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Diese Studienarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung einer Extension für Mozilla Thunderbird, welche direkt in den Text einer Email eingebettete strukturierte Informationen (wie z.B. Termine, Kontaktdaten) automatisch erkennt und es dem Benutzer ermöglicht, diese in weiteren Anwendungen weiter zu verwenden. Es werden Überlegungen zur Usability und möglichen weiteren Entwicklungen vorgestellt, sowie der Code des Prototyp genauer aufgezeigt.
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.
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 Geschäftsbeziehungen, z. B. im internationalen Eisenbahnverkehr, können große Datenmengen zwischen den beteiligten Parteien ausgetauscht werden. Für den Austausch solcher Daten wird erwartet, dass das Risiko betrogen zu werden, z. B. durch den Erhalt gefälschter Daten, marginal ist, als auch angemessene Kosten sowie ein vorhersehbarer Gewinn. Da die ausgetauschten Daten für wichtige Geschäftsentscheidungen verwendet werden können, besteht für eine Partei ein hoher Anreiz, die Daten zu ihren Gunsten zu manipulieren. Um diese Art von Manipulation zu unterbinden existieren Mechanismen zur Sicherstellung der Integrität und Authentizität der Daten. In Kombination mit einem Protokoll für einen fairen Austausch kann sichergestellt werden, dass die Integrität und Authentizität dieser Daten auch über einen Austausch mit einer anderen Partei hinweg erhalten bleibt. Gleichzeitig stellt ein solches Protokoll sicher, dass der Austausch der Daten nur bei gleichzeitigem Austausch mit der vereinbarten Gegenleistung, z. B. einer Bezahlung erfolgt, aber auch, dass die Bezahlung nur erfolgt, wenn die Integrität und Authentizität der Daten wie vorher vereinbart, gegeben ist. Um jedoch Fairness garantieren zu können, muss ein Fair Exchange Protokoll eine vertrauenswürdige dritte Partei einbeziehen. Um Betrug durch eine einzelne zentralisierte Partei zu vermeiden, die als vertrauenswürdige dritte Partei agiert, schlägt die aktuelle Forschung vor, die vertrauenswürdige dritte Partei zu dezentralisieren, indem z. B. ein Distributed Ledger-basiertes Fair-Exchange Protokoll verwendet wird. Bei der Bewertung der Fairness eines solchen Austauschs vernachlässigen die aktuellen Ansätze jedoch die Kosten, die den Parteien entstehen, die den Fair Exchange durchführen. Dies kann zu einer Verletzung der skizzierten Erwartung angemessener Kosten führen, insbesondere wenn Distributed Ledger beteiligt sind, deren Benutzung in der Regel mit nicht-vernachlässigbaren Kosten verbunden ist. Darüber hinaus ist die Geschwindigkeit typischer Distributed-Ledger-basierter Fair Exchange-Protokolle begrenzt, was einer breiten Verwendung im Wege steht.
Um diese Herausforderungen zu überwinden, stellen wir in dieser Arbeit die Grundlage für eine Datenaustauschplattform vor, die einen vollständig dezentralisierten Fair Exchange mit angemessenen Kosten und Geschwindigkeit ermöglicht. Als theoretische Grundlage führen wir das Konzept der cost fairness ein, die die Kosten für die Fairnessbewertung berücksichtigt, indem verlangt wird, dass eine Partei, die dem Fair Exchange-Protokoll folgt, niemals einseitige Nachteile erleidet. Wir weisen nach, dass cost fairness nicht mit typischen öffentlichen Distributed Ledgers erreicht werden kann, sondern maßgeschneiderte Distributed Ledger-Instanzen erfordert, die in der Regel nicht vollständig dezentralisiert sind. Wir zeigen jedoch, dass die meisten einseitigen Kosten durch Angriffe einer unehrlichen Partei im Rahmen einer Grieving Attack verursacht werden können. Um einen Fair Exchange zu angemessenen Kosten und Geschwindigkeit zu ermöglichen, stellen wir FairSCE vor, ein Distributed Ledger-basiertes Fair Exchange-Protokoll, welches Distributed Ledger State Channels verwendet und einen Mechanismus zum Schutz vor Grieving Attacks enthält, wodurch die möglichen einseitigen Kosten auf ein Minimum reduziert werden. Auf der Grundlage unserer Evaluation von FairSCE sind die Worst Case-Kosten für den Datenaustausch selbst bei Vorhandensein von böswilligen Parteien bekannt, was eine Abschätzung des möglichen Nutzens und damit eine vorläufige Schätzung des wirtschaftlichen Nutzens ermöglicht. Um eine eindeutige Bewertung der korrekten übertragenen Daten zu ermöglichen und gleichzeitig sensible Teile der Daten zu maskieren, stellen wir außerdem einen Ansatz für das Hashing hierarchisch strukturierter Daten vor, mit dem die Integrität und Authentizität der übertragenen Daten sichergestellt werden kann.
Folksonomien sind Web 2.0 Plattformen, in denen Benutzer verschiedene Inhalte miteinander teilen können. Die Inhalte können mit Hilfe von Stichwörtern, den sogenannten Tags, kategorisiert und organisiert werden. Die verschiedenen Folksonomien unterstützen unterschiedliche Inhaltstypen wie zum Beispiel Webseiten (Delicious), Bilder (Flickr) oder Videos (YouTube). Aufgrund ihrer einfachen Benutzungsweise haben Folksonomien viele Millionen Benutzer. Die einfache Benutzungsweise führt aber auch zu einigen Problemen. Diese Doktorarbeit beschäftigt sich mit drei der wichtigsten Probleme und beschreibt Methoden, wie sie gelöst werden können. Das erste dieser Probleme tritt auf, wenn Benutzer die Folksonomien nach bestimmten Inhalten durchsuchen wollen. Häufig können dabei nicht alle relevanten Inhalte gefunden werden, da diesen relevante Stichwörter fehlen. Dementsprechend tritt das zweite Problem während der Vergabe von Stichwörtern auf. Manche Folksonomien, wie zum Beispiel Delicious, unterstützen ihre Benutzer dabei, indem sie ihnen mögliche Stichwörter empfehlen. Andere Folksonomien, wie zum Beispiel Flickr, bieten keine solche Unterstützung. Die Empfehlung von Stichwörtern hilft dem Benutzer dabei, Inhalte auf einfache Art und Weise mit den jeweils relevanten Stichwörtern zu versehen. Das dritte Problem besteht darin, dass weder Stichwörter noch Inhalte mit einer festen Semantik versehen sind und mehrdeutig sein können. Das Problem entsteht dadurch, dass die Benutzer die Stichwörter vollkommen frei rnverwenden können. Die automatische Identifizierung der Semantik von Stichwörtern und Inhalten hilft dabei, die dadurch entstehenden Probleme zu reduzieren. Diese Doktorarbeit stellt mehrere Methoden vor, wie verschiedene Quellen für semantische Informationen benutzt werden können, um die vorher genannten drei Probleme zu lösen. In dieser Doktorarbeit benutzen wir als Quellen Internetsuchmaschinen, soziale Netzwerke im Internet und die gemeinsamen Vorkommen von Stichwörtern in Folksonomien. Die Verwendung der verschiedenen Quellen reduziert den Aufwand bei der Erstellung von Systemen, die die vorher genannten Probleme lösen. Die vorgestellten Methoden wurden auf einem großen Datensatz evaluiert. Die erzielten Ergebnisse legen nahe, dass semantische Informationen bei der Lösung der Probleme helfen, die während der Suche von Inhalten, der Empfehlung von Stichwörtern als auch der automatischen Identifizierung der Semantik von Stichwörtern und Inhalten auftreten.
Die weltweite Vernetzung von semantischen Information schreitet stetig voran und erfährt mit der Linked Data Initiative immer mehr Aufmerksamkeit. Bei Linked Data werden verschiedene Datensätze aus unterschiedlichen Domänen und von diversen Anbietern in einem einheitlichen Format (RDF) zur Verfügung gestellt und miteinander verknüpft. Strukturell ist das schnell wachsende Linked Data Netzwerk sehr ähnlich zum klassischen World Wide Web mit seinen verlinkten HTML Seiten. Bei Linked Data handelt es sich jedoch um URI-referenzierte Entitäten, deren Eigenschaften und Links durch RDF-Triple ausgedrückt werden. Neben dem Dereferenzieren von URIs besteht mit SPARQL auch die Möglichkeit, ähnlich wie bei Datenbanken, komplexe algebraische Anfragen zu formulieren und über sogenannte SPARQL Endpoints auf einer Datenquelle auswerten zu lassen. Eine SPARQL Anfrage über mehrere Linked Data Quellen ist jedoch kompliziert und bedarf einer föderierten Infrastruktur in der mehrere verteilte Datenquellen integriert werden, so dass es nach außen wie eine einzige große Datenquelle erscheint. Die Föderation von Linked Data hat viele Ähnlichkeiten mit verteilten und föderierten Datenbanken. Es gibt aber wichtige Unterschiede, die eine direkte Adpation von bestehenden Datenbanktechnologien schwierig machen. Dazu gehört unter anderem die große Anzahl heterogener Datenquellen in der Linked Data Cloud, Beschränkungen von SPARQL Endpoints, und die teils starke Korrelation in den RDF Daten. Daher befasst sich die vorliegende Arbeit primär mit der Optimierung von verteilten SPARQL Anfragen auf föderierten RDF Datenquellen. Die Grundlage dafür ist SPLENDID, ein effizientes Optimierungverfahren für die Ausführung von verteilten SPARQL Anfragen in einer skalierbaren und flexiblen Linked Data Föderationsinfrastruktur. Zwei Aspekte sind dabei besonders wichtig: die automatische Auswahl von passenden Datenquellen für beliebige SPARQL Anfragen und die Berechnung des optimalen Ausführungsplans (Join Reihenfolge) basierend auf einem Kostenmodell. Die dafür erforderlichen statistischen Information werden mit Hilfe von VOID-basierten Datenquellenbeschreibungen zur Verfügung gestellt. Darüberhinaus wird auch des Management verteilter statistischer Daten untersucht und eine Benchmark-Methodologie
Einfluss eines Ausrichtungswerkzeugs auf die Bedienbarkeit in unbeaufsichtigten Eyetrackingsystemen
(2015)
Eye-Tracking zeichnet die Blickbewegungen einer Person auf und ermöglicht die Vorhersage des fixierten Blickpunktes. Neben den Usability-Studien zur Bewertung der Bedienbarkeit von Anzeigen oder Internetauftritten, wird Eye Tracking auch zur Interaktion mit Computern für körperlich eingeschränkte Menschen verwendet. Die steigende Präzision und die Senkung der Materialkosten hat dazu geführt, dass Eye-Tracking als zusätzliche Eingabedimension in unterschiedlichen Anwendungen verwendet wird. Bislang wurde der Einsatz dieser Technologie durch geschultes Personal in Laboren begleitet, um die Rahmenparameter wie Position, Kalibrierung und Lichtverhältnisse optimal einzustellen.
Diese Arbeit untersucht ein Ausrichtungswerkzeug, welches dem Nutzer bei der Einnahme und Einhaltung der optimalen Sitzposition hilft, ohne die Hilfestellung eines Testleiters. Zudem wird analysiert, wie stark die Präzision durch Kopfbewegungen während der Anwendung beeinflusst wird. Die Experimente beziehen sich auf die Steuerung eines Videospiels namens 'Schau Genau' mit Verwendung eines Remote-Eye-Trackers. Es galt herauszufinden, ob die Bedienung einer Eye-Tracking-Anwendung ohne die 'Hürden', Ausrichtung und Kalibrierung möglich ist. Die Resultate zeigen, dass die Einnahme der Sitzposition korrekt durchgeführt werden kann, die Einhaltung der Sitzposition, während des Experiments jedoch verbesserungsfähig ist. Minimale Kopfbewegungen nach der Kalibrierung verursachen Einbußen in der Präzision der Fixationspunktbestimmung. Diese sind jedoch für das getestete Spiel zu gering, um das Spiel zu beeinflussen. Das Verzichten auf die eigene Kalibrierung und die Verwendung einer fremden Kalibrierung zeigt deutlich größere Abweichungen. Zusätzliche Kopfbewegungen vergrößern die Abweichungen und erschweren die Steuerung immens.
Cicero ist eine asynchrone Diskussionsplattform, die im Rahmen der Arbeitsgruppe Informationssysteme und Semantic Web (ISWeb) der Universität Koblenz-Landau entwickelt wurde. Die webbasierte Anwendung folgt dem Gedanken eines semantischen Wikis und soll insbesondere beim Arbeitsablauf von Entwurfsprozessen eingesetzt werden. Dabei verwendet Cicero ein restriktives Argumentationsmodell, das einerseits strukturierte Diskussionen von schwierigen Prozessen fördert und andererseits den Entscheidungsfindungsprozess unterstützt. Im Zentrum der Arbeit steht die Evaluation von Cicero, wobei im vorhergehenden theoretischen Teil die Hintergründe und Funktionsweisen vorgestellt werden und im nachfolgenden praktischen Teil die Anwendung anhand einer Fallstudie evaluiert wird. Die Studie wurde im Rahmen der Übungsveranstaltung zu Grundlagen der Datenbanken der Universität Koblenz im Wintersemester 2008/2009 durchgeführt , und die Studenten hatten die Aufgabe, einen Entwurfsprozess mit Hilfe von Cicero zu diskutieren. Über die erhobenen Daten der Fallstudie wird ein Akzeptanztest durchgeführt. Hierbei wird überprüft, ob die Benutzer Cicero positiv annehmen und die Methodik richtig anwenden. Denn aufgrund des vorgegebenen Argumentationsmodells müssen die Benutzer ihr Kommunikationsverhalten ändern und ihren herkömmlichen Diskussionsstil der Anwendung anpassen. Ziel der Evaluation ist es, kritische Erfolgsfaktoren im Umgang mit Cicero ausfindig zu machen. Anhand der identifizierten Schwachstellen werden abschließend gezielte Maßnahmen vorgeschlagen, die die Akzeptanz der Benutzer gegenüber Cicero erhöhen könnten.
In der Diplomarbeit soll die Verwendung und Möglichkeit zur Einbindung eines Eyetrackers in der Bildersuche untersucht werden. Eyetracker sind Geräte zur Blickerfassung. Sie werden häufig in Design- und Usabilitystudien verwendet, um Informationen über den Umgang der Benutzer mit dem Produkt zu untersuchen. Seit einiger Zeit werden Augenbewegungen auch zur Erkennung von benutzerrelevanten Informationen und Bereichen verwendet, wie zum Beispiel bei dem Projekt Text 2.05 [4]. Hierbei werden Blickrichtung und -fixierung benutzt, um eine Interaktion mit dem Leser eines Textes auf eine möglichst einfache, dabei aber subtile Weise zu ermöglichen.
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.
Ontologien sind wichtige Werkzeuge zur Wissensrepräsentation und elementare Bausteine des Semantic Web. Sie sind jedoch nicht statisch und können sich über die Zeit verändern. Die Gründe hierfür sind vielfältig: Konzepte innerhalb einer Ontologie können fehlerhaft modelliert worden sein, die von der Ontologie repräsentierte Domäne kann sich verändern oder eine Ontologie kann wiederverwendet werden und muss an den neuen Kontext angepasst oder mit bestehenden Ontologien verbunden werden. Die Schwierigkeit dieses Prozesses hat zur Entstehung des Forschungsfeldes der Ontology Change geführt. Das Entfernen von Wissen aus Ontologien ist ein wichtiger Aspekt dieses Änderungsprozesses, da selbst das Hinzufügen neuen Wissens zu einer Ontologie das Entfernen bestehenden Wissens notwendig machen kann, falls dieses mit den neuen Vorstellungen in Konflikt steht. Dieses Entfernen muss jedoch wohldurchdacht sein, da das Ändern bestehender Konzepte leicht zu viel Wissen aus der Ontologie entfernen oder die semantische Bedeutung der Konzepte auf eine potenziell unerwartete Weise verändern kann. In dieser Arbeit wird daher ein formaler Operator zum präzisen Entfernen von Wissen aus Konzepten vorgestellt. Dieser basiert auf der Beschreibungslogik EL und baut partiell auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction sowie der Arbeit von Suchanek et al. auf. Hierfür wird zunächst ein Einstieg in das Thema Ontologien und die Ontologiesprache OWL 2 gegeben und das Problemfeld der Ontology Change wird erläutert. Es wird dann gezeigt, wie ein formaler Operator diesen Prozess unterstützen kann und weshalb die Beschreibungslogik EL einen guten Ausgangspunkt für die Entwicklung eines solchen Operators darstellt. Anschließend wird ein Einblick in das Feld der Beschreibungslogiken gegeben. Hierfür wird die Geschichte der Beschreibungslogik kurz umrissen, Anwendungsgebiete werden genannt und es werden Standardprobleme in dieser Logik erläutert. In diesem Zusammenhang wird die Beschreibungslogik EL formal eingeführt. In einem nächsten Schritt werden verwandte Arbeiten untersucht und es wird gezeigt, warum das Recovery- und Relevance-Postulat für das Entfernen von Wissen aus Konzepten nicht unmittelbar anwendbar ist. Die hier gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend dazu genutzt, die Anforderungen an den Operator zu formalisieren. Diese basieren hauptsächlich auf den Postulaten für Belief Set und Belief Base Contraction. Zusätzlich werden weitere Eigenschaften formuliert welche den Verlust des Recovery- bzw. Relevance-Postulates ausgleichen sollen. In einem nächsten Schritt wird der Operator definiert und es wird gezeigt, dass diese Definition das präzise Entfernen von Wissen aus EL-Konzepten gestattet. Mittels formaler Beweise wird zudem gezeigt, dass diese Definition alle zuvor aufgestellten Anforderungen erfüllt. In einem weiteren Beispiel wird dargestellt, wie der Operator in Verbindung mit sogenannten Laconic Justifications verwendet werden kann, um einen menschlichen Ontology-Editor durch das automatisierte Entfernen von unerwünschten Konsequenzen aus der Ontologie zu unterstützen. Aufbauend auf Algorithmen, welche aus der formalen Definition des Operators abgeleitet wurden, wird ein Plugin zum Entfernen von Wissen aus Ontologien für den Ontology-Editor Protégé vorgestellt. Anschließend werden die bisherigen Erkenntnisse zusammengefasst und es wird ein Fazit gezogen. Die Arbeit schließt mit einem Ausblick über mögliche zukünftige Forschung.
Das Web ist ein wesentlicher Bestandteil der Transformation unserer Gesellschaft in das digitale Zeitalter. Wir nutzen es zur Kommunikation, zum Einkaufen und für unsere berufliche Tätigkeit. Der größte Teil der Benutzerinteraktion im Web erfolgt über Webseiten. Daher sind die Benutzbarkeit und Zugänglichkeit von Webseiten relevante Forschungsbereiche, um das Web nützlicher zu machen. Eyetracking ist ein Werkzeug, das in beiden Bereichen hilfreich sein kann. Zum einen um Usability-Tests durchzuführen, zum anderen um die Zugänglichkeit zu verbessern. Es kann verwendet werden, um die Aufmerksamkeit der Benutzer auf Webseiten zu verstehen und Usability-Experten in ihrem Entscheidungsprozess zu unterstützen. Darüber hinaus kann Eyetracking als Eingabemethode zur Steuerung einer Webseite verwendet werden. Dies ist besonders nützlich für Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen, die herkömmliche Eingabegeräte wie Maus und Tastatur nicht benutzen können. Allerdings werden Webseiten aufgrund von Dynamiken, d. h. wechselnden Inhalten wie animierte Menüs und Bilderkarussells, immer komplexer. Wir brauchen allgemeine Ansätze zum Verständnis der Dynamik auf Webseiten, die eine effiziente Usability-Analyse und eine angenehme Interaktion mit Eyetracking ermöglichen. Im ersten Teil dieser Arbeit berichten wir über unsere Forschung zur Verbesserung der blickbasierten Analyse von dynamischen Webseiten. Eyetracking kann verwendet werden, um die Blicke von Nutzern auf Webseiten zu erfassen. Die Blicke zeigen einem Usability-Experten, welche Teile auf der Webseite gelesen, überflogen oder übersprungen worden sind. Die Aggregation von Blicken ermöglicht einem Usability-Experten allgemeine Eindrücke über die Aufmerksamkeit der Nutzer, bevor sie sich mit dem individuellen Verhalten befasst. Dafür müssen alle Blicke entsprechend des von den Nutzern erlebten Inhalten verstanden werden. Die Benutzererfahrung wird jedoch stark von wechselnden Inhalten beeinflusst, da diese einen wesentlichen Teil des angezeigten Bildes ausmachen können. Wir grenzen unterschiedliche Zustände von Webseiten inklusive wechselnder Inhalte ab, so dass Blicke von mehreren Nutzern korrekt aggregiert werden können. Im zweiten Teil dieser Arbeit berichten wir über unsere Forschung zur Verbesserung der blickbasierten Interaktion mit dynamischen Webseiten. Eyetracking kann verwendet werden, um den Blick während der Nutzung zu erheben. Der Blick kann als Eingabe zur Steuerung einer Webseite interpretiert werden. Heutzutage wird die Blicksteuerung meist zur Emulation einer Maus oder Tastatur verwendet, was eine komfortable Bedienung erschwert. Es gibt wenige Webbrowser-Prototypen, die Blicke direkt zur Interaktion mit Webseiten nutzen. Diese funktionieren außerdem nicht auf dynamischen Webseiten. Wir haben eine Methode entwickelt, um Interaktionselemente wie Hyperlinks und Texteingaben effizient auf Webseiten mit wechselnden Inhalten zu extrahieren. Wir passen die Interaktion mit diesen Elementen für Eyetracking an, so dass ein Nutzer bequem und freihändig im Web surfen kann. Beide Teile dieser Arbeit schließen mit nutzerzentrierten Evaluationen unserer Methoden ab, wobei jeweils die Verbesserungen der Nutzererfahrung für Usability-Experten bzw. für Menschen mit motorischen Beeinträchtigungen untersucht werden.
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.
The Web contains some extremely valuable information; however, often poor quality, inaccurate, irrelevant or fraudulent information can also be found. With the increasing amount of data available, it is becoming more and more difficult to distinguish truth from speculation on the Web. One of the most, if not the most, important criterion used to evaluate data credibility is the information source, i.e., the data origin. Trust in the information source is a valuable currency users have to evaluate such data. Data popularity, recency (or the time of validity), reliability, or vagueness ascribed to the data may also help users to judge the validity and appropriateness of information sources. We call this knowledge derived from the data the provenance of the data. Provenance is an important aspect of the Web. It is essential in identifying the suitability, veracity, and reliability of information, and in deciding whether information is to be trusted, reused, or even integrated with other information sources. Therefore, models and frameworks for representing, managing, and using provenance in the realm of Semantic Web technologies and applications are critically required. This thesis highlights the benefits of the use of provenance in different Web applications and scenarios. In particular, it presents management frameworks for querying and reasoning in the Semantic Web with provenance, and presents a collection of Semantic Web tools that explore provenance information when ranking and updating caches of Web data. To begin, this thesis discusses a highly exible and generic approach to the treatment of provenance when querying RDF datasets. The approach re-uses existing RDF modeling possibilities in order to represent provenance. It extends SPARQL query processing in such a way that given a SPARQL query for data, one may request provenance without modifying it. The use of provenance within SPARQL queries helps users to understand how RDF facts arederived, i.e., it describes the data and the operations used to produce the derived facts. Turning to more expressive Semantic Web data models, an optimized algorithm for reasoning and debugging OWL ontologies with provenance is presented. Typical reasoning tasks over an expressive Description Logic (e.g., using tableau methods to perform consistency checking, instance checking, satisfiability checking, and so on) are in the worst case doubly exponential, and in practice are often likewise very expensive. With the algorithm described in this thesis, however, one can efficiently reason in OWL ontologies with provenance, i.e., provenance is efficiently combined and propagated within the reasoning process. Users can use the derived provenance information to judge the reliability of inferences and to find errors in the ontology. Next, this thesis tackles the problem of providing to Web users the right content at the right time. The challenge is to efficiently rank a stream of messages based on user preferences. Provenance is used to represent preferences, i.e., the user defines his preferences over the messages' popularity, recency, etc. This information is then aggregated to obtain a joint ranking. The aggregation problem is related to the problem of preference aggregation in Social Choice Theory. The traditional problem formulation of preference aggregation assumes a I fixed set of preference orders and a fixed set of domain elements (e.g. messages). This work, however, investigates how an aggregated preference order has to be updated when the domain is dynamic, i.e., the aggregation approach ranks messages 'on the y' as the message passes through the system. Consequently, this thesis presents computational approaches for online preference aggregation that handle the dynamic setting more efficiently than standard ones. Lastly, this thesis addresses the scenario of caching data from the Linked Open Data (LOD) cloud. Data on the LOD cloud changes frequently and applications relying on that data - by pre-fetching data from the Web and storing local copies of it in a cache - need to continually update their caches. In order to make best use of the resources (e.g., network bandwidth for fetching data, and computation time) available, it is vital to choose a good strategy to know when to fetch data from which data source. A strategy to cope with data changes is to check for provenance. Provenance information delivered by LOD sources can denote when the resource on the Web has been changed last. Linked Data applications can benefit from this piece of information since simply checking on it may help users decide which sources need to be updated. For this purpose, this work describes an investigation of the availability and reliability of provenance information in the Linked Data sources. Another strategy for capturing data changes is to exploit provenance in a time-dependent function. Such a function should measure the frequency of the changes of LOD sources. This work describes, therefore, an approach to the analysis of data dynamics, i.e., the analysis of the change behavior of Linked Data sources over time, followed by the investigation of different scheduling update strategies to keep local LOD caches up-to-date. This thesis aims to prove the importance and benefits of the use of provenance in different Web applications and scenarios. The exibility of the approaches presented, combined with their high scalability, make this thesis a possible building block for the Semantic Web proof layer cake - the layer of provenance knowledge.
The semantic web and model-driven engineering are changing the enterprise computing paradigm. By introducing technologies like ontologies, metadata and logic, the semantic web improves drastically how companies manage knowledge. In counterpart, model-driven engineering relies on the principle of using models to provide abstraction, enabling developers to concentrate on the system functionality rather than on technical platforms. The next enterprise computing era will rely on the synergy between both technologies. On the one side, ontology technologies organize system knowledge in conceptual domains according to its meaning. It addresses enterprise computing needs by identifying, abstracting and rationalizing commonalities, and checking for inconsistencies across system specifications. On the other side, model-driven engineering is closing the gap among business requirements, designs and executables by using domain-specific languages with custom-built syntax and semantics. In this scenario, the research question that arises is: What are the scientific and technical results around ontology technologies that can be used in model-driven engineering and vice versa? The objective is to analyze approaches available in the literature that involve both ontologies and model-driven engineering. Therefore, we conduct a literature review that resulted in a feature model for classifying state-of-the-art approaches. The results show that the usage of ontologies and model-driven engineering together have multiple purposes: validation, visual notation, expressiveness and interoperability. While approaches involving both paradigms exist, an integrated approach for UML class-based modeling and ontology modeling is lacking so far. Therefore, we investigate the techniques and languages for designing integrated models. The objective is to provide an approach to support the design of integrated solutions. Thus, we develop a conceptual framework involving the structure and the notations of a solution to represent and query software artifacts using a combination of ontologies and class-based modeling. As proof of concept, we have implemented our approach as a set of open source plug-ins -- the TwoUse Toolkit. The hypothesis is that a combination of both paradigms yields improvements in both fields, ontology engineering and model-driven engineering. For MDE, we investigate the impact of using features of the Web Ontology Language in software modeling. The results are patterns and guidelines for designing ontology-based information systems and for supporting software engineers in modeling software. The results include alternative ways of describing classes and objects and querying software models and metamodels. Applications show improvements on changeability and extensibility. In the ontology engineering domain, we investigate the application of techniques used in model-driven engineering to fill the abstraction gap between ontology specification languages and programming languages. The objective is to provide a model-driven platform for supporting activities in the ontology engineering life cycle. Therefore, we study the development of core ontologies in our department, namely the core ontology for multimedia (COMM) and the multimedia metadata ontology. The results are domain-specific languages that allow ontology engineers to abstract from implementation issues and concentrate on the ontology engineering task. It results in increasing productivity by filling the gap between domain models and source code.
Im Rahmen dieser Arbeit soll eine Methodik erarbeitet werden, die englische, keyword-basierte Anfragen in SPARQL übersetzt und bewertet. Aus allen generierten SPARQL-Queries sollen die relevantesten ermittelt und ein Favorit bestimmt werden. Das Ergebnis soll in einer Nutzerevaluation bewertet werden.
Semantic-Web-Technologien haben sich als Schlüssel für die Integration verteilter und heterogener Datenquellen im Web erwiesen, da sie die Möglichkeit bieten, typisierte Verknüpfungen zwischen Ressourcen auf dynamische Weise und nach den Prinzipien von sogenannten Dataspaces zu definieren. Die weit verbreitete Einführung dieser Technologien in den letzten Jahren führte zu einer großen Menge und Vielfalt von Datensätzen, die als maschinenlesbare RDF-Daten veröffentlicht wurden und nach ihrer Verknüpfung das sogenannte Web of Data bilden. Angesichts des großen Datenumfangs werden diese Verknüpfungen normalerweise durch Berechnungsmethoden generiert, den Inhalt von RDF-Datensätzen analysieren und die Entitäten und Schemaelemente identifizieren, die über die Verknüpfungen verbunden werden sollen. Analog zu jeder anderen Art von Daten müssen Links die Kriterien für Daten hoher Qualität erfüllen (z. B. syntaktisch und semantisch genau, konsistent, aktuell), um wirklich nützlich und leicht zu konsumieren zu sein. Trotz der Fortschritte auf dem Gebiet des maschinellen Lernens ist die menschliche Intelligenz für die Suche nach qualitativ hochwertigen Verbindungen nach wie vor von entscheidender Bedeutung: Menschen können Algorithmen trainieren, die Ausgabe von Algorithmen in Bezug auf die Leistung validieren, und auch die resultierenden Links erweitern. Allerdings sind Menschen – insbesondere erfahrene Menschen – nur begrenzt verfügbar. Daher kann die Ausweitung der Datenqualitätsmanagementprozesse von Dateneigentümern/-verlegern auf ein breiteres Publikum den Lebenszyklus des Datenqualitätsmanagements erheblich verbessern.
Die jüngsten Fortschritte bei Human Computation und bei Peer-Production-Technologien eröffneten neue Wege für Techniken zur Verwaltung von Mensch-Maschine-Daten, die es ermöglichten, Nicht-Experten in bestimmte Aufgaben einzubeziehen und Methoden für kooperative Ansätze bereitzustellen. Die in dieser Arbeit vorgestellten Forschungsarbeiten nutzen solche Technologien und untersuchen Mensch-Maschine-Methoden, die das Management der Verbindungsqualität im Semantic Web erleichtern sollen. Zunächst wird unter Berücksichtigung der Dimension der Verbindungsgenauigkeit eine Crowdsourcing Methode zur Ontology Alignment vorgestellt. Diese Methode, die auch auf Entitäten anwendbar ist, wird als Ergänzung zu automatischen Ontology Alignment implementiert. Zweitens werden neuartige Maßnahmen zur Dimension des Informationsgewinns eingeführt, die durch die Verknüpfungen erleichtert werden. Diese entropiezentrierten Maßnahmen liefern Datenmanagern Informationen darüber, inwieweit die Entitäten im verknüpften Datensatz Informationen in Bezug auf Entitätsbeschreibung, Konnektivität und Schemaheterogenität erhalten. Drittens wenden wir Wikidata - den erfolgreichsten Fall eines verknüpften Datensatzes, der von einer Gemeinschaft von Menschen und Bots kuratiert, verknüpft und verwaltet wird - als Fallstudie an und wenden deskriptive und prädiktive Data Mining-Techniken an, um die Ungleichheit der Teilnahme und den Nutzerschwung zu untersuchen. Unsere Ergebnisse und Methoden können Community-Managern helfen, Entscheidungen darüber zu treffen, wann/wie mit Maßnahmen zur Nutzerbindung eingegriffen werden soll. Zuletzt wird eine Ontologie zur Modellierung der Geschichte der Crowd-Beiträge auf verschiedenen Marktplätzen vorgestellt. Während der Bereich des Mensch-Maschine-Datenmanagements komplexe soziale und technische Herausforderungen mit sich bringt, zielen die Beiträge dieser Arbeit darauf ab, zur Entwicklung dieses noch aufstrebenden Bereichs beizutragen.
Knowledge-based authentication methods are vulnerable to Shoulder surfing phenomenon.
The widespread usage of these methods and not addressing the limitations it has could result in the user’s information to be compromised. User authentication method ought to be effortless to use and efficient, nevertheless secure.
The problem that we face concerning the security of PIN (Personal Identification Number) or password entry is shoulder surfing, in which a direct or indirect malicious observer could identify the user sensitive information. To tackle this issue we present TouchGaze which combines gaze signals and touch capabilities, as an input method for entering user’s credentials. Gaze signals will be primarily used to enhance targeting and touch for selecting. In this work, we have designed three different PIN entry method which they all have similar interfaces. For the evaluation, these methods were compared based on efficiency, accuracy, and usability. The results uncovered that despite the fact that gaze-based methods require extra time for the user to get familiar with yet it is considered more secure. In regards to efficiency, it has the similar error margin to the traditional PIN entry methods.
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.
This thesis presents novel approaches for integrating context information into probabilistic models. Data from social media is typically associated with metadata, which includes context information such as timestamps, geographical coordinates or links to user profiles. Previous studies showed the benefits of using such context information in probabilistic models, e.g.\ improved predictive performance. In practice, probabilistic models which account for context information still play a minor role in data analysis. There are multiple reasons for this. Existing probabilistic models often are complex, the implementation is difficult, implementations are not publicly available, or the parameter estimation is computationally too expensive for large datasets. Additionally, existing models are typically created for a specific type of content and context and lack the flexibility to be applied to other data.
This thesis addresses these problems by introducing a general approach for modelling multiple, arbitrary context variables in probabilistic models and by providing efficient inference schemes and implementations.
In the first half of this thesis, the importance of context and the potential of context information for probabilistic modelling is shown theoretically and in practical examples. In the second half, the example of topic models is employed for introducing a novel approach to context modelling based on document clusters and adjacency relations in the context space. They can cope with areas of sparse observations and These models allow for the first time the efficient, explicit modelling of arbitrary context variables including cyclic and spherical context (such as temporal cycles or geographical coordinates). Using the novel three-level hierarchical multi-Dirichlet process presented in this thesis, the adjacency of ontext clusters can be exploited and multiple contexts can be modelled and weighted at the same time. Efficient inference schemes are derived which yield interpretable model parameters that allow analyse the relation between observations and context.
The distributed setting of RDF stores in the cloud poses many challenges. One such challenge is how the data placement on the compute nodes can be optimized to improve the query performance. To address this challenge, several evaluations in the literature have investigated the effects of existing data placement strategies on the query performance. A common drawback in theses evaluations is that it is unclear whether the observed behaviors were caused by the data placement strategies (if different RDF stores were evaluated as a whole) or reflect the behavior in distributed RDF stores (if cloud processing frameworks like Hadoop MapReduce are used for the evaluation). To overcome these limitations, this thesis develops a novel benchmarking methodology for data placement strategies that uses a data-placement-strategy-independent distributed RDF store to analyze the effect of the data placement strategies on query performance.
With this evaluation methodology the frequently used data placement strategies have been evaluated. This evaluation challenged the commonly held belief that data placement strategies that emphasize local computation, such as minimal edge-cut cover, lead to faster query executions. The results indicate that queries with a high workload may be executed faster on hash-based data placement strategies than on, e.g., minimal edge-cut covers. The analysis of the additional measurements indicates that vertical parallelization (i.e., a well-distributed workload) may be more important than horizontal containment (i.e., minimal data transport) for efficient query processing.
Moreover, to find a data placement strategy with a high vertical parallelization, the thesis tests the hypothesis that collocating small connected triple sets on the same compute node while balancing the amount of triples stored on the different compute nodes leads to a high vertical parallelization. Specifically, the thesis proposes two such data placement strategies. The first strategy called overpartitioned minimal edge-cut cover was found in the literature and the second strategy is the newly developed molecule hash cover. The evaluation revealed a balanced query workload and a high horizontal containment, which lead to a high vertical parallelization. As a result these strategies showed a better query performance than the frequently used data placement strategies.
Mittels facettierter Suche lassen sich große, unbekannte Datensätze einfach und gezielt erkunden. Bei der Implementation von Anwendungen für Smartphones ist zu beachten, dass im Gegensatz zu Desktop-Anwendungen ein kleinerer Bildschirm und nur beschränkte Möglichkeiten zur Interaktion zwischen Benutzer und Smartphone zur Verfügung stehen. Diese Beschränkungen können die Benutzbarkeit einer Anwendung negativ beeinflussen. Mit FaThumb und MobileFacets existieren zwei mobile Anwendungen, die die facettierte Suche umsetzen und verwenden, aber nur MobileFacets ist für gegenwärtige Smartphones mit Touchscreenbildschirm ausgelegt.
Jedoch bietet FaThumb eine neuartige Facettennavigation, die durch MFacets in dieser Arbeit für aktuelle Smartphones neu realisiert wird. Außerdem befasst sich diese Arbeit mit der Durchführung einer summativen Evaluation zwischen den beiden Anwendungen, MFacets und MobileFacets, bezüglich der Benutzbarkeit und präsentiert die ausgewerteten Ergebnisse.
One of the main goals of the artificial intelligence community is to create machines able to reason with dynamically changing knowledge. To achieve this goal, a multitude of different problems have to be solved, of which many have been addressed in the various sub-disciplines of artificial intelligence, like automated reasoning and machine learning. The thesis at hand focuses on the automated reasoning aspects of these problems and address two of the problems which have to be overcome to reach the afore-mentioned goal, namely 1. the fact that reasoning in logical knowledge bases is intractable and 2. the fact that applying changes to formalized knowledge can easily introduce inconsistencies, which leads to unwanted results in most scenarios.
To ease the intractability of logical reasoning, I suggest to adapt a technique called knowledge compilation, known from propositional logic, to description logic knowledge bases. The basic idea of this technique is to compile the given knowledge base into a normal form which allows to answer queries efficiently. This compilation step is very expensive but has to be performed only once and as soon as the result of this step is used to answer many queries, the expensive compilation step gets worthwhile. In the thesis at hand, I develop a normal form, called linkless normal form, suitable for knowledge compilation for description logic knowledge bases. From a computational point of view, the linkless normal form has very nice properties which are introduced in this thesis.
For the second problem, I focus on changes occurring on the instance level of description logic knowledge bases. I introduce three change operators interesting for these knowledge bases, namely deletion and insertion of assertions as well as repair of inconsistent instance bases. These change operators are defined such that in all three cases, the resulting knowledge base is ensured to be consistent and changes performed to the knowledge base are minimal. This allows us to preserve as much of the original knowledge base as possible. Furthermore, I show how these changes can be applied by using a transformation of the knowledge base.
For both issues I suggest to adapt techniques successfully used in other logics to get promising methods for description logic knowledge bases.
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.
In unserer heutigen Welt spielen soziale Netzwerke eine immer größere werdende Rolle. Im Internet entsteht fast täglich eine neue Anwendung in der Kategorie Web 2.0. Aufgrund dieser Tatsache wird es immer wichtiger die Abläufe in sozialen Netzwerken zu verstehen und diese für Forschungszwecke auch simulieren zu können. Da alle gängigen sozialen Netzwerke heute nur im eindimensionalen Bereich arbeiten, beschäftigt sich diese Diplomarbeit mit mehrdimensionalen sozialen Netzwerken. Mehrdimensionale soziale Netzwerke bieten die Möglichkeit verschiedene Beziehungsarten zu definieren. Beispielsweise können zwei Akteure nicht nur in einer "kennt"-Beziehung stehen, sondern diese Beziehungsart könnte auch in diverse Unterbeziehungsarten, wie z.B. Akteur A "ist Arbeitskollege von" Akteur B oder Akteur C "ist Ehepartner von" Akteur D, unterteilt werden. Auf diese Art und Weise können beliebig viele, völlig verschiedene Beziehungsarten nebeneinander existieren. Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, in welchem Grad die Eigenschaften von eindimensionalen auch bei mehrdimensionalen sozialen Netzwerken gelten. Um das herauszufinden werden bereits bestehende Metriken weiterentwickelt. Diese Metriken wurden für eindimensionale soziale Netzwerke entwickelt und können nun auch für die Bewertung mehrdimensionaler sozialer Netzwerke benutzt werden. Eine zentrale Fragestellung ist hierbei wie gut sich Menschen finden, die sich etwas zu sagen haben. Um möglichst exakte Ergebnisse zu erhalten, ist es notwendig reale Daten zu verwenden. Diese werden aus einem Web 2.0-Projekt, in das Benutzer Links zu verschiedenen Themen einstellen, gewonnen (siehe Kapitel 4). Der erste praktische Schritte dieser Arbeit besteht daher darin, das soziale Netzwerk einzulesen und auf diesem Netzwerk eine Kommunikation, zwischen zwei Personen mit ähnlichen Themengebieten, zu simulieren. Die Ergebnisse der Simulation werden dann mit Hilfe der zuvor entwicklelten Metriken ausgewertet.
“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.