Bachelorarbeit, 2011
50 Seiten, Note: 1,00
Die vorliegende Bachelorarbeit verfolgt das Ziel, einen generischen Ansatz zur Bestätigung von Meldungen im Social Reporting anhand raum-zeitlicher Regeln zu konzipieren und zu implementieren. Der Ansatz soll es ermöglichen, diverse Anwendungsfälle des Social Reporting mit einem einheitlichen Regelsystem abzudecken und somit die Zuverlässigkeit von Meldungen zu bewerten.
Die Arbeit beginnt mit einer Einführung in das Thema Social Reporting und stellt aktuelle Entwicklungen und Anwendungsbeispiele vor. Im Anschluss werden die Grundlagen des Ansatzes definiert, darunter die Definitionen und Festlegungen, die für die Implementierung relevant sind, sowie die Struktur eines Bestätigungsgraphen. Anschließend wird der generische Ansatz zur Erstellung eines Bestätigungsgraphen erläutert, der die Anwendung des Ansatzes in verschiedenen Szenarien ermöglicht. Hier werden die Anwendungsfälle der Vogelbeobachtung, des Storm Chasing und der Meldung von Gewalttaten betrachtet und die Struktur eines Berichts und die Relationen zwischen Berichten analysiert. Schließlich wird der Aufbau eines Regelwerks und dessen Grammatik beschrieben, wobei die Nutzung der Lernumgebung AtoCC, der Datenbankbereich und der Attributbereich des Regelwerks im Detail behandelt werden.
Das Kapitel über die Umsetzung und Implementierung des Ansatzes beschäftigt sich mit den Use Cases und dem Systementwurf, der Auswahl einer Spatial Database auf Serverseite, dem Entwurf des Datenbankaufbaus sowie der Implementierung auf Server- und Clientseite. Die Evaluation der entwickelten Software beinhaltet die Beschreibung des genutzten Regelwerks, das Parsen des Regelwerks und die Erstellung der Tabellenstruktur sowie die Regelanwendung und den Bestätigungsgraph. Abschließend wird ein Fazit gezogen und ein Ausblick auf zukünftige Forschungsarbeiten gegeben.
Social Reporting, Bestätigungsgraph, confirmation graph, raum-zeitliche Regeln, generischer Ansatz, Regelwerk, Datenbank, Spatial Database, Implementierung, Evaluation.
Die größte Herausforderung besteht darin, die Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von Nutzerberichten ohne menschliches Eingreifen automatisch zu bewerten.
Ein Geflecht aus sich gegenseitig bestätigenden oder widersprechenden Berichten, das eine mathematische Aussage über die Glaubwürdigkeit einzelner Meldungen erlaubt.
Meldungen werden automatisch verglichen: Wenn zwei Berichte dasselbe Ereignis zur selben Zeit am selben Ort beschreiben, steigt deren Bestätigungswert.
Er lässt sich für sehr unterschiedliche Szenarien wie Vogelbeobachtung, Storm Chasing oder die Meldung von Verkehrsereignissen und Gewalttaten einsetzen.
Die Arbeit vergleicht die Eignung von MySQL, Oracle Database und PostgreSQL für die Verarbeitung raumbezogener Daten (Spatial Databases).
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