Visualization of the evolution of collaboration and communication networks in wikis

Commons-based peer production communities can be analyzed with the help of social network analysis. However, since they are fluid organizations that change over time, the time dimension needs to be taken into account. In this work we present a web application, WikiChron networks, to facilitate the study of the evolution of wiki communities over time. The tool displays three different community networks depending on the pages considered for the interactions: articles, talk pages of articles or talk pages of users. The consideration of these three networks offer complementary views of the same community, while the time dimension makes possible to observe how the network structures changes over time and the changes in the network role experimented by some editors. We illustrate the usefulness of our tool analyzing the evolution of a wiki community in different moments and showing network structures that can be seen in other wiki communities. WikiChron networks is open source and is publicly available. We hope that it will stimulate research on the evolution of collaboration and communication in wiki communities

Hierarchical categorisation of tags for delicious

In the scenario of social bookmarking, a user browsing the Web bookmarks web pages and assigns free-text labels (i.e., tags) to them according to their personal preferences. In this technical report, we approach one of the practical aspects when it comes to represent users' interests from their tagging activity, namely the categorization of tags into high-level categories of interest. The reason is that the representation of user profiles on the basis of the myriad of tags available on the Web is certainly unfeasible from various practical perspectives; mainly concerning the unavailability of data to reliably, accurately measure interests across such fine-grained categorisation, and, should the data be available, its overwhelming computational intractability. Motivated by this, our study presents the results of a categorization process whereby a collection of tags posted at Delicious #http://delicious.com# are classified into 200 subcategories of interest.Preprin

Aplicación web para visualizar la evolución temporal de una wiki

Desde sus inicios, internet ha sido una herramienta para compartir conocimiento. Durante su más temprano auge, en la década de los 90, la web estaba formada por el conocimiento aportado por unos pocos colaboradores con unas habilidades de software que todavía no estaban tan extendidas. A día de hoy, las barreras que entonces impedían el acceso y la contribución en la web, han desaparecido (Warschauer, 2007), con lo que se ha producido el nacimiento de la web 2.0, que ha pasado de ser una “web de leer” a una “web de leer y escribir” (Ullrich et al., 2008). Así, surge la creación de proyectos colaborativos, que actualmente, atraen a múltiples usuarios. Existen gran cantidad de proyectos colaborativos exitosos, como Wikipedia, Open Street Map o Arduino. No obstante, con este trabajo de fin de grado, pretendemos completar los escasos estudios e hipótesis ya existentes sobre proyectos con un éxito menos rotundo, o incluso fallidos, a los que los estudios existentes no han prestado suficiente atención: repositorios de wikis, entre los que destaca Wikia, también conocida como Fandom. Para ello, nuestro trabajo se basa en colaborar en la mejora y crecimiento de una aplicación web ya existente, WikiChron Classic, que permite analizar la evolución de múltiples wikis simultáneamente, ampliando sus funcionalidades para mejorar el estudio de estas comunidades, y creando otra versión de la herramienta: WikiChron Monowiki. Esta nueva versión está orientada a llevar a cabo un estudio más exhaustivo de una única wiki, permitiendo visualizar en una misma gráfica, diversos factores de la misma, que permiten observar en mayor profundidad qué sucede en la comunidad en un período de tiempo concreto. Para ello, WikiChron Monowiki hace uso de gráficos más detallados, que permite visualizar diversos factores de forma simultánea. Estos gráficos permiten observar la evolución temporal de aspectos como la composición de la comunidad, atendiendo a distintas categorías de usuarios, o la actividad de los usuarios en distintas partes de la wiki. En definitiva, los gráficos temporales de WikiChron Monowiki permiten estudiar este tipo de comunidades en ixun nivel más profundo y detallado que en la versión previa de la herramienta. Para ello, en este trabajo hacemos uso de algunas tecnologías muy emergentes, como Python, un lenguaje que proporciona multitud de posibilidades a la hora de crear gráficos que permitan la visualización y el análisis de datos, y en especial sus librerías Pandas, Plotly y la librería NLTK

WikiChron networks: una herramienta para el análisis de redes en wikis

La producción colaborativa de bienes comunes ha marcado el desarrollo de grandes proyectos como puedan ser Wikipedia o Linux. Estos proyectos se sustentan sobre grupos de personas de diferente índole, que trabajan cooperativamente sin jerarquías marcadas. Esto hace que el análisis de redes complejas sea perfecto para abordar el problema. Pero debido a que se conforman comunidades dinámicas y constantemente cambiantes, debemos tener en cuenta como eje central del análisis la variable temporal. En este trabajo proponemos una herramienta web, con la que facilitar el estudio y seguimiento de las comunidades que surgen y se conforman alrededor de wikis. La herramienta dispone de tres visualizaciones diferentes, en función del espacio de interacción seleccionado (artículos, páginas de talk y páginas de usuario), además de presentar métricas que resumen comportamientos y niveles de participación de los usuarios dentro de la comunidad. De esta manera, se puede tener diferentes perspectivas de la comunidad en espacios de interacción como en el plano temporal. Por último, ilustramos el uso de WikiChron networks con un caso de estudio para mostrar las virtudes que pensamos que ofrece la herramienta

Hierarchical categorisation of web tags for Delicious

In the scenario of social bookmarking, a user browsing the Web bookmarks web pages and assigns free-text labels (i.e., tags) to them according to their personal preferences. The benefits of social tagging are clear – tags enhance Web content browsing and search. However, since these tags may be publicly available to any Internet user, a privacy attacker may collect this information and extract an accurate snapshot of users’ interests or user profiles, containing sensitive information, such as health-related information, political preferences, salary or religion. In order to hinder attackers in their efforts to profile users, this report focuses on the practical aspects of capturing user interests from their tagging activity. More accurately, we study how to categorise a collection of tags posted by users in one of the most popular bookmarking services, Delicious (http://delicious.com).Preprin

The Web of False Information: Rumors, Fake News, Hoaxes, Clickbait, and Various Other Shenanigans

A new era of Information Warfare has arrived. Various actors, including state-sponsored ones, are weaponizing information on Online Social Networks to run false information campaigns with targeted manipulation of public opinion on specific topics. These false information campaigns can have dire consequences to the public: mutating their opinions and actions, especially with respect to critical world events like major elections. Evidently, the problem of false information on the Web is a crucial one, and needs increased public awareness, as well as immediate attention from law enforcement agencies, public institutions, and in particular, the research community. In this paper, we make a step in this direction by providing a typology of the Web's false information ecosystem, comprising various types of false information, actors, and their motives. We report a comprehensive overview of existing research on the false information ecosystem by identifying several lines of work: 1) how the public perceives false information; 2) understanding the propagation of false information; 3) detecting and containing false information on the Web; and 4) false information on the political stage. In this work, we pay particular attention to political false information as: 1) it can have dire consequences to the community (e.g., when election results are mutated) and 2) previous work show that this type of false information propagates faster and further when compared to other types of false information. Finally, for each of these lines of work, we report several future research directions that can help us better understand and mitigate the emerging problem of false information dissemination on the Web

Chemical Information Bulletin

Periodic supplement for "the regular journals of the American Chemical Society," containing annotated bibliographies of chemical documentation literature as well as information about meetings, conferences, awards, scholarships, and other news from the American Chemical Society (ACS) Division of Chemical Literature

Life cycle assessment of agre-food systems

Life Cycle Assessment (LCA) is the internationally recognized method to assess the environmental impacts of products and services. Its application to agri-food systems in developing or emerging contexts is recent and represents many challenges of scientific, partnerial and operational nature. With more than 10 years of scientific and field experience, the CIRAD LCA team has synthesized, with other internationally recognized experts, the best knowledge and approaches available to apply LCA under these conditions. This operational guide is a useful tool for LCA practitioners; it provides best practice recommendations to carry out LCA studies on agri-food products in developing and emerging contexts