Лобзик википедия: Недопустимое название — Викисловарь

© 2021 worteks.by · Копирование материалов сайта без разрешения запрещено

Официальный сайт STAYER

Головоломка | Пила вики | Фэндом

Головоломка

Дата выпуска

27 октября 2017 г.

Валовая выручка

103 миллиона долларов

Первоначально фильм должен был называться Saw: Legacy , но в июне 2017 года название было официально изменено на Jigsaw .

Сводка

После серии убийств со всеми признаками убийцы Пилы правоохранительные органы более десяти лет преследуют призрак человека, который мертв и вовлечен в новую игру, которая только началась. Неужели Джон Крамер воскрес из мертвых, чтобы напомнить миру, что он благодарен за дар жизни? Или это ловушка, устроенная убийцей со своими собственными замыслами?

Участок

Фильм начинается с преследования преступника Эдгара Мансона.Эдгар, в явной панике, отчаянно взмахивая спусковым механизмом в руке, начинает кричать преследующим его полицейским о начале очередной «игры» и о том, что он должен выбирать людей для смерти, иначе он был бы убит. Несмотря на то, что полиция требует, чтобы он опустил спусковой механизм в руке, Эдгар все равно нажимает на спусковой крючок, в результате чего полиция начинает стрелять по спусковому механизму. Получив приказ Халлорана стрелять не в Эдгара, а по механизму в его руке, детективы злятся, обнаружив, что Эдгар был ранен в грудь.

Затем фильм переходит в металлическую комнату, пустую, если не считать потерявших сознание тел еще пяти жертв, каждая из которых имеет на голове устройство, напоминающее ведро, и цепную петлю на шее. На стене напротив пяти человек без сознания множество пил. Четверо из пяти жертв просыпаются от голоса Джона Крамера, который объясняет, что они должны принести жертву кровью, чтобы получить «зеленый свет» и продолжить безопасное путешествие. Он также упоминает «исповедать свои прошлые грехи» и позволяет «истине освободить их».Когда объяснение первой части игры заканчивается, пилы на другой стороне комнаты активируются, и цепи на их шее начинают тянуть жертв вперед. Четыре сознательные жертвы начинают бороться, пока одна женщина, Анна, не понимает, что для того, чтобы снять ведро с головы, ей нужно всего лишь принести небольшую жертву крови. Она порезает палец о лезвие пилы, и свет на ее шлеме-ведре загорается зеленым, позволяя ей его снять. Она помогает трем другим сознательным жертвам понять, что им нужно сделать, но случайно ранит Карли во время борьбы.Пятый мужчина, который был без сознания во время начальных инструкций, просыпается, когда остальные четверо тянутся в следующую комнату своими цепями, в то время как Анна кричит ему, чтобы он порезался, чтобы освободиться. Мы видим, как мужчина ударил пилу, и предполагается, что он умирает. В следующей комнате, которая показывает, что они находятся в сарае, цепи продолжают тянуть их вперед. В конце концов, цепи останавливаются, и с потолка вылетает три почти одинаковых иголки. Голос Джона Крамера объясняет, что член группы непреднамеренно стал причиной смерти жертвы после ограбления и отказа помочь, когда у них были средства.Он объясняет, что в его жилах течет яд; в одном шприце – противоядие, в другом – физиологический раствор, а в последнем – смертельная кислота. Он говорит человеку спросить себя: «Сколько для вас стоит жизнь?». Он также предупреждает, что, если они не сделают правильный выбор, все они будут повешены цепями на шее. Выяснилось, что членом группы, о котором говорил Джон, была Карли, которая раньше крала кошельки. В одном случае у астматической женщины начался приступ после того, как Карли ограбила ее, и вместо того, чтобы помочь, Карли позволил женщине умереть и убежал с 3 долларами.53. Райан, нетерпеливый, когда цепи медленно начинают спускаться к потолку, требует, чтобы Карли выбрала иглу. Разговаривая с собой, Карли понимает, что: «Сколько для тебя стоит жизнь?» Имеет в виду, и вспоминает, как украл 3,53 доллара у умершей женщины. На каждом шприце напечатан номер, но поскольку Карли отказывается отвечать на вопрос и выбирает иглу, несмотря на то, что знает правильную, Райан пытается нанести ей удар всеми тремя. Когда четыре оставшихся жертвы поднимаются с земли, Райан и Карли борются, в конце концов Райан уколол Карли всеми тремя иглами.Всех четверых отпускают из цепей, и сторона лица Карли растворяется в смертельной кислоте.

После обнаружения двух тел с вырезанными из них кусочками головоломки, по-видимому, принадлежащих безымянному человеку, убитому в первой комнате, и Карли, Хэллоран и его напарник Кейт Хант начинают более серьезно исследовать «игру». Хэллоран с подозрением относится к судебным патологам Логану Нельсону и Элеоноре Бонневиль, особенно к Элеоноре. Хотя, в свою очередь, Логан, военный ветеран, жена которого была убита двумя годами ранее, с подозрением относится к мотивам Хэллорана в расследовании дела.Эдгар, который был помещен в принудительную кому, чтобы как следует вылечиться от ран, показан похищенным из больницы невидимым нападавшим. Когда капитан полиции приказывает эксгумировать могилу Джона Крамера, чтобы положить конец слухам о том, что «игра» на самом деле является еще одной игрой в Пилу, и что каким-то образом Джон все еще жив, внутри гроба вместо этого оказывается тело Эдгара с головоломкой. кусок вырезан из его щеки.

В другой комнате Райан пытается обмануть, убегая через дверь под названием «Выхода нет», и его нога зажата острыми, как бритва, проводами, обездвиживая его.Члены группы Анна и Митч обнаруживают незапертую дверь, ведущую в зернохранилище, но быстро оказываются внутри. Записанное на пленку сообщение объясняет, что Анна и Митч будут похоронены в зерне, а затем убиты падающими обломками, если Райан не потянет за рычаг, который освободит его от проводов вокруг его ноги. Райан в конце концов соглашается, но на рычаге его нога мгновенно отрубается, хотя Анна и Митч выживают. Затем Митч проходит испытания, записанное на пленку сообщение показывает, что он продал мотоцикл с неисправным тормозом молодому человеку, который, как выяснилось, был племянником Джона Крамера, что привело к его гибели в автомобильной катастрофе.Митч будет опущен в спиралевидную ловушку с подогреваемыми элементами, которая вращается колесом того же мотоцикла, который Митч продал племяннику Джона, если только он не сможет дотянуться до тормозного рычага. Он очень близок к тому, чтобы дотянуться до рычага, когда Анна, взяв ближайший металлический стержень, пытается заклинить колесо мотоцикла. На мгновение это сработало, и Митч почувствовал облегчение. То есть до тех пор, пока мотоцикл не сломает планку, в результате чего ловушка снова не запустится, и Митч впоследствии не будет измельчен ловушкой.

Логан и Элеонора говорят в баре о своем недоверии к Хэллорану, прежде чем Элеонора забирает Логана в свою «студию», показывая, что она является навязчивой фанаткой дела Пилы и построила множество копий его предыдущих ловушек, которые, как она опасается, могут инкриминировать ее. Хант следит за ними и фотографирует ее студию, которую показывает Хэллорану. Халлоран приказывает арестовать двоих, хотя Логан может убедить Ханта, старого друга, что на самом деле виноват Хэллоран, поскольку он в прошлом имел дела с Эдгаром.Логан и Элеонора отправляются в сарай после того, как Элеонора прослеживает местоположение игры через семью Джилл Так, хотя Хэллоран преследует их.

Анна пытается обмануть и проскользнуть через дверь на свободу, но ее схватили. Она просыпается с тяжело раненым, но все еще живым Райаном, каждый прикован цепью в комнате с фигурой в капюшоне. Фигура в капюшоне снимает мантию, чтобы увидеть Джона Крамера. Джон рассказывает, что Анна, его старая соседка, когда у него впервые был диагностирован рак, задушила своего младенца в приступе гнева и свалила вину на своего мужа, посадив тело ребенка рядом с ним, пока он спал.Позже ее муж покончил жизнь самоубийством в припадке горя, полагая, что случайно задушил собственного ребенка. Джон объясняет, что эти двое еще не заслужили свое выживание и получили свое послание «задом наперед». Он ставит между ними заряженное ружье, говоря им, что это «ключ» к их выживанию. Анна неверно истолковывает сообщение Джона и пытается застрелить Райана, но пистолет, который оказывается сфальсифицированным, дает ответный огонь и убивает ее. Райан начинает плакать, понимая, что ключи от их цепей были спрятаны внутри пистолета и уничтожены, когда Анна нажала на курок.Он замечает, что зеленый ключ, совпадающий с зеленым замком Анны, согнут и вышел из строя, а его желтый ключ и замок были разделены пополам, не оставляя надежды ни на один из их побегов.

Логан и Элеонора начинают исследовать сарай, но Хэллоран устроил на них засаду. Однако Элеонора убегает, в то время как Логан нокаутирует, а на Хэллорана нападает невидимый злоумышленник. Логан и Хэллоран просыпаются в ошейниках с лазерными резаками. Этим двоим говорят, что они должны признаться во всех своих грехах, иначе они умрут, и у них будет выбор, кто первым столкнется с их испытанием.Холлоран вынуждает Логана идти первым, Логан, бывший врач, признается, что совершил ошибку и неправильно назвал рентгеновские лучи Джона Крамера, из-за чего его рак не был диагностирован, пока не стало слишком поздно. Несмотря на признание, Логан, кажется, умирает. Халлоран сознается в последнюю секунду, признавая, что он позволил преступникам и убийцам свободно разгуливать для личной выгоды, несмотря на то, что он был офицером закона.

Внезапно Логан встает, показывая Хэллорану, что он инсценировал свою смерть, только чтобы обманом заставить его признаться.Затем Логан сообщает, что «игра», которая произошла с Анной, Митчем, Райаном, Карли и неназванным пятым мужчиной, на самом деле произошла за много лет до этого, наряду с тем фактом, что тела так и не были найдены, а вместо этого были обнаружены. осталось гнить в сарае. Затем он показывает, что неназванный пятый человек, который, казалось, умер в начале игры, на самом деле был самим Логаном. Однако вместо того, чтобы быть убитым, Джон пощадил Логана из-за того, что Логан был без сознания во время начальных инструкций игры, и Джон чувствовал, что он не должен умереть из-за простой ошибки.Джон взял Логана в качестве своего первого ученика, и выясняется, что они работали вместе задолго до событий «Пилы». Логан также показывает, что тела, которые были обнаружены полицией, были трупами трех преступников, которых Хэллоран ранее выпустил для собственной выгоды. Логан заявляет, что его намерением было воссоздать игру в сарае, оставив себя и Хэллорана двумя последними. Однако из-за того, что Хэллоран отказался признаться во всех своих грехах, а также из-за того, что он эгоистично нарушил правила и заставил Логана пойти первым, он умрет.Логан говорит Хэллорану, что он «говорит за мертвых», и снова активирует лазерный ошейник на своей шее. Логан хлопает дверью, когда голову Хэллорана рассекает лазеры, убивая его.

Литой

Саундтрек

Ветеран франшизы, композитор Чарли Клоузер, вернулся, чтобы сочинить этот саундтрек. Он был выпущен 27 октября 2017 года на лейбле Lakeshore Records.

Оригинальная оценка

1. Чейз Эдгар

2. Ковшовая комната

3.Головки ковша

4. Bullet Lodged

5. USB-накопитель

6. Трехколесный велосипед

7. Признаться

8. Цепные вешалки

9. Карли Реквием

10. Сарай Исповедь

11. Ножки

12. Внешнее вскрытие

13. Силосная проволока

14. Кудрявые типы

15.Вопрос Logan

16. Результаты в

17. Зерновой бункер

18. Покажи мне

19. Копия логова

20. Возможная причина

21. Лента Mitch

22. Ловушка цикла

23. Логово Свата

24. И это

25. Анна Райан

26. Сарай

27.Найти машину

28. Ружье

29. Два игрока

30. Ошейники лазерные

31. Zepp Eight

32. Конечные кредиты

Развитие

Подтверждено 1 февраля 2016 г. Saw VIII находится в разработке с выпуском 2017 г.

Согласно Schmoes Know, сопродюсер Дэниел Дж. Хеффнер сообщил, что восьмой фильм «Пила» в настоящее время находится в разработке.

16 октября 2014 года Den Of Geek сообщил, что Saw 8 может появиться в 2016 году. В интервью ShockTilYouDrop сайт процитировал интервью продюсеров Марка Бурга и Орена Кулеса относительно развития Saw 8, а также участия Джеймс Ван и Ли Уоннелл. Что касается Вана и Ваннелла, в статье говорилось, что они «… так боялись быть парнями из Пилы. Они пытались оставить свой след. Они, безусловно, сделали это. Ван перешел на Заклятие, Коварный и Форсаж 7 в следующем году.Между тем, Ли Уоннелл находится в стадии пост-продакшена над «Коварной главой 3».

«Им очень удобно возвращаться», – продолжил Кулес. «Джеймс и Ли абсолютно точно собираются оставить свой след. Это одна из причин, по которой мы согласились сделать это снова … Мы планируем поехать на Comic-Con не следующим летом, а летом после того, как наши головы сказали «поехали» », добавив, что теперь« у всех есть время, и пора ».

Рабочее название этого фильма было Saw: Legacy .

В июне 2017 года фильм получил название Jigsaw .

Приемная

Jigsaw собрала 38,1 миллиона долларов в США и Канаде и 64,9 миллиона долларов на других территориях, на общую сумму 103 миллиона долларов по всему миру при производственном бюджете в 10 миллионов долларов. Фильм был встречен в основном неблагоприятными отзывами критиков. Он получил рейтинг 33% от Rotten Tomatoes на основе 87 отзывов, а Metacritic дал ему оценку 39 из 100 на основе 18 критиков.

Общая информация

• Это первый фильм «Пила», который полностью отклоняется от оригинальной сюжетной линии, как сообщается, из-за того, что Lionsgate планирует перезагрузить сериал. Предположительно, этот фильм – еще один фундамент для будущих фильмов «Пила».
• Тобин Белл – изображающий Джона Крамера – единственный актер, вернувшийся из прошлых фильмов.

Видео

Галерея

Список литературы

Внешние ссылки

Навигация

алгоритмов и оскорблений: расширяем наше понимание преследований в Википедии | от Jigsaw | Jigsaw

«Когда вы гладите одежду, вам нужно понимать, что Википедия – не место для женщин.»- анонимный комментарий на странице обсуждения пользователя, март 2015 г.

Редакторы-волонтеры Википедии координируют свои усилия посредством онлайн-обсуждений на« страницах обсуждения », которые прикреплены к каждой статье и странице пользователя на платформе. Но, как показывает вышеприведенная цитата, эти обсуждения не всегда являются добросовестным сотрудничеством и обменом идеями – они также являются средством притеснения и другого отравляющего поведения.

Притеснения характерны не только для Википедии; это распространенная проблема для многих онлайн-сообществ.Опрос, проведенный Pew в 2014 году, показал, что 73% интернет-пользователей были свидетелями онлайн-домогательств, а 40% – лично. Чтобы лучше понять, как участники проектов Викимедиа подвергаются преследованиям, Фонд Викимедиа провел опрос в 2015 году. Около 38% опрошенных редакторов испытали ту или иную форму преследований, и впоследствии более половины этих участников почувствовали снижение своей мотивации. внести свой вклад в сайты Викимедиа в будущем.

В начале прошлого года Фонд Викимедиа начал совместное исследование с Jigsaw, технологическим инкубатором Alphabet, материнской компании Google, чтобы лучше понять природу и влияние преследований на Википедию и изучить технические решения.В частности, мы разрабатываем модели для автоматического обнаружения токсичных комментариев на страницах обсуждения пользователей, применяя методы машинного обучения. Мы используем эти модели для анализа масштабов распространенности и характера онлайн-домогательств. Эти данные помогут нам создать прототип инструментов для визуального отображения домогательств и помочь администраторам отреагировать.

Наше первоначальное исследование было сосредоточено на личных атаках, вопиющей форме онлайн-домогательств, которая обычно проявляется в виде оскорблений, клеветы, непристойности или других форм ad-hominem атак. Чтобы собрать достаточно данных для подхода к контролируемому машинному обучению, мы собрали 100 000 комментариев на страницах обсуждения английской Википедии и попросили 4000 специалистов по работе с людьми судить, являются ли эти комментарии беспокоящими в 1 миллионе аннотаций. Каждый комментарий оценивали 10 рабочих, чьи мнения были агрегированы и использованы для обучения нашей модели.

Этот набор данных является крупнейшим из известных нам общедоступных аннотированных наборов данных о личных атаках. В дополнение к этому помеченному набору комментариев мы публикуем корпус из всех 95 миллионов комментариев пользователей и статей, сделанных в период с 2001 по 2015 год. Оба набора данных доступны в FigShare, исследовательском репозитории, где пользователи могут обмениваться данными для поддержки дальнейших исследований.

Разработанная нами модель машинного обучения была основана на недавнем исследовании Yahoo по обнаружению ненормативной лексики. Идея состоит в том, чтобы использовать фрагменты текста, извлеченные из правок Википедии, и передать их в алгоритм машинного обучения, называемый логистической регрессией.Это дает оценку вероятности того, является ли редактирование личной атакой. С помощью тестирования мы обнаружили, что полностью обученная модель обеспечивает лучшую производительность при прогнозировании того, является ли редактирование личной атакой, чем совокупное среднее значение трех человек-рабочих.

До этой работы основной способ определить, является ли комментарий атакой, заключался в том, чтобы аннотировать его человеком. Это был дорогостоящий и трудоемкий подход, который мог покрыть лишь небольшую часть из 24 000 правок в обсуждениях, которые происходят в Википедия каждый день.Наша модель позволяет нам исследовать каждое изменение, когда оно происходит, чтобы определить, является ли оно личной атакой. Это также позволяет нам задавать более сложные вопросы о том, как пользователи сталкиваются с преследованием. Мы смогли ответить на следующие вопросы:

1. Как часто атаки модерируются? Только 18% атак сопровождались предупреждением или блокировкой пользователя-нарушителя. Даже для пользователей, которые участвовали в четырех или более атаках, модерация осуществляется только для 60% этих пользователей.
2. Какова роль анонимности в личных атаках? Зарегистрированные пользователи совершают две трети (67%) атак на англоязычную Википедию, что противоречит широко распространенному предположению, что анонимные комментарии незарегистрированных участников являются основной причиной проблемы.
3. Как часто бывают атаки со стороны регулярных и случайных участников? Как профессиональные, так и эпизодические редакторы несут ответственность за большую часть атак (см. Рисунок ниже). В то время как половина всех атак исходит от редакторов, которые вносят менее 5 правок в год, треть исходит от зарегистрированных пользователей, которые вносят более 100 правок в год.

Более подробную информацию о том, как мы выполняли этот анализ, и другие вопросы, которые мы исследовали, можно найти в нашей исследовательской статье:

Wulczyn, E., Thain, N., Dixon, L. (2017). Ex Machina: Personal Attacks Seen at Scale (появится в Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web – WWW 2017).

Хотя мы очень довольны вкладом этой работы, это всего лишь небольшой шаг к более глубокому пониманию онлайн-домогательств и поиску способов их смягчения.Ограничения этого исследования заключаются в том, что оно рассматривало только вопиющие и легко идентифицируемые личные атаки. Данные только на английском языке, поэтому модель, которую мы построили, понимает только английский язык. Модель мало что делает для других форм преследования в Википедии; например, он не очень хорошо выявляет угрозы. Есть также важные вещи, которые мы еще не знаем о нашей модели и данных; например, существуют ли непреднамеренные предубеждения, которые были непреднамеренно извлечены из рейтингов краудсорсинга? Мы надеемся изучить эти вопросы, продолжая сотрудничать в этом исследовании.

Мы также надеемся, что совместная работа над этими методами машинного обучения может помочь онлайн-сообществам лучше отслеживать и бороться с домогательствами, что приведет к более широким обсуждениям. Эти методы также позволяют исследователям по-новому ответить на многие другие вопросы о притеснениях, в том числе о влиянии преследований на удержание редакторов и о том, заставляют ли преследователи замалчивать определенные группы непропорционально.

Борьба с домогательствами в Интернете, как и их определение, является делом сообщества.Если вы заинтересованы или хотите помочь, вы можете связаться с нами и узнать больше о проекте на нашей вики-странице. Помогите нам пометить больше комментариев с помощью нашей кампании вики-ярлыков.

Эллери Вулчин, специалист по данным и Дарио Тараборелли, руководитель отдела исследований | Психология Вики

Оценка | Биопсихология | Сравнительный | Познавательная | Развивающий | Язык | Индивидуальные различия | Личность | Философия | Социальные |
Методы | Статистика | Клиническая | Образовательная | Промышленное | Профессиональные товары | Мировая психология |

Психология образования: Оценка · Вопросы · Теория и исследования · Техники · Техники X предмет · Special Ed.· Пастораль

Метод обучения «головоломке» был изобретен социальным психологом по имени Эллиот Аронсон в 1971 году. Он последовал за его работой с «Классным кабинетом головоломки». Изначально он был разработан, чтобы разрушить стереотипы и предрассудки среди одноклассников. Современные исследования показывают примеры, которые помогают понять, как можно разбить предмет на части для проекта головоломки. Преимущества и недостатки этой техники можно увидеть со временем. Социальный контекст того, что вызвало необходимость в этом методе мозаики, помогает нам понять, что простые идеи могут иметь большое влияние.Резюме исследований дают вам основу для понимания того, как можно оценивать метод мозаики, чтобы увидеть, помогает ли он решать проблемы, для решения которых он был предназначен. ^{[1] [2] [3]}

Оригинальная реализация Jigsaw [править | править источник]

Эллиот Аронсон разработал и применил технику мозаики для продвижения концепции совместного обучения. В этой методике группы работают над небольшими проблемами, которые совместно работают над конечным продуктом. Название происходит от каждого человека, который создает кусочек головоломки, чтобы составить головоломку для понимания темы.Каждый ученик – важная часть пазла, завершающего финальное произведение пазла. Дается общая тема задания в классе, и класс делится на различные группы от трех до шести человек. Каждому студенту назначается аспект темы в каждой из групп. Студенты создают отчеты по своим темам и представляют их группе. Затем студентам предлагается составить группу только по своей конкретной теме. Это позволяет каждому студенту совместно работать над темой своего отчета.Первоначальные группы соберутся снова и услышат презентации каждого члена группы по их соответствующим аспектам, чтобы узнать о назначенной теме. В конце финальной презентации продукта проводится тест, чтобы оценить, насколько много было изучено по этой теме. Тест по заданной теме очень полезен для организации совместного обучения учащихся и групп. ^[1]

В конце 1950-х годов Америка переживала радикальные изменения. Решаются вопросы гражданских прав, и общество меняется к лучшему.Огромной частью движения за гражданские права была десегрегация государственных школ. В 1954 году благодаря «Брауну против Совета по образованию» был сделан огромный шаг вперед. Это решение открыло дверь для продвижения афроамериканцев и других людей в школьную систему. Постановив, что разделение школ делает их неравными по своей природе, суды сделали первый шаг к интеграции школ. Этот процесс будет долгим и трудным для всех участников.

Школы были охвачены школьными драками, дискриминацией и преступлениями на почве ненависти.Группы сторонников превосходства белых и ненавистные белые студенты терроризировали новых студентов. Это мешало всем учащимся чувствовать себя в безопасности в своих школах и наносило ущерб учебным способностям всех учащихся. Студенты не могли даже сидеть вместе в одной комнате, не говоря уже о совместной работе. Это создало огромную проблему для учителей, учеников, родителей и общества. Студенты посещали занятия, но не учились ничему, кроме ненависти к другим, чем они. Это было проблемой для всей страны, потому что было целое поколение студентов, которые не учились и были наполнены ненавистью и дискриминационными мыслями и действиями.

Именно в это время к школе обратились психологи, чтобы посоветовать школам, что делать, чтобы исправить эту проблему. В 1971 году д-р Эллиот Аронсон был нанят, чтобы посоветовать школьному округу Остина, штат Техас, как решить проблемы враждебных классов и недоверия между учениками. Аронсон в то время был психологом в Техасском университете и использовал психологический подход, чтобы помочь решить проблемы в классах. Конкуренция между студентами стала чрезвычайно высокой. Быстро стало понятно, что соревновательный характер класса побуждает учеников насмехаться друг над другом и дискриминировать тех, кто отличается от них, чтобы они могли повысить свой статус.Чтобы противостоять этой проблеме, студентов распределили по разным группам, чтобы от них требовалось работать вместе и снижать атмосферу конкуренции. Студентам было трудно приспособиться к смешению этнических групп в классе. Аронсон создал атмосферу для расширения сотрудничества и уменьшения сопротивления работе друг с другом. Аронсон создавал задания, которые делали всех членов группы одинаково важными. Студентам приходилось уделять внимание и получать много информации от других членов группы.Это позволяет каждому члену группы добавить небольшой фрагмент большей картины, чтобы все они были важны для группы. Это учит студентов полагаться друг на друга и снижает их конкурентное отношение друг к другу, потому что им нужно, чтобы все в их группе преуспели, потому что их оценка зависит от других студентов. ^[1]

Обзор результатов классических исследований [править | править источник]

По сравнению со студентами в традиционных классах, ученики в классах-головоломках показали уменьшение предрассудков и стереотипов, рост симпатии к своим товарищам по группе как в группе, так и вне группы, более высокий уровень самооценки, они лучше справлялись. стандартизированные экзамены, большая симпатия к школе, более низкий уровень прогулов и истинная интеграция в других областях, кроме школьной.

Бриджмен [править | править источник]

Одним из побочных продуктов использования классной техники головоломки является обострение у детей сочувствия. Дайан Бриджман продемонстрировала, что дети в классе головоломки лучше могли поставить себя на место других по сравнению с детьми в традиционном классе. Для этого она провела эксперимент с 10-летними детьми.

Метод [править | править источник]

До исследования половина детей провела два месяца в классе, занимающемся головоломкой, а другая половина – в традиционном классе.Детям показали серию мультфильмов с целью проверить их способность сопереживать. В одном из мультфильмов в аэропорту показан грустный мальчик, машущий на прощание отцу. В следующем кадре мультфильма почтальон доставляет мальчику посылку. В третьем кадре мальчик открывает сверток с игрушечным самолетиком и разрыдывается. Затем детей спросили, почему они думали, что мальчик плачет.

Выводы [править | править источник]

Большинство детей ответили, что мальчик плакал, потому что скучал по папе, и игрушечный самолет напомнил ему об этом.Различия были замечены, когда его спросили, о чем думал почтальон, когда мальчик открыл пакет и заплакал. Дети в традиционном классе думали, что почтальон знал, что мальчику грустно, потому что его отец ушел, и это напомнило ему, что его отец ушел. Дети ошиблись, предположив, что другие чувствовали то, что они сделали. Дети в классе головоломки увидели почтальона и поняли, что он не понимает, почему мальчик плакал после того, как получил подарок.

Геффнер [править | править источник]

Геффнер в своей докторской диссертации исследовал отношение пятиклассников к себе, школе и другим ученикам. Он работал в округе Санта-Крус, штат Калифорния, школьном округе, в котором 50% студентов-европеоидов и 50% испаноязычных студентов.

Методы [править | править источник]

Он посмотрел на классы, которые велись традиционным образом, те, которые использовали технику мозаики, и те, которые использовали кооперативную технику, которая не полагалась на взаимозависимость.Он использовал модифицированную версию анкеты, использованную Blaney et al. (1977) и модифицированная версия «Живописной концептуальной шкалы для детей». Эта модифицированная шкала самооценки использует фигурки из мультяшных палочек в различных ситуациях, включая пять измерений самооценки: спортивные способности, школьные способности, внешний вид, семейные и социальные взаимодействия. Эти меры использовались как меры до и после вмешательства. Вмешательства длились 8 недель.

Выводы [править | править источник]

Учащиеся в кооперативных классах и классах головоломки улучшили или сохранили свое положительное отношение к себе, школе, сверстникам и академическим способностям.Учащиеся в традиционных классах продемонстрировали снижение своего отношения к сверстникам, себе и академическим способностям. Те, кто использует технику взаимозависимости или мозаики, улучшают или поддерживают уровень самооценки.

Блейни, Стефан, Розенфилд, Аонсон и Сайкс [править | править источник]

Первый эксперимент, сделанный с классом головоломки, был проведен Блейни, Стефаном, Розенфилдом, Аронсоном и Сайксом в 1977 году. Техника мозаики была впервые представлена ​​в десяти пятых классах семи различных начальных школ.

Методы [править | править источник]

Три пятых класса из тех же школ действовали в качестве контрольных. Учителя контрольных классов, использующие традиционные методы, были оценены сверстниками как хорошие учителя. Экспериментальные классы работали в группах по мозаике по 45 минут в день, три дня в неделю, в течение шести недель. Учебные программы контрольной и экспериментальной групп были схожими. Группы мозаики были сбалансированы таким образом, чтобы в них входили участники из всех групп.Анкеты были разработаны для оценки отношения учащихся к себе, их отношения к школе и их отношения к взаимному обучению и сотрудничеству в классе. Социометрический инструмент использовался для оценки симпатий учащихся к членам группы и их симпатий к другим учащимся в классе. Эти показатели использовались в качестве исходных и после вмешательства.

Выводы [править | править источник]

Что касается самооценки, наблюдалось значительное повышение уровня самооценки и снижение в традиционных классах.Кавказцы в классе головоломки увеличили свою симпатию к школе, в то время как ученики контрольного класса увидели снижение их симпатии к школе. Наблюдалось небольшое снижение симпатии афроамериканских учеников к школе в классах головоломки, но значительно уменьшилась симпатия афроамериканских учеников к школе в традиционных классах. Американские мексикано-американские учащиеся в классе «головоломки» указали, что у них немного повысилась симпатия к школе, но у учащихся традиционного класса симпатия к школе значительно увеличилась.Авторы способствуют тому факту, что мексикано-американские студенты в классе головоломки, возможно, чувствовали себя вынужденными участвовать в обучении со стороны сверстников. Два других вопроса дали важные результаты между классом головоломки и традиционным классом. Было замечено снижение конкурентоспособности учащихся в классе головоломки, в то время как учащиеся в традиционном классе повысились. Увеличение было также замечено в ощущении, что они могут учиться у других учеников для учеников в классе головоломки, в то время как для учеников в традиционном классе это уменьшалось.Были также значительные открытия в социометрическом инструменте. Студенты сообщили о том, что им больше нравятся члены своей группы, но они также увеличили симпатию к другим ученикам в классе. ^[1]

Обзор результатов современных исследований [править | править источник]

Ханце и Бергер [править | править источник]

Методы [править | править источник]

Ханце и Бергер сравнили использование классной техники мозаики с традиционным прямым обучением в 12-м классе физики в 2007 году.Они взяли восемь классов 12-го класса и случайным образом распределили их либо по технике головоломки, либо по прямому обучению. Студентам был предложен тест на академическую успеваемость и анкету по личностным переменным (ориентация на цель, самооценка и ориентация на неопределенность). Темы (движение электронов и электромагнитные колебания и волны) были введены путем прямого обучения в обоих условиях. Затем студентам был предоставлен вопросник по опыту обучения в качестве предварительного теста.Во второй части урока экспериментальная группа работала в классе головоломки, а участники контрольной группы продолжали работать в традиционном режиме прямого обучения. Участникам класса головоломки был предоставлен вопросник по опыту обучения после работы в экспертной группе и после завершения работы в группе головоломки. В традиционной классной группе им раздали анкету по опыту обучения в конце урока. Через несколько дней после учебной единицы проводился послетрочный тест успеваемости.Независимой переменной был метод обучения (лобзик против прямого) и тема исследования (растровый электронный микроскоп против работы микроволновой печи). Зависимыми переменными были анкета личности, анкета опыта обучения и академическая успеваемость.

Выводы [править | править источник]

При сравнении традиционного обучения и классной комнаты-головоломки было обнаружено явное различие в опыте обучения, но не было никакой разницы в академической успеваемости, измеренной тестом на знание физики.Учащиеся в классе головоломки действительно показали более высокие результаты в областях, в которых им был назначен эксперт, но учащиеся в традиционном классе показали более высокие результаты в областях, которые участники класса головоломки преподавали другим в их группе. Учащиеся в классе головоломки имели более благоприятное представление об опыте обучения, чем те, кто участвовал в традиционных условиях обучения. Учащиеся в классе «головоломки» отметили более сильную внутреннюю мотивацию, больший интерес к теме и большую когнитивную активацию и вовлеченность.Студенты были более вовлечены и более заинтересованы в материале, когда участвовали в совместном обучении в классе головоломки. Студенты в классе головоломки были замечены более компетентными, более социально связанными с другими студентами и более автономными. Это косвенно повлияло на успеваемость, потому что ученики считали себя более компетентными, но не оказало прямого влияния на фактические достижения. ^[4]

Перкинс и Сарис [править | править источник]

Методы [править | править источник]

Перкинс и Сарис продемонстрировали использование классной техники мозаики на курсе статистики в бакалавриате в 2001 году.Они отметили, что часть инструктажа класса заключалась в том, чтобы составлять рабочие листы как часть инструкции. Рабочие листы эффективны, потому что они дают немедленную обратную связь о применении статистических идей к выборке, позволяют повторять практику, делают студентов более активными по сравнению с пассивными учениками, и они могут при необходимости обращаться за помощью к инструктору. Но проблема с листами. Один из них – неравномерная способность или готовность заполнить рабочий лист. У одного ученика может не быть никаких проблем, в то время как другой расстраивается из-за этого процесса.Другая проблема заключается в том, что в статистике рабочие листы требуют много времени для завершения из-за множества отдельных шагов. Чтобы преодолеть эти проблемы и по-прежнему приносить пользу студентам, авторы адаптировали класс головоломки Аронсона для студентов бакалавриата. Студенты работали в группах в двух разных случаях. В первом было выдано четыре листа. Пары студентов получили один и тот же рабочий лист и вместе вычислили размер выборки, сумму исходных оценок, сумму квадратов исходных оценок и сумму квадратов для одной из четырех групп.Каждый раздаточный материал включал пустую таблицу дисперсионного анализа с формулами и инструкциями о том, как заполнить ее совместно с тремя другими студентами. Другой набор рабочих листов представлял собой двусторонний критерий независимости хи-квадрат для трех различных исследований. Для первого исследования был пример вычисления и интерпретации хи-квадрат. После обсуждения первого примера учащиеся получили один из двух рабочих листов, в которых они прошли этапы выполнения процедур хи-квадрат для одного из оставшихся планов с частичным решением для каждого шага.Раздаточный материал также содержал предпоследний шаг для другого оставшегося дизайна. Он был разработан так, что одна группа студентов получила пошаговые инструкции и частичные решения для второго и почти полное решение для третьего проекта, а другая группа получила пошаговую информацию для третьего проекта и почти полного решения. для второго дизайна. Студентам было поручено найти одноклассника с дополнительными раздаточными материалами. Затем студентов попросили оценить пользу от упражнения, используя пятибалльную оценку Лайкерта, при этом 1 балл был совершенно бесполезным, а 5 – очень полезным.Их попросили оценить упражнение на полезность получения помощи, оказания помощи, работы с одноклассниками, предоставления альтернативы лекции, экономии времени и понимания статистических процедур.

Выводы [править | править источник]

Студенты восприняли процедуру мозаики как очень положительную, особенно как альтернативный опыт обучения. Студенты сочли использование техники мозаики более полезным для практических целей, чем для целей межличностного общения, таких как работа с другими, оказание помощи или получение помощи.Студенты оценили эту технику как экономию времени и считали, что это изменение темпа лекций. ^[5]

Уокер и Кроган [править | править источник]

Методы [править | править источник]

Уокер и Кроган в 1988 году изучали влияние совместной учебной среды и класса Jigsaw на успеваемость, самооценку, симпатию к школе, симпатию к сверстникам и расовые предрассудки. Они рассмотрели 103 ученика 4–6 классов двух разных школ. Совместное обучение использовалось в качестве базовой меры для оценки результатов сотрудничества.Его сравнивали с эффектами метода Jigsaw, предполагающего сотрудничество и взаимозависимость. Первой обследованной школой была частная школа. Школа находилась довольно далеко, поэтому консультации проводились по телефону. Было решено, что программа будет реализована в шестом классе, а пятый класс будет служить контрольным. В частной школе возникли некоторые проблемы, в том числе изменения в процедуре, выполненные классом шестого класса, и уход учителя пятого класса в последующую реструктуризацию школы, что привело к прекращению проекта после четырех недель в частной школе.Уокер и Кроган решили позволить этому классу олицетворять традиционное сотрудничество, тем самым получая возможность противопоставить его классу Пилы во второй школе. Решение обозначить класс как традиционное сотрудничество, а не как неудавшуюся головоломку позже подверглось критике (Bratt, 2008). Вторая школа была государственной. В государственной школе класс четвертого класса служил экспериментальным, и была реализована аутентичная, полная, интенсивная трехнедельная программа «Пазл». Контрольный класс был разделен на четвертый / пятый класс.В конце исследования были получены данные из четырех классов двух школ. В частной школе была программа совместного обучения в одном классе, а другой класс выступал в качестве контрольной группы. В государственной школе была настоящая программа Jigsaw в одном классе, а другой класс служил контролем. Отныне в каждой школе было две программы, и каждая имела свой школьный контроль. В частной школе 31 ученик в экспериментальной группе и 29 ученика в контрольной группе.В государственной школе в экспериментальной группе было 20 учеников и два учителя, в контрольной – 23 ученика и только один учитель. Учителям были даны описания программы Jigsaw и обсуждены основные факты. В экспериментальных классах ученики были разделены учителем на группы Jigsaw таким образом, чтобы этническая принадлежность, академические способности и пол были равномерно распределены внутри и между группами. В группы не входили лучшие друзья или худшие враги. Перед реализацией ученики экспериментальных классов познакомились со своими сверстниками в группе, отработали свою роль в качестве равных наставников и отработали соответствующие навыки, такие как обсуждение основных идей, чтение смысла, слушание и опросы сверстников о важной информации.В частной школе учащиеся экспериментального класса получали программу совместного обучения по 90 минут каждый день два раза в неделю в течение четырех недель. В государственной школе учащиеся экспериментального класса получали программу «Головоломка» по часу в день, пять дней в неделю, в течение трех недель. Техника лобзика была реализована по стандартному протоколу. Мероприятия проводились до и после вмешательства. Данные об успеваемости были доступны только в государственной школе, а не в частной, хотя это обещали обе.Студентам была предоставлена ​​детская шкала самооценки Пирса-Харриса (CSCS) для измерения самооценки. Данные социометрического опроса в классе были взяты, когда студентов просили оценить своих одноклассников в соответствии с тем, насколько они хотели бы работать с ними и играть с ними. Также принимались меры по оценке расовых предрассудков для оценки отношения студентов к азиату, аборигенам и австралийцам европейского происхождения. Была мера социальной дистанции и один из стереотипов.

Выводы [править | править источник]

Наблюдалось улучшение успеваемости участников группы Jigsaw.Это интересно, потому что некоторые исследования показали, что техника Jigsaw может не подходить для нужд обучения английскому как второму языку. В экспериментальных группах обеих школ отмечалось повышение самооценки по сравнению с контрольными группами, но прирост не был значительным. Возможно, это связано с эффектом потолка. Существенных результатов для школьных симпатий не наблюдалось. Студенты из группы Jigsaw повысили свои оценки в работе со сверстниками по сравнению с их относительной контрольной группой.Глядя на людей в группе совместного обучения, они не были мотивированы перспективой совместной работы. Не было замечено значительных различий в рейтингах игры со сверстниками в обеих экспериментальных группах. <Для студентов Jigsaw наблюдалось увеличение работы с рейтингами этнических групп, что указывает на то, что техника Jigsaw увеличивала симпатию к сверстникам внутри и вне группы в ориентированных на работу отношениях. Это не было замечено для учащихся кооперативного обучения. Рейтинги социальной дистанции для азиатских и европейско-австралийских детей снизились по всей программе, но рейтинги европейско-австралийских детей повысились.В группе Jigsaw наблюдалось снижение отрицательных черт, приписываемых азиатам и европейцам-австралийцам. В частной школе наблюдается рост стереотипов в отношении экспериментальной группы кооперативного обучения. Исследование показало, что метод «Пилы» эффективен в австралийских социальных условиях, вызывая положительные изменения в успеваемости, отношении к сверстникам и предрассудках. С другой стороны, совместное обучение дает в целом отрицательные результаты. Взаимозависимость казалась важнее сотрудничества. ^[6]

Bratt («Нет очевидного влияния на межгрупповые отношения») [править | править источник]

Методы [править | править источник]

Братт представил два исследования Jigsaw, одно с участием детей 6-го класса (Исследование 1), другое с подростками из 8-10 классов (Исследование 2), в обоих использовались предварительные и последующие измерения. Братт сосредоточился на заявленной эффективности Пилы для уменьшения предрассудков, предполагая, что его исследования поддержат Пилу. Первое исследование дало те же результаты, что и исследование Уокера и Крогана, но, в отличие от Уокера и Крогана, Братт подчеркнул, что данные не могут быть истолкованы как подтверждающие положительные эффекты в классе Jigsaw.Исследование Bratt’s Study 1 включало две школы, по одному классу «Пазл» и одному контрольному классу в каждой школе. Техника Jigsaw использовалась в течение семи недель, анализ был сосредоточен на этнических норвежских детях (n = 34 в классах Jigsaw, n = 34 в контрольных классах). ^[7]

Выводы [править | править источник]

Только в одной школе класс «Пазл» показал иное развитие, чем контрольный класс, с более благоприятными изменениями в отношении чужих групп. Однако в классе «Пазл» в этой школе было два учителя, тогда как в контрольном классе был только один учитель (аналогично исследованию Пилы Уокера и Крогана).Братт отметил, что различное количество учителей в классе «Пилой» и в контрольном классе делало невозможным какой-либо вывод о влиянии Пилы. В исследовании 2 количество участвующих школьных классов увеличилось до 11 классов «Пазл» и 11 соответствующих контрольных классов. Учителя Jigsaw были хорошо обучены и неоднократно встречались в течение восьми недель использования техники Jigsaw. Анализ был сосредоточен на 264 этнических норвежских студентах 22 классов. В исследовании 2 не удалось выявить влияние Jigsaw на исследуемые переменные: межгрупповые отношения, межгрупповую дружбу, общую внутригрупповую идентичность, сочувствие и отношение к школе.Эти переменные были измерены до использования Jigsaw, сразу после восьми недель использования Jigsaw и, наконец, через шесть месяцев после первого измерения. Братт пришел к выводу, что два его исследования не смогли поддержать его первоначальный оптимизм от имени Пилы. Братт также указал на методологические ограничения предыдущих исследований Jigsaw.

1. ↑ ^{1.0 1.1 1.2 1.3} Ошибка при вызове шаблона: cite web: Необходимо указать параметры url ​​ и title Lestik, M., & Plous, S. (2012). Получено 24 октября 2012 г. с сайта jigsaw.org.
2. ↑ Ошибка при вызове шаблона: cite web: Необходимо указать параметры url ​​ и title Aronson, E. (n.d.) Получено 5 декабря 2012 г., с jigsaw.org
3. ↑ Ошибка при вызове шаблона: cite web: Необходимо указать параметры url ​​ и title Perkins, D. V., & Tagler, M. J. (n.d.) Проверено 5 декабря 2012 г.
4. ↑ Шаблон: Cite Journal Learning and Instruction , 17 , 29-41
5. ↑ Ошибка при вызове шаблона: cite web: Необходимо указать параметры url ​​ и title Perkins, D.В. и Сарис Р. Н. (2001). Преподавание психологии , 28 , 111-113, получено 5 декабря 2012 г., с сайта sagepub.com
6. ↑ Шаблон: цитируйте статью Journal of Community & Applied Social Psychology , 8 , 381-393
7. ↑ Bratt, C. (2008). Тестируемый класс головоломки: Отсутствует влияние на межгрупповые отношения. Журнал общественной и прикладной социальной психологии , 18 , 403-419

Попытка Википедии использовать искусственный интеллект для борьбы с притеснениями

Несмотря на свои благородные цели, Википедия печально известна притеснениями среди своих редакторов.Теперь исследования, проведенные технологическим инкубатором Jigsaw и Фондом Викимедиа, изучают, как искусственный интеллект может помочь остановить троллей.

Исследовательский проект Detox, начатый в прошлом году, использовал методы машинного обучения для выявления комментариев, содержащих личные атаки. Исследователи изучили комментарии в Википедии за 14 лет, чтобы выявить закономерности оскорбительного поведения. Detox является частью проекта Jigsaw Conversation AI, который направлен на создание инструментов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом для веб-форумов и платформ социальных сетей, которые будут использоваться в борьбе с онлайн-домогательствами.

Алгоритм может определить вероятность того, что данный комментарий является личной атакой, так же надежно, как команда из трех человек-модераторов

Статья, опубликованная на прошлой неделе на сервере препринтов arXiv командой Detox, предлагает первый взгляд на то, как Викимедиа использует ИИ для изучения домогательств на платформе. Это говорит о том, что оскорбительные комментарии не являются прерогативой какой-либо конкретной группы троллей, и что для борьбы с ними в Википедии потребуются различные тактики.

«Это не новаторское исследование машинного обучения», – сказала Эллери Вульчин, специалист по данным Викимедиа и исследователь детокса, в телефонном интервью. «Речь идет о создании чего-то, что довольно хорошо известно, но позволяет нам создать такой масштаб данных, чтобы лучше понять проблему».

Цель Jigsaw, технологического инкубатора Alphabet, который начинался как Google Ideas, – не что иное, как борьба с угрозами правам человека и глобальной безопасности. Их проекты включают карту, которая показывает источники и цели глобальных DDoS-атак в режиме реального времени, а также антифишинговое расширение для Chrome, изначально разработанное для защиты сирийских активистов от хакеров.Чтобы заставить свой алгоритм распознавать личные атаки, команде Detox нужно было обучить их на надежном наборе данных. Они начали со 100 000 комментариев со страниц обсуждения Википедии, где редакторы обсуждали свои разногласия. Затем 4000 краудворкеров оценили комментарии на предмет личных выпадов. Каждый комментарий проверяли 10 разных людей.

Подробнее: Редактор Википедии говорит, что токсичное сообщество сайта заставляет его задуматься о самоубийстве В результате получился один из крупнейших аннотированных наборов данных о злоупотреблениях в Интернете, когда-либо собранных.Все это доступно на Figshare, а их код находится на Github, поэтому его можно использовать на платформах за пределами Википедии. После обучения на наборе данных алгоритм мог определять вероятность того, что данный комментарий является личной атакой, так же надежно, как и команда из трех человек-модераторов. Затем команда Detox обработала с помощью алгоритма 63 миллиона английских комментариев в Википедии, опубликованных с 2001 по 2015 год, и проанализировала результаты на предмет шаблонов в оскорбительных комментариях. «По сути, это имитация маркировки каждого комментария в истории Википедии тремя людьми», – сказал Вульчин.«Это дорого и требует много времени, но мы можем сделать это с помощью модели в разумные сроки. Это открывает все эти возможности для анализа и лучшего понимания проблемы».

Результаты анализа удивили Вульчина, сказал он. Хотя комментарии незарегистрированных пользователей в шесть раз чаще содержали атаку, более половины всех оскорбительных комментариев исходили от зарегистрированных, идентифицируемых пользователей.

Оскорбления исходили не от изолированной группы троллей

Более того, оскорбления исходили не от изолированной группы троллей.Почти 80% всех оскорбительных комментариев были сделаны более чем 9000 «малотоксичными пользователями» – людьми, которые сделали менее 5 оскорбительных комментариев за год. С другой стороны, почти 10 процентов всех атак на платформу были совершены всего 34 высокотоксичными пользователями.

«Это показывает, что для решения этой проблемы потребуется множество тактик, – сказал Вульчин, – что полезно знать». Исследователи будут использовать эти данные, чтобы посмотреть, как атаки влияют на удержание редакторов, что является постоянной проблемой для Википедии. Они также изучают, как машинное обучение может помочь в более дружественных обсуждениях в Википедии.Например, они говорят, что с помощью ИИ можно пометить комментарий для модерации со стороны человека или построить информационные панели, чтобы модераторы могли лучше видеть происходящие обсуждения. «Я сам очень осторожно отношусь к использованию методов машинного обучения для принятия автоматических решений, – сказал Вульчин. «Все так. Это не особо обсуждается. Но вопрос в том, можете ли вы использовать алгоритм для сортировки инцидентов? Это то, о чем мы говорили». Одно предостережение: как только люди узнают, что компьютер отслеживает их обсуждение, они могут попытаться обмануть алгоритм.Тролли 4chan недавно смогли обойти алгоритмический фильтр языка вражды, заменив расовые оскорбления названиями продуктов Google. «Мы не знаем, что происходит, когда люди вступают в противоборство с алгоритмом», – сказал он. «Это становится совершенно другой проблемой, когда вам необходимо постоянно отслеживать, являются ли вещи, которые люди считают личными атаками, тем же самым, что модель считает личными атаками». Но это вызов, к которому команда готова. «Трудно увидеть эти слова, которые говорят людям в Википедии», – сказал Вулцизн.

Получайте шесть наших любимых историй о материнских платах каждый день , подписавшись на нашу рассылку новостей .

Исследования: Детокс – Мета

Обзор [править]

Обсуждения в Википедии – важнейший механизм, позволяющий редакторам координировать свою работу по сбору мировых знаний. К сожалению, обсуждения – это не только место координации и сотрудничества; они также являются основным каналом, по которому редакторы сталкиваются с токсичностью и притеснением.Сообщество, WMF и Совет ^[1] WMF вызывают растущую озабоченность по поводу воздействия преследований на здоровье сообщества и приверженности серьезному решению этой проблемы. В сотрудничестве с Jigsaw Wikimedia Research разрабатывает инструменты для автоматического обнаружения токсичных комментариев с использованием моделей машинного обучения. Эти модели позволяют нам анализировать динамику и влияние преследований на уровне комментариев в обсуждениях на страницах обсуждения в широком масштабе. Их также можно использовать для создания инструментов для визуализации и, возможно, вмешательства в проблему.

Исследование [править]

Проделанная нами работа описана в документе, который будет представлен на WWW 2017 и включает:

• создание моделей машинного обучения для обнаружения личных атак и агрессивного тона в комментариях пользователей и на странице обсуждения статей
• анализ распространенности личных атак, характеристик злоумышленников и модерации атак

Мы также исследуем следующие открытые вопросы:

• Как личные нападки и агрессивный тон влияют на удержание редакторов, особенно добросовестных новичков?
• Какие непреднамеренные и несправедливые предубеждения содержат модели и как мы можем их смягчить?
• Как можно применять модели машинного обучения, чтобы помочь сообществу? Например, для сортировки проблем, точных измерений преследований и ядовитой лексики, а также для поощрения более открытых дебатов и более широкого разнообразия точек зрения.

Наборы данных [редактировать]

Все данные, собранные или сгенерированные для этого проекта, доступны по бесплатным лицензиям на Figshare в соответствии с нашей политикой открытого доступа. В настоящее время включены два разных типа данных:

1. Собрание всех 95 миллионов различий в беседах пользователей и статей, сделанных за период 2001–2015 гг., Оцененных по модели персональной атаки.
2. Аннотированный набор данных, состоящий из 1 миллиона краудсорсинговых аннотаций, охватывающих 100 тысяч разногласий на страницах обсуждения (с 10 оценками на каждое различие).

Дополнительную информацию см. На странице документации по набору данных.

Демо-инструмент / API [править]

Вы можете попробовать демо наших моделей для личных атак и агрессивного тона. Мы будем регулярно обновлять эту демонстрацию. Свяжитесь с нами, если вы заинтересованы в программном использовании оценок модели.

Мы также изучаем возможность создания визуализации токсичных комментариев в Википедии, которая предоставила бы:

• Обзор всех комментариев за последний месяц, показывающий те, которые помечены одной из моделей с машинным обучением.
• Разрешить пользователям нажимать на комментарий, помеченный машиной, и отправлять отзывы об исправлениях модели или на страницу википедии, чтобы вмешаться.
• Показать, какие токсичные комментарии были отменены.

Не стесняйтесь присылать нам отзывы о нашем экспериментальном макете того, как он может выглядеть.

Влияние преследований на удержание пользователей [править]

Мы находимся на начальных этапах количественной оценки влияния личных нападок и агрессивного тона на удержание редакторов.В настоящее время мы сосредоточены на использовании данных наблюдений, чтобы изучить, как новички ведут себя после преследований. В будущем мы планируем распространить эту работу на тех, кто не является новичком, а также исследовать причинное влияние преследований на удержание клиентов. См. Дополнительную информацию на нашей странице документации о преследовании и удержании пользователей.

Справедливость и алгоритмические предубеждения [править]

Как и в любом другом проекте, использующем машинное обучение, важны объективность и алгоритмические предубеждения. Машинное обучение может быть настолько качественным, насколько хороши данные, на которых оно обучается.Если входные данные содержат несправедливые предубеждения, это может быть случайно обнаружено алгоритмом обучения. См. Дополнительную информацию на странице документации по справедливости.

Ресурсы и сопутствующие работы [править]

В онлайн-сообществах было проведено много научных исследований по проблеме домогательств, и среди Википедистов довольно много дискуссий о том, как бороться с токсичностью. Мы собираем ссылки на соответствующие обсуждения в сообществе, наборы данных, документы и код и будем приветствовать добавления и предложения сообщества.

Начало работы [править]

Есть много способов принять участие в этом проекте. Если вам интересно, обратите внимание:

Обсуждение в прессе и в сети [править]

Некоторые материалы, освещающие эту работу в прессе, включают:

Ссылки [править]

Jigsaw Productions | Головоломки

Jigsaw Productions возглавляет обладатель премии «Оскар» Алекс Гибни, который считается одним из самых плодовитых и заставляющих задуматься режиссеров-документалистов нашего поколения.Основав Jigsaw Educational Productions в 1978 году, Гибни поставил перед собой цель сделать компанию инкубатором для самых разных режиссеров, давая каждому возможность в составе команды Jigsaw исследовать и совершенствовать свой талант в искусстве создания документальных фильмов. В 2012 году Гибни основал Jigsaw Productions и сотрудничал с Kew Media (ранее Content), глобальной развлекательной корпорацией, что позволило Jigsaw и дальше расширяться в художественные фильмы и сериалы по сценариям и без сценариев.

Jigsaw снял некоторые из самых известных документальных фильмов, в том числе Going Clear: Scientology and the Prison of Belief , который получил три премии Эмми, премию DuPont Columbia и премию WGA, а также был одним из самых просматриваемых документальных фильмов в мире. История HBO; обладатель премий “Оскар” и “Эмми” Taxi to the Dark Side ; номинированный на премию “Оскар” Enron: Самые умные парни в комнате ; многократный обладатель премии “Эмми” Mea Maxima Culpa: Silence in the House of God ; Удостоенный премии “Эмми” телеканала Showtime “История орлов” ; скандальный We Steal Secrets: The Story of Wikileaks ; провокационный фильм о падении Лэнса Армстронга, Ложь Армстронга, ; и Client 9, – подробный анализ быстрого взлета и драматического падения бывшего губернатора Нью-Йорка Элиота Спитцера.

релизов Jigsaw за последние несколько лет включают отмеченный премией Пибоди и номинированный на премию Грэмми фильм «Мистер Динамит: восстание Джеймса Брауна »; Специальный выпуск HBO, состоящий из двух частей, Sinatra: All or Nothing at All ; и Стив Джобс: Человек в машине , премьера которого состоялась на кинофестивале SXSW в марте 2015 года, и показанная на CNN в январе 2016 года как шоу номер один в своем временном интервале среди кабельных новостных сетей. Zero Days , снятый Алексом Гибни, был выпущен компанией Magnolia Pictures после премьеры на Берлинале в 2016 году; Робин Уильямс: Войди в мои мысли , режиссер Марина Зенович, премьера которого состоялась на фестивале «Сандэнс» в январе 2018 года; Фильм Джеда Ротштейна The China Hustle был показан в кинотеатрах и по запросу в марте 2018 года после премьеры на Международном кинофестивале в Торонто в 2017 году.

Совсем недавно фильм Алекса Гибни No Stone Unturned , созданный после резни 1994 года, был показан на Нью-Йоркском кинофестивале осенью 2017 года и был номинирован на WGA. Rolling Stone: Stories from the Edge , двухсерийный фильм режиссера Алекса Гибни и Блэра Фостера, в котором рассказывается история американской музыки, политики и поп-культуры за последние 50 лет в истории журнала, который был показан на канале HBO в ноябре 2017 года. Фильм Divide and Conquer: The Story of Roger Ailes , режиссер Алексис Блум, был впервые показан на TIFF в сентябре 2018 года перед выходом в эфир на A&E, а премьера фильма Блэра Фостера The Clinton Affair состоялась на канале A&E в течение трех вечеров подряд в ноябре 2018 года.Мировая премьера фильма Алекса Гибни The Inventor: Out for Blood in Silicon Valley состоялась на фестивале Sundance 2019 и транслировалась на канале HBO в марте 2019 года. Активный список очень заметных телесериалов

Jigsaw включает Dirty Money , сериал из шести частей на Netflix, посвященный корпоративной коррупции и скандалу, исполнительный продюсер Алекс Гибни, который также снял скандальный эпизод «Hard NOx» о Volkswagen. скандал с выбросами; «Надвигающаяся башня» , сценарий сериала, премьера которого состоялась на Hulu в феврале 2018 года, продюсеры Алекс Гибни, Дэн Футтерман и Лоуренс Райт, основанный на одноименной книге Райта; New Yorker представляет , серию Amazon, которая воплощает в жизнь отмеченный наградами журнал The New Yorker ; Netflix Cooked , сериал из четырех частей, основанный на известной книге Майкла Поллана; Death Row Stories , исполнительный продюсер популярного сериала CNN, продюсированный Гибни и Робертом Редфордом; Edge of Eighteen , новаторский сериал для Al Jazeera America, где Конструктор наставлял старшеклассников, когда они снимали свою жизнь на пороге взрослой жизни; и совсем недавно Parched , сериал из четырех частей, посвященный водному кризису, который транслировался по National Geographic в 2017 году; и Viceland The Last Shot , который рассказывает об американских и мексиканских баскетболистах, которые теперь участвуют в подпольных мексиканских турнирах с денежными призами. Salt Fat Acid Heat , серия из четырех частей, основанная на книге Самина Носрата, режиссер Кэролайн Сух, вышла в эфир на Netflix в октябре 2018 года, и Enemies: The President, Justice & The FBI , документальный сериал на основе о книге Тима Вайнера, которая вышла в эфир на Showtime в ноябре 2018 года.

От геополитики до спорта, от финансов до музыки – все работы Jigsaw отражают бесчисленные интересы его основателя, который называет себя «режиссером с журналистским багажом». Независимо от того, создает ли компания документальный или повествовательный фильм, сценарий или сериал без сценария, Jigsaw придерживается определенного этоса: хорошо рассказанные, проницательные, скрупулезно исследованные и визуально острые истории, которые пробуждают и пробуждают наше любопытство.Охватывая аудиторию на маленьких или больших экранах, на цифровых или традиционных платформах, Jigsaw стремится достичь критического и коммерческого успеха без ущерба для стиля или аутентичности.

Wiki в Пакистане: восполнение недостающих частей мозаики

Эта часть была первоначально опубликована 14 октября 2014 года.

Немногие пакистанцы осознают, насколько ценны знания, которыми они обладают.

То, что вы знаете, можно передать через Интернет тысячам людей, что повлияет на бесчисленное количество жизней и событий, а также повысит осведомленность о пакистанских темах по всему миру.

Преобладающим способом, который происходит в наши дни, является, конечно, Википедия.

Википедия – онлайн-энциклопедия, охватывающая почти все, – и ее популярность во многом связана с тем, что она бесплатна, некоммерческая и стала больше, чем авторитетным источником практически по всем возможным предметам. Доступный почти на 300 языках, он направлен на то, чтобы дать человечеству доступ к сумме всех человеческих знаний на их соответствующих языках.

Тем не менее, хотя это гигант, Википедия все еще находится в стадии разработки.

Читайте о фотоконкурсе Википедии: Ждут изображений стоимостью в тысячу слов!

Вы не заметили недостающие кусочки головоломки в верхней части логотипа глобуса Википедии? Эта дыра существует именно потому, что энциклопедия еще не закончена. Фактически, сайт только начинается и будет оставаться незавершенным еще несколько десятилетий.

В Пакистане Википедия – один из самых популярных сайтов среди 30 миллионов интернет-пользователей страны.Сотни тысяч из нас посещают его ежедневно, и миллионы посещают сайт ежемесячно; но, несмотря на нашу зависимость от сайта, темы, связанные с Пакистаном, серьезно недостаточно представлены в Википедии.

Из примерно трех миллионов ежемесячных правок английской Википедии со всего мира только крошечные 8000 делаются из Пакистана.

Почему? Потому что большинство пакистанских читателей не знают, что они сами могут легко внести свой вклад в Википедию.

Изучите: YouTube – нет новостей – это «плохие» новости

В этом отношении Пакистан сильно отстает от других стран мира.Из более чем 20 000 статей, связанных с Пакистаном, менее 50 считаются высококачественными.

Большинство статей очень короткие, плохо написанные и не содержат сбалансированной и достоверной информации. С другой стороны, у лучших написанных есть значительная читательская аудитория; Статью о самом «Пакистане» ежегодно читают почти три миллиона человек.

Затем возникает проблема с языком. Поскольку большинство наших интернет-пользователей просматривают веб-страницы на английском языке, наш национальный язык, урду, крайне недостаточно представлен в Википедии; только около 1% посещений Пакистана приходится на урду Википедию.Большая часть редактирования на наших языках осуществляется за пределами Пакистана, хотя люди, живущие здесь, очевидно, имеют самые надежные и подробные знания о стране.

Для сравнения, в Индии охват намного лучше; темы, связанные с Индией, имеют тенденцию быть более подробными и развитыми.

Редакторы Wiki для Индии сделали свою страну гораздо более заметной в сети, чем Пакистан. Яркий пример: теракты в Мумбаи в 2008 году содержат более дюжины статей в Википедии, а о взрыве в Карачи в 2007 году – только одна статья, хотя оба события привели к аналогичным потерям.

Продолжающаяся война на северо-западе Пакистана, унесшая более 50 000 жертв среди гражданского населения и еще больше, имеет наиболее неудовлетворительное освещение.

Читайте дальше: Основатель Википедии поддерживает «добрые дела» мобильного оператора

Пожалуйста, поймите, что это не вина самой Википедии. Проблема лежит в нас – пакистанских интернет-пользователях, которые, несмотря на то, что являются лучшим источником информации о культуре, истории, людях и географии своей страны; не делайте шаг вперед, чтобы поделиться своими знаниями.

Википедия полностью полагается на сотни тысяч постоянных участников из каждой страны по всему миру – таких людей, как вы и я – которые добровольно добровольно участвуют в работе над ее улучшением, когда могут.

Они делают это, потому что им нравится идея бесплатного знания для всех на Земле, и потому что любой, у кого есть доступ к сети, может вносить изменения; любой, у кого есть хотя бы мобильный телефон с доступом в Интернет.

Также прочтите: Грамматически ваше: «Gullu» может попасть в Оксфордский словарь

Я хотел бы попросить всех пакистанцев присоединиться к этому международному проекту; используйте свои знания, чтобы позволить друг другу и внешнему миру знать все о Пакистане.

Вы сами решаете, что вы будете вносить, если оно будет точным и сбалансированным. Существующие члены сообщества более чем готовы ответить на ваши вопросы и помочь, если вы попросите.

Доступ к свободным знаниям и задача сохранения знаний, связанных с Пакистаном, слишком важны, чтобы их игнорировать. И когда вы можете так легко стать частью этой грандиозной схемы, нет никакого реального оправдания тому, чтобы не вмешиваться.

Если вам нравится идея делиться знаниями или вас не устраивает то, что вы видите в Википедии, присоединяйтесь и просто сделай сам.