Pada sesi Seminar Reboan 25 September 2013, Fasilkom UI menghadirkan Mark Sanderson. Beliau adalah seorang Professor di School of Computer Science and Information Technology, RMIT University, Australia. Pada kesempatan tersebut Mark berbagi pengetahuan mengenai hasil risetnya, bersama mahasiswa Fasilkom UI yaitu Evi Yulianti, yang berjudul Tweet-Biased Summarization.
Saat ini media sosial telah berkembang dengan cepat. Media sosial telah menjadi wadah bagi orang-orang untuk saling berbagi informasi dan pengalaman. Contohnya, seseorang dapat berbagi pengalamannya dalam bentuk dokumen web (blog) yang kemudian dapat dibaca oleh orang lain. Pada contoh tersebut, bila pemublikasian dilakukan melalui media twitter maka hanya memerlukan URL dokumen web yang diikuti oleh komentar mengenai dokumen tersebut. Dari komentar tersebut dapat mengandung informasi sosial tentang minat pengguna yang mencerminkan konten dari dokumen web yang dianggap penting dan menarik bagi mereka. Dengan demikian informasi sosial ini dapat digunakan untuk memilih kalimat penting sebagai sebuah summary.
Algoritma summarization dahulunya tidak memanfaatkan informasi (komentar) tersebut melainkan konten dokumen. Riset ini menunjukkan adanya manfaat dari informasi media sosial sebagai clue tambahan untuk mengekstrak kalimat penting yang berasal dari suatu dokumen web. Mark dan Evi memanfaatkan media twitter dataset dari TREC 2011 Microblog untuk mengekstrak beberapa dokumen web beserta kesesuaian tweet-nya. Dalam hal ini mereka menghasilkan dua jenis metode summary yaitu menggunakan informasi sosial (Tweet-Biased Summary) dan tidak menggunakan informasi sosial (Generic Summary). Berdasarkan hasil perbandingan kedua metode tersebut, performance menunjukkan bahwa informasi sosial dapat meningkatkan kualitas summary. (IP)