Digital Libraries and Multimedia Archives. 12th Italian Research Conference on Digital Libraries, IRCDL 2016, Florence, Italy, February 4-5, 2016, Revised Selected Papers

none5noThis book constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 12th Italian Research Conference on Digital Libraries, IRCDL 2016, held in Firence, Italy, in February 2016. The 15 papers presented were carefully selected from 23 submissions and cover topics such as formal methods, long-term preservation, metadata creation, management and curation, multimedia, ontology and linked data. The papers deal with numerous multidisciplinary aspects ranging from computer science to humanities in the broader sense, including research areas such as archival and library information sciences; information management systems; semantic technologies; information retrieval; new knowledge environments.noneMaristella Agosti, Marco Bertini, Stefano Ferilli, Simone Marinai, Nicola OrioAgosti, Maristella; Bertini, Marco; Ferilli, Stefano; Marinai, Simone; Orio, Nicol

Atti del IX Convegno Annuale dell'Associazione per l'Informatica Umanistica e la Cultura Digitale (AIUCD). La svolta inevitabile: sfide e prospettive per l'Informatica Umanistica

Proceedings of the IX edition of the annual AIUCD conferenc

Atti del IX Convegno Annuale AIUCD. La svolta inevitabile: sfide e prospettive per l'Informatica Umanistica.

La nona edizione del convegno annuale dell'Associazione per l'Informatica Umanistica e la Cultura Digitale (AIUCD 2020; Milano, 15-17 gennaio 2020) ha come tema “La svolta inevitabile: sfide e prospettive per l'Informatica Umanistica”, con lo specifico obiettivo di fornire un'occasione per riflettere sulle conseguenze della crescente diffusione dell’approccio computazionale al trattamento dei dati connessi all’ambito umanistico. Questo volume raccoglie gli articoli i cui contenuti sono stati presentati al convegno. A diversa stregua, essi affrontano il tema proposto da un punto di vista ora più teorico-metodologico, ora più empirico-pratico, presentando i risultati di lavori e progetti (conclusi o in corso) che considerino centrale il trattamento computazionale dei dati

Research Methods for the Digital Humanities

In holistic Digital Humanities studies of information infrastructure, we cannot rely solely on the selection of any given techniques from various disciplines. In addition to selecting our research methods pragmatically, for their relative efficacy at answering a part of a research question, we must also attend to the way in which those methods complement or contradict one another. In my study on West African network backbone infrastructure, I use the tools of different humanities, social-sciences, and computer science disciplines depending not only on the type of information that they help glean, but also on how they can build upon one another as I move through the phases of the study. Just as the architecture of information infrastructure includes discrete “layers” of machines, processes, human activity, and concepts, so too does the study of that architecture allow for multiple layers of abstraction and assumption, each a useful part of a unified, interdisciplinary approach

Machine Learning Algorithm for the Scansion of Old Saxon Poetry

Several scholars designed tools to perform the automatic scansion of poetry in many languages, but none of these tools deal with Old Saxon or Old English. This project aims to be a first attempt to create a tool for these languages. We implemented a Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) model to perform the automatic scansion of Old Saxon and Old English poems. Since this model uses supervised learning, we manually annotated the Heliand manuscript, and we used the resulting corpus as labeled dataset to train the model. The evaluation of the performance of the algorithm reached a 97% for the accuracy and a 99% of weighted average for precision, recall and F1 Score. In addition, we tested the model with some verses from the Old Saxon Genesis and some from The Battle of Brunanburh, and we observed that the model predicted almost all Old Saxon metrical patterns correctly misclassified the majority of the Old English input verses

The Case of Wikidata

Since its launch in 2012, Wikidata has grown to become the largest open knowledge base (KB), containing more than 100 million data items and over 6 million registered users. Wikidata serves as the structured data backbone of Wikipedia, addressing data inconsistencies, and adhering to the motto of “serving anyone anywhere in the world,” a vision realized through the diversity of knowledge. Despite being a collaboratively contributed platform, the Wikidata community heavily relies on bots, automated accounts with batch, and speedy editing rights, for a majority of edits. As Wikidata approaches its first decade, the question arises: How close is Wikidata to achieving its vision of becoming a global KB and how diverse is it in serving the global population? This dissertation investigates the current status of Wikidata’s diversity, the role of bot interventions on diversity, and how bots can be leveraged to improve diversity within the context of Wikidata. The methodologies used in this study are mapping study and content analysis, which led to the development of three datasets: 1) Wikidata Research Articles Dataset, covering the literature on Wikidata from its first decade of existence sourced from online databases to inspect its current status; 2) Wikidata Requests-for-Permissions Dataset, based on the pages requesting bot rights on the Wikidata website to explore bots from a community perspective; and 3) Wikidata Revision History Dataset, compiled from the edit history of Wikidata to investigate bot editing behavior and its impact on diversity, all of which are freely available online. The insights gained from the mapping study reveal the growing popularity of Wikidata in the research community and its various application areas, indicative of its progress toward the ultimate goal of reaching the global community. However, there is currently no research addressing the topic of diversity in Wikidata, which could shed light on its capacity to serve a diverse global population. To address this gap, this dissertation proposes a diversity measurement concept that defines diversity in a KB context in terms of variety, balance, and disparity and is capable of assessing diversity in a KB from two main angles: user and data. The application of this concept on the domains and classes of the Wikidata Revision History Dataset exposes imbalanced content distribution across Wikidata domains, which indicates low data diversity in Wikidata domains. Further analysis discloses that bots have been active since the inception of Wikidata, and the community embraces their involvement in content editing tasks, often importing data from Wikipedia, which shows a low diversity of sources in bot edits. Bots and human users engage in similar editing tasks but exhibit distinct editing patterns. The findings of this thesis confirm that bots possess the potential to influence diversity within Wikidata by contributing substantial amounts of data to specific classes and domains, leading to an imbalance. However, this potential can also be harnessed to enhance coverage in classes with limited content and restore balance, thus improving diversity. Hence, this study proposes to enhance diversity through automation and demonstrate the practical implementation of the recommendations using a specific use case. In essence, this research enhances our understanding of diversity in relation to a KB, elucidates the influence of automation on data diversity, and sheds light on diversity improvement within a KB context through the usage of automation.Seit seiner Einführung im Jahr 2012 hat sich Wikidata zu der größten offenen Wissensdatenbank entwickelt, die mehr als 100 Millionen Datenelemente und über 6 Millionen registrierte Benutzer enthält. Wikidata dient als das strukturierte Rückgrat von Wikipedia, indem es Datenunstimmigkeiten angeht und sich dem Motto verschrieben hat, ’jedem überall auf der Welt zu dienen’, eine Vision, die durch die Diversität des Wissens verwirklicht wird. Trotz seiner kooperativen Natur ist die Wikidata-Community in hohem Maße auf Bots, automatisierte Konten mit Batch- Verarbeitung und schnelle Bearbeitungsrechte angewiesen, um die Mehrheit der Bearbeitungen durchzuführen. Da Wikidata seinem ersten Jahrzehnt entgegengeht, stellt sich die Frage: Wie nahe ist Wikidata daran, seine Vision, eine globale Wissensdatenbank zu werden, zu verwirklichen, und wie ausgeprägt ist seine Dienstleistung für die globale Bevölkerung? Diese Dissertation untersucht den aktuellen Status der Diversität von Wikidata, die Rolle von Bot-Eingriffen in Bezug auf Diversität und wie Bots im Kontext von Wikidata zur Verbesserung der Diversität genutzt werden können. Die in dieser Studie verwendeten Methoden sind Mapping-Studie und Inhaltsanalyse, die zur Entwicklung von drei Datensätzen geführt haben: 1) Wikidata Research Articles Dataset, die die Literatur zu Wikidata aus dem ersten Jahrzehnt aus Online-Datenbanken umfasst, um den aktuellen Stand zu untersuchen; 2) Requestfor- Permission Dataset, der auf den Seiten zur Beantragung von Bot-Rechten auf der Wikidata-Website basiert, um Bots aus der Perspektive der Gemeinschaft zu untersuchen; und 3)Wikidata Revision History Dataset, der aus der Bearbeitungshistorie von Wikidata zusammengestellt wurde, um das Bearbeitungsverhalten von Bots zu untersuchen und dessen Auswirkungen auf die Diversität, die alle online frei verfügbar sind. Die Erkenntnisse aus der Mapping-Studie zeigen die wachsende Beliebtheit von Wikidata in der Forschungsgemeinschaft und in verschiedenen Anwendungsbereichen, was auf seinen Fortschritt hin zur letztendlichen Zielsetzung hindeutet, die globale Gemeinschaft zu erreichen. Es gibt jedoch derzeit keine Forschung, die sich mit dem Thema der Diversität in Wikidata befasst und Licht auf seine Fähigkeit werfen könnte, eine vielfältige globale Bevölkerung zu bedienen. Um diese Lücke zu schließen, schlägt diese Dissertation ein Konzept zur Messung der Diversität vor, das die Diversität im Kontext einer Wissensbasis anhand von Vielfalt, Balance und Diskrepanz definiert und in der Lage ist, die Diversität aus zwei Hauptperspektiven zu bewerten: Benutzer und Daten. Die Anwendung dieses Konzepts auf die Bereiche und Klassen des Wikidata Revision History Dataset zeigt eine unausgewogene Verteilung des Inhalts über die Bereiche von Wikidata auf, was auf eine geringe Diversität der Daten in den Bereichen von Wikidata hinweist. Weitere Analysen zeigen, dass Bots seit der Gründung von Wikidata aktiv waren und von der Gemeinschaft inhaltliche Bearbeitungsaufgaben angenommen werden, oft mit Datenimporten aus Wikipedia, was auf eine geringe Diversität der Quellen bei Bot-Bearbeitungen hinweist. Bots und menschliche Benutzer führen ähnliche Bearbeitungsaufgaben aus, zeigen jedoch unterschiedliche Bearbeitungsmuster. Die Ergebnisse dieser Dissertation bestätigen, dass Bots das Potenzial haben, die Diversität in Wikidata zu beeinflussen, indem sie bedeutende Datenmengen zu bestimmten Klassen und Bereichen beitragen, was zu einer Ungleichgewichtung führt. Dieses Potenzial kann jedoch auch genutzt werden, um die Abdeckung in Klassen mit begrenztem Inhalt zu verbessern und das Gleichgewicht wiederherzustellen, um die Diversität zu verbessern. Daher schlägt diese Studie vor, die Diversität durch Automatisierung zu verbessern und die praktische Umsetzung der Empfehlungen anhand eines spezifischen Anwendungsfalls zu demonstrieren. Kurz gesagt trägt diese Forschung dazu bei, unser Verständnis der Diversität im Kontext einer Wissensbasis zu vertiefen, wirft Licht auf den Einfluss von Automatisierung auf die Diversität von Daten und zeigt die Verbesserung der Diversität im Kontext einer Wissensbasis durch die Verwendung von Automatisierung auf

Geographic information extraction from texts

A large volume of unstructured texts, containing valuable geographic information, is available online. This information – provided implicitly or explicitly – is useful not only for scientific studies (e.g., spatial humanities) but also for many practical applications (e.g., geographic information retrieval). Although large progress has been achieved in geographic information extraction from texts, there are still unsolved challenges and issues, ranging from methods, systems, and data, to applications and privacy. Therefore, this workshop will provide a timely opportunity to discuss the recent advances, new ideas, and concepts but also identify research gaps in geographic information extraction