Ocena jakości treści z Wikipedii oraz identyfikacja istotnych źródeł informacji
Internet jest przestrzenią otwartą, oferującą dostęp do mnogości perspektyw i opinii. Z ponad miliardem stron internetowych, Wikipedia wyróżnia się jako jedna z najbardziej znanych platform, oferując ponad 60 milionów artykułów w ponad 300 językach, co daje globalny dostęp do wiedzy. Serwisy takie jak Google czy ChatGPT często korzystają z treści Wikipedii, aby poprawić jakość swoich usług.
Wikipedia jest tworzona przez różnorodne społeczności użytkowników, gdzie każda wersja językowa ma swoje standardy jakości. Te standardy są kształtowane przez społeczności użytkowników tej encyklopedii. Jednak standardy oceny jakości w Wikipedii mogą się różnić w zależności od wersji językowej i są podatne na zmiany. Ocenianie treści jest często subiektywne, wymaga współpracy i uzgodnień między edytorami. Automatyzacja tego procesu, przy użyciu algorytmów sztucznej inteligencji, może pomóc w obiektywnej ocenie treści, szybkim wykrywaniu błędów i problemów, identyfikacji wandalizmu czy dezinformacji, co zwiększa wiarygodność i efektywność edycji.
Praktycznie w każdej wersji językowej istnieją specjalne wyróżnienia dla artykułów o najwyższej jakości. W najbardziej rozwiniętej z pośród wszystkich wersji językowych Wikipedii – anglojęzycznej – mianem „Featured Article” (FA) określa się wzorcowe artykuły, czyli te które spełniają wszystkie kryteria jakości w danej wersji językowej. Natomiast „Good Article” (GA) to tytuł dla artykułów, które są bliskie standardom wzorcowych, lecz jeszcze ich nie spełniają w pełni. W wersji polskojęzycznej Wikipedii takie artykuły są określane jako „Artykuły na medal” oraz „Dobre artykuły” (odpowiednio FA oraz GA).
Centralnym elementem zapewnienia jakości artykułów na Wikipedii jest zasada weryfikowalności treści. Oznacza to, że informacje prezentowane w tej encyklopedii muszą być oparte na źródłach uznanych za wiarygodne. Jednakże, proces oceny wiarygodności źródeł może się różnić w zależności od tematu danego artykułu oraz języka, w którym jest on publikowany. Czynniki takie jak renoma wydawcy lub autora, jakość procesu recenzji oraz precyzja przedstawianych danych odgrywają kluczową rolę w ocenie wiarygodności źródła. Redaktorzy Wikipedii dążą do wybierania źródeł, które są szeroko uznawane za rzetelne w swoich dziedzinach. Niemniej, głównym wyzwaniem w ocenie „wiarygodności” źródła, podobnie jak „jakości informacji”, jest subiektywność tego procesu. Oznacza to, że użytkownicy Wikipedii muszą osiągnąć wspólny konsensus odnośnie każdego źródła, które ma być wykorzystane w encyklopedii.
Sztuczna inteligencja może przyczynić się do usprawnienia procesu oceny artykułów Wikipedii oraz ich źródeł informacji w kilku kluczowych obszarach. Algorytmy mogą analizować treści pod kątem ich obiektywności, spójności i zgodności ze standardami jakościowymi. Mogą też pomagać w identyfikacji stron wymagających poprawek lub aktualizacji, a także wykrywać próby wprowadzenia dezinformacji czy wandalizmu. Sztuczna inteligencja może również wspierać w ocenie wiarygodności źródeł, analizując ich pochodzenie i historyczną dokładność. Istnieją już ogólnodostępne narzędzia oparte o metody opisane w badaniach naukowych, które pozwalają na ocenę jakości artykułów Wikipedii oraz identyfikacji istotnych źródeł informacji w różnych językach. Dzięki takim narzędziom proces zarządzania treścią może być bardziej efektywny, co ma ogromne znaczenie w przypadku globalnego źródła wiedzy, jakim jest Wikipedia.
Więcej informacji można znaleźć w artykule pt. „Jak oceniać treści z Wikipedii?” w czasopiśmie ACADEMIA nr 4 (76). Czasopismo wydawane jest przez Polską Akademię Nauk i wychodzi co kwartał od 2003 roku. Cel – promocja osiągnięć polskich badaczy w kraju i za granicą. Pogłębione analizy piszą się językiem przystępnym dla różnorodnego grona złożonego z naukowców, studentów, uczniów i wszystkich innych czytelników zainteresowanych tematyką popularnonaukową.