少数眼睛关注时，所有恶作剧都很深

质量控制对于像维基百科这样的开放生产社区至关重要。编辑在维基百科边界执行质量控制，以在保存后不久审查编辑（反 vandalsim）和新文章创建（新页面巡逻）。本文描述了长期困扰新页面巡逻的低效率问题，并将其与更高效的反 vandalsim 分布式流程进行对比。为了实现更好的页面审查分布，我们开发了一个有效的自动主题模型，基于维基百科特定主题工作组开发的folksonomy（WikiProject标签）和灵活的本体论（WikiProjects目录），以获得分层和统一的标签集。我们能够使用基于word2vec的特征在文章的初始版本上获得非常高的拟合度（宏ROC-AUC：95.2%，宏PR-AUC：74.5%）和实时性能。最后，我们提出了如何将这一模型整合到当前工具中以积极改变新文章审查 dynamics 的建议。