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Information Linking and Retrieval

Information Linking umfasst die Entwicklung von Modellen für die Verknüpfung von heterogenen Informationstypen mit Semantic-Web-Technologien. Information Retrieval befasst sich mit der Entwicklung von Modellen, welche die Informationssuche optimieren. Schwerpunkte in diesem Teilbereich sind:

  • Nutzerstudien und Logdatenanalysen zum Informationsverhalten von SozialwissenschaftlerInnen
  • Verlinkung unterschiedlicher Informationsobjekte und Verknüpfung von Umfragedaten mit Forschungsdaten aus anderen wissenschaftlichen Domänen
  • Vereinfachung und Personalisierung von Informationssuchen
  • Fachspezifische Recommender- und Rankingdienste
  • Integrierte Informationszugriffe durch Berücksichtigung verlinkter Information (“Link Retrieval”)
  • Neuartige Metriken zur Evaluation interaktiver Retrievalsysteme auf der Basis von Logdaten
  • GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, ed. 2017. Glücksspielverhalten und Glücksspielsucht in Deutschland 2011 - Variable Report: Veröffentlichungsdatum der Dokumentation 30.06.2017. Zugehörig zum Datensatz GESIS Studiennr. ZA6678, Version: 1.0.0. Variable Reports 2017|14. Köln: GESIS. doi: https://doi.org/10.4232/1.12747.
  • GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, ed. 2017. Glücksspielverhalten und Glücksspielsucht in Deutschland 2009 - Variable Report: Veröffentlichungsdatum der Dokumentation 30.06.2017. Zugehörig zum Datensatz GESIS Studiennr. ZA6677, Version: 1.0.0. Variable Reports 2017|13. Köln: GESIS. doi: https://doi.org/10.4232/1.12746.
  • GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften, ed. 2017. Glücksspielverhalten und Glücksspielsucht 2007 - Variable Report: Veröffentlichungsdatum der Dokumentation 30.06.2017. Zugehörig zum Datensatz GESIS Studiennr. ZA6676, Version: 1.0.0. Variable Report 2017|12. Köln: GESIS. doi: https://doi.org/10.4232/1.12745.
  • Hienert, Daniel. 2018. "Interactive Information Retrieval in den Sozialwissenschaften." Gastvortrag im Rahmen der Vorlesung Suchmaschinentechnologie, Information Retrieval Research Group Prof. Philipp Schaer, TH Köln, 11.01.2018.
  • Hienert, Daniel, Matthew Mitsui, Philipp Mayr, Chirag Shah, and Nicholas J. Belkin. 2018. "The role of the task topic in web search of different task types." In CHIIR '18 Proceedings of the 2018 Conference on Human Information Interaction & Retrieval, edited by Chirag Shah, and Nicholas J. Belkin, 72-81. New York: ACM. doi: https://doi.org/10.1145/3176349.3176382.