Scholl, Simon and Reuter, Christian and Ludwig, Thomas and Kaufhold, Marc-André (2018):
SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien.
Dresden, Germany, Gesellschaft für Informatik e.V., In: Mensch und Computer 2018: Tagungsband, Dresden, Germany, pp. 443-446, [Online-Edition: https://dl.gi.de/bitstream/handle/20.500.12116/16668/Beitrag...],
[Conference or Workshop Item]
Abstract
Die Analyse sozialer Medien hat eine enorme Bedeutung für die verschiedensten Bereiche, wie bei-spielsweise die Lagebeurteilung, journalistische Recherchen oder unternehmerische Analysen. Dabei sind die entsprechenden Analysten unterschiedlichen Kontextfaktoren unterworfen. Sei es durch ihren organisationalen Hintergrund, durch tätigkeitsbezogene Rollen oder den geografischen und zeitlichen Rahmen. Um den ständig im Wandel begriffenen Kontexten gerecht zu werden, ergeben sich permanent neue Herausforderungen für die Anpassbarkeit der Analyse. Dieser Beitrag untersucht, wie ein auf Machine Lear-ning (ML) basierendes Tool zur Social Media Analyse (SMA) im Sinne des End-User Development (EUD) auf verschiedenen Komplexitäts- und Schrittebenen umgesetzt werden kann.
| Item Type: | Conference or Workshop Item |
|---|---|
| Erschienen: | 2018 |
| Creators: | Scholl, Simon and Reuter, Christian and Ludwig, Thomas and Kaufhold, Marc-André |
| Title: | SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien |
| Language: | German |
| Abstract: | Die Analyse sozialer Medien hat eine enorme Bedeutung für die verschiedensten Bereiche, wie bei-spielsweise die Lagebeurteilung, journalistische Recherchen oder unternehmerische Analysen. Dabei sind die entsprechenden Analysten unterschiedlichen Kontextfaktoren unterworfen. Sei es durch ihren organisationalen Hintergrund, durch tätigkeitsbezogene Rollen oder den geografischen und zeitlichen Rahmen. Um den ständig im Wandel begriffenen Kontexten gerecht zu werden, ergeben sich permanent neue Herausforderungen für die Anpassbarkeit der Analyse. Dieser Beitrag untersucht, wie ein auf Machine Lear-ning (ML) basierendes Tool zur Social Media Analyse (SMA) im Sinne des End-User Development (EUD) auf verschiedenen Komplexitäts- und Schrittebenen umgesetzt werden kann. |
| Place of Publication: | Dresden, Germany |
| Publisher: | Gesellschaft für Informatik e.V. |
| Uncontrolled Keywords: | HCI,KontiKat,SMO |
| Divisions: | 20 Department of Computer Science 20 Department of Computer Science > Science and Technology for Peace and Security (PEASEC) Profile Areas Profile Areas > Cybersecurity (CYSEC) LOEWE LOEWE > LOEWE-Zentren LOEWE > LOEWE-Zentren > CRISP - Center for Research in Security and Privacy Zentrale Einrichtungen Zentrale Einrichtungen > Interdisziplinäre Arbeitsgruppe Naturwissenschaft, Technik und Sicherheit (IANUS) |
| Event Title: | Mensch und Computer 2018: Tagungsband |
| Event Location: | Dresden, Germany |
| Date Deposited: | 19 Oct 2018 09:15 |
| Official URL: | https://dl.gi.de/bitstream/handle/20.500.12116/16668/Beitrag... |
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