An Online Community of Data Enthusiasts Collaborates to Seek, Share, and Make Sense of Data
Notice bibliographique
Résumé
A Review of: Stvilia, B., & Gibradze, L. (2022). Seeking and sharing datasets in an online community of data enthusiasts. Library & Information Science Research 44(3). https://doi.org/10.1016/j.lisr.2022.101160 Objective – To understand the major activities, tools, sources, and challenges of online communities focused on datasets. Design – Content analysis informed by activity theory. Setting – The r/Datasets subreddit, a web forum for sharing, seeking, and discussing datasets. Subjects – 1232 “hot” or “top” discussion threads (1232 original posts and 6813 responding comments) first posted between 2010 and 2020. Methods – The researchers used Reddit’s API to collect their sample of threads. Using a random subset of the sample, the researchers developed a coding scheme for content analysis, which identified major themes in the data. Through this process, they controlled for quality: each researcher coded half the subset independently, then together evaluated their intercoder reliability and discussed and resolved disagreements. The researchers also employed labelled latent Dirchlet allocation to construct topic models corresponding to the theme’s manual content analysis, which produced profiles of the top 100 terms most likely to appear in that topic. Finally, the researchers extracted URLs from threads in the sample to ascertain types of information and data sources used by the community. Presenting their findings, the researchers discussed notable themes and proposed a metadata model for describing datasets, the Data Q&A metadata (DQAM) model. Main Results – The r/Datasets community engages in three distinct activities: asking and answering questions, disseminating information, and community building. The closely related Q&A and dissemination activities shared themes of obtaining and aggregating data, sensemaking, collaborating and crowdsourcing, and data evaluation. Community members frequently discussed tools, competencies, and sources for data work. Major challenges for members of the community related to the general themes of data quality, accessibility, ethics, and legality. A proposed 16-element metadata schema should meet the needs of data enthusiasts. Conclusion – The content analysis reveals a dedicated community engaged in an array of data-seeking and data-sharing activities. Data producers should be mindful of how their data can be accessed and used outside of their original professional or scholarly contexts.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,024 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».