Occupational Fraud Detection Through Visualization

Occupational fraud affects many companies worldwide causing them economic loss and liability issues towards their customers and other involved entities. Detecting internal fraud in a company requires significant effort and, unfortunately cannot be entirely prevented. The internal auditors have to process a huge amount of data produced by diverse systems, which are in most cases in textual form, with little automated support. In this paper, we exploit the advantages of information visualization and present a system that aims to detect occupational fraud in systems which involve a pair of entities (e.g., an employee and a client) and periodic activity. The main visualization is based on a spiral system on which the events are drawn appropriately according to their time-stamp. Suspicious events are considered those which appear along the same radius or on close radii of the spiral. Before producing the visualization, the system ranks both involved entities according to the specifications of the internal auditor and generates a video file of the activity such that events with strong evidence of fraud appear first in the video. The system is also equipped with several different visualizations and mechanisms in order to meet the requirements of an internal fraud detection system

Visualização de estatísticas pessoais e sociais para um produto web e mobile

Tese de mestrado. Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Softwareprototypen als Beitrag zur Entscheidungsunterstützung in Energiewirtschaft, Hochschulinstituten und Prognoseanwendungen

[no abstract

Visual Support for the Modeling and Simulation of Cell Biological Processes

This dissertation aims at bringing information visualization closer to the demands of analytical problem solving for the specific domain of modeling and simulating cell biological systems. To this end, main segments of visual support in the domain are identified. For one of these segments, the visual analysis of simulation data, new concepts are developed. First, this includes the visualization of simulation data in the context of data generation. Second, new multiple view techniques for large and complex simulation data are introduced.Diese Arbeit verfolgt das Ziel, Informationsvisualisierung näher an die Anforderungen des Analyseprozesses heranzuführen, mit Blick auf die konkrete Anwendung der Modellierung und Simulation zellbiologischer Systeme. Dazu werden wesentliche Teilbereiche der visuellen Unterstützung identifiziert. Für den Teilbereich der visuellen Analyse von Simulationsdaten werden neue Konzepte entwickelt. Dies beinhaltet zum einen die Visualisierung von Simulationsdaten im Kontext der Datengenerierung. Zum anderen werden neue Multiple-View-Techniken für große und komplexe Simulationsdaten vorgestellt

TOWARDS A CONCEPTUAL FRAMEWORK FOR VISUAL ANALYTICS OF TIME AND TIME-ORIENTED DATA

Time is an important data dimension with distinct characteristics that is common across many application domains. This demands specialized methods in order to support proper analysis and visualization to explore trends, patterns, and relationships in different kinds of time-oriented data. The human perceptual system is highly sophisticated and specifically suited to spot visual patterns. For this reason, visualization is successfully applied in aiding these tasks. But facing the huge volumes of data to be analyzed today, applying purely visual techniques is often not sufficient. Visual analytics systems aim to bridge this gap by combining both, interactive visualization and computational analysis. In this paper, we introduce a concept for designing visual analytics frameworks and tailored visual analytics systems for time and time-oriented data. We present a number of relevant design choices and illustrate our concept by example.

Contributions to the cornerstones of interaction in visualization: strengthening the interaction of visualization

Visualization has become an accepted means for data exploration and analysis. Although interaction is an important component of visualization approaches, current visualization research pays less attention to interaction than to aspects of the graphical representation. Therefore, the goal of this work is to strengthen the interaction side of visualization. To this end, we establish a unified view on interaction in visualization. This unified view covers four cornerstones: the data, the tasks, the technology, and the human.Visualisierung hat sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Exploration und Analyse von Daten entwickelt. Obwohl Interaktion ein wichtiger Bestandteil solcher Werkzeuge ist, wird der Interaktion in der aktuellen Visualisierungsforschung weniger Aufmerksamkeit gewidmet als Aspekten der graphischen Repräsentation. Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, die Interaktion im Bereich der Visualisierung zu stärken. Hierzu wird eine einheitliche Sicht auf Interaktion in der Visualisierung entwickelt

Digital Intelligence – Möglichkeiten und Umsetzung einer informatikgestützten Frühaufklärung: Digital Intelligence – opportunities and implementation of a data-driven foresight

Das Ziel der Digital Intelligence bzw. datengetriebenen Strategischen Frühaufklärung ist, die Zukunftsgestaltung auf Basis valider und fundierter digitaler Information mit vergleichsweise geringem Aufwand und enormer Zeit- und Kostenersparnis zu unterstützen. Hilfe bieten innovative Technologien der (halb)automatischen Sprach- und Datenverarbeitung wie z. B. das Information Retrieval, das (Temporal) Data, Text und Web Mining, die Informationsvisualisierung, konzeptuelle Strukturen sowie die Informetrie. Sie ermöglichen, Schlüsselthemen und latente Zusammenhänge aus einer nicht überschaubaren, verteilten und inhomogenen Datenmenge wie z. B. Patenten, wissenschaftlichen Publikationen, Pressedokumenten oder Webinhalten rechzeitig zu erkennen und schnell und zielgerichtet bereitzustellen. Die Digital Intelligence macht somit intuitiv erahnte Muster und Entwicklungen explizit und messbar. Die vorliegende Forschungsarbeit soll zum einen die Möglichkeiten der Informatik zur datengetriebenen Frühaufklärung aufzeigen und zum zweiten diese im pragmatischen Kontext umsetzen. Ihren Ausgangspunkt findet sie in der Einführung in die Disziplin der Strategischen Frühaufklärung und ihren datengetriebenen Zweig – die Digital Intelligence. Diskutiert und klassifiziert werden die theoretischen und insbesondere informatikbezogenen Grundlagen der Frühaufklärung – vor allem die Möglichkeiten der zeitorientierten Datenexploration. Konzipiert und entwickelt werden verschiedene Methoden und Software-Werkzeuge, die die zeitorientierte Exploration insbesondere unstrukturierter Textdaten (Temporal Text Mining) unterstützen. Dabei werden nur Verfahren in Betracht gezogen, die sich im Kontext einer großen Institution und den spezifischen Anforderungen der Strategischen Frühaufklärung pragmatisch nutzen lassen. Hervorzuheben sind eine Plattform zur kollektiven Suche sowie ein innovatives Verfahren zur Identifikation schwacher Signale. Vorgestellt und diskutiert wird eine Dienstleistung der Digital Intelligence, die auf dieser Basis in einem globalen technologieorientierten Konzern erfolgreich umgesetzt wurde und eine systematische Wettbewerbs-, Markt- und Technologie-Analyse auf Basis digitaler Spuren des Menschen ermöglicht.:Kurzzusammenfassung 2 Danksagung 3 Inhaltsverzeichnis 5 Tabellenverzeichnis 9 Abbildungsverzeichnis 10 A – EINLEITUNG 13 1 Hintergrund und Motivation 13 2 Beitrag und Aufbau der Arbeit 16 B – THEORIE 20 B0 – Digital Intelligence 20 3 Herleitung und Definition der Digital Intelligence 21 4 Abgrenzung zur Business Intelligence 23 5 Übersicht über unterschiedliche Textsorten 24 6 Informetrie: Bibliometrie, Szientometrie, Webometrie 29 7 Informationssysteme im Kontext der Digital Intelligence 31 B1 – Betriebswirtschaftliche Grundlagen der Digital Intelligence 36 8 Strategische Frühaufklärung 37 8.1 Facetten und historische Entwicklung 37 8.2 Methoden 41 8.3 Prozess 42 8.4 Bestimmung wiederkehrender Termini 44 8.5 Grundlagen der Innovations- und Diffusionsforschung 49 B2 – Informatik-Grundlagen der Digital Intelligence 57 9 Von Zeit, Daten, Text, Metadaten zu multidimensionalen zeitorientierten (Text)Daten 59 9.1 Zeit – eine Begriffsbestimmung 59 9.1.1 Zeitliche Grundelemente und Operatoren 59 9.1.2 Lineare, zyklische und verzweigte Entwicklungen 62 9.1.3 Zeitliche (Un)Bestimmtheit 62 9.1.4 Zeitliche Granularität 63 9.2 Text 63 9.2.1 Der Text und seine sprachlich-textuellen Ebenen 63 9.2.2 Von Signalen und Daten zu Information und Wissen 65 9.3 Daten 65 9.3.1 Herkunft 65 9.3.2 Datengröße 66 9.3.3 Datentyp und Wertebereich 66 9.3.4 Datenstruktur 67 9.3.5 Dimensionalität 68 9.4 Metadaten 69 9.5 Zusammenfassung und multidimensionale zeitorientierte Daten 70 10 Zeitorientierte Datenexplorationsmethoden 73 10.1 Zeitorientierte Datenbankabfragen und OLAP 76 10.2 Zeitorientiertes Information Retrieval 78 10.3 Data Mining und Temporal Data Mining 79 10.3.1 Repräsentationen zeitorientierter Daten 81 10.3.2 Aufgaben des Temporal Data Mining 86 10.4 Text Mining und Temporal Text Mining 91 10.4.1 Grundlagen des Text Mining 98 10.4.2 Entwickelte, genutzte und lizensierte Anwendungen des Text Mining 107 10.4.3 Formen des Temporal Text Mining 110 10.4.3.1 Entdeckung kausaler und zeitorientierter Regeln 110 10.4.3.2 Identifikation von Abweichungen und Volatilität 111 10.4.3.3 Identifikation und zeitorientierte Organisation von Themen 112 10.4.3.4 Zeitorientierte Analyse auf Basis konzeptueller Strukturen 116 10.4.3.5 Zeitorientierte Analyse von Frequenz, Vernetzung und Hierarchien 117 10.4.3.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 121 10.4.3.7 Umgang mit dynamisch aktualisierten Daten 123 10.5 Web Mining und Temporal Web Mining 124 10.5.1 Web Content Mining 125 10.5.2 Web Structure Mining 126 10.5.3 Web Usage Mining 127 10.5.4 Temporal Web Mining 127 10.6 Informationsvisualisierung 128 10.6.1 Visualisierungstechniken 130 10.6.1.1 Visualisierungstechniken nach Datentypen 130 10.6.1.2 Visualisierungstechniken nach Darstellungsart 132 10.6.1.3 Visualisierungstechniken nach Art der Interaktion 137 10.6.1.4 Visualisierungstechniken nach Art der visuellen Aufgabe 139 10.6.1.5 Visualisierungstechniken nach Visualisierungsprozess 139 10.6.2 Zeitorientierte Visualisierungstechniken 140 10.6.2.1 Statische Repräsentationen 141 10.6.2.2 Dynamische Repräsentationen 145 10.6.2.3 Ereignisbasierte Repräsentationen 147 10.7 Zusammenfassung 152 11 Konzeptuelle Strukturen 154 12 Synopsis für die zeitorientierte Datenexploration 163 C – UMSETZUNG EINES DIGITAL-INTELLIGENCESYSTEMS 166 13 Bestimmung textbasierter Indikatoren 167 14 Anforderungen an ein Digital-Intelligence-System 171 15 Beschreibung der Umsetzung eines Digital-Intelligence-Systems 174 15.1 Konzept einer Dienstleistung der Digital Intelligence 175 15.1.1 Portalnutzung 177 15.1.2 Steckbriefe 178 15.1.3 Tiefenanalysen 180 15.1.4 Technologiescanning 185 15.2 Relevante Daten für die Digital Intelligence (Beispiel) 187 15.3 Frühaufklärungs-Plattform 188 15.4 WCTAnalyze und automatische Extraktion themenspezifischer Ereignisse 197 15.5 SemanticTalk 200 15.6 Halbautomatische Identifikation von Trends 204 15.6.1 Zeitreihenkorrelation 205 15.6.2 HD-SOM-Scanning 207 D – ZUSAMMENFASSUNG 217 Anhang A: Prozessbilder entwickelter Anwendungen des (Temporal) Text Mining 223 Anhang B: Synopsis der zeitorientierten Datenexploration 230 Literaturverzeichnis 231 Selbstständigkeitserklärung 285 Wissenschaftlicher Werdegang des Autors 286 Veröffentlichungen 28