Kurzfassung

Ziel des SocialSensor-Projektes ist es aus benutzererzeugten Inhalten und den Interaktionen der Benutzer auf sozialen Netzwerkplattformen mittels Data-Mining-Verfahren und Aggregation neue Informationen und (Handlungs-)Empfehlungen zu generieren. Dazu wird das SocialSensor-Framework entwickelt, das eine Indizierung und Suche von textuellen und insbesondere multmedialen Inhalten aus dem Social Web in nahezu Echtzeit erlaubt. Informationen über das Interaktionsverhalten und die Aktivitäten der...Ziel des SocialSensor-Projektes ist es aus benutzererzeugten Inhalten und den Interaktionen der Benutzer auf sozialen Netzwerkplattformen mittels Data-Mining-Verfahren und Aggregation neue Informationen und (Handlungs-)Empfehlungen zu generieren. Dazu wird das SocialSensor-Framework entwickelt, das eine Indizierung und Suche von textuellen und insbesondere multmedialen Inhalten aus dem Social Web in nahezu Echtzeit erlaubt. Informationen über das Interaktionsverhalten und die Aktivitäten der Benutzer auf sozialen Netzwerkplatform fließen dabei direkt in die Multimedia-Analyse und -Suche ein. Beispielsweise werden Benutzerbeiträge in Form von Kommentaren und Bewertungen analysiert um Trends und wichtige Ereignisse zu erkennen. Diese werden zusammen mit den sozialen Netzwerkbeziehungen genutzt, um Empfehlungen für andere Benutzer auszusprechen. Darüber hinaus werden nach dem mensch-zentrierten Ansatz neuartige Benutzungsschnittstellen zur Visualisierung und Exploration der sozialen Medien entwickelt.

Die Ergebnisse des SocialSensor-Projektes werden an zwei Anwendungsfällen demonstriert und evaluiert: Im ersten Anwendungsfall werden Nachrichten von professionellen Editoren und Journalisten um interessante und relevante Multimedia-Inhalte aus den sozialen Netzwerken ergänzt. Im zweiten Anwendungsfall Infotainment werden den Besuchern von großen Ereignissen wie beispielsweise Festivals neue Multimedia-Suchwerkzeuge und Möglichkeiten der Konsumierung der sozialen Medien angeboten. Durch die Indizierung und Möglichkeit der Konsumierung der Inhalte in nahezu Echtzeit wird SocialSensor einen signifikanten Einfluss auf beide Anwendungsbereiche haben.

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Sensing User Generated Input for Improved Media Discovery and Experience

SocialSensor will develop a new framework for enabling real-time multimedia indexing and search in the Social Web. The project will move beyond conventional text-based indexing and retrieval models by mining and aggregating user inputs and content over multiple social networking sites. Social Indexing will incorporate information about the structure and activity of the users’ social network directly into the multimedia analysis and search process.

Furthermore, it will enhance the multimedia consumption experience by developing novel user-centric media visualization and browsing paradigms. For example, SocialSensor will analyse the dynamic and massive user contributions in order to extract unbiased trending topics and events and will use social connections for improved recommendations.


To achieve its objectives, SocialSensor introduces the concept of Dynamic Social COntainers (DySCOs), a new layer of online multimedia content organisation with particular emphasis on the real-time, social and contextual nature of content and information consumption. Through the proposed DySCOs-centered media search, SocialSensor will integrate social content mining, search and intelligent presentation in a personalized, context and network-aware way, based on aggregation and indexing of both UGC and multimedia Web content.

The resulting multimedia search system will be showcased and evaluated in two use cases: (a) news, involving professional news editors, journalists and casual readers, benefiting from the improved capabilities of SocialSensor for discovering new interesting social content and integrating it in the news creation and delivery lifecycle, and (b) infotainment, providing new multimedia search tools and unique media consumption experiences to attendants of large events (e.g. festivals). Providing real-time social indexing capabilities for both of these use cases is expected to have a transformational impact on both sectors.

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