تعاني العديد من اللغات ذات الموارد المحدودة من تهميش متزايد في عصر التقنيات الرقمية الحديثة.

في عالم يعتمد بشكل متزايد على البيانات والوصول المفتوح، تظهر الفجوة بين اللغات الغنية والفقيرة كعائق رئيسي أمام العديد من المجتمعات، حيث تُستبعد هذه المجتمعات من المشاركة الفعالة في التحول الرقمي العالمي.

تستهدف دراسة الدكتوراه المقترحة سد هذه الفجوة من خلال التركيز على تغطية اللغات في الرسوم البيانية المعرفية للبيانات المفتوحة المرتبطة (Linked Open Data - LOD). يبدأ الباحثون بتحديد مجموعة من المتغيرات الرئيسية التي تسهم في توزيع اللغات ضمن LOD، مثل عدد مقالات ويكيبيديا لكل لغة وعدد الكيانات الموسومة باللغة في الرسوم البيانية المعرفية.

تم تحليل هذه المتغيرات عبر ثلاث رسومات بيانية معرفية متعددة اللغات رئيسية: DBpedia وBabelNet وWikidata، مما يوفر رؤى واضحة حول كيفية تمثيل وتوزيع اللغات داخل هذه الرسوم.

بالاعتماد على هذه التحليلات، تهدف الدراسة إلى دراسة تأثير اختيار مرشحي النقل بين اللغات على مهمة إكمال الرسوم البيانية المعرفية متعددة اللغات. تتضمن الخطط استكشاف استراتيجيات تعتمد على القرب اللغوي ووجود توافقات موضوعة بعناية بين اللغات.

هذا القرب اللغوي أيضًا يُعزز الرغبة في دراسة فوائد التفكير التناظري القائم على الاختلافات، وهو نهج لم يُستكشف بعد لتحسين أداء إكمال الرسوم البيانية المعرفية وزيادة تغطية اللغات في LOD.

بهذا، يأمل الباحثون في تقديم حلول قائمة على البيانات لمواجهة التحديات الحالية وتحقيق شمولية أكبر في العصر الرقمي.