforma agnóstica de informação. Soluções para spam que levam à censura de usuários não maliciosos não são viáveis.
- Privadas: o Status é determinado para proteger a privacidade e permanecer uma plataforma pseudo-anônima, esforçando-se para fornecer o direito de anonimato total. Soluções que envolvem a coleta de informações pessoais, como números de telefone ou endereços de e-mail, não são viáveis.
Então, como resolvemos o problema, dadas essas restrições? As contramedidas existentes para o spam são:
- um limite de tamanho para mensagens enviadas e recebidas,
- um limite de taxa de 5 mensagens por segundo,
- um recurso de bloqueio que permite aos usuários bloquear outros usuários (por exemplo, spammers).
No entanto, como pode ser observado em muitos dos chats públicos, essas contramedidas ainda não estão impedindo muito o spam.
Algumas outras opções propostas por membros da comunidade e colaboradores incluem:
Uma configuração para mostrar apenas mensagens de pessoas com nomes ENS. Isso filtraria qualquer spam enviado de contas sem nomes ENS, mas também filtraria mensagens de usuários não maliciosos. Isso reforçaria a contramedida existente de bloquear usuários também - bloquear um spammer com um nome ENS é mais eficaz, porque se torna menos viável financeiramente para um spammer criar novas contas para continuar enviando spam (isso não quer dizer que não haja spammers que pode pagar a compra de nomes ENS, em vez disso, pode não valer a pena para um spammer fazê-lo).
Remover completamente os chats públicos. Isso teria a consequência bastante óbvia de prevenir spam em chats públicos, mas também impediria qualquer usuário que atualmente confie em chats públicos. A experiência em bate-papos públicos que lidam com spam é efetivamente inutilizável em seu estado atual, embora nem todos os bate-papos públicos tenham esses problemas.
Permitir que os usuários compartilhem listas de bloqueio. Isso significa que cada usuário pode despender muito menos esforço para chegar a uma lista de bloqueio que filtre o spam. No entanto, ainda requer esforço contínuo por parte dos usuários para ter uma experiência livre de spam em bate-papos públicos.
Moderação cripto econômica descentralizada. Um sistema pelo qual as pessoas colocam tokens para bater um papo (ou para obter privilégios de bate-papo) e podem colocar tokens para denunciar uma mensagem como spam e seriam recompensados se um número suficiente de pessoas denunciasse a mensagem. Este tipo de solução incentivaria e recompensaria os usuários por seus esforços no combate ao spam, mas não é trivial de implementar e teria que ser tratada com cuidado para evitar a criação de incentivos ou mecanismos para abuso (por exemplo, coordenar relatórios de postagens não maliciosas)
Filtros de palavras-chave. Muito parecido com a filtragem de palavras-chave no Twitter, um usuário pode filtrar automaticamente todas as mensagens recebidas que contenham palavras ou frases como "ganhe milhares", "Viagra", etc. Este é um recurso relativamente trivial, mas também está sujeito a classificar e filtrar mensagens incorretamente. É difícil capturar todas as mensagens de spam sem também capturar várias mensagens legítimas, e permitir todas as mensagens legítimas provavelmente significa permitir várias mensagens de spam. O que leva a...
Filtro de spam bayesiano em clientes. Esse tipo de filtragem depende de mecanismos mais complexos do que (apenas) a presença de palavras para classificar as mensagens. A implementação é complicada devido ao compromisso da Status com a descentralização, mas um sistema que lida com a filtragem no cliente de cada usuário é viável. Os usuários podem escolher e importar bancos de dados de classificação de spam, e seus clientes podem filtrar de acordo com as preferências dos usuários.
A Status está concentrando recursos na entrega de comunidades tokenizadas, que terão mecanismos diferentes para prevenir esse problema, mas, enquanto isso, devemos fazer algo a respeito dos chats públicos com spam.
A questão é: o quê? O que deveríamos fazer? O que você acha?
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Para uma discussão adicional, consulte esta postagem recente de discussão sobre este tema.