Graphdatenbanken für die textorientierten e-Humanities

Vor dem Hintergrund zahlreicher Digitalisierungsinitiativen befinden sich weite Teile der Geistes- und Sozialwissenschaften derzeit in einer Transition hin zur großflächigen Anwendung digitaler Methoden. Zwischen den Fachdisziplinen und der Informatik zeigen sich große Differenzen in der Methodik und bei der gemeinsamen Kommunikation. Diese durch interdisziplinäre Projektarbeit zu überbrücken, ist das zentrale Anliegen der sogenannten e-Humanities. Da Text der häufigste Untersuchungsgegenstand in diesem Feld ist, wurden bereits viele Verfahren des Text Mining auf Problemstellungen der Fächer angepasst und angewendet. Während sich langsam generelle Arbeitsabläufe und Best Practices etablieren, zeigt sich, dass generische Lösungen für spezifische Teilprobleme oftmals nicht geeignet sind. Um für diese Anwendungsfälle maßgeschneiderte digitale Werkzeuge erstellen zu können, ist eines der Kernprobleme die adäquate digitale Repräsentation von Text sowie seinen vielen Kontexten und Bezügen. In dieser Arbeit wird eine neue Form der Textrepräsentation vorgestellt, die auf Property-Graph-Datenbanken beruht – einer aktuellen Technologie für die Speicherung und Abfrage hochverknüpfter Daten. Darauf aufbauend wird das Textrecherchesystem „Kadmos“ vorgestellt, mit welchem nutzerdefinierte asynchrone Webservices erstellt werden können. Es bietet flexible Möglichkeiten zur Erweiterung des Datenmodells und der Programmfunktionalität und kann Textsammlungen mit mehreren hundert Millionen Wörtern auf einzelnen Rechnern und weitaus größere in Rechnerclustern speichern. Es wird gezeigt, wie verschiedene Text-Mining-Verfahren über diese Graphrepräsentation realisiert und an sie angepasst werden können. Die feine Granularität der Zugriffsebene erlaubt die Erstellung passender Werkzeuge für spezifische fachwissenschaftliche Anwendungen. Zusätzlich wird demonstriert, wie die graphbasierte Modellierung auch über die rein textorientierte Forschung hinaus gewinnbringend eingesetzt werden kann.In light of the recent massive digitization efforts, most of the humanities disciplines are currently undergoing a fundamental transition towards the widespread application of digital methods. In between those traditional scholarly fields and computer science exists a methodological and communicational gap, that the so-called \\\"e-Humanities\\\" aim to bridge systematically, via interdisciplinary project work. With text being the most common object of study in this field, many approaches from the area of Text Mining have been adapted to problems of the disciplines. While common workflows and best practices slowly emerge, it is evident that generic solutions are no ultimate fit for many specific application scenarios. To be able to create custom-tailored digital tools, one of the central issues is to digitally represent the text, as well as its many contexts and related objects of interest in an adequate manner. This thesis introduces a novel form of text representation that is based on Property Graph databases – an emerging technology that is used to store and query highly interconnected data sets. Based on this modeling paradigm, a new text research system called \\\"Kadmos\\\" is introduced. It provides user-definable asynchronous web services and is built to allow for a flexible extension of the data model and system functionality within a prototype-driven development process. With Kadmos it is possible to easily scale up to text collections containing hundreds of millions of words on a single device and even further when using a machine cluster. It is shown how various methods of Text Mining can be implemented with and adapted for the graph representation at a very fine granularity level, allowing the creation of fitting digital tools for different aspects of scholarly work. In extended usage scenarios it is demonstrated how the graph-based modeling of domain data can be beneficial even in research scenarios that go beyond a purely text-based study

Selbstorganisierende Strukturen und Metriken komplexer Netzwerke

In nature, society and technology many disordered systems exist, that show emergent behaviour, where the interactions of numerous microscopic agents result in macroscopic, systemic properties, that may not be present on the microscopic scale. Examples include phase transitions in magnetism and percolation, for example in porous unordered media, biological, and social systems. Also technological systems that are explicitly designed to function without central control instances, like their prime example the Internet, or virtual networks, like the World Wide Web, which is defined by the hyperlinks from one web page to another, exhibit emergent properties. The study of the common network characteristics found in previously seemingly unrelated fields of science and the urge to explain their emergence, form a scientific field in its own right, the science of complex networks. In this field, methodologies from physics, leading to simplification and generalization by abstraction, help to shift the focus from the implementation's details on the microscopic level to the macroscopic, coarse grained system level. By describing the macroscopic properties that emerge from microscopic interactions, statistical physics, in particular stochastic and computational methods, has proven to be a valuable tool in the investigation of such systems. The mathematical framework for the description of networks is graph theory, in hindsight founded by Euler in 1736 and an active area of research since then. In recent years, applied graph theory flourished through the advent of large scale data sets, made accessible by the use of computers. A paradigm for microscopic interactions among entities that locally optimize their behaviour to increase their own benefit is game theory, the mathematical framework of decision finding. With first applications in economics e.g. Neumann (1944), game theory is an approved field of mathematics. However, game theoretic behaviour is also found in natural systems, e.g. populations of the bacterium Escherichia coli, as described by Kerr (2002). In the present work, a combination of graph theory and game theory is used to model the interactions of selfish agents that form networks. Following brief introductions to graph theory and game theory, the present work approaches the interplay of local self-organizing rules with network properties and topology from three perspectives. To investigate the dynamics of topology reshaping, coupling of the so called iterated prisoners' dilemma (IPD) to the network structure is proposed and studied in Chapter 4. In dependence of a free parameter in the payoff matrix, the reorganization dynamics result in various emergent network structures. The resulting topologies exhibit an increase in performance, measured by a variance of closeness, of a factor 1.2 to 1.9, depending in the chosen free parameter. Presented in Chapter 5, the second approach puts the focus on a static network structure and studies the cooperativity of the system, measured by the fixation probability. Heterogeneous strategies to distribute incentives for cooperation among the players are proposed. These strategies allow to enhance the cooperative behaviour, while requiring fewer total investments. Putting the emphasis on communication networks in Chapters 6 and 7, the third approach investigates the use of routing metrics to increase the performance of data packet transport networks. Algorithms for the iterative determination of such metrics are demonstrated and investigated. The most successful of these algorithms, the hybrid metric, is able to increase the throughput capacity of a network by a factor of 7. During the investigation of the iterative weight assignments a simple, static weight assignment, the so called logKiKj metric, is found. In contrast to the algorithmic metrics, it results in vanishing computational costs, yet it is able to increase the performance by a factor of 5.In Natur, Gesellschaft und Technik existiert eine Vielzahl ungeordneter Systeme, für die die Emergenz makroskopischer Eigenschaften aus mikroskopischen Wechselwirkungen charakteristisch sind. Beispiele für emergente Eigenschaften in physikalischen Systemen sind Phasenübergänge, wie sie etwa in der Perkolation auftreten. Weitere bedeutende Beispiele sind komplexe technologische Systeme, insbesondere solche, bei deren Entwicklung eine hohe Ausfallsicherheit ohne zentrale Kontrollinstanz eine wichtige Rolle spielt. Ein archetypisches Beispiel eines komplexen, selbstorganisierten Systems, gesteuert durch eigennützig handelnde Einheiten, sind Kommunikationsnetzwerke, insbesondere das Internet. Motiviert durch die immense Bedeutung solcher Kommunikationsnetze für die heutige moderne Gesellschaft untersucht die vorliegende Arbeit Wege zur Optimierung dieser Netze. Hier helfen Methoden der Physik, wie Generalisierung und Reduktion auf grundlegende Eigenschaften, die Aufmerksamkeit von implementationsspezifischen Details der mikroskopischen Dynamik auf makroskopische Folgen zu lenken. Insbesondere die Konzepte und Methoden der Statistischen Physik erweisen sich im Umgang mit komplexen Netzwerken als nützlich. Der mathematische Rahmen zur Beschreibung von Netzwerken ist die Graphentheorie, in deren Formalismus vernetzte Strukturen als Menge von Knoten dargestellt werden, welche durch Kanten miteinander verbunden sind. Ein mathematischer Formalismus zur Beschreibung von eigenständig handelnden Entitäten und deren Wechselwirkung ist die Spieltheorie. Diese beschreibt das Verhalten und die Entscheidungsfindung von Agenten bzw. Spielern, die eigenständig und eigennützig ihr Verhalten, charakterisiert durch ihre Strategie, optimieren. Die vorliegende Arbeit nutzt die Verknüpfung dieser beiden Formalismen um Interaktionen vernetzter eigenständiger Entitäten zu modellieren, und die daraus resultierenden emergenten Eigenschaften der Netzstruktur zu untersuchen. Das Konzept der Reorganisation von Netzwerken wird durch Kopplung der Netzstruktur an die Spieldynamik des Iterated Prisoners' Dilemma untersucht. Dies erlaubt eine Beeinflussung der Reorganisationsdynamik durch kontinuierliche Änderung der Spielparameter und ermöglicht damit eine Optimierung der Spieldynamik in Bezug auf Eigenschaften der emergenten Netzstruktur. Die vorgestellte Art der selbstorganisierenden Netzwerkoptimierung wird exemplarisch anhand einer Quantifizierung der Netzwerkperformanz demonstriert. In Abhängigkeit des gewählten Spielparameters wird im Vergleich zu Zufallsgraphen eine Erhöhung der Performanz um den Faktor 1.2 bis 1.9 erreicht. Eine weitere Herangehensweise zur Untersuchung von Spielen auf Netzwerken wird verfolgt, indem die Kooperativität von Prisoners' Dilemma Spielern auf dem Netz, quantifiziert durch die sogenannte Fixation Probability, untersucht wird. Hier werden Strategien zur Verteilung individueller Kooperationsanreize untersucht. Die vorgeschlagenen Strategien resultieren relativ zur globalen homogenen Verteilung derselben Summe der Anreize zu einer um den Faktor 5 erhöhten Kooperativität. An die spieltheoretischen Betrachtungen anschließend liegt das Hauptaugenmerk der folgenden Betrachtungen auf Kommunikationsnetzwerken. Zusätzlich zu durch vorangegangene Arbeiten vorgeschlagenen Metriken werden drei weitere Metriken eingeführt, von denen sich zwei, die Hybrid Metrik und die logKiKj Metrik, als äußerst erfolgreich im Sinne einer Optimierung der Throughput Capacity erweisen, was durch ausführliche numerische Simulationen belegt wird. Die Vorteile der hier eingeführten Metriken liegen im Fall der Hybrid Metrik in der unter den verglichenen Metriken besten resultierenden Performanz für Netze mit mehr als 3000 Knoten, mit einer mittleren Steigerung um den Faktor 7 im Vergleich zur Performanz ohne Metrik. Für Netze mit bis zu 3000 Knoten erreicht die sogenannte Extremal Metrik zwar eine leicht höhere Performanz, sie ist jedoch wegen ihrer sehr hohen numerischen Anforderungen für größere Netze nicht anwendbar. Im Falle der logKiKj Metrik ist die numerische Komplexität vernachlässigbar, dieser Vorteil an vermindertem numerischen Aufwand wird jedoch durch eine leichte Reduktion des Performanzgewinns erkauft, nichtsdestotrotz bewirkt auch diese Metrik eine mittlere Performanzsteigerung um den Faktor 5 und erreicht damit die Größenordnung der Hybrid Metrik

Computer Spiel Welten

Eine diskursarchäologische Studie zur Entstehung von Computerspielen entlang der Begriffe von Reaktion, Entscheidung und Regulation in Mensch-Maschine-Systemen. Sie rekonstruiert die Emergenz des Computerspiels aus heterogenen Wissensbereichen wie Experimentalpsychologie, Arbeitswissenschaft, Kriegstechnologie, Hard- und Softwaregeschichte, Graphentheorie, Meteorologie, Speläologie, Philosophie, Behaviorismus, Kognitionswissenschaft, Spieltheorie und Kybernetik.The study attempts an archaeology of computer-game-discourse using the topics "reaction", "decision" and "regulation" in men-machine-systems. It tries to reconstruct the emergence of computer games from heterogenous fields of knowledge such as experimental psychology, scientific management, technologies of war, hard- and software-history, graph-theory, meteorology, speleology, philosophy, behaviorism, cognitive science, theory of games, and cybernetics

Imag(in)ing social networks

Rahmen Als kulturelle Leitmetapher reüssiert der Netzwerkbegriff heute im Zusammenspiel mit einer spezifischen Vorstellung: als Leitbild ist sie geprägt von Bildern, die Geflechte aus Knoten und Linien zeigen, von der Darstellung möglicher Epidemien, über Verflechtungen der Finanzmärkte bis zu Freundschafts- und Terrornetzwerken. Ob historische Studien, Gegenwartsanalysen oder Zukunftsszenarien, Erkenntnis- oder Kontrollinstrumente, die Techniken zur Erzeugung solcher Netzwerkdiagramme aus Annahmen, Erhebungsdaten oder Simulationen bauen auf gemeinsamen ästhetischen aber auch methodischen Traditionen auf. Seit den 1930er Jahren wird wissenschaftlich an der soziometrischen Vermessung und Darstellung von sozialen Strukturen gearbeitet, mit voranschreitender Digitalisierung und neuen Möglichkeiten der Informationsvisualisierung konnte ein Forschungsbereich entstehen, der mächtige Analyseinstrumente für komplexe soziale Zusammenhänge bereitstellt: Im Rahmen der Sozialen Netzwerkanalyse werden neben neuen mathematischen Methoden auch neuartige visuelle Darstellungstechniken und Interpretationsformen entwickelt. Ziele Das Projekt zielt darauf ab, Einblick in den Entstehungskontext von wissenschaftlichen Visualisierungen sozialer Netzwerke als Soziogramme zu erlangen. Sowohl die metaphorischen und sinnlichen Dimensionen der Bildakte, als auch die vielfältigen Objektivierungsstrategien am und durch das Medium der Netzwerkvisualisierung sollen von der wissenschaftlichen Praxis her beleuchtet werden. In den Blick rücken sodann ihre Performanzen als kulturspezifische Metaphern, Bilder und Modelle („imagining“) und die operativen Strategien der Sichtbarmachungen und Materialisationen („imaging“). Theoretisches und methodisches Vorgehen Die Studie orientiert sich weniger an bildwissenschaftlichen Theorien als an wissenschaftssoziologischen Ansätzen, insbesondere an Laborstudien und praxeographischen Studien, welche Wissen in die es hervorbringenden Praktiken eingebettet untersucht. Die Herausarbeitung der Handhabungen der wissenschaftlichen Bilder erfolgte auf Basis von teilnehmenden Beobachtungen in einem netzwerkanalytischen Labor, Interviews und Feedback- Befragungen, und Literaturrecherchen, sowie durch aktive Partizipation im Feld, etwa durch Vorträge und Diskussionen bei einschlägigen Konferenzen, und durch Teilnahme an Lehrveranstaltungen und Workshops zwischen 2006 und 2009. Zum Einsatz kam also ein Set aus Methoden einschließlich diskursanalytischen Kodierungs- und Auswertungsinstrumenten und ethnographischen Vorgehensweisen. Resultate Netzwerkvisualisierungen werden in der Forschungspraxis als Werkzeug, Argument und Evidenzmittel eingesetzt. Sie sind Indikatoren für die Datengüte, Exploratorien, Triangulationswerkzeuge, Kommunikationsmittel und erzeugen somit das, was sie analysieren. Die Herstellung von Wissen erscheint demnach als Gestaltungsprozess. Die Arbeit an den Diagrammen erfordert diverse Formen der Zusammenarbeit und des Wissenstransfers, die Expertise der Bildherstellung und -gestaltung muss oftmals extern beigeholt werden. Der Wille zur Gestaltung weist über die Maximierung der Lesbarkeit und die Reduktion der interpretativen Flexibilität hinaus, im Forschungsprozess mit seinen Aufmerksamkeitsökonomien kommen epistemische Bilder auch zeitgenössisch stilgerecht zum Einsatz. Ein historischer Exkurs zum zeichnerischen Entwerfen von sozialen Strukturen beleuchtet die Kulturtechnik des Knoten-Linien-Diagramms und stellt die Herausbildung der damit einhergehenden Blickkonventionen vor. Die Beobachtungen der kulturellen und körperlichen Dimensionen der wissenschaftlichen Evidenzerzeugung mittels Bildern weisen diese als ästhetische Praktiken aus. Körperlichkeit wird nicht als Automatismus ausgeblendet, sondern ist im Zusammenwirken mit instrumenteller Vermittlung sowohl als Medium, als auch als Maßstab der wissenschaftlichen Objektivierung zu begreifen. Diskussion Der epistemologisch prekäre Status der Netzwerkvisualisierungen – in der wissenschaftlichen Ausbildung wird deren Herstellung meist vernachlässigt, in der Vermittlung wird deren aufwändige Gestaltung als Informationsvisualisierung oftmals als manipulativ empfunden – kann für deren reflexive Thematisierung als Wahrnehmungs- und Gestaltungstechniken sozialer Realitäten herangezogen werden. Das Zeichnen von sozialen Strukturen birgt das Potential multiple Perspektiven auf das Soziale zu kultivieren und gesellschaftliche Selbstbeschreibungen und Leitbilder kritisch aufzubrechen. Gestaltungskompetenz sollte demnach explizit als notwendiger Bestandteil epistemischer Praktiken etabliert werden

inSARa: Hierarchical Networks for the Analysis, Visualization and Prediction of Structure-Activity Relationships

Die Kenntnis von Struktur-Aktivitäts-Beziehungen (SARs) kann die Entwicklung neuer Arzneistoffe entscheidend beschleunigen. Die fortlaufend zunehmende Menge an verfügbaren Bioaktivitätsdaten enthält potentiell diese wertvollen Schlüssel-Informationen. Die Herausforderung, die es noch zu lösen gilt, ist die Auswertung dieser Daten. Für die Bewältigung dieser Dimensionen werden heutzutage computergestützte Verfahren benötigt, die automatisiert, die wichtigsten Informationen über SARs extrahieren und möglichst anschaulich und intuitiv für den medizinischen Chemiker darstellen. Das Ziel dieser Arbeit war daher, die Entwicklung einer Methode namens inSARa (Abkürzung für „intuitive networks for Structure-Activity Relationship analysis“) zur intuitiven Analyse und Visualisierung von SARs. Die Hauptmerkmale des entwickelten Verfahrens sind hierarchische Netzwerke klar-definierter Substruktur-Beziehungen auf Basis gemeinsamer pharmakophorer Eigenschaften. Hierzu wurde das Konzept des „reduzierten Graphen“ (RG) mit dem intuitiven Konzept der „maximal gemeinsamen Substruktur“ (MCS) kombiniert, wodurch ein besonderer Synergismus für die SAR-Interpretation resultiert. Dieser ermöglicht, dass der medizinische Chemiker leicht gemeinsame bzw. bioaktivitätsbeeinflussende molekulare (pharmakophore) Merkmale in großen, auch strukturell diverseren Datensätzen, die aus Hunderten oder Tausenden von Molekülen bestehen, erfassen kann. Verschiedene Analysen (z.B. basierend auf der Bioaktivitäts-Vorhersage mittels kNN-Regression) konnten eine Komplementarität oder Überlegenheit der für inSARa verwendeten molekularen Repräsentation und Ähnlichkeitserfassung zum häufig verwendeten Ansatz der Fingerprint-basierten Ähnlichkeitsanalyse belegen. Der inSARa Hybrid Ansatz, der inSARa in verschiedenen Varianten mit Fingerprint-basierten Ähnlichkeits-Netzwerken kombiniert, zeigt zudem die Vorteile auf, die aus der Kombination beider Prinzipien resultieren können. Beim Analysieren von Datensätzen aktiver Moleküle einzelner Zielstrukturen haben sich die ohne Berücksichtigung von Bioaktivitätsinformation aufgebauten inSARa-Netzwerke als wertvoll für verschiedene essentielle Aufgaben der SAR-Analyse erwiesen. Neben gemeinsamen pharmakophoren Eigenschaften lassen sich so auf Grundlage einfacher Regeln bioisosterer Austausch, sprunghafte SARs oder „SAR Hotspots“ und sogenannte „Activity Switches“ erkennen. Die verschiedenen Typen an SAR-Information können sowohl mittels interaktiver Navigation durch die hierarchisch aufgebauten Netzwerke als auch durch automatisierte Netzwerk-Analyse (inSARaauto) identifiziert werden. Der auf inSARaauto aufbauende SARdisco Score ermöglicht zudem analog zum Fingerprint-basierten SAR-Index die globale Charakterisierung der Verteilung von SAR-(Dis-)Kontinuität in inSARa-Netzwerken. Der Vergleich der inSARa-Netzwerke verschiedener Zielstrukturen auf Basis der Schnittmenge an RG-MCSs hat außerdem gezeigt, dass die für die SAR-Interpretation entwickelten inSARa-Netzwerke auch wichtige Information im Hinblick auf Polypharmakologie enthalten. Die Ergebnisse dieser Analyse bestätigen, dass dieser RG-MCS-basierte Ansatz aufgrund seiner einfachen Interpretierbarkeit und Fokussierung auf Eigenschaften, die in die Protein-Ligand-Bindung involviert sind, das Potential für die Ergänzung verfügbarer Chemogenomik-Ansätze zur ligandbasierten Analyse von Target-Ähnlichkeiten und zur Identifizierung von Kreuzreaktivitäten aufweist. Zusammenfassend ist festzustellen, dass von dem in dieser Arbeit entwickelten inSARa-Ansatz somit durch seine vielseitige Anwendbarkeit ein wichtiger Beitrag zur Entwicklung neuer und sicherer Arzneistoffe erwartet werden kann.The analysis of Structure-Activity-Relationships (SARs) of small molecules is a fundamental task in drug discovery as this this knowledge is essential for the medicinal chemist at different stages of drug development. The increasing number of bioactivity data is a valuable source for this key information. Yet, up to now, the organization and mining of these data is one of the major challenges. To tackle this issue, computational methods aiming at the automatic extraction of SARs and their subsequent visualization are needed. Therefore, the goal of this thesis was the development of a method called inSARa (abbreviation for “intuitive networks for Structure-Activity Relationship analysis”) for the intuitive SAR analysis and visualization. The main features of the approach introduced herein are hierarchical networks of clearly-defined substructure relationships based on common pharmacophoric features. The method takes advantage of the synergy resulting from the combination of reduced graphs (RG) and the intuitive concept of the maximum common substructure (MCS). Using inSARa networks, common molecular or pharmacophoric features crucial for bioactivity modification are easily identified in data sets of different size (up to thousands of molecules) and heterogeneity. Various analyses (e.g. based on the prediction of bioactivities using kNN regression) show that the way of molecular representation and perception of similarity used in inSARa is superior to the commonly used concept of fingerprint-based similarity analysis. The inSARa Hybrid approach, which combines inSARa with fingerprint-based similarity networks in different ways, highlights the advantages resulting from the combination of both concepts. When focusing on a set of active molecules at one single target, the resulting inSARa networks are shown to be valuable for various essential tasks in SAR analysis. Based on simple rules not only common pharmacophoric patterns but also bioisosteric exchanges, activity cliffs or ‘SAR hotspots’ and ‘activity switches’ are easily identified. These different types of SAR information are either identified by interactive navigation of the hierarchical networks or automated network analysis (inSARaauto). In Analogy to the fingerprint-based SAR-Index, the SAR disco Score which is based on inSARaauto globally characterize the portion of SAR (dis)continuity in inSARa networks. Additionally, inSARa networks of a large number of different targets were pairwisely compared on the basis of the portion of common RG-MCSs. The results indicate that inSARa networks which were primarily devoloped for SAR interpretation are also valuable for gaining insights in polypharmacology. The promising results of the analysis show that the RG-MCS-based concept can complement published chemogenomic approaches for ligand-based analysis of targets similarities and the identification of cross-reactivities/off-target-relationships. The advantage of the devoloped RG-MCS approach is the easy interpretability and the the fact that molecular features involved in protein-ligand binding are represented. In summary, due to the versatility and the intuitive concept, the introduced inSARa approach is expected to support and stimulate the development of new or safer drugs

Monitoring and decision making by people in man machine systems

The analysis of human monitoring and decision making behavior as well as its modeling are described. Classic and optimal control theoretical, monitoring models are surveyed. The relationship between attention allocation and eye movements is discussed. As an example of applications, the evaluation of predictor displays by means of the optimal control model is explained. Fault detection involving continuous signals and decision making behavior of a human operator engaged in fault diagnosis during different operation and maintenance situations are illustrated. Computer aided decision making is considered as a queueing problem. It is shown to what extent computer aids can be based on the state of human activity as measured by psychophysiological quantities. Finally, management information systems for different application areas are mentioned. The possibilities of mathematical modeling of human behavior in complex man machine systems are also critically assessed

Social network analysis in DBpedia

Unser Leben verlagert sich immer mehr in Richtung netzbasierter Umgebungen. Wir schreiben E-Mails, telefonieren mit Mobiltelefonen und kommunizieren mit Freunden in Social Media Plattformen, von Facebook bis Wikipedia. Das schafft eine große Anzahl an verwertbaren Daten für die Soziale Netzwerkanalyse. Diese Methode erlaubt es, basierend auf dem Medium spezielle Kommunikations-Schemata zu analysieren, Verhaltensmuster bei starken und schwachen Beziehungen, Beziehungen bei denen sich Akteure mögen oder ablehnen zu untersuchen. Mit ihr kann man auch Aussagen treffen, wie wichtig einzelne Akteure in Relation zu anderen im Netzwerk sind. Netzwerk Technologien entwickeln sich kontinuierlich weiter. Ein gutes Beispiel dafür ist die Erweiterung des World Wide Web zum sogenannten Web of Data. Hier werden Standards geschaffen, um die den Webseiten zugrunde liegenden Daten einheitlich, offen und maschinenlesbar zu gestalten. Das Web of Data, auch Linked Data genannt, hat eine große Gemeinde und eine schnell wachsende Anzahl an frei verfügbaren, maschinenlesbaren Daten. Das leuchtende Zentrum dieser verlinkten Daten ist die DBpedia, welche Daten aus der Wikipedia extrahiert und anhand der Linked Data Prinzipien aufbereitet. Diese Arbeit versucht die frei verfügbaren Daten des Web of Data mit der Methode der Sozialen Netzwerkanalyse zu verbinden. Um das umzusetzen, wollen wir Daten von der DBpedia extrahieren und die extrahierten Akteure analysieren, um daraus konkrete Aussagen herleiten zu können. Konkret möchten wir jeweils ein Netzwerk von Schriftstellern, Wissenschaftlern, Fußballspielern und Architekten extrahieren um, unter anderem, Fragen zu beantworten wie „Wer ist der wichtigste Schriftsteller/Wissenschaftler der Geschichte?“, „Welchen Transfermustern folgen Fußballspieler?“ und „Arbeiten Architekten in Teams?“. Die Beantwortung solcher Fragen gibt Aufschluss darüber, ob die Soziale Netzwerkanalyse in Verbindung mit der DBpedia grundsätzlich möglich ist. Auch Ziel dieser Studie ist es, herauszufinden ob dieser Ansatz brauchbar ist für die Sozialwissenschaft.Daily Life is more and more affected by modern forms of communication and media. In the world of today, we live our lives within network based environments. We check e-mails, make mobile phone calls and interact on social media platforms – starting from Facebook or Twitter up to Wikipedia. The high volume of raw computable data leads to research topics about social network analysis. Using this method, it is possible to reveal distinct patterns of interaction. Depending on the communication media, it allows the investigation of behavioral patterns of strong and weak relationships, relationships of liking and disliking someone, or even dividing important actors from less-important actors within a network system. Besides, network technology does not stand still. It is constantly expanding, enhancing and restructuring itself. A great new vision of the World Wide Web is the enhancement to uniform standards on the underlying data to a Web of Data. The Web of Data, or Linked Data, already has a huge community and a fast growing amount of freely accessible, machine-readable data. The nucleus and crystallization point of the Web of Data is DBpedia, which provides a machine-readable representation of the entire Wikipedia contents as Linked Data on the Web. This thesis seeks to connect the data of Linked Data with the method of the social network analysis. In order to achieve this, we would like to extract networks from DBpedia and analyze the extracted actors to draw a valid conclusion about using DBpedia as a source of data for social network analysis. To assure that social network analysis on DBpedia is possible and reasonable, we will exemplarily analyze networks of writers, scientists, soccer players and architects to answer questions like “Who is the most important writer/scientist in history?”, “Which transfer patterns do soccer players follow?” or “Do architects work in teams?”. Another topic of this thesis is the usability and usefulness of this whole approach in social science

Optimization Applied to Transportation Systems

This volume summarizes the results of the first Workshop initiated by the Working Group on Transportation, which was established by the Systems Engineering Committee (SECOM) of the International Federation of Automatic Control (IFAC). Three levels of transportation systems analysis are utilized as a framework: -- Transportation systems planning from a socio-economic point of view; -- Operational planning, mainly focusing on routing and scheduling problems; and, -- Control and guidance of transportation systems. Formal presentations dealing with the state-of-the-art of transportation systems and selected specific topics are included in the proceedings, as well as summaries of panel discussions which followed the individual sessions