研究者还是众包成员？何不二者兼得！用于应用与交流众包需求工程研究的开放研究知识图谱
数字图书馆
2021-08-12 v1 软件工程
摘要
近几十年来，学术文献的数字获取取得了重大进展。然而，即便这些文献现已以数字形式存在，它们仍基于文档，难以交流其所含知识。下一步合理举措是以更灵活、细粒度、语义化且上下文敏感的方式扩展这些文献中的学术知识表示。开放研究知识图谱（ORKG）是一个结构化并互链学术知识的平台，依靠研究者（作为众包群体）的众包贡献来获取、策展、发布和处理这些知识。在本经验报告中，我们从两个视角在众包需求工程（CrowdRE）背景下考察 ORKG：（1）作为 CrowdRE 研究者，我们探究 ORKG 如何实际运用 CrowdRE 技术来让学者参与其开发，使其更好地契合学术工作。我们确定 ORKG 已提供社交与财务激励、反馈获取渠道，以及对上下文与使用情况的监测支持，但在自动化用户反馈分析与整体 CrowdRE 方法方面仍有改进空间。（2）作为众包成员，我们探索如何利用 ORKG 交流关于 CrowdRE 研究的学术知识。为此，我们基于两篇已发表的 CrowdRE 系统文献综述（SLR）中的论文，在 ORKG 中策展了定性与定量学术知识。该知识可交互式探索与比较，且数据量超过 SLR 原有内容。因此，ORKG 改善了对 CrowdRE 研究学术知识的获取与交流。对于两种视角，我们都发现 ORKG 是 CrowdRE 研究的有用多用途工具。
引用
@article{arxiv.2108.05085,
title = {Researcher or Crowd Member? Why not both! The Open Research Knowledge Graph for Applying and Communicating CrowdRE Research},
author = {Oliver Karras and Eduard C. Groen and Javed Ali Khan and Sören Auer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.05085},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication at 2021 IEEE 29th International Requirements Engineering Conference Workshops (REW)