Die Defizite in der Wohnraum- und Infrastrukturversorgung in Städten vieler Entwicklungsländer sind ein Zeichen dafür, dass die konventionellen Strategien und Instrumente zur Armutsreduzierung nicht ausreichend greifen. Infolgedessen wurden in den letzten Jahren verstärkt von internationalen Organisationen und Behörden neue Governanceformen mit stärkerer Beteiligung von zivilgesellschaftlichen Organisationen1 gefordert. Im Zentrum der Forschungsarbeit steht die Frage nach den Wirkungsweisen und der Wirksamkeit des Instruments transnationaler Netzwerke von Basisorganisationen2 für die lokale Entwicklung marginalisierter Siedlungen in Städten von Entwicklungsländern. Mit den Erkenntnissen soll die in der Governanceforschung vertretene These von der zunehmenden Relevanz politischer (staatlicher, halbstaatlicher, privater) Netzwerke und der Notwendigkeit einer stärkeren Einbindung der lokalen Bevölkerung bestätigt sowie Potenziale von transnationalen Netzwerken für die Entwicklung von informellen Siedlungen untersucht werden. Die vorliegende Projektskizze erläutert den aktuellen Stand der Erkenntnisse.

The recent discovery of an intricate and nontrivial interaction topology among the elements of a wide range of natural systems has altered the manner we understand complexity. For example, the axonal fibres transmitting electrical information between cortical regions form a network which is neither regular nor completely random. Their structure seems to follow functional principles to balance between segregation (functional specialisation) and integration. Cortical regions are clustered into modules specialised in processing different kinds of information, e.g. visual or auditory. However, in order to generate a global perception of the real world, the brain needs to integrate the distinct types of information. Where this integration happens, nobody knows. We have performed an extensive and detailed graph theoretical analysis of the cortico-cortical organisation in the brain of cats, trying to relate the individual and collective topological properties of the cortical areas to their function. We conclude that the cortex possesses a very rich communication structure, composed of a mixture of parallel and serial processing paths capable of accommodating dynamical processes with a wide variety of time scales. The communication paths between the sensory systems are not random, but largely mediated by a small set of areas. Far from acting as mere transmitters of information, these central areas are densely connected to each other, strongly indicating their functional role as integrators of the multisensory information. In the quest of uncovering the structure-function relationship of cortical networks, the peculiarities of this network have led us to continuously reconsider the stablished graph measures. For example, a normalised formalism to identify the “functional roles” of vertices in networks with community structure is proposed. The tools developed for this purpose open the door to novel community detection techniques which may also characterise the overlap between modules. The concept of integration has been revisited and adapted to the necessities of the network under study. Additionally, analytical and numerical methods have been introduced to facilitate understanding of the complicated statistical interrelations between the distinct network measures. These methods are helpful to construct new significance tests which may help to discriminate the relevant properties of real networks from side-effects of the evolutionary-growth processes. / Die jüngste Entdeckung einer komplexen und nicht-trivialen Interaktionstopologie zwischen den Elementen einer großen Anzahl natürlicher Systeme hat die Art und Weise verändert, wie wir Komplexität verstehen. So bilden zum Beispiel die Nervenfasern, welche Informationen zwischen Regionen des Kortex übermitteln, ein Netzwerk, das weder vollkommen regelmäßig noch völlig zufallig ist. Die Struktur dieser Netzwerke scheint Funktionsprinzipien zu folgen, die ein Gleichgewicht zwischen Segregation (funktionale Spezialisierung) und Integration (Verarbeitung von Informationen) halten. Die Regionen des Kortex sind in Module gegliedert, welche auf die Verarbeitung unterschiedlicher Arten von Informationen, wie beispielsweise Visuelle oder Auditive, spezialisiert sind. Um eine umfassende Vorstellung von der Realität zu erzeugen, muss das Gehirn verschiedene Informationsarten kombinieren (integrieren). Wo diese Integration jedoch geschieht, ist noch ungeklärt. In dieser Dissertation wurde eine weitreichende und detaillierte graphen- theoretische Analyse der kortiko-kortikalen Organisation des Katzengehirns durchgeführt. Dabei wurde der Versuch unternommen, individuelle sowie kollektive topologische Eigenschaften der Kortexareale zu ihrer Funktion in Beziehung zu setzen. Aus der Untersuchung wird geschlussfolgert, dass der Kortex eine äußerst reichhaltige Kommunikationsstruktur aufweist, die aus einer Mischung von parallelen und seriellen übertragungsbahnen besteht, die es ermöglichen dynamische Prozesse auf vielen verschiedenen Zeitskalen zu tragen. Die Kommunikationsbahnen zwischen den sensorischen Systemen sind nicht zufällig verteilt, sondern verlaufen fast alle durch eine geringe Anzahl von Arealen. Diese zentralen Areale agieren nicht allein als übermittler von Informationen. Sie sind dicht untereinander verbunden, was auf ihre Funktion als Integrator hinweist. Bei der Analyse der Struktur-Funktions-Beziehungen kortikaler Netzwerke wurden unter Berucksichtigung der Besonderheiten des untersuchten Netzwerkes die bisher verwandten Graphenmaße überdacht und zum Teil überarbeitet. So wurde beispielsweise ein normalisierter Formalismus vorgeschlagen, um die funktionalen Rollen der Knoten in Netzwerken mit einer Community-Struktur zu identifizieren. Die für diesen Zweck entwickelten Werkzeuge ermöglichen neue Methoden zur Erkennung dieser Strukturen, die möglicherweise auch die überlappung von Modulen beschreiben. Das Konzept der Integration wurde revidiert und den Bedürfnissen des untersuchten Netzwerkes angepasst. Außerdem wurden analytische und numerische Methoden eingeführt, um das Verständnis des komplizierten statistischen Zusammenhangs zwischen den verschiedenen Netzwerkmaßen zu erleichtern. Diese Methoden sind hilfreich für die Konstruktion neuer Signifikanztests, die relevante Eigenschaften realer Netzwerke von Nebeneffekten ihrer evolutionären Wachstumsprozesse unterscheiden können.

Ziel der Arbeit war es, dichte Neuronenkulturen in kleinere Untereinheiten zu unterteilen, welche durch ihre Neuriten miteinander in Kontakt standen. Zu diesem Zweck wurden auf MEAs zellbindende Kreisareale mittels Mikrostempeltechnik auf die zellabweisende Schicht aus Polyethylenglykol übertragen. Dudurch wurde gewährleistet, dass scharf abgegrenzte Neuronenareale für mehrere Wochen auf dem MEA wuchsen und nach Ausbildung der neuritischen Verbindungen untereinander, die elektrische Aktivität zwischen den Kreiskammern gemessen werden könnte. Das sollte Auskunft über Informationsausbreitung in Neuralnetzen geben und die Theorien über Synchronität und Synfirechains prüfbar machen. / It was the aim, to prodruce dense neural cultures and subdivide them into smaller units, which could communicate with each other via their neurites. For that purpose cell-friendly circular areals (PECM) were printed onto the MEA surface covered by a thin layer of Star-PEG. That should garantee that the cells grow in sharp-lined neuronal circles, that would grow for several weeks on the chip and that after they would have spread their neurites their electrical actions between the circles could be measured. That could provide future information about the synchronized spread of neural information.

Kollektive biologische Systeme sammeln Informationen und leiten diese intern weiter, um Umweltveränderungen zu detektieren und auf sie zu reagieren. In Tiergruppen können die probabilistischen Entscheidungen von Individuen durch diese kollektive Informationsverarbeitung verbessert werden. Die dem sozialen Austausch zu Grunde liegenden Sinneswahrnehmungen finden jedoch in gängigen Modellen kollektiven Verhaltens kaum Beachtung. Hier untersuche ich, wie der individuelle Zugang zu sozialen Informationen durch visuelle Wahrnehmung und räumliche Gruppenstruktur geformt wird. Zuerst untersuche ich Fluchtwellen in Fischschwärmen in zwei als unterschiedlich riskant wahrgenommenen Kontexten mithilfe empirisch ermittelter visueller Interaktionsnetzwerke. Die beobachtete strukturelle Änderung der Gruppen zwischen den Kontexten erweist sich als essenziell, um die Änderung der Fluchtwellengröße zu erklären und optimiert potenziell die kollektive Informationsverarbeitung im jeweiligen Kontext. Von optimaler Informationsverarbeitung wird in biologischen Systemen oft angenommen, dass sie an Phasenübergängen in deren kollektiver Dynamik stattfindet, sogenannten kritischen Punkten. Die beobachtete strukturelle Änderung ändert den Abstand des Schwarmverhaltens zu einem solchen kritischen Punkt. Jedoch bleiben die Gruppen subkritisch in beiden Kontexten, vermutlich aus Notwendigkeit, tatsächliche Warnungen zu verstärken und falsche zu unterdrücken. Im zweiten Teil vergleiche ich visuelle Netzwerke mit anderen räumlichen Netzwerken bezüglich ihrer Struktur und dem Verhalten von Ausbreitungsprozessen auf ihnen. Einzig visuelle Netzwerke zeigen bei mittleren Gruppendichten Optima in zentralen Netzwerkeigenschaften und behalten realistische Eigenschaften bei hohen und niedrigen Dichten. Abschließend entwickle ich eine analytische Näherung zentraler Netzwerkeigenschaften solcher visuellen Netzwerke. / Collective biological systems gather information and propagate it internally to detect and react to environmental changes. In animal groups the probabilistic decisions of individuals can be improved by this collective information processing. Animals rely on sensory cues for social communication, yet common models of collective behavior neglect this sensory basis of interactions. Here, I investigate how an individual’s access to social information is shaped by visual sensory limitations and spatial group structure. First, escape waves in fish schools are studied under two levels of perceived environmental risk using empirically inferred visual interaction networks. Group-structural change is found to be crucial to explain the observed differences in size of escape waves and potentially optimize collective information processing according to the state of the environment. Optimal information processing in biological systems is often hypothesized to occur at phase transitions in their collective dynamics, so-called critical points. Here, the observed change in group structure modifies the schools’ distance to a critical point. Yet groups stay subcritical in both experimental setups, which may manage a trade-off between sensitivity to true alarms and robustness to false ones. In a second part, visual networks are compared to other spatial networks in structure and behavior of spreading processes on them. Visual networks show a unique dependence on group density with optima in network structural measures at intermediate densities, making them more realistic than other networks at high and low densities. Finally, an analytical approximation of central properties of visual networks is developed. Overall, this thesis identifies group structure as a potential control mechanism of collective information processing, highlights the trade-off associated with criticality in noisy systems and provides a systematic study and analytic approximation of visual sensory networks.

Durch große Datenmengen können die Forscher die Eigenschaften komplexer Systeme untersuchen, z.B. komplexe Netzwerk und die Dynamik des menschlichen Verhaltens. Eine große Anzahl an Systemen werden als große und komplexe Netzwerke dargestellt, z.B. das Internet, Stromnetze, Wirtschaftssysteme. Immer mehr Forscher haben großes Interesse an der Dynamik des komplexen Netzwerks. Diese Arbeit besteht aus den folgenden drei Teilen. Der erste Teil ist ein einfacher dynamischer Optimierungs-Kopplungs-Mechanismus, aber sehr wirksam. Durch den Mechanismus kann synchronisation in komplexen Netzwerken mit und ohne Zeitverzögerung realisiert, und die Fähigkeit der Synchronisation von small-world und scale-free Netze verbessert werden. Im zweiten Teil geht um die Verstärkung der Robustheit der scale-free Netze im Zusammenhang mit der Gemeinden-Struktur. Einige Reaktionsmuster und topologische Gemeinden sind einheitlich. Die Ergebnisse zeigen einen neuen Aspekt der Beziehung zwischen den Funktionen und der Netzwerk-Topologie von komplexen Netzwerken. Im dritten Teil welche eine wichtige Rolle in komplexen Netzwerken spielt, wird die Verhaltens-Dynamik der menschliche Mitteilung durch Daten- und Modellanalysierung erforscht, dann entsteht ein neues Mitteilungsmodell. Mit Hilfe von einem Interaktion priority-Queue Model kann das neue Modell erklärt werden. Mit Hilfe des Models können viele praktische Interaktions-Systeme erklärt werden, z.B. E-Mail und Briefe (oder Post). Mit Hilfe meiner Untersuchung kann man menschliches Verhalten auf der Individuums- und Netzwerkebene neu kennenlernen. Im vierter Teil kann ich nachweisen, dass menschliches Kommentar-Verhalten in on-line Sozialsystemen, eine andere Art der Interaktionsdynamik von Mensch non-Poisson ist und dieses am Modell erklären. Mit Hilfe der non-Poisson Prozesse kann man das persönliche Anziehungskraft-Modell besser verstehen. Die Ergebnisse sind hilfreich zum Kennenlernen des Musters des menschlichen Verhaltens in on-line Gesellschaften und der Entwicklung von öffentlicher Meinung nicht nur in der virtuellen Gesellschaftn sondern auch in der Realgesellschaft. Am Ende geht es um eine Prognose von menschlicher Dynamik und komplexen Netzwerken. / The availability of large data sets has allowed researchers to uncover complex properties in complex systems, such as complex networks and human dynamics. A vast number of systems, from the Internet to the brain, power grids, ecosystems, can be represented as large complex networks. Dynamics on and of complex networks has attracted more and more researchers’ interest. In this thesis, first, I introduced a simple but effective dynamical optimization coupling scheme which can realize complete synchronization in networks with undelayed and delayed couplings and enhance the small-world and scale-free networks’ synchronizability. Second, I showed that the robustness of scale-free networks with community structure was enhanced due to the existence of communities in the networks and some of the response patterns were found to coincide with topological communities. My results provide insights into the relationship between network topology and the functional organization in complex networks from another viewpoint. Third, as an important kind of nodes of complex networks, human detailed correspondence dynamics was studied by both data and the model. A new and general type of human correspondence pattern was found and an interacting priority-queues model was introduced to explain it. The model can also embrace a range of realistic social interacting systems such as email and letter communication. My findings provide insight into various human activities both at the individual and network level. Fourth, I present clearly new evidence that human comment behavior in on-line social systems, a different type of interacting human dynamics, is non-Poissonian and a model based on the personal attraction was introduced to explain it. These results are helpful for discovering regular patterns of human behavior in on-line society and the evolution of the public opinion on the virtual as well as real society. Finally, there are conclusion and outlook of human dynamics and complex networks.

The study of biological interaction networks is a central theme in systems biology. Here, we investigate common as well as differentiating principles of molecular interaction networks associated with different levels of molecular organization. They include metabolic pathway maps, protein-protein interaction networks as well as kinase interaction networks. First, we present an integrated analysis of metabolic pathway maps and protein-protein interaction networks (PIN). It has long been established that successive enzymatic steps are often catalyzed by physically interacting proteins forming permanent or transient multi-enzyme complexes. Inspecting high-throughput PIN data, it has been shown recently that, indeed, enzymes involved in successive reactions are generally more likely to interact than other protein pairs. In this study, we expanded this line of research to include comparisons of the respective underlying network topologies as well as to investigate whether the spatial organization of enzyme interactions correlates with metabolic efficiency. Analyzing yeast data, we detected long-range correlations between shortest paths between proteins in both network types suggesting a mutual correspondence of both network architectures. We discovered that the organizing principles of physical interactions between metabolic enzymes differ from the general PIN of all proteins. While physical interactions between proteins are generally dissortative, enzyme interactions were observed to be assortative. Thus, enzymes frequently interact with other enzymes of similar rather than different degree. Enzymes carrying high flux loads are more likely to physically interact than enzymes with lower metabolic throughput. In particular, enzymes associated with catabolic pathways as well as enzymes involved in the biosynthesis of complex molecules were found to exhibit high degrees of physical clustering. Single proteins were identified that connect major components of the cellular metabolism and hence might be essential for the structural integrity of several biosynthetic systems. Besides metabolic aspects of PINs, we investigated the characteristic topological properties of protein interactions involved in signaling and regulatory functions mediated by kinase interactions. Characteristic topological differences between PINs associated with metabolism, and those describing phosphorylation networks were revealed and shown to reflect the different modes of biological operation of both network types. The construction of phosphorylation networks is based on the identification of specific kinase-target relations including the determination of the actual phosphorylation sites (P-sites). The computational prediction of P-sites as well as the identification of involved kinases still suffers from insufficient accuracies and specificities of the underlying prediction algorithms, and the experimental identification in a genome-scale manner is not (yet) doable. Computational prediction methods have focused primarily on extracting predictive features from the local, one-dimensional sequence information surrounding P-sites. However the recognition of such motifs by the respective kinases is a spatial event. Therefore, we characterized the spatial distributions of amino acid residue types around P-sites and extracted signature 3D-profiles. We then tested the added value of spatial information on the prediction performance. When compared to sequence-only based predictors, a consistent performance gain was obtained. The availability of reliable training data of experimentally determined P-sites is critical for the development of computational prediction methods. As part of this thesis, we provide an assessment of false-positive rates of phosphoproteomic data. / Ein zentrales Thema der Systembiologie ist die Untersuchung biologischer Interaktionsnetzwerke. In der vorliegenden Arbeit wurden gemeinsame sowie differenzierende Prinzipien molekularer Interaktionsnetzwerke untersucht, die sich durch unterschiedliche Ebenen der molekulareren Organisation auszeichnen. Zu den untersuchten Interaktionsnetzwerken gehörten Netzwerke, die auf metabolischen Wechselwirkungen, physikalischen Wechselwirkungen zwischen Proteinen und Kinase-Interaktionen aufbauen. Zunächst wird eine integrativen Analyse der metabolischen Pfade und Protein Interaktionsnetzwerke vorgestellt. Es wird seit schon seit langem angenommen, dass aufeinander folgende enzymatische Schritte oft durch permanente oder transiente Multienzymkomplexe, die auf physikalischen Wechselwirkungen der involvierten Proteine basieren, katalysiert werden. Diese Annahme konnte durch die Auswertung von Ergebnissen aus Hochdurchsatz-Experimenten bestätigt werden. Demnach treten aufeinander folgende Enzyme häufiger in physikalische Wechselwirkung als zufällige Enzympaare. Die vorliegende Arbeit geht in ihrer Analyse weiter, in dem die Topologien der zugrundeliegenden Netzwerke, die auf metabolischen und physikalischen Wechselwirkungen basieren verglichen werden und der Zusammenhang zwischen der räumlichen Organisation der Enzyme und der metabolischen Effizienz gesucht wird. Ausgehend von Interaktionsdaten aus Hefe hat die Analyse der auf metabolischen und physikalischen Wechselwirkungen aufbauenden Interaktionswege eine weitgehende Korrelation der Distanzen aufgezeigt und somit eine wechselseitige Übereinstimmung der Architekturen nahegelegt. Allerdings folgen physikalische Wechselwirkungen zwischen metabolischen Enzymen anderen organisatorischen Regeln als Proteininteraktionen im allgemeinem PIN, das alle Proteininteraktionen enthält. Während Proteininteraktionen im allgemeinen PIN sich dissortativ verhalten, sind physikalische Enzyminteraktionen assortativ, d.h. dass die Anzahl der Interaktionen benachbarter Proteine im allgemeinem Netzwerk negativ und im metabolischen Netzwerk positiv korreliert. Ferner scheinen Enzyme von höherem metabolischen Durchsatz häufiger in Wechselwirkungen involviert zu sein. Enzyme der zentralen katabolischen Prozesse sowie der Biosynthese komplexer Membranlipide zeigen dabei einen besonders hohen Verknüpfungsgrad und eine dichte Clusterbildung. Einzelne Proteine wurden identifiziert, die die Hauptkomponenten des zellulären Metabolismus verbinden und so die Integrität verschiedener biosynthetischer Systeme essenziell beeinflussen könnten. Neben dem metabolischen Aspekt der PIN wurde auch der Aspekt der Regulation sowie der Signaltransduktion, der Kinase-Interaktionen, näher analysiert. Dabei wurden charakteristische topologische Unterschiede der mit dem Metabolismus und der Phosphorylierung assoziierten PIN gefunden, die die unterschiedlichen Aufgaben beider Netzwerke widerspiegeln. Die Rekonstruktion von Phosphorylierungs-Netzwerken basiert im Wesentlichen auf der Vorhersage von Kinase-Zielprotein Relationen und kann deshalb immer noch an der nicht genügenden Vorhersagegüte der angewandten Vorhersage-Algorithmen während der Bestimmung von Phosphorylierungsstellen (P-Stellen) und der dazugehörigen Kinasen leiden. Auch die experimentelle, genomweite Bestimmung der P-Stellen ist (noch) nicht durchführbar. Bisherige computergestützte Vorhersagemethoden beruhten für gewöhnlich auf der Auswertung charakteristischer Merkmale der lokalen, die P-Stelle umgebenden Proteinsequenz. Dieser Ansatz wird durch die Verwendung räumlicher 3D-Information in der vorliegenden Arbeit erweitert. Hierbei wird die Verteilung der Aminosäuren um die P-Stelle berechnet und spezifische 3D-Signaturen zur Vorhersage extrahiert. Beim Vergleich mit sequenz-basierten Vorhersagemethoden konnte eine konsistente Verbesserung der Vorhersage durch die Einbeziehung räumlicher Information gezeigt werden. Weiterhin wird in der vorliegenden Arbeit auch der Frage nach der Fehlerrate der experimentellen Phosphoprotein-Daten nachgegangen und ihre Verlässlichkeit bewertet. Die Verfügbarkeit eines verlässlichen Datensatzes ist bei der Entwicklung einer Vorhersagemethode ein entscheidendes Kriterium.

Gemeinsamer Workshop von Universitaetsrechenzentrum und Professur Rechnernetze und verteilte Systeme der Fakultaet fuer Informatik der TU Chemnitz. Der Vortrag bietet eine kurze Einführung in die Welt der Ad-Hoc-Netzwerke.

Durch die Anwendung der Theorie Komplexer Netzwerke auf die Topologie komplexer Materialflusssysteme (MFS), im Speziellen auf Gepäckförderanlagen (GFA) in Flughäfen, wurden Erkenntnisse für die Generierung und Optimierung der Layouts gewonnen. Zunächst wird die einfache Anwendbarkeit von Netzwerkanalysemethoden auf komplexe MFS gezeigt. Dadurch können generische Eigenschaften der Systeme untersucht werden, die mit anderen Methoden nicht zugänglich sind. Des Weiteren wird dargelegt, dass alle untersuchten GFA ähnliche Charakteristiken aufweisen, was zukünftig für die Generierung der Topologien genutzt werden kann. Durch diese Analysemethodik werden wichtige Einblicke in Materialflüsse in GFA ohne aufwändige Simulationen möglich. Bereits einfache Analysen lassen neue Schlüsse auf Eigenschaften wie die Robustheit und Leistung eines MFS zu. Die Algorithmen sind leicht in der frühen Planungsphase einsetzbar und versprechen ein ausgereifteres System, welches in späteren (Simulations-) Phasen mit geringeren Änderungen auskommt.

Holistische Betrachtung der Etablierung, Änderung und Verstetigung von Migrationsflüssen unter Berücksichtigung von sozialen Netzwerken und Lokalität.

Heutige Systeme zur Aufzeichnung von Lehrveranstaltungen arbeiten weitgehend automatisiert. Sie beschränken sich dabei nicht nur auf die reine Aufnahme einer Audio- oder Videospur, sondern sind in der Lage, Vorlesungsinhalte wie PowerPoint-Folien zu verarbeiten und diese mit Hilfe einer speziellen Wiedergabekomponente in geeigneter Form zu präsentieren. Mit dem an der Universität Osnabrück entwickelten virtPresenter- Framework existiert ein Vorlesungsaufzeichnungssystem, das alle Schritte von der Erstellung über die Aufbereitung der Aufzeichnungen bis zur Darstellung mit Hilfe einer Flash-basierten Abspielkomponente beherrscht. Mit den Fähigkeiten des Standards HTML5, der sich zur Zeit in der finalen Entwicklungsphase befindet und der von allen Browserherstellern in weiten Teilen bereits verwendet wird, steht eine neue Technologie zur Verfügung, die neue Möglichkeiten bei der Wiedergabe von multimedialen Inhalten im Webbrowser bietet, ohne dabei auf proprietäre Browser-Plugins wie den Flash-Player zurückgreifen zu müssen. Im Rahmen der dieser Arbeit wurde daher der web virtPresenter entwickelt, der eine Wiedergabekomponente für das virtPresenter-Framework darstellt, der die vielfältigen Möglichkeiten von HTML5 ausschöpft. Mit dem web virtPresenter ist es erstmals möglich, Vorlesungsinhalte plattformunabhängig einer größeren Nutzergruppe zugänglich zu machen. Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Integration dieser entwickelten Wiedergabekomponente web virtPresenter in das soziale Netzwerk Facebook. Die Applikation social virtPresenter verknüpft das Angebot an hochwertigen Vorlesungsaufzeichnungen mit den Kommunikationsfunktionen eines sozialen Netzwerks. Der social virtPresenter bietet durch diese Kombination einen virtuellen Hörsaal, der es dem Benutzer möglich macht, von jedem Ort mit anderen Benutzern zusammen Vorlesungsaufzeichnungen zu betrachten und gemeinsam Vorlesungsinhalte zu lernen. Über Diskussionsforen, Wikis, Kommentar- und Chatsystem können die Nutzer jederzeit untereinander in Kontakt treten, um sich in einer Art virtuellem Hörsaal während der Wiedergabe einer Aufzeichnung untereinander über Vorlesungsinhalte auszutauschen. Ein besonderer Fokus dieser Arbeit liegt dabei auf den sozialen Konzepten des social virtPresenter. Ausgehend von der User Awareness werden die Kommunikationsmöglichkeiten der Benutzer untereinander beschrieben und klassifiziert, die die Grundlage für den social virtPresenter bilden. Neben der Software hat sich in den letzten Jahren aber auch die Hardware stark weiterentwickelt. Der aktuelle Trend entfernt sich derzeit vom klassischen Desktop-Computer und geht hin zu mobilen Tablet-Computern wie das iPad von Apple oder vergleich- baren Geräten mit dem Betriebssystem Android. Sie zeichnen sich einerseits durch eine hohe Mobilität aus, andererseits enthalten sie eine weit entwickelte Betriebssysteme, die inzwischen vollwertige Webbrowser enthalten, die die neuesten Technologien wie HTML5 bereits unterstützen. Daher wurde der web virtPresenter in die Tablet-kompatible Webapplikation mobile virtPresenter portiert, die speziell an die Bedienung durch Touch-Gesten angepasst ist, um dem Benutzer überall und jederzeit die Gelegenheit zu bieten, Vorlesungsaufzeichnungen schauen zu können.