In the last ten years there has been a significant progress of the World Wide Web, which evolved to become the so-called “Web 2.0”. The most important feature of this new quality of the WWW is the participation of the users in generating contents. This trend facilitates the formation of user communities which collaborate on diverse projects, where they collect and publish information. Prominent examples of such projects are the online-encyclopedia “Wikipedia”, the microblogging-platform “Twitter”, the photo-platform “Flickr” and the database of topographic information “OpenStreetMap”. User-generated content, which is directly or indirectly geospatially referenced, is of-ten termed more specifically as “volunteered geographic information”. The geospatial reference of this information is constituted either directly by coordinates that are given as meta-information or indirectly through georeferencing of toponyms or addresses that are contained in this information. Volunteered geographic information is particularly suited for research, as it can be accessed with low or even at no costs at all. Furthermore it reflects a variety of human decisions which are linked to geographic space. In this thesis, the relationship of space and content of volunteered geographic information is investigated from two different perspectives. The first part of this thesis addresses the question for which share of information there exists a relationship between space and content of the information, such that the information is locatable in geospace. In this context, the assumption that about 80% of all information has a reference to space has been well known within the community of geographic information system users. Since the 1980s it has served as a marketing tool within the whole geoinformation sector, although there has not been any empirical evidence. This thesis contributes to fill this research gap. For the validation of the ‘80%-hypothesis’ two approaches are presented. The first approach is based on a corpus of information that is as representative as possible for world knowledge. For this purpose the German language edition of Wikipedia has been selected. This corpus is modeled as a network of information where the articles are considered the nodes and the cross references are considered the edges of a directed graph. With the help of this network a graduated definition of geospatial references is possible. It is implemented by computing the distance of each article to its closest article within the network that is assigned with spatial coordinates. Parallel to this, a survey-based approach is developed where participants have the task to assign pieces of information to one of the categories “direct geospatial reference”, “indirect geospatial reference” and “no geospatial reference”. A synthesis of both approaches leads to an empirically justified figure for the “80%-assertion”. The result of the investigation is that for the corpus of Wikipedia 27% of the information may be categorized as directly geospatially referenced and 30% of the information may be categorized as indirectly geospatially referenced. In the second part of the thesis the question is investigated in how far volunteered geographic information that is produced on mobile devices is related to the locations where it is published. For this purpose, a collection of microblogging-texts produced on mobile devices serve as research corpus. Microblogging-texts are short texts that are published via the World Wide Web. For this type of information the relationship be-tween the content of the information and their position is less obvious than e.g. for topographic information or photo descriptions. The analysis of microblogging-texts offers new possibilities for market and opinion research, the monitoring of natural events and human activities as well as for decision support in disaster management. The spatial analysis of the texts may add extra value. In fact for some of the applications the spatial analysis is a necessary condition. For this reason, the investigation of the relationship of the published contents with the locations where they are generated is of interest. Within this thesis, methods are described that support the investigation of this relationship. In the presented approach, classified Points of Interest serve as a model for the environment. For the purpose of the investigation of the correlation between these points and the microblogging-texts, manual classification and natural language processing are used in order to classify these texts according to their relevance in regard to the respective feature classes. Subsequently, it is tested whether the share of relevant texts in the proximity of objects of the tested classes is above average. The results of the investigation show that the strength of the location-content-correlation depends on the tested feature class. While for the feature classes ‘train station’, ‘airport’ and ‘restaurant’ a significant dependency of the share of relevant texts on the distance to the respective objects may be observed, this is not confirmed for objects of other feature classes, such as ‘cinema’ and ‘supermarket’. However, as prior research that describes investigations on small cartographic scale has detected correlations between space and content of microblogging-texts, it can be concluded that the strength of the correlation between space and content of microblogging-texts depends on scale and topic. / Während der vergangenen zehn Jahre vollzog sich eine signifikante Veränderung des World Wide Webs, das sich zum sogenannten „Web 2.0“ entwickelte. Das wesentlichste Merkmal dieser neuen Qualität des WWW ist die Beteiligung der Nutzer bei der Erstellung der Inhalte. Diese Entwicklung fördert das Entstehen von Nutzergemeinschaften, die kollaborativ in unterschiedlichsten Projekten Informationen sammeln und veröffentlichen. Prominente Beispiele für solche Projekte sind die Online-Enzyklopädie „Wikipedia“, die Microblogging-Plattform „Twitter“, die Foto-Plattform „Flickr“ und die Sammlung topographischer Informationen „OpenStreetMap“. Nutzergenerierte Inhalte, die direkt oder indirekt raumbezogen sind, können spezifischer als „nutzergenerierte geographische Informationen“ bezeichnet werden. Der Raumbezug dieser Informationen entsteht entweder direkt durch die Angabe räumlicher Koordinaten als Metainformationen oder er kann indirekt durch die Georeferenzierung von in den Informationen enthaltenen Toponymen oder Adressen hergestellt werden. Nutzergenerierte geographische Informationen haben für die Forschung den besonderen Vorteil, dass sie einerseits häufig gänzlich ohne oder nur mit geringen Kosten verfügbar gemacht werden können und andererseits eine Vielzahl von menschlichen Entscheidungen widerspiegeln, die mit dem Raum verknüpft sind. In der vorliegenden Dissertation wird die Beziehung von Raum und Inhalt nutzergenerierter geographischer Informationen aus zwei Perspektiven untersucht. Im ersten Teil der Arbeit steht die Frage im Vordergrund, für welchen Anteil an Informationen eine Beziehung zwischen Raum und Informationsinhalt in der Art besteht, dass die Informationen im Georaum lokalisierbar sind. In diesem Zusammenhang existiert seit den 1980er Jahren die unter Nutzern von geographischen Informationssystemen weit verbreitete These, dass 80% aller Informationen einen Raumbezug haben. Diese These dient im gesamten Spektrum der Branche als Marketinginstrument, ist jedoch nicht empirisch belegt. Diese Arbeit trägt dazu bei, die bestehende Forschungslücke zu schließen. Für die Prüfung dieser These, die in der Arbeit als „Raumbezugshypothese“ bezeichnet wird, werden zwei Ansätze vorgestellt. Der erste Ansatz basiert auf der Analyse eines möglichst repräsentativen Informationskorpus, wofür die deutsche Sprachversion der Wikipedia ausgewählt wird. Diese wird als Informationsnetzwerk modelliert, indem deren Artikel als Knoten und deren interne Querverweise als Kanten eines gerichteten Graphen betrachtet werden. Mit Hilfe dieses Netzwerkes ist es möglich eine abgestufte Definition des Raumbezuges von Informationen einzuführen, indem die Entfernung jedes Artikels innerhalb des Netzwerkes zum jeweils nächstgelegenen Artikel, der mit räumlichen Koordinaten gekennzeichnet ist, berechnet wird. Parallel dazu wird ein Befragungsansatz entwickelt, bei dem Probanden die Aufgabe haben, Informationen in die Kategorien „Direkter Raumbezug“, „Indirekter Raumbezug“ und „Kein Raumbezug“ einzuordnen. Die Synthese beider Ansätze führt zu einer empirisch begründeten Zahl für die „Raumbezugsthese“. Das Ergebnis ist, dass für das Untersuchungskorpus Wikipedia 27% der Informationen als direkt raumbezogenen und 30% der Informationen als indirekt raumbezogen kategorisiert werden können. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Forschungsfrage untersucht, inwiefern nutzergenerierte Informationen, die über mobile Geräte erzeugt werden, in Beziehung zu den Orten stehen, an denen sie veröffentlicht werden. Als Forschungskorpus dienen mobil verfasste Microblogging-Texte. Dies sind kurze Texte, die über das WWW veröffentlicht werden. Bei dieser Informationsart liegt im Gegensatz zu beispielsweise topographischen Information oder Fotobeschreibungen die Vermutung eines starken Zusammenhanges zwischen dem Inhalt der Informationen und deren Positionen nicht nahe. Die Analyse von Microblogging-Texten bietet unter anderem Potential für die Markt- und Meinungsforschung, die Beobachtung von Naturereignissen und menschlichen Aktivitäten sowie die Entscheidungsunterstützung in Katastrophenfällen. Aus der räumlichen Auswertung kann sich dabei ein Mehrwert ergeben, für einen Teil der Anwendungen ist die räumliche Auswertung sogar die notwendige Voraussetzung. Aus diesem Grund ist die Erforschung des Zusammenhanges der veröffentlichten Inhalte mit den Orten, an denen diese entstehen, von Interesse. In der Arbeit werden eine Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe die Untersuchung dieser Korrelation am Beispiel von klassifizierten Points of Interest durchgeführt wird. Zu diesem Zweck werden die Texte mit Hilfe von manueller Klassifikation und maschineller Sprachverarbeitung entsprechend ihrer Relevanz für die getesteten Objektklassen klassifiziert. Anschließend wird geprüft, ob der Anteil der relevanten Texte in der Nähe von Objekten der getesteten Klassen überdurchschnittlich hoch ist. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass die Stärke der Raum-Inhalt-Korrelation von den getesteten Objektklassen abhängig ist. Während sich beispielsweise bei Bahnhöfen, Flughäfen und Restaurants eine deutliche Abhängigkeit des Anteils der relevanten Texte von der Entfernung zu den betreffenden Objekten zeigt, kann dies für andere Objektklassen, wie z.B. Kino oder Supermarkt nicht bestätigt werden. Da frühere Forschungsarbeiten bei der Analyse im kleinmaßstäbigen Bereich eine Korrelation der Informationsinhalte mit deren Entstehungsorten feststellten, kann geschlussfolgert werden, dass der Zusammenhang zwischen Raum und Inhalt bei Microblogging-Texten sowohl vom Maßstab als auch vom Thema abhängig ist.

Nous proposons une approche pour détecter les sujets, les communautés d'intérêt non disjointes,l'expertise, les tendances et les activités dans des sites où le contenu est généré par les utilisateurs et enparticulier dans des forums de questions-réponses tels que StackOverFlow. Nous décrivons d'abordQASM (Questions & Réponses dans des médias sociaux), un système basé sur l'analyse de réseauxsociaux pour gérer les deux principales ressources d’un site de questions-réponses: les utilisateurs et lecontenu. Nous présentons également le vocabulaire QASM utilisé pour formaliser à la fois le niveaud'intérêt et l'expertise des utilisateurs. Nous proposons ensuite une approche efficace pour détecter lescommunautés d'intérêts. Elle repose sur une autre méthode pour enrichir les questions avec un tag plusgénéral en cas de besoin. Nous comparons trois méthodes de détection sur un jeu de données extrait dusite populaire StackOverflow. Notre méthode basée sur le se révèle être beaucoup plus simple et plusrapide, tout en préservant la qualité de la détection. Nous proposons en complément une méthode pourgénérer automatiquement un label pour un sujet détecté en analysant le sens et les liens de ses mots-clefs.Nous menons alors une étude pour comparer différents algorithmes pour générer ce label. Enfin, nousétendons notre modèle de graphes probabilistes pour modéliser conjointement les sujets, l'expertise, lesactivités et les tendances. Nous le validons sur des données du monde réel pour confirmer l'efficacité denotre modèle intégrant les comportements des utilisateurs et la dynamique des sujets / We propose an approach to detect topics, overlapping communities of interest, expertise, trends andactivities in user-generated content sites and in particular in question-answering forums such asStackOverFlow. We first describe QASM (Question & Answer Social Media), a system based on socialnetwork analysis to manage the two main resources in question-answering sites: users and contents. Wealso introduce the QASM vocabulary used to formalize both the level of interest and the expertise ofusers on topics. We then propose an efficient approach to detect communities of interest. It relies onanother method to enrich questions with a more general tag when needed. We compared threedetection methods on a dataset extracted from the popular Q&A site StackOverflow. Our method basedon topic modeling and user membership assignment is shown to be much simpler and faster whilepreserving the quality of the detection. We then propose an additional method to automatically generatea label for a detected topic by analyzing the meaning and links of its bag of words. We conduct a userstudy to compare different algorithms to choose the label. Finally we extend our probabilistic graphicalmodel to jointly model topics, expertise, activities and trends. We performed experiments with realworlddata to confirm the effectiveness of our joint model, studying the users’ behaviors and topicsdynamics

In the last ten years there has been a significant progress of the World Wide Web, which evolved to become the so-called “Web 2.0”. The most important feature of this new quality of the WWW is the participation of the users in generating contents. This trend facilitates the formation of user communities which collaborate on diverse projects, where they collect and publish information. Prominent examples of such projects are the online-encyclopedia “Wikipedia”, the microblogging-platform “Twitter”, the photo-platform “Flickr” and the database of topographic information “OpenStreetMap”. User-generated content, which is directly or indirectly geospatially referenced, is of-ten termed more specifically as “volunteered geographic information”. The geospatial reference of this information is constituted either directly by coordinates that are given as meta-information or indirectly through georeferencing of toponyms or addresses that are contained in this information. Volunteered geographic information is particularly suited for research, as it can be accessed with low or even at no costs at all. Furthermore it reflects a variety of human decisions which are linked to geographic space. In this thesis, the relationship of space and content of volunteered geographic information is investigated from two different perspectives. The first part of this thesis addresses the question for which share of information there exists a relationship between space and content of the information, such that the information is locatable in geospace. In this context, the assumption that about 80% of all information has a reference to space has been well known within the community of geographic information system users. Since the 1980s it has served as a marketing tool within the whole geoinformation sector, although there has not been any empirical evidence. This thesis contributes to fill this research gap. For the validation of the ‘80%-hypothesis’ two approaches are presented. The first approach is based on a corpus of information that is as representative as possible for world knowledge. For this purpose the German language edition of Wikipedia has been selected. This corpus is modeled as a network of information where the articles are considered the nodes and the cross references are considered the edges of a directed graph. With the help of this network a graduated definition of geospatial references is possible. It is implemented by computing the distance of each article to its closest article within the network that is assigned with spatial coordinates. Parallel to this, a survey-based approach is developed where participants have the task to assign pieces of information to one of the categories “direct geospatial reference”, “indirect geospatial reference” and “no geospatial reference”. A synthesis of both approaches leads to an empirically justified figure for the “80%-assertion”. The result of the investigation is that for the corpus of Wikipedia 27% of the information may be categorized as directly geospatially referenced and 30% of the information may be categorized as indirectly geospatially referenced. In the second part of the thesis the question is investigated in how far volunteered geographic information that is produced on mobile devices is related to the locations where it is published. For this purpose, a collection of microblogging-texts produced on mobile devices serve as research corpus. Microblogging-texts are short texts that are published via the World Wide Web. For this type of information the relationship be-tween the content of the information and their position is less obvious than e.g. for topographic information or photo descriptions. The analysis of microblogging-texts offers new possibilities for market and opinion research, the monitoring of natural events and human activities as well as for decision support in disaster management. The spatial analysis of the texts may add extra value. In fact for some of the applications the spatial analysis is a necessary condition. For this reason, the investigation of the relationship of the published contents with the locations where they are generated is of interest. Within this thesis, methods are described that support the investigation of this relationship. In the presented approach, classified Points of Interest serve as a model for the environment. For the purpose of the investigation of the correlation between these points and the microblogging-texts, manual classification and natural language processing are used in order to classify these texts according to their relevance in regard to the respective feature classes. Subsequently, it is tested whether the share of relevant texts in the proximity of objects of the tested classes is above average. The results of the investigation show that the strength of the location-content-correlation depends on the tested feature class. While for the feature classes ‘train station’, ‘airport’ and ‘restaurant’ a significant dependency of the share of relevant texts on the distance to the respective objects may be observed, this is not confirmed for objects of other feature classes, such as ‘cinema’ and ‘supermarket’. However, as prior research that describes investigations on small cartographic scale has detected correlations between space and content of microblogging-texts, it can be concluded that the strength of the correlation between space and content of microblogging-texts depends on scale and topic.:1 Einleitung 1 1.1 Motivation 1 1.1.1 Bedeutung raumbezogener nutzergenerierter Inhalte für die geographische Informationswissenschaft und die Kartographie 1 1.1.2 Die Raumbezugshypothese 3 1.1.3 Die Korrelation von Ort und Inhalt bei nutzergenerierten Inhalten 4 1.2 Forschungsziele und Forschungsfragen 5 1.2.1 Prüfung der Raumbezugshypothese 5 1.2.2 Untersuchung der Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten Inhalten 6 1.3 Aufbau der Arbeit 7 1.3.1 Die Beziehung zwischen Raum und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 7 1.3.2 Gliederung der Arbeit 7 1.3.3 Verwendete Publikationen 8 2 Forschungsstand 11 2.1 Relevante Begriffe 11 2.1.1 Web 2.0 11 2.1.2 User Generated Content / Nutzergenerierte Inhalte 12 2.1.2.1 Bedeutung und Begriffsherkunft 12 2.1.2.2 Begriffsklärung 12 2.1.2.3 Arten von UGC 13 2.1.2.4 Kritik 14 2.1.2.5 Forschungspotential 14 2.1.3 Raumbezug 14 2.1.3.1 Der Begriff ‚Raumbezug‘ in der Fachliteratur 14 2.1.3.2 Kategorien des Georaumbezuges 16 2.1.4 Georäumlich 16 2.1.5 Geographische Information und Geodaten 17 2.1.5.1 Begriffsklärung 17 2.1.5.2 Points of Interest als Spezialfall 19 2.1.6 Volunteered Geographic Information / Nutzergenerierte geographische Informationen 19 2.1.6.1 Begriffsherkunft und Charakteristika von VGI 19 2.1.6.2 Das Konzept der menschlichen Sensoren 20 2.1.6.3 Kommunikation geographischer Informationen bei VGI 21 2.1.6.4 Der Mehrwert von VGI 21 2.1.6.5 Motive der Beitragenden 22 2.1.6.6 VGI im globalen Kontext 22 2.1.6.7 Erfassung der Informationen: partizipativ vs. opportunistisch 23 2.1.6.8 Formale Definition 23 2.1.6.9 Deutsche Entsprechung des Begriffs 24 2.1.7 Semantik nutzergenerierter geographischer Informationen 25 2.1.7.1 Strukturierte Form 25 2.1.7.2 Unstrukturierte Form 26 2.2 Arten nutzergenerierter geographischer Informationen 26 2.2.1 Topographische Informationen – OpenStreetMap 28 2.2.1.1 Korpusbeschreibung 28 2.2.1.2 Forschungsüberblick 30 2.2.1.3 Raumbezug 32 2.2.2 Enzyklopädische Informationen – Wikipedia 34 2.2.2.1 Korpusbeschreibung 34 2.2.2.2 Forschungsüberblick 35 2.2.2.3 Raumbezug 36 2.2.2.4 Metaeigenschaften von Artikeln der deutschen Wikipedia 37 2.2.3 Microblogging-Texte – Twitter 39 2.2.3.1 Korpusbeschreibung 39 2.2.3.2 Forschungsüberblick 41 2.2.3.3 Raumbezug 42 2.2.4 Bilder und Bildmetainformationen – Flickr, Instagram, Picasa, Panoramio, Geograph 43 2.2.4.1 Korpusbeschreibung 43 2.2.4.2 Forschungsüberblick 45 2.3 Informationen und Netzwerke 46 2.3.1 Beispiele für Netzwerkstrukturen 46 2.3.2 Implikationen vernetzter Informationen für die Raumbezugshypothese 47 2.3.3 Netzwerkeigenschaften der Wikipedia 47 2.4 Geographische Informationen und Kognition 49 2.5 Informationen klassifizieren durch maschinelle Sprachverarbeitung 50 2.5.1 Naive Bayes 51 2.5.2 Maximum Entropy 51 2.5.3 Support Vector Machines 52 3 Methoden und Ergebnisse 53 3.1 Korpusanalytischer Ansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 53 3.1.1 Netzwerkgrad des Georaumbezuges 53 3.1.2 Datenprozessierung 56 3.1.3 Ergebnisse der NGGR-Berechnung 57 3.1.4 Korrelation zwischen NGGR und den Eigenschaften von Wikipedia-Artikeln 60 3.2 Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 65 3.2.1 Kategorisierungsaufgabe zur Untersuchung des Georaumbezuges 65 3.2.1.1 Material 66 3.2.1.2 Prozedur 66 3.2.1.3 Teilnehmer 67 3.2.2 Hypothesen 68 3.2.3 Daten zur Beteiligung an der Befragung 68 3.2.4 Ergebnisse 70 3.3 Synthese von korpusanalytischem Ansatz und Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 71 3.3.1 Methodik 71 3.3.2 Ergebnisse 72 3.3.3 Einfluss des Faktors Wissen auf die Ergebnisse der Befragung 73 3.3.4 Einfluss des fachlichen Hintergrundes auf die Ergebnisse der Befragung 74 3.3.5 Prädiktion des Anteils raumbezogener Informationen für das gesamte Korpus der deutschen Wikipedia 76 3.4 Klassifikation nutzergenerierter geographischer Informationen hinsichtlich der Korrelation Ort-Inhalt am Beispiel von mobil verfassten Microblogging-Texten 77 3.4.1 Manuelle Textklassifikation 78 3.4.2 Überwachte maschinelle Textklassifikation mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 80 3.4.2.1 Vorverarbeitung der Microblogging-Texte 81 3.4.2.2 Evaluation der Ergebnisse der maschinellen Textklassifikation 82 3.4.2.3 Tuning der maschinellen Klassifikation 83 3.4.3 Überwachte maschinelle Textklassifikation mit lexikalischen Trainingsdaten 83 3.4.4 Verwendete Daten 86 3.4.4.1 Aufzeichnung von mobilen Microblogging-Texten mit der Twitter-Streaming-API 86 3.4.4.2 Filterung verwendbarer Microblogging-Texte 87 3.4.4.3 Zeitliche und räumliche Muster der Microblogging-Texte 89 3.4.4.4 Verwendete Points of Interest 91 3.4.5 Ergebnisse 92 3.4.5.1 Manuelle Annotation von Texten 92 3.4.5.2 Überwachte maschinelle Klassifikation von Texten mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 95 3.4.5.3 Überwachte maschinelle Klassifikation von Texten mit lexikalischen Trainingsdaten 99 3.5 Bestimmung der Entfernungsabhängigkeit des Anteils von für spezifische Orte relevanten Informationen am Beispiel von mobil verfassten Microblogging-Texten 103 3.5.1 Methodik 103 3.5.2 Ergebnisse 104 4 Diskussion 111 4.1 Methoden zur Prüfung der Raumbezugshypothese am Beispiel des Korpus Wikipedia 111 4.1.1 Wahl des Korpus 111 4.1.2 Abstraktes Konzept und Instanz 112 4.1.3 Korpusanalytischer Ansatz 112 4.1.4 Befragungsansatz 114 4.2 Methoden zur Bestimmung der Korrelation Ort-Inhalt von nutzergenerierten Informationen am Beispiel von mobil erzeugten Microblogging-Texten 115 4.2.1 Manuelle Klassifikation 116 4.2.2 Überwachte maschinelle Klassifikation mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 117 4.2.3 Unüberwachte maschinelle Klassifikation mit lexikalischen Trainingsdaten 118 4.2.4 Berechnung der Entfernungsabhängigkeit des Anteils ortsbezogener Texte 119 4.2.5 Points of Interest als Modell für den räumlichen Kontext 120 4.3 Der Begriff ‚Raumbezug‘ im Kontext von nutzergenerierten geographischen Informationen 120 5 Schlussfolgerungen und Forschungsausblick 123 5.1 Beantwortung der Forschungsfragen 123 5.1.1 Zur Überprüfung der Raumbezugshypothese 123 5.1.2 Zur Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 125 5.2 Implikationen der Forschungsergebnisse 128 5.3 Forschungsausblick nutzergenerierte geographische Informationen 130 5.3.1 Qualität von VGI 130 5.3.2 Synthese von VGI mit amtlichen Daten 132 5.3.3 Weitere aktuelle Entwicklungen im Bereich VGI-Forschung 132 6 Literaturverzeichnis 135 7 Anhang 151 Anhang A Dokumentation des „Experiments Geoaumbezug“ 152 Anhang B Ergebnisse der Kategorisierungsaufgabe des „Experiments Georaumbezug“ 157 Anhang C Rückmeldungen der Teilnehmer des „Experiments Georaumbezug“ 163 Anhang D Einfluss der Faktoren fachlicher Hintergrund und Wissen auf die Kategorisierung von Begriffen hinsichtlich ihrer Georäumlichkeit 166 Anhang E Ergebnisse der manuellen Klassifikation der Microblogging-Texte 168 Anhang F Klassifikationsmodelle resultierend aus manuellen und lexikalischen Trainingsdaten 177 Anhang G Forschungsdaten-Anhang 181 / Während der vergangenen zehn Jahre vollzog sich eine signifikante Veränderung des World Wide Webs, das sich zum sogenannten „Web 2.0“ entwickelte. Das wesentlichste Merkmal dieser neuen Qualität des WWW ist die Beteiligung der Nutzer bei der Erstellung der Inhalte. Diese Entwicklung fördert das Entstehen von Nutzergemeinschaften, die kollaborativ in unterschiedlichsten Projekten Informationen sammeln und veröffentlichen. Prominente Beispiele für solche Projekte sind die Online-Enzyklopädie „Wikipedia“, die Microblogging-Plattform „Twitter“, die Foto-Plattform „Flickr“ und die Sammlung topographischer Informationen „OpenStreetMap“. Nutzergenerierte Inhalte, die direkt oder indirekt raumbezogen sind, können spezifischer als „nutzergenerierte geographische Informationen“ bezeichnet werden. Der Raumbezug dieser Informationen entsteht entweder direkt durch die Angabe räumlicher Koordinaten als Metainformationen oder er kann indirekt durch die Georeferenzierung von in den Informationen enthaltenen Toponymen oder Adressen hergestellt werden. Nutzergenerierte geographische Informationen haben für die Forschung den besonderen Vorteil, dass sie einerseits häufig gänzlich ohne oder nur mit geringen Kosten verfügbar gemacht werden können und andererseits eine Vielzahl von menschlichen Entscheidungen widerspiegeln, die mit dem Raum verknüpft sind. In der vorliegenden Dissertation wird die Beziehung von Raum und Inhalt nutzergenerierter geographischer Informationen aus zwei Perspektiven untersucht. Im ersten Teil der Arbeit steht die Frage im Vordergrund, für welchen Anteil an Informationen eine Beziehung zwischen Raum und Informationsinhalt in der Art besteht, dass die Informationen im Georaum lokalisierbar sind. In diesem Zusammenhang existiert seit den 1980er Jahren die unter Nutzern von geographischen Informationssystemen weit verbreitete These, dass 80% aller Informationen einen Raumbezug haben. Diese These dient im gesamten Spektrum der Branche als Marketinginstrument, ist jedoch nicht empirisch belegt. Diese Arbeit trägt dazu bei, die bestehende Forschungslücke zu schließen. Für die Prüfung dieser These, die in der Arbeit als „Raumbezugshypothese“ bezeichnet wird, werden zwei Ansätze vorgestellt. Der erste Ansatz basiert auf der Analyse eines möglichst repräsentativen Informationskorpus, wofür die deutsche Sprachversion der Wikipedia ausgewählt wird. Diese wird als Informationsnetzwerk modelliert, indem deren Artikel als Knoten und deren interne Querverweise als Kanten eines gerichteten Graphen betrachtet werden. Mit Hilfe dieses Netzwerkes ist es möglich eine abgestufte Definition des Raumbezuges von Informationen einzuführen, indem die Entfernung jedes Artikels innerhalb des Netzwerkes zum jeweils nächstgelegenen Artikel, der mit räumlichen Koordinaten gekennzeichnet ist, berechnet wird. Parallel dazu wird ein Befragungsansatz entwickelt, bei dem Probanden die Aufgabe haben, Informationen in die Kategorien „Direkter Raumbezug“, „Indirekter Raumbezug“ und „Kein Raumbezug“ einzuordnen. Die Synthese beider Ansätze führt zu einer empirisch begründeten Zahl für die „Raumbezugsthese“. Das Ergebnis ist, dass für das Untersuchungskorpus Wikipedia 27% der Informationen als direkt raumbezogenen und 30% der Informationen als indirekt raumbezogen kategorisiert werden können. Im zweiten Teil der Arbeit wird die Forschungsfrage untersucht, inwiefern nutzergenerierte Informationen, die über mobile Geräte erzeugt werden, in Beziehung zu den Orten stehen, an denen sie veröffentlicht werden. Als Forschungskorpus dienen mobil verfasste Microblogging-Texte. Dies sind kurze Texte, die über das WWW veröffentlicht werden. Bei dieser Informationsart liegt im Gegensatz zu beispielsweise topographischen Information oder Fotobeschreibungen die Vermutung eines starken Zusammenhanges zwischen dem Inhalt der Informationen und deren Positionen nicht nahe. Die Analyse von Microblogging-Texten bietet unter anderem Potential für die Markt- und Meinungsforschung, die Beobachtung von Naturereignissen und menschlichen Aktivitäten sowie die Entscheidungsunterstützung in Katastrophenfällen. Aus der räumlichen Auswertung kann sich dabei ein Mehrwert ergeben, für einen Teil der Anwendungen ist die räumliche Auswertung sogar die notwendige Voraussetzung. Aus diesem Grund ist die Erforschung des Zusammenhanges der veröffentlichten Inhalte mit den Orten, an denen diese entstehen, von Interesse. In der Arbeit werden eine Methoden vorgestellt, mit deren Hilfe die Untersuchung dieser Korrelation am Beispiel von klassifizierten Points of Interest durchgeführt wird. Zu diesem Zweck werden die Texte mit Hilfe von manueller Klassifikation und maschineller Sprachverarbeitung entsprechend ihrer Relevanz für die getesteten Objektklassen klassifiziert. Anschließend wird geprüft, ob der Anteil der relevanten Texte in der Nähe von Objekten der getesteten Klassen überdurchschnittlich hoch ist. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass die Stärke der Raum-Inhalt-Korrelation von den getesteten Objektklassen abhängig ist. Während sich beispielsweise bei Bahnhöfen, Flughäfen und Restaurants eine deutliche Abhängigkeit des Anteils der relevanten Texte von der Entfernung zu den betreffenden Objekten zeigt, kann dies für andere Objektklassen, wie z.B. Kino oder Supermarkt nicht bestätigt werden. Da frühere Forschungsarbeiten bei der Analyse im kleinmaßstäbigen Bereich eine Korrelation der Informationsinhalte mit deren Entstehungsorten feststellten, kann geschlussfolgert werden, dass der Zusammenhang zwischen Raum und Inhalt bei Microblogging-Texten sowohl vom Maßstab als auch vom Thema abhängig ist.:1 Einleitung 1 1.1 Motivation 1 1.1.1 Bedeutung raumbezogener nutzergenerierter Inhalte für die geographische Informationswissenschaft und die Kartographie 1 1.1.2 Die Raumbezugshypothese 3 1.1.3 Die Korrelation von Ort und Inhalt bei nutzergenerierten Inhalten 4 1.2 Forschungsziele und Forschungsfragen 5 1.2.1 Prüfung der Raumbezugshypothese 5 1.2.2 Untersuchung der Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten Inhalten 6 1.3 Aufbau der Arbeit 7 1.3.1 Die Beziehung zwischen Raum und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 7 1.3.2 Gliederung der Arbeit 7 1.3.3 Verwendete Publikationen 8 2 Forschungsstand 11 2.1 Relevante Begriffe 11 2.1.1 Web 2.0 11 2.1.2 User Generated Content / Nutzergenerierte Inhalte 12 2.1.2.1 Bedeutung und Begriffsherkunft 12 2.1.2.2 Begriffsklärung 12 2.1.2.3 Arten von UGC 13 2.1.2.4 Kritik 14 2.1.2.5 Forschungspotential 14 2.1.3 Raumbezug 14 2.1.3.1 Der Begriff ‚Raumbezug‘ in der Fachliteratur 14 2.1.3.2 Kategorien des Georaumbezuges 16 2.1.4 Georäumlich 16 2.1.5 Geographische Information und Geodaten 17 2.1.5.1 Begriffsklärung 17 2.1.5.2 Points of Interest als Spezialfall 19 2.1.6 Volunteered Geographic Information / Nutzergenerierte geographische Informationen 19 2.1.6.1 Begriffsherkunft und Charakteristika von VGI 19 2.1.6.2 Das Konzept der menschlichen Sensoren 20 2.1.6.3 Kommunikation geographischer Informationen bei VGI 21 2.1.6.4 Der Mehrwert von VGI 21 2.1.6.5 Motive der Beitragenden 22 2.1.6.6 VGI im globalen Kontext 22 2.1.6.7 Erfassung der Informationen: partizipativ vs. opportunistisch 23 2.1.6.8 Formale Definition 23 2.1.6.9 Deutsche Entsprechung des Begriffs 24 2.1.7 Semantik nutzergenerierter geographischer Informationen 25 2.1.7.1 Strukturierte Form 25 2.1.7.2 Unstrukturierte Form 26 2.2 Arten nutzergenerierter geographischer Informationen 26 2.2.1 Topographische Informationen – OpenStreetMap 28 2.2.1.1 Korpusbeschreibung 28 2.2.1.2 Forschungsüberblick 30 2.2.1.3 Raumbezug 32 2.2.2 Enzyklopädische Informationen – Wikipedia 34 2.2.2.1 Korpusbeschreibung 34 2.2.2.2 Forschungsüberblick 35 2.2.2.3 Raumbezug 36 2.2.2.4 Metaeigenschaften von Artikeln der deutschen Wikipedia 37 2.2.3 Microblogging-Texte – Twitter 39 2.2.3.1 Korpusbeschreibung 39 2.2.3.2 Forschungsüberblick 41 2.2.3.3 Raumbezug 42 2.2.4 Bilder und Bildmetainformationen – Flickr, Instagram, Picasa, Panoramio, Geograph 43 2.2.4.1 Korpusbeschreibung 43 2.2.4.2 Forschungsüberblick 45 2.3 Informationen und Netzwerke 46 2.3.1 Beispiele für Netzwerkstrukturen 46 2.3.2 Implikationen vernetzter Informationen für die Raumbezugshypothese 47 2.3.3 Netzwerkeigenschaften der Wikipedia 47 2.4 Geographische Informationen und Kognition 49 2.5 Informationen klassifizieren durch maschinelle Sprachverarbeitung 50 2.5.1 Naive Bayes 51 2.5.2 Maximum Entropy 51 2.5.3 Support Vector Machines 52 3 Methoden und Ergebnisse 53 3.1 Korpusanalytischer Ansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 53 3.1.1 Netzwerkgrad des Georaumbezuges 53 3.1.2 Datenprozessierung 56 3.1.3 Ergebnisse der NGGR-Berechnung 57 3.1.4 Korrelation zwischen NGGR und den Eigenschaften von Wikipedia-Artikeln 60 3.2 Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 65 3.2.1 Kategorisierungsaufgabe zur Untersuchung des Georaumbezuges 65 3.2.1.1 Material 66 3.2.1.2 Prozedur 66 3.2.1.3 Teilnehmer 67 3.2.2 Hypothesen 68 3.2.3 Daten zur Beteiligung an der Befragung 68 3.2.4 Ergebnisse 70 3.3 Synthese von korpusanalytischem Ansatz und Befragungsansatz für die Prüfung der Raumbezugshypothese 71 3.3.1 Methodik 71 3.3.2 Ergebnisse 72 3.3.3 Einfluss des Faktors Wissen auf die Ergebnisse der Befragung 73 3.3.4 Einfluss des fachlichen Hintergrundes auf die Ergebnisse der Befragung 74 3.3.5 Prädiktion des Anteils raumbezogener Informationen für das gesamte Korpus der deutschen Wikipedia 76 3.4 Klassifikation nutzergenerierter geographischer Informationen hinsichtlich der Korrelation Ort-Inhalt am Beispiel von mobil verfassten Microblogging-Texten 77 3.4.1 Manuelle Textklassifikation 78 3.4.2 Überwachte maschinelle Textklassifikation mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 80 3.4.2.1 Vorverarbeitung der Microblogging-Texte 81 3.4.2.2 Evaluation der Ergebnisse der maschinellen Textklassifikation 82 3.4.2.3 Tuning der maschinellen Klassifikation 83 3.4.3 Überwachte maschinelle Textklassifikation mit lexikalischen Trainingsdaten 83 3.4.4 Verwendete Daten 86 3.4.4.1 Aufzeichnung von mobilen Microblogging-Texten mit der Twitter-Streaming-API 86 3.4.4.2 Filterung verwendbarer Microblogging-Texte 87 3.4.4.3 Zeitliche und räumliche Muster der Microblogging-Texte 89 3.4.4.4 Verwendete Points of Interest 91 3.4.5 Ergebnisse 92 3.4.5.1 Manuelle Annotation von Texten 92 3.4.5.2 Überwachte maschinelle Klassifikation von Texten mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 95 3.4.5.3 Überwachte maschinelle Klassifikation von Texten mit lexikalischen Trainingsdaten 99 3.5 Bestimmung der Entfernungsabhängigkeit des Anteils von für spezifische Orte relevanten Informationen am Beispiel von mobil verfassten Microblogging-Texten 103 3.5.1 Methodik 103 3.5.2 Ergebnisse 104 4 Diskussion 111 4.1 Methoden zur Prüfung der Raumbezugshypothese am Beispiel des Korpus Wikipedia 111 4.1.1 Wahl des Korpus 111 4.1.2 Abstraktes Konzept und Instanz 112 4.1.3 Korpusanalytischer Ansatz 112 4.1.4 Befragungsansatz 114 4.2 Methoden zur Bestimmung der Korrelation Ort-Inhalt von nutzergenerierten Informationen am Beispiel von mobil erzeugten Microblogging-Texten 115 4.2.1 Manuelle Klassifikation 116 4.2.2 Überwachte maschinelle Klassifikation mit manuell klassifizierten Trainingsdaten 117 4.2.3 Unüberwachte maschinelle Klassifikation mit lexikalischen Trainingsdaten 118 4.2.4 Berechnung der Entfernungsabhängigkeit des Anteils ortsbezogener Texte 119 4.2.5 Points of Interest als Modell für den räumlichen Kontext 120 4.3 Der Begriff ‚Raumbezug‘ im Kontext von nutzergenerierten geographischen Informationen 120 5 Schlussfolgerungen und Forschungsausblick 123 5.1 Beantwortung der Forschungsfragen 123 5.1.1 Zur Überprüfung der Raumbezugshypothese 123 5.1.2 Zur Korrelation von Ort und Inhalt von nutzergenerierten geographischen Informationen 125 5.2 Implikationen der Forschungsergebnisse 128 5.3 Forschungsausblick nutzergenerierte geographische Informationen 130 5.3.1 Qualität von VGI 130 5.3.2 Synthese von VGI mit amtlichen Daten 132 5.3.3 Weitere aktuelle Entwicklungen im Bereich VGI-Forschung 132 6 Literaturverzeichnis 135 7 Anhang 151 Anhang A Dokumentation des „Experiments Geoaumbezug“ 152 Anhang B Ergebnisse der Kategorisierungsaufgabe des „Experiments Georaumbezug“ 157 Anhang C Rückmeldungen der Teilnehmer des „Experiments Georaumbezug“ 163 Anhang D Einfluss der Faktoren fachlicher Hintergrund und Wissen auf die Kategorisierung von Begriffen hinsichtlich ihrer Georäumlichkeit 166 Anhang E Ergebnisse der manuellen Klassifikation der Microblogging-Texte 168 Anhang F Klassifikationsmodelle resultierend aus manuellen und lexikalischen Trainingsdaten 177 Anhang G Forschungsdaten-Anhang 181

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Магистерская диссертация «Разработка проекта сайта о горном туризме» состоит из введения, двух глав – теоретической и практической, заключения, библиографического списка, включающего 73 наименования, и пяти приложений. Цель исследования – разработать проект информационного сайта о горном туризме, основываясь на данных, собранных в ходе анализа информационных сайтов о горном туризме и в результате работы с научными источниками. Объект исследования – информационные сайты о горном туризме. Предмет – структурно-содержательные и визуальные особенности информационных сайтов о горном туризме. Подобрано доменное имя ресурса. Сформирована концепция дизайна сайта. Подобран шрифт и цветовая палитра ресурса, разработан логотип. Обосновано решение использовать для реализации проекта CMS (WordPress) в качестве основной и конструктор Tilda Publishing для работы в разделе «Отчеты». Разработан прототип и два варианта макета стартовой страницы. При помощи конструктора сайтов разработана цифровая история. Отдельные положения проведенного исследования были представлены на VI Международной научно-практической интернет-конференции «Книжное дело: достижения, проблемы, перспективы» (Екатеринбург, 2017) и Международной научно-практической интернет-конференции «Язык. Текст. Книга» (Екатеринбург, 2018). / The Master's thesis "Web-Site Project Development on Mountain Tourism" consists of an introduction, two chapters - theoretical and practical, conclusion, reference comprising of 73 titles, and five annexes. The study purpose is to develop a draft information web-site on mountain tourism based on data collected during the analysis of information web-sites on mountain tourism and as a result of working with the scientific sources. The study object is the information web-sites on mountain tourism. The study subject is the structural and visual features of the information web-sites on mountain tourism. The domain name of the resource is chosen. The concept of the web-site design is formed. The font and color palette are chosen, and a logo for the resource is developed. The decision to use the CMS (WordPress) as the main for the project implementation and the Tilda Publishing designer to work in the "Reports" section is justified. A prototype and two versions of the layout of the start page are developed. A digital story with the help of the web-site designer is developed. Separate provisions of the study made were presented at the VI International Scientific and Practical Internet Conference "Book Business: Achievements, Problems, Prospects" (Yekaterinburg, 2017) and the International Scientific and Practical Internet Conference "Language. Text. Book" (Yekaterinburg, 2018).

Die Distribution audiovisueller Medien befindet sich im Umbruch. Die Durchschlagkraft des Internets mit seinen on-demand-Diensten stellt einen Gegenentwurf zum klassischen Broadcasting dar. Hier wiederum hat die Digitalisierung zunächst im TV-Bereich und nun auch im Hörfunk Möglichkeiten geschaffen, dem Internet technologisch nachzuziehen. Interaktive, lokalisierte und personalisierte Dienste sind jetzt auch auf dem heimischen Fernsehgerät möglich. Die strikte Trennung von Internet und Fernsehen wird aufgehoben und in konvergenten Diensten verschmolzen. Die Anwendungsszenarien erreichen durch Computer, Fernseh- und mobile Geräte eine beeindruckende Vielfalt, die sowohl bei der technischen Gestaltung als auch bei der inhaltlichen Erstellung Herausforderungen und Chancen bieten. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Distribution audiovisueller Medien.

Die Distribution audiovisueller Medien befindet sich im Umbruch. Die Durchschlagkraft des Internets mit seinen on-demand-Diensten stellt einen Gegenentwurf zum klassischen Broadcasting dar. Hier wiederum hat die Digitalisierung zunächst im TV-Bereich und nun auch im Hörfunk Möglichkeiten geschaffen, dem Internet technologisch nachzuziehen. Interaktive, lokalisierte und personalisierte Dienste sind jetzt auch auf dem heimischen Fernsehgerät möglich. Die strikte Trennung von Internet und Fernsehen wird aufgehoben und in konvergenten Diensten verschmolzen. Die Anwendungsszenarien erreichen durch Computer, Fernseh- und mobile Geräte eine beeindruckende Vielfalt, die sowohl bei der technischen Gestaltung als auch bei der inhaltlichen Erstellung Herausforderungen und Chancen bieten. Der Workshop versucht hier Probleme und Lösungsmöglichkeiten zu umreißen und beschäftigt sich mit den technologischen Fragestellungen rund um die Distribution audiovisueller Medien.:<b>Keynote</b> Cross-Cultural User-Experience Design; The Green Machine; Combined Keynote Lectures for Mobile Media Conference - Aaron Marcus Rundfunknetze der Zukunft - Keynote zu Konzepten für hybride Rundfunknetze - Albrecht Mugler <b>Media Trends</b> Future-Media-Trends - Bedeutung der Medien im Jahr 2015 - Sebastian Buggert und Frank Szymkowiak Hybride Endgeräte – Anforderungen Inhalte-Wirtschaft - Sebastian Artymiak Audiovisuelle Medien – Zukunft des Internets: Multiview-Streaming und 3D-Web-TV - Jürgen Lohr <b>Media Recommendation</b> Ein Ansatz zur hybriden TV-Empfehlungsgebung basierend auf Programm-Metadaten und Tags - Günther Hölbling Ein meta-hybrides recommendation system für die webbasierte Filmplattform Critic.de - Krasen Dimitrov und Christian Wolff <b>Media Platforms</b> Formatübergreifende Plattform für Produktion und Archiv - Matthias Schnöll SocialMedia: Unterstützung von Kommunikation und Austausch in Home-IT Umgebungen - Jan Heß, Benedikt Ley, Corinna Ogonowski und Lin Wan <B>Interactive Video / Rich Media</B> XML-Schema für interaktive Videos - Britta Meixner, Jan-Oliver Janda, Beate Siegel, Günther Hölbling, Harald Kosch und Franz Lehner non-linear video - Robert Seeliger, Christian Raeck, Stefan Arbanowski Videomarkup – Vom Betrachter zum Produzent - Peter Schultes, Franz Lehner und Harald Kosch <b>Media Classification</b> Automated Classification of Film Scenes based on Film Grammar - Cornelia Lanz, Hanna Lukashevich, Stefanie Nowak

La complexité de l'environnement dans lequel évoluent les organisations se traduit par la coexistence permanente d'interprétations multiples et contradictoires de la situation. Perturbées dans leurs capacités de décision et d'action, les organisations déploient des dispositifs sophistiqués de vigilance collective qui permettent de faire face à cette complexité, restaurant leur capacité à dégager du sens et à orienter leur action. La gestion de l'information en fait partie. Parmi toutes les sources disponibles, internet en général, et le web en particulier, constituent les principaux points d'accès à l’information, faisant désormais partie intégrante de ces processus de création de sens. L'évolution récente du paysage informationnel, tant du point de vue des outils que de celui des pratiques, suscite de nouveaux défis. Par leur facilité d’utilisation et leur accessibilité croissante, de nouveaux types de sources en ligne ont remis en question la façon dont les utilisateurs partagent, consomment et produisent du contenu. <p><p>Cette thèse examine la remise en cause des processus habituels de vigilance collective, et en particulier celle de l'adaptation, chez les spécialistes de l'information, des stratégies d'évaluation de la qualité de l'information provenant des sources en ligne. La question de recherche mobilise trois éléments principaux :les professionnels de la gestion de l'information, l'évaluation de la qualité de l'information et l'évolution du paysage informationnel, qu'on appelle communément le Web 2.0. Pour répondre à cette question, une enquête de terrain a été menée auprès de 53 professionnels de la gestion de l'information en Belgique, entre novembre 2007 et juillet 2008. En l'absence de bases théoriques stables et largement acceptées, un cadre conceptuel spécifique a été développé pour assurer l'adéquation entre les éléments de la question de recherche et le dispositif. Ce cadre conceptuel a permis de faire la lumière sur ces éléments. Le recours à une approche sociopsychologique a permis de les articuler, notamment par emprunt aux travaux de Karl Weick et au concept de sensemaking. <p><p>La gestion de l'information (GI), considérée comme un processus de vigilance collective, est un concept générique, comprenant les activités de surveillance, de veille ou encore d'intelligence (économique, stratégique, compétitive, etc.).<p>Sa conceptualisation, construite par une analyse de définitions des principaux termes qui lui sont associés, a mis en évidence l'importance de son rôle de médiateur d'information dans l'organisation, qui s'articule autour des étapes récurrentes de collecte, de traitement et de distribution de l'information. Le recours au concept d'organizational learning a permis de dépasser les approches purement mécaniques, mettant en évidence sa capacité à créer du de sens. <p><p>C'est au coeur de cette médiation, à l'intersection de la collecte et du traitement de l'information, qu'intervient un autre type de sensemaking: l'évaluation de la qualité de l'information. Elle est envisagée comme un processus de réduction de l'ambiguïté, dont l'action permet la sélection (ou non) d'une source ou d'une information dans la suite de la médiation. La qualité de l'information est abordée sous l'angle de l'information seeking qui permet de faire la lumière sur cette création de sens. Elle est généralement traitée dans la littérature en termes de pertinence, de crédibilité ou de fitness for use. Des études de terrain et des contributions émanant des praticiens ont permis de mettre en évidence les attributs et les critères de la qualité qui peuvent être mobilisés pour construire un jugement de qualité des sources en ligne. Dans le cadre de l'enquête de terrain, une check-list composée de 72 critères renvoyant à 9 attributs a été choisie comme cadre de référence pour l'observer: les objectifs de la source, sa couverture, son autorité et sa réputation, sa précision, sa mise à jour, son accessibilité, sa présentation, sa facilité d'utilisation et sa comparaison avec d'autres sources. <p> <p>Pour pouvoir mettre en évidence de manière concrète les aspects du paysage informationnel en transformation, une analyse des définitions et descriptions du Web 2.0 a permis de construire une description morphologique qui reprend ses caractéristiques principales. Il peut ainsi être considéré comme un ensemble d'outils, de pratiques et de tendances. Les outils permettent d'identifier cinq types de sources qui lui sont spécifiques: les blogs, les wikis, les podcasts, les plates-formes de partage de fichiers et les sites de réseaux sociaux. Ces types de sources sont éclairés dans cette recherche sous l'angle du concept de genre et, ensemble, sont positionnés en tant que répertoire, qu'il est nécessaire de comparer avec celui des genres "classiques" de sources en ligne. <p><p>L'examen du changement des stratégies d'évaluation de la qualité de l'information a été concrétisé à l'aide d'un questionnaire administré par téléphone, qui visait à croiser les critères de qualité de la liste choisie comme référence avec les cinq genres typiques du Web 2.0. C'est l'importance relative accordée à un critère pour évaluer une information qui a été choisie comme indicateur à observer. Les répondants ont été invités à indiquer s'ils considèrent que l'importance des critères "change" ("≠") ou "ne change pas" ("=") quand ils évaluent un de ces genres, en comparaison de celle qu'ils accorderaient à un genre classique de source en ligne. En cas de changement, le questionnaire a prévu la possibilité de noter s'il s'agissait d'une hausse (">") ou d'une baisse ("<") d'importance. Pour compléter ce dispositif, 14 entretiens semi-dirigés en face à face ont été menés avec des répondants à ce questionnaire, de manière à pouvoir saisir les éléments explicatifs de leurs réponses. <p><p>L'analyse des données a montré qu'une majorité des réponses (57% de "=") indiquent que l'importance des critères d'évaluation ne change pas quand une information est mise à disposition par l'intermédiaire d'un genre Web 2.0, plutôt que par celui d'un genre classique de source en ligne. Pourtant, cela implique que 43% des critères changent d'une manière ou d'une autre. C'est sur base de ce constat que cette recherche soutient l'existence d'un changement perçu qui, s'il ne remet pas fondamentalement en cause le processus de jugement de qualité, suscite néanmoins une adaptation de ce dernier par les professionnels de la GI interrogés. La lecture des données à l'aide de variables secondaires a montré notamment une forte disparité des distributions de réponses entre les répondants; ce qui plaide en faveur du caractère subjectif, personnel et dépendant du contexte du processus d'évaluation. De même, elle a permis de déterminer l'existence de deux groupes d'attributs qui se différencient par le fait que le premier comporte des attributs liés au contenu de la source (les objectifs, l'autorité, la précision, etc.) alors que le second est composé d'attributs liés à la forme (présentation, facilité, etc.).<p><p>Les entretiens de la seconde phase de l'enquête ont permis d'affiner l'analyse en éclairant, d'une part, sur la nature du changement et, d'autre part, sur les raisons de celui-ci. Les répondants ont indiqué que fondamentalement le processus d'évaluation est identique quel que soit le répertoire envisagé. Ils admettent toutefois que les genres typiques du Web 2.0 peuvent être à l'origine d'une perte de repères. Elle s'explique par la perception d'une familiarité moins grande à l'égard des sources et se traduit par une perte de la confiance qu'ils accordent aux sources et à leur jugement. Le changement perçu se manifeste donc par une hausse d'importance de certains attributs, qui aide les répondants à restaurer cette confiance. L'élément explicatif de ce changement peut être considéré comme un flou dans les modalités de création de contenu. Ce flou comporte trois dimensions: la façon dont est créé le contenu (How?), l'identité de celui qui le crée (Who?) et sa nature (What?). Ces dimensions peuvent être synthétisées par l'idée selon laquelle n'importe qui peut publier n'importe quoi. <p><p>Les entretiens approfondis confirment que les groupes d'attributs liés au contenu d'une part, et ceux liés à la forme d'autre part, sont bien des éléments explicatifs de la manière dont se manifeste le changement.  Dans le cas des attributs qui augmentent d'importance, les raisons invoquées renvoient au fait que la facilité de création de contenu à l'aide de ces genres permet à "n'importe qui" de créer du contenu. C'est pour cette raison que l'autorité et les objectifs de la source peuvent faire l'objet d'une attention plus forte que sur les genres classiques de sources en ligne. Le fait que n'importe qui puisse publier "n'importe quoi" renvoie à la nature du contenu créé par ces genres. Il est considéré comme dynamique, personnel, indicateur de tendances, source de signaux faibles, subjectifs, etc. Cela pousse les répondants qui sont sensibles à ces questions à remettre plus sérieusement en cause la précision par exemple. C'est aussi en raison de la facilité de création de contenu, et du fait que les outils du Web 2.0 réduisent la responsabilité de l'auteur dans la qualité de la conception de sa source, que des attributs de forme, quand ils changent d'importance, voient leur niveau baisser. Le second groupe a été signalé par les répondants comme étant davantage des indicateurs de sérieux et des arbitres dans leur processus d'évaluation.<p><p>Que ce soit pour discuter des divergences de vue entre répondants ou pour déterminer les spécificités des genres, il apparaît qu'un aspect capital de la qualité de l'information tient à sa capacité à répondre aux besoins du moment, le fitness for use. Cette notion est intimement liée à celle de pertinence et toutes deux ont été résolument présentées comme déterminantes dans les stratégies, à la fois du point de vue du jugement d'une information ponctuelle, que dans l'attitude face à aux sources en général. Dans tous les cas, c'est d'abord les besoins d'information qui guident le choix. Toutes observations permettent d'apporter une réponse claire, riche et nuancée à la question de recherche. / Doctorat en Information et communication / info:eu-repo/semantics/nonPublished