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Wikipedia @ 20: historias de una Revolución Incompleta

Wikipedia @ 20: Stories of an Incomplete Revolution, edited by Joseph Reagle and Jackie Koerner. Massachusetts: MIT, 2020

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Los primeros veinte años de Wikipedia: cómo lo que comenzó como un experimento de colaboración se convirtió en la obra de referencia más popular del mundo. Lo que comenzó casi por accidente, una wiki adjunta a una incipiente enciclopedia en línea, se ha convertido en la obra de referencia más popular del mundo. Considerada al principio como el equivalente académico de una Big Mac, Wikipedia es ahora conocida por su fuente confiable y como un bastión de interacción (mayormente) razonada. ¿Cómo ha permanecido Wikipedia, construida sobre un modelo de colaboración radical, fiel a su misión original de “acceso libre a la suma de todo el conocimiento humano” cuando otros fenómenos tecnológicos han pasado a las plataformas publicitarias? En este libro, académicos, activistas y voluntarios reflexionan sobre los primeros veinte años de Wikipedia, revelando conexiones entre disciplinas y fronteras, idiomas y datos, lo profesional y lo personal.

Los colaboradores consideran la historia de Wikipedia, la riqueza de las conexiones que la sustentan y su visión fundadora. Sus ensayos se centran, entre otras cosas, en el paso del desconcierto al respeto en la cobertura de prensa de Wikipedia; en Wikipedia como “el laboratorio más importante de la historia para la investigación científica social e informática”; y en el reconocimiento de que el “acceso libre” incluye no sólo el acceso al material, sino la libertad de contribuir, es decir, que la suma de todo el conocimiento humano está sesgada por quien lo documenta.

Los artículos más leídos en wikipedia en 2020

COVID-19, Presidential Election Top Wikipedia’s Most-Read Articles In 2020 (via CNET)

Multiyear Ranking Of Most Viewed Pages

El 2020 de Wikipedia se parecía mucho al 2020 de todos los demás: lleno de coronavirus y política. 

La pandemia de COVID-19 las elecciones presidenciales de EE. UU. Dominaron el año de la enciclopedia en línea, con siete artículos relacionados con los dos temas generales que se ubicaron en el Top 10 de los artículos más vistos de los últimos 12 meses. Esos siete artículos generaron un total combinado de 297 millones de páginas vistas, según datos preliminares proporcionados por el sitio. El Top 10 generó un total combinado de 396 millones de visitas a la página.

La evolución de las referencias en la Wikipedia en inglés y las implicaciones para las altmetrics

Zaragoza, Olga, et al. ‘I Updated the ’: The Evolution of References in the English Wikipedia and the Implications for Altmetrics. via arXiv
arXiv:2010.03083

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En este trabajo, se presenta un conjunto de datos disponible públicamente del historial de todas las referencias (más de 55 millones) jamás utilizadas en la Wikipedia en inglés hasta junio de 2019. Aplicando un nuevo método para identificar y monitorear referencias en Wikipedia, de modo que para cada referencia se aportan datos sobre las acciones asociadas: creación, modificaciones, eliminaciones y reinserciones. La alta precisión de este método y el conjunto de datos resultante se confirmó mediante una campaña integral de etiquetado de trabajadores colectivos. Se usó el conjunto de datos para estudiar la evolución temporal de las referencias de Wikipedia, así como el comportamiento de edición de los usuarios. 

Se encontraron evidencia de un esfuerzo mayoritariamente productivo y continuo para mejorar la calidad de las referencias: (1) hay un aumento persistente de identificadores de referencias y documentos (DOI, PubMedID, PMC, ISBN, ISSN, ArXiv ID), y (2) la mayor parte del trabajo de curación de referencias es realizado por humanos registrados (no bots o editores anónimos).

Por lo que se llegó a la conclusión de que la evolución de las referencias de Wikipedia, incluida la dinámica de los procesos de la comunidad que tienden a ellas, debería aprovecharse en el diseño de índices de relevancia para altmetrics, y este estudio conjunto de datos puede ser fundamental para tal esfuerzo.

El mito de que no se debe citar Wikipedia

The Wikipedia research conundrum: Is it citable? Chris Cyr, Ph.D. OCLC, 01 October 2020

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Existe una desconexión entre cómo se les enseña a los estudiantes a usar Wikipedia y la forma en que realmente la usan. La noción de una enciclopedia que cualquiera puede editar ha llevado a los maestros a advertir que Wikipedia no es confiable y nunca debe usarse o citarse como fuente de investigación seria. En realidad, la mayoría de nosotros usamos Wikipedia continuamente en nuestras tareas de investigación. Los defensores del modelo de contribución de Wikipedia incluso señalan que la democratización de la contribución es beneficiosa y necesaria para el nivel de amplitud, profundidad y confiabilidad que ha logrado. Si el modelo de contribución abierta de Wikipedia no impide que los investigadores lo utilicen, ¿por qué se les enseña a los estudiantes a evitarlo?

Esta investigación reciente arroja luz sobre una manera de salvar esta desconexión entre cómo se enseña Wikipedia y cómo se usa realmente. A pesar de la instrucción recibida, centrarse en el modelo de contribución de Wikipedia no afecta la forma en que los estudiantes la usan. Los estudiantes que prestan atención al modelo de contribución al seleccionar fuentes para la investigación no tienen más o menos probabilidades de encontrarlo útil o citable como aquellos que no le prestan atención.

En lugar de disuadir a los estudiantes de usarla, los educadores deben brindarles una visión matizada de los beneficios y desventajas para alentarlos a incorporarlo adecuadamente en su proceso de investigación. (Y sí, Wikipedia tiene un lugar en el proceso de investigación).

Humanidades digitales y Wikipedia. Planeta Biblioteca 202005/27.

 

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En esta ocasión hemos entrevistado a Iván Hernández Cazorla. Historiador que ha desarrollado su trayectoria profesional en torno a las Humanidades digitales y patrimonio cultural, y en en relación con el movimiento Wikimedia, Wikipedia, Wikidata ha trabajado en el proyecto Wikidata-IATEXT que consistió en la curación y estructuración de datos relacionados con los miembros del Instituto de Análisis y Aplicaciones Textuales (IATEXT) del «instituto universitario de la ULPGC

Fotografía:

Archivo: Wikidata Days 2019 – NOVA SBE, Carcavelos – IMG 20190607 133128.jpg. Licencia

Papel de los bots en la Wikipedia

 

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Lei (Nico) Zheng, Christopher M. Albano, Neev M. Vora, Feng Mai, and Jeffrey V. Nickerson. 2019. The Roles Bots Play in Wikipedia. Proc. ACM Hum.-Comput. Interact. 3, CSCW, Article 215 (November 2019), 20 pages. https://doi.org/10.1145/3359317

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Si bien todos podemos aprender de los 40 millones de artículos de Wikipedia, los constructores de bots de gestión específicamente pueden obtener una educación significativa al estudiar la creación, investigación y roles de los 1.601 bots que ayudan a mantener el sitio e interactuar con sus más de 137,000 editores humanos.

Cada bot realiza un trabajo único: algunos generan artículos basados ​​en plantillas; algunos arreglan errores tipográficos, errores ortográficos y errores en enlaces; algunos identifican spam, vándalos o infracciones de políticas; algunos interactúan con humanos saludando a los recién llegados, enviando notificaciones o proporcionando sugerencias.

Los bots juegan un papel cada vez más importante en la creación de conocimiento en Wikipedia. En muchos casos, los editores y los bots forman equipos muy unidos. Los humanos desarrollan bots, solicitan su aprobación y los mantienen, realizando tareas como monitorear la actividad, fusionar bots similares, dividir bots complejos y desactivar bots que no funcionan correctamente.

Los investigadores del Instituto de Tecnología Stevens clasificaron los bots de Wikipedia en nueve roles y 25 funciones asociadas con el objetivo de comprender qué hacen los bots ahora y qué podrían hacer en el futuro. Jeffrey Nickerson, profesor y decano asociado de investigación en la Escuela de Negocios de Stevens, y autor de “The Roles Bots Play en Wikipedia“, publicado en noviembre de 2019, comparó la clasificación con la forma en que los humanos hablan sobre ocupaciones y profesiones, las habilidades requeridas para hacerlos y las tareas que se deben realizar.

Otra característica de los bots de Wikipedia es cómo funcionan con los editores humanos. A menudo, los editores crean un bot para automatizar algunos de sus procesos de edición, dijo Nickerson. Una vez que lo construyen, lo sueltan y lo revisan periódicamente. Eso libera a los editores para hacer el trabajo que más les interesa, pero también se convierten en mantenedores de bots.

¿Qué es tendencia en Wikipedia?

 

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Volodymyr Miz : Joëlle Hanna
Nicolas Aspert ; Benjamin Ricaud ;
Pierre Vandergheynst. What is Trending on Wikipedia? Capturing Trends and Language Biases Across Wikipedia Editions. Arxiv, 2020.

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En este trabajo, se propone una evaluación automática y una comparación del comportamiento de navegación de los lectores de Wikipedia que se puede aplicar a las ediciones de Wikipedia en cualquier idioma. Como ejemplo, se centra en los idiomas inglés, francés y ruso durante los últimos cuatro meses de 2018.

El método propuesto tiene tres pasos. En primer lugar, extrae los artículos más populares durante un período de tiempo elegido. En segundo lugar, realiza una extracción de tema semi-supervisado y, en tercer lugar, compara los temas entre idiomas. El procesamiento automatizado funciona con los datos que combinan el gráfico de hipervínculos de Wikipedia, estadísticas de páginas vistas y resúmenes de las páginas.

 

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Los resultados muestran que las personas comparten un interés común y curiosidad por el entretenimiento, por ejemplo, películas, música, deportes independientemente de su idioma. Las diferencias aparecen en temas relacionados con eventos locales o sobre particularidades culturales.

 

Investigadores del MIT desarrollan un sistema automatizado que puede reescribir frases obsoletas en los artículos de Wikipedia

 

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Darsh J Shah, Tal Schuster, Regina Barzilay. Automatic Fact-guided Sentence Modification. AAAI 2020

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Mit News

 

Un sistema creado por los investigadores del MIT podría utilizarse para actualizar automáticamente las inconsistencias de los hechos en los artículos de la Wikipedia, reduciendo el tiempo y el esfuerzo de los editores humanos que ahora hacen la tarea manualmente.

 

En un documento que se presenta en la Conferencia de la AAAI sobre Inteligencia Artificial, los investigadores describen un sistema de generación de texto que señala y reemplaza información específica en frases relevantes de Wikipedia, manteniendo el lenguaje similar a la forma en que los humanos escriben y editan.

La idea es que los humanos escriban en una interfaz una oración no estructurada con información actualizada, sin necesidad de preocuparse por el estilo o la gramática. El sistema entonces buscaría en Wikipedia, localizaría la página apropiada y la oración obsoleta, y la reescribiría de manera similar a la de los humanos. En el futuro, dicen los investigadores, existe la posibilidad de construir un sistema totalmente automatizado que identifique y utilice la información más reciente de toda la web para producir frases reescritas en los artículos correspondientes de Wikipedia que reflejen la información actualizada.

“Hay tantas actualizaciones que se necesitan constantemente para los artículos de Wikipedia. Sería beneficioso modificar automáticamente porciones exactas de los artículos, con poca o ninguna intervención humana”, dice Darsh Shah, un estudiante de doctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y uno de los autores principales. “En lugar de cientos de personas trabajando en la modificación de cada artículo de la Wikipedia, entonces sólo se necesitará unos pocos, porque el modelo está ayudando o lo hace automáticamente. Eso ofrece mejoras importantes respecto a la eficiencia.”

Existen muchos otros bots que hacen ediciones automáticas de Wikipedia. Típicamente, esos trabajan en la mitigación del vandalismo o en coordinar alguna información estrechamente definida en plantillas predefinidas, dice Shah. El modelo de los investigadores, dice, resuelve un problema más difícil de inteligencia artificial: Dada una nueva pieza de información no estructurada, el modelo modifica automáticamente la frase de manera humana. “Las otras tareas [bot] se basan más en reglas, mientras que ésta es una tarea que requiere razonar sobre partes contradictorias en dos frases y generar un texto coherente”, dice.

El sistema también puede ser usado para otras aplicaciones de generación de texto, dice el co-autor principal y estudiante graduado de CSAIL, Tal Schuster. En su trabajo, los investigadores también lo usaron para sintetizar automáticamente las oraciones en un popular conjunto de datos de verificación de hechos que ayudaron a reducir el sesgo, sin tener que recolectar manualmente datos adicionales. “De esta manera, el rendimiento mejora para los modelos de verificación automática de hechos en el conjunto de datos para, por ejemplo, la detección de noticias falsas”, dice Schuster.

 

Ciencia a través de Wikipedia: una representación novedosa del conocimiento abierto a través de redes de co-citas

 

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Arroyo-Machado, Wenceslao ; Torres-Salinas, Daniel; Herrera-Viedma, Enrique ; Romero-Frías, Esteban. Science Through Wikipedia: A Novel Representation of Open Knowledge Through Co-Citation Networks. PLoS ONE. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228713

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Este estudio proporciona una visión general de la ciencia desde la perspectiva de Wikipedia. Se estableció una metodología para el análisis de cómo los editores de Wikipedia consideran la ciencia a través de sus referencias a artículos científicos.

El método de co-citación se ha adaptado a este contexto para generar redes Pathfinder (PFNET) que resalten las revistas y categorías científicas más relevantes, y sus interacciones para descubrir cómo se consume la literatura científica a través de esta enciclopedia abierta. Además de esto, su obsolescencia ha sido estudiada a través del índice de precios.

Inicialmente se ha tenido en cuenta un total de 1 433 457 referencias disponibles en  Altmetric.com . Después de preprocesarlos y vincularlos a los datos de CiteScore Metrics de Elsevier, la muestra se redujo a 847 512 referencias hechas por 193.802 artículos de Wikipedia a 598.746 artículos científicos pertenecientes a 14 149 revistas indexadas en Scopus.

Como resultados resaltados, se encontró una presencia significativa de artículos de “Medicina” y “Bioquímica, Genética y Biología Molecular” y que las revistas más importantes son de naturaleza multidisciplinaria, lo que sugiere también que las revistas de factores de alto impacto tenían más probabilidades de ser citadas. Además, solo el 13.44% de las citas de Wikipedia corresponden a revistas de acceso abierto.

Papel de los bots en la Wikipedia

 

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Zheng Stevens, Christopher M. Albano. The Roles Bots Play en Wikipedia. ACM, 2019

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Los bots juegan un papel cada vez más importante en la creación de contenidos en Wikipedia. En muchos casos, los editores y los bots forman equipos muy unidos. Los humanos desarrollan bots, solicitan su aprobación y los mantienen, realizando tareas como monitorear la actividad, fusionando bots similares, dividiendo bots complejos y desactivando bots que funcionan mal. Sin embargo, esta no es la imagen completa. Los bots están diseñados para realizar ciertas funciones y pueden adquirir una nueva funcionalidad con el tiempo. Desempeñan papeles particulares en el proceso de edición. Comprender estos roles es un paso importante para comprender el ecosistema y diseñar mejores bots e interfaces entre bots y humanos. Esto es importante para comprender Wikipedia junto con otros tipos de trabajo en los que las máquinas autónomas afectan las tareas realizadas por humanos.