Detection, Modelling and Visualisation of Georeferenced Emotions from User-Generated Content

In recent years emotion-related applications like smartphone apps that document and analyse the emotions of the user, have become very popular. But research also can deal with human emotions in a very technology-driven approach. Thus space-related emotions are of interest as well which can be visualised cartographically and can be captured in different ways. The research project of this dissertation deals with the extraction of georeferenced emotions from the written language in the metadata of Flickr and Panoramio photos, thus from user-generated content, as well as with their modelling and visualisation. Motivation is the integration of an emotional component into location-based services for tourism since only factual information is considered thus far although places have an emotional impact. The metadata of those user-generated photos contain descriptions of the place that is depicted within the respective picture. The words used have affective connotations which are determined with the help of emotional word lists. The emotion that is associated with the particular word in the word list is described on the basis of the two dimensions ‘valence’ and ‘arousal’. Together with the coordinates of the respective photo, the extracted emotion forms a georeferenced emotion. The algorithm that was developed for the extraction of these emotions applies different approaches from the field of computer linguistics and considers grammatical special cases like the amplification or negation of words. The algorithm was applied to a dataset of Flickr and Panoramio photos of Dresden (Germany). The results are an emotional characterisation of space which makes it possible to assess and investigate specific features of georeferenced emotions. These features are especially related to the temporal dependence and the temporal reference of emotions on one hand; on the other hand collectively and individually perceived emotions have to be distinguished. As a consequence, a place does not necessarily have to be connected with merely one emotion but possibly also with several. The analysis was carried out with the help of different cartographic visualisations. The temporal occurrence of georeferenced emotions was examined detailed. Hence the dissertation focuses on fundamental research into the extraction of space-related emotions from georeferenced user-generated content as well as their visualisation. However as an outlook, further research questions and core themes are identified which arose during the investigations. This shows that this subject is far from being exhausted.:Statement of Authorship I Acknowledgements II Abstract III Zusammenfassung V Table of Contents VII List of Figures XI List of Tables XIV List of Abbreviations XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Thesis Structure 4 1.4 Underlying Publications 4 2 State of the Art 6 2.1 Emotions 6 2.1.1 Definitions and Terms 6 2.1.2 Emotion Theories 7 2.1.2.1 James-Lange Theory 9 2.1.2.2 Two-Factor Theory 9 2.1.3 Structuring Emotions 9 2.1.3.1 Dimensional Approaches 10 2.1.3.2 Basic Emotions 11 2.1.3.3 Empirical Similarity Categories 12 2.1.4 Acquisition of Emotions 14 2.1.4.1 Verbal Procedures 14 2.1.4.2 Non-Verbal Procedures 14 2.1.5 Relation between Emotions and Places 15 2.1.6 Emotions in Language 17 2.1.7 Affect Analysis and Sentiment Analysis 20 2.2 User-Generated Content 22 2.2.1 Definition and Characterisation 22 2.2.2 Advantages and Disadvantages 23 2.2.3 Tagging 24 2.2.4 Inaccuracies 28 2.2.5 Flickr and Panoramio 29 2.2.5.1 Flickr 30 2.2.5.2 Panoramio 31 2.3 Related Work on Georeferenced Emotions 32 2.3.1 Emotional Data Resulting from Biometric Measurements 33 2.3.1.1 Bio Mapping 33 2.3.1.2 EmBaGIS 34 2.3.1.3 Ein emotionales Kiezportrait 35 2.3.2 Emotional Data Resulting from Empirical Surveys 35 2.3.2.1 EmoMap 35 2.3.2.2 WiMo 36 2.3.2.3 ECDESUP 37 2.3.2.4 Map of World Happiness 38 2.3.2.5 Emotional Study of Yeongsan River Basin 39 2.3.3 Emotional Data Resulting from User-Generated Content 40 2.3.3.1 Emography 40 2.3.3.2 Twittermood 40 2.3.3.3 Tweetbeat 42 2.3.3.4 Beautiful picture of an ugly place 42 2.3.4 Visualisation in the Related Work 43 3 Methods 45 3.1 Approach for Extracting Georeferenced Emotions from the Metadata of Flickr and Panoramio Photos 45 3.2 Implemented Algorithm 45 3.3 Grammatical Special Cases 47 3.3.1 Degree Words 48 3.3.2 Negation 52 3.3.2.1 Syntactic Negation in English Language 55 3.3.2.2 Syntactic Negation in German Language 57 3.3.3 Modification of Words Affected by Grammatical Special Cases 60 4 Visualisation and Analysis of Extracted Georeferenced Emotions 62 4.1 Data Basis 62 4.2 Density Maps 67 4.3 Inverse Distance Weight 71 4.4 3D Visualisation 73 4.5 Choropleth Mapping 74 4.6 Point Symbols 78 4.7 Impact of Considering Grammatical Special Cases 80 5 Investigation in Temporal Aspects 85 5.1 Annually Occurrence of Emotions 85 5.2 Periodic Events 87 5.3 Single Events 91 5.4 Dependence of Georeferenced Emotions on Different Periods of Time 93 5.4.1 Seasons 95 5.4.2 Months 96 5.4.3 Weekdays 98 5.4.4 Times of Day 99 5.5 Potentials and Limits of Temporal Analyses 99 6 Discussion 100 6.1 Evaluation 100 6.2 Weaknesses and Problems 102 7 Conclusions and Outlook 105 7.1 Answers to the Research Questions 105 7.2 Outlook and Future Work 107 8 Bibliography 112 Appendices XVIIn den letzten Jahren sind emotionsbezogene Anwendungen, wie Apps, die die Emotionen des Nutzers dokumentieren und analysieren, sehr populär geworden. Ebenfalls in der Forschung sind Emotionen in einem sehr technologiegetriebenen Ansatz ein Thema. So auch ortsbezogene Emotionen, die sich somit kartographisch darstellen lassen und auf verschiedene Art und Weisen gewonnen werden können. Das Forschungsvorhaben der Dissertation befasst sich mit der Extraktion von georeferenzierten Emotionen aus geschriebener Sprache unter Verwendung von Metadaten verorteter Flickr- und Panoramio-Fotos, d.h. aus nutzergenerierten Inhalten, sowie deren Modellierung und Visualisierung. Motivation hierfür ist die Einbindung einer emotionalen Komponente in ortsbasierte touristische Dienste, da diese bisher nur faktische Informationen berücksichtigen, obwohl Orte durchaus eine emotionale Wirkung haben. Die Metadaten dieser nutzergenerierten Inhalte stellen Beschreibungen des auf dem Foto festgehaltenen Ortes dar. Die dafür verwendeten Wörter besitzen affektive Konnotationen, welche mit Hilfe emotionaler Wortlisten ermittelt werden. Die Emotion, die mit dem jeweiligen Wort in der Wortliste assoziiert wird, wird anhand der zwei Dimensionen Valenz und Erregung beschrieben. Die extrahierten Emotionen bilden zusammen mit der geographischen Koordinate des jeweiligen Fotos eine georeferenzierte Emotion. Der zur Extraktion dieser Emotionen entwickelte Algorithmus bringt verschiedene Ansätze aus dem Bereich der Computerlinguistik zum Einsatz und berücksichtigt ebenso grammatikalische Sonderfälle, wie Intensivierung oder Negation von Wörtern. Der Algorithmus wurde auf einen Datensatz von Flickr- und Panoramio-Fotos von Dresden angewendet. Die Ergebnisse stellen eine emotionale Raumcharakterisierung dar und ermöglichen es, spezifische Eigenschaften verorteter Emotionen festzustellen und zu untersuchen. Diese Eigenschaften beziehen sich sowohl auf die zeitliche Abhängigkeit und den zeitlichen Bezug von Emotionen, als auch darauf, dass zwischen kollektiv und individuell wahrgenommenen Emotionen unterschieden werden muss. Das bedeutet, dass ein Ort nicht nur mit einer Emotion verbunden sein muss, sondern möglicherweise auch mit mehreren. Die Auswertung erfolgte mithilfe verschiedener kartographischer Visualisierungen. Eingehender wurde das zeitliche Auftreten der ortsbezogenen Emotionen untersucht. Der Fokus der Dissertation liegt somit auf der Grundlagenforschung zur Extraktion verorteter Emotionen aus georeferenzierten nutzergenerierten Inhalten sowie deren Visualisierung. Im Ausblick werden jedoch weitere Fragestellungen und Schwerpunkte genannt, die sich im Laufe der Untersuchungen ergeben haben, womit gezeigt wird, dass dieses Forschungsgebiet bei Weitem noch nicht ausgeschöpft ist.:Statement of Authorship I Acknowledgements II Abstract III Zusammenfassung V Table of Contents VII List of Figures XI List of Tables XIV List of Abbreviations XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Thesis Structure 4 1.4 Underlying Publications 4 2 State of the Art 6 2.1 Emotions 6 2.1.1 Definitions and Terms 6 2.1.2 Emotion Theories 7 2.1.2.1 James-Lange Theory 9 2.1.2.2 Two-Factor Theory 9 2.1.3 Structuring Emotions 9 2.1.3.1 Dimensional Approaches 10 2.1.3.2 Basic Emotions 11 2.1.3.3 Empirical Similarity Categories 12 2.1.4 Acquisition of Emotions 14 2.1.4.1 Verbal Procedures 14 2.1.4.2 Non-Verbal Procedures 14 2.1.5 Relation between Emotions and Places 15 2.1.6 Emotions in Language 17 2.1.7 Affect Analysis and Sentiment Analysis 20 2.2 User-Generated Content 22 2.2.1 Definition and Characterisation 22 2.2.2 Advantages and Disadvantages 23 2.2.3 Tagging 24 2.2.4 Inaccuracies 28 2.2.5 Flickr and Panoramio 29 2.2.5.1 Flickr 30 2.2.5.2 Panoramio 31 2.3 Related Work on Georeferenced Emotions 32 2.3.1 Emotional Data Resulting from Biometric Measurements 33 2.3.1.1 Bio Mapping 33 2.3.1.2 EmBaGIS 34 2.3.1.3 Ein emotionales Kiezportrait 35 2.3.2 Emotional Data Resulting from Empirical Surveys 35 2.3.2.1 EmoMap 35 2.3.2.2 WiMo 36 2.3.2.3 ECDESUP 37 2.3.2.4 Map of World Happiness 38 2.3.2.5 Emotional Study of Yeongsan River Basin 39 2.3.3 Emotional Data Resulting from User-Generated Content 40 2.3.3.1 Emography 40 2.3.3.2 Twittermood 40 2.3.3.3 Tweetbeat 42 2.3.3.4 Beautiful picture of an ugly place 42 2.3.4 Visualisation in the Related Work 43 3 Methods 45 3.1 Approach for Extracting Georeferenced Emotions from the Metadata of Flickr and Panoramio Photos 45 3.2 Implemented Algorithm 45 3.3 Grammatical Special Cases 47 3.3.1 Degree Words 48 3.3.2 Negation 52 3.3.2.1 Syntactic Negation in English Language 55 3.3.2.2 Syntactic Negation in German Language 57 3.3.3 Modification of Words Affected by Grammatical Special Cases 60 4 Visualisation and Analysis of Extracted Georeferenced Emotions 62 4.1 Data Basis 62 4.2 Density Maps 67 4.3 Inverse Distance Weight 71 4.4 3D Visualisation 73 4.5 Choropleth Mapping 74 4.6 Point Symbols 78 4.7 Impact of Considering Grammatical Special Cases 80 5 Investigation in Temporal Aspects 85 5.1 Annually Occurrence of Emotions 85 5.2 Periodic Events 87 5.3 Single Events 91 5.4 Dependence of Georeferenced Emotions on Different Periods of Time 93 5.4.1 Seasons 95 5.4.2 Months 96 5.4.3 Weekdays 98 5.4.4 Times of Day 99 5.5 Potentials and Limits of Temporal Analyses 99 6 Discussion 100 6.1 Evaluation 100 6.2 Weaknesses and Problems 102 7 Conclusions and Outlook 105 7.1 Answers to the Research Questions 105 7.2 Outlook and Future Work 107 8 Bibliography 112 Appendices XV

Analyse, Konzeption und Entwicklung einer mobilen Kartenanwendung auf Basis des Wanderkalenders der Sächsischen Zeitung

Die mobile Kartographie bedient sich dem mobilen Internet und der zivilen Nutzung des GPS-Signals. Der damit einhergehenden Mobilität des Benutzers, aber auch den technischen Schranken mobiler Endgeräte (wie geringen Prozessorleistungen, kleinen Displays und begrenzten Batterielaufzeiten) muss in Form einer Adaption der mobilen Karten Rechnung getragen werden. Die Adaption geschieht hinsichtlich des Informationsbedarfs, der sich aus dem aktuellen Nutzungskontext des Benutzers (d.h. seiner räumlich-zeitlichen Situation, seinen Interessen, Aufgabenkontext, aktuellen Umständen, Zielen, Bedürfnissen etc) ableiten lässt sowie hinsichtlich des Interaktionsgrades und der Interaktionsarten. Ein weiterer Aspekt mobiler Kartographie sind nutzergenerierte Inhalte. Dank der ständigen Verfügbarkeit des Internets und einer unkomplizierten Art der Positionsbestimmung können auch Amateurnutzer problemlos selber räumliche Daten erheben und veröffentlichen. Der Kartograph rückt damit mehr in den Hintergrund und stellt sein Fachwissen in Form von Komponenten wie Basiskarten, Software oder Interaktionsmöglichkeiten zur Verfügung. Dadurch bedürfen traditionelle kartographische Kommunikationsmodelle hinsichtlich der mobilen Kartographie einer grundsätzlichen Weiterentwicklung, da eine strikte Trennung in Kartenhersteller und Kartennutzer nicht mehr vorgenommen werden kann. Die vorliegende Diplomarbeit stellt ein abgeleitetes kartographisches Kommunikationsmodell für mobile, interaktive Karten vor. Ein Anwendungsgebiet der mobilen Kartographie sind mobile touristische Applikationen, welche im mobilen Technologie- und Informationszeitalter eine zeitgemäße Form der Reiseinformation und des Reiseservices darstellen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden verschiedene existierende touristische Anwendungen für Smartphones analysiert und eine eigene mobile Kartenapplikation für Wanderungen in der Pilotregion Sächsische Schweiz konzipiert und prototypisch implementiert. Diese Applikation schlägt Wanderrouten vor, liefert zahlreiche Informationen sowie Kartenmaterial und ist an den Wanderkalender der Sächsischen Zeitung angelehnt, welcher jährlich von Kartographie-Studenten der Technischen Universität Dresden erarbeitet wird.:Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis V Abkürzungsverzeichnis VI 1. Motivation 1 2. Definitionen und Grundlagen 3 2.1 Mobile Kartographie 3 2.2 Adaption 3 2.2.1 Adaptierbarkeit 4 2.2.2 Adaptivität 4 2.3 Benutzermodellierung 4 2.4 Kontext 4 2.5 Interaktion 5 2.6 Mensch-Computer-Interaktion 5 2.7 Kartographische Kommunikation 5 2.8 User Generated Content 6 2.9 Location-based Services 7 2.10 Smartphone 7 2.11 Applikation 8 3. Angepasste, personalisierte Informationsübermittlung in der mobilen Kartographie 9 3.1 Kontext 10 3.1.1 Kontextdimensionen 11 3.1.2 Kontextmodellierung 13 3.1.3 Benutzermodellierung 16 3.2 Adaption 20 3.2.1 Adaptionsobjekte 21 3.2.2 Adaptionsmethoden 22 3.2.4 Adaptionsprozess 23 3.2.5 Egozentrische Karten 24 3.3 User Generated Content in der Kartographie 25 3.3.1 Vorteile, Nachteile und Kritik 26 3.3.2 Motivationen für Nutzung und Erstellung von User Generated Content 27 3.3.3 EveryTrail - ein Beispiel für User Generated Content 28 3.4 Kartographische Kommunikationsmodelle 29 3.4.1 Die kartographische Kommunikationstheorie 30 3.4.2 Bestehende kartographische Kommunikationsmodelle 31 3.4.3 Ableitung eines Kommunikationsmodells für mobile, interaktive Karten 33 4. Touristische Applikationen für mobile Endgeräte 36 4.1 Analyse bestehender touristischer Applikationen 38 4.1.1 Analyse des Funktionsumfangs 39 4.1.2 Allgemeine Klassifizierung der untersuchten Applikationen 43 4.2 Theoretische Grundlagen für die Konzeption und Entwicklung einer mobilen Applikation 44 4.2.1 Die Software-Plattform Android 45 4.2.2 Lebenszyklus einer Activity 48 4.2.3 Design-Guidelines für Android-Applikationen 49 4.3 Eine mobile Applikation für touristische Aktivitäten in der Pilotregion Sächsische Schweiz 52 4.3.1 Der Wanderkalender der Sächsischen Zeitung 52 4.3.2 Konzeption der Applikation 53 4.3.3 Umsetzung der Konzeption 55 4.3.3.1 Autorenwerkzeuge: NetBeans IDE und Eclipse IDE 55 4. 3.3.2 Programmiertechnische Umsetzung 56 4. 3.3.3 Design der zu entwickelnden Applikation 65 4. 3.3.4 Icons der Applikation ‚Wandern in der Sächsischen Schweiz’ 70 4. 3.3.5 Probleme mit Android 1.5 72 4.3.4 Derzeitiger Entwicklungsstand der Applikation 74 4.3.5 Ausblick 75 5. Schlussfolgerungen 78 6. Diskussion 81 Quellenverzeichnis VIII Anhangsverzeichnis XVI Anhang I Kartographisches Kommunikationsmodell von KOLÁČNÝ (1969) XVIII Anhang II Kartographisches Kommunikationsmodell von OGRISSEK (1974) XIX Anhang III Kartographisches Kommunikationsmodell von BREETZ (1982) XX Anhang IV Kartographisches Kommunikationsmodell von PRELL (1983) XXI Anhang V Kartographisches Kommunikationsmodell von PETERSON (1995) XXII Anhang VI Kartographisches Kommunikationsmodell von HAKE, GRÜNREICH und MENG (2002) XXIII Anhang VII Kartographisches Kommunikationsmodell von LECHTHALER (2000) XXIV Anhang VIII Kartographisches Kommunikationsmodell von KELNHOFER (2003) XXV Anhang IX Übersichtstabelle kartographischer Kommunikationsmodelle XXVI Anhang X Abgeleitetes kartographisches Kommunikationsmodell für mobile, interaktive Karten XXVII Anhang XI Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für Android XXVIII Anhang XII Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für iPhone XXIX Anhang XIII Basislayouts der Android-API XXX Anhang XIV Wanderroute ‚Entlang des Steinbruchpfads Wehlen’ aus dem Wanderkalender 2010 XXXI Anhang XV Konzeption einer mobilen Applikation für Wanderungen in der Pilotregion Sächsische Schweiz XXXIII Anhang XVI Umsetzung der konzipierten Applikation XXXIV Anhang XVII Aufbau der Datenbank wanderfuehrer_db.db der mobilen Applikation XXXV Anhang XVIII Quellcode von DataBaseHelper.java XXXVI Anhang XIX Quellcode von TourenListe.java XXXIX Anhang XX Schematische Darstellung der Views aus tour_route.xml XLV Anhang XXI Quellcode von tour_route.xml XLVI Anhang XXII Quellcode von Tour_Route.java LIV Anhang XXIII Quellcode von CustomOverlay.java LIX Anhang XIV Quellcode von Tour_Karte.java LXII Anhang XXV Quellcode von tab_sel.xml LXXIV Anhang XXVI Tabelle aller in der Applikation verwendeten Icons im Vergleich mit Standard-Icons LXXVMobile cartography makes use of mobile internet and the civil utilisation of the GPS signal. The resulting mobility of the user as well as technical restrictions of mobile devices (such as low processor performance, small display sizes and limited battery life) has to be taken into account in the form of an adaption of mobile maps. The adaption is carried out with regard to the current need for information which can be derived from the context of the user (i.e. spatial-temporal situation, interests, task, circumstances, aims, needs etc). Another aspect of mobile cartography is user generated content. The permanent availability of mobile internet as well as the uncomplicated way of location determination makes it easy for amateur users to gather and publish own data. So the cartographer backs out and provides expert knowledge in the form of base maps, software and interaction techniques that can be used by the map user as an user interface for integrating own data. Thereby traditional cartographic communication models require a fundamental further development because a strict separation into map maker and map user can not be made anymore. The diploma thesis introduces a derived cartographic communication model for mobile interactive maps. An application field of mobile cartography are mobile map applications in tourism. These touristic applications are an up-to-date kind of travelling service in the century of mobile technology and information. In the context of this diploma thesis several existing touristic applications for smartphones for were examined and an own mobile application for hiking in Saxon Switzerland was conceived and implemented prototypically. This application suggests hiking trips, provides various information as well as maps and is based on a hiking calendar that is worked out annually by cartography students of Dresden University of Technology.:Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis V Abkürzungsverzeichnis VI 1. Motivation 1 2. Definitionen und Grundlagen 3 2.1 Mobile Kartographie 3 2.2 Adaption 3 2.2.1 Adaptierbarkeit 4 2.2.2 Adaptivität 4 2.3 Benutzermodellierung 4 2.4 Kontext 4 2.5 Interaktion 5 2.6 Mensch-Computer-Interaktion 5 2.7 Kartographische Kommunikation 5 2.8 User Generated Content 6 2.9 Location-based Services 7 2.10 Smartphone 7 2.11 Applikation 8 3. Angepasste, personalisierte Informationsübermittlung in der mobilen Kartographie 9 3.1 Kontext 10 3.1.1 Kontextdimensionen 11 3.1.2 Kontextmodellierung 13 3.1.3 Benutzermodellierung 16 3.2 Adaption 20 3.2.1 Adaptionsobjekte 21 3.2.2 Adaptionsmethoden 22 3.2.4 Adaptionsprozess 23 3.2.5 Egozentrische Karten 24 3.3 User Generated Content in der Kartographie 25 3.3.1 Vorteile, Nachteile und Kritik 26 3.3.2 Motivationen für Nutzung und Erstellung von User Generated Content 27 3.3.3 EveryTrail - ein Beispiel für User Generated Content 28 3.4 Kartographische Kommunikationsmodelle 29 3.4.1 Die kartographische Kommunikationstheorie 30 3.4.2 Bestehende kartographische Kommunikationsmodelle 31 3.4.3 Ableitung eines Kommunikationsmodells für mobile, interaktive Karten 33 4. Touristische Applikationen für mobile Endgeräte 36 4.1 Analyse bestehender touristischer Applikationen 38 4.1.1 Analyse des Funktionsumfangs 39 4.1.2 Allgemeine Klassifizierung der untersuchten Applikationen 43 4.2 Theoretische Grundlagen für die Konzeption und Entwicklung einer mobilen Applikation 44 4.2.1 Die Software-Plattform Android 45 4.2.2 Lebenszyklus einer Activity 48 4.2.3 Design-Guidelines für Android-Applikationen 49 4.3 Eine mobile Applikation für touristische Aktivitäten in der Pilotregion Sächsische Schweiz 52 4.3.1 Der Wanderkalender der Sächsischen Zeitung 52 4.3.2 Konzeption der Applikation 53 4.3.3 Umsetzung der Konzeption 55 4.3.3.1 Autorenwerkzeuge: NetBeans IDE und Eclipse IDE 55 4. 3.3.2 Programmiertechnische Umsetzung 56 4. 3.3.3 Design der zu entwickelnden Applikation 65 4. 3.3.4 Icons der Applikation ‚Wandern in der Sächsischen Schweiz’ 70 4. 3.3.5 Probleme mit Android 1.5 72 4.3.4 Derzeitiger Entwicklungsstand der Applikation 74 4.3.5 Ausblick 75 5. Schlussfolgerungen 78 6. Diskussion 81 Quellenverzeichnis VIII Anhangsverzeichnis XVI Anhang I Kartographisches Kommunikationsmodell von KOLÁČNÝ (1969) XVIII Anhang II Kartographisches Kommunikationsmodell von OGRISSEK (1974) XIX Anhang III Kartographisches Kommunikationsmodell von BREETZ (1982) XX Anhang IV Kartographisches Kommunikationsmodell von PRELL (1983) XXI Anhang V Kartographisches Kommunikationsmodell von PETERSON (1995) XXII Anhang VI Kartographisches Kommunikationsmodell von HAKE, GRÜNREICH und MENG (2002) XXIII Anhang VII Kartographisches Kommunikationsmodell von LECHTHALER (2000) XXIV Anhang VIII Kartographisches Kommunikationsmodell von KELNHOFER (2003) XXV Anhang IX Übersichtstabelle kartographischer Kommunikationsmodelle XXVI Anhang X Abgeleitetes kartographisches Kommunikationsmodell für mobile, interaktive Karten XXVII Anhang XI Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für Android XXVIII Anhang XII Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für iPhone XXIX Anhang XIII Basislayouts der Android-API XXX Anhang XIV Wanderroute ‚Entlang des Steinbruchpfads Wehlen’ aus dem Wanderkalender 2010 XXXI Anhang XV Konzeption einer mobilen Applikation für Wanderungen in der Pilotregion Sächsische Schweiz XXXIII Anhang XVI Umsetzung der konzipierten Applikation XXXIV Anhang XVII Aufbau der Datenbank wanderfuehrer_db.db der mobilen Applikation XXXV Anhang XVIII Quellcode von DataBaseHelper.java XXXVI Anhang XIX Quellcode von TourenListe.java XXXIX Anhang XX Schematische Darstellung der Views aus tour_route.xml XLV Anhang XXI Quellcode von tour_route.xml XLVI Anhang XXII Quellcode von Tour_Route.java LIV Anhang XXIII Quellcode von CustomOverlay.java LIX Anhang XIV Quellcode von Tour_Karte.java LXII Anhang XXV Quellcode von tab_sel.xml LXXIV Anhang XXVI Tabelle aller in der Applikation verwendeten Icons im Vergleich mit Standard-Icons LXX

A conceptual framework for studying collective reactions to events in location-based social media

Events are a core concept of spatial information, but location-based social media (LBSM) provide information on reactions to events. Individuals have varied degrees of agency in initiating, reacting to or modifying the course of events, and reactions include observations of occurrence, expressions containing sentiment or emotions, or a call to action. Key characteristics of reactions include referent events and information about who reacted, when, where and how. Collective reactions are composed of multiple individual reactions sharing common referents. They can be characterized according to the following dimensions: spatial, temporal, social, thematic and interlinkage. We present a conceptual framework, which allows characterization and comparison of collective reactions. For a thematically well-defined class of event such as storms, we can explore differences and similarities in collective attribution of meaning across space and time. Other events may have very complex spatio-temporal signatures (e.g. political processes such as Brexit or elections), which can be decomposed into series of individual events (e.g. a temporal window around the result of a vote). The purpose of our framework is to explore ways in which collective reactions to events in LBSM can be described and underpin the development of methods for analysing and understanding collective reactions to events

Visualizing emoji usage in geo-social media across time, space, and topic

Social media is ubiquitous in the modern world and its use is ever-increasing. Similarly, the use of emojis within social media posts continues to surge. Geo-social media produces massive amounts of spatial data that can provide insights into users' thoughts and reactions across time and space. This research used emojis as an alternative to text-based social media analysis in order to avoid the common obstacles of natural language processing such as spelling mistakes, grammatical errors, slang, and sarcasm. Because emojis offer a non-verbal means to express thoughts and emotions, they provide additional context in comparison to purely text-based analysis. This facilitates cross-language studies. In this study, the spatial and temporal usage of emojis were visualized in order to detect relevant topics of discussion within a Twitter dataset that is not thematically pre-filtered. The dataset consists of Twitter posts that were geotagged within Europe during the year 2020. This research leveraged cartographic visualization techniques to detect spatial-temporal changes in emoji usage and to investigate the correlation of emoji usage with significant topics. The spatial and temporal developments of these topics and their respective emojis were visualized as a series of choropleth maps and map matrices. This geovisualization technique allowed for individual emojis to be independently analyzed and for specific spatial or temporal trends to be further investigated. Emoji usage was found to be spatially and temporally heterogeneous, and trends in emoji usage were found to correlate with topics including the COVID-19 pandemic, several political movements, and leisure activities

A conceptual framework for studying collective reactions to events in location-based social media

Events are a core concept of spatial information, but location-based social media (LBSM) provide information on reactions to events. Individuals have varied degrees of agency in initiating, reacting to or modifying the course of events, and reactions include observations of occurrence, expressions containing sentiment or emotions, or a call to action. Key characteristics of reactions include referent events and information about who reacted, when, where and how. Collective reactions are composed of multiple individual reactions sharing common referents. They can be characterized according to the following dimensions: spatial, temporal, social, thematic and interlinkage. We present a conceptual framework, which allows characterization and comparison of collective reactions. For a thematically well-defined class of event such as storms, we can explore differences and similarities in collective attribution of meaning across space and time. Other events may have very complex spatio-temporal signatures (e.g. political processes such as Brexit or elections), which can be decomposed into series of individual events (e.g. a temporal window around the result of a vote). The purpose of our framework is to explore ways in which collective reactions to events in LBSM can be described and underpin the development of methods for analysing and understanding collective reactions to events

Genotoxic mechanisms for the carcinogenicity of the environmental pollutants and carcinogens o-anisidine and 2-nitroanisole follow from adducts generated by their metabolite N-(2-methoxyphenyl)-hydroxylamine with deoxyguanosine in DNA

An aromatic amine, o-anisidine (2-methoxyaniline) and its oxidative counterpart, 2-nitroanisole (2-methoxynitrobenzene), are the industrial and environmental pollutants causing tumors of the urinary bladder in rats and mice. Both carcinogens are activated to the same proximate carcinogenic metabolite, N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine, which spontaneously decomposes to nitrenium and/or carbenium ions responsible for formation of deoxyguanosine adducts in DNA in vitro and in vivo. In other words, generation of N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine is responsible for the genotoxic mechanisms of the o-anisidine and 2-nitroanisole carcinogenicity. Analogous enzymes of human and rat livers are capable of activating these carcinogens. Namely, human and rat cytochorme P4502E1 is the major enzyme oxidizing o-anisidine to N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine, while xanthine oxidase of both species reduces 2-nitroanisole to this metabolite. Likewise, O-demethylation of 2-nitroanisole, which is the detoxication pathway of its metabolism, is also catalyzed by the same human and rat enzyme, cytochorme P450 2E1. The results demonstrate that the rat is a suitable animal model mimicking the fate of both carcinogens in humans and suggest that both compounds are potential carcinogens also for humans

Cytochrome P450-mediated metabolism of N-(2-methoxyphenyl)-hydroxylamine, a human metabolite of the environmental pollutants and carcinogens o-anisidine and o-nitroanisole

N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine is a human metabolite of the industrial and environmental pollutants and bladder carcinogens 2-methoxyaniline (o-anisidine) and 2-methoxynitrobenzene (o-nitroanisole). Here, we investigated the ability of hepatic microsomes from rat and rabbit to metabolize this reactive compound. We found that N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine is metabolized by microsomes of both species mainly to o-aminophenol and a parent carcinogen, o-anisidine, whereas 2-methoxynitrosobenzene (o-nitrosoanisole) is formed as a minor metabolite. Another N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine metabolite, the exact structure of which has not been identified as yet, was generated by hepatic microsomes of rabbits, but its formation by those of rats was negligible. To evaluate the role of rat hepatic microsomal cytochromes P450 (CYP) in N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine metabolism, we investigated the modulation of its metabolism by specific inducers of these enzymes. The results of this study show that rat hepatic CYPs of a 1A subfamily and, to a lesser extent those of a 2B subfamily, catalyze N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine conversion to form both its reductive metabolite, o-anisidine, and o-aminophenol. CYP2E1 is the most efficient enzyme catalyzing conversion of N-(2-methoxyphenyl)hydroxylamine to o-aminophenol

Detection, Modelling and Visualisation of Georeferenced Emotions from User-Generated Content

In recent years emotion-related applications like smartphone apps that document and analyse the emotions of the user, have become very popular. But research also can deal with human emotions in a very technology-driven approach. Thus space-related emotions are of interest as well which can be visualised cartographically and can be captured in different ways. The research project of this dissertation deals with the extraction of georeferenced emotions from the written language in the metadata of Flickr and Panoramio photos, thus from user-generated content, as well as with their modelling and visualisation. Motivation is the integration of an emotional component into location-based services for tourism since only factual information is considered thus far although places have an emotional impact. The metadata of those user-generated photos contain descriptions of the place that is depicted within the respective picture. The words used have affective connotations which are determined with the help of emotional word lists. The emotion that is associated with the particular word in the word list is described on the basis of the two dimensions ‘valence’ and ‘arousal’. Together with the coordinates of the respective photo, the extracted emotion forms a georeferenced emotion. The algorithm that was developed for the extraction of these emotions applies different approaches from the field of computer linguistics and considers grammatical special cases like the amplification or negation of words. The algorithm was applied to a dataset of Flickr and Panoramio photos of Dresden (Germany). The results are an emotional characterisation of space which makes it possible to assess and investigate specific features of georeferenced emotions. These features are especially related to the temporal dependence and the temporal reference of emotions on one hand; on the other hand collectively and individually perceived emotions have to be distinguished. As a consequence, a place does not necessarily have to be connected with merely one emotion but possibly also with several. The analysis was carried out with the help of different cartographic visualisations. The temporal occurrence of georeferenced emotions was examined detailed. Hence the dissertation focuses on fundamental research into the extraction of space-related emotions from georeferenced user-generated content as well as their visualisation. However as an outlook, further research questions and core themes are identified which arose during the investigations. This shows that this subject is far from being exhausted.:Statement of Authorship I Acknowledgements II Abstract III Zusammenfassung V Table of Contents VII List of Figures XI List of Tables XIV List of Abbreviations XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Thesis Structure 4 1.4 Underlying Publications 4 2 State of the Art 6 2.1 Emotions 6 2.1.1 Definitions and Terms 6 2.1.2 Emotion Theories 7 2.1.2.1 James-Lange Theory 9 2.1.2.2 Two-Factor Theory 9 2.1.3 Structuring Emotions 9 2.1.3.1 Dimensional Approaches 10 2.1.3.2 Basic Emotions 11 2.1.3.3 Empirical Similarity Categories 12 2.1.4 Acquisition of Emotions 14 2.1.4.1 Verbal Procedures 14 2.1.4.2 Non-Verbal Procedures 14 2.1.5 Relation between Emotions and Places 15 2.1.6 Emotions in Language 17 2.1.7 Affect Analysis and Sentiment Analysis 20 2.2 User-Generated Content 22 2.2.1 Definition and Characterisation 22 2.2.2 Advantages and Disadvantages 23 2.2.3 Tagging 24 2.2.4 Inaccuracies 28 2.2.5 Flickr and Panoramio 29 2.2.5.1 Flickr 30 2.2.5.2 Panoramio 31 2.3 Related Work on Georeferenced Emotions 32 2.3.1 Emotional Data Resulting from Biometric Measurements 33 2.3.1.1 Bio Mapping 33 2.3.1.2 EmBaGIS 34 2.3.1.3 Ein emotionales Kiezportrait 35 2.3.2 Emotional Data Resulting from Empirical Surveys 35 2.3.2.1 EmoMap 35 2.3.2.2 WiMo 36 2.3.2.3 ECDESUP 37 2.3.2.4 Map of World Happiness 38 2.3.2.5 Emotional Study of Yeongsan River Basin 39 2.3.3 Emotional Data Resulting from User-Generated Content 40 2.3.3.1 Emography 40 2.3.3.2 Twittermood 40 2.3.3.3 Tweetbeat 42 2.3.3.4 Beautiful picture of an ugly place 42 2.3.4 Visualisation in the Related Work 43 3 Methods 45 3.1 Approach for Extracting Georeferenced Emotions from the Metadata of Flickr and Panoramio Photos 45 3.2 Implemented Algorithm 45 3.3 Grammatical Special Cases 47 3.3.1 Degree Words 48 3.3.2 Negation 52 3.3.2.1 Syntactic Negation in English Language 55 3.3.2.2 Syntactic Negation in German Language 57 3.3.3 Modification of Words Affected by Grammatical Special Cases 60 4 Visualisation and Analysis of Extracted Georeferenced Emotions 62 4.1 Data Basis 62 4.2 Density Maps 67 4.3 Inverse Distance Weight 71 4.4 3D Visualisation 73 4.5 Choropleth Mapping 74 4.6 Point Symbols 78 4.7 Impact of Considering Grammatical Special Cases 80 5 Investigation in Temporal Aspects 85 5.1 Annually Occurrence of Emotions 85 5.2 Periodic Events 87 5.3 Single Events 91 5.4 Dependence of Georeferenced Emotions on Different Periods of Time 93 5.4.1 Seasons 95 5.4.2 Months 96 5.4.3 Weekdays 98 5.4.4 Times of Day 99 5.5 Potentials and Limits of Temporal Analyses 99 6 Discussion 100 6.1 Evaluation 100 6.2 Weaknesses and Problems 102 7 Conclusions and Outlook 105 7.1 Answers to the Research Questions 105 7.2 Outlook and Future Work 107 8 Bibliography 112 Appendices XVIIn den letzten Jahren sind emotionsbezogene Anwendungen, wie Apps, die die Emotionen des Nutzers dokumentieren und analysieren, sehr populär geworden. Ebenfalls in der Forschung sind Emotionen in einem sehr technologiegetriebenen Ansatz ein Thema. So auch ortsbezogene Emotionen, die sich somit kartographisch darstellen lassen und auf verschiedene Art und Weisen gewonnen werden können. Das Forschungsvorhaben der Dissertation befasst sich mit der Extraktion von georeferenzierten Emotionen aus geschriebener Sprache unter Verwendung von Metadaten verorteter Flickr- und Panoramio-Fotos, d.h. aus nutzergenerierten Inhalten, sowie deren Modellierung und Visualisierung. Motivation hierfür ist die Einbindung einer emotionalen Komponente in ortsbasierte touristische Dienste, da diese bisher nur faktische Informationen berücksichtigen, obwohl Orte durchaus eine emotionale Wirkung haben. Die Metadaten dieser nutzergenerierten Inhalte stellen Beschreibungen des auf dem Foto festgehaltenen Ortes dar. Die dafür verwendeten Wörter besitzen affektive Konnotationen, welche mit Hilfe emotionaler Wortlisten ermittelt werden. Die Emotion, die mit dem jeweiligen Wort in der Wortliste assoziiert wird, wird anhand der zwei Dimensionen Valenz und Erregung beschrieben. Die extrahierten Emotionen bilden zusammen mit der geographischen Koordinate des jeweiligen Fotos eine georeferenzierte Emotion. Der zur Extraktion dieser Emotionen entwickelte Algorithmus bringt verschiedene Ansätze aus dem Bereich der Computerlinguistik zum Einsatz und berücksichtigt ebenso grammatikalische Sonderfälle, wie Intensivierung oder Negation von Wörtern. Der Algorithmus wurde auf einen Datensatz von Flickr- und Panoramio-Fotos von Dresden angewendet. Die Ergebnisse stellen eine emotionale Raumcharakterisierung dar und ermöglichen es, spezifische Eigenschaften verorteter Emotionen festzustellen und zu untersuchen. Diese Eigenschaften beziehen sich sowohl auf die zeitliche Abhängigkeit und den zeitlichen Bezug von Emotionen, als auch darauf, dass zwischen kollektiv und individuell wahrgenommenen Emotionen unterschieden werden muss. Das bedeutet, dass ein Ort nicht nur mit einer Emotion verbunden sein muss, sondern möglicherweise auch mit mehreren. Die Auswertung erfolgte mithilfe verschiedener kartographischer Visualisierungen. Eingehender wurde das zeitliche Auftreten der ortsbezogenen Emotionen untersucht. Der Fokus der Dissertation liegt somit auf der Grundlagenforschung zur Extraktion verorteter Emotionen aus georeferenzierten nutzergenerierten Inhalten sowie deren Visualisierung. Im Ausblick werden jedoch weitere Fragestellungen und Schwerpunkte genannt, die sich im Laufe der Untersuchungen ergeben haben, womit gezeigt wird, dass dieses Forschungsgebiet bei Weitem noch nicht ausgeschöpft ist.:Statement of Authorship I Acknowledgements II Abstract III Zusammenfassung V Table of Contents VII List of Figures XI List of Tables XIV List of Abbreviations XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Thesis Structure 4 1.4 Underlying Publications 4 2 State of the Art 6 2.1 Emotions 6 2.1.1 Definitions and Terms 6 2.1.2 Emotion Theories 7 2.1.2.1 James-Lange Theory 9 2.1.2.2 Two-Factor Theory 9 2.1.3 Structuring Emotions 9 2.1.3.1 Dimensional Approaches 10 2.1.3.2 Basic Emotions 11 2.1.3.3 Empirical Similarity Categories 12 2.1.4 Acquisition of Emotions 14 2.1.4.1 Verbal Procedures 14 2.1.4.2 Non-Verbal Procedures 14 2.1.5 Relation between Emotions and Places 15 2.1.6 Emotions in Language 17 2.1.7 Affect Analysis and Sentiment Analysis 20 2.2 User-Generated Content 22 2.2.1 Definition and Characterisation 22 2.2.2 Advantages and Disadvantages 23 2.2.3 Tagging 24 2.2.4 Inaccuracies 28 2.2.5 Flickr and Panoramio 29 2.2.5.1 Flickr 30 2.2.5.2 Panoramio 31 2.3 Related Work on Georeferenced Emotions 32 2.3.1 Emotional Data Resulting from Biometric Measurements 33 2.3.1.1 Bio Mapping 33 2.3.1.2 EmBaGIS 34 2.3.1.3 Ein emotionales Kiezportrait 35 2.3.2 Emotional Data Resulting from Empirical Surveys 35 2.3.2.1 EmoMap 35 2.3.2.2 WiMo 36 2.3.2.3 ECDESUP 37 2.3.2.4 Map of World Happiness 38 2.3.2.5 Emotional Study of Yeongsan River Basin 39 2.3.3 Emotional Data Resulting from User-Generated Content 40 2.3.3.1 Emography 40 2.3.3.2 Twittermood 40 2.3.3.3 Tweetbeat 42 2.3.3.4 Beautiful picture of an ugly place 42 2.3.4 Visualisation in the Related Work 43 3 Methods 45 3.1 Approach for Extracting Georeferenced Emotions from the Metadata of Flickr and Panoramio Photos 45 3.2 Implemented Algorithm 45 3.3 Grammatical Special Cases 47 3.3.1 Degree Words 48 3.3.2 Negation 52 3.3.2.1 Syntactic Negation in English Language 55 3.3.2.2 Syntactic Negation in German Language 57 3.3.3 Modification of Words Affected by Grammatical Special Cases 60 4 Visualisation and Analysis of Extracted Georeferenced Emotions 62 4.1 Data Basis 62 4.2 Density Maps 67 4.3 Inverse Distance Weight 71 4.4 3D Visualisation 73 4.5 Choropleth Mapping 74 4.6 Point Symbols 78 4.7 Impact of Considering Grammatical Special Cases 80 5 Investigation in Temporal Aspects 85 5.1 Annually Occurrence of Emotions 85 5.2 Periodic Events 87 5.3 Single Events 91 5.4 Dependence of Georeferenced Emotions on Different Periods of Time 93 5.4.1 Seasons 95 5.4.2 Months 96 5.4.3 Weekdays 98 5.4.4 Times of Day 99 5.5 Potentials and Limits of Temporal Analyses 99 6 Discussion 100 6.1 Evaluation 100 6.2 Weaknesses and Problems 102 7 Conclusions and Outlook 105 7.1 Answers to the Research Questions 105 7.2 Outlook and Future Work 107 8 Bibliography 112 Appendices XV

Analyse, Konzeption und Entwicklung einer mobilen Kartenanwendung auf Basis des Wanderkalenders der Sächsischen Zeitung

Die mobile Kartographie bedient sich dem mobilen Internet und der zivilen Nutzung des GPS-Signals. Der damit einhergehenden Mobilität des Benutzers, aber auch den technischen Schranken mobiler Endgeräte (wie geringen Prozessorleistungen, kleinen Displays und begrenzten Batterielaufzeiten) muss in Form einer Adaption der mobilen Karten Rechnung getragen werden. Die Adaption geschieht hinsichtlich des Informationsbedarfs, der sich aus dem aktuellen Nutzungskontext des Benutzers (d.h. seiner räumlich-zeitlichen Situation, seinen Interessen, Aufgabenkontext, aktuellen Umständen, Zielen, Bedürfnissen etc) ableiten lässt sowie hinsichtlich des Interaktionsgrades und der Interaktionsarten. Ein weiterer Aspekt mobiler Kartographie sind nutzergenerierte Inhalte. Dank der ständigen Verfügbarkeit des Internets und einer unkomplizierten Art der Positionsbestimmung können auch Amateurnutzer problemlos selber räumliche Daten erheben und veröffentlichen. Der Kartograph rückt damit mehr in den Hintergrund und stellt sein Fachwissen in Form von Komponenten wie Basiskarten, Software oder Interaktionsmöglichkeiten zur Verfügung. Dadurch bedürfen traditionelle kartographische Kommunikationsmodelle hinsichtlich der mobilen Kartographie einer grundsätzlichen Weiterentwicklung, da eine strikte Trennung in Kartenhersteller und Kartennutzer nicht mehr vorgenommen werden kann. Die vorliegende Diplomarbeit stellt ein abgeleitetes kartographisches Kommunikationsmodell für mobile, interaktive Karten vor. Ein Anwendungsgebiet der mobilen Kartographie sind mobile touristische Applikationen, welche im mobilen Technologie- und Informationszeitalter eine zeitgemäße Form der Reiseinformation und des Reiseservices darstellen. Im Rahmen dieser Arbeit wurden verschiedene existierende touristische Anwendungen für Smartphones analysiert und eine eigene mobile Kartenapplikation für Wanderungen in der Pilotregion Sächsische Schweiz konzipiert und prototypisch implementiert. Diese Applikation schlägt Wanderrouten vor, liefert zahlreiche Informationen sowie Kartenmaterial und ist an den Wanderkalender der Sächsischen Zeitung angelehnt, welcher jährlich von Kartographie-Studenten der Technischen Universität Dresden erarbeitet wird.:Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis V Abkürzungsverzeichnis VI 1. Motivation 1 2. Definitionen und Grundlagen 3 2.1 Mobile Kartographie 3 2.2 Adaption 3 2.2.1 Adaptierbarkeit 4 2.2.2 Adaptivität 4 2.3 Benutzermodellierung 4 2.4 Kontext 4 2.5 Interaktion 5 2.6 Mensch-Computer-Interaktion 5 2.7 Kartographische Kommunikation 5 2.8 User Generated Content 6 2.9 Location-based Services 7 2.10 Smartphone 7 2.11 Applikation 8 3. Angepasste, personalisierte Informationsübermittlung in der mobilen Kartographie 9 3.1 Kontext 10 3.1.1 Kontextdimensionen 11 3.1.2 Kontextmodellierung 13 3.1.3 Benutzermodellierung 16 3.2 Adaption 20 3.2.1 Adaptionsobjekte 21 3.2.2 Adaptionsmethoden 22 3.2.4 Adaptionsprozess 23 3.2.5 Egozentrische Karten 24 3.3 User Generated Content in der Kartographie 25 3.3.1 Vorteile, Nachteile und Kritik 26 3.3.2 Motivationen für Nutzung und Erstellung von User Generated Content 27 3.3.3 EveryTrail - ein Beispiel für User Generated Content 28 3.4 Kartographische Kommunikationsmodelle 29 3.4.1 Die kartographische Kommunikationstheorie 30 3.4.2 Bestehende kartographische Kommunikationsmodelle 31 3.4.3 Ableitung eines Kommunikationsmodells für mobile, interaktive Karten 33 4. Touristische Applikationen für mobile Endgeräte 36 4.1 Analyse bestehender touristischer Applikationen 38 4.1.1 Analyse des Funktionsumfangs 39 4.1.2 Allgemeine Klassifizierung der untersuchten Applikationen 43 4.2 Theoretische Grundlagen für die Konzeption und Entwicklung einer mobilen Applikation 44 4.2.1 Die Software-Plattform Android 45 4.2.2 Lebenszyklus einer Activity 48 4.2.3 Design-Guidelines für Android-Applikationen 49 4.3 Eine mobile Applikation für touristische Aktivitäten in der Pilotregion Sächsische Schweiz 52 4.3.1 Der Wanderkalender der Sächsischen Zeitung 52 4.3.2 Konzeption der Applikation 53 4.3.3 Umsetzung der Konzeption 55 4.3.3.1 Autorenwerkzeuge: NetBeans IDE und Eclipse IDE 55 4. 3.3.2 Programmiertechnische Umsetzung 56 4. 3.3.3 Design der zu entwickelnden Applikation 65 4. 3.3.4 Icons der Applikation ‚Wandern in der Sächsischen Schweiz’ 70 4. 3.3.5 Probleme mit Android 1.5 72 4.3.4 Derzeitiger Entwicklungsstand der Applikation 74 4.3.5 Ausblick 75 5. Schlussfolgerungen 78 6. Diskussion 81 Quellenverzeichnis VIII Anhangsverzeichnis XVI Anhang I Kartographisches Kommunikationsmodell von KOLÁČNÝ (1969) XVIII Anhang II Kartographisches Kommunikationsmodell von OGRISSEK (1974) XIX Anhang III Kartographisches Kommunikationsmodell von BREETZ (1982) XX Anhang IV Kartographisches Kommunikationsmodell von PRELL (1983) XXI Anhang V Kartographisches Kommunikationsmodell von PETERSON (1995) XXII Anhang VI Kartographisches Kommunikationsmodell von HAKE, GRÜNREICH und MENG (2002) XXIII Anhang VII Kartographisches Kommunikationsmodell von LECHTHALER (2000) XXIV Anhang VIII Kartographisches Kommunikationsmodell von KELNHOFER (2003) XXV Anhang IX Übersichtstabelle kartographischer Kommunikationsmodelle XXVI Anhang X Abgeleitetes kartographisches Kommunikationsmodell für mobile, interaktive Karten XXVII Anhang XI Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für Android XXVIII Anhang XII Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für iPhone XXIX Anhang XIII Basislayouts der Android-API XXX Anhang XIV Wanderroute ‚Entlang des Steinbruchpfads Wehlen’ aus dem Wanderkalender 2010 XXXI Anhang XV Konzeption einer mobilen Applikation für Wanderungen in der Pilotregion Sächsische Schweiz XXXIII Anhang XVI Umsetzung der konzipierten Applikation XXXIV Anhang XVII Aufbau der Datenbank wanderfuehrer_db.db der mobilen Applikation XXXV Anhang XVIII Quellcode von DataBaseHelper.java XXXVI Anhang XIX Quellcode von TourenListe.java XXXIX Anhang XX Schematische Darstellung der Views aus tour_route.xml XLV Anhang XXI Quellcode von tour_route.xml XLVI Anhang XXII Quellcode von Tour_Route.java LIV Anhang XXIII Quellcode von CustomOverlay.java LIX Anhang XIV Quellcode von Tour_Karte.java LXII Anhang XXV Quellcode von tab_sel.xml LXXIV Anhang XXVI Tabelle aller in der Applikation verwendeten Icons im Vergleich mit Standard-Icons LXXVMobile cartography makes use of mobile internet and the civil utilisation of the GPS signal. The resulting mobility of the user as well as technical restrictions of mobile devices (such as low processor performance, small display sizes and limited battery life) has to be taken into account in the form of an adaption of mobile maps. The adaption is carried out with regard to the current need for information which can be derived from the context of the user (i.e. spatial-temporal situation, interests, task, circumstances, aims, needs etc). Another aspect of mobile cartography is user generated content. The permanent availability of mobile internet as well as the uncomplicated way of location determination makes it easy for amateur users to gather and publish own data. So the cartographer backs out and provides expert knowledge in the form of base maps, software and interaction techniques that can be used by the map user as an user interface for integrating own data. Thereby traditional cartographic communication models require a fundamental further development because a strict separation into map maker and map user can not be made anymore. The diploma thesis introduces a derived cartographic communication model for mobile interactive maps. An application field of mobile cartography are mobile map applications in tourism. These touristic applications are an up-to-date kind of travelling service in the century of mobile technology and information. In the context of this diploma thesis several existing touristic applications for smartphones for were examined and an own mobile application for hiking in Saxon Switzerland was conceived and implemented prototypically. This application suggests hiking trips, provides various information as well as maps and is based on a hiking calendar that is worked out annually by cartography students of Dresden University of Technology.:Abbildungsverzeichnis IV Tabellenverzeichnis V Abkürzungsverzeichnis VI 1. Motivation 1 2. Definitionen und Grundlagen 3 2.1 Mobile Kartographie 3 2.2 Adaption 3 2.2.1 Adaptierbarkeit 4 2.2.2 Adaptivität 4 2.3 Benutzermodellierung 4 2.4 Kontext 4 2.5 Interaktion 5 2.6 Mensch-Computer-Interaktion 5 2.7 Kartographische Kommunikation 5 2.8 User Generated Content 6 2.9 Location-based Services 7 2.10 Smartphone 7 2.11 Applikation 8 3. Angepasste, personalisierte Informationsübermittlung in der mobilen Kartographie 9 3.1 Kontext 10 3.1.1 Kontextdimensionen 11 3.1.2 Kontextmodellierung 13 3.1.3 Benutzermodellierung 16 3.2 Adaption 20 3.2.1 Adaptionsobjekte 21 3.2.2 Adaptionsmethoden 22 3.2.4 Adaptionsprozess 23 3.2.5 Egozentrische Karten 24 3.3 User Generated Content in der Kartographie 25 3.3.1 Vorteile, Nachteile und Kritik 26 3.3.2 Motivationen für Nutzung und Erstellung von User Generated Content 27 3.3.3 EveryTrail - ein Beispiel für User Generated Content 28 3.4 Kartographische Kommunikationsmodelle 29 3.4.1 Die kartographische Kommunikationstheorie 30 3.4.2 Bestehende kartographische Kommunikationsmodelle 31 3.4.3 Ableitung eines Kommunikationsmodells für mobile, interaktive Karten 33 4. Touristische Applikationen für mobile Endgeräte 36 4.1 Analyse bestehender touristischer Applikationen 38 4.1.1 Analyse des Funktionsumfangs 39 4.1.2 Allgemeine Klassifizierung der untersuchten Applikationen 43 4.2 Theoretische Grundlagen für die Konzeption und Entwicklung einer mobilen Applikation 44 4.2.1 Die Software-Plattform Android 45 4.2.2 Lebenszyklus einer Activity 48 4.2.3 Design-Guidelines für Android-Applikationen 49 4.3 Eine mobile Applikation für touristische Aktivitäten in der Pilotregion Sächsische Schweiz 52 4.3.1 Der Wanderkalender der Sächsischen Zeitung 52 4.3.2 Konzeption der Applikation 53 4.3.3 Umsetzung der Konzeption 55 4.3.3.1 Autorenwerkzeuge: NetBeans IDE und Eclipse IDE 55 4. 3.3.2 Programmiertechnische Umsetzung 56 4. 3.3.3 Design der zu entwickelnden Applikation 65 4. 3.3.4 Icons der Applikation ‚Wandern in der Sächsischen Schweiz’ 70 4. 3.3.5 Probleme mit Android 1.5 72 4.3.4 Derzeitiger Entwicklungsstand der Applikation 74 4.3.5 Ausblick 75 5. Schlussfolgerungen 78 6. Diskussion 81 Quellenverzeichnis VIII Anhangsverzeichnis XVI Anhang I Kartographisches Kommunikationsmodell von KOLÁČNÝ (1969) XVIII Anhang II Kartographisches Kommunikationsmodell von OGRISSEK (1974) XIX Anhang III Kartographisches Kommunikationsmodell von BREETZ (1982) XX Anhang IV Kartographisches Kommunikationsmodell von PRELL (1983) XXI Anhang V Kartographisches Kommunikationsmodell von PETERSON (1995) XXII Anhang VI Kartographisches Kommunikationsmodell von HAKE, GRÜNREICH und MENG (2002) XXIII Anhang VII Kartographisches Kommunikationsmodell von LECHTHALER (2000) XXIV Anhang VIII Kartographisches Kommunikationsmodell von KELNHOFER (2003) XXV Anhang IX Übersichtstabelle kartographischer Kommunikationsmodelle XXVI Anhang X Abgeleitetes kartographisches Kommunikationsmodell für mobile, interaktive Karten XXVII Anhang XI Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für Android XXVIII Anhang XII Funktionalitäten der untersuchten touristischen Applikationen für iPhone XXIX Anhang XIII Basislayouts der Android-API XXX Anhang XIV Wanderroute ‚Entlang des Steinbruchpfads Wehlen’ aus dem Wanderkalender 2010 XXXI Anhang XV Konzeption einer mobilen Applikation für Wanderungen in der Pilotregion Sächsische Schweiz XXXIII Anhang XVI Umsetzung der konzipierten Applikation XXXIV Anhang XVII Aufbau der Datenbank wanderfuehrer_db.db der mobilen Applikation XXXV Anhang XVIII Quellcode von DataBaseHelper.java XXXVI Anhang XIX Quellcode von TourenListe.java XXXIX Anhang XX Schematische Darstellung der Views aus tour_route.xml XLV Anhang XXI Quellcode von tour_route.xml XLVI Anhang XXII Quellcode von Tour_Route.java LIV Anhang XXIII Quellcode von CustomOverlay.java LIX Anhang XIV Quellcode von Tour_Karte.java LXII Anhang XXV Quellcode von tab_sel.xml LXXIV Anhang XXVI Tabelle aller in der Applikation verwendeten Icons im Vergleich mit Standard-Icons LXX

Detection, Modelling and Visualisation of Georeferenced Emotions from User-Generated Content

In recent years emotion-related applications like smartphone apps that document and analyse the emotions of the user, have become very popular. But research also can deal with human emotions in a very technology-driven approach. Thus space-related emotions are of interest as well which can be visualised cartographically and can be captured in different ways. The research project of this dissertation deals with the extraction of georeferenced emotions from the written language in the metadata of Flickr and Panoramio photos, thus from user-generated content, as well as with their modelling and visualisation. Motivation is the integration of an emotional component into location-based services for tourism since only factual information is considered thus far although places have an emotional impact. The metadata of those user-generated photos contain descriptions of the place that is depicted within the respective picture. The words used have affective connotations which are determined with the help of emotional word lists. The emotion that is associated with the particular word in the word list is described on the basis of the two dimensions ‘valence’ and ‘arousal’. Together with the coordinates of the respective photo, the extracted emotion forms a georeferenced emotion. The algorithm that was developed for the extraction of these emotions applies different approaches from the field of computer linguistics and considers grammatical special cases like the amplification or negation of words. The algorithm was applied to a dataset of Flickr and Panoramio photos of Dresden (Germany). The results are an emotional characterisation of space which makes it possible to assess and investigate specific features of georeferenced emotions. These features are especially related to the temporal dependence and the temporal reference of emotions on one hand; on the other hand collectively and individually perceived emotions have to be distinguished. As a consequence, a place does not necessarily have to be connected with merely one emotion but possibly also with several. The analysis was carried out with the help of different cartographic visualisations. The temporal occurrence of georeferenced emotions was examined detailed. Hence the dissertation focuses on fundamental research into the extraction of space-related emotions from georeferenced user-generated content as well as their visualisation. However as an outlook, further research questions and core themes are identified which arose during the investigations. This shows that this subject is far from being exhausted.:Statement of Authorship I Acknowledgements II Abstract III Zusammenfassung V Table of Contents VII List of Figures XI List of Tables XIV List of Abbreviations XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Thesis Structure 4 1.4 Underlying Publications 4 2 State of the Art 6 2.1 Emotions 6 2.1.1 Definitions and Terms 6 2.1.2 Emotion Theories 7 2.1.2.1 James-Lange Theory 9 2.1.2.2 Two-Factor Theory 9 2.1.3 Structuring Emotions 9 2.1.3.1 Dimensional Approaches 10 2.1.3.2 Basic Emotions 11 2.1.3.3 Empirical Similarity Categories 12 2.1.4 Acquisition of Emotions 14 2.1.4.1 Verbal Procedures 14 2.1.4.2 Non-Verbal Procedures 14 2.1.5 Relation between Emotions and Places 15 2.1.6 Emotions in Language 17 2.1.7 Affect Analysis and Sentiment Analysis 20 2.2 User-Generated Content 22 2.2.1 Definition and Characterisation 22 2.2.2 Advantages and Disadvantages 23 2.2.3 Tagging 24 2.2.4 Inaccuracies 28 2.2.5 Flickr and Panoramio 29 2.2.5.1 Flickr 30 2.2.5.2 Panoramio 31 2.3 Related Work on Georeferenced Emotions 32 2.3.1 Emotional Data Resulting from Biometric Measurements 33 2.3.1.1 Bio Mapping 33 2.3.1.2 EmBaGIS 34 2.3.1.3 Ein emotionales Kiezportrait 35 2.3.2 Emotional Data Resulting from Empirical Surveys 35 2.3.2.1 EmoMap 35 2.3.2.2 WiMo 36 2.3.2.3 ECDESUP 37 2.3.2.4 Map of World Happiness 38 2.3.2.5 Emotional Study of Yeongsan River Basin 39 2.3.3 Emotional Data Resulting from User-Generated Content 40 2.3.3.1 Emography 40 2.3.3.2 Twittermood 40 2.3.3.3 Tweetbeat 42 2.3.3.4 Beautiful picture of an ugly place 42 2.3.4 Visualisation in the Related Work 43 3 Methods 45 3.1 Approach for Extracting Georeferenced Emotions from the Metadata of Flickr and Panoramio Photos 45 3.2 Implemented Algorithm 45 3.3 Grammatical Special Cases 47 3.3.1 Degree Words 48 3.3.2 Negation 52 3.3.2.1 Syntactic Negation in English Language 55 3.3.2.2 Syntactic Negation in German Language 57 3.3.3 Modification of Words Affected by Grammatical Special Cases 60 4 Visualisation and Analysis of Extracted Georeferenced Emotions 62 4.1 Data Basis 62 4.2 Density Maps 67 4.3 Inverse Distance Weight 71 4.4 3D Visualisation 73 4.5 Choropleth Mapping 74 4.6 Point Symbols 78 4.7 Impact of Considering Grammatical Special Cases 80 5 Investigation in Temporal Aspects 85 5.1 Annually Occurrence of Emotions 85 5.2 Periodic Events 87 5.3 Single Events 91 5.4 Dependence of Georeferenced Emotions on Different Periods of Time 93 5.4.1 Seasons 95 5.4.2 Months 96 5.4.3 Weekdays 98 5.4.4 Times of Day 99 5.5 Potentials and Limits of Temporal Analyses 99 6 Discussion 100 6.1 Evaluation 100 6.2 Weaknesses and Problems 102 7 Conclusions and Outlook 105 7.1 Answers to the Research Questions 105 7.2 Outlook and Future Work 107 8 Bibliography 112 Appendices XVIIn den letzten Jahren sind emotionsbezogene Anwendungen, wie Apps, die die Emotionen des Nutzers dokumentieren und analysieren, sehr populär geworden. Ebenfalls in der Forschung sind Emotionen in einem sehr technologiegetriebenen Ansatz ein Thema. So auch ortsbezogene Emotionen, die sich somit kartographisch darstellen lassen und auf verschiedene Art und Weisen gewonnen werden können. Das Forschungsvorhaben der Dissertation befasst sich mit der Extraktion von georeferenzierten Emotionen aus geschriebener Sprache unter Verwendung von Metadaten verorteter Flickr- und Panoramio-Fotos, d.h. aus nutzergenerierten Inhalten, sowie deren Modellierung und Visualisierung. Motivation hierfür ist die Einbindung einer emotionalen Komponente in ortsbasierte touristische Dienste, da diese bisher nur faktische Informationen berücksichtigen, obwohl Orte durchaus eine emotionale Wirkung haben. Die Metadaten dieser nutzergenerierten Inhalte stellen Beschreibungen des auf dem Foto festgehaltenen Ortes dar. Die dafür verwendeten Wörter besitzen affektive Konnotationen, welche mit Hilfe emotionaler Wortlisten ermittelt werden. Die Emotion, die mit dem jeweiligen Wort in der Wortliste assoziiert wird, wird anhand der zwei Dimensionen Valenz und Erregung beschrieben. Die extrahierten Emotionen bilden zusammen mit der geographischen Koordinate des jeweiligen Fotos eine georeferenzierte Emotion. Der zur Extraktion dieser Emotionen entwickelte Algorithmus bringt verschiedene Ansätze aus dem Bereich der Computerlinguistik zum Einsatz und berücksichtigt ebenso grammatikalische Sonderfälle, wie Intensivierung oder Negation von Wörtern. Der Algorithmus wurde auf einen Datensatz von Flickr- und Panoramio-Fotos von Dresden angewendet. Die Ergebnisse stellen eine emotionale Raumcharakterisierung dar und ermöglichen es, spezifische Eigenschaften verorteter Emotionen festzustellen und zu untersuchen. Diese Eigenschaften beziehen sich sowohl auf die zeitliche Abhängigkeit und den zeitlichen Bezug von Emotionen, als auch darauf, dass zwischen kollektiv und individuell wahrgenommenen Emotionen unterschieden werden muss. Das bedeutet, dass ein Ort nicht nur mit einer Emotion verbunden sein muss, sondern möglicherweise auch mit mehreren. Die Auswertung erfolgte mithilfe verschiedener kartographischer Visualisierungen. Eingehender wurde das zeitliche Auftreten der ortsbezogenen Emotionen untersucht. Der Fokus der Dissertation liegt somit auf der Grundlagenforschung zur Extraktion verorteter Emotionen aus georeferenzierten nutzergenerierten Inhalten sowie deren Visualisierung. Im Ausblick werden jedoch weitere Fragestellungen und Schwerpunkte genannt, die sich im Laufe der Untersuchungen ergeben haben, womit gezeigt wird, dass dieses Forschungsgebiet bei Weitem noch nicht ausgeschöpft ist.:Statement of Authorship I Acknowledgements II Abstract III Zusammenfassung V Table of Contents VII List of Figures XI List of Tables XIV List of Abbreviations XV 1 Introduction 1 1.1 Motivation 1 1.2 Research Questions 3 1.3 Thesis Structure 4 1.4 Underlying Publications 4 2 State of the Art 6 2.1 Emotions 6 2.1.1 Definitions and Terms 6 2.1.2 Emotion Theories 7 2.1.2.1 James-Lange Theory 9 2.1.2.2 Two-Factor Theory 9 2.1.3 Structuring Emotions 9 2.1.3.1 Dimensional Approaches 10 2.1.3.2 Basic Emotions 11 2.1.3.3 Empirical Similarity Categories 12 2.1.4 Acquisition of Emotions 14 2.1.4.1 Verbal Procedures 14 2.1.4.2 Non-Verbal Procedures 14 2.1.5 Relation between Emotions and Places 15 2.1.6 Emotions in Language 17 2.1.7 Affect Analysis and Sentiment Analysis 20 2.2 User-Generated Content 22 2.2.1 Definition and Characterisation 22 2.2.2 Advantages and Disadvantages 23 2.2.3 Tagging 24 2.2.4 Inaccuracies 28 2.2.5 Flickr and Panoramio 29 2.2.5.1 Flickr 30 2.2.5.2 Panoramio 31 2.3 Related Work on Georeferenced Emotions 32 2.3.1 Emotional Data Resulting from Biometric Measurements 33 2.3.1.1 Bio Mapping 33 2.3.1.2 EmBaGIS 34 2.3.1.3 Ein emotionales Kiezportrait 35 2.3.2 Emotional Data Resulting from Empirical Surveys 35 2.3.2.1 EmoMap 35 2.3.2.2 WiMo 36 2.3.2.3 ECDESUP 37 2.3.2.4 Map of World Happiness 38 2.3.2.5 Emotional Study of Yeongsan River Basin 39 2.3.3 Emotional Data Resulting from User-Generated Content 40 2.3.3.1 Emography 40 2.3.3.2 Twittermood 40 2.3.3.3 Tweetbeat 42 2.3.3.4 Beautiful picture of an ugly place 42 2.3.4 Visualisation in the Related Work 43 3 Methods 45 3.1 Approach for Extracting Georeferenced Emotions from the Metadata of Flickr and Panoramio Photos 45 3.2 Implemented Algorithm 45 3.3 Grammatical Special Cases 47 3.3.1 Degree Words 48 3.3.2 Negation 52 3.3.2.1 Syntactic Negation in English Language 55 3.3.2.2 Syntactic Negation in German Language 57 3.3.3 Modification of Words Affected by Grammatical Special Cases 60 4 Visualisation and Analysis of Extracted Georeferenced Emotions 62 4.1 Data Basis 62 4.2 Density Maps 67 4.3 Inverse Distance Weight 71 4.4 3D Visualisation 73 4.5 Choropleth Mapping 74 4.6 Point Symbols 78 4.7 Impact of Considering Grammatical Special Cases 80 5 Investigation in Temporal Aspects 85 5.1 Annually Occurrence of Emotions 85 5.2 Periodic Events 87 5.3 Single Events 91 5.4 Dependence of Georeferenced Emotions on Different Periods of Time 93 5.4.1 Seasons 95 5.4.2 Months 96 5.4.3 Weekdays 98 5.4.4 Times of Day 99 5.5 Potentials and Limits of Temporal Analyses 99 6 Discussion 100 6.1 Evaluation 100 6.2 Weaknesses and Problems 102 7 Conclusions and Outlook 105 7.1 Answers to the Research Questions 105 7.2 Outlook and Future Work 107 8 Bibliography 112 Appendices XV