понедельник, 13 января 2020 г.

США: В рамках инициативы IEEE Big Data 2019 прошёл 4-й семинар по вычислительной архивной науке, часть 1



В рамках мероприятий инициативы Международной ассоциации специалистов по электротехнике и радиоэлектронике IEEE «Будущие направления развития больших данных» (Future Directions Big Data Initiative, см. https://bigdata.ieee.org/about ) 11 декабря 2019 года с городе Лос-Анджелесе, США, прошёл 4-й семинар по вычислительной архивной науке (Computational Archival Science, CAS).

Как и на предыдущем мероприятии, сопредседателями семинара были такие известные специалисты, как д-р Марк Хеджес (Mark Hedges, Королевский колледж Лондона), профессор Виктория Лемьё (Victoria Lemieux, университет Британской Колумбии, Канада) и профессор Ричард Марчиано (Richard Marciano, университет штата Мэриленд, США).

Выступает профессор Марчиано (см. https://twitter.com/skatuu/status/1204826584168845312 )

Материалы семинара в настоящее время выложены на блоге «Центра инноваций в курировании электронных материалов» (Digital Curation Innovation Center, DCIC) на сайте университета штата Мэриленд, на странице по адресу https://dcicblog.umd.edu/cas/ieee-big-data-2019-4th-cas-workshop/ - в том числе доступны тексты докладов и презентации к ним. В их числе материалы следующих выступлений:
  • Уильям Андервуд (William Underwood) и Ричард Марчиано (Richard Marciano) из университета штата Мэриленд, «Вычислительное мышление в исследованиях по архивной науке и в образовании» (Computational Thinking in Archival Science Research and Education).

    «В работе исследуется вопрос о том, является ли практика вычислительного мышления математиков и специалистов естественнонаучных дисциплин подходящей также и для архивистов. Утверждается, что такого рода практика является ключевым по важности элементом архивного образования в рамках подготовки студентов к профессиональной архивной карьере.»

    Мой комментарий: «Вычислительное мышление», с моей точки зрения, это новая современная «упаковка» для, в общем-то, хорошо известных идей. В прошлом веке о том же самом говорилось как о внедрении в гуманитарные науки вычислительных и статистических методов.

    Также см. текст доклада: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/11/Underwood.pdf , и презентацию: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/12/1_Underwood.pdf

  • Группа авторов из университета штата Мэриленд под руководством Ричарда Марчиано, «Переосмысление практик курирования электронных материалов в рамках концепции вычислительного мышления» (Reframing Digital Curation Practices through a Computational Thinking Framework).

    «Авторы говорят о пользе переосмысления практики курирования электронных материалов в рамках концепции вычислительного мышления. Используя в качестве примера исследование, в рамках которого проводилась вычислительная обработка документов лагеря, где во время Второй мировой войны содержались интернированные американцы японского происхождения, авторы демонстрируют применимость вычислительного мышления в отношении:

    • Выявления персональных данных,

    • Создания реестра имён,

    • Интеграции записей актов гражданского состояния,

    • Проектирования контролируемых словарей,

    • Документирования событий и людей, и

    • Установления связей между событиями и людьми с помощью сети.

    Работа проводилась 5 группами студентов в течение 8-недельного периода по исследованию и освоению методов «цифрового курирования» (digital curation).»

    Также см. текст доклада: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/11/Marciano.pdf , и презентацию: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/12/2_Marciano-Jain-Liu-Pradhan.pdf

  • Натаниэль Пейн (Nathaniel Payne, университет Британской Колумбии, Канада) «Интеллектуальный класс: Создание новой концепции захвата контекста для проведения функциональной классификации документов» (An Intelligent Class: The Development off a Novel Context Capturing Framework For The Functional Classification Of Records).

    «Необходимость точной классификации документов является главной проблемой во многих областях. Современные методы автоматической классификации основное внимание обращают на содержание документа, а не на его контекст. В результате они не могут достичь уровня точности и безошибочности, равного или превышающего уровень, которые способен обеспечить проводящий классификацию специалист-человек. Для решения этой проблемы нужна новая методология, говорящая, как извлекать контекстные свойства из документа с тем, чтобы повысить точность и детальность массовой автоматической классификации, документов.

    Данная работа закрывает этот пробел, опираясь на данное в дипломатике определение контекста с тем, чтобы определить отображение, которое будет реализовывать захват контекста из документа. Такое отображение позволяет продолжить разработку формального метода для функциональной автоматической классификации и извлечения контекстных признаков. Метод будет использовать контекст документа для повышения качества результатов функциональной автоматической классификации.»

    Также см. текст доклада: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/11/Payne.pdf , и презентацию: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/12/3_Nate-Payne.pdf

  • Группа авторов из университета Британской Колумбии (Канада), а также компании Artefactual Systems, компании Patriot One Technologies и университета Фордхема (Fordham University) - Хода Хамуда (Hoda Hamouda), Виктория Лемьё (Victoria Lemieux), Корин Роджерс (Corinne Rogers), Кен Тибодё (Ken Thibodeau), Джессика Буши (Jessica Bushey), Джеймс Стюарт (James Stewart), Джеймс Кэмерон (James Cameron) и Чень Фен (Chen Feng), «Расширение сферы вычислительной архивной науки: Пример использования архивных и инженерных подходов для разработки концепции выявления и предотвращения фальсифицированных видеозаписей» (Extending the Scope of Computational Archival Science: A Case Study on Leveraging Archival and Engineering Approaches to Develop a Framework to Detect and Prevent “Fake Video”).

    «Каждый день в интернете выкладываются тысячи видеозаписей. Социальные сети и доступность инструментов для редактирования видеоматериалов способствовала созданию и распространению содержащих дезинформацию видеоматериалов, т.е. фальсифицированных видеозаписей. Предыдущие попытки выявления дезинформации в основном были сосредоточены на анализе контента и установлении намерений создателей. Чтобы расширить возможности этих подходов, полезно посмотреть на проблему с точки зрения других областей, также изучающих достоверность документов, таких, как архивная наука. Это поможет выявлять и классифицировать фальсифицированные видеоматериалы.

    В данной работе предлагается использовать достижения архивной науки в сочетании с компьютерной инженерией, с тем, чтобы разработать новую концепцию выявления и классификации фальсифицированных видеоматериалов. С этой целью в работе рассматривается пример, в котором вычислительная архивная наука, сочетающая архивное и вычислительное мышление, может быть использована для формирования нового подхода к решению проблемы фальшивых видеозаписей.»

    Также см. текст доклада: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/11/Hamouda.pdf , и презентацию: http://dcicblog.umd.edu/cas/wp-content/uploads/sites/13/2019/12/4_Huda-Hamouda.pdf
(Окончание следует)

Источник: блог «Центра инноваций в курировании электронных материалов»
https://dcicblog.umd.edu/cas/ieee-big-data-2019-4th-cas-workshop/

Комментариев нет:

Отправка комментария