Detailansicht
Visually supported modeling for tag analysis in the sciences
Christoph Kralj
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Physik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Computational Science
Betreuer*in
Torsten Möller
DOI
10.25365/thesis.44674
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-17027.74243.276569-3
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Ich präsentiere TagRefinery, ein System das mit Hilfe interaktiver und visueller Methoden das Bereinigen von o enen Text Daten, wie die von Last.fm, unterstützt. TagRefi- nery verbindet ein speziell zum Bereinigen von Tags erstelltes Computermodell, mit einer schrittweisen Benutzeroberfläche, welche es Forschern ermöglicht, Aufgaben wie Rechtschreibkorrektur, Finden von zusammengesetzten Tags und Zusammenführen von verschiedenen Schreibweisen, in einem visuell unterstützten Framework durchzuführen. Sowohl das zugrundeliegende Tag Bereinigungsmodell als auch die Benutzeroberfläche wurden mithile eines iterativen Designprozesses in enger Zusammenarbeit mit einem music recommendation interfaces namens TagFlip umgesetzt. Im Vergleich zu rein häufig- keitsbasierten Methoden zum bereinigen von Tags, hat die Verwendung meines Workflows im TagFlip Projekt, welches den Last.fm Datensatz verwendet, zu einer 30 prozenti- gen Erhöhung der nutzbaren Informationen geführt. Zusätzlich wurde TagRefinery an vier Fronten evaluiert: (a) Skalierbarkeit, (b) Benutzbarkeit, (c) Nützlichkeit für den gedachten Einsatzzweck und (d) Erweiterbarkeit auf andere Textaufbereitungsbereiche. Die Teilnehmer fanden die Benuteroberfläche Intuitiv und das dahinterstehende Model einfach zu verstehen. Desweiteren haben einige Teilnehmer mithilfe von TagRefinery einen eigenen Datesatzen bearbeitet. Dies ermöglichte es ihnen ihren Datensatz in einem gänzlich neuen Blickwinkel zu betrachten und analysieren, wodurch einige interessante Erkenntnisse zutage getreten sind.
Abstract
(Englisch)
I present TagRefinery, an interactive visual application aiding the cleaning and processing of open tag spaces, such as those in Last.fm. TagRefinery couples a computational model specifically designed for cleaning tags, with a guided and step-by-step interface to allow researchers to e ciently perform tasks such as spell-correction, multi-word tag detection, and word form consolidation, in a visually supported framework. Both the underlying tag cleaning model and the interface were designed iteratively in a participatory design process in close collaboration with research on a music recommendation interface called TagFlip. Compared to the conventional purely occurrence based method of cleaning tag sets, my work-flow led to a 30% increase in descriptive tag information on the Last.fm dataset used by TagFlip. This is besides outputting a significantly cleaner and higher quality set of tags. In addition, TagRefinery was evaluated on four fronts: (a) scalabilty, (b) usability, (c) usefulness for intended use case, and (d) potential of expansion to other text processing tasks. The participants found the interface to be intuitive and the mental model easy to grasp. Further, the participants that performed text mining tasks on their own data (for evaluating topics (b) and (c)) found the tool novel and useful, as it gave them a new way of analysing their data, and obtained a few surprising insights.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Visual Data Analysis Visualization Data Wrangling Natural Language Processing
Schlagwörter
(Deutsch)
Visual Analytics Visualisierung Daten Bereinigung Verarbeitung Natürlicher Sprachen
Autor*innen
Christoph Kralj
Haupttitel (Englisch)
Visually supported modeling for tag analysis in the sciences
Paralleltitel (Deutsch)
Visuell unterstützte Modellierung für Tag-Analyse in den Wissenschaften
Publikationsjahr
2016
Umfangsangabe
xvii, 53 Seiten : Illustrationen, Diagramme
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Torsten Möller
AC Nummer
AC13709032
Utheses ID
39545
Studienkennzahl
UA | 066 | 910 | |