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¿Cuanto se citan las enciclopedias en la investigación académica? Wikipedia, Britannica, Baidu Baike y Scholarpedia

Li, Xuemei; Thelwall, Mike; Mohammadi, Ehsan (2021). “How are encyclopedias cited in academic research? Wikipedia, Britannica, Baidu Baike, and Scholarpedia”. Profesional de la información, v. 30, n. 5, e300408. https://doi.org/10.3145/epi.2021.sep.08

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Las enciclopedias se citan a veces en las publicaciones académicas, a pesar de la preocupación por su credibilidad como fuentes de información académica. Este estudio investiga las tendencias, desde 2002 hasta 2020, en la citación de dos enciclopedias basadas en el crowdsourcing y dos basadas en expertos, para investigar si se ajustan de forma diferente al panorama de la investigación: Wikipedia, Britannica, Baidu Baike y Scholarpedia.

Se trata de la primera comparación sistemática de la utilización de cuatro grandes enciclopedias en la investigación académica. Se utilizaron búsquedas en Scopus para contar el número de documentos que citaban las cuatro enciclopedias en cada año. La Wikipedia fue, con diferencia, la enciclopedia más citada, con hasta un 1% de los documentos de Scopus que la citaban en Informática. Las citas a la Wikipedia aumentaron exponencialmente hasta 2010, y luego se ralentizaron y empezaron a disminuir. Sin embargo, tanto las tasas de citación de Britannica como de Scholarpedia aumentaron en 2020. Las diferencias disciplinarias y nacionales incluyen la popularidad de Britannica en Artes y Humanidades, Scholarpedia en Neurociencia y Baidu Baike en los países/territorios de habla china. Los resultados confirman que las enciclopedias tienen un valor menor para la investigación académica, a menudo para los antecedentes y las definiciones, y que la más adecuada varía según los campos y los países, y con la primera evidencia de que la popularidad de las enciclopedias crowdsourced puede estar disminuyendo.

Aprovechamiento de Wikipedia: Conectando comunidades de conocimiento

Leveraging Wikipedia: Connecting Communities of Knowledge, edited by Merrilee Proffitt (ñChicago: OCLC Research, 2021

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Una versión abierta (CC BY-NC 4.0) de Aprovechamiento de Wikipedia: Conectando comunidades de conocimiento , editado por Merrilee Proffitt (OCLC Research) ahora está disponible para su descarga gratuita a través del sitio web de OCLC. El libro fue publicado por primera vez por ALA Editions en 2018.

La declaración de visión de la Fundación Wikimedia dice: “Imagina un mundo en el que cada ser humano pueda compartir libremente la suma de todos los conocimientos”. Las bibliotecas no necesitan ver Wikipedia como una competencia; más bien, no aprovechar su omnipresencia en el mundo en línea constituye una oportunidad perdida

IFLA firma el Manifiesto de WikiLibrary

IFLA signs the WikiLibrary Manifesto
15 June 2021

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IFLA ha respaldado el Manifiesto WikiLibrary, destinado a conectar bibliotecas y proyectos Wikimedia como Wikibase para promover la difusión del conocimiento en formatos abiertos, especialmente en redes de datos abiertos vinculados.

Bibliotecas y Wikimedia, dos tipos de organizaciones hermanas, un objetivo: compartir información y conocimientos

El corazón de la misión de las bibliotecas es permitir que todos los ciudadanos accedan a la información y el conocimiento para poder construir opiniones y perspectivas informadas en su vida.

Cada día, millones de bibliotecarios de todo el mundo eligen libros, asesoran a los usuarios en su investigación a través de libros o sitios web, revelan pluralidades de perspectivas y apoyan el desarrollo de opiniones individuales y el ejercicio de la libertad de expresión.

Por su parte, la Fundación Wikimedia es una organización sin ánimo de lucro que tiene como objetivo compartir conocimientos de forma abierta. Creen que cada ciudadano tiene información y conocimientos que pueden compartir abiertamente sobre los proyectos de Wikimedia, basados ​​en fuentes confiables y verificables.

El Manifiesto de WikiLibrary, principios abiertos

En este contexto, el Manifiesto de WikiLibrary tiene como objetivo promover el desarrollo de principios y el establecimiento de políticas digitales sólidas que sean abiertas y, por lo tanto, reutilizables para las bibliotecas.

Esta iniciativa, nacida de discusiones y colaboraciones entre bibliotecas y Wikimedia Alemania, es también la oportunidad de continuar estas discusiones entre nuestras estructuras.

El manifiesto apoya la aplicación de los principios de los datos FAIR (gratuitos, abiertos, accesibles, reutilizables) y propone otros principios como:

  • – Promoción de licencias gratuitas para datos y su entorno de software. 
  • – Dar forma a espacios donde las comunidades diversas prosperan (jardinería comunitaria). 
  • – Proporcionar datos estructurados basados ​​en los principios de datos FAIR para poder transformar de forma transparente los datos en información para crear conocimiento FAIR. 
  • – Promover estándares básicos comunes creados de manera consensuada y colaborativa. 
  • – Proporcionar estructuras de gobernanza abiertas e integrarlas en los sistemas existentes. 
  • – Dedicar recursos para obtener interfaces de usuario que sean accesibles y fáciles de usar para todos aquellos que quieran contribuir y cuidar activamente los datos y el conocimiento. 
  • – Fomento de la alfabetización en datos en la transformación digital en las tres etapas: datos, información y conocimiento.

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.