Sammanfattning Denna uppsats beskriver ett nytt förhållningssätt till utveckling och semantisk förbättring av ett socialt nätverk för att stödja analys och tolkning av digitala muntliga historiedata från jazzarkiv och specialsamlingar. Ett tillvägagångssätt med flera metoder tillämpades, inklusive automatiserat namngivet enhetsigenkänning och utvinning för att skapa ett socialt nätverk, och crowdsourcing-tekniker för att semantiskt förbättra data genom klassificering av relationer och integrering av kontextuell information. Länkade Open Data-standarder gav tekniken för kunskapsrepresentation för datasetet som ligger till grund för nätverket. I den studie som beskrivs här identifieras utmaningarna och möjligheterna med en kombinerad maskindriven och människodriven strategi för utvecklingen av sociala nätverk från textdokument. Skapandet, visualiseringen och berikandet av ett socialt nätverk presenteras med hjälp av ett verkligt scenario. Datauppsättningen från vilken nätverket är baserat är tillgänglig via ett API och kan därmed delas med webbutvecklingsgemenskapen för återanvändning och mash-ups.  Originalitet/värde
En analys och tolkning av arkiv och samlingar genom historiska data presenteras i REF.
Semantic network edges: a human-machine approach to represent typed relations in social networks
{'venue': 'J. Knowledge Management', 'journal': 'J. Knowledge Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}