Along the Margins: Marginalized Communities' Ethical Concerns about Social Platforms

In this paper, we identified marginalized communities' ethical concerns about social platforms. We performed this identification because recent platform malfeasance indicates that software teams prioritize shareholder concerns over user concerns. Additionally, these platform shortcomings often have devastating effects on marginalized populations. We first scraped 586 marginalized communities' subreddits, aggregated a dataset of their social platform mentions and manually annotated mentions of ethical concerns in these data. We subsequently analyzed trends in the manually annotated data and tested the extent to which ethical concerns can be automatically classified by means of natural language processing (NLP). We found that marginalized communities' ethical concerns predominantly revolve around discrimination and misrepresentation, and reveal deficiencies in current software development practices. As such, researchers and developers could use our work to further investigate these concerns and rectify current software flaws

Along the Margins: Marginalised Communities' Ethical Concerns about Social Platforms

In this paper, we identified marginalized communities' ethical concerns about social platforms. We performed this identification because recent platform malfeasance indicates that software teams prioritize shareholder concerns over user concerns. Additionally, these platform shortcomings often have devastating effects on marginalized populations. We first scraped 586 marginalized communities' subreddits, aggregated a dataset of their social platform mentions and manually annotated mentions of ethical concerns in these data. We subsequently analyzed trends in the manually annotated data and tested the extent to which ethical concerns can be automatically classified by means of natural language processing (NLP). We found that marginalized communities' ethical concerns predominantly revolve around discrimination and misrepresentation, and reveal deficiencies in current software development practices. As such, researchers and developers could use our work to further investigate these concerns and rectify current software flaws

De toekomst van het Web, een toekomstvisie op de integratie van Web 2.0 en het Semantic Web

In deze scriptie wordt betoogd waarom twee verschillende modellen van het Web, Web 2.0 en het Semantic Web, met elkaar geïntegreerd zouden moeten worden, en hoe deze integratie in zijn werk zou moeten gaan. Op het eerste oog staan de twee Webben ver van elkaar af. Web 2.0 is met name gericht op een lage instapgrens voor actieve participatie door de gebruiker. Bekende componenten hiervan zijn weblogs, Wikipedia, YouTube en Facebook. Mensen kunnen met deze diensten voor inhoud op het Web zorgen, zonder dat hiervoor veel kennis van het Web is vereist. Het Semantic Web daarentegen is een stuk minder gericht op de gewone gebruiker. Het is de overkoepelende term voor het streven naar een gigantische database op het Web, waarin gegevens op een betekenisvolle manier met elkaar samenhangen en waarbij die betekenis door de computer te begrijpen is. De datastructuur van het Semantic Web bestaat naast HTML en is relatief complex. Toch zorgen de verschillen tussen het Semantic Web en Web 2.0 er juist voor dat de twee Webben van elkaar kunnen profiteren. Enerzijds door de semantische verbinding van gegevens te betrekken bij de aanwezige inhoud op het Web 2.0. Interessanter is echter de totstandkoming van betekenis op het Semantic Web. Om gegevens op een betekenisvolle manier met elkaar te verbinden is een coherent model van betekenis op de wereld vereist, die in het Semantic Web kan worden gecodeerd in een ontologie. Betekenis is echter veranderlijk en subjectief. Daardoor is het van belang dat dit op het Semantic Web het resultaat is van de constante inbreng van grote aantallen mensen, momenteel actief op het Web 2.0, in plaats van een klein aantal Semantic Web experts. Het is echter de vraag hoe gebruikers betrokken kunnen worden bij betekenis op het Semantic Web. Deze scriptie is als volgt opgebouwd. Na een beschrijving van respectievelijk Web 2.0 en het Semantic Web onderzoek ik de meerwaarde van de integratie van beide Webben en kijk ik in hoeverre een verbinding daadwerkelijk mogelijk is. Vervolgens bekijk ik hoe een verbinding in de praktijk tot stand kan komen, waarbij ik aandacht besteed aan verschillende modellen. Tot slot betrek ik deze informatie in een afsluitend betoog, waarin ik dieper inga op het vraagstuk, mijn voorkeur uitspreek voor specifieke modellen van integratie en schets hoe de toekomst van het Web er in mijn ogen uitziet.

Increasing the Coverage of Clarification Responses for a Cooking Assistant

In conversation genres like instruction, clarification questions asked by a user may either relate to the task at hand or to common-sense knowledge about the task domain, whereas most conversational agents focus on only one of these types. To learn more about the best approach and feasibility of integrating both types of questions, we experimented with different approaches for modelling and distinguishing between task-specific and common sense questions in the context of a cooking assistant. We subsequently integrated the best ones in a conversational agent, which we tested in a study with six users cooking a recipe. Even though the three elements functioned well on their own and all participants completed the recipe, question-answering accuracy was relatively low (66%). We conclude with a discussion of the aspects that need to be improved upon to cope with the diverse information need in task-based conversational agents.</p

Along the Margins: Marginalised Communities' Ethical Concerns about Social Platforms

In this paper, we identified marginalized communities' ethical concerns about social platforms. We performed this identification because recent platform malfeasance indicates that software teams prioritize shareholder concerns over user concerns. Additionally, these platform shortcomings often have devastating effects on marginalized populations. We first scraped 586 marginalized communities' subreddits, aggregated a dataset of their social platform mentions and manually annotated mentions of ethical concerns in these data. We subsequently analyzed trends in the manually annotated data and tested the extent to which ethical concerns can be automatically classified by means of natural language processing (NLP). We found that marginalized communities' ethical concerns predominantly revolve around discrimination and misrepresentation, and reveal deficiencies in current software development practices. As such, researchers and developers could use our work to further investigate these concerns and rectify current software flaws