Visualisierung von temporalen, semi-strukturierten Informationen

1 minute read

Einleitung

Aktuelle Web Intelligence Systeme wie der Media Watch on Climate Change (www.ecoresearch.net/climate) analysieren umfangreiche Datenbest#nde und reichern diese mit Metadaten wie zum Beispiel Ort der Berichterstattung, Sentiment (positiv/negativ), Schlagwärter, etc. an, welche in weiterer Folge automatisierte Auswertungen und Visualisierungen ermöglichen.

Aussagekräftige Visualisierungen sind ein essentieller Baustein für die Aufbereitung von entscheidungsrelevanten Daten aus Web Ressourcen. Die Aufgabe solcher Visualisierungen ist es, zum einen den Datenbestand oder Auszüge aus diesem möglichst übersichtlich, ästhetisch ansprechend und einfach darzustellen, zum anderen aber auch wichtige Fakten und Zusammenhänge aufzuzeigen.

Im Rahmen dieser Arbeit soll der/die Studierende, aufbauend auf einer Literaturrecherche, Mglichkeiten zur Visualisierung von zeitlich, annotierten Informationsflüssen (Twitter, Flickr, Facebook, …) entwickeln. Dabei stehen neben der Zeit und dem ursprünglichen Artikel noch folgende Metadaten zur Verfügung:

  1. Titel
  2. Sentiment - Valenz (ob es sich um eine positive oder negative Berichterstattung handelt)
  3. Keywords - Assoziierte Schlagwörter

und bei einigen Quellen zusätzlich:</p>

  1. Source geography - geographische Koordinaten des Herausgebers / Autors
  2. Target geography - geographische Koordinaten des Ortes über den berichtet wird.

Basierend auf den geleisteten Vorarbeiten soll unter Zuhilfenahme des D3 Javascript Frameworks eine konkrete Visualisierung umgesetzt werden, wobei für die Akquise und Annotation der Informationen auf das webLyzard Framework zurückgegriffen werden kann.</p>

Vorschlag für die Struktur der Arbeit

  1. Einleitung 1.1. Motivation 1.2. Beschreibung der Problemstellung

  2. Stand der aktuellen Forschung

  3. Methode

  4. Evaluierung

  5. Zusammenfassung und Ausblick

Empfohlene Vorkenntnisse

  1. HTML Basiskenntnisse
  2. Eine der folgenden Programmiersprachen: JavaScript, Java, PHP, Python

Literatur

  1. Heer, J., Bostock, M., & Ogievetsky, V. (2010). A tour through the visualization zoo. Commun. ACM, 53(6), 59 - 67. doi:10.1145/1743546.1743567
  2. d3.js - A small, free JavaScript library for manipulating documents based on data.
  3. www.htwchur.ch/?id=web_intelligence