Network thinking and Web ScienceIn

Network thinking and Web Science
In this short video, you meet leading Web scientists Professor Dame Wendy Hall and Professor Sir Nigel Shadbolt who discuss the relevance of the study of networks to Web Science.

Web Science studies networks of computers, people, and information. The analysis of these combined elements has the potential to reveal information about individuals with a high level of detail.

Nigel argues that ‘data mining is one of the most powerful forms of analysis we can do’ (min. 1:03), and identifies how this could be a threat to our privacy. On the other hand, Wendy (min. 1.41) gives us an example on how data mining through network analysis could be beneficial for us as a society.

Both Nigel and Wendy discuss the threats and opportunities of extracting information from the networks existing in the Web, and they both mention a limit that should be drawn at some point.

Where would you draw that line? Can you think of examples where analysing social media data might not be appropriate?

Результаты (русский) 1:

Сети мышления и веб наукиВ этом коротком видео вы встретите ведущих ученых веб дам профессор Венди холл и профессор сэр Найджел Shadbolt, которые обсуждают актуальность исследования сетей для веб науки.Веб-наука исследования сети компьютеров, людей и информации. Анализ этих комбинированных элементов имеет потенциал, чтобы раскрыть информацию о лицах, с высоким уровнем детализации.Найджел утверждает, что «интеллектуального анализа данных является одним из самых мощных форм анализа, мы можем сделать» (мин. 1:03) и определяет, каким образом это может быть угроза нашей частной жизни. С другой стороны Венди (мин. 1.41) дает нам пример как интеллектуального анализа данных через сети анализ может быть полезным для нас, как общество.Найджел и Венди обсуждают угрозы и возможности извлечения информации из сетей, существующих в Интернете, и они оба упоминают предел, который следует в какой-то момент.Где бы вы нарисовать эту линию? Можете ли вы привести примеры, где анализ данных социальных средств массовой информации может оказаться неуместным?

Результаты (русский) 2:

Сетевое мышление и Web Science
В этом коротком видео вы встретите ведущих веб - ученых Профессор Dame Венди Холл и профессор сэр Найджел Shadbolt , которые обсуждают актуальность исследования сетей к Web Science.

Веб - Наука изучает сети компьютеров, людей и информации. Анализ этих комбинированных элементов имеет потенциал , чтобы раскрыть информацию о людях с высоким уровнем детализации.

Найджел утверждает , что "интеллектуального анализа данных является одним из самых мощных форм анализа мы можем сделать» (мин. 1:03), и отождествляет каким образом это может быть угрозой для нашей личной жизни. С другой стороны, Венди (мин. 1,41) дает нам пример о том , как интеллектуальный анализ данных на основе анализа сети могут быть полезны для нас как общество.

И Найджел и Венди обсудить угрозы и возможности извлечения информации из сетей , существующих в Сети , и они оба упоминают предел , который должен быть отрисованы в какой - то момент.

Где бы вы нарисовать эту линию? Можете ли вы привести примеры , где анализ данных социальных средств массовой информации не может быть уместным?

Результаты (русский) 3:

сеть мышления и веб - наукав это короткое видео, вы встретите ведущих ученых профессор венди зал и дама - профессор сэр найджел shadbolt, обсудить целесообразность изучения сетей для веб - наука.веб - научных исследований сетей компьютеров, людей и информации.анализ совокупности этих элементов может раскрыть информацию о лицах с высокой степенью детализации.найджел утверждает, что "данных является одним из самых мощных видов анализа, мы можем сделать" (мин. 1:03), и определяет, как это может быть угрозой нашей частной жизни.с другой стороны, венди (мин. 1.41) дает нам пример о том, как сбор данных с помощью сети, анализ может быть полезным для нас в обществе.как найджел и венди обсуждения угрозы и возможности получения информации от существующих сетей в интернете, и они оба уже ограничения, которые должны быть получены в какой - то момент.где бы ты сделать это?ты можешь вспомнить примеры, когда анализ социальных медиа данных, возможно, не будет необходимости?