Bias in knowledge graphs - An empirical study with movie recommendation and different language editions of DBpedia

Public knowledge graphs such as DBpedia and Wikidata have been recognized as interesting sources of background knowledge to build content-based recommender systems. They can be used to add information about the items to be recommended and links between those. While quite a few approaches for exploiting knowledge graphs have been proposed, most of them aim at optimizing the recommendation strategy while using a fixed knowledge graph. In this paper, we take a different approach, i.e., we fix the recommendation strategy and observe changes when using different underlying knowledge graphs. Particularly, we use different language editions of DBpedia. We show that the usage of different knowledge graphs does not only lead to differently biased recommender systems, but also to recommender systems that differ in performance for particular fields of recommendations

Visibilidad, calidad y pertinencia para la comunicación corporativa de artículos de wikipedia de empresas colombianas que participan del mercado bursátil

Dentro del conjunto de los medios sociales los wikis no escapan a ser considerados como herramientas de interés para la comunicación corporativa, a pesar de que su aprovechamiento por parte de las empresas no se destaca. Bajo esta premisa el presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar el valor de la Wikipedia en la comunicación. Para ello se analiza la visibilidad y la calidad de los artículos de empresas que cotizan en la Bolsa de Valores de Colombia a partir de un análisis de datos abiertos. También se determina su pertinencia para la reputación desde un análisis de contenido. La investigación pudo determinar que a pesar de la disponibilidad y aportaciones potenciales del contenido corporativo colombiano en Wikipedia no existe suficiente apropiación social de cara al proceso informativo en favor de los stakeholders