Odkrivanje zakonitosti v poplavi podatkov
Na srečanju NetSlo '20 o orodjih in metodah, ki omogočajo razumevanje struktur in procesov v omrežjih.
Odpri galerijo
V sodobnem svetu se srečujemo z vedno večjo količino podatkov in izziv postaja urejanje in izbiranje pravih. Foto Shutterstock
Na srečanju NetSlo '20 na ljubljanski fakulteti za računalništvo in informatiko so slovenski raziskovalci s področja analize omrežij predstavili nekatere temeljne dosežke, orodja in metode, ki omogočajo razumevanje struktur in procesov v omrežjih.
Blaž Škrlj z odseka za tehnologije znanja na inštitutu Jožefa Stefana je govoril o vizualizaciji in analizi večplastnih omrežij, kar omogoča lažji pregled kompleksnih in heterogenih sistemov, kot so različna družbena in biološka omrežja. Dimitar Hristovski in Andrej Kastrin z inštituta za biostatistiko in medicinsko informatiko na ljubljanski medicinski fakulteti sta predstavila raziskovalno področje avtomatičnega odkrivanja zakonitosti iz strokovne literature, ki je neločljivo povezano z metodologijo kompleksnih omrežij. Pozornost raziskovalcev na področju znanosti o življenju se je namreč pred dobrima dvema desetletjema preusmerila od zanimanja za posamezne biološke enote, kot so geni in proteini, k poskusu razumevanja celotnih bioloških sistemov.
Posledica tega preskoka je med drugim vedno večja količina podatkov, ki jo je treba analizirati in smiselno interpretirati. To zahteva sposobnost povezovanja podatkovnih virov z obstoječim znanjem, kar je zelo zahtevna naloga, saj vsebuje najobsežnejša bibliografska zbirka o biomedicini Medline že več kot 25 milijonov bibliografskih zapisov, s prirastkom od 2000 do 4000 zapisov na dan. Na inštitutu za biostatistiko in medicinsko informatiko so v ta namen razvili dve mednarodno odmevni orodji, Bitola in SemBT, uporabili pa so ju med drugim za iskanje novih načinov zdravljenja, pojasnjevanje neželenih učinkov zdravil ter pri interpretaciji rezultatov DNK-mikroomrežij. Orodji raziskovalcem omogočata, da na podlagi analiz nepregledne množice člankov predlagajo raziskovalne hipoteze, znanstveniki pa nato ovrednotijo smiselnost in uporabnost postavljenih domnev.
Petra Kralj Novak z odseka za tehnologije znanja na IJS je predstavila splošno metodologijo za avtomatično analizo razpoloženja in stališč ter rezultate uporabe na družbenem omrežju Twitter. Andraž Matkovič z oddelka za psihologijo ljubljanske filozofske fakultete pa je predstavil osnove proučevanja funkcijskih možganskih omrežij. Kot je dejal, so se domneve o pomenu usklajenega delovanja različnih delov možganov sicer pojavile že v 19. stoletju, vendar so potrditev dobile šele z razvojem tehnik za slikanje možganov v zadnjih 25 letih.
Osrednji del srečanja so organizatorji namenili predstavitvi znanstvene monografije Advances in Network Clustering and Blockmodeling (Napredek v razvrščanju in bločnem modeliranju omrežij), ki je januarja izšla pri založbi Wiley v zbirki za računalniške in kvantitativne družboslovne vede. Knjiga, ki so jo uredili Patrick Doreian s pittsburške univerze, Vladimir Batagelj z inštituta za matematiko, fiziko in mehaniko v Ljubljani in Anuška Ferligoj s fakultete za družbene vede, celostno obravnava razvrščanje in bločno modeliranje omrežij. Delo predstavlja najnovejše metode in pristope, ki so bili razviti v zadnjem desetletju v različnih znanstvenih disciplinah, predvsem v sociologiji, matematiki, fiziki in računalništvu.
Poleg uglednih tujih raziskovalcev in urednikov knjige so več poglavij prispevali tudi slovenski avtorji: Marjan Cugmas, Luka Kronegger, Andrej Mrvar in Aleš Žiberna, vsi s fakultete za družbene vede, Lovro Šubelj z ljubljanske fakultete za računalništvo in informatiko ter Anja Žnidaršič s fakultete za organizacijske vede v Kranju.
Blaž Škrlj z odseka za tehnologije znanja na inštitutu Jožefa Stefana je govoril o vizualizaciji in analizi večplastnih omrežij, kar omogoča lažji pregled kompleksnih in heterogenih sistemov, kot so različna družbena in biološka omrežja. Dimitar Hristovski in Andrej Kastrin z inštituta za biostatistiko in medicinsko informatiko na ljubljanski medicinski fakulteti sta predstavila raziskovalno področje avtomatičnega odkrivanja zakonitosti iz strokovne literature, ki je neločljivo povezano z metodologijo kompleksnih omrežij. Pozornost raziskovalcev na področju znanosti o življenju se je namreč pred dobrima dvema desetletjema preusmerila od zanimanja za posamezne biološke enote, kot so geni in proteini, k poskusu razumevanja celotnih bioloških sistemov.
Orodja za urejanje podatkov
Posledica tega preskoka je med drugim vedno večja količina podatkov, ki jo je treba analizirati in smiselno interpretirati. To zahteva sposobnost povezovanja podatkovnih virov z obstoječim znanjem, kar je zelo zahtevna naloga, saj vsebuje najobsežnejša bibliografska zbirka o biomedicini Medline že več kot 25 milijonov bibliografskih zapisov, s prirastkom od 2000 do 4000 zapisov na dan. Na inštitutu za biostatistiko in medicinsko informatiko so v ta namen razvili dve mednarodno odmevni orodji, Bitola in SemBT, uporabili pa so ju med drugim za iskanje novih načinov zdravljenja, pojasnjevanje neželenih učinkov zdravil ter pri interpretaciji rezultatov DNK-mikroomrežij. Orodji raziskovalcem omogočata, da na podlagi analiz nepregledne množice člankov predlagajo raziskovalne hipoteze, znanstveniki pa nato ovrednotijo smiselnost in uporabnost postavljenih domnev.
25
milijonov zapisov vsebuje najobsežnejša bibliografska zbirka o biomedicini Medline, vsak dan pa dobi od 2000 do 4000 novihPetra Kralj Novak z odseka za tehnologije znanja na IJS je predstavila splošno metodologijo za avtomatično analizo razpoloženja in stališč ter rezultate uporabe na družbenem omrežju Twitter. Andraž Matkovič z oddelka za psihologijo ljubljanske filozofske fakultete pa je predstavil osnove proučevanja funkcijskih možganskih omrežij. Kot je dejal, so se domneve o pomenu usklajenega delovanja različnih delov možganov sicer pojavile že v 19. stoletju, vendar so potrditev dobile šele z razvojem tehnik za slikanje možganov v zadnjih 25 letih.
Osrednji del srečanja je bil namenjen predstavitvi znanstvene monografije Advances in Network Clustering and Blockmodeling.Monografija o razvrščanju in modeliranju omrežij
Osrednji del srečanja je bil namenjen predstavitvi znanstvene monografije Advances in Network Clustering and Blockmodeling.
Osrednji del srečanja so organizatorji namenili predstavitvi znanstvene monografije Advances in Network Clustering and Blockmodeling (Napredek v razvrščanju in bločnem modeliranju omrežij), ki je januarja izšla pri založbi Wiley v zbirki za računalniške in kvantitativne družboslovne vede. Knjiga, ki so jo uredili Patrick Doreian s pittsburške univerze, Vladimir Batagelj z inštituta za matematiko, fiziko in mehaniko v Ljubljani in Anuška Ferligoj s fakultete za družbene vede, celostno obravnava razvrščanje in bločno modeliranje omrežij. Delo predstavlja najnovejše metode in pristope, ki so bili razviti v zadnjem desetletju v različnih znanstvenih disciplinah, predvsem v sociologiji, matematiki, fiziki in računalništvu.
Poleg uglednih tujih raziskovalcev in urednikov knjige so več poglavij prispevali tudi slovenski avtorji: Marjan Cugmas, Luka Kronegger, Andrej Mrvar in Aleš Žiberna, vsi s fakultete za družbene vede, Lovro Šubelj z ljubljanske fakultete za računalništvo in informatiko ter Anja Žnidaršič s fakultete za organizacijske vede v Kranju.
