Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "information refining" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
Big Data o mediach. Dominanty świata mediów
Big Data On the Media. Dominants of the Media World
Autorzy:
Gogołek, Włodzimierz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2137728.pdf
Data publikacji:
2022-06-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:
Big Data
dominanty świata mediów
media
paradygmat przemysłu mediowego
przemysł mediowy
rafinacja informacji
sztuczna inteligencja
dominants of media
media industry paradigm
media industry
information refining
artificial intelligence
Opis:
Cel: identyfikacja aktualnych dominant świata mediów (kontynentów i wysp) wskazujących determinanty biznesowej kondycji przemysłu mediowego. Metodologia: zidentyfikowano źródła informacji i automatycznie pobrano zgromadzone w nich treści (tekstowe dane źródłowe). Następnie przeprowadzono ilościową analizę tych danych i przygotowano wizualizację uzyskanych wyników. W tym celu zastosowano narzędzia rafinacji informacji – Big Data. Uzyskane w ten sposób informacje umożliwiły ocenę stanu i dynamiki zmian dominant mediów. Wyniki i wnioski: wyniki badań umożliwiły identyfikację zbioru najistotniejszych dominant świata mediów oraz ich atrybutów. Są propozycją swoistego paradygmatu parametrów biznesowego modelu inwestycji w przemyśle mediowym. Ograniczenia badawcze: brak doświadczeń i autorytatywnych opracowań/publikacji w zakresie korzystania z informacyjnego potencjału Big Data w badaniach przemysłu mediowego w obszarze poszukiwania dominant świata mediów. Oryginalność: autorowi nieznane są badania, w których wykorzystano zasoby Big Data (treści i metody/narzędzia) odnoszące się do poszukiwania dominant przemysłu mediowego. Ponadto brak jest teorii oceniającej wiarygodność wyników badań prowadzonych na dużych zasobach informacji – Big Data. Zalążkiem takiej teorii mogą być opisane dalej badania oraz wyniki kilkudziesięciu wcześniejszych badań empirycznych wymienionych w bibliografii. Dowodzą one, począwszy od 2010 roku (m.in. pierwsze na świecie zastosowania Big Data w predykcji wyborów prezydenckich), trafności ocen (dotychczas niekwestionowanych) stanu i predykcji badanych zjawisk, dokonywanych na podstawie analiz Big Data.
Scientific objective: to identify the current dominants of the media world (of continents and islands) that indicate the determinants of the business condition of the media industry. Research methodology: information sources were identified, and their content was automatically downloaded (text source data). Then, a quantitative analysis of these data was carried out and the obtained results were visualized. For this purpose, information refining tools were used––Big Data. Information obtained in this way made it possible to assess the state and dynamics of changes of the media dominants. Results and conclusions: results of the research made it possible to identify a set of the most important dominants of the media world and their attributes. They constitute a proposal of a specific paradigm of parameters for the business model of investment in the media industry. Research limitations: lack of experience and authoritative studies / publications in the field of using the information potential of Big Data in media industry research in the area of searching for the dominant elements of the media world. Originality: the author is not familiar with studies that use Big Data resources (content and methods / tools) relating to the search for the dominant elements of the media industry. Moreover, there is no theory assessing the credibility of research results conducted on large information resources––Big Data. The research and the results of several dozen previous empirical studies mentioned in the bibliography may constitute the seed of such a theory. They prove, starting from 2010 (including the first in the world applications of Big Data in predicting presidential elections), the accuracy of, so far unquestioned, assessments of the state and prediction of the studied phenomena, made on the basis of Big Data analyses.
Źródło:
Studia Medioznawcze; 2022, 2; 1171-1180
2451-1617
Pojawia się w:
Studia Medioznawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Z badań nad wykorzystaniem rafinacji informacji sieciowej Wybory prezydenckie i parlamentarne 2015
From the research – refining the information from the net Presidential and parliamentary elections in 2015
Autorzy:
Gogołek, Włodzimierz
Jaruga, Dariusz
Kowalik, Krzysztof
Celiński, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/484403.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:
Big Data
rafinacja informacji
polityka
wybory
predykcja
źródło informacji
refining of information
politics
elections
prediction
the source of information
Opis:
Dzięki nowym technologiom informacyjnym możliwe stało się gromadzenie gigantycznych zbiorów informacji (Big Data, głównie sieciowych) i ich niestandardowa analiza – rafinacja informacji. Jej wynik jest cennym, tanim w uzyskaniu, nowym źródłem danych. Tworzą one wartościowy obraz przeszłości, czasu rzeczywistego i predykcji. Dowodzą tego m.in. wyniki badań dotyczących aktywności politycznej – wyborów prezydenckich i parlamentarnych w Polsce (2011, 2015).
The new information technology makes a chance to collect enormous collections of information (Big Data, especially from the net) and to make their custom analysis – refining the information. The result is a valuable and inexpensive to obtain, the new source of the data. The data provide a genuine picture of the past, the real-time picture and the predictions. This is confi rmed by, among others, results of research on political activity during presidential and parliamentary elections in Poland (2011, 2015).
Źródło:
Studia Medioznawcze; 2015, 3 (62); 31-40
2451-1617
Pojawia się w:
Studia Medioznawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Rafinacja informacji sieciowych na przykładzie wyborów parlamentarnych. Część 2. Portale internetowe, konteksty medialne i merytoryczne
Refining Network Information on the Example of Parliamentary Elections. Part 2. Internet Portals, Media and Content Contexts
Autorzy:
Gogołek, Włodzimierz
Kuczma, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/484743.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:
Internet
Big Data
internet portals
refining Big Data
new sources of journalistic information
parliamentary elections 2011
internet
portale internetowe
rafinacja informacji sieciowych
nowe źródła informacji dziennikarskich
wybory parlamentarne 2011
Opis:
An important part of information resources available online as part of Big Data are Internet portals created by professionals. Frequently, though not always, they are an expanded, updated version of the printed editions of dailies and magazines. An important feature influencing the topics, range and quality of content created on these sites is their creation by professional editorial offices. Refining these resources – as new sources of journalistic information – is an addition to the first part of the presented research results, which concerned information sources provided by refining social networks, where content is usually created by non-professionals.
Istotną część zasobów informacyjnych dostępnych w internecie składających się na Big Data są tworzone przez profesjonalistów portale internetowe. Często, choć nie zawsze, są one rozszerzoną, aktualizowaną kopią wydań drukowanych dzienników i czasopism. Ważnym czynnikiem wpływającym na tematykę, zakres i jakość tworzonych w tych miejscach treści jest ich przygotowywanie przez zawodowe redakcje. Rafinacja tych zasobów – jako nowych źródeł informacji dziennikarskich – stanowi uzupełnienie części pierwszej prezentacji wyników badań. Dotyczyły one zasobów informacyjnych dostarczanych przez rafinację sieci społecznościowych, gdzie treści z reguły są tworzone przez nieprofesjonalistów
Źródło:
Studia Medioznawcze; 2013, 3 (54); 153-156
2451-1617
Pojawia się w:
Studia Medioznawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Static analysis of function calls in Erlang. Refining the static function call graph with dynamic call information by using data-flow analysis
Autorzy:
Horpácsi, D.
Koszegi, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/384069.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
Tematy:
static function call graph
dynamic call information
flow analysis
language Erlang
Opis:
Functions and their relations can affect numerous properties and metrics of a functional program. To identify and represent the functions and their calling connections, software analysers commonly apply semantic function analysis, which derives the static call graph of the program, based on its source code. Function calls however may be dynamic and complex, making it difficult to statically identify the callee. Dynamic calls are determined just at run-time, static analysis therefore cannot be expected to fully identify every call. Nevertheless, by utilising the results of a properly performed data-flow analysis as well as taking ambiguous references into account, numerous dynamic calls are discoverable and representable. We consider cases where the identifiers of the callee are statically determined, but they flow into the call expression from a different program point, and also, we manage to handle function calls whose identifiers are not fully identifiable at compile-time. By utilizing the improved reference analysis, we extend the static call graph with various information about dynamic function calls. We investigate such a function call analysis in the programming language Erlang.
Źródło:
e-Informatica Software Engineering Journal; 2013, 7, 1; 65-76
1897-7979
Pojawia się w:
e-Informatica Software Engineering Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Z badań nad systemem rafinacji sieciowej. Identyfikacja sentymentów
From research on the system of refining the Web. Identifying sentiment words
Autorzy:
Gogołek, Włodzimierz
Jaruga, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1288721.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:
informacja
internet
Big Data
kolekcjonowanie informacji
identyfikacja sentymentów
analiza sentymentów
information
collecting information
identifying sentiment words
sentiment analysis
Opis:
Dostępny potencjał mocy obliczeniowych i pamięci komputerowych stworzył niedostępne wcześniej warunki do analizy dużych zasobów informacyjnych – Big Data. W procesie tej analizy można wykorzystywać procedury kolekcjonowania informacji i ich analizy do trafnej oceny – w kategoriach emocjonalnych (sentymentów – dobry, zły) badanych zjawisk w przeszłości, w czasie rzeczywistym, a także do predykcji. Artykuł jest prezentacją kluczowej części tej procedury – istoty automatyzacji procesu identyfikacji sentymentów.
Available potential of computing power and computer memory had created, previously unavailable conditions for the analysis of, large information resources – Big Data. In the process of this analysis can be used procedures for collecting information and analysis for the accurate assessment – in terms of emotional (sentiments – good, bad) of studied phenomena – in the past, in real time, as well as to the prediction. The article is a presentation of the key parts of this procedure – being automate the process of identifying sentiment words.
Źródło:
Studia Medioznawcze; 2016, 4 (67); 103-111
2451-1617
Pojawia się w:
Studia Medioznawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies