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In this paper, we compare two approaches for exploring large,rnhierarchical data spaces of social media data on mobile devicesrnusing facets. While the first approach arranges thernfacets in a 3x3 grid, the second approach makes use of arnscrollable list of facets for exploring the data. We have conductedrna between-group experiment of the two approachesrnwith 24 subjects (20 male, 4 female) executing the same set ofrntasks of typical mobile users" information needs. The resultsrnshow that the grid-based approach requires significantly morernclicks, but subjects need less time for completing the tasks.rnFurthermore, it shows that the additional clicks do not hamperrnthe subjects" satisfaction. Thus, the results suggest thatrnthe grid-based approach is a better choice for faceted searchrnon touchscreen mobile devices. To the best of our knowledge,rnsuch a summative evaluation of different approaches for facetedrnsearch on mobile devices has not been done so far.
Als mehrsprachiges System stelltWikipedia viele Herausforderungen sowohl an Akademiker als auch an Ingenieure. Eine dieser Herausforderungen ist die kulturelle Kontextualisierung der Wikipedia-Inhalte und der Mangel an Ansätzen zu ihrer effektiven Quantifizierung. Außerdem scheint es an der Absicht zu fehlen, solide Berechnungspraktiken und Rahmenbedingungen für die Messung kultureller Variationen in dem Datenmaterial zu schaffen. Die derzeitigen Ansätze scheinen hauptsächlich von der Datenverfügbarkeit diktiert zu werden, was ihre Anwendung in anderen Kontexten erschwert. Ein weiterer häufiger Nachteil ist, dass sie aufgrund eines erheblichen qualitativen oder Übersetzungsaufwands selten skalieren. Um diesen Einschränkungen zu begegnen, werden in dieser Arbeit zwei modulare quantitative Ansätze entwickelt und getestet. Sie zielen darauf ab, kulturbezogene Phänomene in Systemen zu quantifizieren, die auf mehrsprachigem, nutzergeneriertem Inhalt beruhen. Insbesondere
ermöglichen sie es: (1) einen benutzerdefinierten Kulturbegriff in einem System zu operationalisieren; (2) kulturspezifische Inhalts- oder Abdeckungsverzerrungen in einem solchen System zu quantifizieren und zu vergleichen; und (3) eine großräumige Landschaft mit gemeinsamen kulturellen Interessen und Schwerpunkten abzubilden. Die empirische Validierung dieser Ansätze ist in zwei Teile gegliedert. Erstens wird ein Ansatz zur Kartierung von Wikipedia-Gemeinschaften mit gemeinsamen redaktionellen Interessen auf zwei großenWikipedia Datensätzen validiert, die multilaterale geopolitische und sprachliche Redakteursgemeinschaften umfassen. Beide Datensätze zeigen messbare Cluster von konsistenten Mitredaktionsinteressen und bestätigen rechnerisch, dass diese Cluster mit bestehenden kolonialen, religiösen, sozioökonomischen und geographischen Bindungen übereinstimmen.
Zweitens wird ein Ansatz zur Quantifizierung von Inhaltsunterschieden anhand eines mehrsprachigen Wikipedia-Datensatzes und eines Multiplattform-Datensatzes (Wikipedia und Encyclopedia Britannica) validiert. Beide sind auf einen ausgewählten Wissensbereich der Nationalgeschichte beschränkt. Diese Analyse ermöglicht es erstmals im großen Maßstab, die Verteilung der historischen Schwerpunkte in den Artikeln zur Nationalgeschichte zu quantifizieren und zu visualisieren. Alle Ergebnisse werden entweder von Fachexperten oder von externen Datensätzen kreuzvalidiert. Die wichtigsten Beiträge der Dissertation. Diese Dissertation: (1) stellt einen Versuch dar, den Prozess der Messung kultureller Variationen in nutzergeneriertem Datenmaterial zu formalisieren; (2) stellt zwei neue Ansätze zur Quantifizierung der kulturellen Kontextualisierung in mehrsprachigem Datenmaterial vor und testet sie; (3) schafft einen wertvollen Überblick über die Literatur zur Definition und Quantifizierung von Kultur; (4) liefert wichtige empirische Erkenntnisse über die Wirkung von Kultur auf den Inhalt und die Abdeckung von Wikipedia; zeigt, dass Wikipedia nicht kontextfrei ist, und dass diese Unterschiede nicht als Rauschen, sondern als ein wichtiges Merkmal des Datenmaterials behandelt werden sollten. (5) leistet einen praktischen Beitrag durch das Teilen von Datenmaterial und Visualisierungen.
Wikipedia is the biggest, free online encyclopaedia that can be expanded by any-one. For the users, who create content on a specific Wikipedia language edition, a social network exists. In this social network users are categorised into different roles. These are normal users, administrators and functional bots. Within the networks, a user can post reviews, suggestions or send simple messages to the "talk page" of another user. Each language in the Wikipedia domain has this type of social network.
In this thesis characteristics of the three different roles are analysed in order to learn how they function in one language network of Wikipedia and apply them to another Wikipedia network to identify bots. Timestamps from created posts are analysed to reveal noticeable characteristics referring to continuous messages, message rates and irregular behaviour of a user are discovered. Through this process we show that there exist differences between the roles for the mentioned characteristics.
Entwicklung eines generischen Sesame-Sails für die Abbildung von SPARQL-Anfragen auf Webservices
(2010)
Diese Arbeit soll eine Möglichkeit aufzeigen, aufbauend auf dem Sesame Framework Datenbestände von nicht-semantischen Web-Diensten im Sinne des Semantic Web auszuwerten. Konkret wird ein Sail (Webservice-Sail) entwickelt, das einen solchen Web-Dienst wie eine RDF-Quelle abfragen kann, indem es SPARQL-Ausdrücke in Methodenaufrufe des Dienstes übersetzt und deren Ergebnisse entsprechend auswertet und zurückgibt. Um eine möglichst große Anzahl von Webservices abdecken zu können, muss die Lösung entsprechend generisch gehalten sein. Das bedeutet aber insbesondere auch, dass das Sail auf die Modalitäten konkreter Services eingestellt werden muss. Es muss also auch eine geeignete Konfigurationsrepräsentation gefunden werden, um eine möglichst gute Unterstützung eines zu verwendenden Web-Dienstes durch das Webservice-Sail zu gewährleisten. Die Entwicklung einer solchen Repräsentation ist damit auch Bestandteil dieser Arbeit.
Schema information about resources in the Linked Open Data (LOD) cloud can be provided in a twofold way: it can be explicitly defined by attaching RDF types to the resources. Or it is provided implicitly via the definition of the resources´ properties.
In this paper, we analyze the correlation between the two sources of schema information. To this end, we have extracted schema information regarding the types and properties defined in two datasets of different size. One dataset is a LOD crawl from TimBL- FOAF profile (11 Mio. triple) and the second is an extract from the Billion Triples Challenge 2011 dataset (500 Mio. triple). We have conducted an in depth analysis and have computed various entropy measures as well as the mutual information encoded in this two manifestations of schema information.
Our analysis provides insights into the information encoded in the different schema characteristics. It shows that a schema based on either types or properties alone will capture only about 75% of the information contained in the data. From these observations, we derive conclusions about the design of future schemas for LOD.
Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Kameras nimmt die Anzahl der aufgenommen Fotos drastisch zu. Fotos werden sowohl für den privaten Gebrauch aufgenommen und auf eigenen Festplatten gespeichert, als auch im Internet verbreitet. Die Verwaltung dieser großen Datenmengen stellt eine Herausforderung dar, bei der Benutzer zunehmend unterstützt werden müssen. Die automatische Analyse von Bildinhalten anhand von Algorithmen ist ein ungelöstes Problem und kann kaum die Bedürfnisse menschlicher Nutzer erfüllen. Daher werden häufig Metainformationen genutzt, um z.B. abgebildete Szenen textuell zu beschreiben oder Bewertungen zu Fotos zu speichern. Im Rahmen dieser Arbeit wird untersucht, wie diese Metainformationen ohne zusätzlichen Aufwand für Benutzer generiert werden können. Dazu werden Augenbewegungen von Benutzern mit einem Eyetrackinggerät erfasst und die daraus abgeleitete visuelle Aufmerksamkeit als Informationsquelle genutzt.
Aufgrund von fallenden Hardwarepreisen bei gleichzeitig zunehmender Konkurrenz sind die Preise für Eyetracker in den letzten Jahren stark gefallen und ihre Bedienbarkeit wurde vereinfacht. Es wird angenommen, dass die Erfassung von Blickdaten bald mit alltäglichen Geräten wie Laptops möglich sein wird, während Benutzer z.B. verschiedenen Beschäftigungen mit digitalen Bildern nachgehen. Die Auswertung dieser Blickinformationen erlaubt es, Informationen ohne zusätzlichen Aufwand für den Menschen bereitzustellen.
Im ersten Teil dieser Arbeit wird untersucht, ob durch die Auswertung von Blickinformationen, Schlagworte Bildregionen zugewiesen werden können, mit dem Ziel abgebildete Szenen zu beschreiben. Insgesamt wurden drei Experimente durchgeführt um die Qualität der Beschreibungen zu untersuchen. Im ersten Experiment entschieden Teilnehmer durch das Drücken bestimmter Tasten, ob ein gegebenes Objekt auf einem Foto zu sehen war. In der zweiten Studie suchten Benutzer mit einer simulierten Bildersuche nach Fotos von bestimmten Objekten. Im dritten Experiment klassifizierten Benutzer Fotos bezüglich gegebener Objektnamen in einem eyetracking-gesteuerten Spiel. In jedem Experiment wurden die Augenbewegungen aufgezeichnet und die Objektnamen bzw. Suchbegriffe entsprechenden Bildregionen zugeordnet. Die Ergebnisse zeigen, dass in den verschiedenen Anwendungen Bildinhalte durch Blickpfadanalysen sinnvoll beschrieben werden können. Im zweiten Teil wird die Identifizierung von interessanten Fotos in einer Sammlung von Fotos anhand von Blickbewegungen erforscht, mit dem Ziel, Benutzern individuelle Fotoauswahlen anzubieten, nachdem sie Fotos in einer Sammlung betrachtet haben. Durch den Vergleich der unter Einbeziehung der visuellen Aufmerksamkeit automatisch erstellten Auswahlen mit manuell von den Benutzer erstellten Auswahlen, wird das Potential von Blickinformation in der Erkennung wichtiger Fotos deutlich.
Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen das große und bisher ungenutzte Potential der impliziten Nutzung von Blickdaten. Es kann von menschlichen Fähigkeiten profitiert werden, besonders dort, wo Algorithmen die menschliche Wahrnehmung noch lange nicht simulieren können.
We examine the systematic underrecognition of female scientists (Matilda effect) by exploring the citation network of papers published in the American Physical Society (APS) journals. Our analysis shows that articles written by men (first author, last author and dominant gender of authors) receive more citations than similar articles written by women (first author, last author and dominant gender of authors) after controlling for the journal of publication, year of publication and content of the publication. Statistical significance of the overlap between the lists of references was considered as the measure of similarity between articles in our analysis. In addition, we found that men are less likely to cite articles written by women and women are less likely to cite articles written by men. This pattern leads to receiving more citations by articles written by men than similar articles written by women because the majority of authors who published in APS journals are male (85%). We also observed Matilda effect reduces when articles are published in journals with the highest impact factors. In other words, people’s evaluation of articles published in these journals is not affected by the gender of authors significantly. Finally, we suggested a method that can be applied by editors in academic journals to reduce the evaluation bias to some extent. Editors can identify missing citations using our proposed method to complete bibliographies. This policy can reduce the evaluation bias because we observed papers written by female scholars (first author, last author, the dominant gender of authors) miss more citations than articles written by male scholars (first author, last author, the dominant gender of authors).
Modeling and publishing Linked Open Data (LOD) involves the choice of which vocabulary to use. This choice is far from trivial and poses a challenge to a Linked Data engineer. It covers the search for appropriate vocabulary terms, making decisions regarding the number of vocabularies to consider in the design process, as well as the way of selecting and combining vocabularies. Until today, there is no study that investigates the different strategies of reusing vocabularies for LOD modeling and publishing. In this paper, we present the results of a survey with 79 participants that examines the most preferred vocabulary reuse strategies of LOD modeling. Participants of our survey are LOD publishers and practitioners. Their task was to assess different vocabulary reuse strategies and explain their ranking decision. We found significant differences between the modeling strategies that range from reusing popular vocabularies, minimizing the number of vocabularies, and staying within one domain vocabulary. A very interesting insight is that the popularity in the meaning of how frequent a vocabulary is used in a data source is more important than how often individual classes and properties arernused in the LOD cloud. Overall, the results of this survey help in understanding the strategies how data engineers reuse vocabularies, and theyrnmay also be used to develop future vocabulary engineering tools.
In dieser Arbeit wird das MobileFacets System präsentiert, dass ein bequemes facettiertes Browsen und Suchen von semantischen Daten auf einem mobilen Endgerät ermöglicht. Anwender bekommen in Abhängigkeit ihres lokalen Ortskontextes, weitreichende Informationen wie Orte, Personen, Organisationen oder Events dargeboten. Basierend auf der Theorie von Facetten, wird das facettierte Browsen zur Erkundung von strukturierten Datensätzen anhand einer Client Anwendung realisiert. Die Anwendung bedient sich dabei eines lokalen Servers, der für Anfragen der Clients, die Anbindung an externe Datenquellen und die Aufbereitung der strukturierten Daten zuständig ist.
Expert-driven business process management is an established means for improving efficiency of organizational knowledge work. Implicit procedural knowledge in the organization is made explicit by defining processes. This approach is not applicable to individual knowledge work due to its high complexity and variability. However, without explicitly described processes there is no analysis and efficient communication of best practices of individual knowledge work within the organization. In addition, the activities of the individual knowledge work cannot be synchronized with the activities in the organizational knowledge work.rnrnSolution to this problem is the semantic integration of individual knowledgernwork and organizational knowledge work by means of the patternbased core ontology strukt. The ontology allows for defining and managing the dynamic tasks of individual knowledge work in a formal way and to synchronize them with organizational business processes. Using the strukt ontology, we have implemented a prototype application for knowledge workers and have evaluated it at the use case of an architectural fifirm conducting construction projects.