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低资源语言与在线知识储存库:需求调查研究

人机交互 2024-05-28 v1 计算与语言

摘要

在线知识储存库(OKR)如维基百科为社区提供了共享和保存自身及其生活方式信息的方式。然而,对于低资源语言社区——包括大多数非洲社区——可用内容的质量和数量往往不足。导致此类内容不足的原因之一可能是许多 OKR 体现了西方的知识保存和共享方式,要求许多低资源语言社区适应新的交互方式。为了解低资源语言贡献者在流行 OKR(如维基百科)面临的挑战,我们进行了 (1) 对维基百科论坛讨论的主题分析和 (2) 对 14 名初学者贡献者的情境调查研究。我们聚焦于三个 Ethiopian 语言:Afan Oromo、Amharic 和 Tigrinya。我们的分析揭示了若干重复主题;例如,贡献者在低资源语言中寻找资源来证实其文章存在困难,语言技术支持(如翻译系统和拼写检查)会导致若干错误,浪费贡献者的时间。我们希望我们的研究将支持设计师使在线知识储存库可及于低资源语言使用者。

关键词

引用

@article{arxiv.2405.16669,
  title  = {Low-resourced Languages and Online Knowledge Repositories: A Need-Finding Study},
  author = {Hellina Hailu Nigatu and John Canny and Sarah E. Chasins},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2405.16669},
  year   = {2024}
}

备注

In Proceedings of the CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI 2024)