{"id":1420,"date":"2026-04-24T18:50:28","date_gmt":"2026-04-24T16:50:28","guid":{"rendered":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/?p=1420"},"modified":"2026-04-24T19:27:42","modified_gmt":"2026-04-24T17:27:42","slug":"analiza-neutralnosci-wikipedii-z-wykorzystaniem-sztucznej-inteligencji","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wiadomosci\/analiza-neutralnosci-wikipedii-z-wykorzystaniem-sztucznej-inteligencji\/","title":{"rendered":"Analiza neutralno\u015bci Wikipedii z wykorzystaniem sztucznej inteligencji"},"content":{"rendered":"

Artyku\u0142 autorstwa naszych naukowc\u00f3w pt. \u201eCross-Topic Sentiment Analysis of Wikipedia Articles: A Comparative Study of AI Models<\/a>\u201d zosta\u0142 opublikowany. Praca koncentruje si\u0119 na jednym z fundament\u00f3w Wikipedii \u2013 zasadzie neutralnego punktu widzenia<\/a>, kt\u00f3ra zak\u0142ada bezstronne przedstawianie informacji. Publikacja ta pokazuje, jak nowoczesne metody AI mog\u0105 wspiera\u0107 analiz\u0119 jako\u015bci informacji w skali globalnej, jednocze\u015bnie ujawniaj\u0105c z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 i wyzwania stoj\u0105ce za poj\u0119ciem \u201eneutralno\u015bci\u201d. <\/p>\n

Ocena neutralno\u015bci tekstu nie sprowadza si\u0119 tylko do prostego wykrywania pozytywnych lub negatywnych s\u0142\u00f3w. Artyku\u0142y encyklopedyczne s\u0105 z natury d\u0142ugie, z\u0142o\u017cone i mog\u0105 porusza\u0107 kontrowersyjne tematy, w kt\u00f3rych subtelne r\u00f3\u017cnice w j\u0119zyku mog\u0105 wskazywa\u0107 na stronniczo\u015b\u0107. Dodatkowo r\u00f3\u017cne dziedziny (np. polityka, historia czy nauki \u015bcis\u0142e) charakteryzuj\u0105 si\u0119 odmiennym stylem narracji, co utrudnia zastosowanie jednego uniwersalnego modelu.<\/p>\n

W ramach bada\u0144 zosta\u0142y zastosowane r\u00f3\u017cne modele do analizy wyd\u017awi\u0119ku: oparte na s\u0142ownikach (TextBlob, VADER) oraz wykorzystuj\u0105ce architektur\u0119 transformer\u00f3w (RoBERTa, DistilBERT). Analizie poddano oko\u0142o 7 milion\u00f3w artyku\u0142\u00f3w z angloj\u0119zycznej Wikipedii, kt\u00f3re zosta\u0142y uprzednio przetworzone, sklasyfikowane tematycznie oraz przypisane do poszczeg\u00f3lnych ocen jako\u015bci. Wyniki pokaza\u0142y, \u017ce wyd\u017awi\u0119k artyku\u0142\u00f3w Wikipedii r\u00f3\u017cni si\u0119 w zale\u017cno\u015bci od tematu, a wyb\u00f3r odpowiedniego modelu analizy ma istotny wp\u0142yw na ko\u0144cow\u0105 ocen\u0119 neutralno\u015bci tre\u015bci. <\/p>\n

Autorzy zaproponowali r\u00f3wnie\u017c praktyczne ramy metodologiczne, kt\u00f3re umo\u017cliwiaj\u0105 zastosowanie analizy wyd\u017awi\u0119ku do d\u0142ugich tekst\u00f3w. Wyniki tej pracy mog\u0105 znale\u017a\u0107 zastosowanie m.in. w automatycznym monitorowaniu neutralno\u015bci tre\u015bci w otwartych \u017ar\u00f3d\u0142ach wiedzy, wspieraniu redaktor\u00f3w Wikipedii w identyfikowaniu potencjalnie stronniczych fragment\u00f3w tekstowych, rozwoju narz\u0119dzi do oceny jako\u015bci informacji w internecie.<\/p>\n

Dodatkowo na platformie HuggingFace zosta\u0142 udost\u0119pniony zbi\u00f3r danych<\/a> zawieraj\u0105cy oceny wyd\u017awi\u0119ku od poszczeg\u00f3lnych modeli dla oko\u0142o 7 milion\u00f3w artyku\u0142\u00f3w Wikipedii. Zas\u00f3b ten mo\u017ce stanowi\u0107 cenne narz\u0119dzie dla badaczy i praktyk\u00f3w zainteresowanych analiz\u0105 j\u0119zyka naturalnego oraz wykrywaniem stronniczo\u015bci w tekstach. Szczeg\u00f3\u0142y analizy mo\u017cna r\u00f3wnie\u017c znale\u017a\u0107 w materia\u0142ach dodatkowych <\/a>.<\/p>\n

Praca naukowa zosta\u0142a zaprezentowana podczas presti\u017cowej konferencji IJCAI 2025<\/a>. Autorzy publikacji: W\u0142odzimierz Lewoniewski<\/a>, Milena Str\u00f3\u017cyna<\/a>, Izabela Czuma\u0142owska<\/a>, Aleksandra Wojewoda<\/a>, Krzysztof W\u0119cel<\/a>. Publikacja jest dost\u0119pna pod numerem DOI: 10.1007\/978-3-032-18920-2_34<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Artyku\u0142 autorstwa naszych naukowc\u00f3w pt. \u201eCross-Topic Sentiment Analysis of Wikipedia Articles: A Comparative Study of AI Models\u201d zosta\u0142 opublikowany. Praca koncentruje si\u0119 na jednym z fundament\u00f3w Wikipedii \u2013 zasadzie neutralnego punktu widzenia, kt\u00f3ra zak\u0142ada bezstronne przedstawianie informacji. Publikacja ta pokazuje, jak nowoczesne metody AI mog\u0105 wspiera\u0107 analiz\u0119 jako\u015bci informacji w skali globalnej, jednocze\u015bnie ujawniaj\u0105c z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 i wyzwania stoj\u0105ce za poj\u0119ciem \u201eneutralno\u015bci\u201d.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1423,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[249,386,399,340,7,26,284,314,203,400,401,6],"class_list":["post-1420","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiadomosci","tag-aleksandra-wojewoda","tag-analiza-wydzwieku","tag-distilbert","tag-izabela-czumalowska","tag-krzysztof-wecel","tag-milena-strozyna","tag-przetwarzanie-jezyka-naturalnego","tag-roberta","tag-sztuczna-inteligencja","tag-textblob","tag-vader","tag-wlodzimierz-lewoniewski"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1420","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1420"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1420\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1423"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1420"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1420"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/kie.ue.poznan.pl\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1420"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}