Web Science

Kursmaterial

• Folien und Aufzeichnungen

Motivation

Die zunehmende Popularität von zahlreichen Online-Kommunikationsplatformen und sozialen Netzwerken (Facebook, Twitter, Bebo, WordPress, und vielen anderen) führt zur Entstehung einer neuen gesellschaftlichen Form, deren Entwicklung, Kommunikation, und Meinungsbildung in der virtuellen
Welt des Internet angesiedelt sind. Diese neue, noch von wenigen Jahren nahezu unbekannte soziale Umgebung kennt man heutzutage als "eSociety".

Auch die Art und Weise der Veröffentlichung und der Nutzung von Daten aus sozialen Netzwerken und aus "Deep Web" Informationsquellen (wie elektronischen Fachdatenbanken) ändert sich zunehmend. Der integrative Ansatz Linked Open Data (LOD) unterstützt existierende Web Retrieval Technologien durch explizite Verlinkung von Fakten und/oder Objekten zwischen Online-Datenquellen, analog zum globalen HTML-Netzwerk des World Wide Web.

Der Ansatz von Web Science: interdisziplinäre, fachübergreifende Analyse von Social Web und LOD. Methoden der Psychologie, Analyse von sozialen Netzwerken, multimodale Datenanalyse, sowie Web Retrieval werden kombiniert, um die Organisation und Verarbeitung der modernen Informationsmedien zu verbessern.

Zielgruppe: Die Veranstaltung richtet sich an Masterstudenten der Informatik, Informationsmanagement und Computervisualistik, die ihr Wissen über Social Web, Linked Open Data, sowie state-of-the-art Web Retrieval vertiefen möchten. Empfohlene (aber nicht zwingende) Voraussetzungen sind die Vorlesungen "Information Retrieval", "Web Mining" sowie "Grundlagen der Datenbanken" oder "Datenbanken I".

Die Vorlesung findet im Wintersemester 09/10 im 2+0 SWS Modus (3 ECTS) statt. Siehe auch: Aufbau Master Informatik / Master CV / Master IM.

Einstimmung

Creating a Science of the Web
Tim Berners-Lee, Wendy Hall, James Hendler, Nigel Shadbolt, Daniel J. Weitzner
SCIENCE 313(11), 2006

The emerging Web of Linked Data
Chris Bizer, IEEE Intelligent Systems

Motivations-Video: Documentary unfolding the science behind the idea of six degrees of separation.

Inhalte

Die Veranstaltung vermittelt einen Überblick über die Schlüsselaspekte und -Methoden von Web Science.

• Modellierung und Analyse des Benutzerverhaltens im Social Web
• Kollaboratives Informationsmanagement
• Analyse von sozialen Netzwerken und Folksonomien im web 2.0; Dynamik und Evolutionsmuster der Online-Communities im Social Web
• Thematisch fokussierte Informationssuche, Trendanalyse und Informationsintegration für Linked Open Data
• Skalierbare Stream-orientierte Datenanalyse im Social Web;

Darüber hinaus werden aktuelle Forschungsschwepunkte sowie offene wissenschaftliche Probleme vorgestellt und ausführlich diskutiert. Die Vorlesung bietet insofern ein ideales "Sprungbrett" für weitere Aktivitäten (Studienarbeiten, Diplomarbeit/Master, Einstimmung auf die Promotion) im Themengebiet Web Science.

Organisation

Scheinerwerb

• Mündliche Prüfung am Ende des Semesters