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.

Unsere Forschungsschwerpunkte im Bereich Information Linking and Retrieval

  • Nutzerstudien und Logdatenanalysen zum Informationsverhalten von Sozialwissenschaftler*innen
  • 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
  • Soldner, Felix, Justin Chun-ting Ho, Mykola Makhortykh, Isabelle W.J. van der Vegt, Maximilian Mozes, and Bennett Kleinberg. 2019. "Sentiment patterns in videos from left- and right-wing YouTube news channels." NAACL 2019, Workshop NLP + CSS.
  • Kartal, Yavuz Selim, Sotaro Takeshita, Tornike Tsereteli, Kai Eckert, Henning Kroll, Philipp Mayr-Schlegel, Simone Paolo Ponzetto, Benjamin Zapilko, and Andrea Zielinski. 2022. Towards Automated Survey Variable Search and Summarization in Social Science Publications. Arxiv. doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.06804. http://arxiv.org/abs/2209.06804.
  • Saldanha Bach, Janete, Brigitte Mathiak, Valentina Hiseni, and Fidan Limani. 2022. Enhancing data findability: how scientists and repositories can improve their data visibility. GESIS – Leibniz Institute for the Social Sciences. doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.6900267.
  • Soldner, Felix, Bennett Kleinberg, and Shane Johnson. 2021. "Data confounds lead to performance overestimations in fake review detections." IC2S2 2021 - 7th International Conference on Computational Social Science, ETH Zürich, 2021-07-27.
  • Dimitrov, Dimitar, Dennis Segeth, and Stefan Dietze. 2022. "Geotagging TweetsCOV19: Enriching a COVID-19 Twitter Discourse Knowledge Base with Geographic Information." In Companion Proceedings of WWW '22: The ACM Web Conference 2022 Virtual Event, Lyon France April 25 - 29, 2022, edited by Frédérique Laforest, Raphaël Troncy, Lionel Médini, and Ivan Herman, 438-442. New York: ACM. doi: https://doi.org/10.1145/3487553.3524623.

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