参加者の議論能力に注目したオンライン議論のモデル化と分析―Wikipediaの議論ページにおける分析

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2014-01-15
• タイトル: 参加者の議論能力に注目したオンライン議論のモデル化と分析―Wikipediaの議論ページにおける分析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Analysis and Modeling of Online Discussion Based on User's Discussion Capability―The case of Wikipedia Discussion page
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：社会活動に協調する技術とネットワークサービス] オンライン議論，議論能力，Wikipedia，議論評価
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 総合研究大学院大学／国立情報学研究所
• 著者所属: 国立情報学研究所／総合研究大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The Graduate University for Advanced Studies / National Institute of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Informatics / The Graduate University for Advanced Studies
• 著者名: 朱, 成敏; 武田, 英明
• 著者名(英): Joo, Sungmin; Hideaki, Takeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 代表的な知識共有コミュニティであるWikipediaでは，知識形成と知識共有のために様々な目的によって多様な議論が行われている．その議論の中では建設的な議論も存在する一方，参加者個人またはオンラインという環境による問題点から非効率的議論が行われる場合もある．共同編集と知識共有という大きな特徴を持つWikipediaにおいて，こういった問題点は知識の質や信憑性に大きな影響を与える可能性がある．本研究はWikipediaで行われるオンライン議論を評価するための尺度として妥当性と妥当性を評価するためのモデルを提案する．本モデルにおいて，妥当性は論証，コミュニケーション，議論誘導の3つの特徴要素からなり，議論参加者もこれらに対応する3種類の能力を持つと考える．議論の妥当性は，その議論の参加者の議論能力から計算されると考える．Wikipedia日本語版で行われた議論データを対象として実験を行い，本モデルがオンライン議論における妥当性の推測において適切であることを確認した．また，本モデルに基づき，テキストの特徴から機械学習を行うシステムを開発して，その妥当性も示した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Wikipedia is the user contributed encyclopedia edited collaboratively by a wide-range of people. Wikipedia usually determines contents of article and editorial policies through discussion among participants. While some debates in Wikipedia are constructive therefore they produce results which are consistent with policies of revising or editing content, they are sometimes meaningless disputes with no conclusions or even with mutual slander. Since the major characteristics of Wikipedia is joint editing and knowledge sharing, the quality of discussions is considered to be closely related with credibility of articles. We need some measurement to examine how discussion is valuable to reach conclusion. So, we call it discussion validity and define it with the model with discussion capability of participants. Discussion capability of participants consists of three features each of which represents characteristic aspect of users' behavior in discussion, and approximated from the corresponding three features of their utterances. We estimated discussion validity through the model with the estimated values. It turned out that the estimation was well fitted with the values by the subjects. Moreover, validity was shown based on this model by applying text features to machine learning.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 55, 号 1, p. 244-256, 発行日 2014-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764