Mapy informacji w zarządzaniu relewantnością zasobów sieciowych

• Autorzy: Osińska V. , Malak P. , Bednarek-Michalska B.

Warianty tytułu

EN

Information maps in administration of relevant Web resources

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Era big data, a do takiej właśnie wkracza świat naukowy, charakteryzuje się masowością, rozproszeniem, niestrukturalizowaniem oraz wielotematycznością danych sieciowych. Liczne projekty poświęcone tej tematyce opierają się przede wszystkim na potencjale analitycznym takich wolumenów. Przy wykorzystaniu oprogramowania do pozyskiwania relewantnych danych w sieci (tzw. Web scraping), ich oczyszczeniu i odpowiednim zwizualizowaniu można odwzorować fragment rzeczywistości, ukazując nowe fakty, nieznane korelacje i zależności. W artykule przedstawiony został przypadek wykorzystania danych internetowych o wszystkich konferencjach zorganizowanych na lokalnej uczelni w okresie 10 lat. Ostatecznie dokonano wieloaspektowych analiz wizualnych na zbiorze oczyszczonych danych, na podstawie czego wyodrębniono najbardziej aktywne jednostki uczelniane oraz scharakteryzowano profil ich działalności.

EN

The era of big data, the world of science just enters in, can be characterized by massive, wide distributing range, and unstructured as well as polythematic web data. Many projects are focused on this problematics and most of all using the potential of such analytical volumes. Using Web scraping software it is possible to filter relevant data in the net. After that it is required such operations as data cleaning and appropriate to aim and data nature visualization. Finally we can reflect the piece of reality, revealing new facts, unknown correlations and relationships. The article presents a case of the use of Web data concerning all organized in a local scientific community conferences in over 10 years. Finally, the authors accomplished multi-dimensional visual analysis of a set of cleaned data aimed to distinguishe the most active university units and also to characterize the profile of their activities.

Słowa kluczowe

PL

dane internetowe; mapy informacji; relewantność zasobów sieciowych

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Naukowej
• Czasopismo: PTINT Praktyka i Teoria Informacji Naukowej i Technicznej
• Rocznik: 2016
• Tom: T. 24, nr 2-3
• Strony: 15--29
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys.

Twórcy

autor

Osińska V.

• Uniwersytet Mikołaja Kopernika, TORUŃ

autor

Malak P.

• Uniwersytet Wrocławski, WROCŁAW

autor

Bednarek-Michalska B.

• Uniwersytet Mikołaja Kopernika, TORUŃ

Bibliografia

• 1. (Nie)obecna nauka. Pod red. P. Siudy. Poznań: Wydawnictwo Naukowe IF UAM, 2016.
• 2. Analiza skupień. Internetowy podręcznik statystyki. [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web:http://www.statsoft.pl/textbook/stathome_stat.html
• 3. Bibliografia publikacji pracowników UMK w Toruniu. Informacja o bazie. . [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://212.122.203.4/splendor/umk/obib.htm.
• 4. Boyack, Kevin. Altruism and Science map. [online]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web:http://scimaps.org/mapdetail/exploring_the_relati_180.
• 5. Kulczycki, Emanuael. Warsztat badacza. Blog. [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://ekulczycki.pl
• 6. Malak Piotr, Pawłowski Adam. Ewaluacja skuteczności systemów wyszukiwania informacji. Od eksperymentu Cranfield do laboratoriów TREC i CLEF. Geneza, metody i wyniki. [on-line]. Toruńskie Studia Bibliologiczne, 2015, nr 1 (14). [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://apcz.pl/czasopisma//index.php/TSB/article/view/TSB.2015.022/8073
• 7. Malak Piotr. Indeksowanie treści. Warszawa: SBP, 2012.
• 8. Mayer-Schonberger, Victor, Cukier, Kenneth. BigData – rewolucja która zmieni nasze myślenie, pracę i życie. Warszawa: MTBiznes, 2014.
• 9. Metody analizy skupień (segmentacja/grupowanie). Portal Metodolog.pl. [online]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://www.nauka.metodolog.pl/metodyanalizy-skupien-segmentacjagrupowanie/
• 10. Mykowiecka, Agnieszka. Inżynieria lingwistyczna. Komputerowe przetwarzanie tekstów w języku naturalnym. Warszawa: Wydawnictwo: Polsko-Japońska Wyższa Szkoła Technik Komputerowych, 2007.
• 11. Osińska Veslava. Przybliżenie semantyczne w wizualizacji informacji w Internecie i bibliotekach cyfrowych. Biuletyn EBIB [on-line] 2006, nr 7 (77) [dostęp 20 stycznia 2013]. Dostępny w World Wide Web: http://www.ebib.info/2006/77/osinska.php.
• 12. Osińska, Veslava. Wizualizacja informacji. Studium informatologiczne, Toruń: Wydawnictwo UMK, 2016.
• 13. Tufte, Edward. Envisioning Information. USA: Graphic Press, 1990.
• 14. Uwolnij naukę. Portal naukowo-popularny. [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://uwolnijnauke.pl/.http://scimaps.org/mapdetail/exploring_the_relati_180.5. Kulczycki, Emanuael. Warsztat badacza. Blog. [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://ekulczycki.pl
• 15. Ward, Joe H. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 1963, 58, 236.
• 16. Ware, Colin. Information Visualization. Perception for Design. USA, CA: Morgan Kaufmann Publishers, 2004.
• 17. Wiki – WCRFT2. [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: http://nlp.pwr.wroc.pl/redmine/projects/wcrft/wiki/,
• 18. Zieliński, Piotr. Wprowadzenie do NoSQL, część I. [on-line]. [dostęp 20 września 2016]. Dostępny w World Wide Web: https://msdn.microsoft.com/plpl/dn912483.aspx#Tytul2.