Peer-production system or collaborative ontology engineering effort: what is Wikidata?
Peer-production system or collaborative ontology engineering effort: what is Wikidata?
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同行生产系统或协作本体工程工作：什么是维基数据？
DOI：
10.1145/2788993.2789836
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
M. Luczak-Rösch
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
C. Müller-Birn;B. Karran;J. Lehmann;M. Luczak-Rösch
维基数据承诺减少所有维基百科语言版本中的事实不一致。它将在世界上最大的知识数据库中实现动态数据重用和复杂事实查询。对维基数据中出现的现有参与模式的研究才刚刚开始。系统中的大部分贡献的描述尚未被调查。它是从维基百科的同行生产系统继承的，还是在协作本体工程中研究的维基数据中的任务的接近？作为回答这个问题的第一步，我们对参与者的内容编辑活动进行了聚类分析。这使我们能够将我们的结果与同行生产和协作本体工程项目中的典型角色相结合。我们的研究结果表明，大多数用户的贡献非常专业。只有少数人，也就是最活跃的群体，参与整个项目。这些用户特别负责开发维基数据的概念知识。我们展示了现有算法参与模式与这些人类参与模式的一致性。总之，我们的研究结果表明，维基数据，而不是支持同行生产活动所造成的目前的重点是数据收集。我们希望我们的研究能够为未来的分析和发展提供信息，从而使我们能够构建更好的工具来支持基于同行生产的本体工程的贡献者。
Wikidata promises to reduce factual inconsistencies across all Wikipedia language versions. It will enable dynamic data reuse and complex fact queries within the world's largest knowledge database. Studies of the existing participation patterns that emerge in Wikidata are only just beginning. What delineates most of the contributions in the system has not yet been investigated. Is it an inheritance from the Wikipedia peer-production system or the proximity of tasks in Wikidata that have been studied in collaborative ontology engineering? As a first step to answering this question, we performed a cluster analysis of participants' content editing activities. This allowed us to blend our results with typical roles found in peer-production and collaborative ontology engineering projects. Our results suggest very specialised contributions from a majority of users. Only a minority, which is the most active group, participate all over the project. These users are particularly responsible for developing the conceptual knowledge of Wikidata. We show the alignment of existing algorithmic participation patterns with these human patterns of participation. In summary, our results suggest that Wikidata rather supports peer-production activities caused by its current focus on data collection. We hope that our study informs future analyses and developments and, as a result, allows us to build better tools to support contributors in peer-production-based ontology engineering.
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通讯作者：
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