Scientific Work

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Diese Masterarbeit befasst sich mit einer Untersuchung von Methodiken für die Analyse und das Verstehen von Diskussionen, die im Web statt finden. Hauptaugenwerk wird hierbei auf die Erforschung der Meinungen, die sich aus den Inhalten von Webdiskussionen, konkret aus Diskussionsforen, ermitteln lassen, gelegt. Im Rahmen des praktischen Teils wird ein Prototyp für die Analyse und Auswertung der Informationen aus den Foren für die Domäne Marktforschung im Rahmen des nationalen Forschungsprojektes Understanding Advertising erstellt.

Diese Masterarbeit befasst sich mit einer Untersuchung von Methodiken für die Analyse und das Verstehen von Diskussionen, die im Web statt finden. Hauptaugenwerk wird hierbei auf die Erforschung der Meinungen, die sich aus den Inhalten von Webdiskussionen, konkret aus Diskussionsforen, ermitteln lassen, gelegt. Im Rahmen des praktischen Teils wird ein Prototyp für die Analyse und Auswertung der Informationen aus den Foren für die Domäne Marktforschung im Rahmen des nationalen Forschungsprojektes Understanding Advertising erstellt.

Mit dem Begriff Web 2.0 wird eine Evolution bezeichnet, welche das Web seit einigen Jahren durchläuft. Kernelement dieses positiven Wandels ist die stetig zunehmende Bedeutung der durch Nutzer freiwillig und selbstorganisiert geteilten Inhalte. Am Web transformieren Nutzer von rein passiven Informationskonsumenten zu äußerst aktiven Informationsproduzenten. Dieser Effekt hat zur Herausbildung sozialer Web-Plattformen wie Wikipedia, Youtube, Facebook oder MySpace beigetragen, welche ihre Geschäftslogik auf nutzergenerierten Inhalten aufbauen. Angespornt durch den Erfolg solcher Web-2.0-Anwendungen in der Informationsteilung wollen auch Unternehmen das Web 2.0 für sich nutzbar machen. In ihrer Idealvorstellung von Corporate Web 2.0 schwebt ihnen vor, Strukturen und Muster des Web 2.0 in die Unternehmenslandschaft zu integrieren. Doch müssen Entscheider im Corporate Web 2.0 das entstehende Spannungsfeld zwischen Selbst- und Fremdorganisation, also Freiwilligkeit contra Hierarchie beherrschbar machen, um die Potentiale von Web 2.0 im Unternehmen vollständig auszuschöpfen. Diese Dissertation erforscht einen differenzierten Anwendungsbereich von Corporate Web 2.0, den intraorganisationalen Wissenstransfer über die beiden speziellen Web 2.0 Anwendungen Wiki und Weblog. Als sozio-technische Systeme weisen Wiki und Weblog besondere Charakteristika auf, welche das Verstehen und das Abschätzen ihrer Wirkung im betrieblichen Umfeld erheblich erschweren. Im Gegensatz dazu finden verantwortliche Wissensmanager wenig akademische qualitätsgesicherte Literatur vor, in welcher die beim Einsatz von Wiki und Weblog im Unternehmen beobachteten Phänomene systematisch empirisch untersucht werden. Als Antwort auf diese Knappheit verfolgt der Dissertant im Rahmen einer explorativen Mehrfachfallstudie die zentrale Forschungsfrage, ob und wie Unternehmen ihre Mitarbeiter dazu bringen, Wissen über Wiki und Weblog zu teilen. Die anwendungsnahe Dissertation legt den Untersuchungsfokus einerseits auf die für intraorganisationalen Wissenstransfer verantwortlichen Experten für Wiki und Weblog, berücksichtigt aber auch die Perspektive der Mitarbeiter als Nutzer dieser aus Sicht einer Wirtschaftsinformatik neuen computergestützten Informationssysteme. Durch die systematische Untersuchung des intraorganisationalen Wissenstransfers mit Wikis und Weblogs leistet diese Dissertation als explorative Forschungsarbeit einen Beitrag zu einem besseren Verständnis von Corporate Web 2.0 in Theorie und Praxis.  

Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Anwendung von Data Mining im realen Businesssumfeld. Wir stellen eine breite Palette von Data Mining Methoden und Techniken vor und veranschaulichen diese mit Beispielen aus eigenen praktischen Erfahrungen. Neben einer aktuellen Sichtweise auf das Thema Data Mining, betrachten wir diese Disziplin auch aus vergleichsweise unkonventionellen Perspektiven (z.B. Informationstheorie, Kolmogorow Komplexität, uvm.) und verwenden die neuesten und renommiertesten Quellen der Literatur. Diese Arbeit erkennt den prozessorientierten Charakter von Data Mining an und hebt die Notwendigkeit ihrer engen Integration in den strategisch wichtigen Entscheidungsfindungsprozessen einer Organisation hervor. Wir stellen die bedeutendsten Modelle der Data Mining Prozess-Aufgliederung vor und betrachten die wichtigsten Phasen des Prozesses im Detail. Ebenso berichten wir über unsere Erfahrungen im Aufbau einer Data Mining Gruppe in einem Handelsunternehmen. Zurzeit haben die Wissenschaftler leider kaum Zugang zu interessanten Quellen der realen Geschäftsdaten und arbeiten selten in enger Kooperation mit Spezialisten aus dem Anwendungsumfeld. Im Gegensatz dazu ist diese Dissertation von praktischen Anforderungen an Data Mining im heutigen Businessumfeld geprägt und resultiert aus der Arbeit mit realen Geschäftsdaten. Nach der Analyse der tatsächlichen Geschäftsanforderungen haben wir einen neuartigen universellen and skalierbaren Ansatz zur Modellierung des Kundenverhaltens entwickelt, welcher sowohl in der Versicherungsbranche, als auch im Handelsumfeld erfolgreich umgesetzt werden konnte. Wir schlagen auch einige Anwendungsmöglichkeiten der dargestellten Methode vor. Weiters zeigen wir am Beispiel eines tatsächlich umgesetzten Projekts, wie die Data Mining Techniken dazu verwendet werden können, die direkte Kundenkommunikation im Handelsumfeld zu optimieren, zu personalisieren und zu gestalten. Abschließend analysieren wir die Zukunftsaussichten dieser jungen Wissensdisziplin. Aus eigener Erfahrung mussten wir feststellen, dass Data Mining im Versicherungs- und Handelsumfeld in Österreich leider noch in den Kinderschuhen steckt und einen langen Weg vor sich hat. Wir berichten auch über die bedeutendsten Herausforderungen, die wir im Laufe unserer Data Mining Tätigkeit erlebt haben, und die wichtigsten Erkenntnissen, die wir aus unserer praktischen Arbeit in diesem Umfeld gelernt haben. 

Diese Masterarbeit befasst sich mit einer Untersuchung von Methodiken für die Analyse und das Verstehen von Diskussionen, die im Web statt finden. Hauptaugenwerk wird hierbei auf die Erforschung der Meinungen, die sich aus den Inhalten von Webdiskussionen, konkret aus Diskussionsforen, ermitteln lassen, gelegt. Im Rahmen des praktischen Teils wird ein Prototyp für die Analyse und Auswertung der Informationen aus den Foren für die Domäne Marktforschung im Rahmen des nationalen Forschungsprojektes Understanding Advertising erstellt.

Die vorliegende Arbeit untersucht den Nutzen von konnektionistischen Modellen für das Adaptive Information Retrieval. Adaptives Information Retrieval bezeichnet die Anpassung des Suchprozesses an den individuellen Kontext sowie die individuellen Bedürfnisse des Benutzers. Das Ziel von adaptiven Retrieval-Systemen ist, auf Basis von Benutzer-Feedback zur Güte (d.h. Relevanz) vorheriger Resultate, die Effektivität des Systems zu verbessern. Im Rahmen dieser Diplomarbeit wurde ein Modell für das Adaptive Information Retrieval entwickelt, das die Adaption des Systems in Bezug auf langfristige Benutzerbedürfnisse ermöglicht, indem das Modell auf Ideen und Techniken aus dem Bereich der probabilistischen Indizierung und Retrievals sowie der Neuronalen Netze zurückgreift. Das entwickelte Modell stellt eine Erweiterung des assoziativen Retrieval-Modells von Scheir [2008] dar. Dieses assoziative Modell repräsentiert Assoziationen zwischen Informationsobjekten (d.h. Indexterme und Dokumente) als einen gewichteten Graphen, der auch als Assoziatives Netz bezeichnet wird. Die Verarbeitung von Anfragen in Scheiers Modell ist mittels Aktivierungsausbreitung analog zur Informationsverarbeitung in Neuronalen Netzen realisiert. Das konnektionistische Modell, das im Laufe der Arbeit entwickelt wurde, benutzt den effizienten Backpropagation Algorithmus, um die Struktur des Assoziativen Netzes - basierend auf Relevanz-Feedback - zu modifizieren, mit dem Ziel, dass das Modell in der Lage ist, den intuitiven Begriff der Relevanz besser wiedergeben zu können. In weiterer Folge beschreibt die Arbeit die Referenzimplementierung des Modells im APOSDLE-System und präsentiert die Ergebnisse einer Systemevaluierung basierend auf einer kleinen Testkollektion aus Dokumenten, Anfragen und Relevanzbewertungen. Die Evaluierung zeigt eine signifikante Verbesserung der Effektivität des adaptiven Modells gegenüber dem originalen, assoziativen Modell. Somit schafft das vorgestellte Modell die Grundlage, Relevanz-Feedback in das Retrieval-Modell von Scheir [2008] einfließen zu lassen.  

Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Begrifflichkeit der Reflexion und im speziellem mit dem Einsatz eines reflexiven Prozesses im arbeitsintegrierten Lernen. Reflexion als eine Fähigkeit des Wissensarbeiters seinen Entscheidungsfindungsprozess durch das Miteinbeziehen von Erfahrungswissen positiv zu beeinflussen. Als Wissensarbeiter werden vor allem solche Personen verstanden, die auf Basis ihres Fachwissens und ihrer Kreativität Innovationen vorantreibt. Es wird versucht den Prozess der Reflexion unter Zuhilfenahme von einschlägiger Literatur zu zerlegen und die einzelnen Bestandteile herauszuarbeiten. Zudem werden Modelle vorgestellt, die dazu bestimmt sind einen reflexiven Prozess zu beschreiben. Aufbauend auf diese Erkenntnisse werden verschiedene Methoden eingeführt, die einen Reflexionsprozess unterstützen können. Diese Methoden werden auf ihren möglichen Einsatz als Unterstützungsmethoden für Reflexion geprüft. Der Einsatz von Reflexionsmethoden ist jedoch nur ein Teil davon, was in dieser Arbeit unter Reflection Support zu verstehen ist. Das Ziel war es ein möglichst generelles System zu schaffen, welches den arbeitsintegrierten Lernprozess durch Reflexion unterstützt. Diese Beschreibung liefert die Voraussetzungen dafür, dass der Prozess der Reflexion im Umfeld des arbeitsintegrierten Lernens ablaufen kann. Die Ergebnisse, die aus diesem abstrakten Design gewonnen wurden, wurden in letzter Konsequenz dem Zielsystem APOSDLE (Advanced Process- Oriented Self- Directed Learning Environment) zugeführt. Es entstand ein Prototyp, der Reflection-Support im APOSDLE Projekt verwirklicht hat. Die so genannte Trigger Engine hat nicht nur die Aufgabe den Benutzer des APOSDLE Systems mit den richtigen Reflexionstools zu unterstützten, sondern vor allem die Funktion den geeigneten Zeitpunkt dieser Reflexionsmöglichkeiten herauszufinden. Als Ergebnis wurde ein Prototyp geschaffen der als Modul im APOSDLE System eingesetzt werden kann.  

In der heutigen Zeit werden dem Benutzer eine Vielzahl von Diensten und Anwendungen über das Netzwerk angeboten. Egal ob dem Privatanwender im Internet, oder dem Mitarbeiter in einem Unternehmensportal. In beiden Bereichen muss der Benutzer mit verschiedenen Anwendungen kommunizieren und interagieren. Ein großes Problem stellt dabei die Identifizierung an einen solchen Dienst dar. Jeder der angebotenen Dienste arbeitet mit einem eigenen isolierten Identifikationsmechanismus. Am häufigsten ist der Gebrauch von Benutzername und Passwort in Verwendung.\\ Durch die steigende Anzahl der verwendeten Dienste, steigt auch die Anzahl der Benutzernamen-Passwort Paare für den Benutzer. Um dieser Entwicklung entgegen zu wirken gibt es verschiedene Single Sign-On Lösungen. Ziel hinter einem Single Sign-On System ist die einmalige Authentifizierung an einem System und die Verwendung sämtlicher weiterer Dienste ohne erneute Anmeldung. Dadurch muss der Benutzer nur ein Benutzername-Passwort Paar merken. Dies führt unter anderem zu einer höheren Sicherheit und einer Verbesserung der Usability. \\ Diese Arbeit nimmt sich diesem Thema an und untersucht vorhandene Single Sign-On Lösungsansätze. Durch die Betrachtung der einzelnen Single Sign-On Systeme, wird ein Überblick über den Aufbau und der Funktionsweise gegeben. Auf Basis dieser Recherche werden Entscheidungskriterien bestimmt, welche die einzelnen Lösungsansätze hinsichtlich der Tauglichkeit für eine praktische Umsetzung bewerten.\\ Der daraus resultierende Single Sign-On Lösungsansatz wird in weiterer Folge für die Online Plattform www.bravestone.at der Firma Bravestone Information Technology GmbH konzipiert und umgesetzt.  

Suchmaschinen ermöglichen Benutzern des World Wide Web ihre Informationsbedürfnisse zu formulieren. Jedoch geht während der Formulierung von Suchabfragen oft die ursprüngliche Absicht verloren. Diese Masterarbeit widmet sich diesem Problem mit der Untersuchung einer Konstruktionsmethode von Graphen, die Suchziele aus Suchdatensätzen beinhalten. Während bisherige Arbeiten hauptsächlich die Klassifikation von Suchabfragen in Taxonomien behandeln, werden hier Suchabfragen, die explizite Ziele enthalten, untersucht. Um Beziehungen zwischen Suchzielen ableiten zu können, wird ein neuer Typ von Graphen vorgestellt, der aus Suchdatensätzen erstellt werden kann: Bipartite Ziel-Tag Graphen. Die Arbeit zeigt, wie diese Graphen dazu verwendet werden können, um die Absicht eines Benutzers zu einer von ihm abgesetzten Suchabfrage abzuleiten oder verwandte Ziele eines Ziels zu ermitteln. Einer der wesentlichen Beiträge dieser Arbeit ist eine parametrisierte Methode für die Erstellung der Graphen und die dazugehörigen qualitativen und quantitativen Evaluierungen. Des Weiteren wird SearchGoalNet - ein Netzwerk das 57562 Suchziele von Benutzern enthält - vorgestellt und Anwendungen, die darauf basieren, erläutert.