{"id":1050,"date":"2026-05-02T18:18:20","date_gmt":"2026-05-02T16:18:20","guid":{"rendered":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/?p=1050"},"modified":"2026-05-02T18:47:54","modified_gmt":"2026-05-02T16:47:54","slug":"neutralnosc-wikipedii-w-liczbach-co-mowi-analiza-milionow-artykulow","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/2026\/neutralnosc-wikipedii-w-liczbach-co-mowi-analiza-milionow-artykulow\/","title":{"rendered":"Neutralno\u015b\u0107 Wikipedii w liczbach: co m\u00f3wi analiza milion\u00f3w artyku\u0142\u00f3w"},"content":{"rendered":"<p>Wikipedia od lat opiera si\u0119 na jednej z najwa\u017cniejszych zasad &#8211; <a href=\"https:\/\/pl.wikipedia.org\/wiki\/Wikipedia:Neutralny_punkt_widzenia\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">neutralnym punkcie widzenia<\/a>. W teorii oznacza to, \u017ce ka\u017cdy artyku\u0142 powinien przedstawia\u0107 fakty bez stronniczo\u015bci. W praktyce jednak osi\u0105gni\u0119cie pe\u0142nej neutralno\u015bci jest ogromnym wyzwaniem, zw\u0142aszcza przy milionach artyku\u0142\u00f3w tworzonych przez ludzi z ca\u0142ego \u015bwiata.<!--more--><\/p>\n<p>Niedawno opublikowana praca naukowa pt. \u201e<a href=\"https:\/\/link.springer.com\/chapter\/10.1007\/978-3-032-18920-2_34\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Cross-Topic Sentiment Analysis of Wikipedia Articles: A Comparative Study of AI Models<\/a>\u201d pokazuje, jak sztuczna inteligencja mo\u017ce pom\u00f3c w analizie tego problemu. Autorzy publikacji: <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wlodzimierz-lewoniewski\/\" target=\"_blank\">W\u0142odzimierz Lewoniewski<\/a>, <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/milena-strozyna\/\" target=\"_blank\">Milena Str\u00f3\u017cyna<\/a>, <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/izabela-czumalowska\/\" target=\"_blank\">Izabela Czuma\u0142owska<\/a>, <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/aleksandra-wojewoda\/\" target=\"_blank\">Aleksandra Wojewoda<\/a>, <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/krzysztof-wecel\/\" target=\"_blank\">Krzysztof W\u0119cel<\/a>. Naukowcy przyjrzeli si\u0119 a\u017c oko\u0142o 7 milionom artyku\u0142\u00f3w z angloj\u0119zycznej Wikipedii, pr\u00f3buj\u0105c odpowiedzie\u0107 na pytanie: czy j\u0119zyk u\u017cywany w tych tekstach rzeczywi\u015bcie jest neutralny?<\/p>\n<p>Na pierwszy rzut oka mo\u017cna by pomy\u015ble\u0107, \u017ce wystarczy sprawdzi\u0107, czy tekst zawiera pozytywne lub negatywne s\u0142owa. Problem jest jednak du\u017co bardziej z\u0142o\u017cony, poniewa\u017c artyku\u0142y Wikipedii s\u0105 d\u0142ugie i wielow\u0105tkowe, r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 stylem w zale\u017cno\u015bci od dziedziny (np. polityka, fizyka kwantowa), czasem opisuj\u0105 kontrowersyjne tematy. To oznacza, \u017ce subtelne r\u00f3\u017cnice w sformu\u0142owaniach mog\u0105 sugerowa\u0107 stronniczo\u015b\u0107, nawet je\u015bli nie ma w nich oczywistych emocjonalnych s\u0142\u00f3w.<\/p>\n<p>W ramach bada\u0144 naukowych zosta\u0142y wykorzystane kilka r\u00f3\u017cnych podej\u015b\u0107 do analizy j\u0119zyka:<\/p>\n<ul>\n<li>modele s\u0142ownikowe, takie jak TextBlob czy VADER, kt\u00f3re bazuj\u0105 na gotowych listach s\u0142\u00f3w,<\/li>\n<li>nowoczesne modele j\u0119zykowe oparte na architekturze transformer\u00f3w, jak RoBERTa i DistilBERT.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wyniki pokazuj\u0105, \u017ce neutralno\u015b\u0107 Wikipedii nie jest jednolita &#8211; r\u00f3\u017cni si\u0119 mi\u0119dzy dziedzinami. Wyb\u00f3r modelu mo\u017ce znacz\u0105co zmieni\u0107 ocen\u0119 tekstu, a w przypadku d\u0142ugich i z\u0142o\u017conych artyku\u0142\u00f3w konieczne jest \u0142\u0105czenie ocen z mniejszych fragment\u00f3w. Wyniki r\u00f3wnie\u017c mog\u0105 mie\u0107 praktyczne zastosowanie. Na przyk\u0142ad, lepsza kontrola jako\u015bci Wikipedii: automatyczne systemy mog\u0142yby wskazywa\u0107 fragmenty, kt\u00f3re odbiegaj\u0105 od neutralno\u015bci, pomagaj\u0105c redaktorom szybciej je poprawia\u0107. Innym zastosowaniem jest walka z dezinformacj\u0105: podobne metody mo\u017cna wykorzysta\u0107 do analizy artyku\u0142\u00f3w w internecie i wykrywania stronniczych lub manipulacyjnych tre\u015bci. Takie technologie mog\u0105 pom\u00f3c u\u017cytkownikom internetu lepiej rozumie\u0107, kiedy tekst jest obiektywny, a kiedy pr\u00f3buje wp\u0142ywa\u0107 na ich opini\u0119.<\/p>\n<p>Jednym z najwa\u017cniejszych rezultat\u00f3w bada\u0144 jest publicznie dost\u0119pny zbi\u00f3r danych, udost\u0119pniony na platformie <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/datasets\/lewoniewski\/wikipedia-sentiment\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">Hugging Face<\/a>, kt\u00f3ry zawiera oceny wyd\u017awi\u0119ku przypisane przez r\u00f3\u017cne modele dla oko\u0142o 7 milion\u00f3w artyku\u0142\u00f3w angloj\u0119zycznej Wikipedii. Zosta\u0142y r\u00f3wnie\u017c udost\u0119pnione <a href=\"https:\/\/data.lewoniewski.info\/sentiment\/\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">materia\u0142y dodatkowe<\/a>, kt\u00f3re pozwalaj\u0105 lepiej zrozumie\u0107, jak dok\u0142adnie przebiega\u0142a analiza.<\/p>\n<p>Praca naukowa zosta\u0142a zaprezentowana podczas konferencji <a href=\"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/2025\/konferencja-ijcai-2025-automatyczna-analiza-neutralnosci-tresci-w-wikipedii\/\">IJCAI 2025<\/a>. Publikacja jest dost\u0119pna pod numerem DOI: <a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-032-18920-2_34\" target=\"_blank\">10.1007\/978-3-032-18920-2_34<\/a>.<\/p>\n<p>Artyku\u0142 powsta\u0142 w ramach projektu <a href=\"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/openfact\/\">OpenFact<\/a>, finansowanego przez Narodowe Centrum Bada\u0144 i Rozwoju w ramach programu INFOSTRATEG I \u201eZaawansowane technologie informacyjne, telekomunikacyjne i mechatroniczne\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wikipedia od lat opiera si\u0119 na jednej z najwa\u017cniejszych zasad &#8211; neutralnym punkcie widzenia. W teorii oznacza to, \u017ce ka\u017cdy artyku\u0142 powinien przedstawia\u0107 fakty bez stronniczo\u015bci. W praktyce jednak osi\u0105gni\u0119cie pe\u0142nej neutralno\u015bci jest ogromnym wyzwaniem, zw\u0142aszcza przy milionach artyku\u0142\u00f3w tworzonych przez ludzi z ca\u0142ego \u015bwiata.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1053,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[160,181,207,174,176,167,159,131,208,210,209,45],"class_list":["post-1050","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiadomosci","tag-aleksandra-wojewoda","tag-analiza-wydzwieku","tag-distilbert","tag-hugging-face","tag-izabela-czumalowska","tag-krzysztof-wecel","tag-milena-strozyna","tag-openfact","tag-roberta","tag-textblob","tag-vader","tag-wikipedia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1050","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1050"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1050\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1053"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1050"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1050"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1050"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}