Der Einfluss der Länge von Beobachtungszeiträumen auf die Identifizierung von Subgruppen in Online Communities

Die Verbreitung von Social Media und damit verbunden die entstehenden und wachsenden Communities im Internet führen zu einer Zunahme von auswertbaren, digitalen Spuren, die häufig öffentlich zugänglich sind. Diese lassen sich durch verschiedene analytische Verfahren wie z.B. die Methode der Sozialen Netzwerkanalyse [1] auswerten. Insbesondere Ansätze für „Community Detection“ erfreuen sich besonderer Beliebtheit, wodurch sich unter anderem innovative Untergemeinschaften und Subgruppen beispielsweise in großen „Open Source“-Projekten identifizieren lassen [2]. Im Rahmen dieser Anwendungen ergeben sich neue methodische und grundlegende Fragen, darunter die nach der Rolle der von Zeit in solchen Analysen. Während die Darstellung dynamischer Effekte (z.B. durch Animationen) die Zeit als expliziten Parameter enthält, geht die Wahl der Zeitintervalle für die Aggregation von Daten, aus denen dann Netzwerke gewonnen werden, nur implizit in die Prämissen des Verfahrens ein. Diese Effekte wurden im Gegensatz zur Analyse von Dynamik bisher kaum untersucht. Im Fall der Sozialen Netzwerkanalyse ist die Zielrepräsentation selbst nicht mehr zeitbehaftet sondern sozusagen ein „statischer Schnappschuss“, wodurch etwa zeitabhängige Interaktionsmuster nicht erkannt werden können. (...

Persönlichkeitsschutz durch Haftungsrecht

Jedermann hat das Recht, seine Privatsphäre in der Presse gegen ein Honorar zu vermarkten. Verletzt die Presse z. B. durch die Veröffentlichung erfundener »Exklusivinterviews« dieses Vermarktungsrecht, so müssen die hieraus erzielten Gewinne den Betroffenen zustehen. Der Autor zeigt erstmals detailliert auf, daß das Recht zur Darstellung des Privaten den Betroffenen vermögenswert zugewiesen werden kann. Wie auch in anderen europäischen Rechtsordnungen führt die Verletzung dieses Rechts neben einem Schmerzensgeldanspruch zur Abschöpfung des materiellen Verletzervorteils. Der Caroline-von-Monaco-Rechtsprechung zufolge soll die Presse allerdings die erzielten Gewinne nicht herausgeben, sondern aus Präventionsgründen lediglich ein erhöhtes Schmerzensgeld zahlen müssen. Mit dieser Verengung auf das Schmerzensgeld läßt sich die Abschöpfung von Gewinnen in Millionenhöhe nicht sinnvoll erreichen. Ein Blick auf den Präventionsgedanken im deutschen wie auch im anglo-amerikanischen Recht zeigt die Widersprüche dieses der Zivilstrafe verwandten Gedankens und wirft die Frage auf, warum gerade im Persönlichkeitsrecht die Neigung besteht, mit Abschreckung zu argumentieren. Ausführungen zur Vollstreckbarkeit von punitive damages vor dem Hintergrund der Monaco-Rechtsprechung runden die Arbeit ab

Der Einfluss der Länge von Beobachtungszeiträumen auf die Identifizierung von Subgruppen in Online Communities

Die Verbreitung von Social Media und damit verbunden die entstehenden und wachsenden Communities im Internet führen zu einer Zunahme von auswertbaren, digitalen Spuren, die häufig öffentlich zugänglich sind. Diese lassen sich durch verschiedene analytische Verfahren wie z.B. die Methode der Sozialen Netzwerkanalyse [1] auswerten. Insbesondere Ansätze für „Community Detection“ erfreuen sich besonderer Beliebtheit, wodurch sich unter anderem innovative Untergemeinschaften und Subgruppen beispielsweise in großen „Open Source“-Projekten identifizieren lassen [2]. Im Rahmen dieser Anwendungen ergeben sich neue methodische und grundlegende Fragen, darunter die nach der Rolle der von Zeit in solchen Analysen. Während die Darstellung dynamischer Effekte (z.B. durch Animationen) die Zeit als expliziten Parameter enthält, geht die Wahl der Zeitintervalle für die Aggregation von Daten, aus denen dann Netzwerke gewonnen werden, nur implizit in die Prämissen des Verfahrens ein. Diese Effekte wurden im Gegensatz zur Analyse von Dynamik bisher kaum untersucht. Im Fall der Sozialen Netzwerkanalyse ist die Zielrepräsentation selbst nicht mehr zeitbehaftet sondern sozusagen ein „statischer Schnappschuss“, wodurch etwa zeitabhängige Interaktionsmuster nicht erkannt werden können. (...

Der Einfluss der Länge von Beobachtungszeiträumen auf die Identifizierung von Subgruppen in Online Communities

Die Verbreitung von Social Media und damit verbunden die entstehenden und wachsenden Communities im Internet führen zu einer Zunahme von auswertbaren, digitalen Spuren, die häufig öffentlich zugänglich sind. Diese lassen sich durch verschiedene analytische Verfahren wie z.B. die Methode der Sozialen Netzwerkanalyse [1] auswerten. Insbesondere Ansätze für „Community Detection“ erfreuen sich besonderer Beliebtheit, wodurch sich unter anderem innovative Untergemeinschaften und Subgruppen beispielsweise in großen „Open Source“-Projekten identifizieren lassen [2]. Im Rahmen dieser Anwendungen ergeben sich neue methodische und grundlegende Fragen, darunter die nach der Rolle der von Zeit in solchen Analysen. Während die Darstellung dynamischer Effekte (z.B. durch Animationen) die Zeit als expliziten Parameter enthält, geht die Wahl der Zeitintervalle für die Aggregation von Daten, aus denen dann Netzwerke gewonnen werden, nur implizit in die Prämissen des Verfahrens ein. Diese Effekte wurden im Gegensatz zur Analyse von Dynamik bisher kaum untersucht. Im Fall der Sozialen Netzwerkanalyse ist die Zielrepräsentation selbst nicht mehr zeitbehaftet sondern sozusagen ein „statischer Schnappschuss“, wodurch etwa zeitabhängige Interaktionsmuster nicht erkannt werden können. (...

3D DynNetVis—A 3D visualization technique for dynamic networks

In this demo paper we present a new visualization technique for dynamic networks. It displays the time slices of the dynamic network using two dimensional graph layouting algorithms and stacks these in the third dimension to show the development over time. The visualization ensures that the same node always has the same position in each time slice so that it is easy to follow its development. It also allows filtering data and influencing node appearance based on properties. Additionally we offer a two dimensional comparison view for two time slices which highlights changes in graph structure and (if available) in measures of nodes. The presented visualization technique is implemented using Web technology and is available in a Web-based analytics workbench. We demonstrate the benefits of these techniques by an analysis of a data set from a learning community