Informacja

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

Wyszukujesz frazę "BIG" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Identification of Vortex Information. Detection of fake news eruption time
Autorzy:
Gogołek, Włodzimierz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/32443895.pdf
Data publikacji:
2024-02-16
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Dziennikarstwa, Informacji i Bibliologii
Tematy:
fake news
harmful information
bigrams (letter pairs)
fake news detection
information vortex
Big Data
AI
information refininig
Opis:
The purpose of this study is to develop and validate a procedure known as the Information Vortex Indicator (IVI) for its effectiveness, designed to detect the timing of information vortex formation in textual data streams. Research has established that the formation of this vortex coincides with the onset of the dissemination of fake news (FN) concerning a particular object (such as a person, organization, company, event, etc.). The primary aim of this detection is to minimize the time required for an appropriate response or defense against the adverse effects of information turbulence caused by the spread of fake news. Methodology: The study used Big Data information resources analysis instruments (Gogołek, 2019, 2022), including selected statistical and artificial intelligence techniques and tools, to automatically detect vortex occurrence in real time. Experimental validation of the efficacy of these tools has been conducted, enabling a reliable assessment of the timing of vortex emergence. This assessment is quantified using the V-function, procedure, or test, which formally describes the IVI procedure. The V-function’s parameters are derived from the distribution patterns of letter pair clusters within the textual information stream. Conclusions: A comparison of manual (reference) and automatic detection of vortex emergence times confirmed an accuracy rate of over 80% in detecting the appearance of fake news. These results underscore the effectiveness of the IVI procedure and the utility of the selected tools for rapidly automating the detection of information vortices, which herald the propagation of fake news. Furthermore, the study demonstrates the applicability of IVI for the continuous monitoring of information with significant media value across multiple multilingual data streams. Originality: This research introduces a novel approach utilizing the distribution of letter pair clusters within information streams to detect the onset of information vortices, coinciding with the emergence of fake news. This methodology represents a unique contribution to the field, as prior research on this subject is limited.
Źródło:
Studia Medioznawcze; 2024, 1; 1-12
2451-1617
Pojawia się w:
Studia Medioznawcze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Predicting housing sale prices in Germany by application of machine learning models and methods of data exploration
Przewidywanie cen mieszkań w Niemczech z wykorzystaniem modeli uczenia maszynowego i metod eksploracji danych
Autorzy:
Kim, Chong Dae
Bedorf, Nils
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/32041024.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Tematy:
uczenie maszynowe
Niemcy
ekonomia
zbiór danych o rynku nieruchomości
big data
prognozowanie cen
machine learning
Germany
economics
real estate dataset
sale price prediction
Opis:
The prediction of real estate prices is a popular problem in the field of machine learning and often demonstrated in literature. In contrast to other approaches, which regularly focus on the US market, this paper investigates the biggest, German real estate dataset, with more than 1.5 million unique samples and more than 20 features. In this paper we implement and compare different machine learning models in respect to performance and interpretability to give insight in the most important properties, which contribute to the sale price. Our experiments suggest that the prediction of sale prices in a realworld scenario is achievable yet limited by the quality of data rather than quantity. The results show promising prediction scores but are also heavily dependent on the location, which leaves room for further evaluation.
Przewidywanie cen nieruchomości jest popularnym problemem w dziedzinie uczenia maszynowego i często przedstawianym w literaturze. W przeciwieństwie do innych podejść, które koncentrują się na rynku amerykańskim, niniejszy artykuł bada największy niemiecki zbiór danych dotyczących nieruchomości, zawierający ponad 1,5 mln unikatowych próbek i ponad 20 cech. W tym artykule wdrażamy i porównujemy różne modele uczenia maszynowego pod względem wydajności i możliwości interpretacji, aby uzyskać wgląd w najważniejsze
Źródło:
Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie; 2024, 71, 1; 107-122
1896-656X
Pojawia się w:
Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie wielowymiarowych metod statystycznych w diagnozie alfabetyzmu finansowego w Polsce na podstawie testu „wielkiej piątki”
Applying multidimensional statistical methods in the diagnosis of financial literacy in Poland using the Big Five test
Autorzy:
Brzezińska, Justyna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/40553367.pdf
Data publikacji:
2024-08-02
Wydawca:
Szkoła Główna Handlowa w Warszawie. Kolegium Zarządzania i Finansów
Tematy:
financial literacy in Poland
R software
Big Five test
financial knowledge
categorical data analysis
alfabetyzm finansowy w Polsce
program R
test „wielkiej piątki”
wiedza finansowa
wielowymiarowa analiza statystyczna
Opis:
Wiedza finansowa (ang. financial knowledge) i umiejętność jej zastosowania w praktyce (ang. financial skills, abilities) określają alfabetyzm finansowy (ang. financial literacy). Jak wynika z ostatnich badań, poziom wiedzy finansowej Polaków jest niski na tle zarówno Europy, jak i krajów świata. Stąd też istotna wydaje się potrzeba uporządkowania i usystematyzowania wiedzy w tym obszarze. Ponadto, brakuje rzetelnych narzędzi statystycznych, które pozwalałyby na diagnozę poziomu alfabetyzmu finansowego, dostarczając obiektywnych wyników, a także umożliwiając wdrożenie rozwiązań, których celem byłaby poprawa wiedzy oraz świadomości finansowej. W niniejszym artykule zostaną przedstawione wyniki badań opartych na teście wiedzy finansowej i pytaniach zawartych w kwestionariuszu „wielkiej piątki” (ang. big five), które przeprowadzono w Polsce. Zgromadzone w tym celu dane opracowano z wykorzystaniem wielowymiarowych metod statystycznych przeznaczonych do analizy pozycji testowych i danych jakościowych, a wszelkie obliczenia zostały przeprowadzone w programie R.
Financial knowledge and financial abilities (skills) are understood as financial literacy. As we see from the previous research, the level of financial literacy and knowledge in Poland is low. It is important to fill the existing gap in the area of application of new and modern statistical methods that will allow for measuring the level of financial literacy through objective and reliable tools. In this paper we present results of own research on financial literacy in Poland based on Big Five questions. We apply the R software for statistical analysis.
Źródło:
Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów; 2023, 195; 267-282
1234-8872
2657-5620
Pojawia się w:
Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
„Dary mogą czasami drogo kosztować”. Kulisy polityki Belgii wobec akcji pomocowej UNRRA
‘Gifts Can Sometimes Cost Dearly’. The Inside Story of Belgium’s Policy towards UNRRA Relief Operations
Autorzy:
Łaptos, Józef
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2233754.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Historii im. Tadeusza Manteuffla PAN w Warszawie
Tematy:
Policy of the Belgian government-in-exile
international aid
policy of small states towards the Big Four
threats to the integrity of post-war Belgium
polityka rządu belgijskiego na emigracji
pomoc międzynarodowa
polityka małych państw wobec wielkiej czwórki
zagrożenia dla integralności powojennej Belgii
Opis:
Artykuł jest pierwszą próbą wyjaśnienia roli i postawy belgijskiego rządu na emigracji w dyskusji nad zadaniami i funkcjami międzynarodowej organizacji mającej help the people to help themselves, jak zapowiadali twórcy UNRRA. Pełne poparcie propozycji przez Belgów wydawało się oczywiste z racji zachowanej we wdzięcznej pamięci akcji Committee for Relief in Belgium podczas I wojny światowej. Autor pokazuje, dlaczego tym razem polityka rządu była inna, mówi o obawach, jakie rząd podzielał, oraz omawia rozwiązania uznane za odpowiadające belgijskiej racji stanu.
The article is the first attempt to explain the role and attitude of the Belgian government-in-exile in the discussion on the tasks and functions of international organizations trying to ‘help the people to help themselves’, as announced by the founders of United Nations Relief and Rehabilitation Administration (UNRRA). The full support of the proposal by the Belgians seemed evident due to the action of the Committee for Relief in Belgium during World War I, which was kept in grateful memory. The article reveals why the government’s policy was different this time, what fears drove it, and what solutions were considered more appropriate to the Belgian raison d’état.
Źródło:
Dzieje Najnowsze; 2022, 54, 3; 85-108
0419-8824
Pojawia się w:
Dzieje Najnowsze
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Artificial intelligence-based predictive maintenance, time-sensitive networking, and big data-driven algorithmic decision-making in the economics of Industrial Internet of Things
Autorzy:
Kliestik, Tomas
Nica, Elvira
Durana, Pavol
Popescu, Gheorghe H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/39987975.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
artificial intelligence (AI)
predictive maintenance (PM)
Industrial Internet of Things (IIoT)
time-sensitive networking (TSN)
big data
algorithmic decision-making
Opis:
Research background: The article explores the integration of Artificial Intelligence (AI) in predictive maintenance (PM) within Industrial Internet of Things (IIoT) context. It addresses the increasing importance of leveraging advanced technologies to enhance maintenance practices in industrial settings. Purpose of the article: The primary objective of the article is to investigate and demonstrate the application of AI-driven PM in the IIoT. The authors aim to shed light on the potential benefits and implications of incorporating AI into maintenance strategies within industrial environments. Methods: The article employs a research methodology focused on the practical implementation of AI algorithms for PM. It involves the analysis of data from sensors and other sources within the IIoT ecosystem to present predictive models. The methods used in the study contribute to understanding the feasibility and effectiveness of AI-driven PM solutions. Findings & value added: The article presents significant findings regarding the impact of AI-driven PM on industrial operations. It discusses how the implementation of AI technologies contributes to increased efficiency. The added value of the research lies in providing insights into the transformative potential of AI within the IIoT for optimizing maintenance practices and improving overall industrial performance.
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2023, 14, 4; 1097-1138
2083-1277
Pojawia się w:
Oeconomia Copernicana
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data i cyfrowa transformacja w NOK - ramy instytucjonalne, korzyści, wyzwania
Big Data and Digital Transformation of SAIs – Institutional Framework, Benefits and Challenges
Autorzy:
BĘDZIESZAK, MARCIN
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/30148640.pdf
Data publikacji:
2023-12
Wydawca:
Najwyższa Izba Kontroli
Tematy:
analityka danych
big data
duże zbiory danych
cyfrowa transformacja w NOK
data analytics
digital transformation in SAIs
Opis:
Ostatnie lata przyniosły szybki rozwój technologii przetwarzania danych, poczynając od uczenia maszynowego, przez big data (zbiory danych) do sztucznej inteligencji (ang. artificial intelligence, AI). W konsekwencji zwiększają się możliwości ich wykorzystania we wszystkich dziedzinach wiedzy (m.in. bezpieczeństwo, finanse, handel, marketing). Komisja Europejska oszacowała udział gospodarki opartej na danych w unijnym PKB na 3,9%1 w 2022 r. Obszarem wykorzystania big data stopniowo staje się działalność najwyższych organów kontroli (NOK). Wiąże się to jednak z wieloma wyzwaniami oraz koniecznością dokonania zmian metodycznych i organizacyjnych, ale może doprowadzić do skuteczniejszej kontroli administracji publicznej i innych podmiotów, a jednocześnie do lepszego wykorzystania zasobów.
Over the last years, we have been witnessing a fast development of data processing, starting from machine learning, through big data, to artificial intelligence (AI), which results in new opportunities for using them in many areas (e.g. security, finance, trade, marketing). The European Commission estimates that the share of data based economy in the EU gross domestic product reached 3.9 percent in 2022. The area where big data has been gradually used is the activity of Supreme Audit Institutions (SAIs). There are, however, many challenges here, and the need to introduce methodological and organisational changes. Yet this may lead to more effective auditing of the public administration and other entities, and to better spending of resources. The aim of the article is to discuss opportunities of using big data tools in the activities of Supreme Audit Institutions. The first part of the article presents the significance of this technology in the public sector, the second part discusses the conditions related to using big data, and the last part contains considerations related to digital transformation of SAIs, as well as factors that have an impact on the use of big data in SAIs.
Źródło:
Kontrola Państwowa; 2023, 68, 6 (413); 58-70
0452-5027
Pojawia się w:
Kontrola Państwowa
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big data management algorithms in artificial Internet of Things-based fintech
Autorzy:
Andronie, Mihai
Iatagan, Mariana
Uță, Cristian
Hurloiu, Iulian
Dijmărescu, Adrian
Dijmărescu, Irina
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/19902795.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Instytut Badań Gospodarczych
Tematy:
big data management algorithms
artificial intelligence
Internet of Things
fintech
banking
capital markets
Opis:
Research background: Fintech companies should optimize banking sector performance in assisting enterprise financing as a result of firm digitalization. Artificial IoT-based fintech-based digital transformation can relevantly reverse credit resource misdistribution brought about by corrupt relationship chains. Purpose of the article: We aim to show that fintech can decrease transaction expenses and consolidates firm stock liquidity, enabling excess leverage decrease and cutting down information asymmetry and transaction expenses across capital markets. AI- and IoT-based fintechs enable immersive and collaborative financial transactions, purchases, and investments in relation to payment tokens and metaverse wallets, managing financial data, infrastructure, and value exchange across shared interactive virtual 3D and simulated digital environments. Methods: AMSTAR is a comprehensive critical measurement tool harnessed in systematic review methodological quality evaluation, DistillerSR is harnessed in producing accurate and transparent evidence-based research through literature review stage automation, MMAT appraises and describes study checklist across systematic mixed studies reviews in terms of content validity and methodological quality predictors, Rayyan is a responsive and intuitive knowledge synthesis tool and cloud-based architecture for article inclusion and exclusion suggestions, and ROBIS appraises systematic review bias risk in relation to relevance and concerns. As a reporting quality assessment tool, the PRISMA checklist and flow diagram, generated by a Shiny App, was used. As bibliometric visualization and construction tools for large datasets and networks, Dimensions and VOSviewer were leveraged. Search terms were “fintech” + “artificial intelligence”, “big data management algorithms”, and “Internet of Things”, search period was June 2023, published research inspected was 2023, and selected sources were 35 out of 188. Findings & value added: The growing volume of financial products and optimized operational performance of financial industries generated by fintech can provide firms with multifarious financing options quickly. Big data-driven fintech innovations are pivotal in banking and capital markets in relation to financial institution operational efficiency. Through data-driven technological and process innovation capabilities, AI system-based businesses can further automated services.
Źródło:
Oeconomia Copernicana; 2023, 14, 3; 769-793
2083-1277
Pojawia się w:
Oeconomia Copernicana
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data Profiling and Predictive Analytics from the Perspective of GDPR
Profilowanie i analiza predykcyjna z wykorzystaniem zbiorów big data z perspektywy RODO
Autorzy:
Siwicki, Maciej
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31348344.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
GDPR
personal data
profiling
big data
predictive analytics
RODO
dane osobowe
profilowanie
analiza predykcyjna
Opis:
The text analyses the normative regulations adopted by the Regulation (EU) 2016/679 of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (GDPR) in order to answer the question whether the said regulations properly balance the interests of both entities that use predictive analytics and profiling in their economic activity, and of persons whose data they process. As this type of processing is based on big data, the proper analysis of this issue had to begin with determining which types of data processed in such sets can be considered personal information and in what conditions they can be treated as such. Based on these findings, the study analyzed the duties imposed by the GDPR on entities processing personal data in situations when such information has been obtained from big data. This in turn made it possible to assess the adopted normative regulations as well as point to the possible solutions and development paths.
Niniejsze opracowanie poświęcone zostało analizie regulacji rozporządzenia Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych (RODO) w celu odpowiedzi na pytanie, czy we właściwy sposób wyważają one interesy zarówno podmiotów wykorzystujących w swojej działalności gospodarczej analizę predykcyjną i profilowanie, jak i osób, których dane są przez nich przetwarzane. Ze względu na to, że ten rodzaj przetwarzania opiera się na dużych zbiorach danych, właściwą analizę tego zagadnienia należało rozpocząć od określenia, jakie informacje przetwarzane w takich zbiorach i w jakich warunkach należy uznać za dane osobowe. W oparciu o te ustalenia przeprowadzona została analiza obowiązków nakładanych przez RODO na podmioty przetwarzające dane osobowe w sytuacji, gdy źródłem danych są informacje pozyskane ze zbiorów typu big data. Umożliwiło to dokonanie oceny przyjętych regulacji normatywnych oraz wskazanie możliwych rozwiązań i ścieżek rozwoju.
Źródło:
Studia Iuridica Lublinensia; 2023, 32, 2; 249-266
1731-6375
Pojawia się w:
Studia Iuridica Lublinensia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Big Data Techniques to Study the Impact of Gender-Based Violence in the Spanish News Media
Autorzy:
Bello, Hugo J.
Palomar-Ciria, Nora
Gallego, Elisa
Jiménez Navascués, Lourdes
Lozano, Celia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/16648183.pdf
Data publikacji:
2023-10-17
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Komunikacji Społecznej
Tematy:
big data
domestic violence
gender-based violence
media
news
Opis:
Despite being an underreported topic in the news media, gender-based violence (GBV) undermines the health, dignity, security and autonomy of its victims. Research has studied many of the factors that generate or maintain this kind of violence. However, the influence of the media is still uncertain. This paper used Big Data techniques to explore how GBV is depicted and reported in digital news media. By feeding neural networks with news, the topic information associated with each article can be recovered. Our findings show a relationship between GBV news and public awareness, the effect of well-known GBV cases, and the intrinsic thematic relationship of GBV news with justice themes.
Źródło:
Central European Journal of Communication; 2023, 16, 1(33); 101-116
1899-5101
Pojawia się w:
Central European Journal of Communication
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Credit Rating Agencies in the Face of the War in Ukraine
Agencje ratingowe wobec wojny w Ukrainie
Autorzy:
Wołoszczenko-Hołda, Łada
Niedziółka, Paweł
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2206350.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
credit rating agency (CRA)
rating
war in Ukraine
Big Three
agencja ratingowa
wojna w Ukrainie
Wielka Trójka
Opis:
The aim of this study was to find evidence of whether the ratings prior to Russia's reinvasion of Ukraine in 2022 reflected the geopolitical risks, and if the rating actions taken in response to the aggression accurately informed the financial market participants of the conflict's spillover impacts, transmitting them to the credit risk assessment. The rating actions in response to the Russia's reinvasion in 2022 indicate a considerable shock from the underestimation of geopolitical and political risks in Russia, including autocracy risks. The pattern of the rating actions differed from those in response to the invasion in 2014, and also varied from those used over the past two decades during the outbreak of crises with underlying economic drivers. The CRAs signalled a high level of geopolitical uncertainty which may involve a necessary shift to 'point-in-time' ratings, as 'through-the-cycle' ratings could have little relevance due to the lasting geopolitical risk.
Celem artykułu było znalezienie odpowiedzi na pytanie, czy ratingi przed inwazją Rosji na Ukrainę w 2022 r. odzwierciedlały ryzyko geopolityczne oraz czy decyzje agencji ratingowych podjęte w następstwie wybuchu wojny trafnie informowały uczestników rynku finansowego o wpływie ryzyka powstania konfliktu zbrojnego na ryzyko kredytowe. Działania ratingowe w odpowiedzi na agresję Rosji w 2022 r. wskazują na niedoszacowanie ryzyka geopolitycznego oraz ryzyka politycznego w Rosji, w tym ryzyka związanego z rządami autokratycznymi. Schemat działań ratingowych różni się od zastosowanego w 2014 r., a także odbiega od wzorca stosowanego w ostatnich dwóch dekadach podczas wybuchów kryzysów o podłożu ekonomicznym. Agencje ratingowe sygnalizowały wysoki poziom niepewności geopolitycznej, co sugeruje konieczność zmiany podejścia na „point-in-time” ze względu na to, że ryzyko geopolityczne znacząco ogranicza możliwość zastosowania formuły „through-the-cycle”.
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2023, 67, 2; 145-160
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cross-Examining the Computer: Uncertainty in the Court
„Przesłuchiwanie komputera”. Niepewność na sali sądowej
Autorzy:
McClellan Marshall, John
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31344099.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Uniwersytet Marii Curie-Skłodowskiej. Wydawnictwo Uniwersytetu Marii Curie-Skłodowskiej
Tematy:
judicial axiology
uncertainty
Big Data
technoevidence
cyberethics
black swan
aksjologia prawnicza
niepewność
dowody oparte na środkach technicznych
etyka informatyczna
czarny łabędź
Opis:
This paper is intended to provide lawyers, young and old, with an analytical approach to their practice that is perhaps broader than they originally learned in law school or as young associates. Because lawyers and judges tend to be derived in large part from the liberal arts, this approach broadens that view borrowed in part on the principles of quantum mechanics, in particular Heisenberg’s “uncertainty principle.” While lawyers and judges are accustomed to some level of uncertainty, whether in an office context or at trial, the question of how to deal with it varies quite widely from person to person, and the subjectivity itself creates problems. Admittedly, this is an exercise in the “intellectual aspects of the practice of law,” which is an eminently practical activity, but it is intended to raise questions as to the role of modern technology in the legal context, as well as provide, to some extent, answers.
Niniejszy artykuł ma na celu przedstawienie prawnikom, zarówno młodym, jak i nieco starszym, podejścia analitycznego do praktyki zawodowej, być może szerszego niż to, które przyswoili sobie podczas studiów lub aplikacji. Ponieważ pełnomocnicy procesowi i sędziowie zwykle funkcjonują w środowisku nauk humanistycznych i społecznych, proponowane podejście rozszerza tę perspektywę, zapożyczając elementy z mechaniki kwantowej, w szczególności zasady nieoznaczoności Heisenberga. O ile pełnomocnicy i sędziowie miewają do czynienia z pewnym stopniem niepewności, czy to w kontekście pracy w kancelarii, czy to na sali sądowej, to kwestia jak z nią postępować różni się w zależności od osoby, a sama subiektywność bywa przyczyną problemów. Wprawdzie jest to ćwiczenie z „intelektualnych aspektów praktyki prawniczej”, będącej przecież działalnością wybitnie praktyczną, ale ma ono na celu postawienie pytań dotyczących roli współczesnej technologii w kontekście prawnym, a także do pewnego stopnia udzielenie na nie odpowiedzi.
Źródło:
Studia Iuridica Lublinensia; 2023, 32, 4; 97-115
1731-6375
Pojawia się w:
Studia Iuridica Lublinensia
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Current challenges and possible big data solutions for the use of web data as a source for official statistics
Współczesne wyzwania i możliwości w zakresie stosowania narzędzi big data do uzyskania danych webowych jako źródła dla statystyki publicznej
Autorzy:
Daas, Piet
Maślankowski, Jacek
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31232088.pdf
Data publikacji:
2023-12-29
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
big data
web data
websites
web scraping
dane webowe
strony internetowe
Opis:
Web scraping has become popular in scientific research, especially in statistics. Preparing an appropriate IT environment for web scraping is currently not difficult and can be done relatively quickly. Extracting data in this way requires only basic IT skills. This has resulted in the increased use of this type of data, widely referred to as big data, in official statistics. Over the past decade, much work was done in this area both on the national level within the national statistical institutes, and on the international one by Eurostat. The aim of this paper is to present and discuss current problems related to accessing, extracting, and using information from websites, along with the suggested potential solutions. For the sake of the analysis, a case study featuring large-scale web scraping performed in 2022 by means of big data tools is presented in the paper. The results from the case study, conducted on a total population of approximately 503,700 websites, demonstrate that it is not possible to provide reliable data on the basis of such a large sample, as typically up to 20% of the websites might not be accessible at the time of the survey. What is more, it is not possible to know the exact number of active websites in particular countries, due to the dynamic nature of the Internet, which causes websites to continuously change.
Web scraping jest coraz popularniejszy w badaniach naukowych, zwłaszcza w dziedzinie statystyki. Przygotowanie środowiska do scrapowania danych nie przysparza obecnie trudności i może być wykonane relatywnie szybko, a uzyskiwanie informacji w ten sposób wymaga jedynie podstawowych umiejętności cyfrowych. Dzięki temu statystyka publiczna w coraz większym stopniu korzysta z dużych wolumenów danych, czyli big data. W drugiej dekadzie XXI w. zarówno krajowe urzędy statystyczne, jak i Eurostat włożyły dużo pracy w doskonalenie narzędzi big data. Nadal istnieją jednak trudności związane z dostępnością, ekstrakcją i wykorzystywaniem informacji pobranych ze stron internetowych. Tym problemom oraz potencjalnym sposobom ich rozwiązania został poświęcony niniejszy artykuł. Omówiono studium przypadku masowego web scrapingu wykonanego w 2022 r. za pomocą narzędzi big data na próbie 503 700 stron internetowych. Z analizy wynika, że dostarczenie wiarygodnych danych na podstawie tak dużej próby jest niemożliwe, ponieważ w czasie badania zwykle do 20% stron internetowych może być niedostępnych. Co więcej, dokładna liczba aktywnych stron internetowych w poszczególnych krajach nie jest znana ze względu na dynamiczny charakter Internetu, skutkujący ciągłymi zmianami stron internetowych.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2023, 68, 12; 49-64
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Current challenges related to the consumer price index (CPI) in Ukraine
Autorzy:
Vasyechko, Olga
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/10144824.pdf
Data publikacji:
2023-02-24
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
consumer price index (CPI)
Russian military aggression against Ukraine
ideal concept of CPI
conditional concept of CPI
cash registers
Big Data
Opis:
The purpose of this study is to contribute to the maintenance and compilation of the consumer price index (CPI) in the current extreme situation caused by the Russian military aggression against Ukraine. In these extreme conditions, official statistics is faced with the task of maintaining the regularity, completeness and quality of the production of statistical information, including the CPI, which is one of the key economic indicators. The interaction between the ideal and conditional concepts of the index and their practical implementation is considered as a potential source of compilation improvement. The author argues that the main factor of the modern criticism of the CPI is the systematic deviation of the practical form of the index from its theoretical foundations. One way to solve this problem is to use new sources of information, especially big data cash registers. In today's extreme conditions, cash data can extensively address the issue of limited and untimely access to primary data sources needed to compile the CPI, as well as promptly take into account the changes in consumption patterns caused by significant migratory flows from the dangerous areas, and changes in the supply offer due to the rupture of supply chains.
Źródło:
Statistics in Transition new series; 2023, 24, 1; 105-130
1234-7655
Pojawia się w:
Statistics in Transition new series
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Data Storytelling to Communicate Big Data Internally – a Guide for Practical Usage
Сторітелінг даних для внутрішньої комунікації великих даних – посібник для практичного використання
Autorzy:
Oberascher, Lisa
Ploder, Christian
Spiess, Johannes
Bernsteiner, Reinhard
Van Kooten, Willemijn
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/21295353.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Dnieprowski Uniwersytet Narodowy im. Ołesia Honczara
Tematy:
Data Storytelling
Big Data
Reporting
Data Visualization
сторітелінг даних
великі дані
звітність
візуалізація даних
Opis:
Purpose: Data is collected from all aspects of our lives. Yet, data alone is useless unless converted into information and, ultimately, knowledge. Since data analysts, in most cases, are not the ones in charge of making decisions based on their findings, communicating the results to stakeholders is crucial to passing on information of data-driven insights. That is where the discipline of data storytelling comes into play. Often, data storytelling is considered an effective data visualization. Creating data stories is a structured approach to communicating data insights as an interplay of the three elements data, visuals, and narrative. Sharing data-driven insights to support better business decisions require data storytellers skilled in the “art of storytelling”. Design/Method/Approach: In this paper, the authors discuss the use of data storytelling in business to communicate data to stakeholders for improving decision-making. The findings are derived from (1) an extensive literature review and (2) a qualitative analysis of 13 expert interviews with people incorporating data storytelling into their daily work within their jobs in international companies. Findings: These interviews revealed the importance of providing a flexible tool to support knowledge sharing for people communicating complex data to internal stakeholders. Combining literature with qualitative research enabled the authors to create the "data storytelling cheat sheet", a guide for practical data storytelling. Theoretical Implications: Theories like the Psychological distance or the idea of the theory of dual processing dual are used to base our research idea on. There was no new theory built in this paper. Practical Implications: One of the results is an implementation systematic cheat sheet that helps practitioners to implement data storytelling in their daily business. Originality/Value: The theory of data storytelling is overwhelming the first time to use and based on an empirical study with experts in the field a guideline for hands on use was developed under a based on a cleanly defined empirical study. Research Limitations/Future Research: The paper focus on internal data storytelling – maybe with external stakeholders it might be slightly different. The results the data communication part in any data analytics project.
Мета роботи: Дані збираються з усіх аспектів нашого життя. Проте самі по собі дані марні, якщо їх не перетворити на інформацію і, зрештою, на знання. Оскільки аналітики даних у більшості випадків не відповідають за прийняття рішень на основі своїх висновків, донесення результатів до зацікавлених сторін має вирішальне значення для передачі інформації, що ґрунтується на даних. Саме тут у гру вступає дисципліна сторітелінгу даних. Часто сторітелінг даних вважають ефективною візуалізацією даних. Створення історій даних - це структурований підхід до передачі інсайтів на основі даних як взаємодії трьох елементів: даних, візуалізації та наративу. Для того, щоб ділитися аналітикою на основі даних для підтримки кращих бізнес-рішень, потрібні оповідачі даних, які володіють «мистецтвом розповіді». Дизайн / Метод / Підхід дослідження: У цій статті автори обговорюють використання сторітелінгу даних у бізнесі для передачі даних зацікавленим сторонам з метою покращення процесу прийняття рішень. Висновки зроблені на основі (1) широкого огляду літератури та (2) якісного аналізу 13 експертних інтерв'ю з людьми, які використовують сторітелінг даних у своїй повсякденній роботі в міжнародних компаніях. Результати дослідження: Ці інтерв'ю показали важливість надання гнучкого інструменту для підтримки обміну знаннями для людей, які передають складні дані внутрішнім стейкхолдерам. Поєднання літературних джерел з якісним дослідженням дозволило авторам створити «шпаргалку зі сторітелінгу даних» - посібник з практичного сторітелінгу даних. Теоретична цінність дослідження: Теорії, такі як психологічна дистанція або ідея теорії подвійної обробки даних, були використані для побудови нашої дослідницької ідеї. У цій роботі не було створено жодної нової теорії. Практична цінність дослідження: Одним із результатів є систематизована шпаргалка, яка допомагає практикам впроваджувати сторітелінг даних у своїй повсякденній діяльності. Оригінальність / Цінність дослідження: Теорія сторітелінгу даних є надзвичайно складною для першого використання, і на основі емпіричного дослідження за участю експертів у цій галузі було розроблено посібник для практичного використання, який базується на чітко визначеному емпіричному дослідженні. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження: Документ зосереджений на внутрішньому сторітелінгу даних - можливо, із зовнішніми зацікавленими сторонами він може дещо відрізнятися. Результати є частиною передачі даних у будь-якому проекті з аналізу даних.
Źródło:
European Journal of Management Issues; 2023, 31, 1; 27-39
2519-8564
Pojawia się w:
European Journal of Management Issues
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
From business to clinical trials: a systematic review of the literature on fraud detection methods to be used in central statistical monitoring
Autorzy:
Fronc, Maciej
Jakubczyk, Michał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2176605.pdf
Data publikacji:
2023-02-28
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
fraud detection
clinical trials
finance
data mining
big data
Opis:
Data-driven decisions can be suboptimal when the data are distorted by fraudulent behaviour. Fraud is a common occurrence in finance or other related industries, where large datasets are handled and motivation for financial gain may be high. In order to detect and the prevent fraud, quantitative methods are used. Fraud, however, is also committed in other circumstances, e.g. during clinical trials. The article aims to verify which analytical fraud-detection methods used in finance may be adopted in the field of clinical trials. We systematically reviewed papers published over the last five years in two databases (Scopus and the Web of Science) in the field of economics, finance, management and business in general. We considered a broad scope of data mining techniques including artificial intelligence algorithms. As a result, 37 quantitative methods were identified with the potential of being fit for application in clinical trials. The methods were grouped into three categories: pre-processing techniques, supervised learning and unsupervised learning. Our findings may enhance the future use of fraud-detection methods in clinical trials.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2022, 69, 3; 1-22
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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