Realidad aumentada, WebGIS y storytelling para la docencia geográfica: una revisión bibliográfica

Innovación EducativaSe presenta un resumen con la bibliografía recopilada en el Proyecto de Innovación Docente, referida a realidad aumentada, WebGIS, cartografía y storytelling enfocados a la docencia en geografía y ciencias sociales afines. Todas las obras recogidas en el listado han podido ser consultadas a través de repositorios en Internet y en las bases de datos de la Universidad de Valladolid, y se han recopilado para poder ser consultadas en el ámbito de un grupo de innovación docenteDepartamento de Geografí

Metaplanning: About designing the Geodesign process

Geodesign entails complex processes involving multidisciplinary teams of professionals supporting stakeholders and communities in devising and choosing sustainable future development scenarios for their territories. The roles and the relationships among the actors may vary according to the underlying planning paradigm or style which the local normative and socio-cultural factors shape in the actual practices. Methods and tools to be used in the process phases may vary accordingly. A Geodesign study is characterised by the integrated usage of Geographic Information Science methods and tools to transform spatial data into relevant knowledge for informed design and decision-making. Thus, central to Geodesign are such issues as how to design and manage such complex processes, and how to orchestrate digital methods and tools in Geodesign support systems architectures. To address these challenges, the concept of metaplanning is proposed as an aid to the design of Geodesign processes. Expected benefits of the metaplanning exercise include better process understanding by the participants, improvements in management, and enhanced process transparency and accountability. Moreover, metaplanning may drive the integration of digital information technologies to support the Geodesign workflows.After the formalization of the concept, a Business Process Management (BPM) approach to metaplanning is proposed for its operationalization, aiming at both improving the Geodesign process and easing the creation of process-oriented 2nd generation Planning Support Systems. After a critical discussion on the possible advantages of the metaplanning approach to the design of process-oriented Geodesign workflows and support systems, issues setting the future research agenda in this domain are outlined

Contextual sensing : integrating contextual information with human and technical geo-sensor information for smart cities

In this article we critically discuss the challenge of integrating contextual information, in particular spatiotemporal contextual information, with human and technical sensor information, which we approach from a geospatial perspective. We start by highlighting the significance of context in general and spatiotemporal context in particular and introduce a smart city model of interactions between humans, the environment, and technology, with context at the common interface. We then focus on both the intentional and the unintentional sensing capabilities of todays technologies and discuss current technological trends that we consider have the ability to enrich human and technical geo-sensor information with contextual detail. The different types of sensors used to collect contextual information are analyzed and sorted into three groups on the basis of names considering frequently used related terms, and characteristic contextual parameters. These three groups, namely technical in situ sensors, technical remote sensors, and human sensors are analyzed and linked to three dimensions involved in sensing (data generation, geographic phenomena, and type of sensing). In contrast to other scientific publications, we found a large number of technologies and applications using in situ and mobile technical sensors within the context of smart cities, and surprisingly limited use of remote sensing approaches. In this article we further provide a critical discussion of possible impacts and influences of both technical and human sensing approaches on society, pointing out that a larger number of sensors, increased fusion of information, and the use of standardized data formats and interfaces will not necessarily result in any improvement in the quality of life of the citizens of a smart city. This article seeks to improve our understanding of technical and human geo-sensing capabilities, and to demonstrate that the use of such sensors can facilitate the integration of different types of contextual information, thus providing an additional, namely the geo-spatial perspective on the future development of smart cities.(VLID)165464

LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volum

Data from mobile phone operators: A tool for smarter cities?

Abstract The use of mobile phone data provides new spatio-temporal tools for improving urban planning, and for reducing inefficiencies in present-day urban systems. Data from mobile phones, originally intended as a communication tool, are increasingly used as innovative tools in geography and social sciences research. Empirical studies on complex city systems from human-centred and urban dynamics perspectives provide new insights to develop promising applications for supporting smart city initiatives. This paper provides a comprehensive review and a typology of spatial studies on mobile phone data, and highlights the applicability of such digital data to develop innovative applications for enhanced urban management

Extending the YAGO Knowledge Graph with Geospatial Knowledge

Η βάση γνώσης YAGO είναι μία από τις μεγαλύτερες βάσεις γνώσεις, που διαθέτουν τα δε- δομένα τους ως ανοιχτά διασυνδεδεμένα δεδομένα. Χωρική πληροφορία, δηλαδή η ανα- παράσταση της τοποθεσίας οντοτήτων με ένα σημείο, προστέθηκε στη δεύτερη έκδοση του YAGO. Σε αυτή τη δουλειά έχουμε ως σκοπό να επεκτείνουμε το γράφο γνώσης του YAGO με ποιοτική γεωχωρική πληροφορία (πολύγωνα και ευθείες), η οποία προέρχεται από πολλαπλές πηγές. Μελετήσαμε δεδομένα τα οποία διανέμονται όχι μόνο από έργα που βασίζονται στον πληθοπορισμό αλλά και από επίσημες πηγές διαφόρων κρατών. Εί- ναι σημαντικό να μην προσθέσουμε στο γράφο γνώσης πληροφορία που ήδη υπάρχει σε αυτόν και γι’ αυτό το λόγο ψάχνουμε συσχετίσεις μεταξύ των οντοτήτων του YAGO και εκείνων που ανήκουν στα σύνολα δεδομένων που εξετάσαμε. Τα αποτελέσματα δείχνουν πως η μεθοδολογία μας παρήγαγε συσχετίσεις με πολύ μεγάλη ακρίβεια. Στο τέλος της εργασίας αυτής παρουσιάζουμε τον επεκταμένο γράφο γνώσης.YAGO is one of the largest knowledge bases that provide their data as Linked Open Data. Spatial information, in the form of points, was introduced in YAGO2, the second version of YAGO. In this work we present an extension of YAGO with qualitative geospatial inform- ation (i.e., polygons and lines), which was extracted from multiple sources. We studied datasets that are provided from crowdsourced projects as well as from official sources of several countries. It is important to point out that we do not introduce duplicate information in the knowledge graph of YAGO, by creating entities that already exist. Hence, at first, we try to match entities of YAGO with the entities of the data sources that we used. Our results show that our methodology produced matches with very high precision. This work is concluded with a demonstration of the extended knowledge graph

Zur Beziehung von Raum und Inhalt nutzergenerierter geographischer Informationen

In the last ten years there has been a significant progress of the World Wide Web, which evolved to become the so-called “Web 2.0”. The most important feature of this new quality of the WWW is the participation of the users in generating contents. This trend facilitates the formation of user communities which collaborate on diverse projects, where they collect and publish information. Prominent examples of such projects are the online-encyclopedia “Wikipedia”, the microblogging-platform “Twitter”, the photo-platform “Flickr” and the database of topographic information “OpenStreetMap”. User-generated content, which is directly or indirectly geospatially referenced, is of-ten termed more specifically as “volunteered geographic information”. The geospatial reference of this information is constituted either directly by coordinates that are given as meta-information or indirectly through georeferencing of toponyms or addresses that are contained in this information. Volunteered geographic information is particularly suited for research, as it can be accessed with low or even at no costs at all. Furthermore it reflects a variety of human decisions which are linked to geographic space. In this thesis, the relationship of space and content of volunteered geographic information is investigated from two different perspectives. The first part of this thesis addresses the question for which share of information there exists a relationship between space and content of the information, such that the information is locatable in geospace. In this context, the assumption that about 80% of all information has a reference to space has been well known within the community of geographic information system users. Since the 1980s it has served as a marketing tool within the whole geoinformation sector, although there has not been any empirical evidence. This thesis contributes to fill this research gap. For the validation of the ‘80%-hypothesis’ two approaches are presented. The first approach is based on a corpus of information that is as representative as possible for world knowledge. For this purpose the German language edition of Wikipedia has been selected. This corpus is modeled as a network of information where the articles are considered the nodes and the cross references are considered the edges of a directed graph. With the help of this network a graduated definition of geospatial references is possible. It is implemented by computing the distance of each article to its closest article within the network that is assigned with spatial coordinates. Parallel to this, a survey-based approach is developed where participants have the task to assign pieces of information to one of the categories “direct geospatial reference”, “indirect geospatial reference” and “no geospatial reference”. A synthesis of both approaches leads to an empirically justified figure for the “80%-assertion”. The result of the investigation is that for the corpus of Wikipedia 27% of the information may be categorized as directly geospatially referenced and 30% of the information may be categorized as indirectly geospatially referenced. In the second part of the thesis the question is investigated in how far volunteered geographic information that is produced on mobile devices is related to the locations where it is published. For this purpose, a collection of microblogging-texts produced on mobile devices serve as research corpus. Microblogging-texts are short texts that are published via the World Wide Web. For this type of information the relationship be-tween the content of the information and their position is less obvious than e.g. for topographic information or photo descriptions. The analysis of microblogging-texts offers new possibilities for market and opinion research, the monitoring of natural events and human activities as well as for decision support in disaster management. The spatial analysis of the texts may add extra value. In fact for some of the applications the spatial analysis is a necessary condition. For this reason, the investigation of the relationship of the published contents with the locations where they are generated is of interest. Within this thesis, methods are described that support the investigation of this relationship. In the presented approach, classified Points of Interest serve as a model for the environment. For the purpose of the investigation of the correlation between these points and the microblogging-texts, manual classification and natural language processing are used in order to classify these texts according to their relevance in regard to the respective feature classes. Subsequently, it is tested whether the share of relevant texts in the proximity of objects of the tested classes is above average. The results of the investigation show that the strength of the location-content-correlation depends on the tested feature class. While for the feature classes ‘train station’, ‘airport’ and ‘restaurant’ a significant dependency of the share of relevant texts on the distance to the respective objects may be observed, this is not confirmed for objects of other feature classes, such as ‘cinema’ and ‘supermarket’. However, as prior research that describes investigations on small cartographic scale has detected correlations between space and content of microblogging-texts, it can be concluded that the strength of the correlation between space and content of microblogging-texts depends on scale and topic.:1 Einleitung 1 1.1 Motivation 1 1.1.1 Bedeutung raumbezogener nutzergenerierter Inhalte für die geographische Informationswissenschaft und die Kartographie 1 1.1.2 Die Raumbezugshypothese 3 1.1.3 Die Korrelation von Ort und Inhalt bei nutzergenerierten Inhalten 4 1.2 Forschungsziele und Forschungsfragen 5 1.2.1 Prüfung der Raumbezugshypothese 5 1.2.2 Untersuchung der Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten Inhalten 6 1.3 Aufbau der Arbeit 7 1.3.1 Die Beziehung zwischen Raum und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 7 1.3.2 Gliederung der Arbeit 7 1.3.3 Verwendete Publikationen 8 2 Forschungsstand 11 2.1 Relevante Begriffe 11 2.1.1 Web 2.0 11 2.1.2 User Generated Content / Nutzergenerierte Inhalte 12 2.1.2.1 Bedeutung und Begriffsherkunft 12 2.1.2.2 Begriffsklärung 12 2.1.2.3 Arten von UGC 13 2.1.2.4 Kritik 14 2.1.2.5 Forschungspotential 14 2.1.3 Raumbezug 14 2.1.3.1 Der Begriff ‚Raumbezug‘ in der Fachliteratur 14 2.1.3.2 Kategorien des Georaumbezuges 16 2.1.4 Georäumlich 16 2.1.5 Geographische Information und Geodaten 17 2.1.5.1 Begriffsklärung 17 2.1.5.2 Points of Interest als Spezialfall 19 2.1.6 Volunteered Geographic Information / Nutzergenerierte geographische Informationen 19 2.1.6.1 Begriffsherkunft und Charakteristika von VGI 19 2.1.6.2 Das Konzept der menschlichen Sensoren 20 2.1.6.3 Kommunikation geographischer Informationen bei VGI 21 2.1.6.4 Der Mehrwert von VGI 21 2.1.6.5 Motive der Beitragenden 22 2.1.6.6 VGI im globalen Kontext 22 2.1.6.7 Erfassung der Informationen: partizipativ vs. opportunistisch 23 2.1.6.8 Formale Definition 23 2.1.6.9 Deutsche Entsprechung des Begriffs 24 2.1.7 Semantik nutzergenerierter geographischer Informationen 25 2.1.7.1 Strukturierte Form 25 2.1.7.2 Unstrukturierte Form 26 2.2 Arten nutzergenerierter geographischer Informationen 26 2.2.1 Topographische Informationen – OpenStreetMap 28 2.2.1.1 Korpusbeschreibung 28 2.2.1.2 Forschungsüberblick 30 2.2.1.3 Raumbezug 32 2.2.2 Enzyklopädische Informationen – Wikipedia 34 2.2.2.1 Korpusbeschreibung 34 2.2.2.2 Forschungsüberblick 35 2.2.2.3 Raumbezug 36 2.2.2.4 Metaeigenschaften von Artikeln der deutschen Wikipedia 37 2.2.3 Microblogging-Texte – Twitter 39 2.2.3.1 Korpusbeschreibung 39 2.2.3.2 Forschungsüberblick 41 2.2.3.3 Raumbezug 42 2.2.4 Bilder und Bildmetainformationen – Flickr, Instagram, Picasa, Panoramio, Geograph 43 2.2.4.1 Korpusbeschreibung 43 2.2.4.2 Forschungsüberblick 45 2.3 Informationen und Netzwerke 46 2.3.1 Beispiele für Netzwerkstrukturen 46 2.3.2 Implikationen vernetzter Informationen für die Raumbezugshypothese 47 2.3.3 Netzwerkeigenschaften der Wikipedia 47 2.4 Geographische Informationen und Kognition 49 2.5 Informationen klassifizieren durch maschinelle Sprachverarbeitung 50 2.5.1 Naive Bayes 51 2.5.2 Maximum Entropy 51 2.5.3 Support Vector Machines 52 3 Methoden und Ergebnisse 53 3.1 Korpusanalytischer Ansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 53 3.1.1 Netzwerkgrad des Georaumbezuges 53 3.1.2 Datenprozessierung 56 3.1.3 Ergebnisse der NGGR-Berechnung 57 3.1.4 Korrelation zwischen NGGR und den Eigenschaften von Wikipedia-Artikeln 60 3.2 Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 65 3.2.1 Kategorisierungsaufgabe zur Untersuchung des Georaumbezuges 65 3.2.1.1 Material 66 3.2.1.2 Prozedur 66 3.2.1.3 Teilnehmer 67 3.2.2 Hypothesen 68 3.2.3 Daten zur Beteiligung an der Befragung 68 3.2.4 Ergebnisse 70 3.3 Synthese von korpusanalytischem Ansatz und Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 71 3.3.1 Methodik 71 3.3.2 Ergebnisse 72 3.3.3 Einfluss des Faktors Wissen auf die Ergebnisse der Befragung 73 3.3.4 Einfluss des fachlichen Hintergrundes auf die Ergebnisse der Befragung 74 3.3.5 Prädiktion des Anteils raumbezogener Informationen für das gesamte Korpus der deutschen Wikipedia 76 3.4 Klassifikation nutzergenerierter geographischer Informationen hinsichtlich der Korrelation Ort-Inhalt am Beispiel von mobil verfassten Microblogging-Texten 77 3.4.1 Manuelle Textklassifikation 78 3.4.2 Überwachte maschinelle Textklassifikation mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 80 3.4.2.1 Vorverarbeitung der Microblogging-Texte 81 3.4.2.2 Evaluation der Ergebnisse der maschinellen Textklassifikation 82 3.4.2.3 Tuning der maschinellen Klassifikation 83 3.4.3 Überwachte maschinelle Textklassifikation mit lexikalischen Trainingsdaten 83 3.4.4 Verwendete Daten 86 3.4.4.1 Aufzeichnung von mobilen Microblogging-Texten mit der Twitter-Streaming-API 86 3.4.4.2 Filterung verwendbarer Microblogging-Texte 87 3.4.4.3 Zeitliche und räumliche Muster der Microblogging-Texte 89 3.4.4.4 Verwendete Points of Interest 91 3.4.5 Ergebnisse 92 3.4.5.1 Manuelle Annotation von Texten 92 3.4.5.2 Überwachte maschinelle Klassifikation von Texten mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 95 3.4.5.3 Überwachte maschinelle Klassifikation von Texten mit lexikalischen Trainingsdaten 99 3.5 Bestimmung der Entfernungsabhängigkeit des Anteils von für spezifische Orte relevanten Informationen am Beispiel von mobil verfassten Microblogging-Texten 103 3.5.1 Methodik 103 3.5.2 Ergebnisse 104 4 Diskussion 111 4.1 Methoden zur Prüfung der Raumbezugshypothese am Beispiel des Korpus Wikipedia 111 4.1.1 Wahl des Korpus 111 4.1.2 Abstraktes Konzept und Instanz 112 4.1.3 Korpusanalytischer Ansatz 112 4.1.4 Befragungsansatz 114 4.2 Methoden zur Bestimmung der Korrelation Ort-Inhalt von nutzergenerierten Informationen am Beispiel von mobil erzeugten Microblogging-Texten 115 4.2.1 Manuelle Klassifikation 116 4.2.2 Überwachte maschinelle Klassifikation mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 117 4.2.3 Unüberwachte maschinelle Klassifikation mit lexikalischen Trainingsdaten 118 4.2.4 Berechnung der Entfernungsabhängigkeit des Anteils ortsbezogener Texte 119 4.2.5 Points of Interest als Modell für den räumlichen Kontext 120 4.3 Der Begriff ‚Raumbezug‘ im Kontext von nutzergenerierten geographischen Informationen 120 5 Schlussfolgerungen und Forschungsausblick 123 5.1 Beantwortung der Forschungsfragen 123 5.1.1 Zur Überprüfung der Raumbezugshypothese 123 5.1.2 Zur Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 125 5.2 Implikationen der Forschungsergebnisse 128 5.3 Forschungsausblick nutzergenerierte geographische Informationen 130 5.3.1 Qualität von VGI 130 5.3.2 Synthese von VGI mit amtlichen Daten 132 5.3.3 Weitere aktuelle Entwicklungen im Bereich VGI-Forschung 132 6 Literaturverzeichnis 135 7 Anhang 151 Anhang A Dokumentation des „Experiments Geoaumbezug“ 152 Anhang B Ergebnisse der Kategorisierungsaufgabe des „Experiments Georaumbezug“ 157 Anhang C Rückmeldungen der Teilnehmer des „Experiments Georaumbezug“ 163 Anhang D Einfluss der Faktoren fachlicher Hintergrund und Wissen auf die Kategorisierung von Begriffen hinsichtlich ihrer Georäumlichkeit 166 Anhang E Ergebnisse der manuellen Klassifikation der Microblogging-Texte 168 Anhang F Klassifikationsmodelle resultierend aus manuellen und lexikalischen Trainingsdaten 177 Anhang G Forschungsdaten-Anhang 181Während der vergangenen zehn Jahre vollzog sich eine signifikante Veränderung des World Wide Webs, das sich zum sogenannten „Web 2.0“ entwickelte. Das wesentlichste Merkmal dieser neuen Qualität des WWW ist die Beteiligung der Nutzer bei der Erstellung der Inhalte. Diese Entwicklung fördert das Entstehen von Nutzergemeinschaften, die kollaborativ in unterschiedlichsten Projekten Informationen sammeln und veröffentlichen. Prominente Beispiele für solche Projekte sind die Online-Enzyklopädie „Wikipedia“, die Microblogging-Plattform „Twitter“, die Foto-Plattform „Flickr“ und die Sammlung topographischer Informationen „OpenStreetMap“. Nutzergenerierte Inhalte, die direkt oder indirekt raumbezogen sind, können spezifischer als „nutzergenerierte geographische Informationen“ bezeichnet werden. Der Raumbezug dieser Informationen entsteht entweder direkt durch die Angabe räumlicher Koordinaten als Metainformationen oder er kann indirekt durch die Georeferenzierung von in den Informationen enthaltenen Toponymen oder Adressen hergestellt werden. Nutzergenerierte geographische Informationen haben für die Forschung den besonderen Vorteil, dass sie einerseits häufig gänzlich ohne oder nur mit geringen Kosten verfügbar gemacht werden können und andererseits eine Vielzahl von menschlichen Entscheidungen widerspiegeln, die mit dem Raum verknüpft sind. In der vorliegenden Dissertation wird die Beziehung von Raum und Inhalt nutzergenerierter geographischer Informationen aus zwei Perspektiven untersucht. Im ersten Teil der Arbeit steht die Frage im Vordergrund, für welchen Anteil an Informationen eine Beziehung zwischen Raum und Informationsinhalt in der Art besteht, dass die Informationen im Georaum lokalisierbar sind. In diesem Zusammenhang existiert seit den 1980er Jahren die unter Nutzern von geographischen Informationssystemen weit verbreitete These, dass 80% aller Informationen einen Raumbezug haben. Diese These dient im gesamten Spektrum der Branche als Marketinginstrument, ist jedoch nicht empirisch belegt. Diese Arbeit trägt dazu bei, die bestehende Forschungslücke zu schließen. Für die Prüfung dieser These, die in der Arbeit als „Raumbezugshypothese“ bezeichnet wird, werden zwei Ansätze vorgestellt. Der erste Ansatz basiert auf der Analyse eines möglichst repräsentativen Informationskorpus, wofür die deutsche Sprachversion der Wikipedia ausgewählt wird. Diese wird als Informationsnetzwerk modelliert, indem deren Artikel als Knoten und deren interne Querverweise als Kanten eines gerichteten Graphen betrachtet werden. Mit Hilfe dieses Netzwerkes ist es möglich eine abgestufte Definition des Raumbezuges von Informationen einzuführen, indem die Entfernung jedes Artikels innerhalb des Netzwerkes zum jeweils nächstgelegenen Artikel, der mit räumlichen Koordinaten gekennzeichnet ist, berechnet wird. Parallel dazu wird ein Befragungsansatz entwickelt, bei dem Probanden die Aufgabe haben, Informationen in die Kategorien „Direkter Raumbezug“, „Indirekter Raumbezug“ und „Kein Raumbezug“ einzuordnen. Die Synthese beider Ansätze führt zu einer empirisch begründeten Zahl für die „Raumbezugsthese“. Das Ergebnis ist, dass für das Untersuchungskorpus Wikipedia 27% der Informationen als direkt raumbezogenen und 30% der Informationen als indirekt raumbezogen kategorisiert werden können. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Forschungsfrage untersucht, inwiefern nutzergenerierte Informationen, die über mobile Geräte erzeugt werden, in Beziehung zu den Orten stehen, an denen sie veröffentlicht werden. Als Forschungskorpus dienen mobil verfasste Microblogging-Texte. Dies sind kurze Texte, die über das WWW veröffentlicht werden. Bei dieser Informationsart liegt im Gegensatz zu beispielsweise topographischen Information oder Fotobeschreibungen die Vermutung eines starken Zusammenhanges zwischen dem Inhalt der Informationen und deren Positionen nicht nahe. Die Analyse von Microblogging-Texten bietet unter anderem Potential für die Markt- und Meinungsforschung, die Beobachtung von Naturereignissen und menschlichen Aktivitäten sowie die Entscheidungsunterstützung in Katastrophenfällen. Aus der räumlichen Auswertung kann sich dabei ein Mehrwert ergeben, für einen Teil der Anwendungen ist die räumliche Auswertung sogar die notwendige Voraussetzung. Aus diesem Grund ist die Erforschung des Zusammenhanges der veröffentlichten Inhalte mit den Orten, an denen diese entstehen, von Interesse. In der Arbeit werden eine Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe die Untersuchung dieser Korrelation am Beispiel von klassifizierten Points of Interest durchgeführt wird. Zu diesem Zweck werden die Texte mit Hilfe von manueller Klassifikation und maschineller Sprachverarbeitung entsprechend ihrer Relevanz für die getesteten Objektklassen klassifiziert. Anschließend wird geprüft, ob der Anteil der relevanten Texte in der Nähe von Objekten der getesteten Klassen überdurchschnittlich hoch ist. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass die Stärke der Raum-Inhalt-Korrelation von den getesteten Objektklassen abhängig ist. Während sich beispielsweise bei Bahnhöfen, Flughäfen und Restaurants eine deutliche Abhängigkeit des Anteils der relevanten Texte von der Entfernung zu den betreffenden Objekten zeigt, kann dies für andere Objektklassen, wie z.B. Kino oder Supermarkt nicht bestätigt werden. Da frühere Forschungsarbeiten bei der Analyse im kleinmaßstäbigen Bereich eine Korrelation der Informationsinhalte mit deren Entstehungsorten feststellten, kann geschlussfolgert werden, dass der Zusammenhang zwischen Raum und Inhalt bei Microblogging-Texten sowohl vom Maßstab als auch vom Thema abhängig ist.:1 Einleitung 1 1.1 Motivation 1 1.1.1 Bedeutung raumbezogener nutzergenerierter Inhalte für die geographische Informationswissenschaft und die Kartographie 1 1.1.2 Die Raumbezugshypothese 3 1.1.3 Die Korrelation von Ort und Inhalt bei nutzergenerierten Inhalten 4 1.2 Forschungsziele und Forschungsfragen 5 1.2.1 Prüfung der Raumbezugshypothese 5 1.2.2 Untersuchung der Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten Inhalten 6 1.3 Aufbau der Arbeit 7 1.3.1 Die Beziehung zwischen Raum und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 7 1.3.2 Gliederung der Arbeit 7 1.3.3 Verwendete Publikationen 8 2 Forschungsstand 11 2.1 Relevante Begriffe 11 2.1.1 Web 2.0 11 2.1.2 User Generated Content / Nutzergenerierte Inhalte 12 2.1.2.1 Bedeutung und Begriffsherkunft 12 2.1.2.2 Begriffsklärung 12 2.1.2.3 Arten von UGC 13 2.1.2.4 Kritik 14 2.1.2.5 Forschungspotential 14 2.1.3 Raumbezug 14 2.1.3.1 Der Begriff ‚Raumbezug‘ in der Fachliteratur 14 2.1.3.2 Kategorien des Georaumbezuges 16 2.1.4 Georäumlich 16 2.1.5 Geographische Information und Geodaten 17 2.1.5.1 Begriffsklärung 17 2.1.5.2 Points of Interest als Spezialfall 19 2.1.6 Volunteered Geographic Information / Nutzergenerierte geographische Informationen 19 2.1.6.1 Begriffsherkunft und Charakteristika von VGI 19 2.1.6.2 Das Konzept der menschlichen Sensoren 20 2.1.6.3 Kommunikation geographischer Informationen bei VGI 21 2.1.6.4 Der Mehrwert von VGI 21 2.1.6.5 Motive der Beitragenden 22 2.1.6.6 VGI im globalen Kontext 22 2.1.6.7 Erfassung der Informationen: partizipativ vs. opportunistisch 23 2.1.6.8 Formale Definition 23 2.1.6.9 Deutsche Entsprechung des Begriffs 24 2.1.7 Semantik nutzergenerierter geographischer Informationen 25 2.1.7.1 Strukturierte Form 25 2.1.7.2 Unstrukturierte Form 26 2.2 Arten nutzergenerierter geographischer Informationen 26 2.2.1 Topographische Informationen – OpenStreetMap 28 2.2.1.1 Korpusbeschreibung 28 2.2.1.2 Forschungsüberblick 30 2.2.1.3 Raumbezug 32 2.2.2 Enzyklopädische Informationen – Wikipedia 34 2.2.2.1 Korpusbeschreibung 34 2.2.2.2 Forschungsüberblick 35 2.2.2.3 Raumbezug 36 2.2.2.4 Metaeigenschaften von Artikeln der deutschen Wikipedia 37 2.2.3 Microblogging-Texte – Twitter 39 2.2.3.1 Korpusbeschreibung 39 2.2.3.2 Forschungsüberblick 41 2.2.3.3 Raumbezug 42 2.2.4 Bilder und Bildmetainformationen – Flickr, Instagram, Picasa, Panoramio, Geograph 43 2.2.4.1 Korpusbeschreibung 43 2.2.4.2 Forschungsüberblick 45 2.3 Informationen und Netzwerke 46 2.3.1 Beispiele für Netzwerkstrukturen 46 2.3.2 Implikationen vernetzter Informationen für die Raumbezugshypothese 47 2.3.3 Netzwerkeigenschaften der Wikipedia 47 2.4 Geographische Informationen und Kognition 49 2.5 Informationen klassifizieren durch maschinelle Sprachverarbeitung 50 2.5.1 Naive Bayes 51 2.5.2 Maximum Entropy 51 2.5.3 Support Vector Machines 52 3 Methoden und Ergebnisse 53 3.1 Korpusanalytischer Ansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 53 3.1.1 Netzwerkgrad des Georaumbezuges 53 3.1.2 Datenprozessierung 56 3.1.3 Ergebnisse der NGGR-Berechnung 57 3.1.4 Korrelation zwischen NGGR und den Eigenschaften von Wikipedia-Artikeln 60 3.2 Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 65 3.2.1 Kategorisierungsaufgabe zur Untersuchung des Georaumbezuges 65 3.2.1.1 Material 66 3.2.1.2 Prozedur 66 3.2.1.3 Teilnehmer 67 3.2.2 Hypothesen 68 3.2.3 Daten zur Beteiligung an der Befragung 68 3.2.4 Ergebnisse 70 3.3 Synthese von korpusanalytischem Ansatz und Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 71 3.3.1 Methodik 71 3.3.2 Ergebnisse 72 3.3.3 Einfluss des Faktors Wissen auf die Ergebnisse der Befragung 73 3.3.4 Einfluss

A Temporal Approach to Defining Place Types based on User-Contributed Geosocial Content

Place is one of the foundational concepts on which the field of Geography has been built. Traditionally, GIScience research into place has been approached from a spatial perspective. While space is an integral feature of place, it represents only a single dimension (or a combination of three dimensions to be exact), in the complex, multidimensional concept that is place. Though existing research has shown that both spatial and thematic dimensions are valuable, time has historically been under-utilized in its ability to describe and define places and their types. The recent availability and access to user-generated geosocial content has allowed for a much deeper investigation of the temporal dimension of place. Multi-resolution temporal signatures are constructed based on these data permitting both place instances and place types to be compared through a robust set of (dis)similarity measures. The primary contribution of this work lies in demonstrating how places are defined through a better understanding of temporal user behavior. Furthermore, the results of this research present the argument that the temporal dimension is the most indicative placial dimension for classifying places by type