Анализ сайта minlee.net
Основное Готовность: 100%
Домен
minlee.net
Состояние доменного имени
?
Проверяем корректность доменного имени и наличие технических проблем на уровне домена.
Домен второго уровня идеален для продвижения.
Отличный запоминающийся домен.
Ответ сервера
200 Успешный ответ
HTTP-код ответа и цепочка редиректов
?
Код 200 — страница доступна. Коды 3xx — редиректы (цепочки замедляют загрузку и размывают ссылочный вес). Коды 4xx/5xx — ошибки, поисковик не сможет проиндексировать страницу.
Сервер настроен корректно.
Цепочка редиректов:
http://minlee.net
301 MovedPermanently
https://minlee.net/
200 OK
Безопасность
Сайт безопасен
Использование HTTPS и SSL-сертификат
?
HTTPS — обязательный стандарт. Google и Яндекс отдают предпочтение защищённым сайтам. Отсутствие SSL или просроченный сертификат ведут к предупреждениям в браузере и снижению позиций.
На сайте работает защищенный протокол ssl и сайт открывается по https.
Ssl-сертификат действителен до 09.01.2027 2:59:59.
Включён HSTS (Strict-Transport-Security) — защита от подмены на http.
HTTP автоматически перенаправляется на HTTPS.
Поздравляем! Сайт не содержится в реестре РКН.
Кодировка
utf-8
Кодировка символов страницы
?
Стандарт — UTF-8. Неправильная кодировка вызывает нечитаемые символы и мешает поисковику корректно распознать текст страницы.
Указана кодировка на странице utf-8.
Язык
Атрибут lang в HTML-теге
?
Атрибут lang (<html lang="ru">) сообщает поисковикам и браузерам, на каком языке написана страница. Помогает при ранжировании в региональном поиске.
Язык страницы не указан. Рекомендуется явно указать язык документа!
Скорость загрузки
~1,79сек
Время отклика сервера (TTFB)
?
Time To First Byte — время до получения первого байта от сервера. Норма до 200 мс. Медленный отклик ухудшает пользовательский опыт и ранжирование: Яндекс и Google учитывают скорость страниц.
Скорость загрузки сайта 1,79сек превышает 1 секунду. Желательно улучшить работу сайта!
Объем документа
186Кб
Размер HTML-кода страницы
?
Слишком большой HTML замедляет парсинг браузером и сканирование поисковым роботом. Рекомендуется не более 200 Кб.
Объем html-документа 186Кб оптимален.
Структура html-документа корректна.
Ресурсы
Ресурсы: 4
Внешние ресурсы страницы (CSS, JS, изображения)
?
Количество и тип подключённых ресурсов влияют на скорость загрузки. Большое число запросов увеличивает время рендеринга страницы.
Кол-во файлов ресурсов 4 достаточно.
Показать полный список ресурсов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| stylesheet | text/css | grid.css |
| stylesheet | text/css | styles.css |
| js | https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-J1VXK72CPX | |
| js | text/javascript | js/jquery-1.8.3.min.js |
Серверные заголовки
Кол-во: 12
HTTP-заголовки ответа сервера
?
Заголовки сервера передают браузеру и поисковику служебную информацию: кеширование, безопасность (CSP, HSTS), сжатие (gzip). Правильная настройка ускоряет загрузку и повышает защищённость.
Найдены серверные заголовки 12шт. Подробнее про серверные заголовки.
Показать полный список серверных заголовков
| Ключ | Значение |
|---|---|
| Server | nginx/1.18.0 |
| Date | Sat, 22 Aug 2026 09:18:23 GMT |
| Connection | keep-alive |
| Vary | Accept-Encoding |
| ETag | "697d3efa-2eb5c" |
| Cache-Control | public, no-cache, max-age=900 |
| Content-Security-Policy | frame-ancestors 'self'; upgrade-insecure-requests |
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains; preload |
| X-Content-Type-Options | nosniff |
| X-Frame-Options | SAMEORIGIN |
| Referrer-Policy | strict-origin |
| Accept-Ranges | bytes |
CMS
Не определена
Система управления сайтом (движок)
?
CMS — это движок, на котором работает сайт (WordPress, 1C-Bitrix, Tilda и др.). Знание CMS помогает понять возможности SEO-оптимизации и подобрать подходящие инструменты. «Не определена» — вероятно, самописный сайт или нестандартная сборка.
CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.
Веб-сервер
nginx
Программное обеспечение сервера
?
Веб-сервер — это ПО, которое отдаёт страницы посетителям (nginx, Apache, IIS, LiteSpeed и др.). Определяется по серверным заголовкам ответа (Server, X-Powered-By и т.п.). «Не определён» — сервер намеренно скрывает эти заголовки, это нормальная практика безопасности.
Сайт работает на веб-сервере nginx.
Мета-теги Готовность: 32%
Title
Min Kyung Lee, Ph.D.
Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче
?
Title — главный SEO-заголовок страницы. Влияет на CTR в поиске и ранжирование. Оптимальная длина: 50–70 символов. Ключевые слова — ближе к началу.
Необходимо увеличить число символов в title (текущее значение мало: 20, минимум: 25, оптимально: от 40 до 45)
Дублей словоформ в title не найдено.
Description
Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет)
?
Meta Description — текст под заголовком в выдаче. Напрямую на позиции не влияет, но влияет на CTR. Оптимальная длина: 120–160 символов.
Установите мета-тег description!
Keywords
Список ключевых слов страницы (устаревший тег)
?
Meta Keywords не учитывается Яндексом и Google для ранжирования с 2009–2012 годов. Заполнение не обязательно, но не вредит. Конкурент может использовать содержимое для анализа.
Установите мета-тег keywords!
Канонический Url
Указывает поисковику основную версию страницы
?
Canonical (rel=canonical) предотвращает проблему дублей страниц. Должен точно совпадать с URL проверяемой страницы. Неправильный canonical может передать ссылочный вес на другую страницу.
Рекомендуем прописать канонический Url.
Robots
Ошибок нет
Директивы для поисковых роботов на уровне страницы
?
Meta Robots управляет индексацией конкретной страницы: index/noindex — индексировать ли, follow/nofollow — следовать ли по ссылкам. Noindex полностью исключает страницу из поиска.
Meta-тег robots не указан. Страница свободна для индексации.
Адаптивность
width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, minimum-scale=1
Настройка масштабирования на мобильных устройствах
?
Тег viewport (<meta name="viewport">) сообщает браузеру, как масштабировать страницу на мобильных. Стандарт: width=device-width, initial-scale=1. Отсутствие — признак отсутствия мобильной версии.
Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.
Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».
Meta-тег viewport со значением minimum-scale определяет минимальный масштаб области просмотра.
Meta-тег viewport со значением maximum-scale определяет максимальный масштаб области просмотра.
Разметка OpenGraph
Не найдено
Мета-теги для красивых превью в соцсетях
?
OpenGraph (og:title, og:description, og:image) управляет тем, как страница выглядит при репосте в социальных сетях и мессенджерах. Отсутствие OG-тегов — невзрачный превью при шеринге.
Разметка OpenGraph не задана. Страница не оптимизирована под социальные сети. Мета-теги с разметкой Og помогают социальным роботам лучше структурировать Ваш сайт.
Все мета-теги
Кол-во: 2
Полный список мета-тегов страницы
?
Таблица всех meta-тегов, включая нестандартные. Позволяет найти опечатки, дубли и лишние теги.
Найдены мета-теги 2шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.
Показать полный список мета-тегов
| Тип | Название | Значение |
|---|---|---|
| name | description= | |
| name | viewport | width=device-width, initial-scale=1, maximum-scale=1, minimum-scale=1 |
Оптимизация Готовность: 70%
Структура
Ошибок нет
Семантические HTML-элементы страницы
?
Проверяет наличие основных структурных элементов: nav, header, footer, main. Корректная семантическая структура помогает поисковику понять архитектуру страницы.
Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют в единственном экземпляре).
Контент
Ошибок нет
Объём и качество текстового содержимого
?
Анализирует объём полезного текста на странице. Слишком мало — страница может считаться малополезной. Слишком много — ухудшается читаемость и восприятие.
Слова из title 3 встречаются в тексте достаточно.
Абзацев с текстом 145 достаточно.
Среднее число слов в абзаце 120 достаточно.
Кол-во знаков контента 58052 на странице оптимально.
Кол-во слов 8856 на странице оптимально.
Заголовки
Ошибок нет
Иерархия заголовков H1–H6
?
H1 должен быть один и содержать ключевой запрос. H2–H6 описывают подразделы. Пропуск уровней (H1 → H3) и несколько H1 — типичные ошибки, снижающие понятность страницы для поисковика.
На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.
Тошнота
9,85
Насколько одно слово доминирует в тексте
?
Классическая тошнота = √(частота самого повторяющегося слова). Норма до 7–8: текст воспринимается естественно. Выше — поисковик может счесть страницу переспамленной.
Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!
Академич. тошнота
86,77%
Насколько текст перенасыщен ключевыми словами
?
Академическая тошнота = (частота слова / общее количество слов) × 100%. Показывает долю конкретного слова в тексте. Норма 5–15%.
Академическая тошнота превышает норму 5-15%. Измените текст страницы!
Семантическое ядро
20
Наиболее часто встречающиеся слова на странице
?
Топ слов по частоте использования. Показывает, какие слова доминируют в тексте с точки зрения поисковика.
Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.
Показать список слов
| Слово | Кол-во | Частота |
|---|---|---|
| algorithmic | 97 | 1,10% |
| conference | 64 | 0,72% |
| proceedings | 52 | 0,59% |
| systems | 49 | 0,55% |
| technology | 38 | 0,43% |
| design | 37 | 0,42% |
| management | 37 | 0,42% |
| website | 33 | 0,37% |
| interaction | 32 | 0,36% |
| social | 32 | 0,36% |
| computing | 32 | 0,36% |
| workshop | 31 | 0,35% |
| received | 30 | 0,34% |
| participatory | 26 | 0,29% |
| fairness | 26 | 0,29% |
| october | 25 | 0,28% |
| international | 24 | 0,27% |
| november | 23 | 0,26% |
| factors | 23 | 0,26% |
| public | 22 | 0,25% |
Индексация Готовность: 0%
Индексирование
Есть ошибки
Разрешено ли индексирование страницы
?
Проверяет, не закрыта ли страница от индексации через robots.txt, meta robots или X-Robots-Tag. Страница, закрытая от индексации, не появится в поисковой выдаче.
Анкоров на странице 316 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.
Robots.txt
Не найден
Файл управления сканированием сайта роботами
?
Robots.txt указывает поисковым роботам, какие страницы сканировать, а какие — нет. Ошибки в файле могут случайно закрыть важные разделы от индексации.
Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.
Sitemap
Кол-во: 0
XML-карта сайта для поисковиков
?
Sitemap.xml помогает поисковику быстрее находить и индексировать страницы. Особенно важен для крупных сайтов и новых страниц, на которые ещё нет входящих ссылок.
Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.
Внутренние ссылки
Кол-во: 85
Ссылки на другие страницы своего сайта
?
Внутренние ссылки распределяют ссылочный вес между страницами и помогают поисковику обходить сайт. Пустые анкоры и ссылки на запрещённые robots.txt страницы — типичные ошибки.
Внутренних ссылок на странице 85 оптимально.
Показать внутренние ссылки
| Url | Анкор | Состояние | Анализировать |
|---|---|---|---|
| /materials/Publication/2015-CHI_algorithmic_management.pdf |
work
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CHI_algorithmic_management.pdf |
Algorithmic Management
|
|
|
| /bio.html |
Bio
|
|
Анализировать url |
| /materials/CV_MinKyungLee.pdf |
CV
|
|
|
| /materials/Publication/2021-CHI-AIInclusion.pdf |
Who Is Included in Human Perceptions of AI?: Trust and
perceived fairness around healthcare AI and cultural
mistrust
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-AI_Participation.pdf |
WeBuildAI: Participatory Framework for Algorithmic
Governance
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-Al_ProceduralFairness.pdf |
Procedural Justice in Algorithmic Fairness
|
|
|
| /materials/Publication/2018-Mobisys-Telepresence.pdf |
HomeMeld Telepresence
|
|
|
| /materials/Publication/2019-ICML-StatFoundationDemocracy.pdf |
statistical foundation of virtual democracy
|
|
|
| /materials/Publication/2018-CSCW-AlgoParticipation.pdf |
Participation in Algorithmic Ecosystems Workshop
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CSCW-AlgorithmicMediation_Fairness.pdf |
algorithmic mediation & fair division algorithms
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CHI-FairAlgoAllocation.pdf |
fair algorithmic services
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CHI_algorithmic_management.pdf |
algorithmic management of Uber/Lyft drivers
|
|
|
| /materials/Publication/2012-HRI-personalization.pdf |
Snackbot
|
|
|
| /materials/Publication/2021_AIES-WorkerWellBeing.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2021-AIES-AIHiring.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2021-CHI-AIInclusion.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2021-IUI-TExSS.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2021-iConference-PrimePanel.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2020-HCI-UnifyingHCI&AI.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2020-CHIWorkshop_FairResponsibleAI.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2020-JASIST-InfoCrises.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-AI_Participation.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-Al_ProceduralFairness.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2019-ICML-StatFoundationDemocracy.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CHI-AlgoOpacity.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2019-Mobisys-TeleDemo2.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2018-CSCW-AlgoParticipation.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2018-Mobisys-Telepresence.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2018-Mobisys-TeleDemo.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2017-Buildsys-SmartCity.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CHI-FairAlgoAllocation.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CSCW-AlgorithmicMediation_Fairness.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2017-XRDS_AlgoWork_essay.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2016-CHI-algorithm_panel.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2016-CSCW-algorithm_workshop.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2015-Ubicomp-personalization_revisited.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CHI_algorithmic_management.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CSCW-teledecision.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CHIEA-ShopI.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2013-JHRI-handover.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2012-CHI-social_agent_in_social_setting.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2012-HRI-personalization.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2012-DIS-user_enactments.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2012-ROMAN-predicting_intent.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-CHI-telepresence.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-CHI-behavioral_econ.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-HRI-handover.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-IROS-handover.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-BelievableRobotCharacters.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-HRI-robot privacy.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2011-HRI-handoff.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2010-HRI-mitigating_breakdown.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2010-CSCW-receptionist.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2010-HRI-dona.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2009-HRI-robot_design_process.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2009-IASDR-adaptive_robot_service.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2009-EACHI-web_tailoring_for_contribution.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2009-EACHI-how_people_talk_with robot.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2009-HRI-relating_initial_turns.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2008-DnE-BookChapter-control.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2007-Ubicomp-speed_dating.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2007-DPPI-smart_bag.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2006-DnE-smart_homes.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2006-Ubicomp-principles_of_smart home.pdf |
[PDF]
|
|
|
| /materials/Publication/2018-AlgoManagePerception.pdf |
Perceptions of Algorithmic Decisions
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-Al_ProceduralFairness.pdf |
Procedural Justice Framework for AI
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CSCW-AlgorithmicMediation_Fairness.pdf |
Algorithmic Mediation & Fair Division Algorithm
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CHI_algorithmic_management.pdf |
Working with Machines
|
|
|
| /materials/Publication/2018-AlgoManagePerception.pdf |
Perceptions of Algorithmic Decisions
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-AI_Participation.pdf |
WeBuildAI
|
|
|
| /materials/Publication/2021-ParticipatoryWorkerWell-Being.pdf |
Worker Well-Being Model for Algorithmic Management
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-Al_ProceduralFairness.pdf |
Procedural Justice Framework for AI,
|
|
|
| /materials/Publication/2017-Buildsys-SmartCity.pdf |
Dynamic Resource Allocation for Community Service
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CHI-FairAlgoAllocation.pdf |
Fair Smart Community Service
|
|
|
| /materials/Publication/2021-CHI-AIInclusion.pdf |
Who Is Included in Human Perceptions of AI?: Trust and
perceived fairness around healthcare AI and cultural
mistrust
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-AI_Participation.pdf |
WeBuildAI: Participatory Framework for Algorithmic
Governance
|
|
|
| /materials/Publication/2019-CSCW-Al_ProceduralFairness.pdf |
Procedural Justice in Algorithmic Fairness
|
|
|
| /materials/Publication/2018-Mobisys-Telepresence.pdf |
HomeMeld Telepresence
|
|
|
| /materials/Publication/2019-ICML-StatFoundationDemocracy.pdf |
statistical foundation of virtual democracy
|
|
|
| /materials/Publication/2018-CSCW-AlgoParticipation.pdf |
Participation in Algorithmic Ecosystems Workshop
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CSCW-AlgorithmicMediation_Fairness.pdf |
algorithmic mediation & fair division algorithms
|
|
|
| /materials/Publication/2017-CHI-FairAlgoAllocation.pdf |
fair algorithmic services
|
|
|
| /materials/Publication/2015-CHI_algorithmic_management.pdf |
algorithmic management of Uber/Lyft drivers
|
|
|
| /materials/Publication/2012-HRI-personalization.pdf |
Snackbot
|
|
Внешние ссылки
Кол-во: 228
Ссылки на сторонние сайты
?
Исходящие внешние ссылки передают часть ссылочного веса на чужие сайты. Ссылки на авторитетные ресурсы безопасны; ссылки на мусорные сайты могут навредить репутации страницы.
Внешних ссылок на странице 228 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!
Показать первые 100 внешних ссылок
| Url | Анкор | Анализировать |
|---|---|---|
| etui.org |
European Trade Union Institute
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Data and Technology for Equitable Public Administration
|
Анализировать url |
| ischool.utexas.edu |
UT Austin School of Information
|
Анализировать url |
| hai.ischool.utexas.edu |
Human-AI Interaction Lab
|
Анализировать url |
| ethicalai.utexas.edu |
Ethical AI Program
|
Анализировать url |
| ml.utexas.edu |
Machine Learning Lab
|
Анализировать url |
| bridgingbarriers.utexas.edu |
Good Systems
|
Анализировать url |
| robotics.utexas.edu |
Texas Robotics
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
National Science Foundation
|
Анализировать url |
| bridgingbarriers.utexas.edu |
Good Systems
|
Анализировать url |
| vr.se |
Swedish Research Council
|
Анализировать url |
| fordfoundation.org |
Ford Foundation
|
Анализировать url |
| omidyar.com |
Omydiar Network
|
Анализировать url |
| journals.sagepub.com |
management
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
governance
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Procedural Justice Framework for AI
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
WeBuildAI participatory algorithm
|
Анализировать url |
| foodrescuehero.org |
Food Rescue Hero
|
Анализировать url |
| austintexas.gov |
Austin Transportation Department
|
Анализировать url |
| kingcounty.gov |
King County, Washington
|
Анализировать url |
| foodrescuehero.org |
Food Rescue Hero
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
Google Scholar
|
Анализировать url |
| hai.ischool.utexas.edu |
Join our lab!
|
Анализировать url |
| twitter.com |
Follow us
|
|
| etui.org |
European Trade Union Institute
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
Data and Technology for Equitable Public Administration
|
Анализировать url |
| etui.org |
European Trade Union Institute
|
Анализировать url |
| hcxai.jimdosite.com |
-Workshop 1: Human-Centered Explainable AI for Agentic AI
|
Анализировать url |
| participatoryaidesign.github.io |
-Workshop 2: Participation, Procurement, and Proof of Impact in Public Sector AI Innovation
|
Анализировать url |
| responsibleai2025.splashthat.com |
panel on Responsible AI and User Needs
|
Анализировать url |
| research.google |
Andrew Smart
|
Анализировать url |
| datasociety.net |
Meg Young
|
Анализировать url |
| journalism.utexas.edu |
Craig Watkins
|
Анализировать url |
| ise.tu-darmstadt.de |
Algorithmic Work Roundtable
|
Анализировать url |
| psychoftech.org |
Psychology of Technology Conference
|
Анализировать url |
| ischool.utexas.edu |
explore the impact of responsible AI on financial
performance
|
Анализировать url |
| bigbraindata.net |
Big Brain Data’s
|
Анализировать url |
| wuebben-stiftung-wissenschaft.org |
Sandpit
|
Анализировать url |
| sigchi.org |
ACM CSCW 2025
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
“Data and Technology for Equitable Public Administration:
Understanding City Government Employees' Challenges and
Needs”
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
“Regulating Algorithmic Management: A Multi-Stakeholder Study
of Challenges in Aligning Software and the Law for Workplace
Scheduling”
|
Анализировать url |
| facctconference.org |
ACM FAccT 2025
|
Анализировать url |
| chi2025.acm.org |
CHI 2025
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
“Gig2Gether: Datasharing to Empower, Unify and Demystify Gig
Work”
|
Анализировать url |
| participatoryaidesign.github.io |
“Emerging Practices in Participatory AI Design in Public
Sector Innovation”
|
Анализировать url |
| chi2025.acm.org |
CHI 2025
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
“Knowledge Workers' Perspectives on AI Training for
Responsible AI Use”
|
Анализировать url |
| chi2025.acm.org |
CHI 2025
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
“Proxona: Supporting Creators' Sensemaking and Ideation with
LLM-Powered Audience Personas”
|
Анализировать url |
| chi2025.acm.org |
CHI 2025
|
Анализировать url |
| law.stanford.edu |
Stanford AI x Culture Summit
|
Анализировать url |
| pon.harvard.edu |
Harvard Program on Negotiation: AI Negotiation Summit
|
Анализировать url |
| 2025winter.sigchi.kr |
SIGCHI Korea-Top-conference Program
|
Анализировать url |
| cscw.acm.org |
CSCW 2024
|
Анализировать url |
| dl.acm.org |
“Worker Data Collectives as a Means to Improve
Accountability, Combat Surveillance, and Reduce
Inequalities.”
|
Анализировать url |
| sites.google.com |
workshop website
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
NSF NRT-AI Grant for Ethical Robotics
|
Анализировать url |
| bridgingbarriers.utexas.edu |
Good Systems Projects on Racially Equitable AI and
Misinformation
|
Анализировать url |
| news.cision.com |
Swedish AFA Insurance grant on Algorithmic Management and
Worker Health
|
Анализировать url |
| facctconference.org |
ACM FAccT Conference Diversity and Inclusion Co-Chair
|
Анализировать url |
| explainablesystems.comp.nus.edu.sg |
IUI workshop on XAI for social justice
|
Анализировать url |
| facctconference.org |
ACM FAccT 2021
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
Empowering Gig Workers Through Building A Community-Centered
Gig Economy
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
Trust in Public Health Information During a Pandemic
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
Advancing Fairness in AI with Human-Algorithm
Collaborations
|
Анализировать url |
| fair-ai.owlstown.com |
CHI2020 workshop on Fair & Responsible AI
|
Анализировать url |
| cscw.acm.org |
CSCW 2019
|
Анализировать url |
| simons.berkeley.edu |
Simons Institute Workshop on Recent Developments in Research
on Fairness
|
Анализировать url |
| md4sg.com |
Popular Poster Award
|
Анализировать url |
| md4sg.com |
Mechanism Design for Social Good
|
Анализировать url |
| hcic.org |
HCI Consortium 2019 on the Futures of Work
|
Анализировать url |
| ci.acm.org |
Collective Intelligence
|
Анализировать url |
| sigmobile.org |
Best Demo Award
|
Анализировать url |
| cmu.edu |
a new grant from Block Center for Technology and Society
|
Анализировать url |
| icml.cc |
ICML 2019
|
Анализировать url |
| think.taylorandfrancis.com |
Special Issue on Unifying HCI and AI for HCI Journal
|
Анализировать url |
| hci.stanford.edu |
Stanford Seminar on Computers, People and Design
|
Анализировать url |
| cscw.acm.org |
CSCW
|
Анализировать url |
| chi2019.acm.org |
CHI 2019 Program Committee Associate Chair
|
Анализировать url |
| cmu.edu |
Uptake Machine Learning for Social Good Funding
|
Анализировать url |
| journals.sagepub.com |
paper on perceptions of algorithmic decisions
|
Анализировать url |
| journals.sagepub.com |
Big Data & Society
|
Анализировать url |
| trustworthy-algorithms.org |
NSF Workshop on Trustworthy Algorithmic Decision-Making
|
Анализировать url |
| microsoft.com |
Microsoft Research NYC
|
Анализировать url |
| thri.acm.org |
editorial board for ACM Transactions of Human-Robot
Interaction as Associate Editor
|
Анализировать url |
| chi2018.acm.org |
CHI 2018 Program Committee Associate Chair
|
Анализировать url |
| psychoftech.org |
speak at Psychology of Technology Conference
|
Анализировать url |
| chi2017.acm.org |
CHI 2017 Telepresence Chair
|
Анализировать url |
| carmster.com |
Carman Neustaedter
|
Анализировать url |
| cscw.acm.org |
CSCW Best Paper Honorable Mention
|
Анализировать url |
| chi2017.acm.org |
CHI 2017
|
Анализировать url |
| humanrobotinteraction.org |
HRI 2017 Program Committee meeting
|
Анализировать url |
| nsf.gov |
NSF funding on a smart community service for the homeless
population
|
Анализировать url |
| sase.org |
Society for the Advancement of Socio-Economics (SASE)
Conference
|
Анализировать url |
| ischool.berkeley.edu |
UC Berkeley School of Information
|
Анализировать url |
| youtube.com |
here
|
Анализировать url |
| technologyreview.com |
MIT Technology Review
|
Анализировать url |
| chi2016.acm.org |
CHI
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
most recent
|
Анализировать url |
| scholar.google.com |
most cited
|
Анализировать url |
Конкуренты Готовность: 0%
Конкуренты в Яндексе
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Яндексе
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Яндекса по запросам из семантического ядра этой страницы.
Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.
Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.
Конкуренты в Google
Кол-во: 0
Топ сайтов-конкурентов в Google
?
Сайты, чаще всего появляющиеся в ТОПе Google по запросам из семантического ядра этой страницы.
Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!
Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.
ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.
ФЗ-38: реклама Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.
ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%
Нарушения
Не выявлены
Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.
Вердикт
Оптимизация сайта minlee.net выполнена всего на 50%. Чтобы исправить ситуацию и попасть в ТОП необходимо:
Исправьте ошибки в мета-тегах.
Исправьте ошибки индексации.
Поделитесь с друзьями: