Что такое уникальность данных

Показатели качества публичных данных

Проблема качества данных представляет собой достаточно серьезную тему и не только в связи с их обработкой и анализом. На данных в современном цифровом мире построено множество процессов, в том числе и связанных с безопасностью. Поэтому от того, насколько качественные данные используются в государственных и коммерческих организациях зависит эффективность и результат их работы.

Рассмотрим несколько показателей, которые могли бы составить интегрированную оценку качества публичных (открытых) данных.

Прежде чем начать.

Настоящая публикация является продолжением в общей серии по теме публичных данных. Многие понятия, встречающиеся в тексте рассматривались в предыдущих статьях. Несмотря на то, что речь идет о публичных (открытых, разделяемых) данных, предлагаемый набор показателей качества может использоваться и для оценки других категорий данных с некоторыми поправками. Предлагаемый список является в некотором смысле гипотезой и не претендует на звание «исчерпывающего».

Данные имеют ограниченный срок годности

Первичные данные всегда актуальны на какой-то конкретный момент времени в прошлом и очень редко актуальны в течение какого-либо длительного периода.

Это одна из проблем качества: цифровые данные, как регистрация исторического состояния объекта или системы постоянно теряют свою актуальность со временем и их приходится обновлять.

Качество данных – характеристика наборов цифровых данных, показывающая степень их пригодности к обработке и анализу и соответствия обязательным и специальным требованиям, в связи с этим к ним предъявляемым.

А что может составлять такое понятие как «качество публичных данных»? Выделим девять показателей.

1. Актуальность данных

Обозначенный или косвенно определяемый момент времени, на который данные отражают реальное состояние целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

Актуальность данных также может быть обозначена через период времени в течение которого они сохраняют свою значимость. Учитывая постоянные изменения экономических систем, публичные экономические данные имеют достаточно короткие сроки актуальности.

Актуальность данных чаще всего устанавливается поставщиком, в дополнение к которой он также может «дать обещание» периодического их обновления для её поддержания.

Получатель данных может самостоятельно оценивать их актуальность на основании информации от поставщика или иными способами.

2. Объективность данных

Точность отражения данными реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

Объективность напрямую зависит от применяемого метода и процедур сбора информации, а также от плотности регистрируемых данных. В процессе обработки наборов цифровых данных, они теряют свою объективность и обогащаются агрегированными, округленными, приведенными и расчетными показателями. Однако за счет этого данные «насыщаются» знаниями, тем самым позволяя в последующем сокращать последовательность операций по извлечению из них значимых для практики сведений.

Поставщик может указать объективность публичных данных охарактеризовав их первичность и описав процедуру их получения.

Получатель вправе критично отнестись к вторичным данным, особенно если их объективность не доказана применяемыми формулами и математическими расчетными моделями.

3. Целостность данных

Полнота отражения данными реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

В отличии от объективности, целостность показывает насколько полными и безошибочными являются данные как в части смыслового непротиворечия, так и в части соответствия заданной структуре или выбранного формата. Целостность зависит от корректного разделения на элементарные неделимые единицы, сохранения их неделимости, правильной идентификации и взаимной связанности.

Данные публикуемые добросовестным поставщиком по умолчанию должны являться целостными.

Получатель определяет целостность специальными проверочными методами оценивая смысловое содержание, корректность определения структуры и технически проверяя формат.

4. Релевантность данных

Соответствие данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.) решаемой задачи (поставленной цели) и возможность их применения с учетом имеющегося содержания, структуры и формата.

Понимание релевантности напрямую увязывается с целью пользователя данных и конкретной исполняемой им задачи, а значит и с располагаемым исходным набором данных.

Поставщик не может повлиять на релевантность данных, но может существенно упростить понимание данного показателя качества с помощью расширенных метаданных, применения распространенных форматов и традиционных структур, а также указанием рекомендаций по их использованию.

Получатель в каждом конкретном случае оценивает релевантность наборов данных исходя из тематики и рабочего формата (т.е. используемых инструментов).

5. Совместимость данных

Совместная обработка данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.) с имеющимися в рамках решаемой задачи (поставленной цели).

В отличие от релевантности, совместимость — это процедурный показатель, который характеризует возможность включить данные в обрабатываемый массив для дальнейшего анализа и не связан напрямую с сутью и критериями текущей задачи. С другой стороны, совместимость на содержательном уровне с тематикой исполняемой задачи важна для эффективной обработки цифровых данных. Публичные данные должны особенно тщательно оцениваться на совместимость, в том числе с точки зрения их разновидности. Допустимо ли для конкретных целей совмещение – взаимное использование — открытых данных и разделяемых данных или разделяемы и делегируемых данных зависит от оценки аналитика. Чаще всего необходимо соблюдать условия раздельного хранения и контроля разных видов публичных данных.

Поставщик публичных данных задает совместимость через метаданные и ссылки на контекст.

Получатель определяет возможность совместного использования данных для каждого набора как по содержанию и структуре, так и по формату. Но в отличие от релевантности, несовместимые данные можно попытаться привести к совместимому с помощью различных операций трансформации, перекодирования, перевода и т.п.

6. Измеримость данных

Присутствие в данных обрабатываемых качественных или количественных характеристик реального состояния целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.), а также подсчитанный конечный объем набора цифровых данных.

Содержательная измеримость данных является основой для выполнения последующих процедур их обработки и анализа. Измерение же общего объема данных необходимо для выбора инструментария и контроля их целостности в процессе обработки и по итогам анализа.

Поставщик может явно указывать «измерения», включенные в данные, как количественные, так и качественные. Как минимум, сопровождение наборов публичных данных записью об итоговом или пофайловом их размере в байтах почти является общепринятым стандартом.

Получатель публичных данных восстанавливает измеримость в содержании данных анализируя их и исследуя структуру и всегда точно или бегло проверяет насколько их физический размер соответствует заявленному.

7. Управляемость данных

Возможность целевым и осмысленным образом обработать, передать и контролировать данные о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

Управляемость обусловлена необходимостью изменять, исправлять, структурировать, организовывать, фильтровать, сохранять, пересылать, оценивать, распределять данные. Она во многом основывается на правильно выбранной структуре и формате.

Поставщик может заявить об управляемости данных через сопровождение их специальными метаданными, но получатель, как правило, самостоятельно проводит её оценку исходя из имеющихся у него компетенций и инструментов.

8. Привязка к источнику данных

Связанная и достоверная идентификация цепочки поставки данных о реальном состоянии целевого субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.).

При этом в описание «цепочки поставки публичных данных» лучше включить указания на все субъекты, которые исполняли основные роли трансфера данных: генератор (автор), владелец, поставщик. Привязка к источнику позволяет поставщику и получателю сослаться и восстановить авторство, правоотношения, достоверность источника, доверие к распространителям.

Публичные данные почти всегда распространяются с указанием владельца и поставщика. И более того, одним из ограничений использования данных является необходимость указать первоисточник при их последующей публикации или использовании. Следует учитывать, что хорошая привязка данных позволяет по необходимости получить её повторно с уточнениями, дополнительной актуализацией или с восстановленной целостностью, т.е. – с повышенным качеством.

9. Доверие к поставщику данных

Оценка получателем деловых качеств поставщика публичных данных о целевом состоянии субъекта (объекта, системы, явления, модели, события и т.п.), как ответственного, авторитетного, организованного и относительно независимого издателя цифровой информации высокого качества.

Данный показатель выступает некоторой интегрированной ретроспективной оценкой всех предыдущих трансферов данных поставщика – репутация издателя публичных данных.

Получатель всегда исходит из внутренней убежденности при определении такого показателя качества данных, но у поставщика есть несколько путей по формированию и поддержанию нужного ему уровня доверия. К ним можно, например, отнести: тщательную подготовку данных для публичного трансфера, высокий уровень организации процессов издания «цифры», поддержку обратной связи с получателями, своевременную актуализацию и извещение об обнаруженных в данных проблемах, специальные мероприятия, участие в независимой оценке и ассоциациях.

Любой из указанных показателей качества данных субъективен, как в части смыслового содержания данных, так и в части его восприятия разными поставщиками и получателями.
Тем не менее все показатели можно разделить на:

Общая проблема качества публичных данных зависит как от каждого из перечисленных показателей, так и от интегрированной субъективной оценки получателя. В любом случае, качество важно в первую очередь получателю, как лицу выполняющему операции обработки и анализа.

В случае завершения обратной связи стороннего результативного пользователя данных с поставщиком, «проблема» качества данных возвращается последнему «бумерангом». Если данные были предоставлены «плохие» или с ошибками, то ожидать от тех, кто их использовал, сколь-либо хороших и адекватных итогов не приходится. Тогда утрачивается весь смысл усилий по выбору, подготовке и публикации данных – поставщик не получает никаких новых полезных решений и знаний (продуктов или сервисов).

Важнейший показатель качества данных – это их целостность

Он оказывает сильное влияние на совместимость и управляемость данных. А неоднократная публикация данных с нарушением целостности обязательно скажется на доверии к их поставщику. Целостность данных не является чем-то обособленным от смысла, структуры или формата и должна соблюдать на всех уровнях цифровой информации.

Нарушение целостности данных возможно:

За качество публикуемых данных, конечно же, отвечает поставщик. Но получатель вынужден выполнять проверку и по необходимости корректировать сами данные.

Если публичные данные оказываются низкого качества, то имеет смысл отказаться от их использования и направить подробное уведомление поставщику. Добросовестный и заинтересованный поставщик обязательно предпримет усилия по исправлению ситуации. Он как минимум должен закрыть доступ к некачественным данным на время разбирательства и маркировать их соответствующим образом.

Адресованная поставщику претензия относительно качества данных, в условиях максимальной открытости сетевого общения, вынуждает в обязательном порядке помещать специальный заявительный отказ от принятия претензии с обоснованием такого отказа, либо повышать качество данных и повторно их издавать с соответствующими разъяснениями. А в случае, если поддерживается адресная связь с получателями – уведомлять их специальным образом.

Поставщик, который не готов отвечать за качество данных достаточно быстро переходит в разряд «безответственных» и теряет все преимущества, предоставляемые сообществом аналитиков и экспертов, занятых в соответствующей предметной области.

Из вышесказанного вытекает необходимость постоянного контроля качества данных как со стороны получателя, так и со стороны поставщика. Что в свою очередь вынуждает разрабатывать и применять специальные контрольно-измерительные инструменты.

Исследование проблемы качества цифровых данных, а особенно качества открытых, разделяемых и делегируемых данных должно осуществляться аналитиками и экспертами как на микро-уровне заинтересованных бизнесов, так и на макро-уровне сообществ и государственных структур. Во многом безопасность будущей цифровой экономики будет базироваться на активном мониторинге качества используемых данных.

Источник

Какая уникальность текста считается хорошей: правда и мифы о шинглах и процентах

В ТЗ для любого SEO-шного текста всегда стоит параметр уникальности, измеряемый в процентах. Но зачем она нужна и что будет, если ей пренебречь? Давайте разбираться.

Работает в копирайтинге с 2016 года, получила высшее журналистское образование в МГУ. В совершенстве владеет русским и английским языком, а ещё знает немецкий на уровне В1. Ведет проекты и сама пишет тексты по гемблингу, беттингу, Амазону, дейтингу, медицине и многим другим темам. Главный редактор по текстам на иностранных языках.

Если забыть о параметре уникальности, катастрофы не случится, но и пользы от неуникального контента будет мало — едва ли сайт с плагиатом попадет в поисковую выдачу. Разбираемся во всех вопросах уникальности контента с редакцией «Контентим».

Что такое уникальность и зачем она нужна

Уникальность — это технический параметр, показывающий, сколько процентов от общего объема текста не имеет дублей в интернете. Для проверки уникальности используются специальные программы. Этот показатель нельзя прикинуть «на глазок».

Многие клиенты уверены, что «уникальный контент» — это тот, который автор написал сам. Это в корне неверно. Возможна ситуация, когда программа показывает 100 % уникальности, а автор просто сделал качественный рерайт и не проводил собственного исследования. Может быть и другое: автор писал сам, информацию брал из самых разных источников, но в его письме было много типичных оборотов, которые программа посчитала неуникальными. У новичков такая ситуация не редкость: они пишут сами, «из головы», но уникальность текста низкая, 30–40 %.

Тем не менее понятие «уникальный контент» — общепринятый термином в контексте SEO-оптимизации. Это один из факторов для достижения верхних позиций в результатах поиска.

Официальное руководство от Google указывает на важность уникальности: «Признаком очень высокого качества оцениваемого контента является наличие уникального и оригинального контента, специально созданного для того или иного сайта». Но почему этот параметр так значим для индексации?

Когда поисковые механизмы находят один и тот же контент в двух или более местах, они начинают путаться — какую страницу показывать по конкретному запросу? В итоге робот с наибольшей вероятностью отобразит страницу, которая была проиндексирована ранее и имеет больший авторитет. То есть тот сайт, с которого скопирован текст, а вовсе не вашу страницу.

Когда не нужно обращать внимание на уникальность

Следить за уникальностью текстов нужно далеко не всегда. В первую очередь параметр важен для ранжирования в поисковиках. Если вы создаете контент не для SEO, достаточно ориентироваться на смысловую оригинальность.

Вот примеры форматов, для которых техническую уникальность оценивать необязательно:

Сюда также можно отнести любой контент, который вы не планируете индексировать и продвигать в органической поисковой выдаче.

Какая уникальность считается хорошей?

Уникальность измеряется в процентах, и для разного типа текстов минимальный порог будет отличаться. Эталона, на который могут ориентироваться все копирайтеры, не существует — у каждой задачи своя специфика. Мы составили таблицу процентов, на которые сами опираемся в работе:

Если вы еще не уверены в том, какие параметры уникальности подходят именно вам, попробуйте провести анализ конкурентов. Возьмите несколько конкурентных страниц из топа поисковой выдачи и проверьте уникальность их статей (не забудьте при этом исключить домен, на котором размещен текст) — какой процент будет средним? Возьмите это среднее значение и старайтесь делать столько же, а лучше — выше.

Как проверить уникальность

Работа всех этих сервисов устроена одинаково. Поисковые роботы оценивают уникальность материала, используя отдельные фрагменты текста (они называются шинглами). Шинглы вводятся в поисковую систему и проверяются — нет ли совпадений с другими текстами в сети? В результате индексирования выносится вердикт о качестве контента и его уникальности.

Так ли важна уникальность: эксперимент

Как и любой алгоритм, система вывода уникального контента в топ тоже может давать сбои. На самом деле далеко не всегда оригинальный сайт будет показываться выше сайта, который скопировал весь контент первого. За примерами далеко идти не нужно: здесь в топе копия текста со второй страницы, о чем говорит ссылка на источник.

Кроме того, разные сервисы проверки могут давать разные результаты. Так, на одном сервисе ваш текст будет 100 % уникальным, а на другом уникальность будет всего 70 %.

Проведем эксперимент — возьмем фрагмент английского текста и проверим его в трех разных сервисах — 1text.com, Content Watch и Grammarly.

Content Watch считает текст полностью оригинальным:

Grammarly видит 8 % плагиата:

Ну а 1text.com сразу все раскусил и понял, что текст позаимствован — всего 7% уникальности:

Как вы могли догадаться, уникальность текста нередко зависит от сервиса, который вы выбираете для проверки, — точно так же, как редактура может зависеть от профессионализма нейтива.

Это вовсе не означает, что один сервис лучше другого, просто у каждого свои алгоритмы поиска и свои результаты проверки.

Сегодня все больше профессионалов сходятся на том, что уникальность — понятие относительное. В интернете каждый день появляются новые страницы, поэтому со временем показатель может меняться. Многие современные копирайтеры постепенно отказываются от этой метрики либо не следят за ней слишком строго и не оценивают уникальность текста в сколько-то процентов.

Выводы

Разумеется, внаглую копировать чьи-либо тексты нехорошо и не нужно. Хотя у скопированных сайтов все равно есть шанс выйти в топ поисковой выдачи, гораздо чаще происходит ровно наоборот. Да и некрасиво это — чужой труд воровать.

Однако не будьте слишком требовательными и строгими к параметру уникальности текста. Проверки по двум сервисам и результата от 70 % на самом деле более чем достаточно, чтобы хорошо ранжироваться в поиске. Ну а если вам все-таки обязательно нужен на 100 % оригинальный контент, приходите к нам — сделаем в лучшем виде!

Источник

Уникальность, плагиат и цитирование в антиплагиате – подробный обзор

Уникальность, плагиат и цитирование в антиплагиате – подробный обзор

Сегодня каждый студент, который сдает научную работу, обязательно проходит проверку антиплагиата в вузе. Результат данной проверки будет показан в виде процентного соотношения. В отчете будет указаны следующие параметры: уникальность, плагиат и цитирование.

Сегодня мы постараемся подробно рассмотреть данную систему процентов. Выясним, чем же отличается цитирование от плагиата, а плагиат от уникальности. Как правильно оформить цитату, чтобы программа не спутала ее с заимствованием.

Прочитайте статью до конца и узнайте, какие методы позволяют быстро и эффективно поднять уровень оригинальности.

Что такое уникальность текста в антиплагиате?

Самым важным параметром является, конечно же, уникальность текста. По-другому, это самостоятельность вашего документа, то, что вы прочитали и изложили абсолютно своими словами.

Уникальность текста выражается в процентах. Если результат, который показала системе АНтиплагиат составляет 50% оригинальности, это значит что половину работы вы написали самостоятельно, используя исключительно авторский текст и собственные мысли.

Чем выше процент самостоятельности в работе, тем лучше.

Для дипломов и курсовых проектов в вузах требуют писать с максимальной уникальностью текста, не менее 75-85%

Для рефератов требования чуть ниже, чтобы получить зачет будет достаточно набрать 60-70% авторского текста.

Такой показатель как “уникальность текста” важен не только для студентов и преподавателей, но и для тех, кто занимается написанием контента для сайтов или блогов.

Конечная цель любой статьи на сайте – попасть в топ выдачи в поисковиках яндекс и гугл. Так вот с низкой оригинальностью об этом можно не мечтать. Поисковики крайне негативно относятся к плагиату. Статья может подняться в выдаче только в том случае, если будет иметь максимальную степень уникальности.

Если вам необходимо поднять уровень оригинальности текста, то мы предлагаем прочитать нашу статью: Как поднять уровень оригинальности – лучшие 5 методов.

Таким образом, уникальность текста в антиплагиате является важным критерием не только для фрилансеров, которые пишут статьи на заказ, но и для студентов, которые хотят успешно сдать свою научную работу.

Что такое плагиат при проверке уникальности текста?

Что такое плагиат простыми словами? Плагиат при проверке уникальности текста – это заимствования из других источников.

Простыми словами, плагиат – это скаченный текст, сворованный у других авторов, тот материал, который был ранее опубликован другим автором.

Плагиат крайне негативное явление.

Старайтесь писать используя исключительно собственные выводы, рассуждения и проводя авторский анализ.

Для тех кто пишет статьи на сайты (копирайтеры), рекомендуем полностью исключить использование плагиата, в противном случае написанный материал не будет проиндексирован поисковиками и даже может попасть под фильтры с исключением страницы из поиска.

Студентам советуем всегда проверять работы на плагиат дома, заранее, в системе Антиплагиат.

Ведь по сути зачем нужен антиплагиат? Антиплагиат призван бороться с мошенниками, которые пытаются выдать чужую работу за свою. Если говорить юридическим языком, плагиат – это все-таки умышленное хищение чужого авторского права. Это уже грозит статьей УК РФ, а также потерей репутации. Поэтому если без чужих слов вам никак не обойтись, то старайтесь присвоить им статус цитаты. Что такое цитирование в антиплагиате разберем ниже.

Что такое цитирование в антиплагиате?

Цитирование в антиплагиате очень полезная вещь. Почему?

Если бы в программе не было функции выявления цитат, то все было бы очень плохо.

Разберемся подробнее с оформлением цитирования. Существует мнение, что оформление цитат играет большую роль при анализе текста. Некоторые говорят, что перед цитатой должен быть указан либо источник, либо автор слов.

Другие считают, что цитата должна иметь ссылку в конце страницы с полным указанием источника. Скажем сразу, что это миф.

Такое оформление обязательно лишь для преподавателя, который будет оценивать вашу работу. Программа Антиплагиат не смотрит на внешний вид документа. Самое важное для нее – выделение текста скобочками! Если весь фрагмент будет без скобок, либо какая-то часть цитаты останется за ней – это будет рассматриваться как плагиат.

Где проверить текст на уникальность, плагиат и цитирование?

Открытым остается вопрос – где проверить текст на уникальность, плагиат и цитирование?

Рассмотрим с вами несколько сервисов, которые предоставляют бесплатную возможность проверить антиплагиат.

Антиплагиат ру

Самым известным и популярным среди студентов является официальный сайт Антиплагиат.ру. Здесь вы можете получить бесплатный доступ к личному кабинету, зарегистрировавшись через электронную почту, либо же войти с помощью социальных сетей.

Чтобы загрузить документ, прежде всего проверьте, чтобы формат был либо PDF, либо TXT. К сожалению, форматы DOC и DOCX доступны только для платной версии. Быстро изменить формат вы можете самостоятельно при сохранении всего документа, либо же обратившись к онлайн-программам для конвертации. Конвертировать ворд в ПДФ можно на нашем сайте – это абсолютно бесплатно.

Есть другой вариант – вы можете скопировать только свой текст и загрузить его в отдельное окно.

После проверки можно увидеть распределение процентов по параметрам: заимствования / самоцитирования / цитирования / оригинальность. Все то же самое, что мы уже с вами разобрали. Остановимся только на объяснении пункта самоцитирование.

Обычно к данной технике прибегают в случае, когда тема слишком узкая или новая и исследователь разрабатывает одну и ту же проблему на протяжении нескольких лет. Как правило, в этом нет ничего зазорного, однако стоит помнить, что уникальность нового текста должна составлять не меньше 70-80%. Самоцитирование же допустимо в рамках 25-30 %, т.е. вместо цитирования других авторов, вы можете ссылаться на собственные работы. Главное, чтобы это не выглядело слишком честолюбиво.

Антиплагиат.ру в бесплатной версии предлагает вам краткий отчет, в котором могут высветиться только три ссылки с указанием на источники, используемые в документе.

Повторим, что данный сервис наиболее полезен для студентов. Дальше мы перейдем к сайтам, которые подходят для копирайтеров.

ЕТХТ И АДВЕГО

Загрузить текст файлом, можно путем (CRTL+C, CRTL+V).

Программа может быть очень полезной и приятной в использовании, однако есть одна проблема, которая встречается при анализе больших документов. В какой-то момент при обработке возникает каптча, которая приостанавливает действие, пока проверяющий не введет ее правильно.

Так может повторяться несколько раз. По окончании процесса вы получите полный отчет заимствований с выделением в тексте плагиата и оригинальных блоков и с указанием источников.

Антиплагиат Адвего точно таким же образом может проверить ваш текст онлайн или в приложении. Заранее скажем, что онлайн-сервис не всегда доступен, поэтому лучше сразу скачивать приложение на компьютер.

Технология такая же, как в предыдущем варианте с ETXT: загружаете документ, пока проходит анализ текста, вы занимаете себя введением каптчи, а под конец система выдаст финальный результат: например, «Отличная уникальность текста», «неуникальный текст» и указание точного процента.

Мы рассмотрели несколько вариантов, где вы можете проверить текст на уникальность, плагиат и цитирование.

Подводя итог, можем отметить, что разница между Адвего и ETXT в скорости обработки. Общий минус двух приложений в отличие от Антиплагиат.ру – невозможно скачать и распечатать отчет проверки, а также процент может быть завышен из-за неуказанных источников, доступом к которым обладает Антиплагиат.ру.

Как снизить плагиат в работе?

После пройденной проверки возникает вопрос, а как снизить плагиат в работе?

Сейчас мы постараемся на него ответить. Существует несколько способов.

В первую очередь необходимо сказать о том, что бесплатных способов несколько:

Конечно, второй вариант будет более быстрым, если работу будет выполнять профессионал. Однако необходимо проверять работу полностью, бывает такое, что рерайтеры исправляют лишь небольшую часть вначале документа и выдают всю работу за готовую. Также рерайтер сам может использовать программы, которые сделают текст бессмысленным и бессвязным.

Давайте сразу познакомимся с этими программами.

Поддержка при возникновении проблем и гарантия качества обеспечены. Ознакомиться подробнее, как работает Плагиатор можно, прочитав эту статью.

Таким образом, чтобы снизить плагиат в работе, можно обратиться к профессионалам, попробовать повысить уникальность самому, либо воспользоваться автоматическим сайтом Антиплагиат киллер.

Как мы уже сказали, можно легко повысить уникальность текста бесплатно. Разберем подробнее еще несколько методов.

Благодаря этим методам, вы легко сможете повысить уникальность текста бесплатно и самостоятельно.

Сегодня мы рассказали вам, что такое уникальность, плагиат и цитирование в антиплагиате. Теперь вы знаете, чем отличается плагиат и цитирование, как правильно оформить цитату, как снизить плагиат и увеличить уникальность текста. Спасибо за внимание и успехов в вашей работе.

Источник