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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:14-qucosa-148835 |
| Date | 21 July 2014 |
| Creators | Hahmann, Stefan |
| Contributors | Technische Universität Dresden, Fakultät Umweltwissenschaften, Prof. Dr.-Ing. Dirk Burghardt, Prof. Dr.-Ing. Dirk Burghardt, Prof. Dr.-Ing. Bernd Teichert, Prof. Dr. Ross Purves |
| Publisher | Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | English |
| Type | doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf, application/zip, application/zip |
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