Успех википедия: Недопустимое название — Викицитатник

Я думал, что с аниме «Восхождение героя щита» не произойдет такого, учитывая успех манги. Но из-за <чертовых> представителей SJW-сообщества люди могут отказаться от просмотра сериала или чтения оригинальной истории.

Напомним, осенью 2018 года пользователи Сети ополчились на авторов аниме-сериала «Убийца гоблинов», из-за того, что в первом эпизоде показали откровенную сцену изнасилования.

Рыба различает цвета и даже оттенки!

Собираясь на рыбную ловлю, каждый рыболов задает себе ряд вопросов: куда поехать? какую взять снасть? какой воспользоваться насадкой? На водоеме возникают дополнительные вопросы: где ловить — на глубине или у берега? в тиховодье или на течении? со дна, поверху или в полводы? Все эти вопросы существенны. Ведь от правильного их решения зависит успех ловли. Но найти такое решение не всегда просто. Решающим моментом является непосредственное изучение водоема и обитающих в нем рыб. При этом могут быть использованы беседы с местными рыболовами, но главное, конечно, личные наблюдения.

СТРОЕНИЕ ТЕЛА РЫБ И ИХ ДВИЖЕНИЕ

Рыбам необходимо двигаться, чтобы находить пищу и спасаться от врагов. Однако вода оказывает значительное сопротивление их движению. Поэтому в процессе эволюции большинство рыб приобрело обтекаемую форму тела, облегчающую преодоление сопротивления водной среды. Наиболее совершенную обтекаемую форму туловища имеют проходные рыбы, совершающие далекие миграции, например лососи. Почти такое же вальковатое или веретенообразное туловище, мощный хвост и некрупная чешуя у рыб, постоянно живущих на быстрине (форель, гольян, осман, усач и т. п.). Подчас некоторые рыбы (плотва, язь), обитающие в верховьях реки на быстром течении, обладают более вальковатым туловищем, чем рыбы того же вида, населяющие устье, где течение медленнее. Широкие, высокотелые рыбы обитают в тихих водах, так как здесь им не приходится бороться с течением; кроме того, такая форма тела помогает им лучше избегать хищников, менее охотно схватывающих широких рыб.

Различны формы туловища и у рыб, которые живут на дне и в верхних слоях воды. Например, у донных рыб (камбала, сом, налим, бычок) тело сплющенное, позволяющее им опираться на грунт большой поверхностью.

В случаях, когда рыбы почти не перемещаются, часть их туловища вместе с хвостом превращается в орган прикрепления (морской конек).

Известное влияние на форму тела оказывает и характер питания; например, у хищных рыб, догоняющих добычу, туловище обычно более прогонистое, чем у рыб, питающихся малоподвижной пищей.

Механизм движения рыб долгое время оставался неясным. Предполагали, что главную роль здесь играют плавники. Последними исследованиями физиков и ихтиологов доказано, что поступательное движение рыбы осуществляется преимущественно волнообразными изгибами тела. Некоторую помощь в движении вперед оказывает хвостовой плавник. Роль других плавников сводится в основном к координирующим и направляющим функциям — спинной и анальный плавники служат килем, грудные и брюшные — облегчают рыбе перемещение по вертикали и помогают поворачиваться в горизонтальной плоскости.

ДЫХАНИЕ

Большинство рыб дышит растворенным в воде кислородом. Основным органом дыхания являются жабры. Форма и величина поверхности жабер, строение жаберных щелей и механизм дыхательных движений зависят от образа жизни рыб. У рыб, плавающих в полводы, жаберные щели большие, а жаберные лепестки все время омываются свежей водой, богатой кислородом. У донных рыб — угря, камбалы — жаберные щели маленькие (иначе они могут засориться илом) с приспособлениями для принудительной циркуляции воды.

Рыбы, которые живут в воде, бедной кислородом, имеют дополнительные органы дыхания. Карась и некоторые другие рыбы при недостатке в воде кислорода заглатывают атмосферный воздух и используют его для обогащения воды кислородом.

У линя, сома и угря имеется дополнительное кожное дыхание. В дыхательных функциях окуня участвует плавательный пузырь, а у вьюна — кишечник. Некоторые тепловодные рыбы наделены органами, позволяющими дышать непосредственно атмосферным воздухом. У одних рыб это специальный лабиринтовый аппарат, у других — превратившийся в орган дыхания плавательный пузырь.

В соответствии со строением дыхательных органов рыбы по-разному относятся к количеству растворенного в воде кислорода. Одни рыбы нуждаются в очень высоком содержании его в воде — лосось, сиг, форель, судак; другие менее требовательны — плотва, окунь, щука; третьи удовлетворяются совершенно ничтожным количеством кислорода — карась, линь. Существует как бы определенный для каждого вида рыб порог содержания кислорода в воде, ниже которого особи данного вида становятся вялыми, почти не перемещаются, плохо питаются и в конце концов погибают.

Кислород поступает в воду из атмосферы и выделяется водными растениями, причем последние, с одной стороны, выделяют его под действием света, а с другой — поглощают в темноте и расходуют при гниении. Поэтому «положительная роль растений в кислородном режиме заметна только в период их роста, т. е. летом, и притом днем.

Кислород медленно проникает из одного водного слоя в другой, и его в поверхностных слоях всегда больше, чем около дна. Это одна из причин слабого развития жизни и отсутствия скопления рыб летом на глубинах, особенно в непроточных водоемах.

В озерах есть участки с большей и меньшей концентрацией кислорода. Например, ветер, дующий с берега, угоняет богатые кислородом верхние слои воды, а на их место поступает мало насыщенная кислородом глубинная вода. Таким образом, у затишного берега создается более бедная по содержанию кислорода зона, и рыба, при прочих равных условиях, предпочитает держаться у прибойного берега. Характерным примером служит поведение в Ладожском озере кислородолюбивого хариуса, который подходит к берегу главным образом при устойчивом ветре, дующем с озера.

Кислородный режим резко ухудшается в непроточных водоемах зимой, когда ледовый покров препятствует доступу воздуха к воде. Особенно это ощутимо в неглубоких, сильно заросших водоемах с илистым или торфянистым дном, где запас кислорода расходуется на окисление различных органических остатков. В зимний период зоны с неодинаковым содержанием кислорода встречаются в озерах еще чаще, чем летом.

Более богаты кислородом участки с каменистым или песчаным дном, у выхода ключевых вод, у впадения ручьев и речек. Эти места обычно и выбирает рыба для зимних стоянок. В некоторых озерах, особенно в суровые зимы, содержание кислорода в воде настолько падает, что наступает массовая гибель рыбы — так называемые заморы.

В реках, особенно быстротекущих, ни летом, ни зимой резкого естественного недостатка кислорода не наблюдается. Однако в реках, засоряемых отходами лесосплава и загрязняемых промышленными сточными водами, этот недостаток бывает так велик, что требовательные к кислороду рыбы совершенно исчезают.

ОРГАНЫ ЧУВСТВ

ЗРЕНИЕ

Орган зрения — глаз — по своему устройству напоминает фотографический аппарат, причем хрусталик глаза подобен объективу, а сетчатка — пленке, на которой получается изображение. У наземных животных хрусталик имеет чечевицеобразную форму и способен изменять свою кривизну, поэтому животные могут приспосабливать зрение к расстоянию. Хрусталик у рыб шарообразный и не может менять форму. Зрение их перестраивается на различные расстояния при приближении или удалении хрусталика от сетчатой оболочки.

Оптические свойства водной среды не позволяют рыбе видеть далеко. Практически пределом видимости у рыб в прозрачной воде считают расстояние 10—12 м, а ясно рыбы видят не далее 1,5 м. Лучше видят дневные хищные рыбы, живущие в прозрачной воде (форель, хариус, жерех, щука). Некоторые рыбы видят в темноте (судак, лещ, сом, угорь, налим). У них в сетчатке глаза есть особые светочувствительные элементы, способные воспринимать слабые световые лучи.

Угол зрения рыб очень велик. Не поворачивая тела, большинство рыб способно видеть каждым глазом предметы в зоне около 150° по вертикали и до 170° по горизонтали.

Иначе видит рыба предметы, находящиеся над водой. В этом случае вступают в силу законы преломления световых лучей, и рыба может видеть без искажения лишь предметы, которые находятся прямо над головой— в зените. Наклонно падающие световые лучи преломляются и сжимаются в угол 97°,6 (рис. 2). Чем острее угол входа светового луча в воду и ниже предмет, тем более искаженным видит его рыба. При падении светового луча под углом 5—10°, особенно если водная поверхность неспокойна, рыба перестает видеть предмет.

Лучи, идущие от глаза рыбы вне конуса, полностью отражаются от водной поверхности, поэтому она представляется рыбе зеркальной.

С другой стороны, преломление лучей позволяет рыбе видеть как бы скрытые предметы. Представим себе водоем с крутым обрывистым берегом.вне преломления лучей водной поверхностью может увидеть человека.

Рыбы различают цвета и даже оттенки.

Цветовое зрение у рыб подтверждается их способностью изменять окраску в зависимости от цвета грунта (мимикрия). Известно, что окунь, плотва, щука, которые держатся на светлом песчаном дне, имеют светлую окраску, а на черном торфяном дне — более темную. Особенно ярко выражена мимикрия у различных камбал, способных с изумительной точностью приспосабливать свою окраску к цвету грунта. Если камбалу пустить в стеклянный аквариум, под дно которого подложить шахматную доску, то на спине у нее появятся клетки, подобные шахматным. В природных условиях камбала, лежащая на галечном дне, настолько сливается с ним, что становится совершенно незаметной для человеческого глаза. В то же время ослепшие рыбы, в том числе и камбала, не меняют своего цвета и остаются темно-окрашенными. Отсюда ясно, что изменение рыбами окраски связано с их зрительным восприятием.

Опыты кормления рыб из разноцветных чашечек подтвердили, что рыбы отчетливо воспринимают все спектральные цвета и могут различать близкие оттенки. Новейшие опыты, основанные на спектрофотометрических методах, показали, что многие виды рыб воспринимают отдельные оттенки не хуже человека.

Методами пищевой дрессировки установлено, что рыбы воспринимают и форму предметов — отличают треугольник от квадрата, куб от пирамиды.

Известный интерес представляет отношение рыб к искусственному свету. Еще в дореволюционной литературе писали о том, что костер, разведенный на берегу реки, привлекает плотву, налимов, сомов и улучшает результаты ловли. Последние исследования показали, что многие рыбы — килька, кефаль, сырть, сайра — направляются к источникам подводного освещения, поэтому в настоящее время электрический свет используют в промысловой ловле. В частности, этим способом успешно ловят кильку на Каспии, а сайру у Курильских островов.

Попытки применить электрический свет в спортивной ловле пока не дали положительных результатов. Проводились такие опыты зимой в местах скопления окуня и плотвы. Во льду прорубали лунку и ко дну водоема опускали электролампу с рефлектором. Затем производили ловлю на мормышку с подсадкой мотыля в соседней лунке и в лунке, вырубленной в стороне от источника света. Оказалось, что количество поклевок вблизи лампы меньше, чём вдали от нее. Аналогичные опыты производились при ловле судака и налима ночью; они также не дали положительного эффекта.

Для спортивной ловли рыбы заманчиво использование приманок, покрытых светящимися составами. Установлено, что рыбы схватывают светящиеся приманки. Однако опыт ленинградских рыболовов не показал их преимуществ; обычные приманки рыбы во всех случаях берут охотнее. Литература по данному вопросу также не убедительна. В ней описываются только случаи поимки рыб на светящиеся приманки, а сравнительных данных о ловле в тех же условиях на обычные приманки не приводится.

В итоге надо считать, что целесообразность использования света и светящихся приманок на ловле еще окончательно не выяснена и необходимо дальнейшее детальное изучение этого вопроса.

Особенности зрения рыб позволяют сделать некоторые выводы, полезные для рыболова. Можно с уверенностью сказать, что находящаяся у поверхности воды рыба не в состоянии видеть стоящего на берегу рыболова далее 8-10 м и сидящего или ловящего взабродку — далее 5-6 м; имеет значение при этом и прозрачность воды. Практически можно считать, что если рыболов не видит рыбу в воде, когда смотрит на хорошо освещенную водную поверхность под углом, близким к 90°, то и рыба не видит рыболова. Поэтому маскировка имеет смысл только при ловле на мелких местах или поверху в прозрачной воде и при забросе на небольшое расстояние. Наоборот, предметы снаряжения рыболова, близкие к рыбе (поводок, грузило, сачок, поплавок, лодка), должны сливаться с окружающим фоном.

СЛУХ

Наличие слуха у рыб долгое время отрицалось. Такие факты, как подход рыб по звонку к месту кормежки, привлечение сомов ударами по воде особой деревянной колотушкой («клочение» сомов), реакция на свисток парохода, еще мало что доказывали. Возникновение реакции могло объясняться раздражением других органов чувств. Новейшие опыты показали, что рыбы реагируют на звуковые раздражения, причем эти раздражения воспринимаются и слуховыми лабиринтами, имеющимися в голове рыб, и поверхностью кожи, и плавательным пузырем, играющим роль резонатора.

Какова чувствительность звуковых восприятий у рыб, точно не установлено, но доказано, что они улавливают звуки хуже человека, причем высокие тона рыбы слышат лучше, чем низкие. Звуки, возникающие в водной среде, рыбы слышат на значительном расстоянии, а звуки, возникающие в воздушной среде, слышат плохо, так как звуковые волны отражаются от поверхности и плохо проникают в воду. Учитывая эти особенности, рыболов должен остерегаться шуметь в воде, но может не опасаться напугать рыбу, громко разговаривая. Интересно использование звуков в спортивной ловле. Однако вопрос о том, какие звуки привлекают рыб, а какие отпугивают, не изучен. Пока звук используют лишь при ловле сомов, «клочением».

Орган боковой линии

Орган боковой линии есть только у рыб и земноводных, постоянно живущих в воде. Боковая линия чаще всего представляет собой канал, который тянется вдоль туловища от головы до хвоста. В канале разветвляются нервные окончания, с большой чувствительностью воспринимающие даже самые незначительные водные колебания. При помощи этого органа рыбы определяют направление и силу течения, ощущают токи воды, образующиеся при смывании подводных предметов, чувствуют движение соседа в стае, врагов или добычи, волнение на поверхности воды. Кроме того, рыба воспринимает и колебания, которые передаются воде извне — сотрясение почвы, удары по лодке, взрывную волну, вибрацию корпуса парохода и т. п.

Подробно изучена роль боковой линии в схватывании рыбой добычи. Многократно поставленные опыты показали, что ослепленная щука хорошо ориентируется и безошибочно схватывает движущуюся рыбку, не обращая внимания на неподвижную. Слепая щука с разрушенной боковой линией теряет способность ориентации, натыкается на стенки бассейна и. будучи голодной, не обращает внимания на плавающую рыбку.

Учитывая это, рыболов должен вести себя осторожно и на берегу и в лодке. Сотрясение почвы под ногами, волна от неаккуратного движения в лодке могут насторожить и надолго распугать рыбу. Не безразличен для успеха ловли характер движения в воде искусственных приманок, так как хищники при преследовании и схватывании добычи ощущают создаваемые ею водные колебания. Уловистее, безусловно, окажутся те приманки, которые наиболее полно воспроизводят признаки обычной добычи хищников.

Органы обоняния и вкуса

Органы обоняния и вкуса у рыб разделены. Органом обоняния у костистых рыб служат парные ноздри, расположенные по обеим сторонам головы и ведущие в носовую полость, выстланную обонятельным эпителием. В одно отверстие вода входит, а из другого выходит. Такое устройство органов обоняния позволяет рыбе ощущать запахи растворенных или взвешенных в воде веществ, причем на течении рыба может чувствовать запахи только по струе, несущей пахучее вещество, а в тиховодье — только при наличии токов воды.

Орган обоняния слабее всего развит у дневных хищных рыб (щука, жерех, окунь), сильнее — у ночных и сумеречных рыб (угорь, сом, карп, линь).

Вкусовые органы расположены в основном во рту и глоточной полости; у одних рыб вкусовые сосочки находятся в области губ и усов (сом, налим), а иногда расположены по всему телу (сазан). Как показывают опыты, рыбы способны различать сладкое, кислое, гор » кое и соленое. Так же, как и обоняние, чувство вкуса сильнее развито у ночных рыб.

ВЛИЯНИЕ НА РЫБ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОДЫ И ДАВЛЕНИЯ

Рыбы принадлежат к животным, имеющим переменную температуру тела. Она меняется вместе с изменением температуры окружающей среды и бывает всего на несколько десятых градуса выше ее. Лишь у тунцов температура тела может превышать температуру окружающей их водной среды на 8-9° С. Поэтому резкое изменение температуры (например, пересадка рыб из одного бассейна в другой с разницей температур 4-5°) вызывает их заболевание и часто гибель. Постепенный подъем или понижение температуры рыбы способны переносить без особых последствий.

На Чукотском полуострове в ручьях и мелководных озерах водится рыбка далия, которая замерзает при промерзании водоемов и оживает при их оттаивании. Но это, конечно, единичный пример, обычно же рыбы не могут переносить такого широкого колебания температур.

Температура оказывает большое влияние на жизненные функции рыб. Каждый вид их проявляет наибольшую жизнедеятельность в определенном промежутке температур. Например, оптимум питания для форели наблюдается при 10-12°, для щуки при 15-16°, для сазана при 23-28°. Выше и ниже определенной температуры рыбы вообще прекращают питаться. Форель не питается, если температура воды ниже 3° и выше 18°. Налим не питается при температуре воды выше 12°. Сазан начинает кормиться не ранее, чем температура воды достигнет 10°, и т. д. Приведенные цифры нельзя считать неизменными: бывают отклонения, связанные с приспособлением рыб к местным климатическим условиям.

С температурой воды тесно связано и размножение рыб. С повышением температуры в воде развиваются водоросли, высшие водяные растения, различные животные организмы и создаются лучшие условия для питания и роста рыб. Иногда повышение температуры воды может оказать и неблагоприятное воздействие (например, ухудшить кислородный режим водоема).

Осеннее понижение температуры заставляет большинство рыб менять образ жизни и уходить на более глубокие места, где температура воды более постоянна. Зимой жизненные процессы у теплолюбивых рыб замирают. Рыбы перекочевывают на глубины, почти перестают двигаться, прекращают питание и как бы впадают в спячку. Только налим, форель, лосось почти полностью сохраняют активность и в зимнее время. Частично продолжают питаться окунь, плотва, ерш,, щука, реже — судак, лещ.

Температура воды оказывает решающее влияние на расселение рыб; для каждого вида существуют северная и южная границы распространения. Например, сазан держится в основном только в нижнем течении южных рек; усач редко поднимается по Днепру выше Дорогобужа; судак, широко распространенный в пределах Ленинградской области, совершенно отсутствует в бассейне Белого моря. В морских и океанических водоемах изотермы нередко являются границами распространения того или иного вида рыбы.

Не вполне ясно, как влияет на поведение рыб изменение атмосферного давления. Одни рыболовы считают, что рыбы лучше всего ловятся при понижении атмосферного давления, другие говорят, что при повышении. Большинство считает, что постепенное изменение давления не сказывается на клеве рыб, вредно отражаются только резкие скачки барометра.

Существует точка зрения, что на рыбах вообще не отражаются изменения атмосферного давления. Мотивируется это тем, что рыба даже при незначительном перемещении в толще воды по вертикали испытывает гораздо большие изменения давления, чем при самых резких барометрических скачках. Действительно, при изменении атмосферного давления на 50 миллибар (очень резкий скачок барометра) рыбе достаточно соответственно подняться или опуститься на 0,5 м, чтобы вовсе не ощутить такого «скачка».

Какое мнение справедливо, сказать трудно, для зтого пока нет достоверных данных.

ПИТАНИЕ

Одни рыбы  синец, некоторые сиги, чехонь, уклея, а также молодь большинства рыб  питаются планктоном — мелкими организмами, обитающими в толще воды. Другие — лещ, сазан, густера, ерш, пескарь — ищут пищу на дне водоемов; в иле они находят личинки насекомых, червей, моллюсков, органические остатки и, как говорят, питаются бентосом. Некоторые рыбы — плотва, красноперка, подуст — питаются в основном растительной пищей. Ряд рыб — сом, лосось, щука, судак, окунь — поедают другую рыбу, поэтому их называют хищными. В питании таких рыб, как форель, хариус, елец, ведущую роль играют падающие в воду насекомые.

Состав пищи меняется с возрастом рыбы, что связано с изменением се органов. Особенно резко изменяется питание каспийской плотвы — воблы: на самых ранних стадиях развития ока питается растительным планктоном, позднее животным, затем переходит на питание личинками насекомых, а в старшем возрасте поедает почти исключительно моллюсков.

К питанию тем или иным кормом приспособлен весь организм рыбы, начиная от органов чувств и кончая пищеварительным трактом.

Из органов чувств у рыб, питающихся бентосом, наиболее хорошо развиты обоняние и вкус, у насекомоядных — зрение, а у хищных, кроме того, боковая линия, помогающая улавливать движение добычи.

Строение рта рыб также неодинаково. У рыб, питающихся планктоном, рот обычно большой, а жаберные тычинки удлиненные, помогающие отцеживать мелкие организмы. У бентосоядных рыб рот подвижной, всасывающий; у леща, например, он вытягивается в трубку. В ротовой полости хищников обычно имеются зубы, помогающие им схватывать и удерживать добычу. У карповых рыб зубы помещаются в глотке и служат для измельчения пищи.

Форма зубов у рыб разнообразна и является одним из признаков при определении вида.

Некоторые хищники, в частности щука, периодически меняют зубы. Смена их происходит постепенно, по мере изнашивания, и для каждой особи в различное время. Поэтому распространенное среди рыболовов мнение, что все щуки не берут из-за смены зубов в какой-то определенный период, необоснованно.

Различны у рыб и пищеварительные органы. Хищники имеют желудок, а у мирных желудок отсутствует и пища переваривается в кишечнике, который тем длиннее, чем больше в обычном составе пищи содержится растительных веществ.

Продолжительность переваривания пищи у рыб неодинакова. Дольше всего переваривают ее хищные рыбы, заглатывающие добычу целиком. Переваривание пищи у щуки, окуня, судака при нормальном заполнении желудка и нормальных внешних условиях продолжается около трех суток.

Поэтому они питаются с большими перерывами. Мирные рыбы переваривают пищу за несколько часов и могут питаться почти беспрерывно.

Интенсивность питания рыб зависит от состояния их организма и условий окружающей среды.

У большинства видов рыб существенное влияние на прием пищи оказывают нерестовые изменения. Перед нерестом наблюдается так называемый преднерестовый жор, на время нереста он прекращается, а после икрометания возобновляется с особой интенсивностью. Из этого общего правила есть исключения. Например, лососи, зашедшие в реку для размножения, не питаются иногда около года, т. е. в течение всего нерестового периода. Голавль, язь, хариус, окунь питаются и во время нереста, а налим, судак — лишь после окончания его. У щуки, леща, сазана существует длительный промежуток (около двух недель) между окончанием икрометания и началом жора.

Поведение рыб может меняться в различных водоемах. Так, у жереха, обитающего в Вуоксе, бывает преднерестовый жор, тогда как в Волхове, Мете, Днепре такой жор жереха не известен. У проходного леща в большинстве рек жор есть, а у местного — нет. В некоторых реках до нереста не берут судак, плотва, сазан, а в Неве — щука.

Еще больше влияют на питание рыб такие условия окружающей среды, как температура воды, содержание в ней кислорода, о чем говорилось выше. От этих условий в большой степени зависят интенсивность питания и, следовательно, клев рыбы.

ВЛИЯНИЕ НА РЫБ ВЕТРА И ДРУГИХ ФАКТОРОВ

Большое влияние на питание рыб и их клев имеет ветер. Cеверный и восточный ветры неблагоприятны для ловли и что рыба лучше берет при западном или южном ветре.

При изменении ветра обычно изменяется и температура воздуха. Северный и северо-восточные ветры в нашем полушарии, как правило, вызывают похолодание. Понижение температуры воздуха ведет к охлаждению воды в водоемах, а это может по-разному сказываться на поведении и клеве рыбы.

Известно, что каждый вид рыб наиболее интенсивно питается в определенном интервале температур. Предположим, что температура воды в водоеме была 15°. Подул северный ветер, похолодало, и температура воды понизилась до 10°. Тогда клев форели улучшится, а окуня и щуки ухудшится. Особенно неблагоприятно скажется похолодание на теплолюбивых рыбах — карасе, карпе, лине, сазане. Наоборот, холодолюбивые налим, палья, совершенно не кормившиеся до похолодания, могут выйти с глубин на более мелкие места и брать насадку.

При южных ветрах обычно устанавливается теплая погода, и потепление скорее всего приведет к ослаблению клева холодолюбивых рыб и оживлению клева теплолюбивых.

Ветры западного и восточного направлений в различных географических точках могут вызвать различные изменения температуры и по этой причине по-разному сказаться на поведении рыб.

Ветры не только изменяют температуру воздуха, но и влияют на выпадение осадков. Ранней весной и поздней осенью лучшие уловы наблюдаются обычно в солнечные дни. В разгар лета при установившейся ясной погоде, наоборот, оживление в клеве скорее можно ожидать в дождливые, пасмурные дни. Следовательно, рыболов должен учитывать, какую преимущественно погоду в данной местности сулят ветры, дующие с запада или востока, с севера или юга.

Иногда изменения в клеве наступают раньше, чем происходят какие-либо перемены в окружающей рыб среде, как будто рыбы предчувствуют их. Это объяснимо. У рыб мог выработаться рефлекс на изменение направления движения волн, поверхностных течений, направления ветра, влекущих за собой изменения и в размещении пищевых объектов.

Однако здесь может иметь место и простое совпадение с ритмами питания рыб.

Часто ветер может повлиять на поведение и клев рыбы независимо от того, дует ли он с севера, с юга и т. д.

Летом в некоторых водоемах не хватает кислорода в воде. Ветер, как уже говорилось выше, содействует перемешиванию различных слоев воды, и содержание кислорода в воде увеличивается. Очевидно, что в жаркое время года в водоемах, страдающих недостатком кислорода, после ветров любого направления клев улучшается.

На отдельных участках водоема ветер может создать и неблагоприятный кислородный режим. Предположим, что во время «цветения» воды ветер нагонит в какую-нибудь заводь много водорослей. Вначале это не скажется на содержании кислорода, но как только водоросли станут отмирать и потреблять кислород на гниение, его количество в заводи резко уменьшится. Рыбы покинут заводь, и там, где недавно был великолепный клев, можно не дождаться ни одной поклевки.

Если у прибойного берега дно илистое, то волна вымывает из ила личинок различных насекомых, которые привлекают сюда леща, сазана и многих других рыб. Если же дно у берега каменистое или песчаное, да к тому же лишенное водной растительности, то мелкой рыбе держаться здесь трудно; она уходит в затишные места, и поэтому хищники не будут скапливаться у прибойного берега.

В озерах ветер создает различные течения. Они меняются с изменением его силы и направления. Изучить направление возникающих течений особенно важно при ловле на удаленных от берега каменистых или песчаных отмелях. Рыба здесь скапливается на границе мели и глубины, стоя против течения головой к мели.

При поисках таких мест надо иметь в виду, что течение в придонном слое может быть направлено под любым углом к верховому. Это зависит от рельефа дна, расположения берегов и островов. Придонные течения сохраняются и при полном штиле за счет возвращения назад водных масс, нагнанных ранее ветром. Особенно сильные течения возникают в протоках между озерами и между островами; здесь лучший клев наблюдается в моменты наиболее сильного движения воды.

Перемещение рыб в озерах с глубины к берегам и обратно часто связано с направлением течения. Как известно, рыбы охотнее движутся против течения, и подход к берегу придонных рыб скорее можно ожидать при ветре, дующем с озера, а подход обитающих в верхних слоях воды — при береговом.

Интересные миграции судака и сома наблюдаются в гирлах Азовского моря. При ветре, дующем с моря, в гирла поступает соленая вода, и вместе с ней поднимается судак и начинает хорошо ловиться на удочки. Сом избегает морской воды и, когда вода в протоках становится солоноватой, уходит в лиман. Если же ветер дует с лимана, то вода в протоке становится пресной, судак возвращается в море, а сом входит в проток.

Возникающие вследствие ветров течения могут изменить температуру воды на отдельных участках водоема и вызвать концентрацию рыбы там, где ее, казалось бы, нельзя и ожидать.

На реках ветер, дующий по течению, не благоприятствует ловле, ветер же, дующий против течения, обеспечивает хороший клев. Такое указание вряд ли правильно: реки обычно имеют много изгибов, и на различных участках ветер будет дуть то с берега, то вниз по течению, то вверх.

На каких участках лучше ловить — зависит от вида рыбы, рода ее пищи и образа жизни в данном водоеме. Например, голавля, форель, хариуса в летнее время целесообразнее искать у подветренного берега: ветер сдувает с растущих на берегу деревьев и кустов множество насекомых, и рыбы охотно собираются в таких местах.

У затишного берега находит себе приют рыбья молодь, а где много мелочи, можно ожидать и хищников.

Случается, что прибойная волна размывает основание глинистых яров, вымывая ютящихся здесь личинок поденки, поэтому в ветреные дни сюда подходят рыбы.

В устьях больших рек ветер, дующий против течения, вызывает подъем воды и ослабление течения. Это способствует заходу в реку окуня, судака, леща. Ветры и дожди могут вызвать значительную прибыль или убыль воды. Это по-разному сказывается на клеве и поведении рыб.

Если прибыль воды вызывает значительное помутнение, то клев обычно ухудшается, так как взвешенные в воде твердые частички засоряют жабры и затрудняют дыхание рыбы. Кроме того, в мутной воде рыбе труднее обнаружить насадку. Наоборот, подъем и помутнение воды в речке, впадающей в большую реку с чистой водой, привлекает рыбу (язя, леща и других) к устью этой речки, отчего клев усиливается.

Если прибыль воды не связывается с помутнением ее, то результаты ловли зависят от характера берегов и величины разлива. Большой разлив не благоприятствует ловле: рыба широко разбредается по вновь залитым участкам и обнаружить ее скопление значительно труднее. Да и количество пищи в разлив увеличивается, поэтому рыбы меньше интересуются насадкой. Подъем воды в реке, текущей в крутых берегах, мало изменяет условия питания и клев рыб.

Убыль воды отрицательно сказывается на ловле лишь в первый период; но как только ее уровень установится, рыба собирается на новых местах, и нормальный клев возобновляется. Уменьшение корма и мест, удобных для обитания, ведет к концентрации рыб, а это повышает результаты ловли. Некоторые рыболовы полагают, что на поведение рыб большое влияние оказывает смена лунных фаз, причем в одной местности считают, что рыба лучше всего ловится в новолуние, в другой — в полнолуние, а в третьей — в те фазы, в которые происходило икрометание рыб.

За рубежом полагают, что взаимное положение луны и солнца имеет большое влияние па клев рыбы. Американский рыболов И. Кнайт составил таблицы, по которым якобы можно определить, в какой день рыба будет ловиться хорошо, а в какой — плохо.

Аналогичное таблицы распространены в Скандинавских странах, в частности в Финляндии. Согласно финским данным рыба будет лучше всего ловиться в часы наивысшего стояния луны.

Известно, что притяжение луны вызывает в океанах и морях приливы и отливы, поэтому там фазы луны бесспорно могут иметь большое влияние на поведение рыб. Существуют особые приливо-отливные течения, при этом приливная волна вымывает из прибрежного грунта животных, которыми питаются рыбы.

Во внутренних водоемах смена лунных фаз не вызывает столь значительных изменений в среде, окружающей рыб, и поэтому трудно предположить, что фазы луны оказывают влияние на их поведение, в том числе и на клев.

В таблицах, составляемых за рубежом, не учтено главное — вид рыбы, а каждому рыболову известно, что время активного жора у различных рыб не одинаково. Например, две-три недели после нереста щука совершенно не питается, а язь в это время может очень активно схватывать предложенную рыболовом приманку; в середине лета наступает лучшее время ловли жереха, а налима, когда вода теплая, не поймаешь, и т. д.

Грозовые явления по-видимому не оказывают на рыб особого воздействия. Исключение составляют близкие грозовые удары, которые на непродолжительное время могут распугать рыбу.

В заключение следует сказать, что в вопросе о влиянии изменений в атмосфере на поведение и клев рыбы остается еще много невыясненного. Здесь большую роль должны сыграть дальнейшие наблюдения рыболовов-спортсменов.

ИНСТИНКТ И ОПЫТ

Некоторые рыболовы приписывают рыбам исключительную сообразительность, рассказывая «охотничьи» истории о щуках и язях, открывающих крышки садков, о лещах, поднимающихся по лесе до поверхности воды, чтобы, убедившись в присутствии рыболова, исчезнуть в глубине, об «умных» сазанах, хвостом сбивающих насадку с крючка и только после этого лакомящихся ею; о «хитрых» окунях, отгоняющих своих менее сообразительных товарищей от крючка с насадкой, и т. п.

Конечно, большинство этих историй — плод воображения рассказывающих их, но есть примеры, как бы подтверждающие наличие «сообразительности» у рыб. Разве не кажутся умными длительные путешествия лососей, белорыбицы, угря в поисках благоприятных для нереста мест? Или наблюдаемая у колюшки, сома и некоторых других рыб защита потомства? Или способ добычи пищи, -применяемый тропической рыбой-брызгуном, которая, выпуская изо рта струю воды, сбивает с окружающих водоем деревьев насекомых и схватывает их при падении? Умным представляется и поведение рыб, явно остерегающихся толстых и грубых лес.

Академик И. П. Павлов считает, что рыбам, как и наземным животным, присущи два вида деятельности, как бы заменяющие разум: имеющая в своей основе индивидуальный опыт и инстинктивная, передаваемая из поколения в поколение. Эти два вида деятельности и объясняют поступки рыб, кажущиеся нам умными.

Нерестовые миграции, защита потомства, тот или иной способ добывания пищи являются действиями инстинктивными, выработавшимися у рыб в процессе приспособления к меняющимся условиям жизни. Подозрительное отношение рыб к незнакомым предметам или к знакомым, но ведущим себя необычно, объясняется инстинктивной осторожностью рыб, выработавшейся из-за необходимости постоянно опасаться врагов, а также личным опытом, приобретенным данной особью.

Роль навыков в поступках рыб наглядно иллюстрируется следующим примером. Аквариум с находящейся в нем щукой перегородили стеклом и в отгороженную часть пустили живую рыбку. Щука сразу же устремилась к рыбке, но, ударившись несколько раз о стекло, прекратила безуспешные попытки. Когда стекло вынули, щука, наученная «горьким» опытом, уже не возобновляла попыток схватить рыбку. Точно так же значительно осторожнее берет приманку рыба, побывавшая на крючке или схватившая несъедобную блесну. Поэтому в глухих водоемах, где рыба незнакома с человеком и удочкой, она менее осторожна, чем в водоемах, часто посещаемых рыболовами.

Для того чтобы рыба стала остерегаться грубой снасти, ей не обязательно побывать на крючке самой. Резкие броски одной испуганной, попавшей на крючок рыбы могут напугать и надолго насторожить всю стаю, вызвав подозрительное отношение к предлагаемой насадке.

Иногда рыбы используют опыт, приобретенный соседом. В этом отношении характерно поведение косяка лещей, окруженного неводом. Сначала, очутившись в тоне, лещи мечутся по всем направлениям; но стоит одному из них, воспользовавшись неровностью дна, проскользнуть под тетиву, как за ним немедленно устремляется вся стая.

Поскольку осторожность рыбы прямо связана с приобретенным ею опытом, то чем старше рыба, тем подозрительнее она относится ко всяким незнакомым предметам. У различных видов рыб осторожность развита неодинаково. К наиболее осторожным следует отнести сазана, леща, форель, язя, к наименее осторожным — окуня, налима, щуку.

Большую роль имеет стайный образ жизни. Стае легче спасаться от врагов, находить пищу и удобные для размножения места.

Таким образом, «сообразительность», «ум», «хитрость» рыб объясняются существованием врожденного инстинкта и приобретенного опыта. Инстинктивно рыба боится взмаха удилищем, сотрясения почвы, плеска в воде, она избегает толстой и грубой лесы, не замаскированного насадкой крючка и т. д. Значит, рыболов должен уметь маскировать свою снасть, быть осторожным и наблюдательным.

Википедии 20 лет, и ее репутация никогда не была выше

9 января 2021 года

L YING DRUNK в поле за пределами австрийского города Инсбрук в 1971 году вдохновил писателя-фантаста Дугласа Адамса. Он посмотрел на свой экземпляр «Путеводителя автостопщика по Европе», а затем посмотрел на звезды и пришел к идее «Автостопщика по галактике». Это будет (вымышленная) смесь книги о путешествиях и энциклопедии, но с абсурдным поворотом: вместо того, чтобы быть написанным экспертами, любой мог бы внести свой вклад.

Ваш браузер не поддерживает элемент

Больше аудио и подкастов на iOS или Android.

Адамс разыграл свою идею ради смеха. Но сегодня это выглядит столь же дальновидным, сколь и забавным. 15 января Википедия — «бесплатная энциклопедия, которую может редактировать каждый» — отметит свое 20-летие. Это будет самый большой и самый читаемый справочник из когда-либо существовавших. В Википедии размещено более 55 миллионов статей на сотнях языков, каждая из которых написана добровольцами.Только его 6,2 млн англоязычных статей составят около 2800 томов печатных изданий. Компания Alexa Internet, занимающаяся веб-аналитикой, оценивает Википедию как 13-е место по популярности в Интернете, опережая Reddit, Netflix и Instagram.

И все же Википедия — это странность. Это бросает вызов рецепту успеха Кремниевой долины. Сайт не имеет акционеров, не приносит миллиардеров и не продает рекламу. Сегодняшние амбициозные технологические гиганты сжигают огромные суммы денег инвесторов, субсидируя поездки на такси (Uber) или обмен сообщениями миллениалов (Snap) в погоне за «масштабом».Википедия росла органически, так как все больше и больше обычных людей решали внести свой вклад. Этот сайт уходит корнями в техно-оптимизм, который характеризовал Интернет в конце 20-го века. Он считал, что обычные люди могут использовать свои компьютеры в качестве инструментов для освобождения, образования и просвещения.

Как и большинство утопических мыслей, идея любительской энциклопедии в течение многих лет воспринималась как шутка. «Некоторые искренне поддерживают Википедию. Это меня озадачивает », — писал в 2007 году бывший президент Американской библиотечной ассоциации.«Профессор, который поощряет использование Википедии, является интеллектуальным эквивалентом диетолога, который рекомендует стабильную диету, состоящую из Биг Маков, со всем», — усмехнулся он. Даже сейчас, после многочисленных академических исследований, подчеркивающих ее надежность, Википедии все еще не хватает авторитета и авторитета старых энциклопедий, таких как «Британника», которые написаны оплачиваемыми академическими экспертами, а не любителями. Школы, университеты и специалисты по проверке фактов журнала The Economist не одобряют этого.

Википедия теоретически не победила сомневающихся.Но на практике он победил. С более чем 20 миллиардами просмотров страниц в месяц, он стал стандартным справочником для всех, у кого есть подключение к Интернету. Поскольку сайты социальных сетей подвергаются критике за цензуру, «фейковые новости», дезинформацию и теории заговора, его репутация выше, чем когда-либо. Тоби Негрин, директор по продуктам Фонда Викимедиа, благотворительной организации из Сан-Франциско, которая обеспечивает инфраструктуру сайта, описывает онлайн-энциклопедию как «хранитель истины».

Звучит грандиозно.Но другие технологические гиганты теперь используют его как нейтрального арбитра. Видео с теорией заговора на YouTube часто содержат предупреждающую информацию из Википедии. С 2018 года Facebook использует Википедию для предоставления информационных кнопок с источниками новостных статей.

Остальные тоже в восторге. В октябре Всемирная организация здравоохранения ( WHO ) начала работать с Википедией, чтобы сделать информацию о covid-19 доступной через сайт. Он считал сотрудничество жизненно важным для своих усилий по предотвращению «инфодемии» дезинформации о вирусе.Брюстер Кале, основатель Интернет-архива, который сохраняет веб-сайты для потомков, описывает Википедию как «сокровище Интернета».

Значение и влияние Википедии сложно подсчитать. Его доходы поступают от благотворительных грантов и пожертвований пользователей. «Википедия — это пример того, что я люблю называть« цифровой темной материей », — говорит Шейн Гринштейн, экономист из Гарварда, который внимательно изучил сайт. Как и воспитание детей и работа по дому, участие в них — это ценная услуга, которая, поскольку не оплачивается, остается в основном невидимой для стандартных экономических инструментов.

Несколько исследователей пытались угадать. Одно исследование, проведенное в 2018 году, показало, что американские потребители оценивают Википедию около 150 долларов в год. Если это правда, то только в Америке сайт будет стоить около 42 миллиардов долларов в год. Затем добавьте косвенные выгоды. Многие фирмы выгодно используют Википедию. Amazon и Apple полагаются на него, чтобы их голосовые помощники Alexa и Siri могли отвечать на фактические вопросы. Google использует его для заполнения «ящиков фактов», которые часто сопровождают поиск, основанный на фактических вопросах.Facebook начал делать нечто подобное. Это привлекает трафик в Википедию от тех, кто хочет узнать больше. AI Языковые модели , используемые в Google или Facebook, требуют огромных наборов текста для обучения. Википедия прекрасно отвечает этим требованиям.

Культ любителя

Его величайшая сила — это тончайшее. Поскольку это первое прибежище студентов, профессоров, журналистов и любого количества любопытных людей, его участники очень много делают для того, чтобы создать интеллектуальную погоду.Решение WHO работать с Википедией отражает результаты исследований, предполагающих, что этот сайт является самым читаемым источником медицинской информации в мире — как для врачей, так и для пациентов.

Его досягаемость наиболее очевидна, когда что-то идет не так. В 2008 году один пользователь добавил шутку, в которой утверждал, что южноамериканское коати, небольшое млекопитающее, иногда называют «бразильским трубкозубом». К тому времени, когда шутка была раскрыта в 2014 году, она попала на различные веб-сайты, в новостные статьи и книгу, опубликованную в университетской прессе.В 2012 году высокопоставленный британский судья был пойман, когда в отчете о недостатках и преступности некоторых частей британской прессы он назвал Бретта Штрауба одним из основателей газеты Independent . Г-н Штрауб не имеет ничего общего с Independent . Его друзья добавляли его имя на страницы Википедии в шутку.

Тем не менее, несмотря на ряд заметных затруднений и собственный отказ от ответственности, что «Википедия не является надежным источником», в целом он довольно точен.Исследование, проведенное агентством Nature в 2005 году, сравнило этот сайт с «Британикой» и обнаружило небольшую разницу в количестве ошибок, которые эксперты могли найти в типичной статье. Другие исследования, проведенные с тех пор, в основном подтвердили этот вывод. Сложнее объяснить, почему статьи Википедии так хороши. Распространенная шутка гласит, что то, что Википедия работает на практике, — это хорошо, потому что она не работает в теории.

Сознательные решения — одно из объяснений. Википедия хорошо сравнивается с другими справочными работами, когда дело доходит до честных ошибок, но она однозначно уязвима для вандализма и розыгрышей.В целях борьбы с ними, говорит г-н Негрин, сайт разработал алгоритмы, которые отслеживают статьи на предмет вреда. На недавних президентских выборах в Америке редактирование статей было ограничено аккаунтами старше 30 дней, и на их имя было внесено не менее 500 правок.

Остальные причины носят структурный характер. Открытый характер сайта и его популярность помогают гарантировать, что ошибки в хорошо прочитанных статьях обычно выявляются и быстро исправляются. (Точно так же ошибки в более малоизвестных записях могут томиться годами.Гринштейн отмечает, что, в отличие от печатной энциклопедии, «еще один абзац ничего не стоит». Это означает, что идеологические ряды часто можно разрядить, просто добавив параграфы с изложением различных взглядов. Ужасающий список правил сайта означает, что новым редакторам предстоит пройти крутой курс обучения. Но это также помогает отфильтровывать дилетантов, идеологов и зануд, которые ломают голову.

Некоммерческая структура Википедии, отмечает г-н Кале, означает, что она может сосредоточиться на интересах читателей и редакторов, не принимая во внимание (возможно, противоречивые) требования рекламодателей.Этот сайт необычен, поскольку им управляют люди, а не алгоритмы. Хотя сайты социальных сетей полагаются на компьютерные программы, сведущие идиотами, чтобы максимизировать «вовлеченность» (то есть продавать больше рекламы), люди из Википедии стараются отстаивать такие туманные идеалы, как точность, беспристрастность и добросовестность.

Другими словами, его успех во многом объясняется культурой, созданной его пользователями. Это очевидно на страницах обсуждения, которые сопровождают каждую статью, поскольку участники сайта обсуждают друг с другом важность темы, качество ее первичных источников, какую информацию включать и не учитывать, и многое другое.Эмпирические правила постепенно становятся более твердыми руководящими принципами. Страница Википедии с изложением «нейтральной точки зрения» — одной из наиболее широко обсуждаемых и упоминаемых — насчитывает 4500 слов. Он включает рекомендации о том, как лучше всего описать эстетические мнения, какие предположения считаются необходимыми, а какие должны быть обоснованы. Это также указывает на риски предоставления «ложного баланса» по спорным темам.

Культуры постоянно меняются. Поэтому полагаться на текущую версию Википедии может показаться рискованной стратегией.Кэтрин Махер, исполнительный директор Фонда Викимедиа и генеральный директор , говорит, что, если бы Википедия еще не существовала, возможно, было бы невозможно создать ее в сегодняшнем фрагментированном, коммерчески ориентированном Интернете. Но учитывая, что это так, она оптимистично оценивает его перспективы выживания. По ее словам, большая часть работы сайта апеллирует к человеческой природе: «Люди любят быть правыми, демонстрировать свою компетентность».

Даже ошибки могут быть полезны. Г-жа Махер цитирует закон Каннингема, который гласит, что «лучший способ получить правильный ответ на вопрос в Интернете…это опубликовать неправильный ответ ». Она вспоминает встречу с преданным китайским редактором, который начал участвовать в китайскоязычном проекте, потому что «многое из того, что он видел, было просто неправильным, и он чувствовал, что должен это исправить!»

Поддерживать здоровую культуру Википедии — значит идти в ногу со временем. «Википедия — дитя настольного Интернета», — говорит г-н Негрин. Но «все чаще, когда люди говорят о пользователях Интернета, они говорят о смартфонах». Таким образом, фонд совершенствует инструменты редактирования сайта для мобильных устройств.Набирать длинные статьи на смартфоне неизбежно неудобно, поэтому внимание было сосредоточено на том, чтобы помочь пользователям вносить «микроредактирование», например исправлять орфографические ошибки или исправлять даты. Есть надежда, что это также послужит средством доступа для молодых редакторов и для тех из бедных стран, для которых смартфоны являются стандартным или единственным способом выхода в Интернет.

Привлечение постоянного количества новых редакторов жизненно важно для выживания Википедии в долгосрочной перспективе. Так привлекаются новые типы участников. По оценкам г-жи Махер, около 80% редакторов Википедии — мужчины, и они тяготеют к Северной Америке и Европе (см. Графические детали).Сама энциклопедия популярна в Америке, Европе, России и Японии, но мало читается в Индии и странах Африки к югу от Сахары (см. Диаграмму). Изменение этого, по ее словам, жизненно важно для здоровья проекта, идеализм которого остается неизменным. «Наше видение — это мир, в котором каждый человек может делиться всеми знаниями», — говорит она. На этот раз от такого утопизма отказаться сложнее. В конце концов, за ним 20 лет успеха. ■

Эта статья появилась в международном разделе печатного издания под заголовком «Другой технологический гигант»

Успех Википедии и подъем эксперта-любителя: Глава

The Free Online Encyclopedia, as Википедия называет себя радикальным отходом от традиционных энциклопедий и традиционных методов создания знаний.В этой главе исследуется, как сообщество любителей в Википедии бросило вызов понятиям опыта в 21 веке. Он делает это, сначала рассматривая корни Википедии в явлении, известном как «мудрость толпы», и в движении за программное обеспечение с открытым исходным кодом. Проверяется надежность Википедии и утверждения основных критиков проекта. Повсюду рассматриваются эпистемологические вопросы, поднятые Википедией.

Введение

«Поскольку мир радикально нов, идеальная энциклопедия тоже должна быть радикальной.Он должен перестать быть безопасным — в политике, в философии, в науке »( Encyclopedia Britannica, редактор , Чарльз Ван Дорен, 1962).

На протяжении большей части 20-го века наличие печатной энциклопедии на домашней книжной полке было признаком обучения и образования. Хотя традиционные энциклопедии, несомненно, являются ценным и авторитетным справочным источником, процесс их создания от начала до конца пронизан определенным уровнем элитарности. Отдельные статьи пишутся только тщательно отобранными экспертами, публикация жестко контролируется крупными типографиями, а доступ ограничен академическими учреждениями, библиотеками и теми, кто может позволить себе приобрести комплект.В 2011 году 32 тома Энциклопедии Британника стоили 1395 долларов, что сделало ее недоступной для подавляющего большинства людей (BritannicaStore.com, 2010).

Задолго до появления Интернета одной из самых успешных стратегий продажи энциклопедий были прямые продажи через продавцов. Хотя это невозможно вообразить в эпоху цифровых технологий, издатели энциклопедий обнаружили, что часто требуется этот интимный уровень человеческого взаимодействия, чтобы убедить клиентов сделать такую ​​существенную покупку книги.В The Great EB: История Британской энциклопедии, Герман Коган рассказывает о времени расцвета коммивояжера по продаже энциклопедий:

В любой день и ночь любой недели есть или стоит сидящий или стоящий продавец Британской энциклопедии в гостиной, на кухне, в кабинете, в кабинете, в офисе или в другом менее традиционном месте, где перед ним разложены материалы из его набора для продажи, когда он «рассказывает историю» потенциальному покупателю. (Коган, 1958: 299)

Продавцов обучали психологии продаж, они должны были пройти стажировку у опытных продавцов, и они даже зашли так далеко, что стали рыться в газетах в поисках имен недавних выпускников, с которыми можно было бы связаться для потенциальных клиентов. продажа (Коган, 1958).Однажды вечером 1969 года семья Уэльса из Хантсвилля, штат Алабама, была убеждена купить набор из всемирных книжных энциклопедий у одного из этих продавцов «от двери к двери» (Schiff, 2006). За три года до того вечера в семье Уэльса родился сын Джимми Уэльс. Джимми получил образование в частной школе под влиянием Монтессори, где преподавала его мать. За это время Джимми «провел много часов, изучая Британник и Всемирных книжных энциклопедий » (Lamb, 2005).Частично опираясь на этот ранний детский опыт, в 2001 году Джимми Уэльс помог основать Википедию, бесплатную энциклопедию. Википедия быстро стала более радикальной, чем все, о чем Чарльз Ван Дорен мог мечтать в 1962 году.

Может ли редактирование Википедии предсказать успех кассовых сборов? | Умные новости

Кинорежиссер поставил миллионы долларов на блокбастеры, скрестил пальцы и надеялся, что фильмы будут иметь высокие кассовые сборы. Они всегда ищут признаки того, что их ставки верны, например предвыпускная шумиха вокруг фильма.Но как определить количество шума? Одна группа исследователей предлагает взглянуть на правки Википедии.

Предпосылка исследования, опубликованного в PloS ONE, заключается в том, что чем больше людей редактируют и обновляют страницу фильма в Википедии, тем больше людей интересуется этим фильмом и тем больше людей его посмотрят. Это. Исследователи проверили эту гипотезу, отслеживая страницы википедии для 312 фильмов, вышедших в 2010 году. Они оценили популярность каждой страницы, объединив просмотры, количество пользователей, количество правок и строгость цепочки правок.Затем они сравнили это с прогнозируемыми кассовыми сборами. Оказывается, их алгоритм Википедии мог угадать успех фильма с точностью 77 процентов. И чем успешнее был фильм, тем точнее был алгоритм.

Автор говорит, что этот метод предсказания не обязательно должен оставаться в сфере кино. «Представленный подход можно легко обобщить на другие области, в которых анализ общественного мнения дает ценную информацию, например, финансовые решения, формирование политики и управление.«Возможно, вскоре вместо того, чтобы покупать ботов Twitter, политики будут покупать редакторы Википедии.

Подробнее с сайта Smithsonian.com:

Десять самых противоречивых статей в Википедии могут вас удивить
Сколько женщин нужно, чтобы изменить Википедию?

Раннее предсказание успеха кассовых сборов фильмов на основе больших данных Википедии

Abstract

Использование «больших данных», генерируемых обществом, для доступа к информации о коллективных состояниях разума в человеческих обществах стало новой парадигмой в развивающейся области вычислительной социальной науки.Естественным применением этого было бы предсказание реакции общества на новый продукт в смысле популярности и скорости принятия. Однако преодоление разрыва между «мониторингом в реальном времени» и «ранним прогнозированием» остается большой проблемой. Здесь мы сообщаем об усилиях по построению минималистичной модели прогнозирования финансового успеха фильмов на основе данных коллективной активности онлайн-пользователей. Мы показываем, что популярность фильма можно предсказать задолго до его выпуска, измерив и проанализировав уровень активности редакторов и зрителей соответствующей записи о фильме в Википедии, широко известной онлайн-энциклопедии.

Образец цитирования: Mestyán M, Yasseri T, Kertész J (2013) Раннее предсказание успеха кинопроката на основе больших данных в Википедии. PLoS ONE 8 (8): e71226. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071226

Редактор: Аттила Сольноки, Венгерская академия наук, Венгрия

Поступила: 5 ноября 2012 г .; Одобрена: 28 июня 2013 г .; Опубликовано: 21 августа 2013 г.

Авторские права: © 2013 Mestyán et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Финансирование: Частичная финансовая поддержка от проекта FET-Open 7-й рамочной программы ЕС для ICTeCollective No. 238597 и Академией Финляндии, программой Финского центра передового опыта, проект № 129670 и TEKES (FiDiPro) признательны.Финансирующие организации не играли никакой роли в дизайне исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Жизнь в современном цифровом мире, наряду со всеми преимуществами, также имеет свои побочные эффекты и побочные продукты. Наша повседневная жизнь в настоящее время оставляет цифровой след всей нашей деятельности в недавно разработанной среде, основанной на информационных и коммуникационных технологиях.Наши социальные связи через различные цифровые каналы, финансовая деятельность в рамках электронной коммерции, физические адреса, зарегистрированные операторами сотовой связи и т. Д., Отслеживаются и записываются. В дополнение к такому пассивному сбору данных об онлайн-активности мы также активно делимся информацией о наших чувствах, эмоциональном настроении, мнениях и взглядах через так называемый Web 2.0. или пользовательский контент в социальных сетях. Помимо предоставления нам новых ответов на классические вопросы об индивидуальных и социальных аспектах человеческой жизни с научной точки зрения, точный анализ этого огромного количества данных может иметь практическое применение для прогнозирования, отслеживания и преодоления множества различных типов событий. , от простых повседневных дел до масштабных кризисов в глобальном масштабе.Например, Sakaki et al. разработали систему оповещения на основе твитов (сообщений в сервисе микроблогов Twitter), способную обнаруживать землетрясения практически в реальном времени [1]. Они развивают свою систему обнаружения, чтобы обнаруживать радугу в небе и пробки в городах [2]. Практический смысл их работы заключается в том, что система оповещения может работать настолько быстро, что предупреждающее сообщение может приходить в определенные регионы быстрее, чем волны землетрясения. Боллен и др. проанализировали настроение твитов и на основе своих исследований смогли предсказать ежедневные изменения в значениях промышленного индекса Доу-Джонса вверх и вниз с точностью до 87.6% [3]. Saavedra et al. исследовали взаимосвязь между содержанием сообщений трейдеров и динамикой рынка. Они показывают, что существует положительная корреляция между использованием «связок» положительных и отрицательных слов с общими финансовыми показателями агентов [4]. Другой пример — использование Twitter для прогнозирования результатов выборов [5], однако с его предвзятостью и ограничениями [6], [7]. Появились интересные исследования, посвященные использованию индикаторов социальных сетей для прогнозирования научного воздействия исследовательских статей, например.g., краткосрочное использование Интернета (количество загрузок с веб-сайта предварительной печати «arXiv») [8] и упоминания в Twitter [9]. В недавней работе показано, что упоминания в Twitter и загрузки arXiv следуют двум различным временным паттернам активности, однако объем упоминаний в Twitter статистически коррелирует с загрузками arXiv и ранними цитированиями [10]. Preis et al. обнаружили корреляцию между еженедельными объемами транзакций «компаний S&P 500» и еженедельными объемами поиска в Google соответствующих названий компаний [11].Анализируя поисковые запросы для получения информации о предшествующих и последующих годах, наблюдается «поразительная» корреляция между ВВП страны и предрасположенностью ее жителей смотреть вперед [12]. На основе журналов поиска Google Ginsberg et al. оценили распространение гриппа в США [13]. Существуют и другие примеры использования потоков социальных сетей для прогнозирования популярности новостей с точки зрения количества пользовательских комментариев [14], [15] или количества посетителей новостей [16].Полный обзор литературы см. В [17].

Статистический анализ рынков кинофильмов привел к любопытным результатам, таким как наблюдение доказательств закона Парето для дохода от фильмов [18], [19] наряду с логнормальным распределением валового дохода на кинотеатр и бимодальным распределением количество кинотеатров, в которых показывают фильм [20]. Анализируя исторические данные о 70-летнем развитии американского кинорынка, Сринивасан утверждал, что фильмы с более высоким уровнем новизны (присвоенные на основе ключевых слов из базы данных Internet Movie Database) приносят больший доход [21].Несмотря на значительные усилия, предпринимаемые с использованием различных подходов, прогнозирование финансового успеха фильма остается сложной открытой проблемой. Например, Шарда и Делен обучили нейронную сеть обрабатывать предварительные данные, такие как переменные качества и популярности, и классифицировать фильмы по девяти категориям в соответствии с их ожидаемым доходом, от «провала» до «блокбастера». Для тестовых выборок нейронная сеть правильно классифицирует только 36,9% фильмов, в то время как 75,2% фильмов находятся не более чем в одной категории от правильных [22].Джоши и др. построили многомерную модель линейной регрессии, которая объединила метаданные с текстовыми функциями из предварительных критических анализов, чтобы предсказать доход с коэффициентом детерминации [23]. Поскольку прогнозы, основанные на классических факторах качества, не могут достичь уровня точности, достаточно высокого для практического применения, использование пользовательских данных для прогнозирования успеха фильма становится очень заманчивым подходом. Ishii et al. представляют собой математическую основу для распространения популярности в обществе [24].Их модель, которая принимает рекламный бюджет в качестве входного параметра и генерирует динамическую переменную популярности, проверяется по количеству сообщений в блогах о конкретных фильмах в японской блогосфере. Другими словами, они рассматривают уровень активности блогеров как репрезентативный параметр социальной популярности. В более ранней работе [25] количественная модель, основанная на механизме распространения «молвы», была представлена ​​для оценки качества фильмов на основе «агрегированных данных о потреблении».Однако, анализируя настроения в блогах о фильмах, Мишне и Глэнсс подчеркивают, что корреляция между настроениями перед выпуском и продажами не находится на адекватном уровне для построения прогнозной модели [26]. В очень интересном подходе Асур и Хуберман создали систему прогнозирования доходов от фильмов на основе количества упоминаний в Twitter [27]. Они достигают скорректированного коэффициента детерминации 0,97 в ночь перед выпуском фильма для выручки за первые выходные для выборки из 24 фильмов.Однако в более поздней работе Wong et al. показывают, что твиты не обязательно отражают финансовый успех фильмов [28]. Они рассматривают выборку из 34 фильмов и сравнивают твиты о фильмах с оценками, написанными пользователями веб-сайтов с обзорами фильмов. Они утверждают, что прогнозы, основанные на социальных сетях, могут иметь высокую точность, но низкую отзывчивость. Юн и Глор показали, что промежуточное значение фильма в сетевом представлении его присутствия в сети коррелирует с его финансовым успехом [29].Используя довольно новый подход, Oghina et al. использовали потоки активности Twitter и YouTube для прогнозирования оценок в базе данных Internet Movie Database (IMDb), которая является одной из самых популярных онлайн-баз данных фильмов [30].

Википедия, как преобладающий пример пользовательских медиа, интенсивно изучалась с разных точек зрения. Его размер и рост [31] — [33], тематический охват и известность статей [34] — [36], конфликты и редакционные войны между пользователями [37] — [41], редакционные шаблоны [42] и лингвистические особенности [43] ] являются лишь несколькими примерами исследовательских тем, связанных с Википедией.Нам известны два исчерпывающих обзора [44], [45] и краткое практическое руководство по некоторым из самых последних исследований Википедии [46].

Хотя влияние внешних событий на деятельность редакторов Википедии [47], [48] и количество просмотров страниц [49], [50] были подробно изучены, использование Википедии как источника информации для обнаружения и прогнозирования события в реальном мире были ограничены работой Osborne et al. [51], в котором они использовали просмотры страниц Википедии для тонкой фильтрации результатов своего алгоритма для «обнаружения первой истории» на основе Twitter и совсем недавней работы Georgescu et al., в котором правки Википедии представлены как генераторы «новостных лент и графиков для конкретных сущностей» [52]. И, наконец, в интересной работе, опубликованной позже первой редакции текущей рукописи, Moat et al. сообщил о предсказательной силе данных Википедии о финансовых колебаниях [53].

В данной работе мы учитываем как уровень активности редакторов, так и количество просмотров страниц читателями, чтобы оценить популярность фильма. Мы определяем различные прогнозные переменные и применяем модель линейной регрессии для прогнозирования кассовых сборов за первые выходные для набора из 312 фильмов, выпущенных в США в 2010 году.Наш анализ не только превосходит предыдущие работы по гораздо большему количеству фильмов, которые мы исследовали, но и улучшает состояние дел, давая разумные прогнозы уже за месяц до даты выхода фильма. Наконец, наш статистический подход, свободный от анализа на основе какого-либо языка, например анализа настроений, можно легко обобщить на неанглоязычные кинорынки или даже на другие виды продукции.

Результаты

По данным Box Office Mojo, в 2010 году в США было показано 535 фильмов (см. Раздел «Методы»).Мы смогли отследить соответствующую страницу в Википедии для 312 из них. Более пристальный взгляд на историю этих 312 статей показывает, что многие из них созданы намного раньше даты выхода фильма (рис. 1 (A)). Это позволяет нам заранее следить за популярностью фильма. Чтобы оценить популярность, мы использовали четыре показателя активности; : Количество просмотров страницы статьи,: Количество пользователей , количество редакторов-людей, которые внесли свой вклад в статью,: Количество правок , сделанных редакторами-людьми над статьей, и: Совместная строгость (или просто строгость [54]) последовательности редактирования статьи.Чтобы иметь согласованные временные рамки, мы установили время выхода фильма как. Подробнее см. В разделе «Методы». Примеры ежедневного приращения количества просмотров и количества пользователей показаны на рис. S1. Ежедневные приращения обеих переменных повышаются и падают в день выпуска аналогично наблюдениям Ishii et al. [24]. В дополнение к этому, важным параметром для прогнозирования доходов от фильмов является количество кинотеатров, , которые демонстрируют фильм, который включен в наш набор параметров.Полный набор данных, включая финансовые данные, а также записи об активности в Википедии, доступен через набор данных S1. Чтобы получить общее представление о выборке, используйте гистограммы накопленных значений 4 параметров активности с момента первого редактирования статьи до 7 дней после выпуска, а также кассовые сборы за первые выходные и количество кинотеатров, показывающих фильм. изображены на рис. 1 (Б – Е). Ясно, что доходы среди выборки имеют бимодальное распределение (рис. 1 (B)). Это согласуется с [20], где авторы сообщают, что распределение общего дохода выборки из 5 222 фильмов, выпущенных в период с 1999 по 2008 гг. По кинотеатрам США, демонстрирует бимодальный характер и было получено с помощью суперпозиции два логнормальных распределения.Это также показывает, что Википедия не ограничивается финансово успешными фильмами. Значительная активность в статьях в Википедии (рис. 1 (D – G)) указывает на богатство данных. Однако, прежде чем строить регрессионную модель, необходимо сначала изучить корреляцию между параметрами активности и кассовыми сборами.

Коэффициент корреляции Пирсона между накопленным значением -й прогностической переменной с момента создания статьи до времени до выхода фильма и кассовым доходом рассчитывается как (1) с указанием среднего значения по всей выборке.Временные корреляции показаны на рис. 2. Для всех предикторов, основанных на активности, коэффициент корреляции постепенно увеличивается по мере приближения времени к дню выпуска и примерно к дню выпуска корреляция внезапно возрастает. Обратите внимание, что это показывает самую высокую корреляцию с доходом до выхода фильмов.

Сокращения,,, и обозначают количество просмотров , , количество пользователей , , строгость , , количество редакций , и количество кинотеатров , , соответственно.Время измеряется во времени фильма. Врезка : увеличенная деталь основной панели, показывающая корреляцию Пирсона в день выпуска. Пунктирная горизонтальная линия показывает соотношение для количества кинотеатров .

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071226.g002

Мы строим многомерную модель линейной регрессии для прогнозирования кассовых сборов. Общая форма модели регрессии во время перед выпуском, основанная на наборе переменных-предикторов, имеет вид (2) где s — изменяющиеся во времени параметры модели линейной регрессии, является константой и представляет собой шумовой член.Мы снабжаем модель различными комбинациями переменных-предикторов и характеризуем качество различных наборов, вычисляя коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации рассчитывается с использованием 10-кратной перекрестной проверки (см. Раздел «Методы»). Временная эволюция показана для различных наборов предикторов на рис. 3. В то время как используемую модель можно рассматривать как эталон современного состояния в прогнозировании реального рынка, модель, основанная исключительно на прогнозировании, дает примерно такие же прогнозы.Комбинации и оценка значительно выше эталона, что указывает на актуальность показателей активности для прогнозирования. Среди всех рассмотренных наборов (здесь не показаны) этот коэффициент дает самый высокий коэффициент детерминации, который достигает 0,77 примерно за месяц до выхода фильма.

Обсуждение

Представленные выше результаты ясно показывают, как простое использование данных, созданных пользователями, в такой социальной среде, как Википедия, может повысить нашу способность предсказывать коллективную реакцию общества на культурный продукт.Хотя эти результаты могут иметь практическое применение в маркетинговых целях, особенно в сочетании с другими источниками информации, наша главная цель — продемонстрировать степень участия представителей общественности в платформах для совместной работы. Представленный подход можно легко обобщить на другие области, в которых анализ общественного мнения дает ценную информацию, например, финансовые решения, выработку политики и управление. Мы считаем, что Википедия и аналогичные платформы массового сотрудничества могут служить альтернативными ресурсами для потоков в социальных сетях с более высоким уровнем профессионализма и более глубоким вовлечением пользователей.Поскольку представленные здесь методы не зависят от языка среды, их можно легко распространить на другие языки и местные рынки.

Стоит отметить, что для поддержки нашей прогнозной модели мы попробовали несколько других показателей активности, которые потенциально могут быть прогнозными параметрами, например, промежуток времени между созданием статьи и временем выпуска и длиной статьи. Однако эти количества не показали значительной корреляции с кассовыми сборами и, следовательно, были исключены из модели.

Мы также сравниваем прогнозную модель, основанную на показателях активности в Википедии, с результатами модели на основе Twitter, представленной в исследовании Асура и Хубермана в 2010 году [27]. Асур и Хуберман используют выборку из 24 фильмов для обучения и тестирования своей модели. Таким же подходом мы обучаем и тестируем нашу модель, ориентируясь на один и тот же набор фильмов. Наша модель Википедии действует за несколько дней до выпуска, в то время как она предназначена для модели Twitter. Однако результаты исследования Twitter ограничиваются ночью перед выпуском, в то время как анализ, представленный здесь, может делать прогнозы с разумной точностью () уже за месяц до выпуска (см. Рис.4). Также следует иметь в виду, что модель Википедии не требует какого-либо сложного контент-анализа и полагается только на статистические измерения уровня активности. Прогнозирующая сила модели на основе Википедии, несмотря на ее простоту по сравнению с Twitter, может быть объяснена тем фактом, что многие редакторы Википедии являются преданными последователями киноиндустрии, которые собирают информацию и редактируют связанные статьи значительно раньше даты выпуска. в то время как «массовое» производство твитов происходит очень близко к моменту выпуска, в основном это связано с маркетинговыми кампаниями.

Одна и та же выборка из 24 фильмов рассматривается как обучающая, так и тестовая. Коэффициент детерминации, полученный с помощью метода на основе Twitter, составляет 0,98 в ночь выпуска (день 0 по времени фильма).

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071226.g004

На рис. 5 показан фактический доход фильмов в выборке по сравнению с прогнозируемым доходом в днях.Очевидно, что для более удачных фильмов прогноз более точен. Когда рассматриваются менее удачные фильмы, отклонения от диагональной линии, обозначающей идеальный прогноз, увеличиваются. Некоторые примеры фильмов, кассовые сборы которых были предсказаны точно: Железный человек 2 , Алиса в стране чудес , История игрушек 3 , Начало , Битва титанов и Остров Шаттла . Однако модель не смогла дать точных прогнозов для менее успешных фильмов, например.g., Never Let Me Go , Царство животных , Девушка в поезде , Убийца внутри меня и Лотерея . Это систематическое различие в точности можно объяснить количеством данных, доступных для каждого класса фильмов. Очевидно, что модель работает более точно, когда фильм более популярен и объем связанных данных больше. Рассматривая зеленые квадраты, которые представляют фильмы в выборке, предсказанной моделью Twitter, можно понять, что большинство фильмов, предсказанных методом Twitter, относятся к числу успешных, поэтому применимость модели Twitter к фильмам со средним и низким уровнями популярности остается открытым вопросом.

Зеленые точки представляют меньшую выборку из 24 фильмов, часто используемых в исследованиях Twitter и Википедии, а черные точки — это фильмы из выборки из 312 фильмов 2010 года. Обратите внимание, что отрицательные прогнозируемые доходы для некоторых очень непопулярных фильмов не могли быть показаны в логарифмической шкале.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071226.g005

Хотя мы пытались сохранить нашу модель как можно более простой и основанной только на нескольких переменных, можно было бы повысить эффективность прогнозирования, применив более сложные статистические методы, такие как нейронные сети, для более подробных параметров, связанных с контентом; e.г., мера разногласий статьи [38].

Методы

В этом исследовании мы рассматриваем выборку из 312 фильмов, которые были выпущены в США в 2010 году. Полный набор данных, включая финансовые данные, а также записи о деятельности Википедии, доступен через набор данных S1. Чтобы получить этот набор данных, сначала из Box Office Mojo (http://boxofficemojo.com) берется список фильмов 2010 года, распространяемых в США, вместе с соответствующими финансовыми данными (535 фильмов). Финансовые данные включают кассовые сборы за первые выходные и количество кинотеатров, показывающих фильм.

Чтобы найти соответствующие статьи в Википедии, мы используем систему категорий Википедии. Статьи Википедии делятся пользователями на одну или несколько категорий. Мы сопоставляем названия фильмов в базе данных Mojo с названиями страниц Википедии в категориях фильмов 2009 года и фильмов 2010 года. Включение категории фильмов 2009 года необходимо из-за фильмов, которые были выпущены в 2010 году в США, но которые могли уже выйти на международный рынок в течение 2009 года и, следовательно, были отнесены к категории фильмов 2009 года в Википедии.Чтобы добиться наилучшего совпадения названий, в них были удалены знаки препинания и постфиксы. Википедия использует последнее для сохранения уникальности каждого названия, например, в случае с Аватаром (фильм 2009 г.) и Аватаром (вычисления). В результате описанного выше процесса сопоставления была получена выборка, состоящая из финансовых данных и соответствующей страницы Википедии для 312 фильмов.

Для удобства мы вводим времени фильма , общую координату времени для фильмов в рамках нашего исследования.По определению, время фильма отсчитывается с момента его выхода в США. Все временные переменные измеряются во времени фильма. На протяжении всего исследования мы рассматриваем накопленные значения параметров с момента создания статьи до времени прогнозирования для каждого показателя активности. Четыре показателя активности определены следующим образом:

Количество пользователей ,: количество различных пользователей-людей, которые внесли вклад в страницу.

Количество правок ,: количество изменений, внесенных пользователями в статью.

Совместная строгость ,: аналогично количеству правок; однако он считает несколько последующих правок одним и тем же пользователем за одно редактирование [54]. Это позволяет избежать подсчета нескольких правок, сделанных одним и тем же пользователем за короткий период, например, для исправления ошибок в их предыдущем вкладе.

Схематическая иллюстрация этих показателей активности представлена ​​на рис. 6. Эти три переменные рассчитываются с использованием баз данных истории страниц Wikimedia Toolserver (http: //toolserver.wikimedia.org), которые регистрируют информацию обо всех изменениях, внесенных на страницы Википедии. Чтобы гарантировать, что вышеуказанные переменные учитывают исключительно человеческую деятельность, вклад ботов исключен из расчетов. Боты — это автоматизированные скрипты, которые облегчают автоматические задачи, такие как проверка орфографии. Вклады, сделанные ботами, регистрируются так же, как и изменения, сделанные людьми; однако их можно отличить от человеческой деятельности, отметив специальную запись в базе данных Wikimedia Toolserver, которая называется флагом бота .

Рисунок 6. Иллюстрация различных переменных, характеризующих активность редакторов Википедии над статьей.

Каждая отметка на оси означает изменение страницы. Различные стили галочки относятся к разным пользователям.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0071226.g006

Количество просмотров ,: количество просмотров данной страницы с момента ее создания до настоящего времени. Эти данные извлекаются из раздела статистики просмотров страниц сайта Wikimedia Downloads (http: // dumps.wikimedia.org/other/pagecounts-raw) через веб-интерфейс «Статистика трафика статей Википедии» (http://stats.grok.se). Wikimedia Downloads считает просмотры только с декабря 2007 года, а данные о количестве просмотров за июль 2008 года повреждены. Поэтому подсчитать точное общее количество просмотров до момента прогноза для всех рассматриваемых страниц невозможно. Мы подсчитали количество обращений к страницам за несколько дней до выпуска, что, согласно рис. 1 (A), является достаточно ранним. Еще одна проблема возникает из-за переименования статей, при котором количество посещений страницы разбивается на подмножества в соответствии с различными заголовками, которыми страница обладает на протяжении всей ее истории.Чтобы справиться с этой проблемой, мы проследили журналы «перемещений заголовков» в истории статей, чтобы отследить и объединить все обращения страницы. Обратите внимание, что в наборе данных есть записи о запросах страниц Википедии для несуществующих страниц, что дает нам индикатор общественного интереса к фильму еще до создания его статьи в Википедии, и поэтому мы не исключили такие записи из данные. Количество кинотеатров : количество кинотеатров, в которых показывают фильм в первые выходные после его выхода.

Для расчета коэффициента детерминации мы проводим 10-кратную перекрестную проверку, сначала случайным образом разделив нашу выборку фильмов 2010 года на 10 подмножеств. На следующем этапе модель обучается объединению 9 подмножеств и тестируется на оставшемся 10-м подмножестве. Это повторяется для всех 10 перестановок подмножеств, и коэффициент детерминации для модели получается как среднее значение по перестановкам.

Благодарности

Мы благодарим Wikimedia Deutschland e.V. за предоставление доступа к своим базам данных на Wikimedia Toolserver и IMDb, Inc. за доступ к базе данных Box Office Mojo. Мы также благодарим анонимных рецензентов PLoS ONE за полезные комментарии.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: TY JK. Проведенные эксперименты: ММ. Проанализированы данные: ММ. Написал статью: MM TY.

Ссылки

1. 1. Сакаки Т., Окадзаки М., Мацуо Ю. (2010) Землетрясение потрясает пользователей Twitter: обнаружение событий в реальном времени с помощью социальных датчиков.В кн .: Материалы 19-й международной конференции во всемирной паутине. Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM, WWW ’10, стр. 851–860.
2. 2. Окадзаки М., Мацуо И. (2011) Семантический Twitter: анализ твитов для уведомления о событиях в реальном времени. В: Breslin J, Burg T, Kim HG, Raftery T., Schmidt JH, редакторы, Recent Trends and Developments in Social Software, Springer, volume 6045 of Lecture Notes in Computer Science . С. 63–74.
3. 3. Боллен Дж., Мао Х, Цзэн Х (2011). Настроение в Твиттере предсказывает фондовый рынок.Журнал вычислительной науки 2: 1–8.
4. 4. Сааведра С., Дач Дж., Уззи Б. (2011) Отслеживание понимания трейдерами рынка с использованием данных электронной связи. PLoS ONE 6: e26705.
5. 5. Тумасьян А., Спренгер Т.О., Сандер П.Г., Велпе И.М. (2010) Предсказание выборов с помощью Twitter: что 140 символов говорят о политических настроениях. В: Материалы Четвертой Международной конференции AAAI по блогам и социальным сетям. С. 178–185.
6. 6. Гайо-Авелло Д., Мелаксас П., Мустафарадж Э. (2011) Ограничения электоральных прогнозов с использованием Twitter.В: Материалы пятой международной конференции AAAI по блогам и социальным сетям. С. 490–493.
7. 7. Gayo-Avello D (2012) «Я хотел прогнозировать выборы с помощью Twitter, и все, что я получил, это паршивая газета» — сбалансированный опрос по прогнозированию выборов с использованием данных Twitter. припринт; arXiv: 12046441.
8. 8. Brody T, Harnad S, Carr L (2006) Более ранняя статистика использования Интернета как предикторы последующего воздействия цитирования. Журнал Американского общества информационных наук и технологий 57: 1060–1072.
9. 9. Eysenbach G (2011) Могут ли твиты предсказывать цитирование? показатели социального воздействия на основе Twitter и корреляция с традиционными показателями научного воздействия. J Med Internet Res 13: e123.
10. 10. Shuai X, Pepe A, Bollen J (2012) Как научное сообщество реагирует на недавно представленные препринты: загрузка статей, упоминания в Твиттере и цитирование. PLoS ONE 7: e47523.
11. 11. Прейс Т., Рейт Д., Стэнли Х.Э. (2010) Сложная динамика нашей экономической жизни в разных масштабах: выводы из данных запросов поисковых систем.Философские труды Королевского общества A 368: 5707–5719.
12. 12. Прейс Т., Моат Х.С., Стэнли Х.Э., епископ С.Р. (2012) Количественная оценка преимущества ожидания. Sci Rep 2: 350.
13. 13. Ginsberg J, Mohebbi MH, Patel RS, Brammer L, Smolinski MS и др. (2009) Выявление эпидемий инуензы с использованием данных запросов поисковых систем. Природа 457: 1012–1014.
14. 14. Цагкиас Э., де Рийке М., Веркамп В. (2009) Прогнозирование количества комментариев к новостным сообщениям в Интернете.В: 18-я конференция ACM по управлению информацией и знаниями (CIKM 2009). ACM, Гонконг: ACM, стр. 1765–1768.
15. 15. Tsagkias E, Weerkamp W, de Rijke M (2010) Комментарии к новостям: изучение, моделирование и онлайн-прогнозирование. В: 32-я Европейская конференция по поиску информации (ECIR 2010). Springer, Springer, стр. 109–203.
16. 16. Castillo C, El-Haddad M, Pfeffer J, Stempeck M (2013) Характеристика жизненного цикла новостных онлайн-историй с использованием реакций в социальных сетях.припринт; arXiv 13043010.
17. 17. Цагкиас М. (2012) Социальные сети майнинга: отслеживание контента и прогнозирование поведения. Кандидат наук. докторская диссертация, Амстердамский университет.
18. 18. Sinha S, Raghavendra S (2004) Голливудские блокбастеры и длиннохвостые распределения: эмпирическое исследование популярности фильмов. Eur Phys J B 42: 293–296.
19. 19. Sinha S, Pan RK (2005) Блокбастеры, бомбы и спящие: распределение доходов от фильмов. В: Chatterjee A, Yarlagadda S, Chakrabarti BK, редакторы, Econophysics of Wealth Distribution, Springer Milan, New Economic Windows.С. 43–47.
20. 20. Пан Р.К., Синха С. (2010) Статистические законы популярности: универсальные свойства динамики боксов кинофильмов. Новый журнал физики 12: 115004.
21. 21. Sreenivasan S (2013) Количественный анализ эволюции новизны в кино с помощью краудсорсинговых ключевых слов. припринт; arXiv 13040786.
22. 22. Шарда Р., Делен Д. (2006) Прогнозирование успеха кинофильмов с помощью нейронных сетей. Экспертные системы с приложениями 30: 243–254.
23. 23. Джоши М., Дас Д., Гимпель К., Смит Н. (2010) Обзоры фильмов и доходы: эксперимент в регрессии текста. В: Proceedings of NAACL-HLT 2010, Short Papers Track.
24. 24. Исии А., Аракаки Х., Мацуда Н., Умемура С., Урушидани Т. и др. (2012) Феномен «удара»: математическая модель взаимодействия динамики человека как случайного процесса. Новый журнал физики 14: 063018.
25. 25. Идальго К.А., Кастро А., Родригес-Сикерт С. (2006) Влияние социальных взаимодействий в жизненном цикле первичного потребления кинофильмов.Новый журнал физики 8: 52
26. 26. Mishne G, Glance N (2006) Прогнозирование продаж фильмов на основе настроений Blogger. В: Материалы весеннего симпозиума AAAI 2006 г. по вычислительным подходам к анализу веб-журналов (AAAI-CAAW). С. 155–158.
27. 27. Асур С., Хуберман Б.А. (2010) Предсказание будущего с помощью социальных сетей. В: Материалы Международной конференции IEEE / WIC / ACM 2010 года по веб-аналитике и технологии интеллектуальных агентов. С. 492–499.
28. 28.Вонг FMF, Сен С., Чианг М. (2012) Почему просмотр фильмов в Твиттере не расскажет всей истории? В: Материалы семинара ACM 2012 г., посвященного работе с социальными сетями в Интернете. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM, WOSN ’12, стр. 61–66.
29. 29. Yun Q, Gloor PA (2012) Интернет отражает ценность в реальном мире, сравнивая оценку фирмы с ее положением в сети. MIT Sloan Research Paper No 4973-12 Доступен в SSRN: http: // ssrncom / abstract = 2157278, по состоянию на 7 июля 2013 г.
30. 30.Огина А., Бреусс М., Цагкиас Э., де Рийке М. (2012) Прогнозирование рейтингов фильмов IMDB с помощью социальных сетей. В: ECIR 2012: 34-я Европейская конференция по поиску информации. Springer-Verlag, Барселона, Испания: Springer-Verlag, стр. 503–507.
31. 31. Восс Дж. (2005) Измерение Википедии. В: Международная конференция Международного общества наукометрии и информетрики: 10-е, Стокгольм (Швеция), 24–28 июля 2005 г.
32. 32. Алмейда РБ, Мозафари Б., Чо Дж. (2007) Об эволюции Википедии.В: Материалы Международной конференции по блогам и социальным сетям. ICWSM’07.
33. 33. Сух Б., Конвертино Г., Чи Э., Пиролли П. (2009) Сингулярность не рядом: замедление роста Википедии. В: Материалы 5-го Международного симпозиума по вики-сайтам и открытому сотрудничеству, Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: ACM, WikiSym ’09, стр. 8. 1–8: 10.
34. 34. Холлоуэй Т., Божичевич М., Бёрнер К. (2007) Анализ и визуализация семантического освещения Википедии и ее авторов.Сложность 12: 30–40.
35. 35. Halavais A, Lackaff D (2008) Анализ тематического освещения Википедии. Журнал компьютерных коммуникаций 13: 429–440.
36. 36. Тараборелли Д., Чампалья Г. (2010) За гранью примечательности. коллективное обсуждение включения контента в Википедию. В: Семинар по самоадаптирующимся и самоорганизующимся системам (SASOW), Четвертая международная конференция IEEE, 2010 г., посвященная. С. 122–125.
37. 37. Sumi R, Yasseri T, Rung A, Kornai A, Kertész J (2011) Характеристика и предсказание войн редактирования Википедии.В: Труды ACM WebSci’11, Кобленц, Германия. С. 1–3.
38. 38. Суми Р., Яссери Т., Рунг А., Корнаи А., Кертес Дж. (2011) Редактировать войны в Википедии. В: Конфиденциальность, безопасность, риски и доверие (PASSAT), Третья международная конференция IEEE 2011 г. и Третья международная конференция IEEE 2011 г. по социальным вычислениям (SocialCom). С. 724–727.
39. 39. Яссери Т., Суми Р., Рунг А., Корнаи А., Кертес Дж. (2012) Динамика конфликтов в Википедии. PloS ONE 7: e38869.
40. 40.Яссери Т., Спёрри А., Грэм М., Кертес Дж. (2014) Самые противоречивые темы в Википедии: многоязычный и географический анализ. В: Фичман П., Хара Н., редакторы, Global Wikipedia: Международные и межкультурные проблемы в онлайн-сотрудничестве. Scarecrow Press.
41. 41. Торок Дж., Иньигес Дж., Яссери Т., Сан-Мигель М., Каски К. и др. (2013) Мнения, разногласия и консенсус: моделирование социальной динамики в среде сотрудничества. Phys Rev Lett 110: 088701.
42. 42.Яссери Т., Суми Р., Кертес Дж. (2012) Циркадные модели редакционной деятельности Википедии: демографический анализ. PLoS ONE 7: e30091.
43. 43. Яссери Т., Корнаи А., Кертес Дж. (2012) Практический подход к сложности языка: тематическое исследование из Википедии. PLoS ONE 7: e48386.
44. 44. Нильсен Ф.А. (2011). Исследования и инструменты Википедии: обзор и комментарии. Доступно по адресу http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/edoc_download.php/6012/pdf/imm6012.pdf, по состоянию на 7 июля 2013 г.
45. 45. Жюльен Н (2012). Что мы знаем о Википедии: обзор литературы, анализирующей проект (ы). Доступно на SSRN: http://ssrn.com/abstract=2053597, дата обращения 7 июля 2013 г.
46. 46. Яссери Т., Кертес Дж. (2013) Создание ценности в совместной среде. Журнал статистической физики 151: 414–439.
47. 47. Киган Б., Гергл Д., Подрядчик Н.С. (2011) Горячий выход из вики: динамика, практики и структуры в Википедии, посвященной катастрофам тохоку.В: Int Sym Wikis. С. 105–113.
48. 48. Раткевич Дж., Фортунато С., Фламмини А., Менцер Ф., Веспиньяни А. (2010). Характеристика и моделирование динамики онлайн-популярности. Phys Rev Lett 105: 158701.
49. 49. Spoerri A (2007) Что популярно в Википедии и почему? Первый понедельник 12:4.
50. 50. Spoerri A (2007) Визуализация перекрытия между 100 наиболее посещаемыми страницами Википедии с сентября 2006 года по январь 2007 года. Первый понедельник 12: 4.
51. 51. Osborne M, Petrović S, McCreadie R, Macdonald C, Ounis I (2012) Бибер, больше нет: обнаружение первой истории с использованием Twitter и Wikipedia. В: Материалы семинара по доступу к информации с учетом времени. TAIA’12.
52. 52. Георгеску М., Канхабуа Н., Краузе Д., Нейдл В., Сирсдорфер С. (2013) Извлечение информации о событиях из обновлений статей в Википедии. В: Сердюков П., Браславский П., Кузнецов О Сергей, Кампс Дж., Рюгер С. и др., Редакторы, Достижения в области информационного поиска, Springer Berlin Heidelberg, том 7814 из Lecture Notes in Computer Science .С. 254–266.
53. 53. Moat HS, Curme C, Avakian A, Kenett DY, Stanley HE, et al. (2013) Количественная оценка моделей использования Википедии до движения фондового рынка. Sci Rep 3: 1801.
54. 54. Киммонс Р. (2011) Понимание сотрудничества в Википедии. Первый понедельник 16:12.

(PDF) Почему Википедия так успешна? Опыт установления принципов в высшем образовании

[Коллис, 98] Б. Коллис: Новая дидактика университетского обучения: почему и как? Компьютеры и

Education, 31, 373-393, 1998

[Cunningham, 01] W.Каннингем, Б. Леуф: Путь вики. Быстрая совместная работа в сети.

Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли, 2001

[Эбнер, 02] М. Эбнер, А. Хольцингер: Электронное обучение в гражданском строительстве: опыт применил

к лекционному курсу по структурному бетону, Научный журнал Прикладная информация

Technology (JAPIT), стр. 1-9, 2002

[Эбнер, 05] М. Эбнер, А. Хольцингер: Скрытый: недооцененный человек-компьютер

Феномен, IEEE MultiMedia, vol.12, вып. 4, pp. 70-75, октябрь-декабрь 2005 г.

[Ebersbach, 05] A. Ebersbach, M. Glaser: Wiki, Informatik Spektrum, стр. 131-135, апрель 2005 г.

[Elrufaie, 05] E. Elrufaie: Wiki Paradigm для использования в ИТ-курсах, Труды

Международной конференции по информационным технологиям: кодирование и вычисления (ITCC’05), 2005

[Gilbert, 98] L. Gilbert, DR Мур: Создание интерактивности в веб-курсах: инструменты для общения в социальных сетях

и учебного взаимодействия.Образовательные технологии, 38, 3, 29-35, 1998

[Горман, 05] Г. Э. Горман: Действительно ли концепция вики настолько прекрасна? Информация в Интернете

Review, 29, 3, 225-226, 2005

[Holzinger, 02] A. Holzinger: Основы мультимедиа, Том 2: Обучение. Cognitive

Основы мультимедийных информационных систем, Нью-Дели, Лакшми, 2002,

http://www.basiswissen-multimedia.at/ (последнее посещение: 22.03.2006)

[Holzinger, 05] A. Holzinger, R Motschnik-Pitrik: Рассмотрение человека в мультимедиа:

Дизайн, ориентированный на учащегося (ЖКД) и электронное обучение, ориентированное на человека (PCeL).В: Миттермейр, Р. Т.

(ред.) Инновационные концепции обучения информатике. Вена, Карл Уберройтер, 2005

[Kolbitsch, 05] Дж. Колбич, Х. Маурер: Создание сообщества вокруг энциклопедических

Знание, Журнал компьютерных и информационных технологий, Том 13.

[Mitchel, 05] TJF Mitchell, SY Чен и Р.Д. Макреди: Обучение гипермедиа и предыдущие знания

: опыт в предметной области или системный опыт. Журнал компьютерного обучения, 21,

1, 53-64, 2005

[Nupedia, 06] http: // en.wikipedia.org/wiki/Nupedia (последнее посещение: 22.03.2006)

[Прис, 02] Дж. Прис, Х. Шарп, Ю. Роджерс: Дизайн взаимодействия: помимо человека и компьютера

Взаимодействие, Нью-Йорк, Вили, 2002

[Raitman, 05] Р. Райтман, Н. Аугар, В. Чжоу: Использование вики-сайтов для совместной работы в Интернете в среде электронного обучения

: пример из практики, материалы третьей международной конференции по информационным технологиям и приложениям

(ICITA 05), 2005

[Raygan, 02] R.Э. Райган, Д. Г. Грин: Сотрудничество в Интернете: TWiki, Proceedings IEEE

SoutheastCon, стр. 137 — 141, 2002

[Роббинс, 06] К. Роббинс: Обеспечение культурного контекста с помощью образовательных мультимедиа в южной части

Тихого океана. Образовательные технологии и общество, 9, 1, 202-212, 2006

[Twiki, 06] «TWiki — веб-платформа для совместной работы», http://twiki.org (последнее посещение:

22.03.2006)

[Wang, 04] К. Ван, Д. Тернер: Расширение парадигмы вики для использования в классе,

Труды Международной конференции по информационным технологиям: кодирование и

вычисления, 2004

534 Эбнер М., Зехнер Дж., Хольцингер А .: Почему Википедия так успешна? …

Успешная Википедия NYBG Edit-A-Thon — Science Talk Archive

Опубликовано в Самородки из архивов 12 августа 2016 г., автор Science Talk

Саманта Д’Акунто — библиотекарь-справочник библиотеки Люэстера Т. Мерца при Нью-Йоркском ботаническом саду, где она регулярно помогает исследователям в различных проектах, от истории науки до ботаники, искусства и истории ландшафта.Эстер Джексон — библиотекарь общественных служб в библиотеке Мерца, где она управляет справочно-информационными службами и курирует информационное бюро завода.

Библиотека Люэстера Т. Мерца Нью-Йоркского ботанического сада недавно приветствовала редакторов Википедии из района Нью-Йорка на пятичасовую сессию исследования, написания и редактирования, посвященную созданию и расширению статей о ботаниках, которые собрали значительные коллекции образцы растений в штате Нью-Йорк.

В течение нескольких лет сотрудники библиотеки Мерца обсуждали идею создания страниц Википедии для ботаников как способа использования обширной информации, содержащейся в одной из уникальных специальных коллекций библиотеки, известной как Вертикальный файл. Среди прочего, «Вертикальный файл» содержит особенно интересные биографические материалы, такие как фотографии, газетные статьи, вырезки из журналов, брошюры и другие эфемеры о ботаниках, садоводах и земледельцах. Многие из лиц, представленных в вертикальном файле, когда-то были связаны с Ботаническим садом или занимались профессиональной деятельностью в штате Нью-Йорк.Поэтому размещение edit-a-thon, посвященного созданию статей в Википедии для ботаников, которые собрали значительные коллекции в штате Нью-Йорк, казалось логичным выбором.

При подготовке к мероприятию сотрудники библиотеки координировали свои действия не только с Гербарием Уильяма и Линды Стир в саду, но и обращались к другим гербариям Нью-Йорка, используя Index Herbariorum, , который содержит информацию о примерно 3000 гербариях, существующих сегодня в мире. . Различные гербарии, расположенные в штате Нью-Йорк, попросили указать имена ботаников, образцы которых были в их фондах и которые собрали значительные коллекции в штате Нью-Йорк.Имена были сопоставлены как с Гарвардским индексом ботаников, так и с публикацией « Авторы названий растений» , чтобы определить, были ли ботаники собраны значительными коллекциями в штате Нью-Йорк. Исторически сложилось так, что в ботанике преобладали мужчины, поэтому сотрудники библиотеки приложили дополнительные усилия, чтобы способствовать представлению женщин-ботаников.

После того, как сотрудники составили список из 50 известных ботаников, следующим шагом было рассмотрение всех материалов в коллекции, относящихся к этим людям.Это включало не только вертикальный файл, но и публикации, написанные этими людьми или о них. Любые фотографии из общественного достояния или фотографии, сделанные NYBG в вертикальном файле, были отсканированы в цифровом виде и загружены с соответствующими метаданными на Wikimedia Commons, чтобы они были доступны редакторам в день мероприятия.

За несколько недель до мероприятия сотрудники библиотеки широко продвигали edit-a-thon. Администраторы других гербариев штата Нью-Йорк были приглашены лично или удаленно, а сотрудники установили контакты с местным сообществом Википедии Нью-Йорка, которое представляет собой очень активную группу редакторов, которые создают и изменяют статьи по различным темам, используя ресурсы, найденные в академических и специальных коллекциях по всему Нью-Йорку.Кроме того, рекламные материалы распространялись по нескольким каналам, таким как Instagram, Twitter, Facebook и Science Talk.

15 июня, в день мероприятия, библиотека приняла в общей сложности 26 посетителей, 22 из которых не были связаны с Садом. Всего было создано 5 статей и отредактировано 14 страниц. Примеры дневной работы: статьи о Дэниеле Ате, нынешнем менеджере программы сохранения сада; Грейс «Бетти» Лотович, член Ботанического общества Торри; и Инес Харинг, специалист по мху, которая была помощником почетного хранителя Сада.

Судя по успеху мероприятия, сотрудники библиотеки Мерца знают, что коллекции библиотеки можно и нужно продолжать использовать для создания и улучшения статей в Википедии. Существует бесконечный список ботаников, которые внесли значительный научный вклад, но выпали из поля зрения общественности. Сотрудники с нетерпением ждут продолжения продвижения коллекций Сада и работ ботаников в Википедии и за ее пределами.

Сможет ли Википедия пережить собственный успех?

Непросто быть Википедией, бесплатной веб-энциклопедией, созданной и редактируемой анонимными участниками.Просто спросите основателя Джимми Уэйлса, который видел, как его творение подверглось критике всего за несколько коротких месяцев, поскольку сайт парирует вандализм и обвинения в неточных записях. «Википедия всегда менялась, — говорит Уэльс, защищая свой продукт.

Мягко говоря.

29 ноября журналист Джон Зейгенталер-старший, когда-то входивший в штат Роберта Кеннеди, написал статью в газете USA Today , отметив, что статья в Википедии неверно связала его с убийством Роберта Кеннеди и Джон Ф.Кеннеди. В статье, которая оставалась на сайте в течение четырех месяцев, говорилось, что «Джон Сейгенталер-старший был помощником генерального прокурора Роберта Кеннеди в начале 1960-х годов. В течение короткого времени считалось, что он принимал непосредственное участие в убийствах Кеннеди как Джона, так и его брата Бобби. Ничего не было доказано ». Википедия в конечном итоге удалила неточную информацию и теперь даже содержит запись под названием «Полемика о биографии Джона Зейгенталера-старшего», объясняющую историю ее собственной ошибки.

А в прошлом месяце бывшего VJ MTV и пионера подкастинга Адама Карри обвинили в редактировании ссылок Википедии на Кевина Маркса, еще одного известного известного подкастера. В записи в блоге от 2 декабря Карри признался, что отказался от этого, и извинился.

Сегодня популярные или потенциально противоречивые записи в Википедии, такие как статья о Джордже Буше, приветствуют читателей следующим: «В ответ на недавний вандализм редактирование этой страницы новыми или анонимными пользователями было временно отключено.Пожалуйста, обсудите возможные изменения или запросите снятие защиты ».

Википедия, основанная в 2001 году как некоммерческая организация и поддерживаемая в основном за счет пожертвований, позволяет любому, у кого есть доступ в Интернет, редактировать свои статьи. Предпосылка заключается в том, что коллективные знания, которые некоторые называют «контентом с открытым исходным кодом», не менее ценны, чем профессионально отредактированный контент. В результате Википедия превратилась в гибридный сайт энциклопедии и текущих событий, который поднимает ряд интересных вопросов, в том числе: насколько точен бесплатный контент с учетом последних событий в Википедии? Превосходит ли совокупная «мудрость толпы» опыт знающих людей? Работает ли полицейский механизм Википедии? Споры вокруг Википедии просто отражают дальнейшее напряжение между старыми и новыми медиа?

Ответ на все эти вопросы, по мнению экспертов Wharton, сводится к двум словам: это зависит от обстоятельств.По словам Эрика Клемонса, профессора операций и управления информацией, глупо принимать определения Википедии как евангелие, но этот сайт все же стоит время от времени читать. Профессор маркетинга Питер Фейдер отмечает, что Википедия показывает, что в толпе есть мудрость, но лучшая система оценки пользователей отфильтрует тех, кто публикует ложную информацию. Джоэл Вальдфогель, профессор бизнеса и государственной политики, согласен с тем, что большая часть беспокойства по поводу Википедии — это всего лишь новый взгляд на то, имеют ли старые медиа (в данном случае печатные энциклопедии) шанс против нового поколения мгновенно обновляемых онлайн-медиа.

Для Кендалла Уайтхауса, старшего директора по информационным технологиям в Wharton, самый интересный вопрос заключается в том, «является ли мудрость толпы лучшим подходом по сравнению с научным обзором и отредактированным контентом». Как отмечает Уайтхаус, «сила Википедии в том, что на нее смотрят тысячи глаз. Надеюсь, что ошибки будут быстро обнаружены и исправлены ». Но Уайтхаус также отмечает, что по мере расширения содержания Википедии даже тысяча глаз может пропустить определенные детали — что, по-видимому, и произошло в случае с материалом Зайгенталера.

Уэльс не отклоняет опасения по поводу Википедии и отмечает, что он внес изменения для предотвращения злоупотреблений, например, разрешив только зарегистрированным пользователям вносить определенные типы изменений. Однако он добавляет, что Википедию критиковали за ошибки просто потому, что она относительно нова, и сравнивает внимание, циркулирующее вокруг сайта, с историями, посвященными необычным предметам, выставленным на продажу на eBay в 1999 и 2000 годах. «СМИ любят истории, » он говорит.

Проблемы роста

Тот факт, что Википедия привлекла столько внимания, указывает на то влияние, которого она достигла с момента своего создания почти пять лет назад.Действительно, 14 декабря исследование 42 статей, проведенное журналом Nature , ставит Википедию почти на один уровень с Британикой с точки зрения точного научного освещения. Природа обнаружила, что в средней статье о науке в Википедии было четыре ошибки, а в Британнике — три. Самая большая жалоба на Википедию заключалась в том, что записи были запутанными и плохо структурированными. В целом, как показало исследование Nature, такие проблемы, как инцидент в Зайгенталере, были исключением, а не правилом.

Википедия также быстро росла.13 000 активных участников работают над 1,8 миллионами статей на более чем 100 языках. По словам Уэльса, на англоязычных сайтах от 800 до 1000 редакторов редактируют большинство статей. Согласно Alexa, сайту отслеживания веб-трафика, Википедия занимает 37 ^{-е место среди} самых посещаемых сайтов в Интернете.

Но с его влиянием приходит дополнительная проверка, говорит Фейдер, который рассматривает последние сообщения о Зайгенталере, Карри и предлагаемые изменения в политике как «бурю в чайнике».Википедия заслуживает такого же доверия, как и все, что я нахожу в сети. Это часто всплывает … но это не значит, что я прекращаю свои исследования на этом ».

Действительно, ключом к успеху может быть включение Википедии в более широкий контекст. Это может быть инструмент исследования, но он далеко не окончательный. Сама Википедия признает этот факт, отмечая на своем сайте, что «он отличается от бумажного справочного источника в некоторых важных отношениях. В частности, зрелые статьи имеют тенденцию быть более полными и сбалансированными, в то время как другие (часто только начинающиеся) статьи могут по-прежнему содержать значительную дезинформацию, неэнциклопедический контент или вандализм.Пользователи должны знать об этом, чтобы получать достоверную информацию и избегать дезинформации, которая была недавно добавлена, но еще не удалена ».

Несмотря на этот отказ от ответственности, наблюдатели говорят, что Википедия слишком часто считается авторитетной. Дэвид Винер, пионер программного обеспечения, который внес свой вклад в несколько общих стандартов, используемых в Интернете и опубликовал один из первых веб-журналов, сказал в июньской записи в блоге, что самая большая проблема с Википедией заключается в том, что она широко рассматривается как авторитетная, но «ею легко манипулировать. людьми, готовыми заточить топор.

Ари Фридман, старший сотрудник Wharton, основавший онлайн-журнал под названием Copyright , который планирует применить некоторые методы Википедии для проверки исследований авторского права и тематических исследований, говорит, что было бы глупо отказываться от подхода Википедии к открытому контенту. Но, добавляет он, существуют компромиссы с распространением информации с помощью подхода толпы. «Главный компромисс — это не« скорость в обмен на точность », как некоторые могут предположить, а, скорее,« скорость в обмен на гарантию », — говорит Фридман.«Если информация абсолютно не должна быть неправильной для каждого человека, который ее просматривает, то совместный контент не будет работать очень хорошо».

Клемонс отмечает, что Википедия никогда не должна быть единственным источником информации. «Я использую Википедию только для того, что мне плохо известно, ищу краткое описание, чтобы поделиться с дочерью, выполняющей домашнее задание, чтобы мне не приходилось писать его самому. Но если я не знаю предмета, я бы никогда не стал рассматривать Википедию как источник информации », — говорит он, добавляя, что самая большая проблема заключается в том, что Википедия не предоставляет информации о том, кто опубликовал историю, полномочия автора или мотивы изменений. .

Вальдфогель соглашается. «С этими сайтами покупатель остерегается. Любой, кто интересуется этой темой, должен провести дополнительные исследования. Вы не можете думать, что это абсолютная правда ».

Вопрос в том, соответствует ли совместный контент, такой как Википедия, стандартам профессионально редактируемого контента. Уэльс признает, что некоторое внимание, уделяемое Википедии в последнее время, можно отнести к продолжающимся спорам о сравнении старых медиа и новых медиа, но добавляет, что онлайн-энциклопедия больше похожа на традиционное издание, управляемое редактором, в котором писатели публикуют статьи, а редакторы проверяют их.«Википедия работает гораздо более традиционно, чем люди думают», — говорит Уэльс. «У нас есть основная группа редакторов, которые делают эту работу».

Policing Wikipedia

То, что удалось довести Википедию до этого момента — открытого формата, в котором каждый может публиковать статьи — может не работать, поскольку онлайн-энциклопедия продолжает расти, говорит Фейдер. Проблема: не существует рейтинговой системы, повышающей доверие к людям, которые создают и редактируют статьи. Например, система, которая сохраняет анонимность редакторов статей, но при этом оценивает их так же, как торговцы eBay, может повысить доверие к Википедии.Автор, известный своей точностью или предметной экспертизой, получит, скажем, пять звезд. Вандал или кто-то, кто беззастенчиво подключает продукт, получит одну звезду.

В ответ на недавние события Уэльс внес несколько изменений, чтобы улучшить охрану территории. В дополнение к реализации политики «полузащиты», когда страницы, сталкивающиеся с проблемами вандализма, могут редактироваться только зарегистрированными пользователями с учетными записями старше четырех дней, администраторы сайтов добавят задержку для страниц высокого профиля, таких как страница президента Буша, которая в настоящее время закрыто.Задержка, похожая на кнопку «сбросить» на радио, которая дает продюсерам несколько секунд, чтобы предотвратить попадание в эфир чего-то вроде грубого выражения, будет означать, что онлайн-вандалы не могут быстро изменить страницу со статьей с последними новостями, например, опубликованной, когда Папа умер. Уэльс отмечает, что продолжительность задержки будет определена сообществом Википедии. «У нас сотни людей постоянно следят за сайтом. Они выяснят общественные нормы ».

Другие изменения находятся в разработке, но Уэльс не сообщил ничего конкретного, за исключением того, что он не планирует вводить рейтинговую систему, подобную той, что предлагает Фейдер.Такой тип системы не может работать и будет «разрушительным для сообщества», предполагает Уэльс, потому что у Википедии от 800 до 1000 активных редакторов. Рейтинговая система была бы не только неочищенной, но и унизительной. Например, биолог может быть экспертом по вопросам биологии, но превратиться в разглагольствующего сумасшедшего, когда дело доходит до израильско-палестинского конфликта. «В этом примере человек, вероятно, получил бы три звезды в целом», — говорит Уэльс. «Но рейтинг потеряет элемент человеческого суждения. В нашей системе мы со временем узнаем, что вам нужно следить за этим редактором, когда он или она работает над темами, относящимися к Ближнему Востоку.

Уайтхаус признает, что некоторое содержание Википедии может быть неточным, но в целом система контроля работает. «Посмотрите, что сделала Википедия за короткий период времени. По большому счету, самоконтроль себя зарекомендовал ».

Развивающиеся модели

Задача Википедии состоит в том, чтобы совмещать мониторинг хорошо заметных страниц и областей с низкой посещаемостью, содержащих дезинформацию. «Этот процесс работает, когда есть возможность обсуждения и диалога», — говорит Уайтхаус.«Проблема в том, чтобы следить за малоизвестными статьями, на которые никто не смотрит».

Неясно, как будет развиваться модель Википедии, но у некоторых потенциальных конкурентов есть свои идеи. Недавно был запущен сайт под названием Digital Universe, предлагающий «стюардов» для обзора контента и предоставляющий два уровня статей — проверенные экспертами и не проверенные экспертами. Компания позиционирует себя как «общественная телекомпания Интернета» и университет человеческой мысли и опыта.

Friedman’s Copyright , открытие которого начнется в середине февраля, представляет собой рецензируемый журнал с открытым доступом по всем аспектам авторского права в эпоху Интернета.Авторы представят подробные исследования, тематические исследования и мнения, проверенные в ходе быстрой экспертной оценки. Copyright будет искать баланс между предоставлением доступа всем пользователям и обеспечением точности информации. По словам Фридмана, совместный контент по-прежнему играет большую роль, но фильтрация огромных объемов информации будет становиться все более важной.

Несмотря на то, что Википедия эффективна, она «позволяет любому публиковать [информацию] и просто молится, чтобы эксперты опубликовали больше, чем злонамеренные или некомпетентные», — говорит Фридман.Подход к авторскому праву будет открыт для всех, но представленные материалы будут проверены, среди прочего, Фейдером, Лоуренсом Лессигом, профессором права Стэнфордской школы права, и Уильямом М. Лэндсом, профессором права Чикагского университета, перед публикацией.