Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Artykuł naszych naukowców pt. „Combining Recommender Systems and Language Models in Early Detection of Signs of Anorexia” został opublikowany w otwartym dostępie. W ramach pracy zostało opisane podejście, które uzyskało najlepszy wynik według metryki ERDE w międzynarodowym konkursie w zakresie wczesnego wykrywania zagrożeń w Internecie – eRisk 2024. Autorzy pracy: mgr Oskar Riewe-Perła oraz dr hab. Agata Filipowska, prof. UEP.
W 2024 roku naukowcy z Katedry Informatyki Ekonomicznej po raz drugi wzięli udział w konkursie „CheckThat! Lab”, organizowanym w ramach międzynarodowej konferencji CLEF, dotyczącym wykrywania tekstów wartych sprawdzenia (z ang. „check-worthy”). Zastosowanie modeli językowych opartych na transformerach oraz technik międzyjęzykowego uczenia transferowego pozwoliło zdobyć dwa drugie miejsca w rankingach, dla języka angielskiego i arabskiego.
Artykuł naszych naukowców pt. „OpenFact at CheckThat! 2024: Combining Multiple Attack Methods for Effective Adversarial Text Generation” został opublikowany w otwartym dostępie. W ramach pracy zostało opisane podejście, które zajęło pierwsze miejsce w międzynarodowym konkursie w obszarze wiarygodności informacji.
Zespół naukowców z Katedry Informatyki Ekonomicznej UEP wziął udział w międzynarodowym konkursie dotyczącego analizy wieloautorskiego stylu pisania – PAN 2024. PAN to seria wydarzeń naukowych związanych z analizą stylometryczną oraz lingwistyką kryminalistyczną, organizowanych podczas konferencji CLEF 2024. Zadanie konkursowe polegało na wykrywaniu miejsc, w których następuje zmiana autora w tekście napisanym przez kilku autorów.
Podczas międzynarodowej konferencji Wikimania 2024 odbył się panel dyskusyjny pt. „Keynote: Opening the Academia”, w którym uczestniczył dr Włodzimierz Lewoniewski. Panel dotyczył tematyki otwartej nauki oraz jej różnych aspektów. W szczególności zostały omówione wyzwania, jakie stoją przed instytucjami akademickimi, które próbują wdrażać zasady otwartej nauki, oraz przeszkody, które hamują te procesy. Poruszono również kwestię roli projektów Wikimedia, takich jak Wikipedia, w krajobrazie otwartej nauki oraz ich potencjalnego wkładu w rozwiązywanie … Więcej informacji
Praca naszych naukowców na temat analizy giełd walut cyfrowych została opublikowana na stronie wydawnictwa Springer. W ramach badań naukowych zostały opracowane modele predykcji sukcesu i bankructwa giełd kryptowalut, bazując na danych finansowych oraz informacjach zebranych z otwartych źródeł internetowych, takich jak Wikipedia oraz Wikidane. Celem pracy była identyfikacja kluczowych aspektów, które mogą wesprzeć proces analizy ryzyka oraz pomóc w lepszym wyborze podmiotów pośredniczących na rynku aktywów cyfrowych.
Podczas konferencji Wikimania 2024 zostały przedstawione wyniki badań naukowych dotyczących mierzenia amerykanizacji w różnych regionach świata na podstawie otwartych danych z Wikipedii oraz Wikidanych. Przeprowadzone badania ujawniają zróżnicowanie w zainteresowaniu tematami amerykańskimi w zależności od stopnia rozwoju krajów, oferując nową perspektywę na globalną dominację kulturową. Jednocześnie analiza podkreśla rolę Wikipedii oraz Wikidanych jako narzędzi do ilościowego badania złożonych pojęć społecznych, które wcześniej były trudne do zmierzenia.
Pracownicy Katedry Informatyki Ekonomicznej Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, dr hab. Agata Filipowska, prof. UEP oraz mgr Oskar Riewe-Perła, wzięli udział w konkursie eRisk 2024. Celem konkursu było opracowanie systemu wczesnego rozpoznawania osób z anoreksją na podstawie ich aktywności na platformach społecznościowych.
Zespół naukowców z Katedry Informatyki Ekonomicznej UEP wziął udział w konkursie „CheckThat! 2024” organizowanym w ramach międzynarodowej konferencji CLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum). Celem była weryfikacja odporności popularnych podejść do klasyfikacji tekstu stosowanych do problemów oceny wiarygodności.
Narodowe Centrum Badań i Rozwoju zakończyło ewaluację wyników drugiej fazy programu INFOSTRATEG. Ewaluacji zostały poddane rezultaty osiągnięte przez trzy konkurujące zespoły, których zadaniem jest opracowanie rozwiązań w zakresie detekcji fake news z użyciem sztucznej inteligencji.