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Enregistrement W4393696029 · doi:10.5281/zenodo.2536217

Dataset of discussion threads from Meneame

2019· dataset· en· W4393696029 sur OpenAlexaboutno aff
Pablo Aragón, Vicenç Gómez, Andreas Kaltenbrunner

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2019
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dataset from our ICWSM 2017 paper. When using this resource, please use the following citation: Aragón P., Gómez V., Kaltenbrunner A. (2017) To Thread or Not to Thread: The Impact of Conversation Threading on Online Discussion, ICWSM-17- 11th International AAAI Conference on Web and Social Media, Montreal, Canada. @inproceedings {aragon2017ICWSM, author = {Arag\'on, Pablo and G\'omez, Vicen\c{c} and Kaltenbrunner, Andreas}, title = {To Thread or Not to Thread: The Impact of Conversation Threading on Online Discussion}, booktitle = {ICWSM-17 - 11th International AAAI Conference on Web and Social Media}, publisher = {The AAAI Press}, location = {Montreal, Canada}, year = 2017 } More info about this dataset can also be found at: Aragón P., Gómez V., Kaltenbrunner A., (2017) Detecting Platform Effects in Online Discussions, Policy & Internet, 9, 2017. @article{aragon2017PI, author = {Arag\'on, Pablo and G\'omez, Vicen\c{c} and Kaltenbrunner, Andreas}, title = {Detecting Platform Effects in Online Discussions}, journal = {Policy \& Internet}, volume = {9}, number = {4}, pages = {420-443}, doi = {10.1002/poi3.158}, url = {https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/poi3.158}, eprint = {https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/poi3.158}, year = {2017} } Crawling process We built a crawling process that collects all the stories in the front page of Meneame from 2011 to 2015 (both years included). We then performed a second crawling process to collect every comment from the discussion thread of each story. From both crawling processes, we obtained 72,005 stories and 5,385,324 comments. It is important to highlight two issues taken into account when the crawler was designed. First, the machine-readable robots.txt file on Meneame does not disallow this process. Second, the footnote of Meneame indicates the licenses of the code, graphics and content of the website. The license for content is Attribution 3.0 Spain (CC BY 3.0 ES) which allows us to release this dataset. Fields Every discussion thread is stored in a JSON file named with the URL slug of the corresponding story in Meneame, located in a yyyy-mm-dd folder. The JSON file is an array of elements with the following fields: id (string): ID of the story/comment sent (timestamp): Date of the story/comment as yyyy-MM-ddThh:mm:ssZ. message (string): Text of the story/comment user (string): Username of the authoring story/comment karma (number): Karma score of the comment when the crawling was performed comments_count (number): Number of comments in reply to the story/post votes (number): Number of votes to the story/comment thread (string): URL of the thread thread_id (string): Sequential arriving order to the thread (0 if story, >=1 if comment) depth (string): Depth within the thread (0 if story, >=1 if comment) url (string): URL of the specific story/comment title (string): Title, only available for stories. published (string): Date when published on the front page, only available for stories. tags (string): Tags, only available for stories. clics (string): Number of clicks, only available for stories. users (string): Number of user votes, only available for stories. anonymous (string): Number of anonymous votes, only available for stories. negatives (string): Number of negative votes, only available for stories. in_reply_to_id (string): ID of the parent story/comment, only available for comments. in_reply_to_user (string): Authoring user of the parent story/comment, only available for comments. in_reply_to_thread_id (string): Sequential arriving order to the thread of of the parent story/comment, only available for comments. Acknowledgment This work is supported by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness under the María de Maeztu Units of Excellence Programme (MDM-2015-0502).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,043

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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