LU specseminārs "Web Science" (13.09.2012)

1. Web
Science
(Tīmekļa
zinātne)
Uldis
Bojārs
Normunds
Grūzī@s
LU
specseminārs
–
2012.09.13
hKp://captsolo.net/webscience_lv/

2. Par
mums
• Uldis
Bojārs
– sociālais
Rmeklis
– seman@skais
Rmeklis
• Normunds
Grūzī@s
– dabiskās
valodas
apstrāde
– zināšanu
reprezentācija

3. Tim
Berners-­‐Lee
@
Olimpiskās
spēles
2012

4. “Despite
the
web's
great
success
as
a
technology
and
the
significant
amount
of
compu@ng
infrastructure
on
which
it
is
built,
it
remains,
as
an
en@ty,
surprisingly
unstudied.”
James
Hendler,
Nigel
Shadbolt,
Wendy
Hall,
Tim
Berners-­‐Lee,
Daniel
Weitzner
Web
Science:
An
Interdisciplinary
Approach
to
Understanding
the
Web.
Communica@ons
of
the
ACM,
Vol.
51,
No.
7,
2008.
hKp://dl.acm.org/cita@on.cfm?id=1364782.1364798

5. World
Wide
Web
• Sākumā:
– Protokoli
(un
aparatūra)
– Rīki
(pirmais
Rmekļa
serveris
un
pārlūks)
– Read-­‐only
Rmeklis
• Mūsdienās:
– Sarežģīts
un
daudzpusīgs
fenomens
– Dinamiski
da@,
lietotāju
ģenerēts
saturs
– Sociālais
Rmeklis,
seman@skais
Rmeklis,
APIs

6. Web
Science

7. • Web
Science
– nozīmīgs
pētniecības
virziens
– integrēts,
starpdisciplinārs
skats
uz
Rmekļa
tēmu
mācīšanu
un
izpē@
• Sociālā
Rmekļa
izpēte
– Web
Science
apakšvirziens
– ietver
datorzinātnes,
sociālās
zinātnes,
u.c.
– bagāRgi
datu
avo@:
Wikipedia,
TwiKer,
Flickr,
…

8. • Kādus
datu
avotus
(Rmeklī
un
internetā)
mēs
zinām?
– Lietas,
ko
varētu
pēRt
• Datu
veidi,
ko
no
šiem
avo@em
var
dabūt
• Ko
ar
šiem
da@em
var
darīt?

10. Tīmekļa
zinātnes
studijas
• Web
Science
Trust
iniciaRva:
– hKp://wiki.websciencetrust.org/w/Curriculum_topics
• History
of
the
Web
• Building
the
Web
• The
Web
in
Society
• Opera@onalising
Web
Science
• Analysing
the
Web
– hKp://wiki.websciencetrust.org/w/Curriculum
• Web
Science
programmu
apskats
(2010.g.)

11. • Southampton
University
PhD
program
– hKp://dtc.webscience.ecs.soton.ac.uk/people-­‐and-­‐
partners/list-­‐of-­‐students/student-­‐research-­‐interests/
– skat.
tēmu
sarakstu
• Rensselaer
Polytechnic
Ins@tute
(RPI)
– hKp://tw.rpi.edu/course/2009/websci/
Websci2009MainPage
– TwiKer,
Open
Data,
…
– projek@,
komandas
darbs
• Web
Science
Doctoral
Summer
School
hKp://wiki2011.webscience.deri.ie/websciwiki2011/

12. Starptau@skās
konferences
• ACM
Web
Science
Conference
(2009
-­‐
…)
– hKp://www.websci12.org/
• Interna@onal
Conference
on
Weblogs
and
Social
Media
(ICWSM,
2008
-­‐
…)
– hKp://www.icwsm.org/2012/index.php
• WWW
2012
Conference,
Web
Science
track
– hKp://www2012.wwwconference.org/program/
accepted-­‐papers/webscience/

13. .
.
.
.
.
• WikiSym
[on
wikis
and
open
collabora@on]
– hKp://www.wikisym.org/ws2012/bin/view/Main/Program
• WikiMania
2012
– hKp://wikimania2012.wikimedia.org/wiki/Schedule
• Internet
Research
Conference
– hKp://ir12.aoir.org/schedule

14. Piemēri%
• Twittermood: ASV noskaņojuma svārstības%
• Twitter analīze Londonas olimpisko spē'u laikā%
• Akciju tirgus prognozēšana Twitter datos%
• Vēlēšanas: pirms un pēc%
• Facebook Gaydar: seksuālā orientācija%
http://gawker.com/5364264/facebook-gaydar-
emerges-from-breakthrough-mit-project%

15. PēRjumi
Latvijā
• Piemēri:
– Vēlēšanu
komunikācija
TwiKer
vidē
– KolekRvās
atcerēšanās
efek@
TwiKer
vidē
– Ziņu
portālu
komentētāju
noskaņojuma
analīze
• Potenciāls
jaunām
idejām:
– Starpdisciplināri
pēRjumi
– Ak@vitātes,
kur
piedalās
dažādu
nozaru
studen@
un
pētnieki

17. Specseminārs
• Ievads
Web
Science
– Tīmekļa
azsRba
un
tehnoloģijas,
sociālais
Rmeklis
• Sociālā
Rmekļa
da@
– Tēmu
piemēri:
• Datu
vākšana
un
analīze
• Dabīgās
valodas
apstrāde
• Datu
vizualizācija
• Prezentācijas,
diskusijas,
darbs
komandās

18. Praks@skā
daļa
• Kopīgs
projekts
• Visa
semestra
laikā
• Tēmas
apskatām
projekta
kontekstā

19. Praks@skā
daļa
• Kopīgs
projekts
• Visa
semestra
laikā
• Tēmas
apskatām
projekta
kontekstā
• Ko
gribat
pēRt
jūs?

20. 2011. gada rudens seminārs%
• Kopīgs projekts%
• apspriešana klātienē un Facebook grupā%
• komandas darbs%
%
• Vieslekcijas (par aktuālām tēmām)%
• Ernests Štāls, http://reach.ly%
• Twitter datu kopa%
• Artis Āre%

21. TwitĒdiens
-­‐
hKp://twitediens.tk

22. Projektu
tēmas
• Populārākās
Rīgas
atpūtas
vietas
Tviterī
• Datorspēļu
popularitāte
• Zīmolu
tops
• TwaKle
–
BaKle
of
the
brands
• Internet
mārke@ngs

23. Ko
saka
studen@:
• “TwiKer
API,
mašīnmācīšanās
pamatu
apgūšana,
nozares
celmlaužu
pieredzes
uzklausīšana“
• “…
noderīgākais
un
interesantākais
bija
TwiKer
datu
vākšana
un
uClassify
izmantošana.
Interesan@
tādā
ziņā,
ka
līdz
šim
nekad
nebiju
saskāries
ar
nevienu
API
izmantošanu
...”
• “Projekta
izstrādāšana
grupā;
prezentācijas
par
'seman@c
web';
paskaRt
uz
citu
grupu
projek@em.”

25. Kopsavilkums
• Web
Science
– Rmeklis
=
nozīmīgs
un
daudzpusīgs
fenomens
– “
ir,
ko
rakt
:)
“
• Sociālā
Rmekļa
izpēte
– lieli
datu
apjomi
– interesan@
da@,
pieejami
API
• (Var
pēRt
arī
citas
tēmas)

29. “Mājas
darbs”
• Izlasīt
“Web
Science:
An
Interdisciplinary
Approach
to
Understanding
the
Web”
– hKp://dl.acm.org/cita@on.cfm?id=1364782.1364798
• Apdomāt
potenciālo
projektu
tēmas
• Pieteik@es
Facebook
grupā
– hKps://www.facebook.com/groups/195549767180346/
hKp://captsolo.net/webscience_lv/

30. Specsemināra
prasības
• AkRva
līdzdalība
(jautājumi,
diskusijas)
• Darbs
mini-­‐projektā/pē/jumā
(grupās)
– Dažādi
datu
avo@
/
tēmas
• Nelielu
prezentāciju/stāsRjumu
gatavošana
– diskusijas:
problēmas
un
iespējamie
risinājumi
mini-­‐projektos
– saistošu
publikāciju
(metožu),
no@kumu,
projektu,
rīku
apska@
– ...