Filtern
Erscheinungsjahr
Dokumenttyp
- Masterarbeit (18)
- Ausgabe (Heft) zu einer Zeitschrift (15)
- Dissertation (11)
- Studienarbeit (5)
- Bachelorarbeit (3)
- Diplomarbeit (3)
- Habilitation (1)
Schlagworte
- Semantic Web (3)
- ontology (3)
- Linked Open Data (2)
- Maschinelles Lernen (2)
- OWL (2)
- OWL <Informatik> (2)
- Ontology (2)
- RDF <Informatik> (2)
- SPARQL (2)
- mobile phone (2)
Institut
- Institute for Web Science and Technologies (56) (entfernen)
Graphen sind eine gute Wahl um strukturierte Daten zu repräsentieren. TGraphen (typisierte, attributierte, geordnete und gerichtete Graphen) sind eine sehr generische Graphenart, die in vielen Bereichen verwendet werden können. Das Java Graphenlabor (JGraLab) bietet eine effiziente Implementierung von TGraphen mit all ihren Eigenschaften. Zusätzlich stellt es, unter anderem, die Anfragesprache GReQL2 zur Verfügung, die dazu verwendet werden kann, Daten aus einem Graphen zu extrahieren. Es verfügt jedoch nicht über eine generische Bibliothek von gängigen Graphalgorithmen. Diese Studienarbeit ergänzt JGraLab durch eine generische Algorithmenbibliothek namens Algolib, die eine generische und erweiterbare Implementierung einiger wichtiger gängiger Graphalgorithmen enthält. Das Hauptaugenmerk dieser Arbeit liegt auf der Generizität von Algolib, ihrer Erweiterbarkeit und der Methoden der Softwaretechnik die benutzt wurden um beides zu erreichen. Algolib ist auf zwei Weisen erweiterbar. Bereits enthaltene Algorithmen können erweitert werden um speziellere Probleme zu lösen und weitere Algorithmen können auf einfache Weise der Bibliothek hinzugefügt werden.
Die nächste Generation des World Wide Web, das Semantic Web, erlaubt Benutzern, Unmengen an Informationen über die Grenzen von Webseiten und Anwendungen hinaus zu veröffentlichen und auszutauschen. Die Prinzipien von Linked Data beschreiben Konventionen, um diese Informationen maschinenlesbar zu veröffentlichen. Obwohl es sich aktuell meist um Linked Open Data handelt, deren Verbreitung nicht beschränkt, sondern explizit erwünscht ist, existieren viele Anwendungsfälle, in denen der Zugriff auf Linked Data in Resource Description Framework (RDF) Repositories regelbar sein soll. Bisher existieren lediglich Ansätze für die Lösung dieser Problemstellung, weshalb die Veröffentlichung von vertraulichen Inhalten mittels Linked Data bisher nicht möglich war.
Aktuell können schützenswerte Informationen nur mit Hilfe eines externen Betreibers kontrolliert veröffentlicht werden. Dabei werden alle Daten auf dessen System abgelegt und verwaltet. Für einen wirksamen Schutz sind weitere Zugriffsrichtlinien, Authentifizierung von Nutzern sowie eine sichere Datenablage notwendig.
Beispiele für ein solches Szenario finden sich bei den sozialen Netzwerken wie Facebook oder StudiVZ. Die Authentifizierung aller Nutzer findet über eine zentrale Webseite statt. Anschließend kann beispielsweise über eine Administrationsseite der Zugriff auf Informationen für bestimmte Nutzergruppen definiert werden. Trotz der aufgezeigten Schutzmechanismen hat der Betreiber selbst immer Zugriff auf die Daten und Inhalte aller Nutzer.
Dieser Zustand ist nicht zufriedenstellend.
Die Idee des Semantic Webs stellt einen alternativen Ansatz zur Verfügung. Der Nutzer legt seine Daten an einer von ihm kontrollierten Stelle ab, beispielsweise auf seinem privaten Server. Im Gegensatz zum zuvor vorgestellten Szenario ist somit jeder Nutzer selbst für Kontrollmechanismen wie Authentifizierung und Zugriffsrichtlinien verantwortlich.
Innerhalb der vorliegenden Arbeit wird ein Framework konzeptioniert und entworfen, welches es mit Hilfe von Regeln erlaubt, den Zugriff auf RDF-Repositories zu beschränken. In Kapitel 2 werden zunächst die bereits existierenden Ansätze für die Zugriffssteuerung vertraulicher Daten im Sematic Web vorgestellt. Des Weiteren werden in Kapitel 3 grundlegende Mechanismen und Techniken erläutert, welche in dieser Arbeit Verwendung finden. In Kapitel 4 wird die Problemstellung konkretisiert und anhand eines Beispielszenarios analysiert.
Nachdem Anforderungen und Ansprüche erhoben sind, werden in Kapitel 6 verschiedene Lösungsansätze, eine erste Implementierung und ein Prototyp vorgestellt. Abschließend werden die Ergebnisse der Arbeit und die resultierenden Ausblicke in Kapitel 7 zusammengefasst.
The way information is presented to users in online community platforms has an influence on the way the users create new information. This is the case, for instance, in question-answering fora, crowdsourcing platforms or other social computation settings. To better understand the effects of presentation policies on user activity, we introduce a generative model of user behaviour in this paper. Running simulations based on this user behaviour we demonstrate the ability of the model to evoke macro phenomena comparable to the ones observed on real world data.
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.
Mittels SPARQL können Anfragen in Form von RDF Tripeln auf RDF Dokumente gestellt werden. OWL-DL Ontologien sind eine Teilmenge von RDF und können über spezifische OWL-DL Ausdrücke erstellt werden. Solche Ontologien über RDF Tripel anzufragen kann je nach Anfrage kompliziert werden und eine vermeidbare Fehlerquelle darstellen.
Die SPARQL-DL Abstract Syntax (SPARQLAS) löst dieses Problem indem Anfragen mittels OWL Functional-Style Syntax oder einer der Manchester Syntax ähnlichen Syntax gestellt werden. SPARQLAS ist eine echte Teilmenge von SPARQL und verwendet nur die nötigsten Konstrukte, um mit möglichst wenig Schreibaufwand schnell die gewünschten Ergebnisse zu Anfragen auf OWL-DL Ontologien zu erhalten.
Durch die Verringerung des Umfangs einer Anfrage und der Verwendung einer dem Nutzer bekannten Syntax lassen sich komplexe und verschachtelte Anfragen auf OWL-DL Ontologien einfacher realisieren. Zur Erstellung der spezifischen SPARQLAS Syntax wird das Eclipse Plugin EMFText verwendet. Die Implementation von SPARQLAS beinhaltet zudem noch eine ATL Transformation zu SPARQL. Diese Transformation erspart die Entwicklung eines Programms zur direkten SPARQLAS Verarbeitung und erleichtert so die Integration von SPARQLAS in bereits laufende Entwicklungsumgebungen.
We propose a new approach for mobile visualization and interaction of temporal information by integrating support for time with today's most prevalent visualization of spatial information, the map. Our approach allows for an easy and precise selection of the time that is of interest and provides immediate feedback to the users when interacting with it. It has been developed in an evolutionary process gaining formative feedback from end users.
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.
The Multimedia Metadata Ontology (M3O) provides a generic modeling framework for representing multimedia metadata. It has been designed based on an analysis of existing metadata standards and metadata formats. The M3O abstracts from the existing metadata standards and formats and provides generic modeling solutions for annotations, decompositions, and provenance of metadata. Being a generic modeling framework, the M3O aims at integrating the existing metadata standards and metadata formats rather than replacing them. This is in particular useful as today's multimedia applications often need to combine and use more than one existing metadata standard or metadata format at the same time. However, applying and specializing the abstract and powerful M3O modeling framework in concrete application domains and integrating it with existing metadata formats and metadata standards is not always straightforward. Thus, we have developed a step-by-step alignment method that describes how to integrate existing multimedia metadata standards and metadata formats with the M3O in order to use them in a concrete application. We demonstrate our alignment method by integrating seven different existing metadata standards and metadata formats with the M3O and describe the experiences made during the integration process.
Existing tools for generating application programming interfaces (APIs) for ontologies lack sophisticated support for mapping the logics-based concepts of the ontology to an appropriate object-oriented implementation of the API. Such a mapping has to overcome the fundamental differences between the semantics described in the ontology and the pragmatics, i.e., structure, functionalities, and behavior implemented in the API. Typically, concepts from the ontology are mapped one-to-one to classes in the targeted programming language. Such a mapping only produces concept representations but not an API at the desired level of granularity expected by an application developer. We present a Model-Driven Engineering (MDE) process to generate customized APIs for ontologies. This API generation is based on the semantics defined in the ontology but also leverages additional information the ontology provides. This can be the inheritance structure of the ontology concepts, the scope of relevance of an ontology concept, or design patterns defined in the ontology.
In recent years ontologies have become common on the WWW to provide high-level descriptions of specific domains. These descriptions could be effectively used to build applications with the ability to find implicit consequences of their represented knowledge. The W3C developed the Resource Description Framework RDF, a language to describe the semantics of the data on the web, and the Ontology Web Language OWL, a family of knowledge representation languages for authoring ontologies. In this thesis we propose an ontology API engineering framework that makes use of the state-of-the-art ontology modeling technologies as well as of software engineering technologies. This system simplifies the design and implementation process of developing dedicated APIs for ontologies. Developers of semantic web applications usually face the problem of mapping entities or complex relations described in the ontology to object-oriented representations. Mapping complex relationship structures that come with complex ontologies to a useful API requires more complicated API representations than does the mere mapping of concepts to classes. The implementation of correct object persistence functions in such class representations also becomes quite complex.
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.
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.
In recent development, attempts have been made to integrate UML and OWL into one hybrid modeling language, namely TwoUse. This aims at making use of the benefits of both modeling languages and overcoming the restrictions of each. In order to create a modeling language that will actually be used in software development an integration with OCL is needed. This integration has already been described at the contextual level in, however an implementation is lacking so far. The scope of this paper is the programatical implementation of the integration of TwoUse with OCL. In order to achieve this, two different OCL implementations that already provide parsing and interpretation functionalities for expressions over regular UML. This paper presents two attempts to extend existing OCL implementations, as well as a comparison of the existing approaches.
Unlocking the semantics of multimedia presentations in the web with the multimedia metadata ontology
(2010)
The semantics of rich multimedia presentations in the web such as SMIL, SVG and Flash cannot or only to a very limited extend be understood by search engines today. This hampers the retrieval of such presentations and makes their archival and management a difficult task. Existing metadata models and metadata standards are either conceptually too narrow, focus on a specific media type only, cannot be used and combined together, or are not practically applicable for the semantic description of rich multimedia presentations. In this paper, we propose the Multimedia Metadata Ontology (M3O) for annotating rich, structured multimedia presentations. The M3O provides a generic modeling framework for representing sophisticated multimedia metadata. It allows for integrating the features provided by the existing metadata models and metadata standards. Our approach bases on Semantic Web technologies and can be easily integrated with multimedia formats such as the W3C standards SMIL and SVG. With the M3O, we unlock the semantics of rich multimedia presentations in the web by making the semantics machine-readable and machine-understandable. The M3O is used with our SemanticMM4U framework for the multi-channel generation of semantically-rich multimedia presentations.
“Did I say something wrong?” A word-level analysis of Wikipedia articles for deletion discussions
(2016)
Diese Arbeit beschäftigt sich damit, linguistische Erkenntnisse auf Wortebene über schriftlichen Diskussionen zu gewinnen. Die Unterscheidung zwischen Botschaften, welche sich förderlich auf Diskussionen auswirken und jene, welche diese unterbrechen, spielte dabei eine besondere Rolle. Hierbei lag ein Schwerpunkt darauf, zu ermitteln, ob Ich- und Du-Botschaften charakteristisch für die beiden Kommunikationsarten sind. Diese Botschaften sind über Jahre hinweg zu Empfehlungen für erfolgreiche Kommunikation avanciert. Ihre zugeschriebene Wirkung wurde zwar mehrfach bestätigt, jedoch geschah dies stets in kleineren Studien. Deshalb wurde in dieser Arbeit mithilfe der Löschdiskussionen der englischen Wikipedia und der Liste gesperrter Nutzer eine vollautomatische Erstellung eines annotierten Datensatzes entwickelt. Dabei wurden Diskussionsbotschaften entweder als förderlich oder schädlich für einen konstruktiven Diskussionsverlauf markiert. Dieser Datensatz wurde anschließend im Rahmen einer binären Klassifikation verwendet, um charakteristische Worte für die beiden Kommunikationsarten zu bestimmen. Es wurde zudem untersucht, ob anhand von Synsemantika (auch bekannt als Funktionswörter) wie Pronomen oder Konjunktionen eine Entscheidung über die Kommunikationsart einer Botschaft getroffen werden kann. Du-Botschaften wurden, übereinstimmend mit ihrer zugeschriebenen negativen Auswirkung auf Kommunikation, als schädlich in den durchgeführten Untersuchungen identifiziert. Entgegen der zugeschriebenen positiven Auswirkung von Ich-Botschaften, wurde bei diesen ebenfalls eine schädlich Wirkung festgestellt. Eine klare Aussage über die Relevanz von Synsemantika konnte anhand der Ergebnisse nicht getroffen werden. Weitere charakteristische Worte konnten nicht festgestellt werden. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass ein anderes Modell textliche Diskussionen potentiell besser abbilden könnte.
Topic Models sind ein beliebtes Werkzeug um Themen in großen Textkorpora zu identifizieren. Diese Textkorpora enthalten oft versteckte Meta-Gruppen. Das Größenverhältnis zwischen diesen Gruppen variiert meist stark. Die Präsenz dieser Gruppen wird in der Praxis oft ignoriert. Diese Masterarbeit erforscht daher, ob diese Gruppen Einfluss auf ein Topic Model haben.
Um den Einfluss zu testen, wird LDA auf Samples mit unterschiedlichen Gruppengrößen trainiert. Die Samples werden von Textkorpora mit großen Gruppenunterschieden (d.h. Sprachunterschieden) und kleinen Gruppenunterschieden (d.h. Unterschiede in der politische Orientierung) generiert. Die Leistungsfähigkeit von LDA wird per "Perplexity" evaluiert.
Der Einfluss von Gruppen auf die generelle Leistungsfähigkeit von Topic Models hängt von verschiedenen Faktoren der Gruppen ab, z.B. der Vorhersagbarkeit der Sprache generell. Die Leistungsfähigkeit der Topic Models für die einzelnen Gruppen wird von der Variation der relativen Gruppengrößen beeinflusst. Allerdings ist der Effekt für alle Datensätze verschieden.
LDA kann die Gruppen intern unterscheiden, wenn die Unterschiede der Gruppen groß genug sind (z.B. Sprachunterschiede). Der Anteil der Topics, die explizit für eine Gruppe gelernt werden, ist jedoch unterproportional zu dem Anteil der Gruppe im Trainingskorpus. Dieser Effekt verstärkt sich für kleinere Minderheiten.
Our work finds the fine grained edits in context of neighbouring tokens in Wikipedia articles. We cluster those edits according to similar neighbouring context. We encode neighbouring context into vector space using word vectors. We evaluate clusters returned by our algorithm on extrinsic and intrinsic metric and compare it with previous work. We analyse the relation between extrinsic and intrinsic measurements of fine grained edit tokens.
Viele Menschen kommunizieren und interagieren zunehmend über soziale Online-Netzwerke wie Twitter oder Facebook, oder tauschen Meinungen mit Freunden oder auch Fremden aus. Durch die zunehmende Verfügbarkeit des Internets wird auch Wissen für immer mehr Menschen offen verfügbar gemacht. Beispiele hierfür sind die Online-Enzyklopädie Wikipedia oder auch die vielfältigen Informationen in diversen Webforen und Webseiten. Diese zwei Netzwerkkategorien - Soziale Netzwerke und Wissensnetzwerke - verändern sich sehr schnell. Fast sekündlich befreunden sich neue Nutzer in sozialen Netzwerken und Wikipedia-Artikel werden überarbeitet und neu mit anderen Artikeln verlinkt. Diese Änderungen an der Verlinkung von Menschen oder Wissensbausteinen folgen bestimmten strukturellen Regeln und Charakteristiken, die weit weniger zufällig sind als man zunächst annehmen würde.
Das Ziel dieser Doktorarbeit ist es, drei charakteristische Verlinkungsmuster in diesen zwei Netzwerkkategorien vorherzusagen: das Hinzufügen von neuen Verlinkungen, das Entfernen bestehender Verbindungen und das Vorhandensein von latent negativen Verlinkungen. Zunächst widmen wir uns dem relativ neuen Problem der Vorhersage von Entlinkungen in einem Netzwerk. Hierzu gibt es zahlreiche soziologische Vorarbeiten, die nahelegen, dass die Ursachen zur Entstehung von Beziehungsabbrüchen komplementär zu den Gründen für neue Beziehungen sind. Obwohl diese Arbeiten eine strukturelle Ähnlichkeit der Probleme vermuten lassen, zeigen wir, dass beide Probleme nicht komplementär zueinander sind. Insbesondere zeigen wir, dass das dynamische Zusammenspiel von neuen Verlinkungen und Entlinkungen in Netzwerken durch die vier Zustände des Wachstums, des Zerfalls, der Stabilität und der Instabilität charakterisiert ist. Für Wissensnetzwerke zeigen wir, dass die Vorhersagbarkeit von Entlinkungen deutlich verbessert wird, wenn zeitliche Informationen wie der Zeitpunkt von einzelnen Netzwerkergeignissen mit genutzt werden. Wir präsentieren und evaluieren hierfür insgesamt vier verschiedene Strategien, die von zeitlichen Informationen Gebrauch machen. Für soziale Netzwerke analysieren wir, welche strukturellen Einflussfaktoren zur Entstehung und Löschung von Links zwischen Benutzern in Twitter indikativ sind. Auch hier zeigt sich, dass zeitliche Informationen darüber, dass eine Kante schon einmal gelöscht wurde, die Vorhersagbarkeit von Verlinkungen und insbesondere Entlinkungen enorm verbessert. Im letzten Teil der Doktorarbeit zeigen wir, wie negative Beziehungen (beispielsweise Misstrauen oder Feindschaft) aus positiven Beziehungen zwischen Nutzern (etwa Vertrauen und Freundschaft) abgeleitet werden können. Dies ist besonders relevant für Netzwerke, in denen nur positive Beziehungen kenntlich gemacht werden können. Für dieses Szenario zeigen wir, wie latent negative Beziehungen zwischen Nutzern dennoch erkannt werden können.
Commonsense reasoning can be seen as a process of identifying dependencies amongst events and actions. Understanding the circumstances surrounding these events requires background knowledge with sufficient breadth to cover a wide variety of domains. In the recent decades, there has been a lot of work in extracting commonsense knowledge, a number of these projects provide their collected data as semantic networks such as ConceptNet and CausalNet. In this thesis, we attempt to undertake the Choice Of Plausible Alternatives (COPA) challenge, a problem set with 1000 questions written in multiple-choice format with a premise and two alternative choices for each question. Our approach differs from previous work by using shortest paths between concepts in a causal graph with the edge weight as causality metric. We use CausalNet as primary network and implement a few design choices to explore the strengths and drawbacks of this approach, and propose an extension using ConceptNet by leveraging its commonsense knowledge base.
Politische und gesellschaftliche Polarisierung ist ein interessantes Phänomen, über dessen Auswirkungen viele unterschiedliche, zum Teil auch gegensätzliche, Theorien existieren.
Polarisierung wird in der Literatur mit unterschiedlichen Methoden gemessen. Die vorliegende Arbeit gibt einen Überblick über existierende Polarisierungsmaße und es werden zwei neuartige Maße aus dem Gebiet der spektralen Graphentheorie vorgestellt. Anschließend werden die bekannten und die neu entwickelten Maße auf den LiquidFeedback-Datensatz der Piratenpartei Deutschland angewandt. Als Ergebnis lässt sich festhalten, dass die Maße teilweise zu unterschiedlichen Ergebnisse kommen. Dies liegt darin begründet, dass nicht alle Maße das Gleiche messen. Um zu verstehen was die einzelnen Maße aussagen, werden wesentliche Eigenschaften von Polarisierungsmaßen herausgearbeitet und es wird für jedes Maß dargelegt, welche Eigenschaften es erfüllt. Die angesprochenen Polarisierungsmaße beziehen sich auf die Entwicklung der Polarisierung zwischen Usern des LiquidFeedback-Systems. Bei der Betrachtung von einzelnen Personen und Abstimmungen fiel unter anderem auf, dass polarisierende Personen mehr Macht durch
Delegationen besitzen als die restlichen Personen und dass polarisierte Vorschläge circa doppelt so häufig umgesetzt werden.