Katedra Informatyki Ekonomicznej
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Na Uniwersytecie Ekonomicznym w Poznaniu odbyło się spotkanie inauguracyjne Studenckiego Koła Naukowego „Data Science” w roku akademickim 2024/2025. Podczas spotkania zostały omówione planowane aktywności SKN Data Science oraz propozycje obszarów działań w najbliższe miesiące. Dodatkowo pracownicy naszej Katedry przedstawili możliwości oraz wyzwania związane z analizą danych w różnych obszarach.
W dniu 4 października 2024 roku odbyło się zebranie pracowników Katedry Informatyki Ekonomicznej UEP. Spotkanie poprowadził dr hab. Krzysztof Węcel, prof. UEP, nowy kierownik Katedry, który został powołany na to stanowisko od dnia 1 października 2024 roku. Spotkanie poświęcone było prezentacji i dyskusji nad strategią Katedry na nadchodzący rok akademicki w związku z opracowywaną nową Uczelni na lata 2024-2028.
Podczas konferencji KES 2024 (28th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems), dr Włodzimierz Lewoniewski przedstawił pracę pt. „Exploring the Challenges and Potential of Generative AI: Insights from an Empirical Study” oraz pracę pt. „Supporting fact-checking process with IT tools”. Konferencja odbyła się w dniach 11-13 września 2024 roku w trybie hybrydowym.
W dniach 9-12 września 2024 roku naukowcy z Katedry Informatyki Ekonomicznej przedstawili swoje prace podczas konferencji CLEF 2024, która się odbyła w Grenoble (Francja). To była 25. edycja konferencji CLEF (Conference and Labs of the Evaluation Forum), która jest kluczowym wydarzeniem w dziedzinie informacji oraz technologii językowych, skupiającym się na ocenie systemów informacyjnych. Dzięki różnorodnym zadaniom testowym, uczestnicy mogą porównywać i doskonalić swoje algorytmy, co sprzyja postępowi w naukach o … Więcej informacji
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.
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.
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.
Studenci naszej specjalności na kierunku Informatyka i Ekonometria – Mikołaj Tym i Jakub Żerebecki (2 stopień, 1 rok, specjalność Informatyka w Gospodarce i Administracji) – wzięli udział w konkursie „The Web Intelligence – Deduplication Challenge” organizowanym przez Eurostat pomiędzy grudniem 2022 a kwietniem 2023 roku. Realizowane zadanie dotyczyło dziedziny Data Science, a także przetwarzania języka naturalnego.
Artykuł pracowników naszej Katedry został opublikowany w czasopiśmie „Networks and Spatial Economics” wydawnictwa Springer. Praca dotyczy analizy wpływu międzynarodowych kryzysów, takich jak pandemia COVID-19 i wojna w Ukrainie, na ruch morski oraz ich konsekwencji dla globalnej i lokalnej gospodarki.
Wyniki badań naukowych pracowników naszej Katedry zostały opublikowane w czasopiśmie „Procedia Computer Science” wydawnictwa Elsevier na stronie ScienceDirect. W ramach pracy zostały przeanalizowane setki milionów przypisów artykułów Wikipedii z różnych wersji językowych w celu identyfikacji naukowych źródeł informacji. Dodatkowo artykuły Wikipedii zostały podzielone na różne tematy przy użyciu informacji z projektów Wikipedii oraz opierając się na semantyczne bazy wiedzy – Wikidane i DBpedia.