69 research outputs found
Contextual Social Networking
The thesis centers around the multi-faceted research question of how contexts may
be detected and derived that can be used for new context aware Social Networking
services and for improving the usefulness of existing Social Networking services, giving
rise to the notion of Contextual Social Networking. In a first foundational part,
we characterize the closely related fields of Contextual-, Mobile-, and Decentralized
Social Networking using different methods and focusing on different detailed
aspects. A second part focuses on the question of how short-term and long-term
social contexts as especially interesting forms of context for Social Networking may
be derived. We focus on NLP based methods for the characterization of social relations
as a typical form of long-term social contexts and on Mobile Social Signal
Processing methods for deriving short-term social contexts on the basis of geometry
of interaction and audio. We furthermore investigate, how personal social agents
may combine such social context elements on various levels of abstraction. The third
part discusses new and improved context aware Social Networking service concepts.
We investigate special forms of awareness services, new forms of social information
retrieval, social recommender systems, context aware privacy concepts and services
and platforms supporting Open Innovation and creative processes.
This version of the thesis does not contain the included publications because of
copyrights of the journals etc. Contact in terms of the version with all included
publications: Georg Groh, [email protected] zentrale Gegenstand der vorliegenden Arbeit ist die vielschichtige Frage, wie Kontexte detektiert und abgeleitet werden können, die dazu dienen können, neuartige kontextbewusste Social Networking Dienste zu schaffen und bestehende Dienste in ihrem Nutzwert zu verbessern. Die (noch nicht abgeschlossene) erfolgreiche Umsetzung dieses Programmes fĂŒhrt auf ein Konzept, das man als Contextual Social Networking bezeichnen kann. In einem grundlegenden ersten Teil werden die eng zusammenhĂ€ngenden Gebiete Contextual Social Networking, Mobile Social Networking und Decentralized Social Networking mit verschiedenen Methoden und unter Fokussierung auf verschiedene Detail-Aspekte nĂ€her beleuchtet und in Zusammenhang gesetzt. Ein zweiter Teil behandelt die Frage, wie soziale Kurzzeit- und Langzeit-Kontexte als fĂŒr das Social Networking besonders interessante Formen von Kontext gemessen und abgeleitet werden können. Ein Fokus liegt hierbei auf NLP Methoden zur Charakterisierung sozialer Beziehungen als einer typischen Form von sozialem Langzeit-Kontext. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Methoden aus dem Mobile Social Signal Processing zur Ableitung sinnvoller sozialer Kurzzeit-Kontexte auf der Basis von Interaktionsgeometrien und Audio-Daten. Es wird ferner untersucht, wie persönliche soziale Agenten Kontext-Elemente verschiedener Abstraktionsgrade miteinander kombinieren können. Der dritte Teil behandelt neuartige und verbesserte Konzepte fĂŒr kontextbewusste Social Networking Dienste. Es werden spezielle Formen von Awareness Diensten, neue Formen von sozialem Information Retrieval, Konzepte fĂŒr kontextbewusstes Privacy Management und Dienste und Plattformen zur UnterstĂŒtzung von Open Innovation und KreativitĂ€t untersucht und vorgestellt. Diese Version der Habilitationsschrift enthĂ€lt die inkludierten Publikationen zurVermeidung von Copyright-Verletzungen auf Seiten der Journals u.a. nicht. Kontakt in Bezug auf die Version mit allen inkludierten Publikationen: Georg Groh, [email protected]
Physics Avoidance & Cooperative Semantics: Inferentialism and Mark Wilsonâs Engagement with Naturalism Qua Applied Mathematics
Mark Wilson argues that the standard categorizations of "Theory T thinking"â logic-centered conceptions of scientific organization (canonized via logical empiricists in the mid-twentieth century)âdampens the understanding and appreciation of those strategic subtleties working within science. By "Theory T thinking," we mean to describe the simplistic methodology in which mathematical science allegedly supplies âprocessesâ that parallel nature's own in a tidily isomorphic fashion, wherein "Theory Tâs" feigned rigor and methodological dogmas advance inadequate discrimination that fails to distinguish between explanatory structures that are architecturally distinct. One of Wilson's main goals is to reverse such premature exclusions and, thus, early on Wilson returns to John Locke's original physical concerns regarding material science and the congeries of descriptive concern insofar as capturing varied phenomena (i.e., cohesion, elasticity, fracture, and the transmission of coherent work) encountered amongst ordinary solids like wood and steel are concerned. Of course, Wilson methodologically updates such a purview by appealing to multiscalar techniques of modern computing, drawing from Robert Batterman's work on the greediness of scales and Jim Woodward's insights on causation
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
A semantic concept for the mapping of low-level analysis data to high-level scene descriptions
Zusammen mit dem wachsenden Bedarf an Sicherheit wird eine zunehmende Menge
an Ăberwachungsinhalten geschaffen. Um eine schnelle und zuverlĂ€ssige Suche
in den Aufnahmen hunderter oder tausender in einer einzelnenEinrichtung
installierten Ăberwachungssensoren zu ermöglichen, istdie Indizierung
dieses Inhalts im Voraus unentbehrlich. Zu diesem Zweckermöglicht das
Konzept des Smart Indexing & Retrieval (SIR) durch dieErzeugung von
high-level Metadaten kosteneffiziente Suchen. Da es immerschwieriger wird,
diese Daten manuell mit annehmbarem Zeit- und Kostenaufwandzu generieren,
muss die Erzeugung dieser Metadaten auf Basis vonlow-level Analysedaten
automatisch erfolgen.WÀhrend bisherige AnsÀtze stark domÀnenabhÀngig sind,
wird in dieserArbeit ein generisches Konzept fĂŒr die Abbildung der
Ergebnisse von lowlevelAnalysedaten auf semantische Szenenbeschreibungen
prÀsentiert. Diekonstituierenden Elemente dieses Ansatzes und die ihnen
zugrunde liegendenBegriffe werden vorgestellt, und eine EinfĂŒhrung in ihre
Anwendungwird gegeben. Der Hauptbeitrag des prÀsentierten Ansatzes sind
dessen AllgemeingĂŒltigkeit und die frĂŒhe Stufe, auf der der Schritt von der
low-levelauf die high-level ReprÀsentation vorgenommen wird. Dieses
SchlieĂen in derMetadatendomĂ€ne wird in kleinen Zeitfenstern durchgefĂŒhrt,
wĂ€hrend dasSchlieĂen auf komplexeren Szenen in der semantischen DomĂ€ne
ausgefĂŒhrtwird. Durch die Verwendung dieses Ansatzes ist sogar eine
unbeaufsichtigteSelbstbewertung der Analyseergebnisse möglich
Urban Informatics
This open access book is the first to systematically introduce the principles of urban informatics and its application to every aspect of the city that involves its functioning, control, management, and future planning. It introduces new models and tools being developed to understand and implement these technologies that enable cities to function more efficiently â to become âsmartâ and âsustainableâ. The smart city has quickly emerged as computers have become ever smaller to the point where they can be embedded into the very fabric of the city, as well as being central to new ways in which the population can communicate and act. When cities are wired in this way, they have the potential to become sentient and responsive, generating massive streams of âbigâ data in real time as well as providing immense opportunities for extracting new forms of urban data through crowdsourcing. This book offers a comprehensive review of the methods that form the core of urban informatics from various kinds of urban remote sensing to new approaches to machine learning and statistical modelling. It provides a detailed technical introduction to the wide array of tools information scientists need to develop the key urban analytics that are fundamental to learning about the smart city, and it outlines ways in which these tools can be used to inform design and policy so that cities can become more efficient with a greater concern for environment and equity
Urban Informatics
This open access book is the first to systematically introduce the principles of urban informatics and its application to every aspect of the city that involves its functioning, control, management, and future planning. It introduces new models and tools being developed to understand and implement these technologies that enable cities to function more efficiently â to become âsmartâ and âsustainableâ. The smart city has quickly emerged as computers have become ever smaller to the point where they can be embedded into the very fabric of the city, as well as being central to new ways in which the population can communicate and act. When cities are wired in this way, they have the potential to become sentient and responsive, generating massive streams of âbigâ data in real time as well as providing immense opportunities for extracting new forms of urban data through crowdsourcing. This book offers a comprehensive review of the methods that form the core of urban informatics from various kinds of urban remote sensing to new approaches to machine learning and statistical modelling. It provides a detailed technical introduction to the wide array of tools information scientists need to develop the key urban analytics that are fundamental to learning about the smart city, and it outlines ways in which these tools can be used to inform design and policy so that cities can become more efficient with a greater concern for environment and equity
Enhancing Privacy and Fairness in Search Systems
Following a period of expedited progress in the capabilities of digital systems, the society begins to realize that systems designed to assist people in various tasks can also harm individuals and society. Mediating access to information and explicitly or implicitly ranking people in increasingly many applications, search systems have a substantial potential to contribute to such unwanted outcomes. Since they collect vast amounts of data about both searchers and search subjects, they have the potential to violate the privacy of both of these groups of users. Moreover, in applications where rankings influence people's economic livelihood outside of the platform, such as sharing economy or hiring support websites, search engines have an immense economic power over their users in that they control user exposure in ranked results.
This thesis develops new models and methods broadly covering different aspects of privacy and fairness in search systems for both searchers and search subjects. Specifically, it makes the following contributions:
(1) We propose a model for computing individually fair rankings where search subjects get exposure proportional to their relevance. The exposure is amortized over time using constrained optimization to overcome searcher attention biases while preserving ranking utility.
(2) We propose a model for computing sensitive search exposure where each subject gets to know the sensitive queries that lead to her profile in the top-k search results. The problem of finding exposing queries is technically modeled as reverse nearest neighbor search, followed by a weekly-supervised learning to rank model ordering the queries by privacy-sensitivity.
(3) We propose a model for quantifying privacy risks from textual data in online communities. The method builds on a topic model where each topic is annotated by a crowdsourced sensitivity score, and privacy risks are associated with a user's relevance to sensitive topics. We propose relevance measures capturing different dimensions of user interest in a topic and show how they correlate with human risk perceptions.
(4) We propose a model for privacy-preserving personalized search where search queries of different users are split and merged into synthetic profiles. The model mediates the privacy-utility trade-off by keeping semantically coherent fragments of search histories within individual profiles, while trying to minimize the similarity of any of the synthetic profiles to the original user profiles.
The models are evaluated using information retrieval techniques and user studies over a variety of datasets, ranging from query logs, through social media and community question answering postings, to item listings from sharing economy platforms.Nach einer Zeit schneller Fortschritte in den FĂ€higkeiten digitaler Systeme beginnt die Gesellschaft zu erkennen, dass Systeme, die Menschen bei verschiedenen Aufgaben unterstĂŒtzen sollen, den Einzelnen und die Gesellschaft auch schĂ€digen können. Suchsysteme haben ein erhebliches Potenzial, um zu solchen unerwĂŒnschten Ergebnissen beizutragen, weil sie den Zugang zu Informationen vermitteln und explizit oder implizit Menschen in immer mehr Anwendungen in Ranglisten anordnen. Da sie riesige Datenmengen sowohl ĂŒber Suchende als auch ĂŒber Gesuchte sammeln, können sie die PrivatsphĂ€re dieser beiden Benutzergruppen verletzen. In Anwendungen, in denen Ranglisten einen Einfluss auf den finanziellen Lebensunterhalt der Menschen auĂerhalb der Plattform haben, z. B. auf Sharing-Economy-Plattformen oder Jobbörsen, haben Suchmaschinen eine immense wirtschaftliche Macht ĂŒber ihre Nutzer, indem sie die Sichtbarkeit von Personen in Suchergebnissen kontrollieren.
In dieser Dissertation werden neue Modelle und Methoden entwickelt, die verschiedene Aspekte der PrivatsphĂ€re und der Fairness in Suchsystemen, sowohl fĂŒr Suchende als auch fĂŒr Gesuchte, abdecken. Insbesondere leistet die Arbeit folgende BeitrĂ€ge:
(1) Wir schlagen ein Modell fĂŒr die Berechnung von fairen Rankings vor, bei denen Suchsubjekte entsprechend ihrer Relevanz angezeigt werden. Die Sichtbarkeit wird im Laufe der Zeit durch ein Optimierungsmodell adjustiert, um die Verzerrungen der Sichtbarkeit fĂŒr Sucher zu kompensieren, wĂ€hrend die NĂŒtzlichkeit des Rankings beibehalten bleibt.
(2) Wir schlagen ein Modell fĂŒr die Bestimmung kritischer Suchanfragen vor, in dem fĂŒr jeden Nutzer Aanfragen, die zu seinem Nutzerprofil in den Top-k-Suchergebnissen fĂŒhren, herausgefunden werden. Das Problem der Berechnung von exponierenden Suchanfragen wird als Reverse-Nearest-Neighbor-Suche modelliert. Solche kritischen Suchanfragen werden dann von einem Learning-to-Rank-Modell geordnet, um die sensitiven Suchanfragen herauszufinden.
(3) Wir schlagen ein Modell zur Quantifizierung von Risiken fĂŒr die PrivatsphĂ€re aus Textdaten in Online Communities vor. Die Methode baut auf einem Themenmodell auf, bei dem jedes Thema durch einen Crowdsourcing-SensitivitĂ€tswert annotiert wird. Die Risiko-Scores sind mit der Relevanz eines Benutzers mit kritischen Themen verbunden. Wir schlagen RelevanzmaĂe vor, die unterschiedliche Dimensionen des Benutzerinteresses an einem Thema erfassen, und wir zeigen, wie diese MaĂe mit der Risikowahrnehmung von Menschen korrelieren.
(4) Wir schlagen ein Modell fĂŒr personalisierte Suche vor, in dem die PrivatsphĂ€re geschĂŒtzt wird. In dem Modell werden Suchanfragen von Nutzer partitioniert und in synthetische Profile eingefĂŒgt. Das Modell erreicht einen guten Kompromiss zwischen der SuchsystemnĂŒtzlichkeit und der PrivatsphĂ€re, indem semantisch kohĂ€rente Fragmente der Suchhistorie innerhalb einzelner Profile beibehalten werden, wobei gleichzeitig angestrebt wird, die Ăhnlichkeit der synthetischen Profile mit den ursprĂŒnglichen
Nutzerprofilen zu minimieren.
Die Modelle werden mithilfe von Informationssuchtechniken und Nutzerstudien ausgewertet. Wir benutzen eine Vielzahl von DatensĂ€tzen, die von Abfrageprotokollen ĂŒber soziale Medien Postings und die Fragen vom Q&A Forums bis hin zu Artikellistungen von Sharing-Economy-Plattformen reichen
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