<div dir="ltr">The first presentation mentioned below may be of interest to OSM folks, as well as Wikimedia maps people. These talks are presented by the Wikimedia Foundation and are live-streamed.<br><br clear="all"><div><div><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div><div><span style="background-color:rgb(217,234,211)"><span style="background-color:rgb(255,255,255)"><font style="white-space:nowrap;color:#000000"><font color="#01796F"><span style="color:rgb(0,0,0)">Pine</span></font></font></span></span><br></div><span style="color:rgb(102,102,102)"></span><br></div></div></div></div></div></div></div>
<br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Sarah R</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:srodlund@wikimedia.org">srodlund@wikimedia.org</a>></span><br>Date: Tue, Feb 14, 2017 at 2:49 PM<br>Subject: [Analytics] February 15, 2017 Research Showcase<br>To: <a href="mailto:wikimedia-l@lists.wikimedia.org">wikimedia-l@lists.wikimedia.org</a>, <a href="mailto:analytics@lists.wikimedia.org">analytics@lists.wikimedia.org</a>, <a href="mailto:wiki-research-l@lists.wikimedia.org">wiki-research-l@lists.wikimedia.org</a><br><br><br><div dir="ltr"><div style="font-size:13px">Hi Everyone,</div><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:13px">The next <span class="m_6658794829809602678gmail-m_-5797381933245928168gmail-il">Research</span> <span class="m_6658794829809602678gmail-m_-5797381933245928168gmail-il">Showcase</span> wil<wbr>l be live-streamed this February 15, <span class="m_6658794829809602678gmail-il">2017 </span>at 11:30 AM (PST) 18:30 UTC. </div><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:13px">YouTube stream: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=m6smzMppb-I" rel="noreferrer" style="font-family:'lucida sans unicode','lucida grande',tahoma,verdana,sans-serif;font-size:14.000000953674316px" target="_blank">https://www.youtube.<wbr>com/watch?v=m6smzMppb-I</a></div><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:13px">As usual, you can join the conversation on IRC at #wikimedia-<span class="m_6658794829809602678gmail-m_-5797381933245928168gmail-il">research</span>. And, you can watch our past <span class="m_6658794829809602678gmail-m_-5797381933245928168gmail-il">research</span> <span class="m_6658794829809602678gmail-m_-5797381933245928168gmail-il">showcases</span> <a href="https://www.mediawiki.org/wiki/Wikimedia_Research/Showcase#February_2017" target="_blank">here</a>.</div><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:13px">This month's presentations:</div><div style="font-size:13px"><br></div><div style="font-size:13px"><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em;color:rgb(37,37,37);font-family:sans-serif;font-size:14px"><dt style="font-weight:bold;margin-bottom:0.1em">Wikipedia and the Urban-Rural Divide</dt></dl><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em;color:rgb(37,37,37);font-family:sans-serif;font-size:14px"><dd style="margin-left:1.6em;margin-bottom:0.1em;margin-right:0px"><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em"><dd style="margin-left:1.6em;margin-bottom:0.1em;margin-right:0px">By <i>Isaac Johnson</i><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em"><dd style="margin-left:1.6em;margin-bottom:0.1em;margin-right:0px">Wikipedia articles about places, OpenStreetMap features, and other forms of peer-produced content have become critical sources of geographic knowledge for humans and intelligent technologies. We explore the effectiveness of the peer production model across the rural/urban divide, a divide that has been shown to be an important factor in many online social systems. We find that in Wikipedia (as well as OpenStreetMap), peer-produced content about rural areas is of systematically lower quality, less likely to have been produced by contributors who focus on the local area, and more likely to have been generated by automated software agents (i.e. “bots”). We continue to explore and codify the systemic challenges inherent to characterizing rural phenomena through peer production as well as discuss potential solutions.</dd></dl></dd></dl></dd></dl><p style="margin:0.5em 0px;line-height:inherit;color:rgb(37,37,37);font-family:sans-serif;font-size:14px"><br style="height:0px;clear:right"></p><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em;color:rgb(37,37,37);font-family:sans-serif;font-size:14px"><dt style="font-weight:bold;margin-bottom:0.1em">Wikipedia Navigation Vectors</dt></dl><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em;color:rgb(37,37,37);font-family:sans-serif;font-size:14px"><dd style="margin-left:1.6em;margin-bottom:0.1em;margin-right:0px"><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em"><dd style="margin-left:1.6em;margin-bottom:0.1em;margin-right:0px">By <i><a href="https://www.mediawiki.org/wiki/User:Ewulczyn_(WMF)" title="User:Ewulczyn (WMF)" style="text-decoration:none;color:rgb(11,0,128);background-image:none" target="_blank">Ellery Wulczyn</a></i><dl style="margin-top:0.2em;margin-bottom:0.5em"><dd style="margin-left:1.6em;margin-bottom:0.1em;margin-right:0px">In this project, we learned embeddings for Wikipedia articles and <a href="https://www.wikidata.org/wiki/Wikidata:Main_Page" class="m_6658794829809602678extiw" title="d:Wikidata:Main Page" style="text-decoration:none;color:rgb(102,51,102);background-image:none" target="_blank">Wikidata</a> items by applying <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Word2vec" class="m_6658794829809602678extiw" title="en:Word2vec" style="text-decoration:none;color:rgb(102,51,102);background-image:none" target="_blank">Word2vec</a> models to a corpus of reading sessions. Although Word2vec models were developed to learn word embeddings from a corpus of sentences, they can be applied to any kind of sequential data. The learned embeddings have the property that items with similar neighbors in the training corpus have similar representations (as measured by the <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Cosine_similarity" class="m_6658794829809602678extiw" title="en:Cosine similarity" style="text-decoration:none;color:rgb(102,51,102);background-image:none" target="_blank">cosine similarity</a>, for example). Consequently, applying Wor2vec to reading sessions results in article embeddings, where articles that tend to be read in close succession have similar representations. Since people usually generate sequences of semantically related articles while reading, these embeddings also capture semantic similarity between articles.</dd></dl></dd></dl></dd></dl></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888"><div><br></div>-- <br><div class="m_6658794829809602678gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">Sarah R. Rodlund<div>Senior Project Coordinator-Product & Technology, Wikimedia Foundation</div><div><a href="mailto:srodlund@wikimedia.org" target="_blank">srodlund@wikimedia.org</a></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</font></span></div>
<br>______________________________<wbr>_________________<br>
Analytics mailing list<br>
<a href="mailto:Analytics@lists.wikimedia.org">Analytics@lists.wikimedia.org</a><br>
<a href="https://lists.wikimedia.org/mailman/listinfo/analytics" rel="noreferrer" target="_blank">https://lists.wikimedia.org/<wbr>mailman/listinfo/analytics</a><br>
<br></div><br></div></div>