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This thesis focuses on approximate inference in assumption-based argumentation frameworks. Argumentation provides a significant idea in the computerization of theoretical and practical reasoning in AI. And it has a close connection with AI, engaging in arguments to perform scientific reasoning. The fundamental approach in this field is abstract argumentation frameworks developed by Dung. Assumption-based argumentation can be regarded as an instance of abstract argumentation with structured arguments. When facing a large scale of data, a challenge of reasoning in assumption-based argumentation is how to construct arguments and resolve attacks over a given claim with minimal cost of computation and acceptable accuracy at the same time. This thesis proposes and investigates approximate methods that randomly select and construct samples of frameworks based on graphical dispute derivations to solve this problem. The presented approach aims to improve reasoning performance and get an acceptable trade-off between computational time and accuracy. The evaluation shows that for reasoning in assumption-based argumentation, in general, the running time is reduced with the cost of slightly low accuracy by randomly sampling and constructing inference rules for potential arguments over a query.
The output of eye tracking Web usability studies can be visualized to the analysts as screenshots of the Web pages with their gaze data. However, the screenshot visualizations are found to be corrupted whenever there are recorded fixations on fixed Web page elements on different scroll positions. The gaze data are not gathered on their fixated fixed elements; rather they are scattered on their recorded scroll positions. This problem has raised our attention to find an approach to link gaze data to their intended fixed elements and gather them in one position on the screenshot. The approach builds upon the concept of creating the screenshot during the recording session, where images of the viewport are captured on visited scroll positions and lastly stitched into one Web page screenshot. Additionally, the fixed elements in the Web page are identified and linked to their fixations. For the evaluation, we compared the interpretation of our enhanced screenshot against the video visualization, which overcomes the problem. The results revealed that both visualizations equally deliver accurate interpretations. However, interpreting the visualizations of eye tracking Web usability studies using the enhanced screenshots outperforms the video visualizations in terms of speed and it requires less temporal demands from the interpreters.
Current political issues are often reflected in social media discussions, gathering politicians and voters on common platforms. As these can affect the public perception of politics, the inner dynamics and backgrounds of such debates are of great scientific interest. This thesis takes user generated messages from an up-to-date dataset of considerable relevance as Time Series, and applies a topic-based analysis of inspiration and agenda setting to it. The Institute for Web Science and Technologies of the University Koblenz-Landau has collected Twitter data generated beforehand by candidates of the European Parliament Election 2019. This work processes and analyzes the dataset for various properties, while focusing on the influence of politicians and media on online debates. An algorithm to cluster tweets into topical threads is introduced. Subsequently, Sequential Association Rules are mined, yielding wide array of potential influence relations between both actors and topics. The elaborated methodology can be configured with different parameters and is extensible in functionality and scope of application.
This habilitation thesis collects works addressing several challenges on handling uncertainty and inconsistency in knowledge representation. In particular, this thesis contains works which introduce quantitative uncertainty based on probability theory into abstract argumentation frameworks. The formal semantics of this extension is investigated and its application for strategic argumentation in agent dialogues is discussed. Moreover, both the computational as well as the meaningfulness of approaches to analyze inconsistencies, both in classical logics as well as logics for uncertain reasoning is investigated. Finally, this thesis addresses the implementation challenges for various kinds of knowledge representation formalisms employing any notion of inconsistency tolerance or uncertainty.
The content aggregator platform Reddit has established itself as one of the most popular websites in the world. However, scientific research on Reddit is hindered as Reddit allows (and even encourages) user anonymity, i.e., user profiles do not contain personal information such as the gender. Inferring the gender of users in large-scale could enable the analysis of gender-specific areas of interest, reactions to events, and behavioral patterns. In this direction, this thesis suggests a machine learning approach of estimating the gender of Reddit users. By exploiting specific conventions in parts of the website, we obtain a ground truth for more than 190 million comments of labeled users. This data is then used to train machine learning classifiers to use them to gain insights about the gender balance of particular subreddits and the platform in general. By comparing a variety of different approaches for classification algorithm, we find that character-level convolutional neural network achieves performance with an 82.3% F1 score on a task of predicting a gender of a user based on his/her comments. The score surpasses 85% mark for frequent users with more than 50 comments. Furthermore, we discover that female users are less active on Reddit platform, they write fewer comments and post in fewer subreddits on average, when compared to male users.
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.
This Master Thesis is an exploratory research to determine whether it is feasible to construct a subjectivity lexicon using Wikipedia. The key hypothesis is that that all quotes in Wikipedia are subjective and all regular text are objective. The degree of subjectivity of a word, also known as ''Quote Score'' is determined based on the ratio of word frequency in quotations to its frequency outside quotations. The proportion of words in the English Wikipedia which are within quotations is found to be much smaller as compared to those which are not in quotes, resulting in a right-skewed distribution and low mean value of Quote Scores.
The methodology used to generate the subjectivity lexicon from text corpus in English Wikipedia is designed in such a way that it can be scaled and reused to produce similar subjectivity lexica of other languages. This is achieved by abstaining from domain and language-specific methods, apart from using only readily-available English dictionary packages to detect and exclude stopwords and non-English words in the Wikipedia text corpus.
The subjectivity lexicon generated from English Wikipedia is compared against other lexica; namely MPQA and SentiWordNet. It is found that words which are strongly subjective tend to have high Quote Scores in the subjectivity lexicon generated from English Wikipedia. There is a large observable difference between distribution of Quote Scores for words classified as strongly subjective versus distribution of Quote Scores for words classified as weakly subjective and objective. However, weakly subjective and objective words cannot be differentiated clearly based on Quote Score. In addition to that, a questionnaire is commissioned as an exploratory approach to investigate whether subjectivity lexicon generated from Wikipedia could be used to extend the coverage of words of existing lexica.
Social-Media Plattformen wie Twitter oder Reddit bieten Nutzern nahezu ohne Beschränkungen die Möglichkeit, ihre Meinungen über aktuelle Ereignisse zu veröffentlichen, diese mit anderen zu teilen und darüber zu diskutieren. Während die Mehrheit der Nutzer diese Plattformen nur als reines Diskussionsportal verwenden, gibt es jedoch Nutzergruppen, welche aktiv und gezielt versuchen, diese veröffentlichten Meinungen in ihrem Sinne zu beeinflussen bzw. zu manipulieren. Durch wiederholtes Verbreiten von bearbeiteten Fake-News oder stark polarisierenden Meinungen im gesamten politischen Spektrum können andere Nutzer beeinflusst, manipuliert und unter Umständen zum Träger von Hassreden und extremen politischen Positionen werden. Viele dieser Nutzergruppen sind vor allem in englischsprachigen Portalen anzutreffen, in denen sie sich überwiegend als Muttersprachler ausgeben. In dieser Arbeit stellen wir eine Methode vor, englische Muttersprachler und Nicht-Muttersprachler, die Englisch als Fremdsprache verwenden, anhand von ausgewählten englischen Social Media Texten zu unterscheiden. Dazu implementieren wir textmerkmalbasierte Modelle, welche für traditionelle Machine-Learning Prozesse und neuartigen AutoML-Pipelines zur Klassifizierung von Texten verwendet werden. Wir klassifizieren dabei Sprachfamilie, Muttersprache und Ursprung eines beliebigen englischen Textes. Die Modelle werden an einem bestehenden Datensatz von Reddit, welcher hauptsächlich aus englischen Texten von europäischen Nutzern besteht, und einem neu erstellten Twitter Datensatz, der Tweets von aktuellen Themen in verschiedenen Ländern enthält, angewandt. Wir evaluieren dabei vergleichsweise die erhaltenen Resultate unserer Pipeline zu traditionellen Maschinenlernprozessen zur Texterkennung anhand von Präzision, Genauigkeit und F1-Maßen der Vorhersagen. Wir vergleichen zudem die Ergebnisse auf Unterschiede der Sprachnutzung auf den unterschiedlichen Plattformen sowie den ausgewählten Themenbereichen. Dabei erzielen wir eine hohe Vorhersagewahrscheinlichkeit für alle gewählten Kategorien des erstellten Twitter Datensatzes und stellen unter anderem eine hohe Abweichung in Bezug auf die durchschnittliche Textlänge insbesondere bei Nutzern aus dem baltoslawischen Sprachraum fest.
The purpose of this thesis is to explore the sentiment distributions of Wikipedia concepts.
We analyse the sentiment of the entire English Wikipedia corpus, which includes 5,669,867 articles and 1,906,375 talks, by using a lexicon-based method with four different lexicons.
Also, we explore the sentiment distributions from a time perspective using the sentiment scores obtained from our selected corpus. The results obtained have been compared not only between articles and talks but also among four lexicons: OL, MPQA, LIWC, and ANEW.
Our findings show that among the four lexicons, MPQA has the highest sensitivity and ANEW has the lowest sensitivity to emotional expressions. Wikipedia articles show more sentiments than talks according to OL, MPQA, and LIWC, whereas Wikipedia talks show more sentiments than articles according to ANEW. Besides, the sentiment has a trend regarding time series, and each lexicon has its own bias regarding text describing different things.
Moreover, our research provides three interactive widgets for visualising sentiment distributions for Wikipedia concepts regarding the time and geolocation attributes of concepts.
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.