Scholl, Simon ; Reuter, Christian ; Ludwig, Thomas ; Kaufhold, Marc-André (2018)
SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien.
Mensch und Computer 2018. Dresden, Germany (02.09.2018-05.09.2018)
doi: 10.18420/muc2018-mci-0347
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie
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Kurzbeschreibung (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.
| Typ des Eintrags: | Konferenzveröffentlichung |
|---|---|
| Erschienen: | 2018 |
| Autor(en): | Scholl, Simon ; Reuter, Christian ; Ludwig, Thomas ; Kaufhold, Marc-André |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | 2018 |
| Verlag: | Gesellschaft für Informatik e.V. |
| Buchtitel: | Mensch und Computer 2018 Tagungsband |
| Veranstaltungstitel: | Mensch und Computer 2018 |
| Veranstaltungsort: | Dresden, Germany |
| Veranstaltungsdatum: | 02.09.2018-05.09.2018 |
| DOI: | 10.18420/muc2018-mci-0347 |
| Zugehörige Links: | |
| Kurzbeschreibung (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. |
| Freie Schlagworte: | HCI, KontiKat, SMO |
| Zusätzliche Informationen: | Erstveröffentlichung |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Wissenschaft und Technik für Frieden und Sicherheit (PEASEC) Profilbereiche Profilbereiche > Cybersicherheit (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) |
| Hinterlegungsdatum: | 19 Okt 2018 09:15 |
| Letzte Änderung: | 03 Jul 2024 02:31 |
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SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien. (deposited 19 Okt 2018 09:15)
- SocialML: EUD im Maschine Learning zur Analyse sozialer Medien. (deposited 19 Okt 2018 09:15) [Gegenwärtig angezeigt]
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