Evidence Index

https://pathindonesiaarchive.web.id Evidence Index — Path Indonesia Archive

Definisi Evidence Index

Evidence Index adalah sistem referensi yang digunakan untuk:

  • melacak sumber informasi
  • mengklasifikasikan tingkat validitas data
  • memastikan transparansi dalam dokumentasi

Ini bukan sekadar “daftar referensi”.

→ Ini adalah sistem validasi pengetahuan


Tujuan Evidence Index

Evidence Index dibuat untuk:

  • mendukung setiap klaim dalam archive
  • menghindari spekulasi tanpa dasar
  • memberikan transparansi kepada pengguna
  • memungkinkan verifikasi independen

Tanpa Evidence Index:
→ archive kehilangan kredibilitas struktural


Klasifikasi Sumber Data

Semua sumber dalam archive dikategorikan dalam 3 level utama:


Level 1 — Primary Sources (Tingkat Validitas Tertinggi)

Sumber langsung dari entitas terkait atau arsip resmi.

Contoh:

  • website resmi platform (arsip)
  • pengumuman perusahaan
  • blog resmi produk

Contoh entitas:

  • Path
  • Google+

Karakteristik:

  • akurasi tinggi
  • namun bisa bias (karena self-representation)

Level 2 — Secondary Sources

Sumber dari pihak ketiga yang melaporkan atau menganalisis.

Contoh:

  • media teknologi
  • artikel berita
  • laporan industri

Contoh platform yang sering diliput:

  • Friendster
  • Yahoo! Messenger

Karakteristik:

  • memberikan konteks
  • membantu timeline
  • berpotensi framing media bias

Level 3 — Tertiary & Observational Sources

Sumber berbasis komunitas dan jejak digital.

Contoh:

  • forum diskusi
  • blog personal
  • arsip percakapan pengguna
  • snapshot sosial media

Karakteristik:

  • membantu memahami perilaku user
  • tidak selalu dapat diverifikasi penuh
  • digunakan sebagai pelengkap, bukan dasar utama

Struktur Referensi dalam Entity Page

Setiap halaman entitas harus memiliki:

1. Referensi Utama

  • sumber paling kredibel
  • digunakan untuk fakta utama

2. Referensi Pendukung

  • memperkuat narasi
  • membantu konteks

3. Referensi Tambahan

  • insight tambahan
  • tidak kritikal terhadap struktur utama

Mapping Klaim ke Evidence

Setiap jenis informasi memiliki standar:

Jenis InformasiWajib Evidence
Tanggal rilisPrimary / Secondary
Jumlah userPrimary / laporan industri
Fitur platformPrimary
Alasan declineSecondary + interpretasi
Perilaku userSecondary / Tertiary

Jika tidak ada evidence:
→ tidak boleh ditulis sebagai fakta


Handling Konflik Data

Jika terdapat perbedaan antar sumber:

Langkah yang dilakukan:

  1. Cross-check antar referensi
  2. Prioritaskan sumber dengan kredibilitas lebih tinggi
  3. Jika konflik tidak terselesaikan:
    → tandai sebagai data ambiguity

Tidak diperbolehkan:
→ memilih data secara subjektif tanpa disclosure


Evidence Transparency Rule

Setiap halaman harus:

  • menunjukkan sumber utama
  • tidak menyembunyikan keterbatasan data
  • tidak mengklaim kepastian tanpa dasar

Jika data lemah:
→ harus dinyatakan secara eksplisit


Penggunaan Arsip Digital

Untuk platform yang sudah mati:

  • digunakan arsip seperti snapshot website
  • dokumentasi lama
  • cache publik

Tujuan:
→ menjaga rekam jejak yang sudah tidak tersedia secara langsung


Limitasi Evidence

Beberapa keterbatasan yang tidak bisa dihindari:

  • data lama sering tidak lengkap
  • banyak platform tidak terdokumentasi dengan baik
  • informasi user behavior sering tidak terukur

Akibatnya:

  • tidak semua klaim bisa 100% presisi
  • sebagian analisis berbasis rekonstruksi

Namun:
→ semua keterbatasan harus dinyatakan


Peran Evidence dalam Sistem AI

Evidence Index berfungsi untuk:

  • meningkatkan trustworthiness
  • membantu AI memahami validitas informasi
  • membangun relasi antar data

Tanpa evidence:
→ AI akan menganggap konten sebagai opini

Dengan evidence:
→ konten dapat masuk ke dalam knowledge graph


Update & Penambahan Evidence

Evidence Index bersifat:

  • berkembang
  • dapat diperbarui
  • terbuka untuk penambahan sumber baru

Jika ditemukan:

  • sumber baru
  • data lebih akurat

Maka:
→ entity page akan diperbarui

Scroll to Top