Ukaza\u0142a si\u0119 nowa praca naukowa, kt\u00f3ra podejmuje wyzwanie oceny neutralno\u015bci artyku\u0142\u00f3w Wikipedii po\u015bwi\u0119conych firmom, wykorzystuj\u0105c zaawansowane narz\u0119dzia analizy wyd\u017awi\u0119ku. Publikacja ta stanowi wa\u017cny krok w kierunku monitorowania neutralno\u015bci jednego z najbardziej wp\u0142ywowych \u017ar\u00f3de\u0142 wiedzy w Internecie oraz mo\u017ce by\u0107 przydatna dla wszystkich zainteresowanych badaniami nad jako\u015bci\u0105 informacji.<\/p>\n
Jednym z kluczowych kryteri\u00f3w oceny jako\u015bci artyku\u0142\u00f3w na Wikipedii jest zasada neutralnego punktu widzenia (NPOV), zgodnie z kt\u00f3r\u0105 tre\u015bci powinny by\u0107 pozbawione subiektywnych opinii i uprzedze\u0144. Jednak w praktyce, ze wzgl\u0119du na otwarty charakter edycji i udzia\u0142 wielu autor\u00f3w, \u0142atwo mog\u0105 pojawi\u0107 si\u0119 niezamierzone stronniczo\u015bci \u2014 zw\u0142aszcza w tekstach dotycz\u0105cych firm, kt\u00f3re bywaj\u0105 obiektem zainteresowania zar\u00f3wno sympatyk\u00f3w, jak i krytyk\u00f3w oraz przedstawicieli samych przedsi\u0119biorstw. Analiza tego typu zjawisk jest szczeg\u00f3lnie wymagaj\u0105ca, bo standardowe narz\u0119dzia analizy sentymentu najcz\u0119\u015bciej powsta\u0142y z my\u015bl\u0105 o kr\u00f3tkich i emocjonalnych wypowiedziach, takich jak recenzje czy komentarze, a nie o encyklopedycznym, cz\u0119sto oszcz\u0119dnym w emocje j\u0119zyku Wikipedii. Stosowanie ich do d\u0142ugich, z\u0142o\u017conych tekst\u00f3w wymaga nie tylko wiedzy technicznej, ale i rozumienia specyfiki redakcyjnej Wikipedii.<\/p>\n
Znaczenie tego zagadnienia wykracza daleko poza \u015brodowisko akademickie. Wikipedia to pierwsze \u017ar\u00f3d\u0142o informacji dla dziennikarzy, inwestor\u00f3w oraz zwyk\u0142ych u\u017cytkownik\u00f3w, kt\u00f3rzy szukaj\u0105 informacji o firmach. Obecno\u015b\u0107 nawet subtelnych uprzedze\u0144 \u2014 pozytywnych lub negatywnych \u2014 mo\u017ce wp\u0142ywa\u0107 na wizerunek przedsi\u0119biorstw, kszta\u0142towa\u0107 opinie, a nawet wp\u0142ywa\u0107 na decyzje biznesowe i rynkowe. Dlatego tak istotne jest rozwijanie narz\u0119dzi, kt\u00f3re umo\u017cliwi\u0105 obiektywn\u0105 ocen\u0119 neutralno\u015bci artyku\u0142\u00f3w w Wikipedii.<\/p>\n
Autorzy badania por\u00f3wnali zar\u00f3wno klasyczne narz\u0119dzia oparte na s\u0142ownikach (TextBlob, VADER), jak i najnowocze\u015bniejsze modele transformerowe (RoBERTa, DistilBERT oraz PySentimiento). Skrupulatnie wybrali i przetworzyli artyku\u0142y o firmach, a nast\u0119pnie obliczyli i por\u00f3wnali wyniki wyd\u017awi\u0119ku r\u00f3\u017cnymi metodami. Analizowali nie tylko og\u00f3lne tendencje, ale te\u017c r\u00f3\u017cnice mi\u0119dzy bran\u017cami oraz klasami jako\u015bci artyku\u0142\u00f3w.<\/p>\n
Wyniki pokazuj\u0105, \u017ce ocena wyd\u017awi\u0119ku artyku\u0142\u00f3w Wikipedii zale\u017cy zar\u00f3wno od wybranego modelu, jak i bran\u017cy, kt\u00f3rej dotyczy tekst. Niekt\u00f3re narz\u0119dzia s\u0105 bardziej wyczulone na subtelne sygna\u0142y emocjonalne, inne z kolei mog\u0105 b\u0142\u0119dnie interpretowa\u0107 neutralny j\u0119zyk biznesowy. Praca ta dostarcza tak\u017ce praktycznych wskaz\u00f3wek dla badaczy chc\u0105cych stosowa\u0107 analiz\u0119 wyd\u017awi\u0119ku do d\u0142ugich i z\u0142o\u017conych tekst\u00f3w.<\/p>\n
Praca pt. „Sentiment Analysis of Wikipedia Articles About Companies: A Comparison of Different Models<\/a>” jest dost\u0119pna na stronie wydawnictwa Springer. Autorzy publikacji: dr Milena Str\u00f3\u017cyna<\/a>, dr W\u0142odzimierz Lewoniewski<\/a>, mgr Izabela Czuma\u0142owska<\/a>, mgr in\u017c. Aleksandra Wojewoda<\/a>.<\/p>\n \u0179r\u00f3d\u0142a: kie.ue.poznan.pl<\/a>, ue.poznan.pl<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ukaza\u0142a si\u0119 nowa praca naukowa, kt\u00f3ra podejmuje wyzwanie oceny neutralno\u015bci artyku\u0142\u00f3w Wikipedii po\u015bwi\u0119conych firmom, wykorzystuj\u0105c zaawansowane narz\u0119dzia analizy wyd\u017awi\u0119ku. Publikacja ta stanowi wa\u017cny krok w kierunku monitorowania neutralno\u015bci jednego z najbardziej wp\u0142ywowych \u017ar\u00f3de\u0142 wiedzy w Internecie oraz mo\u017ce by\u0107 przydatna dla wszystkich zainteresowanych badaniami nad jako\u015bci\u0105 informacji.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":952,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[160,181,176,58,159,45],"class_list":["post-947","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiadomosci","tag-aleksandra-wojewoda","tag-analiza-wydzwieku","tag-izabela-czumalowska","tag-jakosc-wikipedii","tag-milena-strozyna","tag-wikipedia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/947","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=947"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/947\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media\/952"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=947"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=947"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/lewoniewski.info\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=947"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}