Słowa kluczowe
materiał źródłowy
wiki
naukowe źródła danych
eksploracja (analiza) danych
OpenAlex
data science
Jak cytować
Liczba wyświetleń: 693
Liczba pobrań: 172
Abstrakt
W celu zapewnienia wiarygodności informacji zawartych w Wikipedii niezbędne jest wykorzystanie rzetelnych i godnych zaufania źródeł, które mogą być poddawane ocenie przez czytelników tej encyklopedii. Określenie rzetelności źródła może być jednak subiektywne, a dodatkowo zależne od przyjętej wersji językowej czy obranego tematu artykułu. W konsekwencji każda wersja językowa może być oparta na specyficznych dla autora wytycznych czy wskazówkach oceny wiarygodności źródeł. Część cytowań i odnośników umieszczanych w Wikipedii odwołuje się do zasobów naukowych, które zwykle uznawane są za bardziej wiarygodne niż strony internetowe, a to za sprawą ich rygorystycznych procedur recenzji naukowej czy publikacji przez uznanego wydawcę akademickiego. Tym samym można założyć, że przedstawione w tych źródłach dane zostały skrupulatnie sprawdzone przez specjalistów, co zapewnia wyższy poziom precyzyjności i wiarygodności. Celem badania przedstawionego w niniejszym artykule jest identyfikacja cytowań i odwołań do publikacji naukowych na podstawie analizy przypisów w artykułach Wikipedii. Analizie poddano 332 mln odwołań referencyjnych zamieszczonych w 61 mln artykułach Wikipedii w 309 wersjach językowych. Ponadto w badaniu wykorzystano otwarty katalog autorów i publikacji naukowych OpenAlex w celu identyfikacji ujednoliconych metadanych istotnych źródeł informacji wielojęzycznej Wikipedii.
Bibliografia
Alnajrani B., A. Alghamdi, M. Alotaibi, S.A. Atta-Ur-rahman & M. Nabil, A Novel Approach to Wikipedia References Classification, “ICIC Express Letters, Part B: Applications”, 13, 2022, pp. 1321–1330.
Arroyo-Machado W., D. Torres-Salinas, E. Herrera-Viedma & E. Romero-Frı́as, Science through Wikipedia: A novel representation of open knowledge through co-citation networks, “PloS one”, 15, 2020, e0228713. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228713
Baigutanova A. et al., Longitudinal Assessment of Reference Quality on Wikipedia, in: Proceedings of the ACM Web Conference 2023, New York: Association for Computing Machinery, 2023, pp. 2831–2839. DOI: https://doi.org/10.1145/3543507.3583218
BestRef. Popularity and Reliability Assessment of Wikipedia Sources, https://bestref.net [Accessed 19 June 2023].
Blumenstock J.E., Size matters: word count as a measure of quality on Wikipedia, “Proceedings of the 17th international conference on World Wide Web”, 2008, pp. 1095–1096. DOI: https://doi.org/10.1145/1367497.1367673
Chen C.-C. & C. Roth, {{Citation needed}}: The dynamics of referencing in Wikipedia, in: Proceedings of the eighth annual international symposium on wikis and open collaboration, New York: Association for Computing Machinery, 2012, pp. 1–4. DOI: https://doi.org/10.1145/2462932.2462943
Colavizza G., COVID-19 research in Wikipedia, “Quantitative Science Studies”, 1, 2020, pp. 1349–1380. DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00080
data.lewoniewski.info. Supplementary materials for this research, https://data.lewoniewski.info/importantsources [Accessed 19 June 2023].
English Wikipedia. MediaWiki API help, https://en.wikipedia.org/w/api.php [Accessed 19 June 2023].
Fetahu B., K. Markert, W. Nejdl & A. Anand, Finding news citations for Wikipedia, in: Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management, New York: Association for Computing Machinery, 2016, pp. 337–346. DOI: https://doi.org/10.1145/2983323.2983808
Halfaker A. & R.S. Geiger, ORES: Lowering barriers with participatory machine learning in Wikipedia, “Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction”, 4, 2020, pp. 1–37. DOI: https://doi.org/10.1145/3415219
Hernández N.A., G. del Rio & D. de la Hera, Insights on the references of Wikipedia’s featured articles in English, French, Portuguese and Spanish, https://wikiworkshop.org/2022/papers/WikiWorkshop2022_paper_18.pdf [Accessed 19 June 2023].
Jemielniak D., G. Masukume & M. Wilamowski, The most influential medical journals according to Wikipedia: quantitative analysis, “Journal of medical Internet research”, 21, 2019, e11429. DOI: https://doi.org/10.2196/11429
Kaffee L.-A. & H. Elsahar, References in Wikipedia: The editors’ perspective, in: Companion Proceedings of the Web Conference 2021, New York: Association for Computing Machinery, 2021, pp. 535–538. DOI: https://doi.org/10.1145/3442442.3452337
Koppen L., J. Phillips & R. Papageorgiou, Analysis of reference sources used in drug-related Wikipedia articles, “Journal of the Medical Library Association: JMLA”, 103, 2015, p. 140. DOI: https://doi.org/10.3163/1536-5050.103.3.007
Kousha K. & M. Thelwall, Are Wikipedia citations important evidence of the impact of scholarly articles and books?, “Journal of the Association for Information Science and Technology”, 68, 2017, pp. 762–779. DOI: https://doi.org/10.1002/asi.23694
Lewoniewski W., Identification of Important Web Sources of Information on Wikipedia across various Topics and Languages, “Procedia Computer Science”, 207, 2022, pp. 3290–3299. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.387
Lewoniewski W., Węcel K. & W. Abramowicz, Analysis of references across Wikipedia languages, in: International Conference on Information and Software Technologies, 2017, pp. 561–573. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-67642-5_47
Lewoniewski W., K. Węcel & W. Abramowicz, Companies in Multilingual Wikipedia: Articles Quality and Important Sources of Information, in: Information Technology for Management: Approaches to Improving Business and Society, eds. E. Ziemba, W. Chmielarz & J. Wątróbski, Cham: Springer Nature Switzerland, 2023, pp. 48–67. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-29570-6_3
Lewoniewski W., K. Węcel & W. Abramowicz, Modeling Popularity and Reliability of Sources in Multilingual Wikipedia, “Information”, 11, 2020, p. 263. DOI: https://doi.org/10.3390/info11050263
Lewoniewski W., K. Węcel & W. Abramowicz, Multilingual Ranking of Wikipedia Articles with Quality and Popularity Assessment in Different Topics, “Computers”, 8, 2019. DOI: https://doi.org/10.20944/preprints201905.0144.v2
Lewoniewski W., K. Węcel & W. Abramowicz, Reliability in Time: Evaluating the Web Sources of Information on COVID-19 in Wikipedia across Various Language Editions from the Beginning of the Pandemic presented at Wiki WorkShop 2022 (held virtually at The Web Conference 2022) on 25 April 2022.
Liu P.J. et al., Generating Wikipedia by summarizing long sequences, 2018.
Luyt B. & D. Tan, Improving Wikipedia’s credibility: References and citations in a sample of history articles, “Journal of the American Society for Information Science and Technology”, 61, 2010, pp. 715–722. DOI: https://doi.org/10.1002/asi.21304
Maggio L.A. et al., Wikipedia as a gateway to biomedical research: The relative distribution and use of citations in the English Wikipedia, “PloS one”, 12, 2017, e0190046. DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0190046
Maggio L.A., R.M. Steinberg, T. Piccardi & J.M. Willinsky, Reader engagement with medical content on Wikipedia, “Elife”, 9, 2020, e52426. DOI: https://doi.org/10.7554/eLife.52426
Nicholson J.M. et al., Measuring the quality of scientific references in Wikipedia: an analysis of more than 115M citations to over 800 000 scientific articles, “The FEBS journal”, 288, 2021, pp. 4242–4248.08 DOI: https://doi.org/10.1111/febs.15608
OpenAlex. OpenAlex: The open catalog to the global research system, https://openalex.org [Accessed 19 June 2023].
Petroni F. et al., Improving Wikipedia Verifiability with AI, 2022. DOI: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2116541/v1
Piccardi T., M. Redi, G. Colavizza & R. West, Quantifying engagement with citations on Wikipedia, in: Proceedings of The Web Conference 2020, New York: Association for Computing Machinery, 2020, pp. 2365–2376. DOI: https://doi.org/10.1145/3366423.3380300
Piscopo A. et al., What do wikidata and wikipedia have in common? An analysis of their use of external references, in: Proceedings of the 13th International Symposium on Open Collaboration, New York: Association for Computing Machinery, 2017, pp. 1–10. DOI: https://doi.org/10.1145/3125433.3125445
Pooladian A. & Á. Borrego, Methodological issues in measuring citations in Wikipedia: a case study in Library and Information Science, “Scientometrics”, 113, 2017, pp. 455–464. DOI: https://doi.org/10.1007/s11192-017-2474-z
Priem J., H.A. Piwowar & B.M. Hemminger, Altmetrics in the wild: Using social media to explore scholarly impact, 2012.
Redi M., B. Fetahu, J. Morgan & D. Taraborelli, Citation needed: A taxonomy and algorithmic assessment of Wikipedia’s verifiability, in: The World Wide Web Conference, 2019, pp. 1567–1578. DOI: https://doi.org/10.1145/3308558.3313618
Singh H., R. West & G. Colavizza, Wikipedia citations: A comprehensive data set of citations with identifiers extracted from English Wikipedia, “Quantitative Science Studies”, 2, 2021, pp. 1–19. DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00105
Teplitskiy M., G. Lu, & E. Duede, Amplifying the impact of open access: Wikipedia and the diffusion of science, “Journal of the Association for Information Science and Technology”, 68, 2017, pp. 2116–2127. DOI: https://doi.org/10.1002/asi.23687
Thompson N. & D. Hanley, Science is shaped by Wikipedia: evidence from a randomized control trial, 2018. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3039505
Tomaszewski R. & K.I. MacDonald, A study of citations to Wikipedia in scholarly publications, “Science & technology libraries”, 35, 2016, pp. 246–261. DOI: https://doi.org/10.1080/0194262X.2016.1206052
Wikimedia Dumps. Wikimedia Enterprise HTML Dumps, https://dumps.wikimedia.org/other/enterprise_html/ [Accessed 19 June 2023].
WikiRank. Quality and Popularity Assessment of Wikipedia Articles, https://wikirank.net [Accessed 19 June 2023].
Yang P. & G. Colavizza, A Map of Science in Wikipedia, in: Companion Proceedings of the Web Conference 2022, New York: Association for Computing Machinery, 2022, pp. 1289–1300. DOI: https://doi.org/10.1145/3487553.3524925
Zagorova O., R. Ulloa, K. Weller & F. Flöck, “I updated the ”: The evolution of references in the English Wikipedia and the implications for altmetrics, “Quantitative Science Studies”, 3, 2022, pp. 147–173. DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00171
Licencja
Prawa autorskie (c) 2023 Włodzimierz Lewoniewski
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
Utwory opublikowane w czasopiśmie Biblioteka, na platformie Pressto należącej do Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu od 2015 roku są udostępniane na
licencji Creative Commons Uznanie autorstwa-Na tych samych warunkach 4.0 Międzynarodowe.
Tym samym wszyscy zainteresowani są uprawnieni do korzystania z utworów opublikowanych po 2015 roku pod następującymi warunkami:
- uznania autorstwa czyli obowiązek podania wraz z rozpowszechnianym utworem informacji o autorstwie, tytule, źródle (odnośniki do oryginalnego utworu, doi) oraz samej licencji
- na tych samych warunkach — remiksując utwór, przetwarzając go lub tworząc na jego podstawie, należy swoje dzieło rozpowszechniać na tej samej licencji, co oryginał.
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu zachowuje prawo do czasopisma jako całości (układ, forma graficzna, tytuł, projekt okładki, logo itp.).
Autor zachowuje prawa majątkowe, ale udziela zgody Uniwersytetowi im. Adama Mickiewicza w Poznaniu na wykorzystanie dzieła. Autorzy tekstów zakwalifikowanych do publikacji proszeni są o wypełnienie podpisanie i przesłanie umowy.
Jeżeli autor artykułu nie jest przekonany, że może wykorzystywać cudze utwory (np. ilustracje, fotografie, tabele) w ramach cytatu we własnej tekście musi dostarczyć do redakcji czasopisma zgodę od uprawnionych podmiotów.
Prawa są zastrzeżone do wszystkich tekstów opublikowanych przed rokiem 2015.