Detailansicht
Towards a cloud-native framework for resolving issues in (semi-)structured data with human feedback in the context of FactCheck++
Mara Aichinger
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Informatik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Medieninformatik
Betreuer*in
Wolfgang Klas
DOI
10.25365/thesis.74158
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-16859.72802.500222-7
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Masterarbeit beschäftigt sich mit dem “Feedback Framework” - einem cloud-basierten Framework, welches Inkonsistenzen und andere (von Menschen empfundene) Probleme in strukturierten Daten im Web mittels menschlichen Feedbacks zu beheben versucht. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen (z. B. Data Fusion) versucht das Feedback Framework strukturierte Daten an den Quellen (d. h., den Webseiten, in welchen sie eingebunden sind) zu verbessern, wo sie auch von nicht-menschlichen Akteuren (wie etwa Suchmaschinen) konsumiert werden. Die wichtigsten Beiträge dieser Masterarbeit sind a) die Erstellung einer flexiblen und intuitiven grafischen Benutzeroberfläche für die Sammlung von menschlichem Feedback, b) ein modulares, erweiterbares Feedback-Schema, mittels welchem Feedback beschrieben und validiert werden kann, und c) das Design und die Implementierung eines cloud-basierten Frameworks, welches die Sammlung, Analyse, und Abfrage von Feedbackdaten mittels Technologien aus den Bereichen Cloud-Computing, Data Science, und Datenmanagement ermöglicht - unter anderem Data Lakes, Dokumentendatenbanken, und Datenpipelines.
Abstract
(Englisch)
This thesis proposes a cloud-native framework called the “Feedback Framework”, which uses human intelligence (human feedback) for detecting and fixing inconsistencies and other (human-perceived) issues in structured data on the Web. Unlike other approaches (such as, e.g., data fusion), the Feedback Framework aims to fix structured data right at the source (i.e., the websites they are embedded into) where they are consumed by non-human actors (such as, e.g., search engines). The main contributions of this thesis are a) the creation of a flexible, intuitive graphical user interface for the collection of human feedback, b) a modular, extendable feedback schema, which may be used to describe and validate this feedback, and c) the design and implementation of a cloud-native framework which enables the ingestion, analysis, and retrieval of feedback data using technologies from the areas of cloud computing, data science, and data management - including, e.g., data lakes, document databases, and data pipelines.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Datensammlung Data Lakes Menschliche Intelligenz JSON-LD Microsoft Azure Strukturierte Daten Benutzer-Erfahrung User Interfaces Web Extensions
Schlagwörter
(Englisch)
Datensammlung Data Lakes Menschliche Intelligenz JSON-LD Microsoft Azure Strukturierte Daten Benutzer-Erfahrung User Interfaces Web Extensions
Autor*innen
Mara Aichinger
Haupttitel (Englisch)
Towards a cloud-native framework for resolving issues in (semi-)structured data with human feedback in the context of FactCheck++
Paralleltitel (Deutsch)
Ein Cloud-Natives Framework für das Lösen von Problemen in (semi-)strukturierten Daten mittels menschlichem Feedback im Kontext von FactCheck++
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
xxxii, 450 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Wolfgang Klas
Klassifikationen
54 Informatik > 54.61 Datenverarbeitungsmanagement ,
54 Informatik > 54.65 Webentwicklung. Webanwendungen
AC Nummer
AC16928486
Utheses ID
68016
Studienkennzahl
UA | 066 | 935 | |