Hierarchies of conceptual scales

Formal Concept Analysis allows to derive conceptual hierarchies from data tables. Formal Concept Analysis is applied in various domains, e.g., data analysis, information retrieval, and knowledge discovery in databases. In order to deal with increasing sizes of the data tables (and to allow more complex data structures than just binary attributes), conceputal scales habe been developed. They are considered as metadata which structure the data conceptually. But in large applications, the number of conceptual scales increases as well. Techniques are needed which support the navigation of the user also on this meta-level of conceptual scales. In this paper, we attack this problem by extending the set of scales by hierarchically ordered higher level scales and by introducing a visualization technique called nested scaling. We extend the two-level architecture of Formal Concept Analysis (the data table plus one level of conceptual scales) to many-level architecture with a cascading system of conceptual scales. The approach also allows to use representation techniques of Formal Concept Analysis for the visualization of thesauri and ontologies.

Wahrnehmungspsychologische Evaluation eines dreidimensionalen Visualisierungssystems

Diese Arbeit beschreibt den Evaluationsprozess einer dreidimensionalen Visualisierungstechnik, die am Institut für periphere Mikroelektronik der Universität Kassel entwickelt wurde. Hinter der dreidimensionalen Darstellung mittels Linsenrasterscheibe verbirgt sich eine neue Dimension der Interaktion mit dem Computer. Im Vergleich zu gewöhnlichen dreidimensionalen Darstellungen, bei denen ein 3D-Objekt auf einer 2D-Fläche abgebildet wird und somit nach wie vor nicht aus der Bildschirmebene heraus kann, können bei der stereoskopen Darstellung die Objekte dreidimensional visualisiert werden. Die Objekte tauchen vor, beziehungsweise hinter der Darstellungsebene auf. Da die Linsenrasterscheibe bisher noch nicht wahrnehmungspsychologisch untersucht wurde und auch allgemein auf dem Gebiet der Evaluation von 3D-Systemen nur wenige Untersuchungen mit quantitativen Ergebnissen verfügbar sind (Vollbracht, 1997), besteht hier ein zentrales Forschungsinteresse. Um eine Evaluation dieses 3D-Systems durchzuführen, wird im Theorieteil der Arbeit zunächst der Begriff der Evaluation definiert. Des Weiteren werden die wahrnehmungspsychologischen Grundlagen der monokularen und binokularen Raumwahrnehmung erörtert. Anschließend werden Techniken zur Erzeugung von Tiefe in Bildern und auf Bildschirmen erläutert und die Unterschiede zwischen der technisch erzeugten und der natürlichen Tiefenwahrnehmung näher beleuchtet. Nach der Vorstellung verschiedener stereoskoper Systeme wird näher auf die autostereoskope Linsenrasterscheibe eingegangen. Zum Abschluss des theoretischen Teils dieser Arbeit wird die Theorie des eingesetzten Befindlichkeitsfragebogens veranschaulicht. Gegenstand des empirischen Teils dieser Arbeit sind zwei zentrale Fragestellungen. Erstens soll untersucht werden, ob durch den höheren Informationsgehalt grundlegende Wahrnehmungsleistungen in bestimmten Bereichen positiv beeinflusst werden können. Zweitens soll untersucht werden, ob sich die höhere visuelle Natürlichkeit und die Neuartigkeit der Bildpräsentation auch auf die subjektive Befindlichkeit der Probanden auswirkt. Die empirische Überprüfung dieser Hypothesen erfolgt mittels dreier Experimente. Bei den ersten beiden Experimenten stehen grundlegende wahrnehmungspsychologische Leistungen im Vordergrund, während in der dritten Untersuchung der Bereich der subjektiven Befindlichkeit gemessen wird. Abschließend werden die Ergebnisse der Untersuchungen vorgestellt und diskutiert. Des Weiteren werden konkrete Einsatzmöglichkeiten für die Linsenrasterscheibe aufgezeigt und denkbare nachfolgende experimentelle Vorgehensweisen skizziert.

Prognosemethode für das Schutzgut ‚Landschaft’ im Rahmen der Strategischen Umweltprüfung

Im Mittelpunkt der Dissertation stehen das Schutzgut ‚Landschaft’ sowie ‚Prognosemethoden in der Umweltprüfung’. Mit beiden Themenbereichen verbinden sich bereits heute ungelöste methodische Probleme, die mit der Umsetzung der Richtlinie zur Strategischen Umweltprüfung (SUP) zusätzlich komplexer und deren Lösung mithin anspruchsvoller werden. Dies hängt einerseits damit zusammen, dass eine gesetzeskonforme Gleichbehandlung aller Schutzgüter zunehmend eingefordert wird und gerade das Schutzgut ‚Landschaft’ in einer SUP methodisch besondere Aufmerksamkeit verlangt. Zum anderen führt die gängige planungsmethodische Diskussion allein nicht zu geeigneten Antworten auf o.g. Fragen, und es bedarf der Prüfung verschiedener Methodenbausteine, auch aus anderen Wissensgebieten, um – über ein eindimensionales Landschaftsverständnis einerseits und die bisher bekannten linearen Wirkungsprognosen andererseits hinaus gehend – mehrfach verknüpfte Prognoseschritte zur Anwendung in der SUP zu entwickeln, in denen das Schutzgut ‚Landschaft’ modellhaft für Bewertungsschritte nachvollziehbar abgebildet wird. Hierbei müssen entscheidungsrelevante Prognosezeiträume ebenso beachtet werden, wie in diesen Zeiträumen möglicherweise auftretende sekundäre, kumulative, synergetische, positive und negative Auswirkungen der zu beurteilenden Planung. Dieser Ziel- und Aufgabenstellung entsprechend erfolgt die theoretische Herangehensweise der Arbeit von zwei Seiten: 1. Die Funktionen und Stellung von Prognosen innerhalb der SUP wird erläutert (Kap. 2), und es wird der Frage nachgegangen, welche Anforderungen an Prognosemethoden zu stellen sind (Kap. 2.4) und welche Prognosemethoden in der SUP Verwendung finden bzw. finden können (Kap. 3). Der Schwerpunkt wird dabei auf die Anwendung der Szenariotechnik gelegt. 2. Es wird dargestellt wie Landschaft für Aufgaben der Landschaftsplanung und Umweltprüfung bisher üblicherweise erfasst und analysiert wird, um in Prognoseschritten handhabbar behandelt zu werden (Kap. 4). Beide Zugänge werden sodann zusammengeführt (Kap. 5), um am Beispiel einer Hochwasserschutzkonzeption im Rahmen der SUP Landschaftliche Prognosen zu erarbeiten. Die Prognose setzt methodisch mit der Beschreibung des zu verwendenden Landschaftsmodells und der Klärung des Modellzwecks ein. Bezugsbasis ist die Beschreibung des Charakters einzelner logisch hergeleiteter Landschaftseinheiten bzw. Landschaftsräume, die typisiert werden. Die Prognose selber unterscheidet zwischen der Abschätzung zu erwartender Landschaftsveränderungen im Sinne der ‚Status-quo-Prognose’ (einschließlich der Entwicklung von drei Szenarien möglicher Zukunftslandschaften bis 2030) und der Wirkungsabschätzungen verschiedener Maßnahmen bzw. Planungsalternativen und zwar zunächst raumunabhängig, und dann raumkonkret. Besondere Bedeutung bei den Wirkungsabschätzungen erhält die klare Trennung von Sach- und Wertebene, eine angemessene Visualisierung und die Dokumentation von Informationslücken und Unsicherheiten bei der Prognose. Diskutiert wird u.a. (Kap. 6) · die Bildung und Abgrenzung landschaftlicher Einheiten und Typen in Bezug zu der Aufgabe, landschaftliche Eigenart zu definieren und planerisch handhabbar und anwendbar zu bestimmen, · die Bedeutung angemessener Visualisierung zur Unterstützung von Beteiligungsverfahren und · die Bestimmung des so genannten ‚Raumwiderstandes’. Beigefügt sind zwei Karten des gesamten Bearbeitungsgebietes: Karte 1 „Landschaftstypen“, Karte 2 „Maßnahmentypen des Hochwasserschutzes mit möglichen Synergieeffekten für die Landschaft“.

CEM - visualization and discovery in Email

This paper presents a lattice-based visual metaphor for knowledge discovery in electronic mail. It allows a user to navigate email using a visual lattice metaphor rather than a tree structure. By using such a conceptual multi-hierarchy, the content and shape of the lattice can be varied to accommodate any number of queries against the email collection. The system provides more flexibility in retrieving stored emails and can be generalised to any electronic documents. The paper presents the underlying mathematical structures, and a number of examples of the lattice and multi-hierarchy working with a prototypical email collection.

Efficient data mining based on formal concept analysis

Formal Concept Analysis is an unsupervised learning technique for conceptual clustering. We introduce the notion of iceberg concept lattices and show their use in Knowledge Discovery in Databases (KDD). Iceberg lattices are designed for analyzing very large databases. In particular they serve as a condensed representation of frequent patterns as known from association rule mining. In order to show the interplay between Formal Concept Analysis and association rule mining, we discuss the algorithm TITANIC. We show that iceberg concept lattices are a starting point for computing condensed sets of association rules without loss of information, and are a visualization method for the resulting rules.

Off to new shores

In the last years, the main orientation of Formal Concept Analysis (FCA) has turned from mathematics towards computer science. This article provides a review of this new orientation and analyzes why and how FCA and computer science attracted each other. It discusses FCA as a knowledge representation formalism using five knowledge representation principles provided by Davis, Shrobe, and Szolovits [DSS93]. It then studies how and why mathematics-based researchers got attracted by computer science. We will argue for continuing this trend by integrating the two research areas FCA and Ontology Engineering. The second part of the article discusses three lines of research which witness the new orientation of Formal Concept Analysis: FCA as a conceptual clustering technique and its application for supporting the merging of ontologies; the efficient computation of association rules and the structuring of the results; and the visualization and management of conceptual hierarchies and ontologies including its application in an email management system.

A pilot investigation of the relationship between climate variability and milk compounds under the bootstrap technique

This study analyzes the linear relationship between climate variables and milk components in Iran by applying bootstrapping to include and assess the uncertainty. The climate parameters, Temperature Humidity Index (THI) and Equivalent Temperature Index (ETI) are computed from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis (2002–2010). Milk data for fat, protein (measured on fresh matter bases), and milk yield are taken from 936,227 milk records for the same period, using cows fed by natural pasture from April to September. Confidence intervals for the regression model are calculated using the bootstrap technique. This method is applied to the original times series, generating statistically equivalent surrogate samples. As a result, despite the short time data and the related uncertainties, an interesting behavior of the relationships between milk compound and the climate parameters is visible. During spring only, a weak dependency of milk yield and climate variations is obvious, while fat and protein concentrations show reasonable correlations. In summer, milk yield shows a similar level of relationship with ETI, but not with temperature and THI. We suggest this methodology for studies in the field of the impacts of climate change and agriculture, also environment and food with short-term data.