Made available in DSpace on 2016-04-25T20:20:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Malina.pdf: 1037064 bytes, checksum: 35f53cc3c16eee2d1571a091d7c1965f (MD5) Previous issue date: 2013-05-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation establishes as an exploratory study, trying to bring new elements to Wikipedia s analysis within the political science field. This work analysis Wikipedia as a distributed network, a way of functioning that brings many elements from control society. In order to achieve that, it initially puts the main rules of Wikipedia and how they establish a play of forces, where consensus, verifiability, and neutrality are main elements. Besides that, through the genealogical method, presents the forces relations implied in the articles elaboration procedures based on the presentation of three talk pages from Wikipedia / Esta dissertação estabelece-se como um estudo exploratório, tentando trazer novos elementos para a análise da Wikipedia dentro do campo da ciência politica. Este trabalho analisa a Wikipedia como uma rede distribuída, um modo de funcionamento que traz diversos elementos da sociedade de controle. Para isso, coloca inicialmente as regras centrais da Wikipedia e como estas estabelecem um jogo de forças, onde consenso, verificabilidade e neutralidade são elementos centrais. Além disso, através do método genealógico, apresenta as relações de força implicadas nos procedimentos de elaboração dos verbetes a partir da apresentação de três talk pages da Wikipedia

Made available in DSpace on 2016-04-26T14:54:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Malina.pdf: 1037064 bytes, checksum: 35f53cc3c16eee2d1571a091d7c1965f (MD5) Previous issue date: 2013-05-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation establishes as an exploratory study, trying to bring new elements to Wikipedia s analysis within the political science field. This work analysis Wikipedia as a distributed network, a way of functioning that brings many elements from control society. In order to achieve that, it initially puts the main rules of Wikipedia and how they establish a play of forces, where consensus, verifiability, and neutrality are main elements. Besides that, through the genealogical method, presents the forces relations implied in the articles elaboration procedures based on the presentation of three talk pages from Wikipedia / Esta dissertação estabelece-se como um estudo exploratório, tentando trazer novos elementos para a análise da Wikipedia dentro do campo da ciência politica. Este trabalho analisa a Wikipedia como uma rede distribuída, um modo de funcionamento que traz diversos elementos da sociedade de controle. Para isso, coloca inicialmente as regras centrais da Wikipedia e como estas estabelecem um jogo de forças, onde consenso, verificabilidade e neutralidade são elementos centrais. Além disso, através do método genealógico, apresenta as relações de força implicadas nos procedimentos de elaboração dos verbetes a partir da apresentação de três talk pages da Wikipedia

<p>Wikipedia, ”den fria encyklopedin som alla kan redigera”, används mer och mer. Den är tillräckligt stor för att konkurrera med traditionella uppslagsverk som Encyclopedia Britannica eller Nationalencyklopedin. Den stora skillnaden jämfört med de traditionella uppslagsverken är dock att även de som inte är experter kan redigera och skriva artiklar. Wikipedia, som den ”vanlige internetanvändaren” kan påverka innehållet i, är en del av vad man kan kalla för deltagarkultur. Internetmediets struktur skapar förutsättningar för att användaren interaktivt ska kunna delta, och den här förutsättningen har hjälpt till att snabbt skapa ett stort uppslagsverk på internet. På grund av kritiken som riktats mot Wikipedia om huruvida det går att lita på uppslagsverket, undersöks i den här uppsatsen debatten kring vem som borde ha rätt att bestämma vad som ska få vara kunskap på Wikipedia och utifall det krävs ett tydligare regelverk kring hur kunskapsprocessen går till. Metoden som används är diskursanalys och resultatet visar att den traditionella synen på kunskap med expertis i fokus inte har spelat ut sin roll.</p>

Wikipedia, ”den fria encyklopedin som alla kan redigera”, används mer och mer. Den är tillräckligt stor för att konkurrera med traditionella uppslagsverk som Encyclopedia Britannica eller Nationalencyklopedin. Den stora skillnaden jämfört med de traditionella uppslagsverken är dock att även de som inte är experter kan redigera och skriva artiklar. Wikipedia, som den ”vanlige internetanvändaren” kan påverka innehållet i, är en del av vad man kan kalla för deltagarkultur. Internetmediets struktur skapar förutsättningar för att användaren interaktivt ska kunna delta, och den här förutsättningen har hjälpt till att snabbt skapa ett stort uppslagsverk på internet. På grund av kritiken som riktats mot Wikipedia om huruvida det går att lita på uppslagsverket, undersöks i den här uppsatsen debatten kring vem som borde ha rätt att bestämma vad som ska få vara kunskap på Wikipedia och utifall det krävs ett tydligare regelverk kring hur kunskapsprocessen går till. Metoden som används är diskursanalys och resultatet visar att den traditionella synen på kunskap med expertis i fokus inte har spelat ut sin roll.

Roughly every third Wikipedia article contains an infobox - a table that displays important facts about the subject in attribute-value form. The schema of an infobox, i.e., the attributes that can be expressed for a concept, is defined by an infobox template. Often, authors do not specify all template attributes, resulting in incomplete infoboxes. With iPopulator, we introduce a system that automatically populates infoboxes of Wikipedia articles by extracting attribute values from the article's text. In contrast to prior work, iPopulator detects and exploits the structure of attribute values for independently extracting value parts. We have tested iPopulator on the entire set of infobox templates and provide a detailed analysis of its effectiveness. For instance, we achieve an average extraction precision of 91% for 1,727 distinct infobox template attributes. / Ungefähr jeder dritte Wikipedia-Artikel enthält eine Infobox - eine Tabelle, die wichtige Fakten über das beschriebene Thema in Attribut-Wert-Form darstellt. Das Schema einer Infobox, d.h. die Attribute, die für ein Konzept verwendet werden können, wird durch ein Infobox-Template definiert. Häufig geben Autoren nicht für alle Template-Attribute Werte an, wodurch unvollständige Infoboxen entstehen. Mit iPopulator stellen wir ein System vor, welches automatisch Infoboxen von Wikipedia-Artikeln durch Extrahieren von Attributwerten aus dem Artikeltext befüllt. Im Unterschied zu früheren Arbeiten erkennt iPopulator die Struktur von Attributwerten und nutzt diese aus, um die einzelnen Bestandteile von Attributwerten unabhängig voneinander zu extrahieren. Wir haben iPopulator auf der gesamten Menge der Infobox-Templates getestet und analysieren detailliert die Effektivität. Wir erreichen beispielsweise für die Extraktion einen durchschnittlichen Precision-Wert von 91% für 1.727 verschiedene Infobox-Template-Attribute.

Techn. Univ., Masterarbeit--Chemnitz, 2006. / Literaturverz. S. [258] - 288.

Denna uppsats redovisar en beskrivande fallstudie som gjordes på en svensk högstadieskola och som gick ut på att undersöka vilken plats Wikipedia har på högstadiet idag. För att ta reda på det gjordes enkätundersökningar bland elever och lärare och textanalyser av elevuppsatser. Geografiämnet användes som exempel på skolans undervisning. De huvudsakliga källorna som studien utgick ifrån var olika granskningar av uppslagsverkets kvalitet, likande undersökningar av Wikipedia i undervisningen och Skolverkets rapporter. Studien visar att det finns olika attityder bland både lärare och elever som belyser olika fördelar och nackdelar. Eleverna tycker att Wikipedia är bra samtidigt som de misstror informationen som potentiellt kan redigeras fritt av vem som helst. Lärarna tolererar Wikipedia men vill att eleverna jobbar med den källkritiskt. Majoriteten av elever redovisar inte Wikipedia som källa i inlämningsarbeten. Bättre undervisning i hur man använder hemsidor av Wikipedias slag behövs på skolan. / This thesis presents a descriptive case study of a Swedish secondary school that sought out to investigate what status Wikipedia has at secondary schools today. In order to do that surveys answered by teachers and students were used and student essays were analysed. Geography was used to illustrate the school’s education. The mainly used sources were examinations of the encyclopaedia’s quality, similar studies of Wikipedia in education and reports from the Swedish National Agency for Education. The study shows that there are different attitudes toward Wikipedia both among teachers and among students that focus on different advantages and disadvantages. Students consider Wikipedia to be good while they also distrust the information that could potentially have been edited by anyone. Teachers tolerate Wikipedia but emphasise that students must use source criticism while using the information. A majority of the students do not disclose Wikipedia as a utilized source in essays. Better education in using websites of Wikipedia’s kind is needed in schools.

Zugl.: Würzburg, Universiẗat, Diss., 2008.

Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-01-29T11:08:24Z No. of bitstreams: 0 / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2018-01-29T11:30:08Z (GMT) No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2018-01-29T11:30:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2017-03-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho dedica-se a investigar a eficiência comunicativa da Wikipedia em reter seus usuários colaboradores, tendo como referência a teoria abdutiva de Charles S. Peirce com base no instinto, que descreve um método inferencial não confinado à categoria científica, mas capaz de desvendar a forma como uma cognição é construída frente a uma situação em que ainda não possuímos hábitos estabelecidos. Sustentados na teoria investigativa de Peirce, partimos de seu conceito de dúvida e crença e sua oposição categórica ao argumento Cartesiano da intuição para chegarmos à sua concepção do instinto e seu papel desempenhado na investigação, compreendendo como este atua na apreensão de uma nova matriz sígnica. Em seguida, fazemos uso de sua teoria do sinequismo para trabalhar a noção de evolução e continuidade nos signos da plataforma. Em nossa investigação sustentamos a hipótese de que a presença de múltiplos signos, cuja apreciação é necessária para participação na Wikipedia, compromete a colaboração instintiva, levando a uma alta taxa de abandono por parte de novos usuários. Buscando compreender a apropriação multicódigos da plataforma e suas potencialidades instintivas, aplicamos um questionário aos usuários recém-cadastrados na Wikipedia Português pelo período de uma semana, avaliando suas primeiras percepções sobre a plataforma. Suas respostas e nossas posteriores análises sustentam as conclusões apresentadas neste trabalho. / This dissertation aims to analyse Wikipedia communicative effectivity which creates a binding with their collaborative real-time editors, having as reference Charles Peirce’s theory of Abduction which is based upon instinct and describes an inferential method non-bounded exclusively to scientific domain that is capable of clarify the ways a cognition act is formed when exposed to a situation to which there is no embedded habits. Supported by Peirce’s investigative theory, this investigation departs from his concept of doubt and belief as well as his categoric opposition to the Cartesian argument of intuition, in order to understand this concept of instinct and its role in the investigation and apprehending of a new sign matrix. Subsequently, we use his theory of synechism in order to develop the notion of evolution and continuity in the sign of Wikipedia platform. In our investigation, we hold to the hypothesis according to which the presence of multiple signs, whose appreciation is needed to take part in Wikipedia, compromises the instinctive collaboration, leading to a high dropout rate among users. Seeking to understand the multicode appropriation and its instinctive potencialities, applying a quiz to newly-registered users in the Portuguese version of Wikipedia during one week, assessing their first perceptions about the platform. Their answers and our later analysis uphold the presented conclusions in this study.

[pt] Um problema conhecido no processo de construção de extratores de relações semânticas supervisionados em textos em linguagem natural é a disponibilidade de uma quantidade suficiente de exemplos positivos para um conjunto amplo de relações-alvo. Este trabalho apresenta uma abordagem supervisionada a distância para construção de extratores de relações a um baixo custo combinando duas das maiores fontes de informação estruturada e não estruturada disponíveis na Web, o DBpedia e a Wikipedia. O método implementado mapeia relações da ontologia do DBpedia de volta para os textos da Wikipedia para montar um conjunto amplo de exemplos contendo mais de 100.000 sentenças descrevendo mais de 90 relações do DBpedia para os idiomas Inglês e Português. Inicialmente, são extraídas sentenças dos artigos da Wikipedia candidatas a expressar relações do DBpedia. Após isso, esses dados são pré-processados e normalizados através da filtragem de sentenças irrelevantes. Finalmente, extraem-se características dos exemplos para treinamento e avaliação de extratores de relações utilizando SVM. Os experimentos realizados nos idiomas Inglês e Português, através de linhas de base, mostram as melhorias alcançadas quando combinados diferentes tipos de características léxicas, sintáticas e semânticas. Para o idioma Inglês, o extrator construído foi treinado em um corpus constituído de 90 relações com 42.471 exemplos de treinamento, atingindo 81.08 por cento de medida F1 em um conjunto de testes contendo 28.773 instâncias. Para Português, o extrator foi treinado em um corpus de 50 relações com 200 exemplos por relação, resultando em um valor de 81.91 por cento de medida F1 em um conjunto de testes contendo 18.333 instâncias. Um processo de Extração de Relações (ER) é constituído de várias etapas, que vão desde o pré-processamento dos textos até o treinamento e a avaliação de detectores de relações supervisionados. Cada etapa pode admitir a implementação de uma ou várias técnicas distintas. Portanto, além da abordagem, este trabalho apresenta, também, detalhes da arquitetura de um framework para apoiar a implementação e a realização de experimentos em um processo de ER. / [en] A well known drawback in building machine learning semantic relation detectors for natural language is the availability of a large number of qualified training instances for the target relations. This work presents an automatic approach to build multilingual semantic relation detectors through distant supervision combining the two largest resources of structured and unstructured content available on the Web, the DBpedia and the Wikipedia resources. We map the DBpedia ontology back to the Wikipedia to extract more than 100.000 training instances for more than 90 DBpedia relations for English and Portuguese without human intervention. First, we mine the Wikipedia articles to find candidate instances for relations described at DBpedia ontology. Second, we preprocess and normalize the data filtering out irrelevant instances. Finally, we use the normalized data to construct SVM detectors. The experiments performed on the English and Portuguese baselines shows that the lexical and syntactic features extracted from Wikipedia texts combined with the semantic features extracted from DBpedia can significantly improve the performance of relation detectors. For English language, the SVM detector was trained in a corpus formed by 90 DBpedia relations and 42.471 training instances, achieving 81.08 per cent of F-Measure when applied to a test set formed by 28.773 instances. The Portuguese detector was trained with 50 DBpedia relations and 200 examples by relation, being evaluated in 81.91 per cent of F-Measure in a test set containing 18.333 instances. A Relation Extraction (RE) process has many distinct steps that usually begins with text pre-processing and finish with the training and the evaluation of relation detectors. Therefore, this works not only presents an RE approach but also an architecture of a framework that supports the implementation and the experiments of a RE process.