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Interactions of Cultures and Top People of Wikipedia from Ranking of 24 Language Editions

机译：从24种语言版本的排名看文化与Wikipedia顶尖人物的互动

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摘要

Wikipedia is a huge global repository of human knowledge that can be leveraged to investigate interwinements between cultures. With this aim, we apply methods of Markov chains and Google matrix for the analysis of the hyperlink networks of 24 Wikipedia language editions, and rank all their articles by PageRank, 2DRank and CheiRank algorithms. Using automatic extraction of people names, we obtain the top 100 historical figures, for each edition and for each algorithm. We investigate their spatial, temporal, and gender distributions in dependence of their cultural origins. Our study demonstrates not only the existence of skewness with local figures, mainly recognized only in their own cultures, but also the existence of global historical figures appearing in a large number of editions. By determining the birth time and place of these persons, we perform an analysis of the evolution of such figures through 35 centuries of human history for each language, thus recovering interactions and entanglement of cultures over time. We also obtain the distributions of historical figures over world countries, highlighting geographical aspects of cross-cultural links. Considering historical figures who appear in multiple editions as interactions between cultures, we construct a network of cultures and identify the most influential cultures according to this network.
机译：维基百科是一个庞大的全球人类知识宝库，可以用来研究文化之间的相互联系。为此，我们将马尔可夫链和Google矩阵的方法用于分析24种Wikipedia语言版本的超链接网络，并通过PageRank，2DRank和CheiRank算法对所有文章进行排名。通过自动提取人物姓名，我们可以获取每个版本和每种算法的前100个历史人物。我们根据其文化渊源调查其空间，时间和性别分布。我们的研究不仅表明存在局部人物偏斜的现象（主要仅在其自身文化中得到认可），而且还存在大量版本中出现的全球历史人物的存在。通过确定这些人的出生时间和出生地，我们通过每种语言的35个世纪的人类历史对这些数字的演变进行了分析，从而随着时间的推移恢复了文化的互动和纠缠。我们还获得了世界各国历史人物的分布，突出了跨文化联系的地理方面。考虑到在多个版本中作为文化之间的相互作用而出现的历史人物，我们构建了一个文化网络，并根据该网络确定了最具影响力的文化。

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