Datenbank-Spektrum

, Volume 10, Issue 1, pp 5–5 | Cite as

Editorial

Editorial

Viele Inhalte und Strukturen im Web 2.0 werden heute von Benutzern erstellt, wie zum Beispiel Weblogs, Video-, Foto- und Link-Sharing-Seiten, oder sind Produkt sozialer Interaktion und Kooperation im World Wide Web, wie Suchmaschinen-Logs, Folksonomies oder soziale Netzwerke. Die Meinungen und persönliche Beiträge in diesen Medien sind eine wertvolle Wissensquelle, da sie sich, teils tagesaktuell, auf reale Begebenheiten beziehen und verschiedene Inhaltsformen miteinander verknüpfen.

Diese Entwicklungen ändern grundlegend die Art und Weise, wie wir Informationen im World Wide Web konsumieren. Social Search greift diese Entwicklungen auf. Es befasst sich mit der personalisierten Suche in solchen dynamischen Wissensquellen – unter Einbeziehung der Netzwerke von Benutzern oder der automatischen Empfehlung potenziell interessanter Beiträge.

Die Daten, die aufgrund sozialer Interaktionen im Web 2.0 generiert werden, bergen großes Potential an wirtschafts – und gesellschaftsrelevantem Wissen. Social Mining befasst sich mit der Erschließung dieser Wissensquelle – u.a. zur Trendidentifizierung, Stimmungs- und Meinungsanalysen oder der Suche nach neuen Märkten. Es gibt auch Antworten darauf, wie neuen Problemen, die aus dem Missbrauch sozialer Software resultieren, wie Mobbing, Stalking oder Vandalismus begegnet werden kann.

Dieses Themenheft bietet eine Auswahl von Beiträgen zu diesen Themen. Der erste Beitrag behandelt Social Mining in Suchmaschinen-Logs. Die Autoren ziehen hierbei Parallelen zu vorausgehenden Arbeiten im Bereich kollaborativer Taggingsysteme. Sie zeigen, dass Suchmaschinen-Logs ähnliche semantische Informationen beinhalten wie jene Datenstrukturen, die in kollaborativen Taggingsystemen wie Delicious oder Flickr entstehen.

Der zweite Beitrag beschäftigt sich mit der automatischen Erkennung von Ereignissen in Sozialen Medien. Die Autoren beschreiben ein probabilistisches Verfahren zur Modellierung von multimodalen Inhalten, das eine automatische Erkennung von ungewöhnlichen Inhaltsgruppen ermöglicht. Die praktische Anwendbarkeit des Verfahrens wird auf realen Daten des Portals Flickr evaluiert.

Der dritte Beitrag untersucht die Problematik des Datenschutzes in digitalen sozialen Netzwerken. Die Autoren präsentieren eine Studie von sechs Business-Community-Plattformen und verdeutlichen, wie digitale soziale Netzwerke konzipiert sein müssen, um sensible Nutzerdaten zu schützen ohne die Bedienbarkeit des Systems zu beeinträchtigen.

Im letzten Beitrag berichtet Andreas Henrich über den Perspectives Workshop zum Thema „Digital Social Networks“, der Ende Januar 2010 auf Schloss Dagstuhl stattfand.

Copyright information

© Springer-Verlag 2010

Authors and Affiliations

  1. 1.Exzellenzcluster „Multimodal Computing and Interaction“Universität des SaarlandesSaarbrückenDeutschland
  2. 2.Media SystemsBauhaus-Universität WeimarWeimarDeutschland

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