Relatedness in Evidence Networks

Einhergehend mit der Entwicklung und zunehmenden Verfügbarkeit des Internets hat sich die Art der Informationsbereitstellung und der Informationsbeschaffung deutlich geändert. Die einstmalige Trennung zwischen Publizist und Konsument wird durch kollaborative Anwendungen des sogenannten Web 2.0 aufgehoben, wo jeder Teilnehmer gleichsam Informationen bereitstellen und konsumieren kann. Zudem können Einträge anderer Teilnehmer erweitert, kommentiert oder diskutiert werden. Mit dem Social Web treten schließlich die sozialen Beziehungen und Interaktionen der Teilnehmer in den Vordergrund. Dank mobiler Endgeräte können zu jeder Zeit und an nahezu jedem Ort Nachrichten verschickt und gelesen werden, neue Bekannschaften gemacht oder der aktuelle Status dem virtuellen Freundeskreis mitgeteilt werden. Mit jeder Aktivität innerhalb einer solchen Applikation setzt sich ein Teilnehmer in Beziehung zu Datenobjekten und/oder anderen Teilnehmern. Dies kann explizit geschehen, indem z.B. ein Artikel geschrieben wird und per E-Mail an Freunde verschickt wird. Beziehungen zwischen Datenobjekten und Nutzern fallen aber auch implizit an, wenn z.B. die Profilseite eines anderen Teilnehmers aufgerufen wird oder wenn verschiedene Teilnehmer einen Artikel ähnlich bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein formaler Ansatz zur Analyse und Nutzbarmachung von Beziehungsstrukturen entwickelt, welcher auf solchen expliziten und impliziten Datenspuren aufbaut. In einem ersten Teil widmet sich diese Arbeit der Analyse von Beziehungen zwischen Nutzern in Applikationen des Social Web unter Anwendung von Methoden der sozialen Netzwerkanalyse. Innerhalb einer typischen sozialen Webanwendung haben Nutzer verschiedene Möglichkeiten zu interagieren. Aus jedem Interaktionsmuster werden Beziehungsstrukturen zwischen Nutzern abgeleitet. Der Vorteil der impliziten Nutzer-Interaktionen besteht darin, dass diese häufig vorkommen und quasi nebenbei im Betrieb des Systems abfallen. Jedoch ist anzunehmen, dass eine explizit angegebene Freundschaftsbeziehung eine stärkere Aussagekraft hat, als entsprechende implizite Interaktionen. Ein erster Schwerpunkt dieser Arbeit ist entsprechend der Vergleich verschiedener Beziehungsstrukturen innerhalb einer sozialen Webanwendung. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich der Analyse eines der weit verbreitetsten Profil-Attributen von Nutzern in sozialen Webanwendungen, dem Vornamen. Hierbei finden die im ersten Teil vorgestellten Verfahren und Analysen Anwendung, d.h. es werden Beziehungsnetzwerke für Namen aus Daten von sozialen Webanwendungen gewonnen und mit Methoden der sozialen Netzwerkanalyse untersucht. Mithilfe externer Beschreibungen von Vornamen werden semantische Ähnlichkeiten zwischen Namen bestimmt und mit jeweiligen strukturellen Ähnlichkeiten in den verschiedenen Beziehungsnetzwerken verglichen. Die Bestimmung von ähnlichen Namen entspricht in einer praktischen Anwendung der Suche von werdenden Eltern nach einem passenden Vornamen. Die Ergebnisse zu der Analyse von Namensbeziehungen sind die Grundlage für die Implementierung der Namenssuchmaschine Nameling, welche im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurde. Mehr als 35.000 Nutzer griffen innerhalb der ersten sechs Monate nach Inbetriebnahme auf Nameling zu. Die hierbei anfallenden Nutzungsdaten wiederum geben Aufschluss über individuelle Vornamenspräferenzen der Anwender. Im Rahmen dieser Arbeit werden diese Nutzungsdaten vorgestellt und zur Bestimmung sowie Bewertung von personalisierten Vornamensempfehlungen verwendet. Abschließend werden Ansätze zur Diversifizierung von personalisierten Vornamensempfehlungen vorgestellt, welche statische Beziehungsnetzwerke für Namen mit den individuellen Nutzungsdaten verknüpft.