Bridging the Journal-Wikipedia gap | The Official PLoS Blog

In March 2012, PLoS Computational Biology took what we hope will be a first step in a new level of interaction between publishers, researchers and the public. “Topic Pages” are a new article type, written in the style of a Wikipedia article. The page, which should fill a gap in Wikipedia’s computational biology content, is peer reviewed. Once accepted, a version of record is published in PLoS Computational Biology, with the text being uploaded to Wikipedia very soon afterwards to undergo the usual updates and edits of articles on the site. In the following guest post, our Topic Pages Editor, Daniel Mietchen, explains the motivations and hopes for this experiment.


Open, free access to academic research? This will be a seismic shift | David Willetts

The challenge is how we get there without ruining the value added by academic publishers. The controversy about the status and reliability of reviews on TripAdvisor is a reminder of how precious genuine, objective peer review is. We still need to pay for such functions, which is why one attractive model – known as gold – has the funders of research covering the costs. Another approach, known as green, includes a closed period before wider release during which journals can earn revenues.

While opening up the fruits of research is a seismic shift for academic publishing, it is not a leap into the unknown. There are many good examples in medicine. For instance, the Wellcome Trust requires all the research it funds to be made freely available online. A report this year from the U.S. Committee for Economic Development has concluded that the US National Institute of Health’s policy of open access has accelerated the transition from basic research to commercialisation, generated more follow-on research and reduced duplicate or dead-end lines of inquiry – so increasing the US government’s return on its investment in research. And the researcher Philip Davis has found that, when publishers randomly make articles open access on journal websites, readership increases by up to 250%.


Why Twitter can be the Next Big Thing in Scientific Collaboration


Imagine yourself in the following situation: You, a scientist pur sang, are busy researching and analyzing A and you are having doubts about the values in the model, suspecting a technical error. Without hesitation, you compose a tweet describing the research and the problem, attach a photo made of the model, add a hashtag (e.g. #science or #labhelp) and send it to Twitter.  A few moments later six people have replied with an answer and your problem is solved.

While this looks like a fairytale, computation in general has become more and more embedded and is starting to play a fundamental role in science in the last couple of years. Scientists have always been among the first to adopt and use new communication technologies into their field of work; technologies such as wiki’s, e-mail and instant messaging (Sonnenwald, 2007).

It can be said that computation in the field of science will become even bigger, due to the new upcoming generation of “social media-scientists”: scientists who grew up in the age of Facebook, Wikipedia and Twitter, and who are used to collaborate and communicate globally online.  Not only do our “future scientists” already generate an enormous amount of data, also referred to as the data tsunami[1], but will only continue to increase this amount, since more forms of collaboration with social media are appearing.

While more data isn´t necessarily always better data, James Surowiecki argues that we are now living in the age of “the wisdom of the crowds”. Here, the larger the group of people collaborating and communicating is, the better the results will be. A classic scenario of one and one is three.

Wisdom of the scientific crowd

There are currently already a few tools that are providing in the creation of collective wisdom, making possible scientific collaborations through (social) media. A first group of examples can be seen in the rise of collaborative analysis tools such as IBM´s Many Eyes and Chartle. Here, people create graphs and charts of big amounts of data and are able to share and discuss them with others. By first choosing a dataset, a user can then choose a visualization, customize it and then publish it to the internet for everyone to see [2].

A second, better known example is Wikipedia: a collaborative digital encyclopedia launched in 2001 by Jimmy Wales. At the moment of writing the English version of the website contains a total of 3.622.868 articles and more than 450 million collaborative edited pages [3]. While the encyclopedia is open and accessible to everyone, the adding and editing of articles isn’t: to do this one needs to have a registered account on the website. Also, studies have been done on the reliability of the entries in Wikipedia, mostly ending up quite positive (Magnus, 2008 & Schiff, 2006). Furthermore, it has also been researched that a majority of college students use the website for course-related research, mostly by providing background information (Lee, 2010). Wikipedia is a general form of encyclopedia, containing articles on many different subjects. How these subjects can be categorized is displayed in figure 1.

Figure 1: Differences in Wikipedia's category structure and the Universal Decimal Classification

The classification in Wikipedia is however a bit different than that of the more taxonomy based Universal Decimal Classification (UDC). In Wikipedia the structure of classification seems to be more wide-spread and focused on Arts & Entertainment. Also, we can see that science (light and dark blue) is practically anywhere in the Wiki-sphere, where in UDC they are more clustered together.

Why Twitter and Why Not

In short: I do believe Twitter can play an important role in the field of science and in scientific collaboration. As argued by Mark Granovetter, who wrote about the effects of social and professional networks on information diffusion, innovation often travels most effectively via weak connections (Grannovetter, 1973). In order for scientific collaboration to happen, information must thus be able to diffuse among people or groups.

I hereby argue that Twitter enables this form of information diffusion. In Twitter, a user has “followers” who aren’t necessarily “friends”. Unlike other social media, followers don’t have to be approved by the one that is being followed (but of course can be blocked). This means that everyone can follow everyone, and can then read everything that is being ‘tweeted’ by the followed user without any real acceptance. In order to find users of interest, Twitter has implemented a powerful search mechanism that makes it easy to search for a specific topic and see all tweets on that topic. If someone likes what another user has said, he or she can choose to follow the user and read all future tweets. Retweeting a tweet then spreads the message across their own networks, creating a cascade effect of information and showing that the diffusion of information indeed travels via weak ties.

A scientist can thus reach a huge amount of people, when for example he/she is in need of help, by simply composing a tweet and sending it on Twitter.

There are currently already networks of scientists on Twitter, as for example can be seen in figure 2.

Figure 2

An interactive version of this can be seen on Many Eyes. The figure is generated from a list of Scientific Twitter Friends of David Bradley and is visualized by 2020 Science. The bubble-chart shows how influential a Scientific Twitter User in the list might be and that Twitter can indeed be used for the connection (and collaboration) between scientists.

While this does sound like a perfect tool for scientific collaboration, there are some downsides in using social media and Twitter according to a survey held under 300 lab managers[4]. They explain that the reasons for not adopting social media are:

  1. Blurring of the boundaries between private and business use
  2. Loss of productivity
  3. Security: the danger of confidential information being leaked

These all make a point of course, but these ‘downsides’ can all be avoided when carefully using these social media and by paying attention on what information is being spread.


[1], accessed on 27 april 2011

[2], accessed on 28 april 2011

[3], accessed on 27 april 2011

[4] These results were published in Lab Manager Magazine and can be found online at


Granovetter, M. S. (1973), “The Strenght of Weak Ties”, American Journal of Sociology, Vol. 78, No. 6 (May 1973), 1360-1380.

Sonnenwald, D. H. (2007), “Scientific Collaboration: A Synthesis of Challenges and Strategies”, Annual Review of Information Science and Technology, Vol. 4, Blaise Cronin, (Ed,), Medford, NJ: Information Today.

Surowiecki, J. (2004), “The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations”, Little Brown

Auditore, P. (2011), “The Social Media Data Tsunami”, The Social Customer, 27 April, accessed on 27 April 2011,

Magnus, P.D. (2008), “Early response to false claims in Wikipedia,” First Monday, 13(9), September, accessed on 27 April 2011.

Schiff, S. (2006). “Know it all. Can Wikipedia conquer expertise?” The New Yorker. 31 July, accessed on 28 April 2011.

Lee, A. (2010), “Science students more likely to use Wikipedia”, The Daily Princetonian, 23 March, accessed on 28 april 2011.

A quoi ressemblerait Wikipédia version papier ? | eBouquin

“A quoi pourrait bien ressembler Wikipédia en version papier ? C’est la question à laquelle a tenté de répondre, en images, le photographe anglais Rob Matthews. Ce dernier s’est “amusé” à imprimer 2559 articles de l’encyclopédie en ligne, soit quelques 5000 pages de contenu assemblées sous la forme d’un livre papier.

Si on fait un rapide calcul : considérant que Wikipédia a dépassé les 15 millions d’articles, il faudrait imprimer environ 30 millions de pages A4 – ou 6000 volumes de 5000 pages -, ce qui représente une surface totale de 1,875 millions de m², de quoi recouvrir une fois Monaco ou 4 fois le Vatican avec des pages Wikipédia !”


Loi de Murphy et variations sur la tartine beurrée

“Les lois de la tartine beurrée stipulent de manière définitive que le beurre doit toucher le sol alors que les principes de l’aérodynamique féline réfutent strictement la possibilité pour le chat d’atterrir sur le dos. Si l’assemblage du chat et de la tartine devait atterrir, la nature n’aurait aucun moyen de résoudre ce paradoxe. C’est pour cela qu’il ne tombe pas.”


Wikipédia ou quand prendre soin peut faire des miracles – Framablog

“Comme tout miracle il était imprévu, mais en l’occurrence il a bien eu lieu. C’est que nous rappelle ici Clay Shirky, considéré comme l’une des têtes pensantes du Web. Parce que « si on pose un regard traditionnel sur le fonctionnement du monde, Wikipédia ne devrait même pas exister ».

Et pourtant cette encyclopédie tourne. Et elle tourne parce que suffisamment de gens se sentent concernés et veulent en prendre soin. C’est le double et joli sens du verbe « to care » (plus proche ici de Bernard Stiegler que de Martine Aubry !).”


De la motivation au sein d’une communauté

Il est fort probable que vous ayez déjà vu la vidéo ci-dessous. Elle m’est revenue en mémoire à la faveur du précédent billet De la confiance au sein d’une communauté dont elle lui fait en quelques sorte écho.

Cette vidéo me passionne dans le fond et dans la forme.

Le fond c’est son sujet, à savoir la motivation. Qu’est-ce qui nous motive au juste ?, se demande ici Dan Pink, en fustigeant l’efficacité des récompenses traditionnelles, argent en tête de gondole.

Pour vous la résumer, rien de tel que ce commentaire glané sur le site Rue89 :

« Des études comportementales scientifiques, indubitablement indépendantes du complot socialo-communiste mondial (MIT, unversité de Chicago et Carnegie, financées par la banque fédérale US), démontrent que, si l’amélioration de la productivité d’une tâche mécanique peut-être induite par sa récompense en terme de rémunération, ce n’est pas le cas des tâches cognitives et créatives.

Dans ce cas, le principe de la carotte est plutôt contre-productif. Pour les œuvres humaines plus compliquées que le travail à la chaine, en effet, les trois facteurs identifiés comme induisant une amélioration de la créativité, de la productivité et de la qualité sont :

  • Autonomy, qui se traduit comme ça se prononce.
  • Mastery, le développement personnel et la recherche de l’expertise.
  • Purpose, le but de l’activité, qui sera autant de motivation qu’il satisfait aux critères éthiques et moraux du collaborateur.

Ces résultats, outre qu’ils expliquent l’efficacité de modèles de développement coopératifs tels que Linux ou Wikipédia, remettent en question les dogmes du management, voire de notre modèle économique.

  • Taf à la con où humain = machine : motivation = thunes.
  • Taf intelligent où humain = 1 cerveau au bout des bras : motivation = autonomie + développement personnel + éthique.

C’est-à-dire le contraire de l’idéologie globalement à l’œuvre dans l’organisation de nos sociétés. »

Rien d’étonnant à ce que les deux plus célèbres projets libres soient cités en exemple parce qu’ils corroborent à merveille la théorie. On prend d’ailleurs bien soin de souligner que la participation à ces projets se fait après le boulot (alimentaire ?), sur notre temps libre.

Confiance et motivation ont assurément contribué à leur réussite. Et comme par hasard c’est ce qui semble faire le plus défaut aujourd’hui dans le monde du travail (cf par exemple les interventions de Bernard Stiegler sur la déprolétarisation et l’économie de la contribution).

Mais la forme de la vidéo est tout aussi remarquable, c’est-à-dire la mise en graphique, réalisée par la société londonienne Cognitive Media pour le compte de la RSA (Royal Society for the encouragement of Arts, Manufactures & Commerce), qui suit, illustre et structure visuellement en temps réel les propos de Dan Pink. Le dessin sollicite autrement la vue et donne sens à ce que l’on entend, apportant véritablement quelque chose en plus.

Il est vrai que cela a un côté un peu violent, parce qu’on est en quelque sorte bombardé d’informations multi-directionnelles. Mais ne pouvant prendre notre souffle, on est comme happé par l’exposé. Impossible d’en sortir ou de s’ennuyer, sauf à complètement se déconnecter.

À l’heure de la rentrée scolaire qui s’en vient à grands pas, l’enseignant que je suis trouve cette approche pédagogique extrêmement intéressante. Non seulement j’ai bien compris (alors que je n’ai qu’un piètre niveau d’anglais) mais je crois déjà, en une seule vision, en avoir retenu l’essentiel, sachant que, malgré la densité du discours, on fait tenir le tout en une dizaine de minutes top chrono[1] !

Et si jamais quelque chose vous a échappé, il suffit de la regarder à nouveau, quand vous voulez sur Internet, sans compter que, cerise sur le gâteau, vous obtenez à la fin un énorme, unique et cohérent poster de tous les dessins effectués prêt à être imprimé !

Le format est donc tout bonnement excellent (faudrait que Thierry Stœhr en consacre un billet sur son blog dédié, si ne c’est déjà fait).

Je me prends déjà à rêver d’une forge libre pleine à craquer de ce genre d’animations. Ce sont mes élèves qui seraient contents ! Mais aurait-on alors besoin des profs ? Si, oui, quand même un peu je pense 😉

D’ailleurs à ce propos, je suggère aux collègues d’anglais de trouver un prétexte pour montrer un jour cette vidéo à leurs lycéens, ça en vaut la peine et pourrait faire l’objet d’un intéressant débat dans la foulée, surtout si quelques uns ne savent pas encore ce qu’est Linux ou comment fonctionne Wikipédia.

Bon, il serait peut-être temps de la montrer, cette vidéo après une telle introduction…

URL d’origine de la vidéo sur et au format Ogg sur TinyOgg.

Il en existe aussi une version sous-titrée en français, mais c’est presqu’alors impossible de suivre les dessins en direct live ! (mieux vaut plutôt écouter Dan Pink dire à peu près la même chose lors d’une conférences TED, autre format riche et pertinent).

Remarque : Il y a d’autres animations sur sur des sujets aussi passionnants que l’empathie de notre civilisation, la question de l’éthique et de la charité et la crise du capitalisme.


[1] Note : L’article sur La Confiance a été peu parcouru, un commentaire me faisant de suite remarquer qu’il souffrait d’un syndrome qui affectie souvent ce blog, le syndrome TLDR, à savoir « Too Long; Didn’t Read » soit « Trop long pour être lu ». Il aurait dû lui aussi faire l’objet d’une telle animation !

Discover transforme Wikipedia en magazine grâce à l’iPad

Depuis la sortie de l’iPad, les applications qui permettent d’accéder à Wikipedia avec une interface et une navigation différentes de celle proposées par le site n’en finissent plus de sortir sur l’AppStore. Après Wikipanion, Articles, WikiHD, voici la dernière application de la société Cooliris, Discover, spécialiste des interfaces innovantes pour accéder à différents types de contenus. Discover est une application pour iPad qui permet d’afficher le contenu de Wikipedia avec une interface à laquelle nous n’aurions pas forcément pensé pour une encyclopédie : le design d’un magazine.

Cette application est l’exemple parfait de ce qu’un choix d’interface peut apporter au contenu et comment il change le rapport que le lecteur a avec ce dernier. Au-delà de la simple mise en page, on notera également que Discover utilise tous les moyens possibles pour que le lecteur interagisse avec Wikipedia : passage mode paysage à mode portrait, intégration de plusieurs gestes pour faciliter la navigation etc.

Discover for iPad

Il se pourrait bien que Discover renouvelle le genre des applications Wikipedia. En tout cas, il s’agit d’un programme à suivre de très près et que nous ne manquerons pas de tester dans les prochains jours. Pour être tenu au courant de la sortie de Discover, rendez-vous sur le site dédié.

Partager cet article :


15. Du mythe aux pratiques : la société de l’information (2) limite des communautés en ligne « Suzy Canivenc

La mise en pratique de l’autogestion se heurte ainsi à de nombreux obstacles (contextuels, organisationnels et humains) qui rendent ces expérimentations limitées à de nombreux points de vue (en nombre, en taille et en durée). Nos constats rejoignent ici ceux de nombreux auteurs ayant travaillé sur l’autogestion dans les années 1970 et 1980 et qui ont eux aussi souligné les limites de ce modèle. D’hier à aujourd’hui, les expérimentations autogérées ne semblent donc pas en mesure de nous offrir une alternative durable et d’envergure.