SKN Data Science: spotkanie organizacyjne 2025/2026

W dniu 30 października odbyło się spotkanie organizacyjne SKN „Data Science”, podczas którego zostały omówione kierunki działań oraz plan aktywności na rok akademicki 2025/2026. W tym roku warsztaty i wykłady będą koncentrować się na rozwijaniu podstawowych kompetencji z zakresu analizy danych oraz tworzenia projektów z wykorzystaniem języka Python i technologii webowych (HTML, JavaScript). W planach przewidziano również spotkania z praktykami z branży.

Prezentacje naukowe: od trendów w blockchainie po jakość wizualizacji w Wikipedii

Podczas międzynarodowej konferencji naukowej KES 2025 zostały zaprezentowane prace autorstwa naszych pracowników z wynikami badań nad ewolucją trendów naukowych w obszarze technologii blockchain oraz nad jakością i dystrybucją wizualizacji danych w polskojęzycznej Wikipedii.

Noc Naukowców 2025: Operacja InfoWeryfikacja

Podczas Nocy Naukowców 2025 pracownicy Katedry Informatyki Ekonomicznej poprowadzili warsztaty pt. „Operacja InfoWeryfikacja”, które w atrakcyjnej formie gry terenowej przybliżyły uczestnikom proces weryfikacji informacji oraz identyfikacji fałszywych wiadomości. Warsztaty łączyły elementy przygody, śledztwa i logicznej gry terenowej, wprowadzając uczestników w fascynujący świat fact-checkingu.

Wystąpienie na konferencji IJCAI 2025

Podczas międzynarodowej konferencji naukowej IJCAI 2025 (34th International Joint Conference on Artificial Intelligence) została przedstawiona praca autorstwa naszych naukowców dotycząca automatycznej analizy neutralności treści w Wikipedii. Wydarzenie miało miejsce w dniach 16-22 sierpnia 2025 roku w Montrealu (Kanada).

Wikimania 2025: analiza artykułów o zmianach klimatu w Wikipedii (wideo)

Podczas konferencji Wikimania 2025 zostały przedstawione wyniki badań naukowych dotyczących analizy porównawczej artykułów Wikipedii na temat zmian klimatu w różnych wersjach językowych. Wykorzystanie otwartych zbiorów danych umożliwiło ocenę jakości artykułów oraz porównanie ich popularności w różnych językach. Na przykład, analiza ponad miliarda odnośników pomiędzy artykułami Wikipedii pozwoliła na identyfikację najczęściej cytowanych artykułów w poszczególnych wersjach językowych Wikipedii.

Czy opisy firm w Wikipedii są neutralne? Narzędzia do analizy wydźwięku w praktyce

Na stronie wydawnictwa Springer została opublikowana praca autorstwa naszych naukowców na temat analizy wydźwięku artykułów Wikipedii o firmach z wykorzystaniem różnych modeli sztucznej inteligencji. Celem badań było sprawdzenie, jak różne modele radzą sobie z oceną wydźwięku długich tekstów charakterystycznych dla Wikipedii, a także jak wydźwięk różni się w zależności od branży oraz jakości artykułów.

Wykorzystanie indeksu cytowań oraz syntetycznej miary jakości do porównania wersji językowych Wikipedii

Praca naukowa przygotowana przez zespół badaczy z naszej Katedry została zaprezentowana na konferencji Wiki Workshop 2025. Badanie skupia się na kompleksowej analizie artykułów Wikipedii w 55 wersjach językowych z podziałem na tematy. W ramach pracy zastosowano autorskie podejście oparte na indeksie cytowań oraz syntetycznej mierze jakości artykułów.

Drzwi Otwarte UEP 2025

Drzwi Otwarte UEP 2025 odbyły się w dniu 23 marca w Budynku Głównym naszej Uczelni. Podczas tego wydarzenia kandydaci na studia mieli okazję porozmawiać z obecnymi studentami i wykładowcami na temat kierunków prowadzonych na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu. Instytut Informatyki i Ekonomii Ilościowej był reprezentowany przez różne katedry, w tym osoby z naszego zespołu: dr Włodzimierz Lewoniewski, mgr Izabela Czumałowska.

AI Transformations: sztuczna inteligencja w wykrywaniu fake news

Czwarte seminarium sztucznej inteligencji i transformacji cyfrowej zostało poświęcone zagadnieniu automatycznego wykrywania fake news. Podczas spotkania w dniu 24 lutego 2025 roku zespół badawczy z Katedry Informatyki Ekonomicznej zaprezentował wyniki projektu OpenFact, opracowywanego na UEP. Celem projektu jest stworzenie innowacyjnych rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję (AI) do identyfikacji potencjalnie fałszywych treści publikowanych w Internecie.