A Framework for Model-Driven Development of Mobile Applications with Context Support

Model-driven development (MDD) of software systems has been a serious trend in different application domains over the last 15 years. While technologies, platforms, and architectural paradigms have changed several times since model-driven development processes were first introduced, their applicability and usefulness are discussed every time a new technological trend appears. Looking at the rapid market penetration of smartphones, software engineers are curious about how model-driven development technologies can deal with this novel and emergent domain of software engineering (SE). Indeed, software engineering of mobile applications provides many challenges that model-driven development can address. Model-driven development uses a platform independent model as a crucial artifact. Such a model usually follows a domain-specific modeling language and separates the business concerns from the technical concerns. These platform-independent models can be reused for generating native program code for several mobile software platforms. However, a major drawback of model-driven development is that infrastructure developers must provide a fairly sophisticated model-driven development infrastructure before mobile application developers can create mobile applications in a model-driven way. Hence, the first part of this thesis deals with designing a model-driven development infrastructure for mobile applications. We will follow a rigorous design process comprising a domain analysis, the design of a domain-specific modeling language, and the development of the corresponding model editors. To ensure that the code generators produce high-quality application code and the resulting mobile applications follow a proper architectural design, we will analyze several representative reference applications beforehand. Thus, the reader will get an insight into both the features of mobile applications and the steps that are required to design and implement a model-driven development infrastructure. As a result of the domain analysis and the analysis of the reference applications, we identified context-awareness as a further important feature of mobile applications. Current software engineering tools do not sufficiently support designing and implementing of context-aware mobile applications. Although these tools (e.g., middleware approaches) support the definition and the collection of contextual information, the adaptation of the mobile application must often be implemented by hand at a low abstraction level by the mobile application developers. Thus, the second part of this thesis demonstrates how context-aware mobile applications can be designed more easily by using a model-driven development approach. Techniques such as model transformation and model interpretation are used to adapt mobile applications to different contexts at design time or runtime. Moreover, model analysis and model-based simulation help mobile application developers to evaluate a designed mobile application (i.e., app model) prior to its generation and deployment with respected to certain contexts. We demonstrate the usefulness and applicability of the model-driven development infrastructure we developed by seven case examples. These showcases demonstrate the designing of mobile applications in different domains. We demonstrate the scalability of our model-driven development infrastructure with several performance tests, focusing on the generation time of mobile applications, as well as their runtime performance. Moreover, the usability was successfully evaluated during several hands-on training sessions by real mobile application developers with different skill levels

Semantic discovery and reuse of business process patterns

Patterns currently play an important role in modern information systems (IS) development and their use has mainly been restricted to the design and implementation phases of the development lifecycle. Given the increasing significance of business modelling in IS development, patterns have the potential of providing a viable solution for promoting reusability of recurrent generalized models in the very early stages of development. As a statement of research-in-progress this paper focuses on business process patterns and proposes an initial methodological framework for the discovery and reuse of business process patterns within the IS development lifecycle. The framework borrows ideas from the domain engineering literature and proposes the use of semantics to drive both the discovery of patterns as well as their reuse

Hábitos de recuperación de información en motores de búsqueda sobre lectura, libro y bibliotecas en España (2004-2016)

Este estudio ha tenido como objetivo principal, determinar si los procesos y expresiones de búsqueda de información usados por los usuarios en motores de búsqueda, pueden considerarse como indicadores válidos para el análisis y estudio de los hábitos de lectura y posible interés en otros contenidos ofrecidos por las bibliotecas en España (como videojuegos o películas).Para ello se propone un modelo de análisis con el que caracterizar el lenguaje de búsqueda de información de los usuarios de internet que utilizan Google desde España como motor de búsqueda, durante el período 2004 - 2016, al recuperar información sobre la temática de el libro, la lectura y las bibliotecas, desde una perspectiva histórica. De esta forma, se pretende aportar otra dimensión de análisis a los estudios que hay sobre los hábitos lectores en general, y en España en particular.La investigación tiene distintas áreas de aplicación del análisis del lector online, como son el apoyo a la indización y la clasificación bibliotecaria, la evaluación de colecciones y evaluación de la biblioteca, los estudios de necesidades de usuarios, la evaluación de OPACs, la analítica digital de sedes web bibliotecarias o de entidades de la industria del libro como editoriales, librerías online, metabuscadores o páginas web de autores y aficionados a la literatura en general, márketing bibliotecario y promoción de la lectura, márketing editorial, altmetría y Cibermetría, y SEO (posicionamiento en buscadores).El análisis de los hábitos lectores tiene una larga tradición en el mundo offline, especialmente en España, donde el estudio de hábitos lectores es parte importante de la investigación estratégica en la industria del libro. Se han observado distintas metodologías, desde las encuestas y entrevistas a lectores y no lectores, el análisis de las ventas de los libros y la prensa, a los análisis de logs de préstamos en las bibliotecas. Al entrar la lectura en e-book, y en plena era de internet, la lectura en papel ha sufrido una transformación, donde los usuarios leen por internet, y buscan su lectura (ya sea online, en e-book y/o en papel) a través de internet, especialmente utilizando motores de búsqueda, de los que en España el más utilizado desde principios de siglo hasta al menos su segunda década, es el buscador Google. Es este cambio en las formas de localizar la lectura la que impulsa a investigar cómo se busca información sobre lectura en un buscador. Anteriormente se han investigado distintos aspectos de esas conductas con distintas técnicas, dentro del paradigma cognitivo, y especialmente dentro de la disciplina de Information Seeking, de difícil traducción al castellano. Tras consignar modelos de búsqueda por parte de los usuarios, como el modelo Berrypicking de Marcia Bates, el modelo de Ellis, el modelo de Marchionini, o el modelo de Information Search Process de Kulthau, entre otros, se han estudiado otros modificadores de las conductas de búsqueda, llegando a los estudios sobre User Search Behaviour (conductas de búsqueda de los usuarios en motores de búsqueda) especialmente en lo concerniente a desambiguación y expansión de búsquedas, análisis longitudinal de la búsqueda y de Query Intent, el Análisis de la Intención de Búsqueda. Es precísamente en la combinación de las últimas subdisciplinas hacia donde se ha orientado este estudio. Para la investigación, en 2010 se obtuvieron de Google Keywords Planner, el log de búsquedas del motor de búsqueda, más de 30.000 expresiones de búsqueda (denominadas también como frases de búsqueda, queries, keywords o palabras clave), relacionadas con el libro, la lectura y las bibliotecas, segmentando la búsqueda de palabras clave en lenguaje español y de búsquedas realizadas desde España. Posteriormente se extrajo de Google Trends la serie de datos histórica de 2004 a 2016, para conformar un dataset con el que realizar un análisis longitudinal. Las palabras clave fueron clasificadas en 27 facetas distintas de intención de búsqueda, contando también con aspectos modificadores y aspectos lingüísticos. Por tanto, no se clasificó en categorías mutuamente excluyentes, sino de forma que una expresión de búsqueda pudiera pertenecer a varias clases simultáneamente, por lo que se realizó un estudio del grado de co-ocurrencia entre las distintas facetas y los aspectos identificados. Posteriormente se dividió las palabras clave, previamente clasificadas, en una nueva dimensión de análisis, según si era atemporales (tenían una larga vida en la serie histórica) o temporales, aquellas que nacían en algún momento de la serie, y tenían una vida más o menos corta. Como resultado del análisis, se han estudiado las posibilidades de la facetación como mejora o complemento de otras técnicas de análisis de las intenciones de búsqueda (query intent analysis); se ha validado el modelo de estudio, de forma que sirva como corpus inicial de futuros análisis de los hábitos de lectura en España, a través del estudio de la demanda de información en motores de búsqueda; se han descubierto subtipos de intenciones de búsqueda propias del sector de la lectura, dentro de las clasificaciones clásicas de intención de búsqueda (navegacional, informacional, transaccional); se han identificado facetas adicionales, distintas a las meramente temáticas, como modificadores y características del lenguaje, que sirvan para completar las facetas halladas desde una dimensión de análisis complementaria; se ha descubierto distintos patrones de uso, nuevas abreviaturas y formas de expresión de las necesidades de búsqueda de los usuarios mediante lenguaje natural, se han relacionado distintos media y/o formatos, así como, tras una selección mediante una muestra intencionada, de distintos ejemplos paradigmáticos de estas tendencias de búsqueda y sus posibles relaciones causales, observando los efectos producidos en la evolución de la demanda de información en torno a la lectura a través de la búsqueda de la misma en Google en España, durante el período 2004-2016.Finalmente, y además de constatar su utilidad para completar otras técnicas de análisis de los hábitos lectores mediante una técnica inédita hasta la fecha en el sector del libro y bibliotecas, se ha observado cómo la demanda de información sobre lectura en España realizada a través de motores de búsqueda, ha decaído de forma paulatina en la segunda década del siglo XXI, coincidiendo con otras investigaciones y datos de estudios de hábitos lectores realizadas a través de otras técnicas. <br /

Reusing Ontologies to Enrich Semantically User Content in Web2.0: A Case Study on Folksonomies

Semantic Web and Web2.0 emerged during the past decade promising to achieve new frontiers for the Web. On the one hand, the Semantic Web is an interlinked web of data, supported by ontological semantics and allowing for intelligent applications such as semantic search and integration of heterogeneous content across systems and applications. On the other hand, Web2.0 represents the new technologies and paradigms that revolutionised the user engagement in content creation and introduced novel means towards social interaction. Bridging the gap between Web2.0 and the Semantic Web has been proposed as a means to better manage and interact with the large amounts of user contributed content, which is a new challenge for Web2.0. This thesis focuses on a popular paradigm of Web2.0, folksonomies. In particular, we investigate the semantic enrichment of folksonomy tagspaces by reusing ontologies available in the Semantic Web. We identify the need for methods that automatically apply semantic descriptions to user generated content without requiring user intervention or alteration of the current tagging paradigm. We use an iterative approach in order to identify the characteristics of folksonomies and the attributes of knowledge sources that influence the semantic enrichment of tagspaces. We build on the results of our experimental studies to implement a folksonomy enrichment algorithm, that given an input tagspace, automatically creates a semantic structure that describes the meaning and relations of tags. We introduce measures for the evaluation of enriched tagspaces and finally, we propose a search algorithm that exploits the semantic structures to improve folksonomy search

Knowledge Components and Methods for Policy Propagation in Data Flows

Data-oriented systems and applications are at the centre of current developments of the World Wide Web (WWW). On the Web of Data (WoD), information sources can be accessed and processed for many purposes. Users need to be aware of any licences or terms of use, which are associated with the data sources they want to use. Conversely, publishers need support in assigning the appropriate policies alongside the data they distribute. In this work, we tackle the problem of policy propagation in data flows - an expression that refers to the way data is consumed, manipulated and produced within processes. We pose the question of what kind of components are required, and how they can be acquired, managed, and deployed, to support users on deciding what policies propagate to the output of a data-intensive system from the ones associated with its input. We observe three scenarios: applications of the Semantic Web, workflow reuse in Open Science, and the exploitation of urban data in City Data Hubs. Starting from the analysis of Semantic Web applications, we propose a data-centric approach to semantically describe processes as data flows: the Datanode ontology, which comprises a hierarchy of the possible relations between data objects. By means of Policy Propagation Rules, it is possible to link data flow steps and policies derivable from semantic descriptions of data licences. We show how these components can be designed, how they can be effectively managed, and how to reason efficiently with them. In a second phase, the developed components are verified using a Smart City Data Hub as a case study, where we developed an end-to-end solution for policy propagation. Finally, we evaluate our approach and report on a user study aimed at assessing both the quality and the value of the proposed solution

Visualizing Evaluative Language in Relation to Constructing Identity in English Editorials and Op-Eds

This thesis is concerned with the problem of managing complexity in Systemic Functional Linguistic (SFL) analyses of language, particularly at the discourse semantics level. To deal with this complexity, the thesis develops AppAnn, a suite of linguistic visualization techniques that are specifically designed to provide both synoptic and dynamic views on discourse semantic patterns in text and corpus. Moreover, AppAnn visualizations are illustrated in a series of explorations of identity in a corpus of editorials and op-eds about the bin Laden killing. The findings suggest that the intriguing intricacies of discourse semantic meanings can be successfully discerned and more readily understood through linguistic visualization. The findings also provide insightful implications for discourse analysis by contributing to our understanding of a number of underdeveloped concepts of SFL, including coupling, commitment, instantiation, affiliation and individuation

Forschungsbericht Universität Mannheim, 2004 / 2005

Die Universität Mannheim gibt in dem vorliegenden Forschungsbericht 2004/2005 Rechenschaft über ihre Leistungen auf dem Gebiet der Forschung. Erstmals folgt diese Dokumentation einer neuen Gliederung, die auf einen Beschluss des Forschungsrates der Universität Mannheim zurückgeht. Wie gewohnt erhalten Sie einen Überblick über die Publikationen und Forschungsprojekte der Lehrstühle, Professuren und zentralen Forschungseinrichtungen. Diese werden ergänzt um Angaben zur Organisation von Forschungsveranstaltungen, der Mitwirkung in Forschungsausschüssen, einer Übersicht zu den für Forschungszwecke eingeworbenen Drittmitteln, zu den Promotionen und Habilitationen, zu Preisen und Ehrungen und zu Förderern der Universität Mannheim. Abgerundet werden diese Daten durch zusammenfassende Darstellungen der Forschungsschwerpunkte und des Forschungsprofils der Fakultäten