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Data Mining: Uni-Tool filtriert Wissen und Stimmungen aus Social Media

27.06.13 Methoden zur intelligenten und automatischen Gewinnung von Wissen aus sozialen Medien werden derzeit an der Modul Universität Vienna zur Homepage dieses Unternehmnes Relation Browser entwickelt - und wurden jetzt im Vorfeld einer internationalen Konferenz als Open Source Tool online publiziert.

Die Methoden umfassen die Erfassung und Filterung von Inhalten, Spracherkennung, Fehler-Korrektur sowie eine vereinheitlichte Archivierung der gewonnenen Information. Das Open Source Tool ist ein Beitrag zu einem offenen und transparenten Umgang mit Daten aus sozialen Netzwerken und stellt einen wesentlichen Fortschritt im Ucomp-Projekt zur Homepage dieses Unternehmnes Relation Browser der Modul Universität Vienna dar. Dieses demonstriert am Beispiel von Klimawandel modernste Methoden zur Analyse von Online-Informationen und kombiniert diese mit kollektiver menschlicher Intelligenz ("Wisdom of the Crowds").

Das Internet ist keine wohl strukturierte Literatur-Datenbank. Im Gegensatz zu Bibliotheken oder den internen Archiven großer Organisationen liegt Information hier fragmentiert und ungeordnet vor. Das erschwert die automatische Extraktion von Wissen.

Noch komplizierter wird das mit dem Siegeszug sozialer Medien. Der Kontext einer Information ist dort ungleich schwerer erkennbar und die Verwendung von Slang, Dialekten oder Begriffen aus anderen Sprachen zwingen existierende Analysetools in die Knie.

In dem Forschungsprojekt Ucomp wird dieses Problem derzeit an der Modul University Vienna gemeinsam mit Partner-Organisationen aus Österreich, England und Frankreich gelöst.

Das Ziel von Ucomp: Mit herkömmlichen Methoden lässt sich ein Stimmungsbild in Social Media nicht wahrnehmen. Die Technologien von Ucomp sollen das Potenzial verbessern, solche Stimmungen einzufangen - und zwar auf globaler Basis, unabhängig von Sprachbarrieren, Landesgrenzen und Kulturunterschieden.

Der wesentliche Aspekt ist für Prof. Scharl, der auch Technical Director des Projekts die Kombination kollektiver menschlicher Intelligenz mit der Fähigkeit zur automatisierten Wissensextraktion durch Software-Tools. In den folgenden zweieinhalb Jahren wird es darum gehen, kollektive menschliche Intelligenz für die Erkenntnis-orientierte Analyse der gewonnenen Daten zu nutzen.

(Autor: Sebastian Halm)

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