Contribuciones al modelado semántico de las comunidades de práctica en línea.

102 p.Esta tesis está dirigida al estudio de un tipo especifico de redes sociales, las comunidades de practica, que se caracterizan por poseer un interés común que aglutina a los miembros. Consideramos la construcción de los grafos de relación de estas redes sociales en base a las comunicaciones que se realizan entre sus miembros mediante la publicación en los foros internos. Para mejorar la representación eliminando información espuria utilizamos herramientas de modelado semántico. La identificación de los miembros centrales en esta representación mejorada se ajusta mucho mejor a la realidad de la comunidad, usando como informacio ¿n de validación la identificación de miembros relevantes realizada por el administrador de la red. Utilizamos dos comunidades de práctica reales, de las que disponemos tanto de los datos como de la identificación de los miembros relevantes dada por los administradores de la red

Leveraging social network analysis with topic models and the Semantic Web

Social Network Analysis (SNA) and Web Mining (WM) techniques are being applied to study the structures of social networks in order to manage their dynamics and predict their evolution. This paper describes how we used Semantically-Interlinked Online Communities (SIOC) ontology to represent the (latent) semantic relationships between the members of a large community forum (about 2,500), Plexilandia. We extended SIOC, taking advantage of topic-based text mining and developed data mining algorithms that used our SIOC extensions to provide a better understanding of the social dynamics of the members of the Plexilandia community. This new understanding helped us to detect and discover the key members of Plexilandia successfully

Contribuciones al modelado semántico de las comunidades de práctica en línea.

102 p.Esta tesis está dirigida al estudio de un tipo especifico de redes sociales, las comunidades de practica, que se caracterizan por poseer un interés común que aglutina a los miembros. Consideramos la construcción de los grafos de relación de estas redes sociales en base a las comunicaciones que se realizan entre sus miembros mediante la publicación en los foros internos. Para mejorar la representación eliminando información espuria utilizamos herramientas de modelado semántico. La identificación de los miembros centrales en esta representación mejorada se ajusta mucho mejor a la realidad de la comunidad, usando como informacio ¿n de validación la identificación de miembros relevantes realizada por el administrador de la red. Utilizamos dos comunidades de práctica reales, de las que disponemos tanto de los datos como de la identificación de los miembros relevantes dada por los administradores de la red

Exploring the Usability Issues Encountered by Individuals with Visual Impairments on Social Networking Sites: Problem Description, System Evaluation and Semantic Web Solution

While social networking sites (SNSs) like Facebook are widely used and have been broadly studied, investigations of their use by individuals with visual impairments are scarce within the academic literature. Anecdotal complaints regarding their usability however can be found in abundance online; an extension of the well documented difficulty that users with visual impairments have in interacting with the web generally relative to the sighted. The investigation of this issue began with a pilot study of the online behavioral habits of 46 internet users; 26 of whom self-identified as having a visual impairment (either blind or low vision). This was followed by an ethnographic usability study of the Facebook mobile interface, involving six blind participants, using JAWS screen reading software on desktop computers. Of the features evaluated participants were most severely challenged by the process of creating a user profile and identifying other users with whom to establish relationships. A portable profile architecture based on semantic web technologies is presented as a potential solution that may improve usability by decoupling the profile and relationship maintenance activity from any single system.M.S