Relatedness in evidence networks

The rapid development of the Internet and the growing availability of mobile web access has catalyzed the participatory nature of the information collection process in many popular Web 2.0 applications like Facebook, Twitter, Flickr or Wikipedia. Among others, breaking news or interesting upcoming events can easily be propagated along social links, interesting resources (like pictures, videos or research papers) can be shared or encyclopedic articles collaboratively created. Furthermore, other users’ content can often be annotated, commented or added to a personal list of favorite items. With the Social Web, finally, relations and interactions among users of social web applications are in the focus of interest. The resulting “digitalization” of user interactions leaves traces within various databases and log files of different applications. These traces hint at relatedness among the involved entities (i. e., among users and/or objects), either explicitly (e. g., in case of friendship requests in online social networks) or implicitly (e. g., when a user visits a personal homepage). Within this thesis, these traces are considered as evidences of relatedness and formalized as so called evidence networks, applying the methodological framework of social network analysis. Firstly, evidence networks of user relatedness are analyzed, which are derived from both explicit and implicit user interactions in social web applications. Based on these networks, the social distributional hypothesis is formulated, stating that users with similar interaction characteristics tend to be related. This hypothesis is grounded by analyzing correlations between the similarity of interaction characteristics and external semantic similarities of users. Finally, a new approach for assessing the quality of user communities in social web applications is presented and evaluated, which is based on evidence networks of user relatedness. Secondly, the same methodological framework is applied for analyzing emergent relations among names by considering evidence networks of name relatedness. Based on the obtained results, the name search platform Nameling was developed, whose usage data is then used for assessing the ranking performance of the emergent name inter-relations, as well as for evaluating personalized name recommendation systems. Altogether, with the model of evidence networks and the analysis of semantic correlations, a framework for analyzing relatedness of objects is presented, which is broadly applicable to a variety of entities within applications of the Social Web. v Zusammenfassung Einhergehend mit der Entwicklung und zunehmenden Verfügbarkeit des Internets hat sich die Art der Informationsbereitstellung und der Informationsbeschaffung deutlich geändert. Die einstmalige Trennung zwischen Publizist und Konsument wird durch kollaborative Anwendungen des sogenannten Web 2.0 aufgehoben, wo jeder Teilnehmer gleichsam Informationen bereitstellen und konsumieren kann. Zudem können Einträge anderer Teilnehmer erweitert, kommentiert oder diskutiert werden. Mit dem Social Web treten schließlich die sozialen Beziehungen und Interaktionen der Teilnehmer in den Vordergrund. Dank mobiler Endgeräte können zu jeder Zeit und an nahezu jedem Ort Nachrichten verschickt und gelesen werden, neue Bekannschaften gemacht oder der aktuelle Status dem virtuellen Freundeskreis mitgeteilt werden. Mit jeder Aktivität innerhalb einer solchen Applikation setzt sich ein Teilnehmer in Beziehung zu Datenobjekten und/oder anderen Teilnehmern. Dies kann explizit geschehen, indem z.B. ein Artikel geschrieben wird und per EMail an Freunde verschickt wird. Beziehungen zwischen Datenobjekten und Nutzern fallen aber auch implizit an, wenn z.B. die Profilseite eines anderen Teilnehmers aufgerufen wird oder wenn verschiedene Teilnehmer einen Artikel ähnlich bewerten. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein formaler Ansatz zur Analyse und Nutzbarmachung von Beziehungsstrukturen entwickelt, welcher auf solchen expliziten und impliziten Datenspuren aufbaut. In einem ersten Teil widmet sich diese Arbeit der Analyse von Beziehungen zwischen Nutzern in Applikationen des Social Web unter Anwendung von Methoden der sozialen Netzwerkanalyse. Innerhalb einer typischen sozialen Webanwendung haben Nutzer verschiedene Möglichkeiten zu interagieren. Als Beispiel betrachten wir das vom Fachgebiet Wissensverarbeitung entwickelte und betriebene Verschlagwortungssystem BibSonomy. Jeder Anwender verwaltet zunächst seine eigenen Lesezeichen, sowie Publikations-Metainformationen. Da diese Einträge im allgemeinen öffentlich sichtbar sind, kann ein Anwender auch auf Einträge von Anderen zurückgreifen. So können Detail-Informationen zu Einträgen anderer Nutzer abgerufen werden, diese können auch kopiert werden oder einfach alle Einträge eines Nutzers abgerufen werden. Als soziale Webanwendung ermöglicht BibSonomy Nutzern, auch explizit zu interagieren und Beziehungen zu etablieren, indem Freundschafts-Beziehungen angegeben werden können. vi Aus jedem Interaktionsmuster werden Beziehungsstrukturen zwischen Nutzern abgeleitet. Der Vorteil der impliziten Nutzer-Interaktionen besteht darin, dass diese häufig vorkommen und quasi nebenbei im Betrieb des Systems abfallen. Jedoch ist anzunehmen, dass eine explizit angegebene Freundschaftsbeziehung eine stärkere Aussagekraft hat, als entsprechende implizite Interaktionen. Ein erster Schwerpunkt dieser Arbeit ist entsprechend der Vergleich verschiedener Beziehungsstrukturen innerhalb einer sozialen Webanwendung, wobei neben BibSonomy auch der Microblogging-Dienst Twitter und das soziale Fotoverwaltungssystem Flickr betrachtet wird. Das grundsätzliche Problem bei der Analyse von Anwendern sozialer Webanwendungen besteht darin, dass ein Anwender lediglich durch eine entsprechende Nutzer-Kennung repräsentiert ist, welche in den meisten Fällen mit keiner allgemeinen Bedeutung verknüpft ist. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur Untersuchung der “Sinnhaftigkeit” einer gegebenen Beziehungsstruktur entwickelt. Durch die Betrachtung möglichst vieler Interaktionsmuster in verschiedenen Anwendungen wird eine Arbeitshypothese erarbeitet und untermauert, welche die Verwendung von impliziten Datenspuren für die Analyse von Beziehungen zwischen Anwendern rechtfertigt. Von besonderer Relevanz bei der Untersuchung von Nutzern in sozialen Webanwendungen ist die Analyse von Interessensgruppen, z.B. Gruppen von Nutzern in BibSonomy, welche sich mit ähnlichen Forschungsfragen beschäftigen, basiserend auf den Schlagwörtern der jeweiligen Publikationseinträgen. Da die Anzahl möglicher Gruppen super-exponentiell mit der Anzahl von Nutzern wächst, handelt es sich hierbei um ein schweres Problem im Sinne der Komplexitätstheorie. Entsprechend basieren die meisten Verfahren auf Heuristiken und liefern bei gleicher Eingabe verschiedene Ergebnisse. Im Rahmen dieser Dissertation wird ein Verfahren zum Güte-Vergleich von verschiedenen Einteilungen in Nutzergruppen entwickelt und evaluiert, welches auf auf den aus Datenspuren gewonnenen Beziehungsstrukturen (insbesondere den impliziten) basiert. Der zweite Teil dieser Arbeit widmet sich der Analyse eines der weit verbreitetsten Profil-Attributen von Nutzern in sozialen Webanwendungen, dem Vornamen. Hierbei finden die im ersten Teil vorgestellten Verfahren und Analysen Anwendung, d.h. es werden Beziehungsnetzwerke für Namen aus Daten von sozialen Webanwendungen gewonnen und mit Methoden der sozialen Netzwerkanalyse untersucht. vii Mithilfe externer Beschreibungen von Vornamen werden semantische Ähnlichkeiten zwischen Namen bestimmt und mit jeweiligen strukturellen Ähnlichkeiten in den verschiedenen Beziehungsnetzwerken verglichen. Die Bestimmung von “verwandten” Namen entspricht in einer praktischen Anwendung der Suche von werdenden Eltern nach einem passenden Vornamen. Die Ergebnisse zu der Analyse von Namensbeziehungen sind die Grundlage für die Implementierung der Namenssuchmaschine Nameling, welche im Rahmen dieser Arbeit entwickelt wurde. Mehr als 35.000 Nutzer griffen innerhalb der ersten sechs Monate nach Inbetriebnahme auf Nameling zu. Die hierbei anfallenden Nutzungsdaten wiederum geben Aufschluss über individuelle Vornamenspräferenzen der Anwender. Im Rahmen dieser Arbeit werden diese Nutzungsdaten vorgestellt und zur Bestimmung sowie Bewertung von personalisierten Vornamensempfehlungen verwendet. Abschließend werden Ansätze zur Diversifizierung von personalisierten Vornamensempfehlungen vorgestellt, welche statische Beziehungsnetzwerke für Namen mit den individuellen Nutzungsdaten verknüpft.